Spss에서 변수에 대한 기술 통계를 계산하는 방법

데이터 세트를 이해하는 가장 좋은 방법은 데이터 세트의 변수에 대한 기술 통계를 계산하는 것입니다. 기술통계에는 세 가지 일반적인 형태가 있습니다.

1. 요약 통계 – 단일 숫자를 사용하여 변수를 요약하는 숫자입니다. 예로는 평균, 중앙값, 표준 편차, 범위 등이 있습니다.

2. 테이블 – 테이블은 데이터가 어떻게 배포되는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 특정 범위 내에 얼마나 많은 데이터 값이 속하는지 알려주는 빈도표가 있습니다.

3. 차트 – 데이터를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들면 히스토그램이 있습니다.

이 자습서에서는 SPSS에서 변수에 대한 기술 통계를 계산하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 기술통계

특정 학급의 20명의 학생에 대한 4개의 변수가 포함된 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

• 시험 결과
• 공부하는 데 소요된 시간
• 준비 시험 합격
• 현재 수업 성적

다음은 이러한 네 가지 변수 각각에 대한 기술 통계를 계산하는 방법입니다.

요약 통계

각 변수에 대한 요약 통계를 계산하려면 분석 탭을 클릭한 다음 기술 통계 , 기술을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 4개의 변수를 각각 변수(들)이라고 표시된 영역으로 드래그합니다. 원하는 경우 옵션 버튼을 클릭하고 SPSS가 계산할 특정 기술 통계를 선택할 수 있습니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

확인을 클릭하면 각 변수에 대해 다음과 같은 기술 통계를 표시하는 표가 나타납니다.

점수 변수에 대해 이 표의 숫자를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• N: 총 관측치 수입니다. 이 경우에는 20개가 있습니다.
• 최소값: 시험 점수의 최소값입니다. 이 경우에는 68입니다.
• 최대값: 시험 점수의 최대값입니다. 이 경우에는 99입니다.
• 평균: 시험의 평균 점수입니다. 이 경우에는 82.75입니다.
• 기준. 편차: 시험 점수의 표준 편차입니다. 이 경우에는 8,985입니다.

이 표를 통해 각 변수의 범위(최소값과 최대값 사용), 각 변수의 중심 위치(평균 사용), 각 변수에 대한 값의 분포(표준편차 사용)를 빠르게 이해할 수 있습니다.

테이블

각 변수에 대한 빈도표를 생성하려면 분석 탭을 클릭한 다음 기술 통계 , 빈도를 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 각 변수를 변수(Variable(s))라고 표시된 상자로 드래그합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

각 변수에 대한 빈도표가 나타납니다. 예를 들어 가변 시간 에 대한 내용은 다음과 같습니다.

표를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 첫 번째 열에는 시간 변수에 대한 각 고유 값이 표시됩니다. 이 경우 고유값은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 16입니다.
• 두 번째 열에는 각 값의 빈도가 표시됩니다. 예를 들어, 값 1은 1번 나타나고, 값 2는 4번 나타나는 식입니다.
• 세 번째 열에는 각 값의 백분율이 표시됩니다. 예를 들어 값 1은 데이터 세트에 있는 모든 값의 5%를 나타냅니다. 값 2는 데이터 세트에 있는 모든 값의 20%를 나타냅니다.
• 마지막 열에는 누적 백분율이 표시됩니다. 예를 들어 값 1과 2를 합하면 전체 데이터 세트의 25%를 나타냅니다. 1, 2, 3 값은 데이터 세트의 총 60%를 나타냅니다.

이 표는 각 변수에 대한 데이터 값의 분포에 대한 좋은 아이디어를 제공합니다.

제도법

그래프는 또한 데이터 세트의 각 변수에 대한 데이터 값의 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 수행하는 데 가장 널리 사용되는 차트 중 하나는 히스토그램입니다.

데이터 세트의 특정 변수에 대한 히스토그램을 생성하려면 차트 탭을 클릭한 다음 차트 작성기 를 클릭하세요 .

나타나는 새 창의 “다음에서 선택” 패널에서 히스토그램을 선택합니다. 그런 다음 첫 번째 히스토그램 옵션을 기본 편집 창으로 드래그합니다. 그런 다음 관심 변수를 x축으로 끌어 놓습니다. 이 예에서는 점수를 사용하겠습니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

확인을 클릭하면 변수 점수 값의 분포를 표시하는 히스토그램이 나타납니다.

히스토그램은 시험 점수의 범위가 65에서 100 사이이며 대부분의 점수가 70에서 90 사이임을 보여줍니다.

또한 이 프로세스를 반복하여 데이터세트의 다른 각 변수에 대한 히스토그램을 만들 수도 있습니다.