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第四章SPSS基本统计分析SPSS的主要分析工具——Analyze菜单报告－－Rports描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单表格－－Tables均数间的比较－－Compare Means菜单一般线性模型――General Linear Model菜单相关分析――Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单对数线性模型——Loglinear菜单聚类分析与判别分析——Classify菜单因子分析与对应分析——Data Reduction菜单信度分析与多维尺度分析——Scale菜单非参数检验――Nonparametric Tests菜单时间序列分析－－Time series描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，包括：Frequencies：频数分析过程，特色是产生频数表（主要针对分类变量）Descriptives：数据描述过程，进行一般性的统计描述（主要针对数值型变量）Explore：数据探察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析Crosstabs：多维频数分布交叉表分析（列联表分析）Ratio statistics：比率分析对数据分析通常是从基本统计分析入手的。
通过基本统计分析，能够使用权分析者掌握的基本统计特征，把握数据的总体分布形态。
基本统计分析的结论对今后进一步的数据建模，将起到重要的指导和参考作用。
对数据的基本统计分析通常包括以下几个方面：（1）编制单个变量的频数分布表。
（2）计算单个变量的描述统计量以及不同分组下的描述统计量。
（3）编制多变量的交叉频数分布表，并以此分析变量间的关系（4）其它探索性分析（5）数据的多选项分析为实现上述分析，往往采用两种方式实现：第一，数值计算，即计算常见的基本统计量的值，通过数值来准确反映数据的基本统计特征，反映变量统计特征上的差异；第二，图形绘制，即绘制常见的基本统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特点，比较数据分布的异同。
第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)1、利用习题二第6题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份文件：选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。
第二份文件：选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。
2、利用习题二第6题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。
排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用习题二第4题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。
4、利用习题二第4题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法一：利用描述性统计，数据——转置学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确定后，完成转置。
分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中，点击选项——勾选均值、标准差。
先拆分数据——拆分文件按性别拆分，分析——描述统计——描述，全部课程放在变量框中，选项——均值。
方法二：利用变量计算，转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用函数SD完成标准差的计算。
数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定5、利用习题二第6题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
根据存款金额排序，观察其最大值与最小值，算出组数和组距。
