SPSS课件1-3章.doc

SPSS统计分析软件概述SPSS是Statistical Package for the Social Science的英文缩写，意思是社会科学统计软件包。后来更名Statistical Product and Service Solutions的英文缩写，意思是统计产品服务解决方案，也叫做SPSS。初创者是斯坦福大学的三位研究生。11 SPSS使用基础111 SPSS软件的安装和启动112 SPSS的基本窗口了角SPSS的基本窗口是学习使用SPSS的入门点。应了解SPSS有哪些基本操作窗口，各个窗口的功能和特点是什么，各窗口之间的关系怎样。掌握了这些，用户就能够很快理清软件使用的总体框架和脉络，进而快速进入SPSS核心。注意；SPSS运行时有多个窗口，各窗口有各自的作用。但要快速入门，只需要熟悉两个基本窗口即可，它们是数据编辑窗口和结果输出窗口。一、SPSS数据编辑窗口SPSS数据编辑窗口（窗口标题为Data Editor）是SPSS的主程序窗口，该窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。它在软件启动时自动打开，并一直保持打开状态直到退出SPSS。在SPSS运行时只能打开一个数据编辑窗口，关闭数据编辑窗口意味着退出SPSS。数据编辑窗口的主要功能是：定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。SPSS的所有统计分析都是针对该窗口中的数据的。这些数据通常以SPSS文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.sav（是SPSS独有的，一般无法用其它如Word,Excel等软件打开）。数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区组成。1窗口主菜单窗口主菜单将SPSS常用的数据编辑、加工和分析的功能列了出来。用户可以通棕菜单完成相应的操作。菜单对应的功能见表1-1。主窗口菜单及功能菜单名功能解释File文件操作对SPSS进行相关管理（如新建、打开、保存、打印等）Edit数据编辑对数据编辑窗口中的数据进行基本编辑（如撤销/恢复、剪切、复制、粘贴），并实现数据查找、软件参数设置等功能View窗口外观状态管理对SPSS窗口外观进行设置（如状态栏、表格线、变量值标签等是否显示、字体设置等）Data数据的操作和管理对数据窗口中的数据进行加工整理（如数据的排序、转置、抽样、分类汇总、加权等）Transform数据基本处理对数据窗口中的数据进行基本整理（如生成新变量、计数、分组等）Analyze统计分析对数据编辑窗口中的数据进行统计分析和建模（如基本统计分析、均值比较、相关分析、回归分析、非参烽检验等）Graphs制作统计图形对数据编辑窗口中的数据生成各种统计图形（如条形图、直方图、饼图、线图、散点图等）Utilities实用程序SPSS其它辅助管理（如显示变量信息、定义变量集、菜单编辑器等）Windows窗口管理对SPSS的多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口等）Help帮助实现SPSS的联机帮助（如语句检索、统计教练等）2工具栏3数据编辑区4系统状态显示区二、SPSS结果输出窗口SPSS结果输出窗口是SPSS的另一个主要窗口，该窗口的主要功能是显示管理SPSS的统计分析结果、报表及图形。SPSS统计分析的所有的输出结果都显示在该窗口中。输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.spo。结果输出窗口有不同于数据编辑窗口的如下特点：1 创建或打开窗口的时机输出窗口通常在以下两种时机打开：第一，在进行一次统计分析时，由SPSS自动创建并打开；第二，在SPSS运行过程中由用户手式创建或打开，依次选择的菜单为：file-new-open-output。2允许同时创建或者说打开多个输出窗口输出窗口可以同时创建或找开多个，且可以利用主菜单中的windows菜单实现各个输出窗口间的相互切换。多个输出窗口中只有一个主输出窗口或称当前窗口，意味着以后的统计分析结果将输出到该窗口中。设置多个输出窗口的目的是允许用户将同一批数据的不同分析结果指定输出到不同的输出窗口中，这样就可以将它们以不同的文件名分别存放到磁盘上。带有经色惊叹号的输出窗口为主输出窗口113 SPSS软件的退出12 SPSS的基本运行方式121 完全窗口运行方式122 程序运行方式13 利用SPSS进行数据分析的基本步骤学习和作用SPSS软件的过程并不是单纯地学习和应用一种计算机软件的过程。