spss如何计算均值、中位数和众数? ( 描述性统计分析之集中趋势分析 ) |
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首先打开【文件-打开-数据】，然后打开要进行分组求平均数的数据 接着点击【分析-比较均值-均值】，然后进入均值设置对话框 然后根据要分组并求评价数的变量放入变量表中，例如利用性别来分组求总指数的平均数 接着点击均值 1、打开spss统计软件，依次点击“分析——比较均值——平均值”2、随后，出现“平均值”窗口。3、将“性别”放入“自变量列表”框中，将“血糖”放入“因变量列表”框中。4、点击“选项”，出现“平均值：选项”窗口。5、 打开SPSS，从安装目录中的samples文件夹中选取一个数据集，点击SPSS界面中的分析按钮，选择频率，弹出如上界面，选择两个字段。PS:这一步需要注意统计学分为三种数据类型，定序(ordinal)，分类（nominal），定距和定比（ 进入SPSS，在Analyze菜单里，选择Descriptive Statistics过程中的Descriptives，然后把你要求的变量选择进去，在统计量选择中，选中平均数、中位数、众数、方差、偏度和峰度就可以了。当然，在这之前，要把数据输入到SAV数据文件中 1、打开spss统计软件，选择“分析”菜单，选中“比较平均值”一项的“平均值”选项。2、窗口出现平均值数据，准备选择相应的选项。3、将“性别”放入“自变量列表”内容中，将“血糖”放入“因变量列表”列表内。4、点击“选 具体步骤：数据输入——分析——描述统计——频率；然后导入变量，选择统计量按钮中你需要计算变量的均值、中位数、众数等。还需要画图，可以继续按提示进行。然后点击确定，会在新的窗口打开算得的结果。ok! spss如何计算均值、中位数和众数?数据分散程度是数据分布的另一个重要特征，它所反映的是各变量值远离其中心值的程度，因此也称为离中趋势。集中趋势的各测度值是对数据一般水平的一个概括性度量，它对一组数据的代表程度取决于该组数据的离散水平。 测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。3、 定量资料的集中趋势描述包括：算术平均数、几何均数、中位数；离散趋势描述包括：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。适用条件如下：一、集中趋势 1、算术均数：适用于对称分布，特别是正态分布。2、几何均数：正偏 离散趋势指标一般描述远离其中心值的趋势，常见的表示离散程度的指标有方差或者标准差、变异系数等。分布的形状一般反映数据分布的偏态（偏度）与峰态（峰度）想要得到这15名大学生腰围的集中趋势的指标、离散趋势的指标以及分布 离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数 数据的集中趋势和离散趋势测度的指标有哪些,各自的表达式是什么?常用的反映现象集中趋势的指标主要有5种，其中：算术平均数和中位数能反映现象的集中程度 离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数 集中趋势指数包括平均数、中位数、众数等。在统计学中，集中趋势的英文名称被称为central tendency，也可以称为中央趋势，因此，它通常被称为平均值，表示概率分布的中间值。集中趋势的概念与平均值相同，对整体特征具有一定的 集中趋势指标包括平均数、中位数、众数等。在统计学中， 集中趋势 的英文名字叫做 “ central tendency”，也可以叫做 中央趋势 ， 因此，它也经常被称作为平均 ，表示一个机率分布的中间数 值。 集中趋势的概念和平 常用的描述集中趋势的指标有：算术均数、几何均数及中位数。①算术均数，简称均数，反映一组观察值在数量上的平均水平，适用于对称分布，尤其是正态分布资料；②几何均数：用G表示，也称倍数均数，反映变量值平均增减的倍数， 常用来表达数列集中趋势的测度有算术平均数、调和平均数、几何平均数、中位数和众数。这些测度在统计学中也称为平均指标或平均数，可以用来反映标志值的典型水平和标志值分布的中心位置或集中趋势。算术平均数的定义公式为：算 反映总体集中趋势的指标有哪几种?1、数据的频数分析：对数据分布状态、数据集中趋势、离散程度、数据的分布形态等进行统计描述。2、集中趋势分析：描述数据一般水平，常用指标有平均值、中位数和众数等。3、离散程度分析：反映数据之间的差异程度，常用指标有方 集中趋势分析是指用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平。集中趋势反映一组数据向某一中心值靠拢的倾向根据取得中心值的方法将描述集中趋势的指标分为两类。