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偏度与峰度主要是来看分布是否对称和集中趋势高低等特征。偏度反映频数分布偏态方向和程度的测度。方向上来看，偏度分为左偏度和右偏度。峰度指的是频数分布曲线的高峰的形态。也就是反映曲线的尖削程度的测度。具体操作如下：在 SPSS 中计算各种指标的步骤为：1）打开数据。2 ） 选 择 Analyze=>Descriptives Statistics=>Descriptives?, 打 开Descriptives 主对话框。在主对话框左边列表中选定变量 X，单击按钮使之进入Variable(s)列表框。3）单击 Options?按钮，打开 Descriptives：Options 子对话框。选择均值（Mean）、总和（Sum）、标准差（Std. Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），选好后单击Continue 按钮返回 Descriptives 主对话框，再单击 OK 按钮即可得到各种统计量的计算结果。

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。

-0.114说明你的数据呈负偏态咯,但是这个系数没有显著性检验,你不知道到底偏度达到显著了没有,一般检验偏度是为了考察数据是否正态分布. 偏度系数在spss里面一般可以通过下面两种操作得到： 1、推荐你在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,不仅可以得到偏度系数,还可以了解数据是否正态,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值. 2、选择分析——描述统计——频率——统计量,在分布那一行下面勾选偏度,然后点击OK,就可以得到偏度系数

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。

spss偏度峰度说明了。1、看分布是否对称和集中趋势高低等特征。2、反映频数分布偏态方向和程度的测度。方向上来看，偏度分为左偏度和右偏度。3、频数分布曲线的高峰的形态。也就是反映曲线的尖削程度的测度。

spss偏度峰度说明什么 spss偏度和峰度偏度与峰度主要是来看分布是否对称和集中趋势高低等特征。偏度反映频数分布偏态方向和程度的测度。方向上来看,偏度

不是说偏度在那个范围就能判断其分布，需要用非参数检验，常用的检验有卡方检验、KS检验，KS检验的操作为：打开数据，选择analyze-nonparametric-1sample KS,然后选择你要检验的变量名到test variable list框中，在test distribution中选择要检验的分布，点击OK，得到结果。如果要用偏度的话，请使用亚科贝拉检验（JB检验）。

峰度和偏度怎么分析？峰度和偏度通常用于判断数据正态性情况，峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态（可通过直方图查看数据正态性情况）。如何快速得到峰度和偏度？使用SPSSAU进行演示：结果如下：所以该组数据的峰度为1.689偏度为-0.881。

目录（一）偏度 （1）定义 （2）图示 （3）公式（二）峰度 （1）定义 （2）图示 （3）公式 （三）spss操作及结果 （1）spss操作及结果（一）偏度（1）定义 描述数据分布形态的统计量。 （2）图示 正偏态（positively skewed）：偏度>0，数据左端有较多的极端值，数据均值左侧的离散程度强。均值M<中位数Md<众数Mo 负偏态（negatively skewed）：偏度<0，数据右端有较多的极端值，数据均值右侧的离散程度强。均值M>中位数Md>众数Mo（3）公式偏度系数（coefficient of skewness）：偏度绝对值越大表示数据分布偏斜程度越大 当观测数目N>200时，这个偏度系数的统计量g1才可靠。（二）峰度 （1）定义 描述总体中所有取值分布形态陡峭程度的统计量。（2）图示 峰度（kurtosis）： 峰度>0：低峰态 峰度<0：尖峰态 峰度=0：正态分布的峰度（3）公式 峰度系数（coefficient of kurtosis）：峰度绝对值越大，越陡峭；越小，越平缓。 当N>1000时，g2值才比较可靠。（三）spss操作及结果（1）spss操作及结果数据： 注：本次使用数据较少，结果并不可靠，参考过程即可spss操作：分析-描述统计-描述选入变量-选项-勾选峰度和偏度结果：偏度=-0.848<0，-0.848/0.309=-2.74>1.96，因此不服从正态分布，且为负偏态； 峰度=1.383>0，1.383/0.608=2.27>1.96，因此不服从正态分布，且为尖峰。感谢观看！