由于SPSS是一种专业性较强的统计软件，因此，学习和应用它时必须了解和掌握必要的统计学专业知识和数据分析的一般步骤和原则，这样才能够避免滥用和误用，不致因引用偏差甚至数据分析结论而做出错误的决策。131 数据分析的一般步骤数据分析一般经过收集数据、加工和整理数据、分析数据等三个主要阶段，统计学对此有非常完整和严谨的论述。在数据分析的实践中，用统计学的理论指导应用是必不可少的，也是极为重要的。数据分析的一般步骤包括：明确数据分析目标，正确收集数据，加工整理数据，选择恰当的统计分析方法进行探索分析，读懂统计分析结果。一、明确数据分析目标明确数据分析目标是数据分析的出发点。明确数据分析目标就是要明确本次数据分析所要研究的主要问题和预期的分析目标等。例如，对城市和农村储户储蓄行为是否存在显著差异以及成因等进行研究；再例如，对某企业的客户群特征，包括其人口特征和消费行为等方面进行研究。只有明确了数据分析的目标，才能够正确地制定数据采集方案，如应收集哪些数据，应采用怎样的方式收集等，进而为数据分析做好准备。二、正确收集数据正确收集数据是指应从分析目标出发，排除干扰因素，正确收集服务于既定分析目标的数据。准确的数据对于实现数据分析目的将起到关键作用。三、加工和整理数据在明确数据分析目标的基础上收集到的数据，往往要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。通过数据的加工整理，人们能够大致掌握数据的总体分布特征，这是进一步分析的建模的基础。数据的加工整理通常包括数据的缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等。四、选择恰当的统计分析方法进行探索分析数据加工整理完成后一般就可以进行数据分析了。分析时切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。另外统计软件的不断普及和应用中的不求甚解也会加重这种现象。五、读懂统计分析的结果132 利用SPSS进行数据分析的一般步骤一、SPSS数据的准备阶段二、SPSS数据的加工整理阶段三、SPSS数据的分析阶段四、SPSS分析结果的阅读和理解第二章 SPSS数据文件的建立和管理建立SPSS数据文件是利用SPSS软件进行数据分析的首要工作。没有完整且高品质的数据，也就没有值得领带的数据分析结论。21 SPSS数据文件建立SPSS数据文件，应首先了解SPSS数据文件的特点、数据组织的基本方式和相关概念等。211 SPSS数据文件的特点SPSS数据文件是一种有别于其他文件的特殊格式的文件。从应用角度理解，这种特殊性表现在两个方面。第一，SPSS数据文件的扩展名是.sav；第二，SPSS数据文件是一种有结构的数据文件。它由数据的结构和内容两部分组成。其中，数据的结构记录了数据类型、取值说明、数据缺失情况等必要信息，数据的内容才是那些待分析的具体数据。SPSS数据文件与一般文本数据的不同在于；一般文本文件仅有纯数据部分，而没有关于结构的描述。下是如此，SPSS数据文件不能像一般文本文件那样可以直接被大多数编辑软件读取，而只能在SPSS中打开。基本上述特点，建立SPSS数据文件时应完成两项任务，第一，描述SPSS数据的结构；第二，录入编辑SPSS数据内容。这两部分工作分别在SPSS数据编辑窗口的数据视图和变量视图中完成。212 SPSS数据的基本组织方式SPSS的数据文件将直观地显示在数据编辑窗口中，形成一张平面二维表格。待分析的数据将按原始数据方式和计数数据方式组织。一、 原始数据的组织方式如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本统计指标，那么这些数据就可按原始数据的方式组织。在原始数据的组织方式中，数据编辑窗口中的一行称为一个个案（case）或称为一个记录，所有个案组成SPSS数据文件的内容。数据编辑窗口中的一列称为一个变量。每个变量都有一个名字，称为一个变量名，它是访问和分析SPSS每个变量的唯一标识。案例2-1为研究某地区住户的空话住房条件和购房竟向，进行问卷调查。得到2000个记录。打开数据目录中的“住房状况调查.sav”。二、计数数据的组织方式有时所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的计数数据。案例2-2在研究职称的年龄的关系时汇总得到如表2-1所示的数据。