SPSS_17中文教程

1、SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇SPSS 17 基础知识第 1 章SPSS 17 入门 .31.1SPSS 软件的特点 .31.2SPSS的组成与安装 .41.2.1SPSS for Windows 17.0的模块介绍. 41.2.2SPSS for Windows 17.0的安装步骤. 51.3SPSS的运行方式 .101.4SPSS的主要界面 .101.4.1SPSS的启动 .101.4.2SPSS的数据编辑窗口 . 111.4.3SPSS的结果输出窗口 151.5本章小结 .18第 2 章数据的基本操作 .192.1建立数据文件 .192.1.1输入数据建立数据文件.1

2、92.1.2直接打开其他格式的数据文件 .202.1.3使用数据库查询建立数据文件 .212.1.4导入文本文件建立数据文件 .222.2编辑数据文件 .232.2.1输入数据 .232.2.2定义数据的属性 .242.2.3插入或删除数据 .332.2.4数据的排序 .342.2.5选择个案 .352.2.6转置数据 .382.2.7合并数据文件 .382.2.8数据的分类汇总 .442.2.9数据菜单的其他功能 . 462.3数据加工 .472.3.1数据转换 .472.3.2数据的手动分组（编码） .502.3.3数据的自动分组（编码） .542.3.4产生计数变量 .552.3.5数据

3、秩（序）的确定 . 572.3.6替换缺失值 .592.4数据文件的保存或导出 .612.4.1保存数据文件 .612.4.2导出数据文件 .622.5本章小结 .62第 3 章SPSS基础统计描述 .633.1数理统计量概述 .633.1.1均值（ Mean）和均值标准误差（ S.E. Mean）.633.1.2中位数（ Median）.643.1.3众数（ Mode） .643.1.4全距（ Range）.653.1.5方差（ Variance ）和标准差（ Standard Deviation）.653.1.6峰度（ Kurtosis ）和偏度（ Skewness）. 663.1.7四分

4、位数（ Quartiles）、十分位数（ Deciles ）和百分位数（ Percentiles ）.663.2数据描述 .673.3频数分析 .693.4探索分析 .733.5交叉列联表分析. 783.6比率分析 .843.7P-P 图和 Q-Q图.863.8图表绘制 .893.8.1条形图 .893.8.2线图 .943.8.3面积图 .963.8.4饼形图 .983.8.5高低图 .993.8.6箱图 .1013.8.7直方图 .1033.9本章小结 .104第 4 章SPSS基础模块分析. 1054.1均值分析 .1054.1.1均值的计算公式 .1054.1.2均值分析菜单 .106

5、4.2方差分析 .1084.2.1单因素方差分析 .1094.2.2其他方差分析 .1134.3参数检验 .1164.3.1单样本 T 检验 .1174.3.2其他参数检验 .1194.4非参数检验 .1204.4.1卡方检验 .1214.4.2其他非参数检验 .1244.5回归分析 .1314.5.1线性回归 .1314.5.2其他回归分析 .1384.6聚类分析1464.6.1两步聚类分析1464.6.2其他聚类分析1524.7判别分析1544.7.1判别的函数公式1554.7.2判别分析的菜单1554.8因子分析与主成分分析1614.8.1因子分析1614.8.2主成分分析1664.9时

6、间序列分析1674.9.1定义日期变量1684.9.2创建时间序列1694.9.3填补缺失数据1714.9.4时间序列分析1714.10生存分析1724.10.1寿命表分析1734.10.2其他生存分析1744.11相关分析1764.11.1简单相关分析1764.11.2散点图1814.11.3偏相关分析1844.12信度分析1864.12.1信度分析概述1874.12.2SPSS信度分析1894.12.3信度分析的其他问题1924.13本章小结197第二篇SPSS 17 统计分析应用实例第一部分调查统计第 5 章调查统计入门实例. 2035.1硬币均匀性判断 .2035.1.1实例内容说明

7、.2035.1.2实现方法分析 .2045.1.3具体操作步骤 .2045.2使用回归分析判断住房与收入的关系. 2075.2.1实例内容说明 .2075.2.2实现方法分析 .2085.2.3具体操作步骤 .2085.3不同性别同学成绩的均值和方差分析. 2165.3.1实例内容说明 .2165.3.2实现方法分析 .2165.3.3具体操作步骤 .2165.4本章小结 .220第 6 章调查统计提高实例. 2216.1学生身高的探索性分析. 2216.1.1实例内容说明 .2216.1.2实现方法分析 .2226.1.3具体操作步骤 .2226.2使用对数线性模型分析骨折资料 .2296.

