Thống kê mô tả trong SPSS (freq) bắt đầu

1. Tính tần số và vẽ biểu đồ
Sau khi mở File dữ liệu
Bước 1: Từ thanh menu chọn:
Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies...

Bước 2: Chọn một hoặc một số biến định lượng hoặc định tính.

Hình: Hộp thoại Frequencies

Bước 3: Một cách tuỳ chọn, bạn có thể:
§       Nhắp Statistics để có các thống kê mô tả đối với biến định lượng
§       Nhắp Charts để có đồ thị thanh, đồ thị tròn, và biểu đồ tần suất.
§       Nhắp Format để có trật tự mà các kết quả được thể hiện.
Frequencies Charts
Hình : Hộp thoại Frequencies Charts

Chart Type. Một đồ thị tròn {pie chart} thể hiện phân bố của các bộ phận trong toàn bộ. Từng miếng của đồ thị tròn tương ứng với một nhóm được xác định bởi một biến lập nhóm. Một đồ thị thanh {bar chart} thể hiện số lượng/tần số của từng trị số riêng biệt hoặc từng nhóm như là một thanh riêng, cho phép bạn so sánh các nhóm dưới dạng hình ảnh. Một biểu đồ tần suất cũng có các thanh, nhưng chúng được vẽ dọc theo một thang đo khoảng bằng nhau. Chiều cao của từng thanh là số lượng của các trị số của một biến định lượng rơi vào trong khoảng. Một biểu đồ tần suất thể hiện hình dạng, trung tâm, và độ trải rộng của phân bố. Một đường cong chuẩn đặt chồng thêm vào một biểu đồ tần suất giúp bạn xét đoán liệu chừng dữ liệu có phân bố chuẩn.
Chart Values. Đối với đồ thị thanh, trục thang đo có thể được đặt nhãn bởi số lượng.

2. Tính các giá trị đặc trưng.

1.  Sum
2.  Max
3.  Min
4. Mean
5. Std.Deviation
6. Median
7.  Frequency

CÁCH 1. DÙNG LỆNH FREQUENCY

1. Sau khi mở File dữ liệu

• Từ thanh menu chọn: Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies...

Đưa biến cần tính trị trung bình vào ô variables như bước 1 và 2 ở phần trước.

• Click chọn thẻ Statistic, mở hộp thoại, và click chọn các thông số cần thiết:

Frequencies Statistics
Hình: Hộp thoại Frequencies Statistics

Percentile Values. Các trị số của một biến định lượng chia dữ liệu có thứ bậc vào thành các nhóm sao cho một tỷ lệ % cụ thể là nằm trên nó và một tỷ lệ % khác nằm dưới nó. Các số tứ phân vị (các phân vị thứ 25, thứ 50, và thứ 75) chia các quan sát ra thành 4 nhóm có cùng số lượng quan sát. Nếu bạn muốn một số lượng các nhóm lớn hơn 4, hãy chọn Cut points for n equal groups. Bạn cũng có thể xác định các số phân vị riêng biệt (ví dụ, phân vị thứ 95, là trị số mà nằm dưới nó là 95% số lượng quan sát rơi vào).best 75-inch tv under $1000
Central Tendency. Các thống kê mô tả trung tâm của một phân bố bao gồm:
Mean: trung bình cộng
Sum: tổng cộng các giá trị trong tập dữ liệu
Std.Deviation (Standard Deviation): độ lệch chuẩn
Minimum: Giá trị nhỏ nhất
Maximum: Giá trị lớn nhất
SE mean: sai số chuẩn khi ước lượng giá trị trung bình
Ngoài ra còn có các đại lượng khác : Kurtosus hay Skewness ( 2 cái này thường dân chuyên sẽ rành nên khỏi chọn cũng không sao )
Dispersion. Các thống kê đo đạc độ lớn của sự biến thiên hoặc trải rộng trong dữ liệu bao gồm độ lệch chuẩn, phương sai, phạm vi, trị số lớn nhất, trị số nhỏ nhất, và sai số chuẩn của trung bình.
Distribution. Skewness {Độ lệch} và Kurtosis {độ nhọn} là các thống kê mô tả hình dạng và độ cân xứng của một phân bố. Các thống kê được thể hiện cùng với sai số chuẩn của chúng.
Value are group midpoints. Nếu các trị số trong dữ liệu của bạn là điểm giữa của các nhóm (ví dụ, tuổi của mọi người trong nhóm 30 tuổi thì được mã là 35), hãy chọn tuỳ chọn này để ước lượng trung vị và các phân vị cho dữ liệu thô, không nhóm gộp.