所谓典型值,是指有代表性的、能表证群体特性的(或某一亚 描述性统计分析包括：频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、数据分布、绘制统计图。1、频数分析：在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。2、集中趋势分析：用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值 描述性统计分析是指通过图表或数学的方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性分析主要有三大类：1、集中趋势分析（平均数、中数、众数）2、离中趋势分 描述性统计分析之集中趋势分析数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的 对集中趋势的指标计算后，我们对表示离散趋势的指标进行计算，常见的指标一般有最大值，最小值，四分位差，方差，标准差，变异系数。最大值 最大值一般就是指一组数据中最大的值。这里为81.0。由于只有15个数据，所以 集中趋势测度的指标有算术均数，几何均数，中位数和百分位数。表达式是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。离散趋势测度的指标有全距、异众比率 集中趋势指标描述的是一组变量值的平均水平或中心位置。常用的平均数指标有三种：算术均数、几何均数、中位数（第50百分位数）。要想全面描述资料的数量特征，仅有集中趋势指标是不够的，还要计算离散趋势指标。离散趋势指标描 对于偏态分布的资料，描述其集中趋势的常用指标是中位数（median），而描述其离散趋势的常用指标是四分位数间距（interquartile range，IQR）和标准差。中位数是一种不受极端值影响的统计量，对于偏态分布的资料，中位数可以 描述集中趋势和离散趋势的指标有 常用描述变量集中趋势的统计指标包括：算术均数,几何均数,中位数,算术均数算术均数适用于对称分布特别是正态分布的资料,几何均数适用于可经对数转换为对称分布的资料；中位数适用于各种分步资料常用于偏峰资料。 一、集中趋势描述 1.算术平均数ArithmeticMean：所有数值的和除以数值的个数。用于描述一组数据在数量上的平均水平。 计算公式： 优缺点：算术平均数是能够充分运用已有信息的代表性数值，每个数值大小的改变都会引起其变化。也因此容易受极值的影响，并且会掩盖数据的差异性。 示例：最近更新了2018年度深圳在岗职工的月平均工资，达到了9309元。这就是一个算术平均值的实际应用。还是要保持进步，争当排头兵而非吊车尾呀。 2.几何平均数GeometricMean：对各数值的连乘积开项数次方根。一般用于当总成果为各个阶段（环节）的连乘积时，求各个阶段（环节）的一般成果。 计算公式： 优缺点：几何平均数受极端值的影响比均值小。但仅适用于具有等比或近似等比关系的数据。 示例：连续作业的车间求产品的平均次品率。一个产品的生产由三个环节组成。每个环节都会产生一定的次品。次品率依次为5%、2%、6%，求这个产品的平均次品率。 因为每个环节依次发生，需要完成上一个环节的合格品才能进入下一个环节，所以每个环节的次品率之间是乘积关系。 依照上式结果可知，该产品整个生产环节的平均次品率为3.91%。 3.中位数Median：将数值从小到大依次排列，最中间的数值为中位数。若数值个数为奇数个时，为中间位置的数值；若数值个数为偶数个时，为中间两个数的算术平均数。 优缺点：不受极端值影响，通过损失部分信息，来换取指标的稳定性。但对极值缺乏敏感性，当样本量小时，中位数不稳定。 示例：毕业生小于获得了两个offer，分别是A、B两个公司。A公司该部门工资情况为甲400元，乙500元，丙600元，丁20000元，B公司该部门工资情况为戊1000元，己1500元，庚2000元，辛8000元。 A、B公司平均月薪为5375元、2675元。此时算术平均数受极值影响已失去代表作用，A、B公司月薪中位数550元、1750元能代表更多的数据。 4.众数Mode：数据中出现次数最多的数值。如果有两个或两个以上的数值出现次数并列最多，那么这些数值都是该数据集的众数。如果所有数值出现的次数相同，这该数据集没有众数。 优缺点：可用于数值型数据，也可用于非数值型数据。数据量越多时越具有代表性，且不受极值影响。 示例：一家销售鞋的商铺，参照以往的消费数据，得出女鞋销售尺码的众数为37码，男鞋销售尺码的众数为42码，那么在商铺备货的时候，女鞋37码和男鞋42码就需要安排更多的备货。 5.截尾均数TrimmedMean ：将数据进行排序后，按照一定比例去掉两端的数据，只用中部的数据来求均数。 