其中，职称分组值分别为1-4，年龄段的分组值为1-3。表2-1 频数数据举例职称年龄段35岁以下（1）36-49岁（2）50岁以上（3）教授（1）1158副教授（2）10202讲师（3）20101助教（4）3520案例2-2的数据就是一份汇总后的计数数据，而非原始数据。在SPSS中该类数据应按计数数据的组织方式组织。打开“职称计数数据.sav”。在计数数据的组织方式中，数据编辑窗口中的一行为变量的一个分组（或多变量交叉分组的下一个分组）。所有行囊括了该变量的所有分组情况（或多变量交叉下的所有分组情况。数据编辑窗口中的一列仍为一个变量，代表某个问题（或某个方面的特征）以及相应的计数结果。选择怎样的数据组织方式主要取决于收集到的数据以及今后所要进行的分析。22 SPSS数据结构和定义方法SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其相关属性的描述，它的定义是通过数据编辑窗口中的变量视图实现的。对于案例2-1的住房调查数据，已定义好了SPSS数据结构（看SPSS打开的文件）。其中，各项内容依次为变量名（name）、类型（type）、列宽(width)、小数位宽(decimals)、变量名标签(label)、变量值标签(values)、缺失值(missing)、列显示宽度(columns)、对齐方式(allign)、计量尺度(measure)。其中有些内容是必须定义的，有些内容是可以省略的。221 变量名变量名（name）是变量访问和分析的唯一标志。在定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量的变量名。SPSS数据编辑窗口中，变量名将显示在数据视图中列标题的位置上。变量名的命名规则是：变量名的字符个数不多于8个；首字母应以英文字母开头，后面可以跟除了！？*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字母。允许汉字作为变量名，汉字总数不能超过4个；变量名不能与SPSS的保留字相同，如ALL，BY，AND，NOT，OR等；SPSS有默认的变量名，它以字母“VAR”开头，后面补足五位数字。222 数据类型、列宽、小数位宽数据类型（type）是指每个变量取值的类型。SPSS中有三种基本数据类型，分别为数值型、字符型和日期型。相应的类型会有默认的列宽（width）和小数位宽（decimals）.一、数值型数值型是SPSS最常用的数据类型，通常由阿拉伯数字（09）和其它特殊符号（如美元符、逗号、圆点）等组成。1标准型（numeric）2科学记数法型(scientific natation)3逗号型(comma)4圆点型(dot)5美元符号型(dollar)二、字符型（string）字符型数据是用”,”号括起来的字符串，不能够进行算术运算，并区别大小写，在使用SPSS命令处理时要加双引号，但在输入数据时不要加双引号。三、日期型(date)223 变量名标签变量标签（label）是对变量名含义的进一步解释说明，它可增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。变量名标签可以用中文。总长度可达120个字符，但在统计分析结果的显示中，一般不可能显示如此长的标签信息。如果变量名是中文的，则通常无须变量名标签。224 变量值标签变量值标签(values)是对变量取值含义的解释说明信息，对于定义型和定序型数据尤为重要。例如，对于性别变量，假设用数值1表示男，用数值2表示女，那么人们看到的数据就仅仅是1和2这样的符号，通常很难弄清1代表男还是女，但如果为性别变量附加变量值标签，并给出1和2的实际指代，则会使数据含义非常清楚。可见变量值标签对于定序数据（如收的高、中、低）和定类数据（如民族、性别）来说是必不可少的。它不但明确了数据的含义，也增强了最后统计分析结果的可读性。变量值标签可以用中文。变量值标签这个属性是可以省略的，但是建议最好给出定序或定类变量的变量值标签。在SPSS的数据编辑窗口的变量视图中可以编辑变量值标签。打开“职称计数数据.sav”。225 缺失数据缺失数据（missing）的处理是数据分析准备过程中的一个非常重要的环节。数据中明显错误或明显不合理的数据以及漏填的数据都可看做缺失数据。例如，在某项客户满意度的调查数据中，某个被调查者的年龄是213岁。这个数据显然是一个不符合实际情况的失真数据。再例如，在某项客户满意度的问卷调查数据中，某个被调查者的年收入没有填，是空缺的。