1、SPSS 16實(shí)用教程,第3章 統(tǒng)計描述,SPSS基本統(tǒng)計分析是進(jìn)行其他統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)和前提。通過基本統(tǒng)計方法的學(xué)習(xí)，可以對要分析數(shù)據(jù)的總體特征有比較準(zhǔn)確的把握，從而有助于選擇其他更為深入的統(tǒng)計分析方法。 本章主要介紹如何在SPSS中進(jìn)行平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、百分位、頻數(shù)、峰度、偏度、探索分析、交叉聯(lián)列表分析、多選項分析、基本統(tǒng)計報表制作等的操作。,3.1 均值（Mean）和均值標(biāo)準(zhǔn)誤差（S.E.mean）,3.1.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：均值（平均值、平均數(shù)）表示的是某變量所有取值的集中趨勢或平均水平。例如，學(xué)生某門學(xué)科的平均成績、公司員工的平均收入、某班級學(xué)生的平均身高等

2、。 計算公式如下。,總體平均數(shù)：若一組數(shù)據(jù)X1，X2，XN，代表一個大小為N的有限總體，則其總體平均數(shù)為,樣本平均數(shù)：若一組數(shù)據(jù)x1，x2，xn，代表一個大小為n的有限樣本，則其樣本平均數(shù)為,樣本數(shù)據(jù)來自總體。樣本的統(tǒng)計描述量可以反映總體數(shù)據(jù)的特征，但由于抽樣等原因，使得樣本數(shù)據(jù)不一定能夠完全準(zhǔn)確地反映總體，它可能與總體的真實(shí)值之間存在一定的差異。進(jìn)行不同次抽樣，會得到若干個不同的樣本均值，它們與總體均值存在著不同的差異。 均值標(biāo)準(zhǔn)誤差（Standard Error of Mean，S.E. mean）就是描述這些樣本均值與總體均值之間平均差異程度的統(tǒng)計量。,3.1.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程,

3、研究問題 求某班級學(xué)生在一次數(shù)學(xué)測驗(yàn)中的平均成績，數(shù)據(jù)如表3-1所示。,表3-1某班級的數(shù)學(xué)成績, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-1 在菜單中選擇“Frequencies”命令,圖3-2 “Frequencies”對話框（一）,圖3-3 “Frequencies：Statistics”對話框（一）,3.1.3 結(jié)果和討論,3.2 中位數(shù)（Median）,3.2.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：把一組數(shù)據(jù)按遞增或遞減的順序排列，處于中間位置上的變量值就是中位數(shù)。它是一種位置代表值，所以不會受到極端數(shù)值的影響，具有較高的穩(wěn)健性。,計算公式：一個大小為的數(shù)列，要求其中位數(shù)，首先應(yīng)把該數(shù)列按大小順序排列好，如果

4、為奇數(shù)，那么該數(shù)列的中位數(shù)就是位置 上的數(shù)；如果N為偶數(shù)，中位數(shù)則是該數(shù)列中第 與第 +1位置上兩個數(shù)值的平均數(shù)。,3.2.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 求某班級學(xué)生身高的中位數(shù)，數(shù)據(jù)如表3-2所示。,表3-2某班級學(xué)生的身高, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-4 “Frequencies：Statistics”對話框（二）,3.2.3 結(jié)果和討論,3.3 眾數(shù)（Mode）,3.3.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：眾數(shù)是指一組數(shù)據(jù)中，出現(xiàn)次數(shù)最多的那個變量值。眾數(shù)在描述數(shù)據(jù)集中趨勢方面有一定的意義。例如，制鞋廠可以根據(jù)消費(fèi)者所需鞋的尺碼的眾數(shù)來安排生產(chǎn)。 計算公式：手工計算眾數(shù)比較麻煩，需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)