问卷内部一致性Cronbach信度系数α的取值范围到底是多大？课本上普遍认为α信度系数的值一般在0和1之间。但我们在实际应用当中却发现，有时a系数是一个负数，这是怎么回事呢？小兵特地找来“舍得的博客”一篇文章，分享给SPSS自学者们。我们先看α信度系数的计算公式：其中，K为量表中题项的总数。需要强调的是σ²x是总得分的方差，而不是总离差平方和。在方差分析中，总离差一定大于组内离差差；但是总得分方差却有可能小于题内方差。经过原作者“舍得”的计算，α值的理论区间应该是(-∞，1]。比如这两组数据：1、2、3、4、5与5，4，3，2，2。经计算两列数据的α信度系数为-40。如若不信，您大可打开spss自己算一算，消除一下疑虑，所谓实践出真知。大家注意看SPSS表格的备注语句：因为项间平均协方差为负，所有此值为负。这违反了可靠性模型假定。您可能需要检查项编码。难道专家教授们错了？几百万的莘莘学子又被忽悠了？其实，倒也是不。实际中α系数检测的是数据间的内部一致性。也就是说，在潜在的前提假设中，数据内部应该是基本一致的，行话就是正相关，所以范围通常在[0，1]之间。α值用来表示这些数据间一致程度。如果出现负值，则说明多列数据（方向）不一致。但是，-α值又不能简单地理解成内部不一致系数，因为α是专门为测量一致性而设置的，α只在表示一致性上有意义，或者可以说成是只在α值大于0时才有意义。当多列数据的之间不是正相关时，总得分方差σ²x可能小于题内方差∑σ²i，所以负值就会出现。只是相关系数用于测量两变量之间的关系，而α系数可用于测量多个变量。信度检验测量的是可靠性。实际的问卷调查中，一般用a系数检验数据内部的一致性！但是，检验的前提是数据内部应该是一致的，或者理论上是一致的。比如：做一项教室卫生程度的调查，地板、桌子、玻璃，理论上洁净程度应该一致，要么都脏，要么都干净。所以可以用α系数测度内部的一致性。但是如果内部本来就不一致，检验将没有意义。比如清洁员只打扫了地板、抹桌子，却忘记了擦玻璃。那么地板和桌子可能一尘不染，但是玻璃却会满脸污脏。面对这样的事实，计算出来的a信度系数，就可能是负值了。所以，当a系数为负时，也不必大惊小怪。这可能反映了数据内部本身的不一致，但更可能的是你忘记把调查中的反向问题正向化了。最后总结一句：仔细检查自己量表数据，看看有没有反向计分题，在开始信效度分析之前，首先将反向计分题正向化处理（如果有的话）。

SPSSAU提供了三种相关系数，分别是Pearson、Spearman，Kendall相关系数：如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。

可以。奇异值分解是一种矩阵因子分解的方法，在主要成分分析和潜在语义分析都会用到这一个重要的工具。奇异值分解中特征值分解得到的矩阵是一个对角矩阵，里面的特征值是由大到小排列的，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个矩阵变化方向。但是特征值分解的局限，就是不变化矩阵必须是方阵，对于非方阵而言，就只能进行奇异值分解。

spss中的“原假设”源于统计学的原假设思想，是统计学的一种共识，一种约定俗成的概念。作为一个应用软件，spss更侧重应用操作，而非理论解释，自然也就不会再去和教科书争着抢着解释什么是原假设。 如果你对于”原假设“有不解之处，建议你找一本《统计学原理》学学，既能系统学习知识，也可以提升看问题的深度。

这两个问题都不是原假设。统计中多元线性回归的原假设是这两组变量有相关关系。

拉姆达.lambda:希腊字母表的第11个字母,读音:英 [_l_md_];美 [_l_md_]“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。

按照如下方法计算请依次点击：转换—计算变量—输入目标变量—在“函数组”中选择“算数”—在“函数和特殊变量”中双击选择“Lg10”或者“Ln”—拖入要转换的变量—确定

把这五个选项分别存成五个变量，然后用SPSS的多选题分析模块来完成。在分析菜单的倒数第二个。你可以试试。

多分类无序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--多分类。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。?3.设置因变量参考水平4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

多分类无序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--多分类。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置因变量参考水平4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