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ons .541 .343 .734 .391 .021 4 实例结果及分析 （ 5）剔除某个评估项目以后的结果 表 1012的第一列显示了剔除某个评估项目以后的剩余项目的总平均分，例如剔除了科学素质的剩余其他三项的总平均分为 ，是第一列中最大的，这说明科学素质的得分影响比较大；第二列显示了剔除某个评估项目以后的剩余项目总分的样本方差，第三列是某评估项目与其余评估项目总分的简单相关系数

有时候还需要比较各个分组的方差是否相同，这就要进行方差齐次性检验。 例如，在进行独立右边的 T检验之前，就需要事先确定两个数据的方差是否相同。 如果通过分析发现各个方差不同，还需要对数据进行方差分析，那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。 在探索分析中可以使用 Levene检验。 Levene检验对数据进行方差齐次性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差

在主对话框中单击 【 Statistics】 按钮，弹出相应对话框。 点选 【 Single solution(单一方案 )】 单选钮，并在 【 Number of clusters(聚类数 )】文本框中键入数字 “ 3”表示利用聚类分析将十个地区分为三类。 其他选项保持系统默认，单击 【 Continue】 按钮返回主对话框。 问题一操作详解 Step04： 输出聚类图 在主对话框中单击 【

电子工业出版社 41 基本描述性统计量的定义及计算 描述总体分布形态的统计量 来自于正态总体的偏度及峰度均近似为 0，可 以利用偏度和峰度的值是否接近 0作为检验是否是正态分布的重要依据。 SPSS 19(中文版 )统计分析实用教程 电子工业出版社 42 主要内容 基本描述性统计量的定义及计算 描述性分析 探索性分析 交叉列联表分析 多选项分析 频数分析 SPSS 19(中文版

（ 60— 70） 重（ 70+） 性别 男 Count 17 35 17 69 % within 性别 % % % % % within 体重级别 % % % % % of Total % % % % 女 Count 136 6 3 145 % within 性别 % % % % % within 体重级别 % % % % % of Total % % % % Total Count 153

项，可以提高拆分执行的速度；否则，选择 Sort the file by grouping variables项。 68 2020/9/16  说明： 1） 数据拆分将对后面的分析一直起作用 ，即无论进行哪种统计分析，都将按拆分变量的不同组别分别分析计算。 如果希望对所有数据进行整体分析，则需要重新执行数据拆分，在数据拆分窗口中选择 Analyze all cases项。 2）对数据可以进行

值看待。 （ 5）因子得分系数 表 135列出了采用回归法估计的因子得分系数。 同时在原数据浏览窗口中新增了变量 “ FAC1_1”，它表示不同年份的综合经济发展值。 2 曲 线 估 计结 果 （ 1）模型描述 表 136是 SPSS对曲线拟合结果的初步描述统计，例如自变量和因变量、估计方程的类型等。 （ 2）模型汇总及参数估计 表 137给出了样本数据进行

l γ 值，属于 2 2四格表的列联比例函数。 ● Ochiai： Ochiai二分余弦测量。 ● Sokal and Sneath 5： Sokal and Sneath Ⅴ 型相似测量。 ● Phi 4 point correlation： Pearson相关系数的平方值。 ● Dispersion： Dispersion相似测量。 SPSS在距离分析中的 应 用 进行标准化的方法在 【

比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。 – T 检验 • 独立样本 t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。 比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。 • 如果样本不独立则要用配对 t检验。 比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。 统计分析（续） • 聚类分析 • 相关分析 • 回归分析 统计制图 • 饼图 (pie chart) •

对样本 T检验的检验统计量 在配对样本 T检验中，设 、 分别为配对样本。 其样本差值 ，此时检验统计量为： 其中 为 的均值， S为 的标准差， n为样本数，当 时， t统计量服从自由度为 n1的 t分布。 0H1ix 2 ( 1 )ix i n12i i id x x12()/dtSnd id id 120SPSS 19(中文版 )统计分析实用教程 电子工业出版社