第五章 单变量的描述统计分析.doc

第五章 单变量的描述统计分析5.1 频数分析(Frequencies)5.1.1 频数分析的过程5.1.2 频数分析的实验5.2 描述(Descri ptives)统计5.2.1 描述统计的过程5.2.2 描述统计的实验5.3 对输出的表格进行直接编辑5.3.1 修改表格的尺寸5.3.2 修改表格的标题和单元格的内容5.3.3 删除表格的行、列和单元格5.3.4 表格的拷贝5.4 利用菜单命令和选项对输出的表格进行编辑5.4.1 表格的行列互换5.4.2 对表格中的单元格的内容进行编辑在计算机领域中有著名的80/20 规则，即80%的任务是由20%最常用的指令完成的，而另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。本章所介绍的这些指令均是最常用的20%的指令，它们能够完成最常用、最基本的统计分析功能。5.1 频数分析（Frequencies）频数分析是统计分析中最常用的功能之一，它适用于离散型资料，也就是定类变量（Nominal）和定序变量(Ordinal)。其功能是描述离散型变量的分布特征。频数分析通常是通过频数分布表来完成的。5.1.1 频数分析的过程频数分析的功能可通过下述过程来实现：1打开频数分析对话框执行下述操作：AnalyzeDescriptive Statisticsfrequencies 打开对话框如图5-1 所示。左侧源变量窗口列出的是该文件的全部变量。图5-1 频数分析对话框Display frequency tables 是确定是否在结果中输出频数表的选项。系统默认状态是输出频数表。2.确定进行频数分析的变量从左侧的源变量窗口中选择将要进行频数分析的变量，使之进入到Variables 窗口内。3选择统计分析结果单击Statistics（统计量）按钮，打开对话框如图5-2 所示。图5-2 统计分析对话框在该对话框中包括四个选项栏。每个选项栏中都包括若干个可选项。可选项被选中后，将在输出文件中输出对应的统计结果。现将各部分解释如下：(1) Percentile Values 是百分位数选项栏。1) Quartiles 是四分位数，包括上四分位和下四分位。2)Cut points for equal groups 是每隔指定的百分位间距输出一个百分位数的选项。3) Percentiles 是直接指定输出的百分位数。如指定输出位于2.5%和97.5%的变量的值。(2)Central Tendency 是集中趋势选项栏。1)Mean 是平均数。2)Median 是中位数。3)Mode 是众数。4)Sum 是总和。(3)Dispersion 是离散趋势选项栏。1)Std.deviation 是标准差。2)Variance 是方差。3)Range 是全距。4)Minimum 是最小值。5)Maximum 是最大值。6)S.E.mean 是标准误。(4)Distribution 是分布特征选项栏。1)Skewness 是偏度系数。2)Kurtosis 是峰度系数。系统默认状态是不输出任何选项。如需要，可在上述对话框中选择。上述选项做完以后，单击Continue 按钮返回频数分析对话框。4确定生成的图形单击“Charts”按钮，打开绘图对话框，如图5-3 所示。图5-3 Chart 选项在该对话框中有两个选项栏。(1)Chart type 统计图类型选项栏。其中有四种选择。1)None 是不生成图。这是系统默认选项。2)Bar chart 是绘制条形图。3)Pie chart 是绘制圆形图。4)Histogram 是绘制直方图。对于直方图还可以选择是否加上正态曲线（With normal curve）。只要选择了Histogram 选项，即可激活With normal curve 选项。(2)Chart values 是作图数据的选项栏。如果选择了Bar chart 或Pie chart。便激活了Chart values 选项栏。1）Frequencies 是按频数作图。2）Percentages 是按百分比作图。系统默认状态是不输出图。可按自己的需要进行选择。上述选项做完以后，单击Continue 按钮返回频数分析对话框。5确定输出格式单击format 按钮打开格式对话框，如图5-4 所示。通过选择该对话框中的选项可以定义输出频数表的格式。图5-4 格式对话框(1)Order by 是定义频数表的排列次序选项栏。1)Ascending values 是按变量值的升序从小到大排列。这是系统默认状态。2)Descending values 是按变量值的降序从大到小排列。3)Ascending counts 是按频数的升序从小到大排列。4)Descending counts 是按频数的降序从大到小排列。(2)Multiple Variables 是多变量选项栏。该栏中的选项适用于用两个以上变量做频数表。如果选择了两个以上变量做频数表，则选择Compare variables（比较变量）选项，可以将它们的结果在同一个频数表中输出显示。