5、的次數(shù)分布。,3.3.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 求某醫(yī)院當(dāng)天出生新生兒的體重的眾數(shù)，數(shù)據(jù)如表3-3所示。,表3-3新生兒的體重, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-5 “Frequencies:Statistics”對話框（三）,3.3.3 結(jié)果和討論,3.4.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,3.4 全距（Range）,定義：全距也稱為極差，是數(shù)據(jù)的最大值與最小值之間的絕對差。在相同樣本容量情況下的兩組數(shù)據(jù)，全距大的一組數(shù)據(jù)要比全距小的一組數(shù)據(jù)更為分散。 計算公式：最大值最小值。,3.4.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 求某班級學(xué)生數(shù)學(xué)成績的全距，數(shù)據(jù)如表3-4所示。,表3-4某班級的數(shù)學(xué)成績, 實(shí)

6、現(xiàn)步驟,圖3-6 “Frequencies:Statistics”對話框（四）,3.4.3 結(jié)果和討論,3.5.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,3.5 方差（Variance）和標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation）,定義：方差是所有變量值與平均數(shù)偏差平方的平均值，它表示了一組數(shù)據(jù)分布的離散程度的平均值。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，它表示了一組數(shù)據(jù)關(guān)于平均數(shù)的平均離散程度。方差和標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明變量值之間的差異越大，距離平均數(shù)這個“中心”的離散趨勢越大。,3.5.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 求某班級學(xué)生數(shù)學(xué)成績的方差和標(biāo)準(zhǔn)差，數(shù)據(jù)如表3-1所示。, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-7 在菜單中選擇“D

7、escriptives”命令,圖3-8 “Descriptives”對話框（一）,圖3-9 “Descriptives：Options”對話框（一）,3.5.3 結(jié)果和討論,3.6 四分位數(shù)（Quartiles）、十分位數(shù)（Deciles）和百分位數(shù)（Percentiles）,3.6.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義,定義：四分位數(shù)是將一組個案由小到大（或由大到?。┡判蚝?，用3個點(diǎn)將全部數(shù)據(jù)分為四等份，與3個點(diǎn)上相對應(yīng)的變量稱為四分位數(shù)，分別記為Q1（第一四分位數(shù)）、Q2（第二四分位數(shù)）、Q3（第三四分位數(shù)）。其中，Q3到Q1之間的距離的一半又稱為四分位差，記為Q。四分位差越小，說明中間的數(shù)據(jù)越集中；四分位

8、數(shù)越大，則意味著中間部分的數(shù)據(jù)越分散。,十分位數(shù)是將一組數(shù)據(jù)由小到大（或由大到?。┡判蚝?，用9個點(diǎn)將全部數(shù)據(jù)分為十等份，與9個點(diǎn)位置上相對應(yīng)的變量稱為十分位數(shù)，分別記為D1，D2，D9，表示10%的數(shù)據(jù)落在D1下，20%的數(shù)據(jù)落在D2下，90%落在D9下。,百分位數(shù)是將一組數(shù)據(jù)由小到大（或由大到?。┡判蚝蠓指顬?00等份，與99個分割點(diǎn)位置上相對應(yīng)的變量稱為百分位數(shù)，分別記為P1，P2，P99，表示1%的數(shù)據(jù)落在P1下，2%的數(shù)據(jù)落在P2下，99%落在P99下。,3.6.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題1 求某班級學(xué)生數(shù)學(xué)成績的四分位數(shù)，數(shù)據(jù)如表3-1所示。, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-10 “Fre

9、quencies:Statistics”對話框（五）, 研究問題2 測量54個某種機(jī)械零件的重量（克），求零件重量的D6，數(shù)據(jù)如表3-5所示。,表3-5零件的重量, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-11 “Frequencies:Statistics”對話框（六）,圖3-12 “Frequencies:Statistics”對話框（七）, 研究問題3 測量出54個某種機(jī)械零件的重量（克），求零件重量的P37，數(shù)據(jù)如表3-5所示。, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-12 “Frequencies:Statistics”對話框（七）,3.6.3 結(jié)果和討論,研究問題1的程序運(yùn)行結(jié)果如下表所示。,研究問題2的程序運(yùn)行結(jié)果如下表所示

