SPSS描述性统计分析.doc

描述性统计分析
为简化起见，我们在企业净资产收益率中只分析一个变量：身高
（1）数据的频数分析
用SPSS软件的频数分析可以很容易地画出一个变量的频数图：

频数图表明：大部分学生的身高集中在160-170之间

（2）数据的集中趋势分析
    利用SPSS的描述性统计分析，计算企业的净资产收益率的平均值、中位数和众数：

身高
N
40
Mean
165.18

Median
165.5
Mode
168

共有40名学生被调查者参与了全国的平均身高的调查；身高均值（Mean）165.18、中位数（Median）165.5、众数（Mode）168；总体满意度均值、中位数、众数，与前面的频数分析结果差异很小。
    （3）数据的离散程度和分布分析：
    同样利用SPSS软件的描述性统计分析，可以得出企业的净资产收益率的离散程度和分布指标：

身高
N
40
Std. Deviation
5.835
Variance
34.046
Skewness
0.098
Kurtosis
0.401

身高的标准差（Std. Deviation） 5.835、方差（Variance）34.046；“身高”标准差5.835、方差34.046，说明不同样本对变量打分的差异程度很大。“身高”变量的偏度（Skewness）0.098，右偏；峰度（Kurtosis）0.401，尖顶峰度；“身高”变量偏度0.098、峰度0.401，说明数据不符合正态分布

（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）