SPSS的缺失值可以是；对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是13个特定的离散值（discrete missing values）对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个连续区间内并同时附加一个区间以外的离散值（range plus one optional discrete）226 计量尺度统计学依据的计量尺度（measure）将数据划分为三大类，即定距类型数据（scale），定序类型数据（ordinal）和定类型数据（nominal）定距型数据一般指连续型的与离散型，定序型数据具有内在大小或高低顺序，但又不同于定距型数据，一般可以用数值或字母表示。如中高低，老中青，可以分别用123或ABC表示。定类型数据是指没有内在的固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别中的男女，民族中的汉回满等。23 SPSS数据的录入与编辑231 SPSS数据的录入打开与关闭变量值标签的显示开关：view-value labels.232 SPSS数据的编辑SPSS数据的编辑主要包括对数据的定位、增加、删除、修改、复制等操作。编辑操作是在数据编辑窗口的数据视图中进行的。一、SPSS数据的定位SPSS数据的定位有人工定位与自动定位人工定位。自动定位，是指SPSS按照用户给出的条件自动寻找满足条件的第一个数据单元并设置它为当前数据单元。1按个案号码自动定位Data-go to case2按变量值自动定位Edit-find二、插入和删除一个个案1在当前个案前插入一个个案Data-insert case2删除一个个案三、插入与删除一个变量1插入一个变量（1）将当前数据单元定位在某变量上（2）data-insert variable2删除一个变量四、数据的移动、复制和删除24 SPSS数据的保存25 SPSS 读取其它格式的数据文件读取其它格式的数据文件是另外一种建立读取其它格式的数据文件数据文件的方法。251 直接读入其它格式的数据文件SPSS能够直接打开各种类型的数据文件，常见的格式有：SPSS格式文件，扩展名为.savExcel格式文件，扩展名为.xlsdBase系列数据文件，扩展名为.dbfSAS格式文件，扩展名为.sas7bdat基本操作如下：(1)File-open-data(2)选择数据文件的类型，并输入文件名。说明；（1）如果读入的是dBase数据文件，数据文件中的字段名、安段类型将自动转换成SPSS中的变量名和变量类型。其中一条记录为SPSS中的一条个案。（2）如果读入的是Excel格式文件，SPSS将Excel工作表中的全部数据读到SPSS数据编辑窗口中，但也可以在range后指定仅读取工作表中某个区域内的数据（如A5；B10，表示仅读取以A5单元为左上角，B10单元为右下角的矩形区域内的数据）。工作表上的一行数据为SPSS中的一条个案。如果EXCEL工作表文件第一行或指定读取区域内的第一行上存储了变量名信息，则应选择read variable names项，即以工作表第一行或指定读取工区域内的第一行上的文字信息作为SPSS的变量名，否则不选，SPSS的变量名将自动取名为工作表中的单元名（如A，B，C等）。252 使用文本导向读入文本文本格式的数据文件是一种最通用格式的数据文件。SPSS提供了专门读取广西文件的功能。基本操作如下；（1）file-read text data253 使用数据库导向读入数据当数据已经存在数据库，如access等数据库中，要将这些数据读到SPSS中进行分析，可利用SPSS提供的数据库向导实现数据的导入处理。操作如下：File-open database-new query26 SPSS数据文件合并当数据量较少时，一般可以按照上述方法建立SPSS数据文件。数据量较大时，经常会把一份大的数据分成几个小的部分，嵋几个录入人员分别录入以加快录入速度，缩短录入时间。但出现的问题是：一份完整的数据被分别存储在几个SPSS数据文件中。因此，如果要分析这份数据就必须首先将若干个小的数据文件合并起来。SPSS提供了两种合并数据文件的方式，分别是纵向合并和横向合并。261 纵向合并数据文件纵向合并数据文件就是将数据编辑窗口中的数据与另一个SPSS数据文件中的数据进行首尾对接，即将一个SPSS数据文件的内容追加到数据编辑窗口中当前数据的后面，依据两个数据文件中的变量名进行数据对接。纵向合并数据文件的基本操作如下：（1）在数据编辑窗口中打开一个需合并的SPSS数据文件。