10、。,研究問題3的程序運(yùn)行結(jié)果如下表所示。,3.7 頻數(shù)（Frequency）,3.7.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：頻數(shù)就是一個變量在各個變量值上取值的個案數(shù)。如要了解學(xué)生某次考試的成績情況，需要計算出學(xué)生所有分?jǐn)?shù)取值，以及每個分?jǐn)?shù)取值有多少個人，這就需要用到頻數(shù)分析。,變量的頻數(shù)分析正是實(shí)現(xiàn)上述分析的最好手段，它可以使人們非常清楚地了解變量取值的分布情況。,3.7.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 10個學(xué)生在某次數(shù)學(xué)、語文、化學(xué)考試中成績?nèi)绫?-6所示，試求學(xué)生在3門課程上的頻數(shù)分布。,表3-6學(xué)生成績, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-13 “Frequencies”對話框（二）,3.7.3 結(jié)

11、果和討論,程序運(yùn)行結(jié)果如下表所示。,3.8 峰度（Kurtosis）,3.8.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：峰度是描述某變量所有取值分布形態(tài)陡緩程度的統(tǒng)計量。這個統(tǒng)計量是與正態(tài)分布相比較的量，峰度為0表示其數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布的陡緩程度相同；峰度大于0表示比正態(tài)分布高峰要更加陡峭，為尖頂峰；峰度小于0表示比正態(tài)分布的高峰要平坦，為平頂峰。具體的計算公式為,3.8.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 某班級40個學(xué)生的年齡分布如表3-7所示，試求學(xué)生年齡峰度。,表3-7學(xué)生年齡, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-14 在Data菜單中選擇“Weight Cases”命令,3.8.3 結(jié)果和討論,3.9 偏度

12、（Skewness）,3.9.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：偏度也是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的，它是描述某變量取值分布對稱性的統(tǒng)計量。具體的計算公式為,這個統(tǒng)計量是與正態(tài)分布相比較的量，偏度為0表示其數(shù)據(jù)分布形態(tài)與正態(tài)分布偏度x相同；偏度大于0表示正偏差數(shù)值較大，為正偏或右偏，即有一條長尾巴拖在右邊；偏度小于0表示負(fù)偏差數(shù)值大，為負(fù)偏或左偏，有一條長尾拖在左邊。而偏度的絕對值數(shù)值越大表示分布形態(tài)的偏斜程度越大。,3.9.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 某班級41個學(xué)生的身高分布如表3-8所示，試求學(xué)生身高分布偏度。,表3-8學(xué) 生 身 高, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-17 “Frequencies:S

13、tatistics”對話框（九）,3.9.3 結(jié)果和討論,3.10 標(biāo)準(zhǔn)化Z分?jǐn)?shù)及其線性轉(zhuǎn)換,3.10.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,3.10.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題1 求某班級學(xué)生數(shù)學(xué)成績的Z分?jǐn)?shù)，數(shù)據(jù)如表3-1所示。, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-18 “Descriptives”對話框（二）,圖3-19 “Descriptives：Options”對話框（二）,圖3-20 數(shù)據(jù)編輯窗口, 研究問題2 從圖3-20中可以看到學(xué)生數(shù)學(xué)成績的Z分?jǐn)?shù)有正有負(fù)，而且小數(shù)點(diǎn)位數(shù)較多，因此可以把它線性轉(zhuǎn)換為T分?jǐn)?shù)。, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-21 在菜單中選擇“Compute Variable”命令,圖3-2

14、2 “Compute Variable”對話框,圖3-23 “Compute Variable：Type”對話框,圖3-24 數(shù)據(jù)編輯窗口,3.10.3 結(jié)果和討論,從Z分?jǐn)?shù)（圖3-20）和T分?jǐn)?shù)（圖3-24）的結(jié)果中可以看出此班級學(xué)生數(shù)學(xué)成績的T分?jǐn)?shù)比之前的Z分?jǐn)?shù)簡潔多了，比較起來一目了然。,3.11 探 索 分 析,3.11.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：調(diào)用此過程可對變量進(jìn)行更為深入詳盡的描述性統(tǒng)計分析，故稱之為探索分析。它在一般描述性統(tǒng)計指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加有關(guān)數(shù)據(jù)其他特征的文字與圖形描述，顯得更加細(xì)致與全面，有助于用戶思考對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析的方案。,1探索分析的內(nèi)容包括下面幾個