选择Organize output by variables（按各变量单独输出）选项，将结果在不同的输出表中显示。如果选择Suppress Tables with more than N categories选项，就激活了than 后面的窗口。输入的数字N 是频数表分组数的最大设定。当频数表的分组数大于设定的N 值时，禁止它在结果中输出，以避免产生巨型表格。系统默认状态是按变量值的升序排序，多个变量在同一个表中输出。可根据自己需要作选择。上述选项都确定以后，单击Continue 按钮返回频数分析对话框。6单击OK 按钮，提交运行。可以在输出文件的Output 窗口看到输出的频数分布表。5.1.2 频数分析的实验分析实验：对“休闲调查1”中的“文化程度”进行频数分析并输出直方图打开数据文件“休闲调查1”后，执行下述操作：5.2 描述(Descriptives)统计5.2.1 描述统计的过程Descriptives 是对变量的统计描述，它既适用于定类变量和定序变量，也适用于定距以上变量。Descriptives 的功能是将描述统计的各个统计作为分析结果输出。Descriptives 的实现如下：1打开描述统计对话框执行下述操作：AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives 打开Descriptives 对话框，如图5-5 所示。Save standardized values as variables 是将原始数据的标准分存为新变量的选项。选择该项以后，系统将以原始数据的标准分为变量内容生成一个新变量。图5-5 Descriptives 对话框2选择进行描述统计的变量从左侧的源变量窗口中选择将要进行描述统计的变量，使之进入到Variable（s）窗口中。3选择描述统计的内容单击0ptions 按钮，打开对话框如图5-6 所示。图5-6 Options 选项该对话框中的大部分内容均在frequencies 中见过。只有下方的Display order 选项栏是新的。Display order 是确定输出统计结果排列顺序的选项栏。当选择了多个变量进行描述时，在输出文件中如何排列这些统计结果，有该栏中的选项来确定。(1)Variable list 是将输出的统计结果按变量顺序列表，这是系统默认的选项。(2)Alphabetic 是将输出的统计结果按字母顺序列表。(3) Ascending means 是将输出的统计结果按照平均值的升序顺序列表。(4) Descending means 是将输出的统计结果按照平均值的降序顺序列表。在这个对话框中，系统默认状态是输出平均值、标准差、最大值和最小值。如需要其它的参数可以自己选择。上述选项都确定以后，单击Continue 按钮返回Descriptives 对话框。4单击OK 按钮，提交运行。可在输出文件的Output 窗口看到输出的Descriptives统计表。5.2.2 描述统计过程的实验分析实验：对“休闲调查1”中的“年龄”、“住房面积”、“家月收入”进行描述统计。在SPSS中，绝大部分统计分析结果都是以表的形式输出的。但系统自动生成的统计表的格式、内容、尺寸等未必能符合要求。因此，有时要根据自己的需要对系统输出的表格进行编辑和处理。5.3. 对输出的表格进行直接编辑双击浏览器中的表格，表格的边框变为锯齿形，说明表格处于可编辑状态。如表5-1所示。表5-1 编辑状态的表格5.3.1 修改表格的尺寸在修改系统输出的表格时，只能直接变动表格中竖线的位置。将鼠标对准将要移动的竖线，鼠标图形变为双箭头标志，表示该条竖线可以左右移动。按下鼠标左键，在鼠标的下方出现一个小方框，其中pt.是象素点，数字是以象素点表示的该竖线左侧的单元格的宽度。大约72 个象素点为1 英寸，或60 个象素点约为2.25 厘米。按住左键，左右移动鼠标可以拖动该竖线左右移动。选择合适的位置后，松开左键即确定了该竖线的位置和单元格的宽度。可以通过移动每一条竖线调整任何一个单元个的宽度，将表格改变为自己需要的尺寸。表5-2 修改尺寸状态的表格5.3.2 修改统计表的标题和单元格的内容系统输出的统计表中的任何内容都可以改写或重新输入。但要注意表中的数据部分不要改写，否则会造成数据之间逻辑关系的错误。其它的部分可以按照需要来改写。改写的方法是：用鼠标双击要修改的位置,使该位置变为矩形框，其中的内容处于可改写状态，如表5-3 中的“住房使用面积”。可删除框中的原有内容，输入所需内容。表5-3 可改写状态的表格5.3.3 删除行、列和单元格在表格处于可编辑的状态下，用鼠标单击某个单元格，使该单元格的边框加黑加粗，如表5-4 中的Std.Deviation 单元格所示。在输出文件窗口中执行下述操作：EditCut.即可删除该单元格。按照上述方式将某一列的单元格全部删除，即删除了该列。如果将某一行的单元格全部删除，即删除了该行。但整行或整列删除只能删除数据行、列，显示表格列表项目的最上方的行与最左侧的列只有在数据全部删除后才能删除。表5-4 可删除状态的表格5.3.4 表格的拷贝在使用SPSS 时，经常需要将输出的表格直接拷贝到其它文档中。