8、2.1实例内容说明 .2296.2.2实现方法分析 .2296.2.3具体操作步骤 .2306.3培训班学习成绩的显著性分析 .2376.3.1实例内容说明 .2376.3.2实现方法分析 .2386.3.3具体操作步骤 .2386.4本章小结 .241第 7 章调查统计经典实例. 2437.1学习成绩的聚类分析 .2437.1.1实例内容说明 .2437.1.2实现方法分析 .2437.1.3具体操作步骤 .2447.2身体生长发育指标的地区显著性差异判断. 2517.2.1实例内容说明 .2517.2.2实现方法分析 .2527.2.3具体操作步骤 .2527.3复习时间和考试成绩的关系判

9、断 .2627.3.1实例内容说明 .2627.3.2实现方法分析 .2637.3.3具体操作步骤 .2637.4本章小结 .266第二部分市场研究第 8 章市场研究入门实例. 2698.1机电产品销售额的影响因素分析 .2698.1.1实例内容说明 .2698.1.2实现方法分析 .2708.1.3具体操作步骤 .2708.2消费支出与可支配收入的线性回归分析. 2768.2.1实例内容说明 .2768.2.2实现方法分析 .2778.2.3具体操作步骤 .2778.3商品的季节性分析 .2898.3.1实例内容说明 .2898.3.2实现方法分析2908.3.3具体操作步骤2908.4本章

10、小结300第 9 章市场研究提高实例3019.1保险公司革新速度与规模及其类型间的关系分析 .3019.1.1实例内容说明 .3019.1.2实现方法分析 .3029.1.3具体操作步骤 .3029.2不同厂家同种产品的质量分析 .3139.2.1实例内容说明 .3139.2.2实现方法分析 .3149.2.3具体操作步骤 .3149.3合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析 .3189.3.1实例内容说明 .3189.3.2实现方法分析 .3199.3.3具体操作步骤 .3199.4本章小结 .325第 10 章市场研究经典实例 .32710.1灯丝不同的灯泡的使用寿命分析 .32710.1.1

11、实例内容说明 .32710.1.2实现方法分析 .32710.1.3具体操作步骤 .32810.2不同商品的消费者满意度分析 .33610.2.1实例内容说明 .33610.2.2实现方法分析 .33710.2.3具体操作步骤 .33710.3顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析 .34410.3.1实例内容说明. 34410.3.2实现方法分析. 34410.3.3具体操作步骤. 34410.4本章小结 .348第三部分企业 / 政府数据分析第 11 章企业 / 政府数据分析入门实例 .35111.1儿童身高数据频数分析 . 35111.1.1实例内容说明. 35111.1.2实现方法分析. 3

12、5211.1.3具体操作步骤. 35211.2百姓对奥运会评价的方差分析.36011.2.1实例内容说明. 36011.2.2实现方法分析. 36111.2.3具体操作步骤. 36111.3居民交通工具使用情况的回归分析 .36911.3.1实例内容说明. 36911.3.2实现方法分析. 37011.3.3具体操作步骤. 37011.4本章小结 .377第 12 章企业 / 政府数据分析提高实例 .37912.1卫生部门对居民寿命情况的分析 .37912.1.1实例内容说明. 37912.1.2实现方法分析. 37912.1.3具体操作步骤. 38012.2农作物产量与降水量和平均温度的相关