（2）选择菜单Data-merge file-add cases然后输入一个已经存在于磁盘上的需进行纵向合并处理的SPSS数据文件名。然后将显示如下的图形窗口：（见打开的SPSS窗口）（3）variables in new working data file框中显示的变量名是两个数据文件中的同名变量，SPSS默认它们有相同的数据含义，并将它们作为合并后新数据文件中的变量。如果不接受这种默认，可以接“”指定某变量不经任何匹配，强行进入合并后的数据文件中。（5）如果希望在全并后的数据文件中看出哪些个案来自合并前的哪个SPSS数据文件，可以选indicate case source as variable项。262横向合并数据文件第三章SPSS数据的预处理数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的关键环节。而且，随着数据分析的不断深入，对数据的加工处理还会多次反复。数据的预加工处理是服务于数据分析的建模的。需要解决的问题有很多，例如；1缺失值和异常值的处理2数据的转换处理3数据抽样4选取变量31 数据的排序311 数据排序的目的数据排序在数据分析过程中有很重要的作用，例如；1便于浏览，有助于了解数据的取值情况、缺失值数量的多少等。2能快捷地找到数据的最大值和最小值，进而可以计算出数据的全距，初步把握和比较数据的离散程度。3能快捷地发现数据的异常值，为进一步明确它们是否对数据分析产生重要影响等提供帮助。SPSS数据排序是将数据编辑窗口中的数据按照某个或多个指定变量的变量值升序或降序重新排列。这里的变量也称为排序变量。排序变量只有一个时，排序称为单值排序。排序变量有多个时，排序称为多重排序。多重排序中，第一个指定的揸序变量称为主排序变量，其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第三排序变量等。多重排序时，数据首先按主排序变量值的大小次序排序，然后对那些具有相同主排序变量值的数据，再按照第二排序变量的次序集资排序下去。案例3-1对第二章案例2-3的表2-2的职工基本情况数据，文件名为“职工数据.sav”，以职称为主排序变量的降序。工资收为第二排序变量的升序进行多重排序。312 数据排序的应用举例SPSS数据排序的基本操作步骤；（1）选择菜单：Data-sort cases（2）指定主排序变量到sort by框中，并选择sort order框中的选择项指出该变量按升序排列还是降序排列。ascending表示升序排列，descending表示降序。（3）如果是多重排序，还要依次指定第二、第三排序变量及相应的排序规则。否则，本眯可略。注意：（1）数据排序是整行数据排序，而不是只对某列量排序。（2）多重排序变量中指定排序变量的次序很关键。排序时先指定的变量优于后指定的变量。多重排序可以在按某个变量值升序（或降序）排序的同时再按其它的变量值降序（或升序）排序。（3）数据排序以后，原有数据的排列次序必然被打乱。因此，在时间序列的数据中，如果数据中没有标识时间的变量（如年份、月份、季度等），则应注意保留数据的原始排列顺序，以免发生混乱。32 变量计算321 变量计算的目的变量计算是数据分析过程中应用最广泛也最重要的一环。通过变量计算可以处理许多问题。1数据的转换处理数据的转换处理就是在原有数据的基础上，计算产生一些含有丰富信息的新数据。例如，根据职工的基本工资、失业保险、资金等数据项，计算实际月收；根据购房客户的贷款总额和按揭方案计算比率指标以评价客户的风险大小。2对数据的原有分布状态进行转换由于数据分析和建模中某些模型对数据的分布有一定的要求，因此可以利用变量计算对原始数据的分布进行转换。例如，利用对数或多项式转换对非正态或非线性数据进行处理；对时间序列进行平稳化处理；利用区间变换压缩数据取值范围和标准化处理等。SPSS变量计算是在原有数据的基本上，根据用户给出的SPSS算术表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一系列新变量。注意：（1）变量计算是针对所有个案（或指定的部分个案）的，每条个案（或指定的部分个案）都有自己的计算结果。（2）变量计算的结果应保存到一个指定变量中，该变量的数据类型应与计算结果的数据类型相一致。变量计算过程中涉及几个概念：（1）SPSS算术表达式；（2）SPSS条件表达式；（3）SPSS函数。322 SPSS算术表达式在变量计算过程中，应根据实际需要指出按照什么方法计算变量。这里的方法一般以SPSS算术表达式的形式给出。