拷贝的方法是，单击表格后，使表格处于黑框中，如表5-5 所示。表5-5 可拷贝状态的表格执行下述操作：EditCopy Objects。此时，黑框中的表格已处于剪贴板中。可根据需要将该表格粘贴到其它的文档中。5.4.利用菜单命令和选项对输出的表格进行编辑双击输出浏览器中的表格，使之处于可编辑状态后，在菜单栏上将增加两个菜单项： Format 和Pivot。对表格的编辑命令主要在这两个菜单项的下拉菜单中。5.4.1 表格的行列互换双击输出浏览器中的表格，使之处与可编辑状态后，执行下述操作：PivotTranspose Rows and Columns 即实现了表格的行列互换。表5-7 即是表5-6行列互换后的结果。表5-6 描述统计表5-7 描述统计5.4.2对表格中的单元格的内容进行编辑对单元格进行编辑的主要内容是：设置单元格中数据的小数点的位数；选择数据的对齐方式；确定数据与表格线的距离；设置单元格的阴影。双击表格，使之处于可编辑的状态。用鼠标选中一个或多个单元格，执行下述操作：FormatCell Properties 打开单元格编辑的对话框，如图5-7 所示。图5-7 单元格编辑对话框在单元格编辑对话框中包括了四个选项卡：Value、Alignment、Margins 和Shading。可以通过单击选项卡按钮来实现选项卡界面相互之间的切换。由于Shading（阴影设置）用处不大，下面只介绍前三个选项卡。1、单元格格式选项卡（Value）图5-7 即是单元格格式选项卡的界面。当选择的被编辑的单元格的内容为数据时，可在该选项卡中确定数据类型和小数点的位数。（1）Category 是单元格内的数据类型选择窗口。可在该窗口中选择相应的数据类型。1） All 是所有类型的数据。2） Number 是数字型的数据。3） Date 是日期型的数据。4） Time 是时间型数据。5） Currency 是货币型数据。（2）Format 是数据的格式选择窗口。可按照所选择的数据类型确定相应的格式。（3）Decimals 是小数点位数的选择窗口。可使用小窗口中的增加或减少按钮来设置小数点的位数。（4）Adjust format for width 是根据单元格宽度调整格式的选项。选择此项后，系统会根据单元格的宽度自动选择相应的格式。这是系统默认选项。2、单元格内容对齐方式选项卡（Alignment）用鼠标单击图5-7 中的Alignment 按钮，单元格编辑对话框的界面转换为单元格内容对齐方式选项卡界面，如图5-8 所示。图5-8 单元格内容对齐方式选项卡(1) Horizontal Alignment 是横向对齐方式选项栏。1)Left 是左对齐选项。2)Center 是居中选项。3)Right 是右对齐选项。4)Mixed 是混合对齐选项。选择该选项后，单元格中的数值型和日期型数据采用左对齐，其它内容采用右对齐。5)Decimal 是按小数点对齐的选项。选择此项后，应在Offset from 右侧的小窗口中通过使用增加或减少按钮，来确定小数点到单元格右边框的距离。(2)Vertical Alignment 是纵向对齐方式选项栏。1)Top 是上对齐选项。2)Center 是居中选项。3)Bottom 是下对齐选项。（3）Sample 是对齐方式的预览窗口。在上述的对齐方式中进行选择时，可以看到窗口中数字位置的细微变化。3、单元格中的数字与边框距离的选项卡（Margins）用鼠标单击图5-7 中的Margins 按钮，单元格编辑对话框即转换为单元格中的数字与边框距离的选项卡界面，如图5-9 所示。图5-9 单元格中的数字与边框距离的选项卡图中的Top、Bottom、Left、Right 分别表示单元格的内容与上边框、下边框、左边框、右边框间的距离。可通过小窗口中的增加或减少按钮来调整这些距离。Sample 是预览窗口。在作上述调整时可以看到窗口中数字位置的变化。13.2.3 确定单元格中的字体双击表格，使之处于可编辑的状态。选中一个或多个单元格，执行下述操作：FormatFont 打开字体设置对话框，如图5-10 所示。图5-10 字体设置对话框可以在该选项框中选择字体、字形、字的大小、字的颜色等。图中的“示例”栏是预览栏。在作上述选择时，可以看到该栏中文字的字体、字形、大小、颜色等的变化。第六章 统计图6.1 条形图6.1.1 选择条形图的类型6.1.2 变量值模式简单条形图6.1.3 变量模式简单条形图6.1.4 观测值模式简单条形图6.1.5 变量值模式的分组条形图6.1.6 变量模式的分组条形图6.1.7 观测值模式的分组条形图6.1.8 变量值模式的分段条形图6.1.9 变量模式的分段条形图6.1.10 观测值模式的分段条形图6.2 线形图6.2.1 选择线形图的类型6.2.2 变量值模式的单线图的绘制6.2.3 变量模式的单线图的绘制6.2.4 观测值模式的单线图的绘制6.2.5 变量值模式的多线图的绘制6.2.6 变量模式的多线图的绘制6.2.7 观测值模式的多线图的绘制6.3 圆形图6.3.1 圆形图的类型选择6.3.2 变量值模式圆形图的生成过程6.3.3 绘制变量值模式圆形图的实例6.4 散点图6.4.1 散点图的类型选择6.4.2 简单散点图的生成过程6.4.3 绘制简单散点图的实例6.5 直方图6.5.1 直方图的生成过程6.5.2 绘制直方图的实例6.6 统计图的编辑6.6.1 对生成的图形进行直接编辑6.6.2 对生成的图形进行直接编辑的实例6.6.3 利用菜单和选项对生成的图形进行编辑用图形来表现数据的分布特征和统计分析的结果具有鲜明、生动、便于比较、容易记忆等特点。