13、性分析 .38612.2.1实例内容说明. 38612.2.2实现方法分析. 38612.2.3具体操作步骤. 38712.3加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析. 39012.3.1实例内容说明. 39012.3.2实现方法分析. 39012.3.3具体操作步骤. 39112.4本章小结 .394第 13 章企业 / 政府数据分析经典实例.39513.1当代大学生价值观的因子分析 .39513.1.1实例内容说明. 39513.1.2实现方法分析. 39613.1.3具体操作步骤. 39713.2职业女性家庭特征资料的信度评价 .40413.2.1实例内容说明. 40413.2.2实现方法分

14、析. 40513.2.3具体操作步骤. 40513.3对国内生产总值和零售总额之间的关系分析 .41213.3.1实例内容说明. 41213.3.2实现方法分析. 41313.3.3具体操作步骤. 41413.4本章小结 .420第四部分医学统计分析第 14 章医学统计分析入门实例 . 42314.1血红蛋白值描述性统计分析 .42314.1.1实例内容说明. 42314.1.2实现方法分析. 42414.1.3具体操作步骤. 42414.2环氯胍的半数致死剂量计算 .42814.2.1实例内容说明. 42814.2.2实现方法分析. 42914.2.3具体操作步骤. 42914.3发硒与血硒

15、的相关分析 . 43514.3.1实例内容说明. 43514.3.2实现方法分析. 43614.3.3具体操作步骤. 43614.4本章小结 .439第 15 章医学统计分析提高实例 . 44115.1用统计图描述血压状态与冠心病的关系. 44115.1.1实例内容说明. 44115.1.2实现方法分析. 44115.1.3具体操作步骤. 44215.2判断红细胞计数的频数是否呈正态分布. 44815.2.1实例内容说明. 44815.2.2实现方法分析. 44815.2.3具体操作步骤. 44915.3胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析 .45215.3.1实例内容说明. 45215.3

16、.2实现方法分析. 45315.3.3具体操作步骤. 45315.4本章小结 .462第 16 章医学统计分析经典实例 . 46316.1不同治疗方案的生存率分析 .46316.1.1实例内容说明. 46316.1.2实现方法分析 .46416.1.3具体操作步骤 .46516.2不同制剂的药效分析 .47316.2.1实例内容说明 .47316.2.2实现方法分析 .47316.2.3具体操作步骤 .47416.3同种药物在不同治疗阶段的药效分析 .48116.3.1实例内容说明 .48116.3.2实现方法分析 .48116.3.3具体操作步骤 .48316.4本章小结 .487 SPSS

17、17中文版统计分析典型实例精粹 ：以经典统计学软件 SPSS17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照基础篇学习软件基本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉及调查统计、市场研究、企业政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕 SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述插图：1.3 SPSS 的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。完全窗口菜单运行方式简单明了，除人工输入数据需要键盘外，大部分的操作命令、统计分析方法的实现都是通过菜单、图标按钮和对话框来完成的，使用者无需掌握编程知识就可以

18、使用 SPSS软件，适用于传统的统计分析人员。程序运行方式和批处理方式则是从使用者特殊的分析需求出发，编写SPSS命令程序，通过语句直接运行的。这两种运行方式要求使用者掌握专业的 SPSS编程语法，对使用者的要求较高。1.4 SPSS 的主要界面1.4.1 SPSS 的启动SPSS安装完毕后，系统会自动在 Windows的【开始】菜单下创建快捷方式。打开【开始】菜单，在“ SPSS for Windows ”下选中“ SPSSl7.0 for Windows ” 并单击，即可启动 SPSS。当用户运行SPSS软件后，计算机屏幕上会出现一个SPSS启动操作对话框，如图 1.10 所示。在该对话框

19、中，用户可以选择打开数据的方式。对话框中包括一个六选一的单选按钮组和一个复选框，分别说明如下：“您希望做什么？（ What would you like to do？）”单选按钮组运行教程（ Runthetutorial ）：单击选中后， SPSS将打开帮助教程，在教程中，用户可选择不同模块的帮助说明进行有针对性的辅导。输入数据（ Type in data ）：需要手动输入数据，建立新的数据文件时可选择此项。选中后，即进入空白的 SPSS数据编辑窗口。运行现有查询（ Run an existing query）：选中后，可以选择查询文件（.spq）的位置，并可单击打开。第 3 章 SPSS基础

