1、描述性统计分析为简化起见,我们在企业净资产收益率中只分析一个变量:身高(1)数据的频数分析 用SPSS软件的频数分析可以很容易地画出一个变量的频数图:频数图表明:大部分学生的身高集中在160-170之间(2)数据的集中趋势分析 利用SPSS的描述性统计分析,计算企业的净资产收益率的平均值、中位数和众数: 身高N 40 Mean 165.18Median 165.5Mode 168共有40名学生被调查者参与了全国的平均身高的调查;身高均值(Mean)165.18、中位数(Median)165.5、众数(Mode)168;总体满意度均值、中位数、众数,与前面的频数分析结果差异很小。 (3)数据的离
2、散程度和分布分析: 同样利用SPSS软件的描述性统计分析,可以得出企业的净资产收益率的离散程度和分布指标: 身高N 40 Std. Deviation 5.835Variance 34.046Skewness 0.098Kurtosis 0.401 身高的标准差(Std. Deviation) 5.835、方差(Variance)34.046;“身高”标准差5.835、方差34.046,说明不同样本对变量打分的差异程度很大。“身高”变量的偏度(Skewness)0.098,右偏;峰度(Kurtosis)0.401,尖顶峰度;“身高”变量偏度0.098、峰度0.401,说明数据不符合正态分布 (注:专业文档是经验性极强的领域,无法思考和涵盖全面,素材和资料部分来自网络,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注)