若截尾均数与原均数相差不大，说明数据不存在极端值，或者两端极端值的影响正好抵消；若截尾均数与原均数相差较大，则说明数据存在极端值，此时截尾均数可以更好的反应数据的集中趋势。 优缺点：算术平均数较易受到极端值的影响，而截尾均数是其的一种改进，在一定程度上降低极端值给均数带来的影响。 示例：某次艺术比赛10个评委给出评分如下：47、56、74、42、83、75、69、71、76、69。若去掉一个最高分83和一个最低分42，则平均分为： 描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数，用于确定医学参考值范围，P50就是中位数）、众数。算术均数：适用于对称分布资料医学，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。拓展资料1.指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。2.指标是说明总体综合数量特征的概念。例如，在工业普查中，所有工业企业构成总体，工业企业总数、工业职工总数、工资总额、平均工资、固定资产总值、利润总额等就是指标，它们都从不同的方面反映总体的数量特征。 一个完整的指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。比如，经统计调查得知某企业固定资产原值为9.1亿元人民币，这就是指标，是说明总体综合数量特征的，它包括指标名称即固定资产原值、指标数值即9.1亿元人民币两个方面。3.联系 （1）第一，有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的。即可以是总体各单位标志的总和，也可指总体单位数的总和。例如，某地区工业增加值指标是该地区的每个企业的工业增加值汇总而来的。（2）第二，两者存在着一定的变换关系。这主要是指标和数量标志之间存在着变换关系，即由于研究目标不同，原来的统计总体，原来的统计指标如果变成总体单位了，相应的统计指标也就变成数量标志，同时地，指标名称变成标志，指标数值变成标志值或变量值。4.股票指标是属于统计学的范畴，一切以数据来论证股票趋向、买卖等。指标主要分为趋向类、强弱类和买卖类指标。最早起源于期货市场，由乔治·莱恩首创的，它在通过当日或最近几日最高价、最低价及收盘价等价格波动的波幅，反映价格趋势的强弱。描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数，用于确定医学参考值范围，P50就是中位数）、众数。算术均数：适用于对称分布资料医学，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。拓展资料1.指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。2.指标是说明总体综合数量特征的概念。例如，在工业普查中，所有工业企业构成总体，工业企业总数、工业职工总数、工资总额、平均工资、固定资产总值、利润总额等就是指标，它们都从不同的方面反映总体的数量特征。 一个完整的指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。比如，经统计调查得知某企业固定资产原值为9.1亿元人民币，这就是指标，是说明总体综合数量特征的，它包括指标名称即固定资产原值、指标数值即9.1亿元人民币两个方面。3.联系 （1）第一，有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的。即可以是总体各单位标志的总和，也可指总体单位数的总和。例如，某地区工业增加值指标是该地区的每个企业的工业增加值汇总而来的。（2）第二，两者存在着一定的变换关系。这主要是指标和数量标志之间存在着变换关系，即由于研究目标不同，原来的统计总体，原来的统计指标如果变成总体单位了，相应的统计指标也就变成数量标志，同时地，指标名称变成标志，指标数值变成标志值或变量值。4.股票指标是属于统计学的范畴，一切以数据来论证股票趋向、买卖等。指标主要分为趋向类、强弱类和买卖类指标。最早起源于期货市场，由乔治·莱恩首创的，它在通过当日或最近几日最高价、最低价及收盘价等价格波动的波幅，反映价格趋势的强弱。常用描述变量集中趋势的统计指标包括：算术均数,几何均数,中位数,算术均数算术均数适用于对称分布特别是正态分布的资料,几何均数适用于可经对数转换为对称分布的资料；中位数适用于各种分步资料常用于偏峰资料。 一、集中趋势描述 1.算术平均数ArithmeticMean：所有数值的和除以数值的个数。用于描述一组数据在数量上的平均水平。 计算公式： 优缺点：算术平均数是能够充分运用已有信息的代表性数值，每个数值大小的改变都会引起其变化。也因此容易受极值的影响，并且会掩盖数据的差异性。 