20、统计描述SPSS基础统计描述是进行统计分析的基础和前提。使用一些数学统计量来直观地描述原始数据的集中程度、离散状况和分布情况，之后就可以对数据的总体特征进行较为准确的归纳，从而便于选择合适的统计分析方法。基础统计描述主要包括数据描述、频数分析、探索分析、交叉列联表分析、P-P 图、Q-Q图等，下面将具体介绍。3.1数理统计量概述SPSS在描述性统计分析中，提供了多个统计量来描述数据特征，这些统计量包括均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数、十分位数、百分位数、峰度系数、偏度系数等。在进行描述性统计分析之前，首先要对这些统计量在统计学上的定义及其计算公式有所了解。3.1.1均值（ Mean）

21、和均值标准误差（ S.E. Mean ）均值（平均数、平均值）表示的是某个变量所有取值的集中趋势或平均水平。例如，某班学生数学考试的平均成绩、公司员工的平均收入、某年级学生的平均身高、某高校高招录取平均分等。平均数有总体平均数和样本平均数之分。总体平均数：若一组数据X1，X2， XN 代表一个大小为N 的有限总体，则其总体平均数为：（3.1）样本平均数：若一组数据 x1，x2， xn 代表一个大小为 n 的有限样本，则其样本平均数为：（3.2 ）样本数据是从总体数据中抽取出来的，但在不同次抽样中得到的样本是不同的。虽然在一定程度上，样本数据可以反映总体数据的特征，但由于抽样等原因，样本数据是总

22、体数据的随机变量。同样，虽然样本均值可以反映总体数据的特征，但在不同次抽样中所得的样本均值是不同的，并且它们与总体均值间存在差异。均值标准误差（ Standard Error of Mean ，S.E. Mean ，简称标准误）就是描述这些样本均值与总体均值之间平均差异程度的统计量。3.1.2中位数（ Median）中位数是将总体数据的各个数值按大小顺序排列，居于中间位置的变量，用Median 表示。中位数将所有的数据等分成两半，中位数两端的数据个数相同，因此它也被称为二分位数。中位数的确定，仅仅取决于它在数列中的位置，不受极端值的影响，因此可以用它表示总体的一般水平。同时，中位数比算术平均数

23、具有更好的稳定性。一个大小为 N的数列，要求其中位数，首先应把该数列按大小顺序排列，如果N为奇数，那么该数列的中位数就是位置上的数；如果N 为偶数，中位数则是该数列中第与第位置上的两个数值的平均数。3.1.3众数（ Mode）众数是指总体数据中出现次数最多的变量，用Mode表示。它同样不受数据极端值的影响，从而在一定程度上提高了平均水平的代表性。例如，制衣厂可以根据消费者所需服装尺码的众数来安排生产。此外，如果众数的值出现的频数或频率较大，那么说明众数的代表性就越高，数列的集中趋势也就越显著。确定众数没有明确的公式，一般只能用手工统计，故较为烦琐。 SPSS所提供的统计功能可以减少诸如此类烦琐

24、的过程。众数、中位数与算术平均数之间存在一定的关系，这种关系决定于总体分布的状况。当总体分布呈对称的钟形分布时，算术平均数位于分布曲线的对称点上，而该点又是曲线的最高点和中心点，因此，众数、中位数和算术平均数三者相等。当总体分布呈非对称的钟形分布时，由于这三种平均数受极端数值影响程度的不同，因而它们的数值就存在一定的差别，但三者之间仍有一定的关系。当分布右偏时，算术平均数受偏高数值影响较大，其位置必然在众数之右，中位数在众数与算术平均数之间。反之，当次数分布左偏时，算术平均数受偏小数值的影响较大，其位置在众数之左，中位数仍在众数与算术平均数之间。以上的均值、中位数和众数都是反映数据集中趋势的统

