SPASS-探索性分析

探索性分析的意义

        探索性分析更加强大，它是一种在对资料的性质、分布特点等完全不清楚的情况下，对变量进行更深入研究的描述性统计方法。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研究的问题的统计方法， SPSS提供的探索性分析是解决此类问题的有效办法

        探索性分析提供了很多关于数据的概括分析和图表直观描述的方法，不仅对个案数据有效，而且还可以针对分组个案。在输出常用描述性统计量的基础之上，探索性分析增加了有关数据详细分布特征的文字与图形表述，如茎叶图、箱图等，显得更加详细、完整，还可以以方差齐性为目的的变量交换提供线索，有助于用户制定更进一步分析的方案

点击统计

表中显示“成绩”按“科目”分组后各组的有效个案数、个案缺失数及缺失比例等 

        表中显示“成绩”按“科目”分组后各分组的描述性统计量，左表中只显示的是”语文“分组的均值、均值的95%置信区间的上下限、中值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等 。

        表中提供了四种估计方法，每种估计方法的加权量在表下方给出，对于有异常值或极端值的数据,M均值估计有很好的稳定性，用M估计值代替均值或中位数，结果更准确 。根据样本值的权重不同，可以得到不同的估计量

       箱图中显示成绩按科目分成的三个分组，每个分组中的数据绘制成对应的箱体。每一个箱体上方那条线的取值代表该分组中最大值，下方那条线的取值代表最小值。箱体自身的三条线从上到下分别代表3/4分位点、中位点、1/4分位点的取值