9.1 Описательная статистика

Для ознакомления с характеристиками описательной статистики рассмотрим переменную а, отражающую возраст.

•  Загрузите файл hyper, sav и выберите команды меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Descriptives... (Описательная статистика) Откроется диалоговое окно Descriptives.

Рис. 9.1: Диалоговое окно Descriptives

•  Перенесите переменную а в список тестируемых переменных, и щелкните на кнопке Options... (Параметры).

Здесь можно задать вычисление следующих статистических характеристик:

•  Среднего значения,

•  Суммы,

•  Стандартного отклонения,

•  Стандартной ошибки,

•  Дисперсии,

•  Минимума,

•  Максимума,

•  Размаха,

•  Эксцесса (вариации),

•  Асимметрии.

•  Установите флажки для вывода следующих характеристик: Mean (Среднее значение), Minimum (Минимум), Maximum (Максимум) и S.E. mean (Стандартная ошибка).

Если анализируется несколько переменных, можно также задать последовательность вывода:

•  в порядке возрастания средних значений,

•  в порядке убывания средних значений,

•  по алфавиту (по именам переменных),

•  согласно списку выбранных целевых переменных.

По умолчанию выбран последний вариант. Если имеется только одна переменная, как в данном примере, порядок не имеет значения.

•  Пометив желаемые характеристики, щелкните на кнопке Continue... (Далее). В главном диалоговом окне укажите, чтобы стандартизованные значения были сохранены в новой переменной открытого файла данных, для чего установите флажок Save standardized values as variables.

•  Запустите вычисление, щелкнув на кнопке ОК. Результат будет показан в окне просмотра:

Descriptive Statistics (Описательная статистика)

О значении отдельных характеристик описательной статистики можно прочесть в главе 6.

Видно, что в файле данных появилась новая переменная za. Она содержит нормированные значения переменной а (Возраст). По умолчанию к имени исходной переменной спереди дописывается буква z. При этом стандартизация (z-преобразование) значения х выполняется по формуле

Здесь m — среднее значение переменной, a s — стандартное отклонение.

Проведение стандартизации переменных может быть целесообразным при использовании некоторых статистических методов. Его также можно выполнять в тех случаях, когда несколько переменных, которые имеют различный размах или отличаются на порядки по значению, должны быть приведены к общему показателю. В подобной ситуации сначала необходимо провести стандартизацию этих переменных, а затем, путем усреднения, вывести общее значение из полученных стандартизованых значений (z-зна-чений).