SPSS数据分析之连续变量频率分析

接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析
现在我们以“Q3. 周岁年龄”这个变量进行连续变量的频率分析：
步骤：【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】

在【频率：统计】中，SPSS提供了丰富的描述性计量，包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征4个部分。这些统计量适用与连续变量数据的分析，不适用与分类变量数据分分析。

(1)百分位值
百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量，我们常用的百分数值一般是四分位数。
数据从小到大排列，用三个数据点将数据分为四等份，三个点相对应的就是四分位数，分别位于数据的25%（第一四分位数）、50%（第二四分位数，就是中位数）、75%（第三四分位数）。

(2)集中趋势
集中趋势反映了数据向其中心值聚集的程度，是对数据一般水平的概括性度量，主要通过平均数、中位数和众数来表示。
(3)离散趋势
离散趋势反映了数据远离中心值的程度，是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据离散程度越大，说明集中趋势值的代表性越低；反之，数据的离散程度越接近于0，说明击中趋势值的代表性越高。数据的离散
程度主要通过范围、标准差和方差来表示。
(4)分布特征
在样本量较大的情况下，会提出研究假设，认为数据应当服从某种分布，每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据偏离分布的程度。
例如，我们通常会考量数据是否服从正态分布、偏度和峰度就可以用来反映数据偏离正态分布的程度，偏度和峰度越接近于0，说明数据越符合假定的正态分布。

步骤：【图表】-【频率：图表】-选择直方图，勾选【在直方图中显示正态曲线】复选框，如图：

在【频率：图表】中可以根据不同类型的数据及分析目的输出不同的图表。

分类数据：
需了解数据分布——条形图
需了解数据结构——饼图
连续数据：直方图较合适

由于连续数据可以测量其数据分布是否为正态分布，所以在直方图的下方有一个选项【在直方图中显示正态曲线】，勾选后即可一并输出正态曲线图。

由于我们分析的是连续数据，重点考量数据的集中趋势和离散趋势，所以取消勾选【显示频率表】复选框，单击确定。

输出为：

可以发现，该变量的分布大致符合正态分布。

条形图和直方图的差别：

• 条形图——分类数据
• 直方图——连续数据
• 条形图长度表示各类别频数多少，直方图面积表示各组频数多少，矩形高低表示每一组频数和频率，宽度表示各组组距，因此直方图高度和宽度均有意义。
• 直方图分组数据具有连续性，所以直方图的各距形通常是连续排列的，条形图表示分类数据，则是分开排列的。

数据参照来源：《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》