探索性分析

探索性分析是一种对资料的性质、分布特点等完全不清楚的时候对变量进行更加深入研究的描述性统计方法。

案例

根据已有天津、济南两座城市2007年各月份的平均气温。对天津平均气温和济南平均气温进行探索性统计分析。

数据来源

SPSS统计分析与行业应用案例详解+配套光盘+示例>02>正文>原始数据>案例2.3；

数据分析

执行analyze/descriptive statistics/explore

将“平均气温”置于“dependent list”；

将“城市”置于“factor list”；

将“月份”置于“label cases by”，ok即可

描述性统计分析

上述的分析结果呈现的是两个城市天期的基本情况，以济南为例，包括12个样本的平均数M=15.03，SD=9.62；最大值MAX=26.60，MIN=0.00，MID=15.35等。

探索性分析中还有一个茎叶图

茎叶图中的茎代表数值的整数部分，叶代表数值的小数部分，实际数值=（茎+叶）*茎宽；

以济南为例：有2个数，整数部分是0，小数部分分别为0和2的值，也就是0.00和0.20，实际数值为0.00和2.00；

有3个数，整数部分是0，小数部分分别为7,8,8，也就是0.7，0.8，0.8，实际数值为7,8,8；

以此类推，实际上统计的结果就是14,16,21,23,25,26,26；这有助于直接看出温度偏高或是偏低。

可以看到天津的平均气温（M=13.62;SD=10.98）要比济南的平均气温（M=15.03;SD=9.62）相对来说低一点。

箱图

箱图旨在用不同的形式呈现结果，可以看到：天津的平均气温要比济南低一点，同时变化相对来说也大一点。

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数据来源为杨维忠老师的“SPSS统计分析与行业应用案例详解”，仅做分析之用。