因此，统计软件的绘图功能十分重要。SPSS 具有强大的绘图功能。考虑到实际工作的基本需求，只介绍条形图、线形图、圆瓣图、散点图和直方图五种最常用的统计图的绘制。SPSS 的绘图功能都集中在菜单栏中Graphs 的下拉菜单中。各种统计图的绘制过程和主要对话框的操作都基本相同。本章以条形图的绘制为基本内容进行详细的讲解，其它类型的图形的绘制中相同的部分不再重复叙述。6.1 条形图6.1.1 选择条形图的类型条形图（Bar Chart）是用条形的长短或高低来表现数据大小的一种图形。打开要绘图的数据文件后，执行下述操作：GraphsBar 打开条形图对话框，如图6-1 所示。图6-1 条形图对话框在该对话框中有三个选项和一个选项栏，下面分别介绍。1Simple 是简单条形图。条的长度是要描述的统计量的值。条与条之间隔开相等的距离。这是系统默认选项。2Clustered 是分组条形图。它适用于对两个变量交叉分类的描述。实际上是把交叉表的内容转化为图形。图中的条形是以组的形式分类的。每个组的位置是其中一个变量的取值，在该位置上紧密排列的若干个条是以不同颜色标志的另一个变量的取值。条的长度是要描述的统计量的值。组与组之间隔开相等的距离。3Stacked 是分段条形图。它适用于对两个变量交叉分类的描述。也是把交叉表的内容转化为图形。每个条的位置是其中一个变量的一个取值。条的长度是要描述的统计量的值，但是按另一个变量各类别所占的比例，用不同的颜色堆叠而成。条与条之间隔开相等的距离。4Data in Chart Are 是统计量的模式的选项栏。也就是在生成的条形图中，每个条所代表的意义是什么。（1）Summaries for groups of cases 是变量值模式。指条形图中的每一个条代表变量的一个取值。这是系统默认选项。（2）Summaries of separate variables 是变量模式。指条形图中的每一个条代表一个变量。（3）Values of individual cases 是观测值模式。指条形图中的每一个条代表一个观测值。上述的三个选项和三个模式的两两组合，可以生成九种类型的条形图。下面一一介绍。6.1.2 变量值模式简单条形图在变量值模式简单条形图中，每个条代表的是变量的一个取值。1、变量值模式简单条形图的绘制方法（1）打开变量值模式简单条形图的对话框在图6-1 中不做任何选择，采用系统默认选项，单击Define 按钮，即打开了变量值模式简单条形图的对话框，如图6-2 所示。图6-2 变量值模式简单条形图的对话框（2）选择描述变量从左侧源变量窗口中选择要有用条形图描述的变量，使之进入Category Axis（分类轴）窗口。该变量作为分类轴，每个取值成为一个条。系统默认的各条的排列顺序为：如果是字符串变量，按字母的顺序排列；如果是数值型变量，按数值的大小从小到大排列。（3）确定条的长度所代表的统计量条的长度代表的是一个统计量。由于任何一组数据都可以计算出多个统计量，因此需要对描述的统计量进行选择。在变量值模式简单条形图的对话框中，Bars Represent 是条的长度所代表的统计量的选项栏。该选项栏的内容分为两部分，一部分是所选变量分布的描述，也就是单变量的分布描述；一部分是以所选变量为分类变量对另一个变量的描述，也就是双变量的分类描述。1）单变量的分布描述 N of cases 以各个类别的频数为统计量，即条形的长度表示的是频数。这实际上是把频数分布表的内容转化为图形。 % of cases 以各个类别占总数的百分比为统计量，也就是以频率为统计量，即条形的长度表示的是频率。 Cum.n of cases 以累积频数为统计量。即条形的长度表示的是累积频数。 Cum.% of cases 以累积频数的百分比为统计量。即条形的长度表示的是累积频率。2）双变量的分类描述。在双变量的分类描述中，原来所选的变量只是分类依据，条的长度所表现的是另一个变量的统计量。在Bars Represent 栏中，选择Other summary function（其它汇总函数）选项，同时Variable 窗口和箭头按钮被激活。从左侧的源变量窗口中选择要进行分类描述的变量，使之进入到Variable 窗口中，同时Change Summary 按钮被激活。条形的长度表示的即是该变量的统计量。单击Change Summary 按钮，打开统计量选择对话框，如图6-3 所示。图6-3 统计量选择对话框该对话框中包含三个选项栏。最上面的选项栏是以个案总数为基础计算的变量的集中趋势和离散趋势的统计量。