品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

探索性分析是一种描述性统计分析方法，用在对资料的性质、分布特点等完全不了解的时候，能对变量做更深入研究，通过SPSS进行探索性分析，我们能够快速掌握数据的基本特征，对变量进行更全面详细的分析，接下来我们将通过IBM SPSS Statistics来为大家演示SPSS探索性分析怎么做，SPSS探索性分析结果解读的相关内容。

一、SPSS探索性分析怎么做

某班级学生语文科目对应成绩统计数据如下图所示，我们试着对该数据进行探索性分析，一起来看看具体的操作步骤。

1、将数据导入SPSS中，点击菜单栏中的【分析】-【描述统计】-【探索】选项，打开探索对话框，将需要分析的【语文成绩】变量拖入右侧因变量列表框中，如下图所示。

2、点击右侧的【统计】选项，打开【探索：统计】面板，勾选面板中的描述、M-估计量、离群值、百分位数等选项，并将【描述】中平均值的置信区间设置为：95%，然后点击【继续】。

3、点击【图】设置，在打开的对话框中，勾选箱图中的【因子级别并置】，可以直观地查看成绩分布和异常值情况，在【描述性】中勾选茎叶图和直方图，用于观察成绩的分布形态。

4、点击【选项】，设置分析过程中处理缺失值的方式，通常选择【成列排除个案】，也就是去除所有含缺失值的个案后再进行分析，设置完成后点击【继续】返回至探索界面，点击【确定】运行分析并输出结果。

二、SPSS探索性分析结果解读

在SPSS的输出窗口中，我们可以看到根据上述设置生成的探索性分析结果，涵盖了直方图、茎叶图、箱图和描述性统计表等。下面我们一起来分析下这些结果。

1、从描述表中我们可以看出，语文成绩平均值为79.40，平均值的95%置信区间为75.60—83.20，5%剪除后平均值是79.59，中位数80.00，方差为84.750，标准偏差为9.206，这说明语文成绩分布比较均匀。

2、图8是语文成绩的百分位数表。加权平均（定义1）中显示，语文成绩5%分位数是61.50，10%分位数是66.80，25%分位数的值为72.50，50%分位数的值是80.00，75%分位数是87.50，90%分位数是91.40。95%分位数是94.10，通过这些不同比例的分位数，有助于我们了解学生成绩分布情况 。

3、从直方图来看，成绩在70-80和80-90这个区间范围的频率比较高，各有5人；从右侧可以看出，平均值为79.4，标准差为 9.206，个案数是25，这说明该样本数据中语文成绩离散程度适中。

4、从箱图中的横线位置可以看出语文成绩的中位数为80，说明一半学生的成绩在80分以上，一半在80分以下，箱子的最上边缘大约是87.5，最下边缘大约在72.5（结合百分位数表可得出），这表示中间有近一半的学生的成绩分布在72.5分-87.5分之间。

以上就是关于SPSS探索性分析怎么做，SPSS探索性分析结果解读的全部内容。我们在进行探索性分析时，要根据数据特征选择参数方法，避免检验方法不匹配导致分析结果不准确。如果想要了解更多关于SPSS的相关内容，欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站。

作者：菜不菜