• SPSS探索性分析


     前言:

    本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》,由于软件版本原因,部分内容有所改变,为适应软件版本的变化,特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为:SPSS25.0

    本专栏所有的数据文件请点击此链接下载:SPSS数据分析专栏附件


    1.探索性分析

    探索性分析是指在数据分析中,对数据集进行初步的探索和理解的过程。它的主要目标是通过可视化和描述性统计方法来识别数据的模式、趋势、异常值和潜在关系,以及了解变量之间的关联和相互影响。

    在探索性分析中,常常会运用多种方法,包括数据可视化(如直方图、散点图、箱线图等)和统计描述(如均值、中位数、方差等)。通过这些方法,我们可以观察数据的分布情况、变量之间的关系、异常值的存在等,并根据这些观察结果进行进一步的分析和解释。

    探索性分析有助于帮助我们了解数据集的特点、发现变量之间的关系、发现潜在模式和趋势,并为后续的数据建模和分析提供指导。它是数据分析的重要的第一步,在数据探索阶段需要进行充分的探索和理解,以确保数据的质量和准确性。

    2.SPSS实现

    (1)打开“data4-3”数据文件,选择“分析”——“描述性统计”——“探索”,弹出如图所示的对话框:

    (2)将左侧变量列表中的变量按照如图所示选入右侧,然后在下方输出选项中选择“两者”。

     (3)单击统计按钮,弹出探索:统计对话框,按照如图所示选项勾选相应的选项,单击继续

    (4) 单击探索:图对话框,按照下图选项勾选,然后单击继续

     (5)单击“选项”按钮,弹出“探索:选项”对话框,按照下图所示选项勾选,单击继续

     (6)完成所有设置后,单击确定按钮。

    3.结果分析

     

     

    以上为探索性分析的结果图,具体的分析可根据数据分析结果进行分析。


  • 相关阅读:
    软考中级(软件设计师)——计算机组成和体系结构(占6分)
    2023软件设计师上半年真题解析(上午+下午)
    堆排序(数据结构)
    详解机器学习高维数据降维方法
    redis安装及集群搭建
    25李沐动手学深度学习v2/填充和步幅
    【PAT甲级】1005 Spell It Right
    数学建模 (一)赛前准备
    小程序原生代码转uniapp
    软实力-领导力
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_64087341/article/details/133431763