其中各项的内容分别为：Mean of values 是平均数。Median of values 是中位数。Modeof values 是众数。Number of cases 是频数。Sum of values 是总和。Standard deviation 是标准差。Variance 是方差。Minimum values 是最小值。Maximum values 是最大值。Cumulative sum 是累积和。中间的选项栏是确定一个切分点，只计算切分点以上或以下的百分数或频数。在该栏中作了任何选项后，Value 窗口将被激活，在该窗口中输入切分点的数值。该栏中各项的内容分别为：Percentage above 是大于切分点的数据个数的百分比。Percentage below 是小于切分点的数据个数的百分比。Number above 是大于切分点的数据个数。Number below 是小于切分点的数据个数。Percentile 是百分位数。最下面的选项栏是确定两个切分点，只计算两个切分点之间的数据个数或百分比的选项栏。在该栏中作了任何选项后，Low 窗口和High 窗口将被激活，在Low 窗口中输入两个切分点中较小的数值，在High 窗口中输入两个切分点中较大的数值。该栏中各项的内容分别为：Percentage inside 是在所设定区间内的数据个数的百分比。Number inside 是在所设定区间内的数据个数。上述选项作完以后，单击Continue 按钮，返回到图6-2 所示的变量值模式简单条形图对话框。（4）输入图形的标题和脚注由系统直接生成的图形没有标题和任何说明。这些内容要由自己输入。单击图6-2 中的Titles（标题）按钮，打开标题对话框，如图6-4 所示。图6-4 标题对话框1）Title 是标题栏。该栏中有两个标题输入窗口Line1 和Line2。可以选择其中的任何一个窗口输入图形的标题。或者需要输入的标题很长时，可以分成两行分别在Line1和Line2 窗口中输入。2）Subtitle 是副标题栏，如果绘制的图形有主副两个标题，可以在Line1 和Line2窗口中输入主标题，在Subtitle 窗口中输入副标题。3）Footnote 是脚注栏。该栏中有两个输入窗口Line1 和Line2。可以选择其中的任何一个窗口输入对图形的注释和说明。如果这些说明和注释很长，可以分两行分别在Line1和Line2 窗口中输入。标题和脚注输入完后，单击Continue 按钮，返回变量值模式简单条形图对话框。（5）确定缺失值的处理方法单击Options 按钮，打开处理缺失值对话框，如图6-5 所示。图6-5 处理缺失值对话框在该对话框中于分组模式简单条形图有关的选项Display groups defined by missingvalues 是处于激活状态的选项。即把缺失值视为变量的一个取值，显示由缺失值所确定的组。该选项被选择是系统默认状态。如果不需要在输出的图形中显示缺失值的情况，可以取消该选项。确定了缺失值的处理方法后，单击Continue 按钮，返回到变量值模式简单条形图对话框。（6）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2.绘制变量值模式简单条形图的实例实例：绘制“休闲调查”中被调查者“文化程度”分布的条形图。打开数据文件“休闲调查”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框（2）在上述对话框中采用系统默认选项，即选择了Simple 和Summaries for groups ofcases 这两个选项。也就是确定制作变量值模式的简单条形图。单击Define 按钮，打开如图6-2 所示的变量值模式简单条形图对话框。（3）从左侧的源变量窗口中选择“文化程度”进入Category Axis 窗口。（4）单击Titles 按钮，打开如图6-4 所示的标题对话框。在Titles 栏中的Line1窗口中输入“文化程度分布的条形图”。单击Continue 按钮，返回到变量值模式简单条形图对话框。（5）单击OK 按钮，提交运行。可以在输出文件窗口看到系统生成的图形如图6-6所示。图6-6 变量值模式简单条形图6.1.3 变量模式简单条形图变量模式简单条形图适用于对多个同类变量的描述和比较，每个条代表一个变量。1变量模式简单条形图的绘制方法（1）打开变量模式简单条形图对话框在图6-1 中选择Simple 和Summaries of separate variables 选项，单击Define 按钮，即打开了变量模式简单条形图的对话框，如图6-7 所示。图6-7 变量模式简单条形图对话框（2）选择描述变量从左侧的源变量窗口中选择两个以上的同类变量进入Bars Represent（条形所代表的意义）窗口，同时Change Summary 按钮被激活。（3）确定条的长度所代表的统计量单击Change Summary 按钮，打开统计量选择对话框。该对话框与如图6-3 所示的内容和使用方法完全相同。（4）输入图形的标题和脚注与变量值模式简单条形图的方法完全相同。