記述統計分析方法は、書籍の一般的な分布を要約するアプリケーションの分類、集計、グラフィックデータおよびインジケータの方法であり、推論統計分析法は、統計的ランダムサンプリング法の適用を介して行われ、サンプルデータに結論を得全体的なデータ解析。
サンプルデータに含まれる統計情報を融合する必要がある統計と抽象一般複合インジケータこれらの指標を与えるためにサンプルデータがデータと呼ばれている反映する記述統計機能は2つのカテゴリに分類され、このような中心位置データのクラスを表し、平均値、等の中央値は、すべての離散度データは約偏心の程度を測定するために使用されるなど、分散、標準偏差、範囲、のようにカテゴリを示しています。
与えられたクラスに対して、そのような周波数範囲内にある場合の数は、度数分布表を中心に入る棒グラフ、円グラフ、と呼ばれ、クラスのヒストグラムおよび症例数を集積症例数の比は、相対周波数解析と呼ば図。
周波数解析では、円グラフや棒グラフは、一般的にカテゴリ変数の数が少ないとカテゴリに適用可能な、カテゴリのより多くの数の場合は、ヒストグラムを選択することをお勧めします。
中央領域は、中央値、近い中央値に移動する傾向を意味連続変数および順序変数インデックスデータの位置統計は傾向は、平均中心であり記載されているように、記述統計データ分布の中心位置を参照するデータの集合であります質的変数と仕様データセンターの動向、専用モードの番号、モード、均質最後に五パーセント、。
昇順、得られたソート済みデータ列にわたる平均値算出部を除いで観察は、端部をオフと呼ばれています。
モードは、この反応の観測のセットの中心傾向、表示される値の最も頻繁に観測値です。
モードは、中央のエリアは一時的な定性的なデータに使用されているが、モードは、システムのデータに使用することができます。
今日のデータセンターのトレンド指標感が、例えば、平均的な家族の所得格差はほとんどの国、そして偉大な他の国における所得格差の間のギャップ場合は、決定を下すには十分ではなく、貧しい家庭がたくさんある、非常に裕福な家庭の多くもありますさて、どのような両国のも、中所得世帯まったく同じ収入、家族の収入はまだ異なっています。
観察者の、各観測値の分散度は、平均値と観測値の平均値との差からずれた場合であり、その大きさは、差は、個々のサイズの変化を説明するために使用することができるが、それは、分散液の全体的な程度の代表ではありません。
異なる試料間の平均の差の平均±標準誤差を測定するために、2つのサンプルの平均および標準誤差率との差がより小さい場合 - 二つ又は二以上、そこ二つの有意差を意味すると結論付け、したがって、と結論付けることができます2つの異なる全体からの二つのサンプル。
差は、測定スケールとあまりにも精通している、またはディメンションデータが同じでない場合、離散データサイズレベルの2つのグループは、2つの標準偏差の直接比較は、鋼の量の測定スケールの影響を排除する最初必要適切でない場合変動係数は、これらの効果のために行うことができます。
SPSSは、メニューの数は、身体分析因子分析、およびまた、子供記述統計のほとんどを生成することができ、他の多くのカスタム解析処理SPSSモジュール内の独立したサンプルのための分散テストの記述統計分析することができます。