spss离散值怎么处理
spss偏度标准误差代表什么？
spss偏度标准误差代表什么？
这个不是SPSS要区分的，而是统计概念需要区分的，简单地说： 标准差 就是一次抽样中个体分数间的离散程度，反映了个体分数对样本均值的代表性； 标准误则是多次抽样中样本均值间的离散程度，也就是多个平均值的标准差，反映了样本均值对总体均值的代表性。
如何对spss输出的四分位数结果进行解读？
四分位数：将所有数值按大小顺序排列并分成四等份，处于三个分割点位置即为四分位数。
Q1下四分位数，即第25百分位数； Q2中位数，即第50百分位数； Q3上四分位数，即第75百分位数。通过Q1，Q2，Q3比较，分析其数据变量的趋势。可四分位数绘制成箱线图，所谓箱线图就是由数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数绘制的一个箱子和两条线段的图形，箱线图直观地反映出一组数据的分布特征，并进行多组数据的分析比较。四分位数还可用于四分位数间距Q Q3－Q1的计算，四分位数间距常用于描述偏态频数分布以及分布的一端或两端无确切数值资料的离散程度，其数值越大，变异度越大，反之，变异度越小。由于四分位数间距不受两端个别极大值或极小值的影响，因而四分位数间距较全距稳定，但仍未考虑全部观察值的变异度。
spss回归分析得到的标准化系数和非标准化系数一样，是不是说明数据有？
应该使用非标准化系数。 原因：
1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性，只有标准化了，才能进行重要性对比。故，比较重要性时用标准化系数，做实际的预测，应该用非标准化系数。
2、需要注意的是，标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性。相对重要性，与某一特定的情况下，自变量间的离散程度有关。 故，标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。数据的情况千差万别，变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况。