（5）确定缺失值的处理方法。单击Options 按钮，打开处理缺失值对话框，如图6-8 所示。图6-8 处理缺失值对话框在该对话框中，Missing Values 选项栏处于激活状态，里面的两个选项分别是：1） Exclude cases listwise 是剔除所有含缺失值的个案。这是系统默认选项。2） Exclude cases variable by variable 是剔除分析变量中含有缺失值的个案。确定了缺失值的处理方法后，单击Continue 按钮，返回到变量模式简单条形图对话框。（6）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2.绘制变量模式简单条形图的实例实例：在“休闲调查”中“满意度1”、“满意度2”、“满意度3”、“满意度4”、“满意度5”、“满意度6”、“满意度7”是被调查者对收入、住房、周围环境、子女教育、娱乐休闲的方便程度、家务负担的改善程度和闲暇时间拥有量的满意度。用条形图来表现各个满意度的状况。打开数据文件“休闲调查”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框（2）在上述对话框中选择Simple 和Summaries of separate variables 这两个选项。也就是确定制作变量模式的简单条形图。单击Define 按钮，打开如图6-7 所示的变量模式简单条形图对话框。（3）从左侧的源变量窗口中选择“满意度1”、“满意度2”、“满意度3”、“满意度4”、 “满意度5”、“满意度6”、“满意度7”进入Bars Represent 窗口。（4）单击Titles 按钮，打开如图6-4 所示的标题对话框。在Titles 栏中的Line1窗口中输入“生活条件的满意度”。单击Continue 按钮，返回到分组模式简单条形图对话框。（5）单击OK 按钮，提交运行。可以在输出文件窗口看到系统生成的图形如图6-9所示。图6-9变量模式简单条形图6.1.4观测值模式简单条形图在观测值模式简单条形图中，每一个条代表一个观测值，条的长度代表观测值的大小。选定了要描述的变量并执行了绘图的命令以后，系统为每一个个案生成了一个条。在社会调查的统计应用中，用原始数据建立的数据文件中都包含着大量的个案，这样的数据文件不适合用观测值模式简单条形图来描述。这种作图的方法适合于个案数较少的情况。在社会调查的统计分析中适合于对原始数据进行一定加工整理后形成的具有一定概括性的数据文件。如 “分类汇总”数据文件。1观测值模式简单条形图的绘制方法（1）打开观测值模式简单条形图对话框在图6-1 中选择Simple 和Values of individual cases 选项，单击Define 按钮，即打开了观测值模式简单条形图的对话框，如图6-10 所示。图6-10观测值模式简单条形图对话框（2）选择描述变量从左侧的源变量窗口中选择一个定类变量进入Bars Represent（条形所代表的意义）窗口。（3）确定分类轴的标签图6-10中的Category Labels是分类轴标签的选项栏。其中包括两个选项：1）Case number是用个案的编号作为分类轴的标签。也就是在横轴上每个条的位置处标出系统给定的个案的编号。这也是系统默认选项。2）Variable 是用另一个变量值作为分类轴的标签。也就是在横轴上每个条的位置处标出该个案对应的另一个变量的取值。选择该选项后，下面的窗口被激活。可以从左侧的源变量窗口中选择另一个变量进入该窗口。被选择的变量的取值将成为横轴上个各条位置的标签。（4）输入图形的标题和脚注与分组模式简单条形图的方法完全一致。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2绘制观测值模式简单条形图的实例实例：用数据文件“分类汇总”中的数据，绘制不同文化程度的被调查者的平均住房面积的条形图。打开数据文件“分类汇总”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框（2）在上述对话框中选择Simple 和Values of individual cases 这两个选项。也就是确定制作观测值模式的简单条形图。单击Define 按钮，打开如图6-10 所示的观测值模式简单条形图对话框。（3）从左侧的源变量窗口中选择变量“住房面1”进入Bars Represent 窗口。（4）选择Variable 选项，下面的窗口被激活。从左侧的源变量窗口中选择变量“文化程度”进入该窗口中。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-11 所示。图6-11观测值模式简单条形图6.1.5变量值模式的分组条形图可以采用变量值模式的简单条形图来表现某个定类或定序变量的分布状况。如果想表现在所选定的分类变量的各个类别上另一个变量的分布状态时，可以采用变量值模式的分组条形图。这实际上是把交叉列表的内容用条形图的形式表现出来。