Задачи статистики в пакете SPSS
Анализ без группирующей переменной
10.4.1 Анализ без группирующей переменной
Проведем анализ возраста пациентов.
-
Перенесите переменную а в список зависимых переменных (Dependent List). Так как сначала мы хотим выяснить, какие методы анализа выполняются по умолчанию, то не будем пока вносить никаких изменений в настройки.
-
Запустите вычисление, щелкнув на кнопке ОК. Будут созданы следующие таблицы:
Case Processing Summary (Обработанные наблюдения)
|
|
Cases (Случаи) | ||||
|
Valid (Допустимые) |
Missing (Отсутствующие) |
Total (Всего) | |||
|
N |
Percent |
N Percent |
N |
Percent | |
|
Возраст |
174 |
100,0% |
0 ,0% |
174 |
100,0% |
Descriptives (Описательная статистика)
|
|
Statistic |
Std. Error | ||
|
Возраст |
Mean (Среднее) |
|
62,11 |
,88 |
|
95% Confidence Interval for Mean (95% доверительный интервал среднего) |
Lower Bound (Нижняя граница) Upper Bound (Верхняя граница) |
|
60,38 63,84 | |
|
5% Trimmed Mean (5% усеченное среднее) |
|
62,25 |
| |
|
Median (Медиана) |
|
63,00 |
| |
|
Variance (Дисперсия) |
|
133,358 |
| |
|
Std. Deviation (Стандартное отклонение) |
|
11,55 |
| |
|
Minimum (Минимум) |
|
36 |
| |
|
Maximum (Максимум) |
|
87 |
| |
|
Range (Размах) |
|
51 |
| |
|
Interquartile Range (Межквартильная широта) |
|
17,25 |
| |
|
Skewness (Асимметрия) |
|
-,143 |
,184 | |
|
Kurtosis (Коэффициент вариации) |
|
-,635 |
,366 | |
Возраст Stem-and-Leaf Plot (диаграмма ветвей и листьев)
|
Frequency |
Stem & |
Leaf |
|
6,00 |
3 . |
677999 |
|
7,00 |
4 . |
0223333 |
|
14,00 |
4 . |
66677788888999 |
|
23,00 |
5 . |
01111111122223333333444 |
|
20,00 |
5 . |
55667777778888888899 |
|
27,00 |
6 . |
000011111222333333333444444 |
|
27,00 |
6 . |
555555666666677888888999999 |
|
24,00 |
7 . |
000000011111122233333444 |
|
13,00 |
7 . |
5566666788899 |
|
11,00 |
8 . |
00001111224 |
|
2,00 |
8 . |
67 |
|
Stem width : |
10 |
|
|
Each leaf: |
|
1 case(s) |
В этом случае окно вывода результатов содержит:
-
статистические характеристики,
-
диаграмму stem-and-leaf (ветвей и листьев)
-
коробчатую диаграмму (box plot).
Большую часть статистических характеристик мы уже рассмотрели в главах 6 и 9. Появились новые характеристики:
-
5% усеченное среднее: среднее значение, вычисленное без учета 5% наименьших и 5% наибольших значений.
-
95% доверительный интервал: доверительный интервал, в котором находится среднее значение с вероятностью 95%.
-
Межквартилъная широта: расстояние между первым и третьим квартилями.
Диаграмма ветвей и листьев представляет собой комбинацию гистограммы и табличного списка. Как на гистограмме, длина каждой строки соответствует количеству наблюдений, попадающих в определенный интервал. Но, сверх этого, на данной диаграмме выводится также наблюдаемое численное значение для каждого наблюдения. Для этой цели численное значения разбиваются на два компонента: ветвь, представляющую собой первую цифру или группу цифр и лист — последующие цифры. Ветвь соответствует тем разрядам численного значения наблюдаемой переменной, которые не изменяются, а листья — разрядам, которые изменяются в пределах избранного интервала. В рассматриваемом примере ветви разбиты на две части — одну для листьев с 0 по 4 и другую — для листьев с 5 по 9.
Коробчатая диаграмма состоит из прямоугольника, занимающего пространство от первого до третьего квартиля (то есть, от 25 до 75 процентиля). Линия внутри этого прямоугольника соответствует медиане. Кроме того, на коробчатой диаграмме отмечаются максимальное и минимальное значения, если только они не являются выбросами (см. ниже).
Значения, удаленные от границ более чем на три длины построенного прямоугольника (экстремальные значения), помечаются на диаграмме звездочками. Значения, удаленные более чем на полторы длины прямоугольника, помечаются кружками.
Теперь посмотрим, какие еще статистические характеристики можно вычислить в дополнение к стандартным.