25、计量。3.1.4全距（ Range）全距，又称极差，是数据的最大值（Maximum）与最小值（ Minimum）之间的绝对差，借以表明总体标志值最大可能的差异范围。全距越长，说明数据越离散；反之，全距越小，说明数据越集中。用符号表示全距的计算公式为：（3.3 ）全距的缺点在于其方法过于粗略，因为它只考虑总体两端数值的差异，没有考虑中间数值差异的情况，因而它是测定离散程度的一种粗略的方法，不能全面反映总体数据的差异程度。要充分利用每一个数据的信息，就需要利用方差和标准差。3.1.5方差（ Variance ）和标准差（ Standard Deviation）方差是总体所有变量值与其算术平均数偏差

26、平方的平均值，它表示了一组数据分布的离散程度的平均值。标准差是方差的平方根，它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。总体方差公式：（3.4 ）总体标准差公式：（ 3.5 ）样本方差公式：（ 3.6 ）样本标准差：（ 3.7）其中， m为总体平均数，为样本平均数， N 为总体的个数， n 为样本的个数。虽然标准差有计量单位，而方差无计量单位，但两者的作用一样，故在此仅介绍标准差。标准差用平方的方法消除了正负号，因而它是最常用、最重要的离散趋势统计量。标准差越大，表示变量值之间的差异越大，各数据距离均值越远，则平均数的代表性就越低。反之，标准差越小，表示变量值之间的差异越小，各数据距离均值较近，

27、则平均数的代表性就越高。标准差在实际生活中也有广泛的应用。例如，可以用标准差来测定居民收入分配的差异程度，还可以用来反映平均收支、平均结余、平均产量等经济变量的代表性等。全距、方差和标准差都是反映数据离散趋势的统计量。3.1.6峰度（ Kurtosis ）和偏度（ Skewness）峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0 表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于 0 表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于 0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态

28、分布的差异程度越大。峰度的具体计算公式为：（3.8 ）偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。这个统计量同样需要与正态分布相比较，偏度为 0 表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度大于 0 表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于 0 表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。偏度的绝对值数值越大表示其分布形态的偏斜程度越大。偏度的具体计算公式为：（3.9 ）3.1.7四分位数（ Quartiles）、十分位数（ Deciles ）

29、和百分位数（ Percentiles）四分位数是将一组数据由小到大（或由大到小）排序后，用3 个点将全部数据分为4 等份，与这3 个点位置上相对应的数值称为四分位数，分别记为Q1（第一四分位数）、 Q2 （第二四分位数，即中位数）、Q3（第三四分位数）。其中，Q3 到 Q1 之间的距离的一半又称为四分位差，记为Q。四分位差越小，说明中间部分的数据越集中；四分位数越大，则意味着中间部分的数据越分散。与四分位数类似，十分位数是将一组数据由小到大（或由大到小）排序后，用9个点将全部数据分为10 等份，与这 9 个点位置上相对应的数值称为十分位数，分别记为 D1，D2，D9，表示 10%的数据落在 D

30、1 下，20%的数据落在 D2 下，90%的数据落在 D9 下。同理，百分位数是将一组数据由小到大（或由大到小）排序后分割为100 等份，与 99 个分割点位置上相对应的数值称为百分位数，分别记为P1，P2 ， P99，表示1%的数据落在P1 下， 2%的数据落在P2 下，99%的数据落在P99 下。通过四分位数、十分位数和百分位数，可以大体看出总体数据在哪个区间内更为集中，也就是说，它们在一定程度上可以反映数据的分布情况。上面的峰度系数、偏度系数和四分位数、十分位数、百分位数，都是反映数据分布状况的统计量。3.2数据描述描述性统计分析是对数据进行基础性的描述。 通过得出的数据的平均值 （ M

31、ean）、和（ Sum）、标准差（ Std deviation ）、最大值（ Max）、最小值（ Min）、方差（ Variance ）、全距（ Range）、均值标准误差（ S.E. Mean ）、峰度（ Kurto sis ）、偏度（ Skewness）等统计量，来估计原始数据的集中程度、离散状况和分布情况。数据描述功能的操作步骤如下：01 打开【分析】（ Analyze ）菜单，选择【描述统计】（ Descriptive Statist ics ）命令下的【描述】（ Descriptives ）命令，如图 3-1 所示。这里，需要提醒的是如果数据文件尚未打开，【分析】（ Analyze