15、方面, 檢查數(shù)據(jù)是否有錯誤：過大或過小的數(shù)據(jù)均有可能是奇異值、影響點(diǎn)或錯誤數(shù)據(jù)。要找出這樣的數(shù)據(jù)，并分析原因，然后決定是否從分析中刪除這些數(shù)據(jù)。因?yàn)槠娈愔岛陀绊扅c(diǎn)往往對分析的影響較大，不能真實(shí)反映數(shù)據(jù)的總體特征。, 對數(shù)據(jù)規(guī)律的初步觀察：通過初步觀察獲得數(shù)據(jù)的一些內(nèi)部規(guī)律，例如，兩個變量間是否線性相關(guān)。,2探索分析的考察方法,探索分析一般通過數(shù)據(jù)文件在分組與不分組的情況下，獲得常用統(tǒng)計量和圖形。一般以圖形方式輸出，直觀幫助用戶確定奇異值、影響點(diǎn)、進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以及確定用戶要使用的某種統(tǒng)計方式是否合適。,3正態(tài)分布檢驗(yàn),常用的正態(tài)分布檢驗(yàn)是Q-Q圖。本例中進(jìn)行了正態(tài)分布檢驗(yàn)。,4方差齊次性檢驗(yàn),

16、對數(shù)據(jù)分析不僅需要進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，有時候還需要比較各個分組的方差是否相同，這就要進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)。例如，在進(jìn)行獨(dú)立右邊的T檢驗(yàn)之前，就需要事先確定兩個數(shù)據(jù)的方差是否相同。,如果通過分析發(fā)現(xiàn)各個方差不同，還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，那么就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換使得方差盡可能相同。在探索分析中可以使用Levene檢驗(yàn)。,Levene檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)時，不強(qiáng)求數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布，它先計算出各個觀測值減去組內(nèi)均值的差，然后再通過這些差值的絕對值進(jìn)行單因素方差分析。如果得到顯著性水平小于0.05，那么就可以拒絕方差相同的假設(shè)。,3.11.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 20名10歲少兒的

17、身高（cm）資料，數(shù)據(jù)如表3-9所示，試作探索性分析。,表3-9身高數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-25 在菜單中選擇“Explore”命令,圖3-26 “Explore”對話框,圖3-27 “Explore: Statistics”對話框,圖3-28 “Explore：Plots”對話框,圖3-29 “Explore：Options”對話框,3.11.3 結(jié)果和討論,在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 （1）首先輸出如下個案觀察量摘要表，如下表所示。,（2）然后輸出如下表格。,（3）接著輸出如下4個不同權(quán)重下作中心趨勢的粗略最大似然確定數(shù)，,（4）再接著輸出百分位數(shù)，也是分組后的百分位數(shù)，如下表所

18、示。,（5）分別輸出兩個組中的最大5個數(shù)和最小5個數(shù)，并且包括這些值對應(yīng)的ID，如下表所示。,（6）輸出方差齊次性檢驗(yàn)結(jié)果。,（7）系統(tǒng)還進(jìn)行數(shù)據(jù)的莖葉情形描述。,圖3-30 男孩身高的莖葉圖,圖3-31 女孩身高的莖葉圖,（8）系統(tǒng)輸出箱圖，如圖3-32所示。,圖3-32 箱圖,（9）輸出Spread vs. Level圖，如圖3-33所示。,圖3-33 Spread vs. Level圖,（10）輸出身高正態(tài)概率圖（Normal Q-Q Plot of身高），如圖3-34所示。,圖3-34 男孩身高變量的正態(tài)概率圖,圖3-35 女孩身高變量的正態(tài)概率圖,（11）輸出離散正態(tài)概率圖（Detr

19、ended Normal Q-Q Plot of身高），男孩身高如圖3-36所示，女孩身高如圖3-37所示。橫坐標(biāo)是身高，縱坐標(biāo)是和正態(tài)分布的偏離。,圖3-36 男孩身高離散正態(tài)概率圖,圖3-37 女孩身高離散正態(tài)概率圖,3.12 交叉列聯(lián)表分析,3.12.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：前面的分析都是對單個變量的數(shù)據(jù)分布情況進(jìn)行分析。但在實(shí)際分析中，還需要掌握多個變量在不同取值情況下的數(shù)據(jù)分布情況，從而進(jìn)一步深入分析變量之間的相互影響和關(guān)系，這種分析就稱為交叉列聯(lián)表分析。,交叉列聯(lián)表分析除了列出交叉分組下的頻數(shù)分布外，還需要分析兩個變量之間是否具有獨(dú)立性或一定的相關(guān)性。要獲得變量之間的相

