Как создать и интерпретировать гистограмму в IBM SPSS

Отредактировано 19 Несколько часов назад от ExtremeHow Редакционная команда

IBM SPSSГистограммаВизуализация данныхСтатистикаWindowsMacИсследованиеПрограммное обеспечениеАкадемическийОбразованиеБизнес

IBM SPSS Statistics, часто называемый SPSS, представляет собой обширный программный пакет, используемый для анализа данных. Одним из самых простых, но мощных графических представлений, которые можно создать в SPSS, является гистограмма. Гистограмма предоставляет визуальную интерпретацию числовых данных, отмечая количество точек данных, которые находятся в пределах диапазона значений. Этот диапазон значений известен как бины или интервалы. Гистограммы являются важными инструментами для понимания распределения точек данных и широко используются в статистике для визуализации данных.

Понимание гистограммы

Прежде чем углубиться в специфику создания гистограммы с использованием IBM SPSS, давайте подробнее рассмотрим, что такое гистограмма и почему она важна.

Гистограмма — это тип гистограммы, который показывает частотное распределение набора непрерывных или дискретных данных. Данные делятся на интервалы, известные как бины, и высота каждой полосы показывает количество точек данных или частоту данных в этом интервале. В отличие от диаграмм, сравнивающих категории, гистограммы показывают распределение числовых данных по непрерывному интервалу или фиксированному периоду времени.

Основные компоненты гистограммы включают:

• Бины/Интервалы: Это последовательные, неперекрывающиеся интервалы переменной. У каждого бина есть верхняя и нижняя границы.
• Частота: Количество точек данных, которые попадают в каждый бином.
• Полосы: вертикальные прямоугольники, где высота каждой полосы соответствует частоте точек данных в каждом бином.
• Горизонтальная ось (x-ось): Представляет интервалы или бины данных.
• Вертикальная ось (y-ось): Представляет частоту данных.

Важность гистограммы

Гистограммы полезны, потому что они предоставляют визуальное резюме больших наборов данных. Они помогают нам:

• Понять центральную тенденцию, разброс и форму распределения данных.
• Идентифицировать исключения или необычные наблюдения в данных.
• Анализировать асимметрию и эксцесс данных.
• Определить, следуют ли данные нормальному распределению или какому-либо другому узнаваемому паттерну.

Теперь, после того как мы поняли, что такое гистограмма, давайте научимся строить и интерпретировать гистограмму с использованием IBM SPSS.

Создание гистограммы в IBM SPSS

Создание гистограммы в SPSS — это простой процесс, который обычно включает следующие шаги:

Шаг 1: Ввод данных

Для создания гистограммы вам сначала нужен набор данных. Вы можете вводить данные непосредственно в SPSS или импортировать данные из различных источников, таких как Excel, файлы CSV или базы данных.

Например, давайте рассмотрим простой пример, где у нас есть набор данных с оценками студентов на математическом тесте. Набор данных может выглядеть так:

• Оценка: 45, 67, 89, 45, 69, 70, 72, 89, 94, 56, 78, 61, 80

Шаг 2: Доступ к меню графиков

Как только ваши данные будут готовы, выполните следующие шаги, чтобы подготовить гистограмму:

1. Откройте IBM SPSS и загрузите свой набор данных.
2. Нажмите на меню Графики на верхней панели инструментов.
3. Выберите Конструктор диаграмм из выпадающего меню. Откроется новое диалоговое окно для создания диаграммы.

Шаг 3: Создание гистограммы

Внутри Конструктора диаграмм вы найдете различные типы диаграмм, из которых можно выбрать. Чтобы создать гистограмму:

1. В диалоговом окне конструктора диаграмм перейдите на вкладку Галерея. Здесь вы увидите различные типы диаграмм, которые можно создать.
2. Выберите Гистограмма из списка опций.
3. Перетащите значок гистограммы в область холста, где написано "Перетащите диаграмму сюда, чтобы начать".
4. Теперь укажите переменную данных для гистограммы. Перетащите интересующую вас переменную (например, оценку) из списка переменных и поместите ее в поле X-оси в области предварительного просмотра диаграммы.

Шаг 4: Настройка гистограммы

На этом этапе вы можете настроить внешний вид своей гистограммы, если хотите. Вы можете изменить ширину бинов, стиль осей, заголовок, метки и другие элементы, чтобы сделать диаграмму более информативной или визуально привлекательной. Хотя настройка является необязательной, это хорошая практика — убедиться, что ваша гистограмма эффективно передает историю данных.

Шаг 5: Подготовка гистограммы

Когда вы будете довольны своим выбором и настройками, нажмите кнопку ОК. SPSS создаст гистограмму и отобразит ее в Просмотре результатов.

Интерпретация гистограммы

Теперь, когда мы построили гистограмму, следующий шаг — интерпретировать ее. Вот ключевые аспекты, которые следует учитывать:

Форма распределения

Форма гистограммы может предоставить информацию о распределении данных:

• Нормальное распределение: Если данные симметрично распределены вокруг среднего значения, напоминая колоколообразную кривую, это указывает на нормальное распределение.
• Скошенное распределение: Если гистограмма показывает длинный хвост на одной стороне, это может быть либо положительная скошенность (правосторонняя скошенность), либо отрицательная скошенность (левосторонняя скошенность).
• Равномерное распределение: Данные равномерно распределены по диапазону, без явных пиков.
• Бимодальное/Многомодальное: Гистограмма отображает более одного пика, что указывает на наличие нескольких групп или кластеров в данных.

Форма и расположение пика

Пик или мода гистограммы показывает, что определенные данные встречаются чаще в конкретных интервалах. Это может свидетельствовать о самом распространенном диапазоне значений в ваших данных. Например, если мы видим пик в диапазоне оценок 70-79 в оценках студентов, это указывает на то, что этот диапазон оценок содержит больше студентов.

Распределение данных

Гистограммы также могут рассказывать о разбросе данных. Широкий разброс указывает на то, что наблюдаемые значения разбросаны и разнообразны, в то время как узкий разброс указывает на то, что значения плотно сгруппированы вокруг среднего значения. Эта информация может помочь оценить изменчивость или стационарность в наборе данных.

Наличие выбросов

Гистограммы могут помочь обнаружить выбросы. Это точки данных, которые значительно отклоняются от нормального паттерна данных, особенно если они попадают в интервалы, отличные от других.

Анализ пробелов и формирования кластеров

Пробелы или кластеры в пределах гистограммы могут указывать на деления в данных или наличие различных подгрупп. Идентификация этих вариаций может мотивировать на проведение дальнейшего статистического анализа или дополнительного исследования изменчивости данных.

Вывод

Использование IBM SPSS для создания и интерпретации гистограмм — это простой процесс, который предоставляет ценную информацию о ваших данных. Понимание основ гистограмм, включая способ их создания и оптимизации, позволяет визуально исследовать паттерны данных. Интерпретация гистограмм имеет решающее значение для выявления распределения данных, изменчивости, выбросов и многого другого. Как частый инструмент анализа данных, гистограммы предоставляют отличную отправную точку перед переходом к более сложным статистическим анализам.

В резюме, вы можете следовать приведенным шагам для создания и интерпретации гистограмм в SPSS, независимо от того, анализируете ли вы результаты опроса, научные данные или любой другой числовой набор данных. Эта возможность значительно расширяет ваш аналитический арсенал, позволяя принимать обоснованные, основанные на данных решения.

  Поделиться этой статьей

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете запросить обновление