32、）菜单下的任一功能都不能使用， SPSS会弹出一个对话框，如图 3-2 所示，提醒用户打开文件。打开文件后，【分析】（ Analyze ）菜单下的统计功能才能正常使用。单02 选择【描述】（图3 - 1【 分 析 】 （ A n a ly z e ） 菜图 3-2未打开文件提醒对话框Descriptives）命令后， SPSS将打开“描述性”（ Descriptives）对话框，如图3-3所示。图 3-3“描述性”主对话框在该主对话框中，用户可以通过单击 按钮从左边原变量中选择一个或者几个变量进入右边的“变量”（ Variable(s) ）列表框中。对话框底部有一个“将标准化得分另存为变量”（

33、Save standardized valuesas variables）复选框，选择该项，将对“变量”（Variable(s)）列表框中被选中变量的数据进行标准化，然后将标准化的结果保存到新变量中。新变量的变量名为原变量的变量名前面添加字母“z”，并被添加在数据编辑窗口中变量的最后一列。数据标准化的计算公式为：（3.10）通过标准化，可以将均值为m、标准差为 s的原变量转化成均值为0、标准差为 1 的新变量。“描述性”（ Descriptives）主对话框的下端有 5 个按钮，如果还未将左边原变量中的变量添加至“变量”（Variable(s)）列表框中，则【确定】（OK）和【粘贴】（ Pas

34、te ）按钮为灰白显示，不可单击，但【重置】（Reset）、【取消】（ Cancel ）和【帮助】（ Help ）按钮可以单击。通过单击【重置】（Reset）按钮，用户可以将已进入右框的变量全部转移至左框的变量列表中，重新进行选择。03 单击【选项】（ Options ）按钮，将打开“描述：选项”（ Descriptives ： O ptions ）对话框，如图 3-4 所示。在该对话框中，用户可以选择所要统计的统计量和图表输出方式。具体对话框中各选项的意义如下：（ 1）在对话框中最上面一行是均值（ Mean）和合计（ Sum）。（ 2）离散（ Dispersion ）栏中的统计量包括：标准差

35、（ Std Deviation方差（ Variance ）最小值（ Minimum）最大值（ Maximum）范围（极差）（Range）均值的标准误（S.E. Mean）（ 3）分布（Distribution）栏中的统计量包括：峰度（ Kurtosis）偏度（ Skewness）（ 4）显示顺序（ Display Order ）栏中，用户可以自行选择输出变量的排序方式，包括：l 变量列表（ Variable List ）：在结果输出窗口中，用户选择输出的变量将按照变量在数据编辑窗口中原来的排列顺序进行排列。l 字母顺序（ Alphabetic ）：在结果输出窗口中，用户选择输出的变量将按照变量

36、名的字母排列顺序进行排列。l 按均值的升序排序（ Ascending Means ）：SPSS将计算每个输出变量的平均值，并按照平均值从小到大对输出变量的顺序进行排列。l 按均值的降序排序（ Descending Means ）： SPSS将计算每个输出变量的平均值，并按照平均值从大到小对输出变量的顺序进行排列。用户可在“选项” （ Options ）对话框第一行、离散（ Dispersion ）栏和分布（ Distribution）栏中，选中所需统计的统计量（可多项选择）。SPSS默认的描述统计量包括均值、标准差、最小值、最大值。在“显示顺序”（Display Order）一栏里，用户只可选择一种变量排序方式，SPSS的默认选项为“变量列表”（Variable List）。进行选择后，单击【继续】（Continue ）按钮，即可返回“描述性”（Descriptives ）主对话框。04 单击【确定】（ OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到描述性统计分析结果输出表格。3.3频数分析对于一组数据，考察不同的数值出现的频数，或者是数据落入指定区域内的频数，可以了解数据的分布状况。从SPSS15.0开始就提供了“频数分析”这一功能。通过频数分析，用户在得到描述