20、關(guān)性，僅僅靠頻數(shù)分布的數(shù)據(jù)是不夠的，還需要借助一些變量間相關(guān)程度的統(tǒng)計量和一些非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。,常用的衡量變量間相關(guān)程度的統(tǒng)計量是簡單相關(guān)系數(shù)（參見本書有關(guān)章節(jié)），但在交叉列聯(lián)表分析中，由于行列變量往往不是連續(xù)變量，不符合計算簡單相關(guān)系數(shù)的前提條件。因此需要根據(jù)變量的性質(zhì)，選擇其他的相關(guān)系數(shù)，如Kendall等級相關(guān)系數(shù)、Eta值等。,SPSS提供了多種適用于不同相關(guān)系數(shù)的相關(guān)關(guān)系，這些檢驗(yàn)的零假設(shè)是：行和列變量之間彼此獨(dú)立，不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。SPSS將自動給出檢驗(yàn)的相伴概率，如果相伴概率小于顯著性水平0.05，那么應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為行列變量之間彼此相關(guān)。,計算公式如下。 （1）卡方統(tǒng)計

21、量檢驗(yàn)是常用的檢驗(yàn)行列變量之間是否相關(guān)的方法。交叉列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn)零假設(shè)是：行列變量之間獨(dú)立，計算公式為,卡方統(tǒng)計量服從（行數(shù)1）（列數(shù)1）個自由度的卡方統(tǒng)計，SPSS在自動計算卡方統(tǒng)計量后，還會給出相應(yīng)的相關(guān)概率。,（2）Contingency coefficient：列聯(lián)系數(shù)。用于名義變量之間的相關(guān)系數(shù)計算。計算公式由卡方統(tǒng)計量修改而得，公式為 其中，N為樣本系數(shù),（3）Phi and Cramers V：系數(shù)。用于名義變量之間的相關(guān)系數(shù)計算。計算公式由卡方統(tǒng)計量修改而得，公式為 數(shù)值界于01之間，其中K為行數(shù)和列數(shù)較小的實(shí)際數(shù)。,3.12.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題 用兩個班級學(xué)

22、生進(jìn)行兩個感冒疫苗的試驗(yàn)，兩個班級學(xué)生患感冒結(jié)果如表3-10所示，問兩個班級學(xué)生的患病比例有無差別。,表3-10兩班級學(xué)生的患病情況, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-38 “Weight Cases”對話框,圖3-39 在菜單中選擇“Crosstabs”命令,圖3-40 “Crosstabs”對話框,圖3-41 “Crosstabs：Statistics”對話框,圖3-42 “Crosstabs：Cell Display”對話框,圖3-43 “Crosstabs：Table Format”對話框,3.12.3 結(jié)果和討論,（1）先輸出如下個案處理摘要表。,（2）下面所示表格是“班級”變量和“患病”變量的交叉

23、列聯(lián)表結(jié)果表格。,（3）交叉分組下頻數(shù)分布圖形，如圖3-44所示。,（4）輸出卡方統(tǒng)計結(jié)果表。,（5）輸出相對危險度表格如下所示。,3.13 多選項分析,3.13.1 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式,定義：多選項分析是對多選項問題的分析方法。所謂多選項問題，就是一個問題的答案都是順序變量或名義變量，并且允許選擇的答案可以有多種組合。 對于多選項問題，分解（編碼方案）的方法有兩種。,1多選項二分法（Multiple Dichotomies Method）,這種方法將每個可能的答案設(shè)置為一個SPSS變量，變量的取值有兩個，分別表示選中或沒選中。這種方法的缺點(diǎn)是需要的變量數(shù)比較多。比如一道題目有6個選項，

