SPSS数据分析—描述性统计分析
描述性统计分析是一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。我们也会发现，许多分析方法的结果中都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常关注数据的分布特征。常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度。也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值。
SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析-描述统计菜单中，另有一个在比较均值-均值菜单。虽然这几个过程用途不同，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值。此外，该过程最主要的作用是输出频数表。
分析-描述统计-描述过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。spss中bootstrap结果解读
分析-描述统计-比率过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析。输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
分析-比较均值-均值过程主要用于比较两个或多个样本均值的差异。它可以输出均值、标准误、置信区间和效应大小等指标。

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