1变量值模式的分组条形图的绘制方法（1）打开变量值模式分组条形图对话框在图6-1 中选择Clustered 和Summaries for groups of cases 选项，单击Define 按钮，即打开了变量值模式分组条形图的对话框，如图6-12 所示。图6-12 变量值模式分组条形图话框（2）选择分类轴变量从左侧源变量窗口中选择一个定类或定序变量进入Category Axis(分类轴)窗口中。该变量的取值将成为横轴上的标志。（3）确定分组变量从左侧源变量窗口中选择一个定类或定序变量进入Define Clusters by 窗口中。(4) 确定条的长度所代表的统计量与变量值模式简单条形图的方法相同。（5）输入图形的标题和脚注与变量值模式简单条形图的方法相同。（6）确定缺失值的处理方法与变量值模式简单条形图的方法相同。（7）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2.绘制变量值模式分组条形图的实例实例：用数据文件“休闲调查”中的数据绘制不同文化程度的被调查者的男、女性别的分布情况。打开数据文件“休闲调查”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框。（2）在图6-1 中选择Clustered 和Summaries for groups of cases 选项，单击Define按钮，即打开了变量值模式分组条形图的对话框，如图6-12 所示。（3）从左侧源变量窗口中选择“文化程度”进入Category Axis 窗口中。（4）从左侧源变量窗口中选择“性别”进入Define Clusters by 窗口中。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-13 所示。图6-13 变量值模式分组条形图从图6-13中可以看出，在大专以上文化程度的被调查者中男性的人数高于女性，而在小学和高中文化程度的被调查者中女性的人数高于男性。6.1.6变量模式的分组条形图用变量模式简单条形图可以对多个同类变量进行描述和比较。用变量模式的分组条形图可以先将数据按某个定类或定序变量进行划分，然后在每个类别中对多个同类变量进行描述和比较。1变量模式的分组条形图的绘制方法（1）打开变量模式分组条形图对话框在图6-1 中选择Clustered 和Summaries of separate variables 选项，单击Define 按钮，即打开了变量模式分组条形图的对话框，如图6-14 所示。图6-14 变量模式分组条形图话框（2）选择描述变量从左侧的源变量窗口中选择两个以上的同类变量进入Bars Represent（条形所代表的意义）窗口，同时Change Summary 按钮被激活。(3) 确定条的长度所代表的统计量与变量值模式简单条形图的方法相同。（4）确定分类轴变量从左侧的源变量窗口中选择一个定类或定序变量进入Category Axis 窗口中。该变量的取值将成为横轴上类别划分的标志。（5）输入图形的标题和脚注与变量值模式简单条形图的方法相同。（6）确定缺失值的处理方法与变量值模式简单条形图的方法相同。（7）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2绘制变量模式分组条形图的实例实例：在数据文件“贫困调查”中“满意度1”是最低生活保障金发放前对贫困人口的生活满意度的调查结果。“满意度2”是最低生活保障金发放后对贫困人口的生活满意度的调查结果。用条形图来显示不同类别的贫困人口在最低生活保障金发放前后对生活状况满意度的变化情况打开数据文件“贫困调查”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框。（2）在图6-1 中选择Clustered 和Summaries of separate variables 选项，单击Define按钮，即打开了变量模式分组条形图的对话框，如图6-14 所示。（3）从左侧的源变量窗口中选择“满意度1”、和“满意度2”两个变量进入Bars Represent窗口。（4）从左侧的源变量窗口中选择“人员类别”进入Category Axis 窗口中。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-15 所示。图6-15 变量模式分组条形图从图中可以看出，获得最低生活保障金以后生活满意度最高的是退休人员。获得最低生活保障金前后，生活满意度变化最大的是失业人员。6.1.7 观测值模式的分组条形图观测值模式的分组条形图是对观测值模式简单条形图的功能上的扩展。可以通过这种条形图来显示同一类别的个案在不同变量上的取值。1. 观测值模式的分组条形图的绘制方法（1）打开观测值模式分组条形图的对话框在图6-1 中选择Clustered 和Values of individual cases 选项，单击Define 按钮，即打开了观测值模式分组条形图的对话框，如图6-16 所示。