什么是描述统计分析方法
所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。
描述性统计分析包括：频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析、比率统计分析、P-P图、Q-Q图。
一、陌生统计变量名解析：
1、百分位值：定量变量的位置指标，将排序过的数据分组，使得某个百分比在另外一个百分比之上；
2、四分位数：将数据样本分为四个相等部分的值，第一个四分位数p25，依次中p50，上p75，快速评估数据集的展开和中心趋势；
3、割点n相等组：默认n=10，p10。 。。。；
4、百分位数：如p2。5；
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所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。
描述性统计分析包括：频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析、比率统计分析、P-P图、Q-Q图。
一、陌生统计变量名解析：
1、百分位值：定量变量的位置指标，将排序过的数据分组，使得某个百分比在另外一个百分比之上；
2、四分位数：将数据样本分为四个相等部分的值，第一个四分位数p25，依次中p50，上p75，快速评估数据集的展开和中心趋势；
3、割点n相等组：默认n=10，p10。
。。。；
4、百分位数：如p2。5；
5、中位数：第50个百分位，大于该值与小于该值的个案数各占一半，若个案数位偶数，则中位数是顺序排列的中间两个个案的平均值，集中趋势测量；
6、众数：最频繁出现的值，PASW仅报告多个众数中最小的；
7、均值的标准误：用于创建总体均值的置信区间，均值标准误值越小，表示对总体均值的估计越精确，样本越大，均值标准误越小，用来估计样本之间的变异性，而标准差用来度量单个样本内的变异性；
8、偏度：描述分布的不对称性，正太分布是对称的，具有显著正偏度值的分布有很长的右尾，具有显著负偏度值的分布具有很长的左尾；
9、峰度：测量中心点周围观测值的扩展性，正态分布的峰度为0，正峰度值表示观察值聚集的较多且尾部较长；
10、Bootstrap法：以现有样本为基础的模拟抽样推断法，用于研究某统计量的分布特征，特别适用于常规方法难以处理的参数区间估计、假设检验等问题；
11、M估计值：样本均值或中位数的位置参数的稳健最大似然估计值；
12、界外值：显示五个最高与最低的观察值，显示个案标签；
13、按因子水平分组：单独产生每个变量根据因子变量分组的箱图；
14、不分组：根据因子变量每个分组单独产生箱图，各因变量的箱图并排排列；
15、相依系数：基于卡方检验的关联性测量，0表不相关；
16、Phi与Cramer变量：Phi值是卡方统计量与样本数之商的平方根，Carmer V是基于卡方统计量的两个变量之间的关联性测量；
17、Lambda：用自变量值预测因变量时误差减少比例的相关性测量，0表示自变量不能预测因变量；
18、不定性系数：一个变量值预测另一个变量时的误差减少比例的相关性测量；
19、Gamma：两个有序变量的相关性对称测量，-1~1之间，系数绝对值接近1，二者存在紧密关系；
20、Somers'd：两个有序变量的相关性测量，是Gamma的不对称扩展；
21、Kendall's tau-b：计算时考虑连续数的有序数据或等级数据的非参数相关测量，系数绝对值大小表示相关强度，绝对值越大关系强度越高；
22、Kendall's tau-c：不考虑连续。
（竭力为您解答，希望给予【好评】，非常感谢~~）。收起