SPSS算术表达式（numeric expression）是由常量、变量、算术运算符、圆括号、函数等级成的式子。其中：（1）字符型常量应用引号引起来。（2）变量是指那些已存在于数据编辑窗口中的现在变量。（3）算术运算符主要包括；+、-、*、/、*。（4）在同一表达式中的常量及变量，数据类型应该一致，否则无法计算。注意；SPSS中算术表达式的计算理针对每个个案进行的，因此，得到的计算结果也是一系列的，每个个案都有相应的计算结果。323 SPSS条件表达式在变量计算中通常要求对不同组（类）的个案分别按不同的方法进行计算，于是就需要通过一定的方式来指定个案。条件表达式能够帮助实现这一目标。条件表达式是一个对条件进行判断的式子。其结果有两种取值：如果判断条件成立，则结果为真；如果判断条件不成立，则结果为假。条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表达式。1 简单条件表达式。简单条件表达式是由关系运算符、常量、变量以及表达式等组成的式子。其中，关系运算符包括,=,=。2复合条件表达式复合条件表达式又称逻辑表达式，是由逻辑运算符、圆括号和简单条件表达式等组成的式子。其中逻辑运算符包括&或and、|或or、或not。324 SPSS函数函数是事先编写好的存储在SPSS软件中。这些程序段都有各自的名字称为函数名。执行这些程序段得到的计算结果称为函数值。用户在使用这些函数时，只需通过书写相应的函数名，并给出必要的计算参数，SPSS便会自动计算函数值。函数书写的具体格式为：函数名（参数）其中，函数名是SPSS已经规定好的。圆括号中的能数可以是常量（字符型常量应用引号引起来），也可以是变量或算术表达式。参数可能是一个，也可能有多个，各参数之间用逗号分隔。根据函数功能和处理的变量类型，SPSS函数大致可以为成八大类，分别是算术函数、统计函数、分布函数、逻辑函数、字符函数、缺失值函数、日期函数和其它函数。1算术函数算术函数主要完成一些特定的算术计算功能。函数值和参数通常为数值型。常用的算术函数如表3-2所示。表3-2 算术函数函数名功能举例Abs(算术表达式)求绝对值Abs（sr-850）Sqrt（正数）求平方根Sqrt(4)Sin（弧度单位的角度数）求正弦Sin(30*3.14/180)Cos（弧度单位的角度数）求余弦Cos(60*3.14/180)Exp（算术表达式）求e 的若干次幂Exp(5)Ln（算术表达式）求e为底的自然对数值Ln(sr)Lg10（算术表达式）求以10为底的对数值Lg10(5)Rnd（算术表达式）求四舍五入后的整数Rnd(2.66)Trunk（算术表达式）求截去小数部分后的整数Trunk(4.7)Mod（算术表达式，常数）求除以常数后的余数Mod(20,3)2统计函数统计函数一般用来计算基本描述统计量，函数值和参数通常为数值型。常用的统计函数如表3-3所示。表3-3 统计函数函数名功能举例Mean(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值的平均值Mean(math,english,chinese)Sd(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值的标准差Sd(math,english,chinese)Variance(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值的方差Variance(math,english,chinese)Sum(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值的总和Sum(math,english,chinese)Cfvar(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值的变异系数Cfvar(math,english,chinese)Max(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值中的最大值Max(math,english,chinese)Min(变量名1，变量名2 ,)求多个变量值中的最小值Min(math,english,chinese)3分布函数分布函数用来产生一个服从某种统计分布的随机数序列。函数值为数值型。常用的分布函数如表3-4所示。表3-4 分布函数函数名功能举例Normal(x),x=标准差产生服从均值为0标准差为x 的正态分布随机序列Normal(1)Uniform(x