示例：最近更新了2018年度深圳在岗职工的月平均工资，达到了9309元。这就是一个算术平均值的实际应用。还是要保持进步，争当排头兵而非吊车尾呀。 2.几何平均数GeometricMean：对各数值的连乘积开项数次方根。一般用于当总成果为各个阶段（环节）的连乘积时，求各个阶段（环节）的一般成果。 计算公式： 优缺点：几何平均数受极端值的影响比均值小。但仅适用于具有等比或近似等比关系的数据。 示例：连续作业的车间求产品的平均次品率。一个产品的生产由三个环节组成。每个环节都会产生一定的次品。次品率依次为5%、2%、6%，求这个产品的平均次品率。 因为每个环节依次发生，需要完成上一个环节的合格品才能进入下一个环节，所以每个环节的次品率之间是乘积关系。 依照上式结果可知，该产品整个生产环节的平均次品率为3.91%。 3.中位数Median：将数值从小到大依次排列，最中间的数值为中位数。若数值个数为奇数个时，为中间位置的数值；若数值个数为偶数个时，为中间两个数的算术平均数。 优缺点：不受极端值影响，通过损失部分信息，来换取指标的稳定性。但对极值缺乏敏感性，当样本量小时，中位数不稳定。 示例：毕业生小于获得了两个offer，分别是A、B两个公司。A公司该部门工资情况为甲400元，乙500元，丙600元，丁20000元，B公司该部门工资情况为戊1000元，己1500元，庚2000元，辛8000元。 A、B公司平均月薪为5375元、2675元。此时算术平均数受极值影响已失去代表作用，A、B公司月薪中位数550元、1750元能代表更多的数据。 4.众数Mode：数据中出现次数最多的数值。如果有两个或两个以上的数值出现次数并列最多，那么这些数值都是该数据集的众数。如果所有数值出现的次数相同，这该数据集没有众数。 优缺点：可用于数值型数据，也可用于非数值型数据。数据量越多时越具有代表性，且不受极值影响。 示例：一家销售鞋的商铺，参照以往的消费数据，得出女鞋销售尺码的众数为37码，男鞋销售尺码的众数为42码，那么在商铺备货的时候，女鞋37码和男鞋42码就需要安排更多的备货。 5.截尾均数TrimmedMean ：将数据进行排序后，按照一定比例去掉两端的数据，只用中部的数据来求均数。 若截尾均数与原均数相差不大，说明数据不存在极端值，或者两端极端值的影响正好抵消；若截尾均数与原均数相差较大，则说明数据存在极端值，此时截尾均数可以更好的反应数据的集中趋势。 优缺点：算术平均数较易受到极端值的影响，而截尾均数是其的一种改进，在一定程度上降低极端值给均数带来的影响。 示例：某次艺术比赛10个评委给出评分如下：47、56、74、42、83、75、69、71、76、69。若去掉一个最高分83和一个最低分42，则平均分为： 集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。 集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。 离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。 离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。 在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。 计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。 扩展资料： 各指标计算方法： 极差又称全距，是指一组数据的观察值中的最大值和最小值之差。 极差的计算较简单，但是它只考虑了数据中的最大值和最小值，而忽略了全部观察值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能相同，于是它们的极差相等，但是离散的程度可能相当不一致。 平均差是指一组数据中的各数据对平均数的离差绝对值的平均数。一组数据中的各数据对平均数的离差有正有负，其和为零，因此平均差必须用离差的绝对值来计算。平 平均差用绝对值来度量，虽然避免了正负离差的相互抵消，但不便于运算。一般情况下，可用方差来度量一组数据的离散性。方差通常用字母σ2来表示。 算术平均数：算术平均数就是观察值的总和除以观察值个数的商，是集中趋势测定中最重要的一种，它是所有平均数中应用最广泛的平均数。算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数。 调和平均数：调和平均数可以看成是变量χ的倒数的算术平均数的倒数，故有时也被称为“倒数平均数”。调和平均数分为简单调和平均数和加权调和平均数。 参考资料来源： 百度百科—集中趋势 百度百科—离散趋势 |
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