24、則一道多選題目就需要用6個變量來表示。好處是比較簡單。,2多選項分類法（Multiple Category Method）,多選項分類法首先估計多選項問題可能出現(xiàn)的答案個數(shù)。比如一個多選題，如果最多有3個答案，那么就設(shè)置3個SPSS變量，分別用來存放3個可能的答案。如果某個案的答案只有兩個，那么第3個SPSS變量取值為缺失值。,采用多選項分類法，進(jìn)行普通的頻數(shù)分析或交叉列聯(lián)表分析有時候不能達(dá)到我們的要求。比如，我們要了解某選項的選中次數(shù)，就需要將3個變量中該選項的次數(shù)都累加起來，而不僅僅是一個變量中該選項的累加。,針對這種情況，SPSS提供了多選項分析方法，專門針對多選項問題。SPSS在處理的

25、過程中會自動地將3個變量中相同答案的頻率累加起來。,3.13.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題1 某商場對6種品牌的電視機(jī)進(jìn)行消費(fèi)者滿意度調(diào)查，隨機(jī)調(diào)查了20位消費(fèi)者，讓他們選出最滿意的3個電視機(jī)品牌，收集到相應(yīng)的數(shù)據(jù)，如表3-11所示。試用多選項二分法利用SPSS對該問題進(jìn)行分析，包括頻數(shù)分析和交叉列聯(lián)表分析。,表3-1120名消費(fèi)者調(diào)查情況, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-45 在菜單中選擇“Define Variable Sets”命令,圖3-46 “Define Multiple Response Sets”對話框（一）,圖3-47 在菜單中選擇“Frequencies”命令,圖3-48 “Mul

26、tiple Response Frequencies”對話框（一）,圖3-49 “Multiple Response Crosstabs”對話框（一）,圖3-50 “Multiple Response Crosstabs：Define Variable”對話框,圖3-51 “Multiple Response Crosstabs：Options”對話框（一）, 研究問題2 上面實(shí)現(xiàn)過程是采用多選項二分法，本例采用多選項分類法對該問題進(jìn)行分析。在本次調(diào)查中，每個被調(diào)查人最多選擇3個品牌，因此有3個變量，用來保存每個被調(diào)查人的選擇，數(shù)據(jù)表格如3-12所示。,表3-1220名消費(fèi)者調(diào)查情況,圖3-5

27、2 “Define Multiple Response Sets”對話框（二）, 實(shí)現(xiàn)步驟,圖3-53 “Multiple Response Frequencies”對話框（二）,圖3-54 “Multiple Response Crosstabs”對話框（二）,圖3-55 “Multiple Response Crosstabs: options”對話框（二）,3.13.3 結(jié)果和討論,上面分別采用了多選項二分法（研究問題1）和多選項分類法（研究問題2）對問題進(jìn)行分析。,（1）多選項二分法頻數(shù)分析結(jié)果如下表所示。,（2）下面所示結(jié)果表格是多選項二分法的交叉列聯(lián)表結(jié)果表格。,下面說明研究問題2

28、的結(jié)果。 （1）多選項分類法頻數(shù)分析結(jié)果如下表所示。,（2）多選項分類法的交叉列聯(lián)表結(jié)果表格如下表所示。,1.4.2 SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口,SPSS主界面主要有兩個，一個是SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，另一個是SPSS輸出窗口。 數(shù)據(jù)編輯窗口由標(biāo)題欄、菜單欄、工具欄、編輯欄、變量名欄、內(nèi)容區(qū)、窗口切換標(biāo)簽頁和狀態(tài)欄組成，如圖1-2所示。,3.14 基本統(tǒng)計分析的報表制作,3.14.1 報表分類,本章上面各節(jié)討論了SPSS的一些基本統(tǒng)計功能。SPSS還提供了這些基本統(tǒng)計分析的報表制作功能，根據(jù)報表制作的側(cè)重點(diǎn)不同，可以分為以下3種。,1個案簡明統(tǒng)計報表（Cases Summary） 2行形式報表（Report Summaries in Rows） 3列形式報表（Report Summaries in Columns）,3.14.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程, 研究問題1個案簡明統(tǒng)計報表 某公司兩個部門共有20名員工，收集到員工的基本工資、獎金和分紅信息，生成個案簡明統(tǒng)計報表。數(shù)據(jù)如表