布相比较的量，峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同：峰度大于0表示比正 态分布高峰要更加陡峭，为尖顶峰：峰度小于0表示比正态分布的高峰要平坦，为平顶峰 具体的计算公式为 3.8.2SPSS中实现过程 研究问题 某班级40个学生的年龄分布如表37所示，试求学生年龄蜂度。 表37学生年龄 年 龄 人数 18 1 19 7 20 22 21 8 22 2 实现步骤 图3-14在Data菜单中选择“Weight Cases”命令 3.83结果和讨论 3.9偏度(Skewness) 3.91统计学上的定义和计算公式 定义：偏度也是描述数据分布形态的，它是描述某变量取值分布对称性的统计量。具体 的计算公式为 这个统计量是与正态分布相比较的量，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度x 相同：偏度大于0表示正偏差数值较大，为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边：偏度小 于0表示负偏差数值大，为负偏或左偏，有一条长尾拖在左边。而偏度的绝对值数值越大表 示分布形态的偏斜程度越大。 3.9.2SPSS中实现过程 研究问题 某班级41个学生的身高分布如表38所示，试求学生身高分布偏度。 表3.8学生身高 身高(cm) 人 数 165 1 168 7 170 22
布相比较的量，峰度为 0 表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于 0 表示比正 态分布高峰要更加陡峭，为尖顶峰；峰度小于 0 表示比正态分布的高峰要平坦，为平顶峰。 具体的计算公式为 3.8.2 SPSS 中实现过程 研究问题 某班级 40 个学生的年龄分布如表 3-7 所示，试求学生年龄峰度。 表 3-7 学生年龄 18 1 19 7 20 22 21 8 22 2 实现步骤 图 3-14 在 Data 菜单中选择“Weight Cases”命令 3.8.3 结果和讨论 3.9 偏度（Skewness） 3.9.1 统计学上的定义和计算公式 定义：偏度也是描述数据分布形态的，它是描述某变量取值分布对称性的统计量。具体 的计算公式为 这个统计量是与正态分布相比较的量，偏度为 0 表示其数据分布形态与正态分布偏度 x 相同；偏度大于 0 表示正偏差数值较大，为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边；偏度小 于 0 表示负偏差数值大，为负偏或左偏，有一条长尾拖在左边。而偏度的绝对值数值越大表 示分布形态的偏斜程度越大。 3.9.2 SPSS 中实现过程 研究问题 某班级 41 个学生的身高分布如表 3-8 所示，试求学生身高分布偏度。 表 3-8 学 生 身 高 cm 165 1 168 7 170 22
173 175 180 实现步骤 图3-l7“Frequencies Statistics”对话框（九） 3.9.3结果和讨论 3.10标准化乙分数及其线性转换 3.10.1统计学上的定义和计算公式 3.10.2SPSS中实现过程 研究问题1 求某班级学生数学成绩的乙分数，数据如表31所示。 实现步骤 图3-18“Descriptives”对话框（二） 图3-19“Descriptives:Options'”对话框（二） 图3-20数据编辑窗口 研究问题2 从图3-20中可以看到学生数学成绩的Z分数有正有负，而且小数点位数较多，因 此可以把它线性转换为T分数。 实现步骤 图3-21在菜单中选择“Compute Variable”命令 图3-22“Compute Variable”对话框 图3-23“Compute Variable:Type”对话框 图3-24数据编辑窗口 3.10.3结果和讨论 从Z分数（图3-20）和T分数（图3-24）的结果中可以看出此班级学生数学成绩的T 分数比之前的Z分数简洁多了，比较起来一目了然。 3.11探素分析 3.11.1统计学上的定义和计算公式 定义：调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索分析。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细 致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 1.探索分析的内容包括下面几个方面 检查数据是否有错误：过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据
173 8 175 2 180 1 实现步骤 图 3-17 “Frequencies:Statistics”对话框（九） 3.9.3 结果和讨论 3.10 标准化 Z 分数及其线性转换 3.10.1 统计学上的定义和计算公式 3.10.2 SPSS 中实现过程 研究问题 1 求某班级学生数学成绩的 Z 分数，数据如表 3-1 所示。 实现步骤 图 3-18 “Descriptives”对话框（二） 图 3-19 “Descriptives：Options”对话框（二） 图 3-20 数据编辑窗口 研究问题 2 从图 3-20 中可以看到学生数学成绩的 Z 分数有正有负，而且小数点位数较多，因 此可以把它线性转换为 T 分数。 实现步骤 图 3-21 在菜单中选择“Compute Variable”命令 图 3-22 “Compute Variable”对话框 图 3-23 “Compute Variable：Type”对话框 图 3-24 数据编辑窗口 3.10.3 结果和讨论 从 Z 分数（图 3-20）和 T 分数（图 3-24）的结果中可以看出此班级学生数学成绩的 T 分数比之前的 Z 分数简洁多了，比较起来一目了然。 3.11 探 索 分 析 3.11.1 统计学上的定义和计算公式 定义：调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索分析。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细 致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 1．探索分析的内容包括下面几个方面 检查数据是否有错误：过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据