基于 SPSS 的数据资料整理与分析

基于 SPSS 的数据资料整理与分析的基本原理是当数据量较大，无法直观地看出其分布规律时，通常需要采用分组的方式对数据资料进行整理和描述统计。离散型资料可以直接采用资料的类别或自然值进行分组，而对于类别较多的计数资料，则可以将相邻若干个自然值作为一组。

连续性资料一般采用组距分组法进行分组。分组时，首先找出资料中的最大值和最小值，求出全距；根据资料中数据多少（即样本容量）大致确定要分的组数；用全距除以组数得到组距（为了方便分组，尽可能采用整数作为组距）；然后确定第一组的组下限（小于等于资料中的最小值），然后依次加上组距就得到第二组的组下限、第三组的组下限，最后一组的组上限要大于资料中的最大值。组分好后，将资料中的各个数值依次划归到各组中去，最后统计出各组的频数，列出频数分布表。频数分布表中还可以计算出各组的频率和从第一组到最后一组的累积频率。

利用 Excel 和 SPSS 软件可以较方便地对资料进行分组，列出频数分布表。根据频数分布表可以对资料的集中性和离散程度进行直观的分析。当然，更为直观的形式是利用数据资料作出统计图形。一般情况下，多采用柱形图（条形图）表示离散型资料各类别的频数（频率）分布，较少类别的分类资料可用饼图表示各类别的相对比率；而连续性资料多采用直方图显示其分布情况。Excel 和 SPSS 都有很出色的绘制统计图的功能。

对资料进行描述统计，主要采用算术平均数、几何平均数、调和平均数、中数和众数等特征值描述资料的集中性，采用全距、方差、标准差和变异系数等特征值描述资料的离散性；采用偏度和峭度等特征值体现资料与正态分布间的偏差。偏度值大于 0，分布向左偏斜；偏度值小于 0，分布向右偏斜。峭度值大于 0，资料的分布比正态分布更尖峭；峭度值小于 0，分布比正态分布更平坦。Excel 和 SPSS 软件可以同时计算出上述描述统计结果，但需要我们根据统计结果对资料的性质与分布进行解读。