基于SPSS的经典统计学分析与偏度峰度等常用统计学指标计算

简介: 基于SPSS的经典统计学分析与偏度峰度等常用统计学指标计算

  本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。

  首先,打开SPSS软件。

  第一步需要将数据导入SPSS中。选择“文件”,然后选择“数据”。

  在弹出的窗口选择要导入的数据格式,随后选择数据路径与数据文件,最后点击“打开”。本文所用数据为.csv格式,因此选择文件类型为CSV(*.csv)

  随后进入“文本导入向导”窗口。在这里需要依据导入的数据的实际情况加以配置。

  例如,本文所用.csv数据的第一行为列名称,因此下图中变量名行就是第1行。

  从而数据个案开始的行就是第2行。

  全部配置完成后,点击“完成”即可。此时数据已经全部导入SPSS。

  随后,选择“分析”,并在“比较平均值”中选择“平均值”。

  首先将需要计算统计学指标的变量放入因变量列表。

  随后,选择“选项”,将需要计算的项目放入“单元格统计”一栏。

  点击“继续”,再点击“确定”即可。此时结果将显示在输出文档中。

  此外,同样的统计指标计算,还可以通过“分析”→“描述统计”中选择“描述”加以实现。

  结果如下图:

  最后需要注意,目前SPSS暂时不能直接求取变异系数。我们可以通过以上方法计算出数据的标准差与平均值后,直接自行计算变异系数:变异系数等于标准差除以平均值



相关文章
|
8月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享(下)
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享
|
8月前
|
存储
【视频】R语言中的分布滞后非线性模型(DLNM)与发病率,死亡率和空气污染示例
【视频】R语言中的分布滞后非线性模型(DLNM)与发病率,死亡率和空气污染示例
|
8月前
|
存储
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(上)
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
|
8月前
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(下)
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
|
8月前
|
索引
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(中)
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
|
8月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享(上)
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享
|
8月前
|
数据可视化
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(下)
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(下)
|
8月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化(上)
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化
|
8月前
|
数据可视化
R语言分位数回归、最小二乘回归OLS北京市GDP影响因素可视化分析
R语言分位数回归、最小二乘回归OLS北京市GDP影响因素可视化分析
|
8月前
|
数据可视化 数据挖掘
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、层次聚类、时间序列分析:arima模型、指数平滑法
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、层次聚类、时间序列分析:arima模型、指数平滑法