图6-16 观测值模式分组条形图对话框（2）选择描述变量从左侧的源变量窗口中选择两个以上的同类变量进入Bars Represent 窗口。（3）确定分类轴的标签方法与观测值模式简单条形图相同。（4）输入标题与脚注方法与变量值模式简单条形图相同。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形。2. 绘制观测值模式分组条形图的实例实例：按不同文化程度显示“分类汇总”数据文件中“年龄”与“住房面积”的条形图打开数据文件“分类汇总”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框。（2）在图6-1 中选择Clustered 和Values of individual cases 选项，单击Define 按钮，即打开了观测值模式分组条形图的对话框，如图6-16 所示。（3）从左侧的源变量窗口中选择“年龄-1”、和“住房面-1”两个变量进入Bars Represent窗口。（4）选择Variable 选项，同时下面的窗口被激活。从左侧的源变量窗口中选择“文化程度”进入Category Axis 窗口中。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-17 所示。图6-17观测值模式的分组条形图从图中可以看出，没读过书的被调查者的平均年龄最高，平均住房面积最小。6.1.8 变量值模式的分段条形图变量值模式的分段条形图是变量值模式的分组条形图的另一种表现形式。由于它是在所选定的分类变量的各个类别上用分段的形式表现了另一个变量的分布状态，所以更有利于显示在某个类别上不同的个案所占的比例。变量值模式的分段条形图的绘制方法与过程与变量值模式的分组条形图完全相同，只是最后生成的图形不同。因此本小节仅用实例来说明变量值模式的分段条形图的绘制方法。实例：用数据文件“休闲调查”中的数据绘制不同文化程度的被调查者的男、女性别的分布情况。打开数据文件“休闲调查”后，执行下述操作：1GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框。2在图6-1 中选择Stacked 和Summaries for groups of cases 选项，单击Define 按钮，即打开了变量值模式分段条形图的对话框，如图6-18 所示。图6-18 变量值模式的分段条形图对话框3从左侧源变量窗口中选择“文化程度”进入Category Axis 窗口中。4从左侧源变量窗口中选择“性别”进入Define Clusters by 窗口中。5单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-19 所示。图6-19 变量值模式的分段条形图6.1.9 变量模式的分段条形图变量模式的分段条形图的绘制方法与变量模式的分组条形图完全一样，只是最后生成的图形不同。可参照变量模式的分组条形图绘制方法来生成图形。本节只介绍绘制变量模式的分段条形图的实例供读者参考。但使用时要注意，选用的多个同类变量应该是具有累加意义的变量，也就是说，几个变量的值加在一起应该是具有实际意义的。实例：用数据文件“休闲调查”中的数据绘制不同文化程度的被调查者对电话、手机、传呼机、传真机和互联网这五种现代化通讯工具在生活中的重要性的评分分数的条形图。打开数据文件“休闲调查”后，执行下述操作：（1）GraphsBar 打开如图6-1 所示的条形图对话框。（2）在图6-1 中选择Stacked 和Summaries of separate variables 选项，单击Define按钮，即打开了变量模式分段条形图的对话框，如图6-20 所示。图6-20 变量模式分段条形图对话框（3）从左侧的源变量窗口中选择“电话在生活中的重要程度”、“传呼机在生活中的重要程度”、“手机在生活中的重要程度”、“传真机在生活中的重要程度”和“互联网在生活中的重要程度”这五个变量进入Bars Represent 窗口。（4）从左侧的源变量窗口中选择“文化程度”进入Category Axis 窗口中。（5）单击OK 按钮，提交运行。系统打开输出浏览器，可在输出文件窗口中看到生成的图形，如图6-21 所示。图6-21 变量模式的分段条形图从图6-21 中可以看出，小学以上文化程度的被调查者对电话在生活中的重要程度的评价无显著差异。大专以上文化程度的被调查者比其他人员更看重手机和传呼机的重要性。而传真机和互联网是大学本科以上的被调查者才使用的通讯工具。这种变量模式的分段条形图对表现时间序列数据更适用。例如以年份作为横轴的标志，用分段条形来表示第一、第二和第三产业的产值构成，就会使产业构成随时间变化的情况表现得非常清楚。6.1.10 观测值模式的分段条形图观测值模式的分段条形图的绘制方法与观测值模式的分组条形图完全一样，只是最后生成的图形不同。可参照观测值模式的分组条形图绘制方法来生成图形。本节只介绍绘制变量模式的分段条形图的实例供读者参考。但使用时要注意，选用的多个同类变量应该是具有累加意义的变量，也就是说，几个变量的值迭加在一起应该是具有实际意义的。