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可在个人主页 ---我的资源中获取哦!


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。


相关推荐
Altair澳汰尔14 分钟前
新闻速递丨Altair RapidMiner 数据分析和 AI 平台助力企业加速智能升级:扩展智能体 AI 及分析生态系统
人工智能·ai·数据分析·仿真·cae·rapidminer·数据自动化
图灵信徒42 分钟前
R语言绘图与可视化第六章总结
python·数据挖掘·数据分析·r语言
码界筑梦坊1 小时前
243-基于Django与VUE的笔记本电脑数据可视化分析系统
vue.js·python·信息可视化·数据分析·django·毕业设计·echarts
B站_计算机毕业设计之家2 小时前
大数据YOLOv8无人机目标检测跟踪识别系统 深度学习 PySide界面设计 大数据 ✅
大数据·python·深度学习·信息可视化·数据挖掘·数据分析·flask
fruge4 小时前
Canvas/SVG 冷门用法:实现动态背景与简易数据可视化
前端·信息可视化
赋范大模型技术社区5 小时前
LangChain 1.0 实战: NL2SQL 数据分析 Agent
数据分析·langchain·实战·agent·教程·nl2sql·langchain1.0
angleoldhen15 小时前
简单的智能数据分析程序
python·信息可视化·数据分析
小白跃升坊18 小时前
数据分析报表如何选?详解 DataEase 四大表格:明细表、汇总表、透视表与热力图的适用场景与选择策略
数据挖掘·数据分析·开源软件·数据可视化·dataease
wudl556620 小时前
Pandas-之数据可视化
信息可视化·数据分析·pandas
Q264336502321 小时前
【有源码】基于Hadoop+Spark的起点小说网大数据可视化分析系统-基于Python大数据生态的网络文学数据挖掘与可视化系统
大数据·hadoop·python·信息可视化·数据分析·spark·毕业设计