打开本章数据文件 dist—norm.sav。选择［转换］-计算变量，在数据视图中生成一个新变量dist01。通过图表构建程序绘制dist01的折线图，选择［转换］—［计算变量］，创建新变量density01，选择［图形］—［图表构建程序］
下面我们应用spss的PDF函数计算相应于x取值的精确密度函数值，记为变量ExactDens01，重复上述过程，生成另外不同分布下的密度函数值变量，N（1,1）的密度函数值为“ExactDens11”，N（0.3）的密度函数值“ExactDens03”
选择［图形］—［旧对话框］—线图，选择“多线线图”，在图表中的数据为框中勾选 个案值选项，单击定义按钮，
单击［确定］按钮，得到密度函数曲线图，从3个分布的密度函数曲线图可知，N（0.1）的密度函数图向右平移一个单位即为N（1.1）的密度函数曲线，因此，N（0.1）和N（1.1）图形形状完全一样。而（0.3）则扁平许多，尾部比N（0.1）和N（1.1）大许多，这说明较大值和较小值出现的概率比较高。
我们把观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布。
打开本章数据GSS2004.sav，选择—分析—频率 ，单击图表在图表中选择条形图，在图表值框中选择百分比。
单击继续按钮 ，返回频率，单击确定按钮，
由于样本选择的随机性 ，样本统计量也是随机变量 不同的样本，样本统计量的取值也可能不同，考虑样本均值，它取决于样本的n个观测值，不同的样本可能有不同的观测值，样本均值也可能不同。选择—打开—语法，选择Ssmple80.sps然后选择［运行］—［全部］，在数据编辑器中，将生成80个新的变量，分别为X1,X2,…X80.
把新生成的数据文件保存为Ssmple80，sav，选择［分析］—［描述统计］—描述。
单击选择按钮得到选择单击继续，返回描述性对话框单击确定，这里，我我们考察上述80个变量的均值的情况。然后把他们复制到一个新的spss数据文件中。变量命名为means，该数据文件保存为Sample-means,sav.绘制变量means的带有正态曲线的直方图。