SPSS12：7.2 描述性统计分析

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7.2 描述性分析

描述性分析（Descriptives）过程可在一个统计表中显示多个变量的单变量综合统计量，包括样本大小（sample size）、均数（mean）、最小值（minimum）、最大值（maximum）、标准差（standard deviation）、方差（variance）、极差（range）、总和（sum）、均数的标准误（standard error of the mean）、峰度系数（kurtosis）、偏度系数（skewness）及其标准误。

〖例7-3〗某地区130名正常成年男子红细胞数（RBC，万/mm），见表7-4，试进行描述性分析（王翔朴．卫生学（第三版）．北京：人民卫生出版社，1990：248）。

表7-4  正常成年男子红细胞数数据

1）建立数据文件descrip.sav。

2）选择【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Descriptives...】，可打开Descriptives（描述性分析）主对话框，见图7-7。

☆Variable(s)（变量），可选择1个或以上的变量，本例为rbc（红细胞数）。

□Save standardized value as variables（保存标准化值到变量中）。3）单击【Options...】，Descriptives: Options（描述性分析：选项）对话框，见图7-8。

□Mean（均数）。                                      □Sum（总和）。

☆Dispersion（离散趋势），可选择Std. Deviation（标准差）、Minimum（最小值）、Variance（方差）、Maximum（最大值）、Range（极差）及S.E mean（均数的标准误）。

☆Distribution（分布）统计量，可选择Kurtosis（峰度系数）及Skewness（偏度系数）。

☆Display Order（显示顺序），可选择Variable list（按变量顺序列出）、Alphabetic（按字母表顺序列出）、Ascending means（按均数递增列出）或Descending means（按均数递减列出）。4）单击【Continue】→【OK】，得到结果。

Descriptives（描述性分析）

结果7-1 Descriptive Statistics（描述性统计量）红细胞数(RBC)Valid N (listwise)续表

红细胞数(RBC)

Valid N (listwise)

上述操作还可通过如下命令执行：

DESCRIPTIVES

VARIABLES=rbc  /SAVE

/STATISTICS=MEAN SUM STDDEV VARIANCE RANGE MIN MAX SEMEAN KURTOSISSKEWNESS .

5）主要结果分析

130名正常成年男子红细胞数的描述性统计量（Descriptive Statistics）包括例数(N)为130、极差（Range）为209、最小值（Minimum）为379、最大值（Maximum）为588、总和（Sum）为62316、均数（Mean）为479.35、均数的标准误（Std. Error）为3.640、标准差（Std）为41.506、方差（Variance）为1722.773、偏度系数（Skewness）为0.011、偏度系数的标准误（Std. Error of Skewness）为0.212、峰度系数（Kurtosis）为-0.140及峰度系数的标准误（Std. Error of Kurtosis）=0.422，（见结果7-3）。

〖例7-4〗已知抑郁症资料，并建立了数据 cesd.sav，试做关于变量educ（教育程度）、income（年收入）和age（年龄）的描述性分析。

1）先将数据文件cesd.sav 调入。

2）仿照例18-3的方法，在Variable(s)中调入变量：educ，income，age。其余选择与例18-3相同。得到如下结果（表7-5）。

表7-5  变量educ、income和age的描述性分析结果

例数（N）极差（Range）最小值（Minimum）最大值（Maximum）总和（Sum）平均数（Mean）均数的标准误（Std. Error）标准差（Std. Deviation）方差（Variance）偏度系数（Skewness）偏度系数的标准误（Std. Error of Skewness）峰度系数（Kurtosis）峰度系数的标准误（Std. Error of Kurtosis）本文摘自本订阅号编著的《SPSS for Windows统计分析教程》2005年电子工业出版社出版）。

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