15.1 DESCRIPTIVES

DESCRIPTIVES
        /VARIABLES=var_list
        /MISSING={VARIABLE,LISTWISE} {INCLUDE,NOINCLUDE}
        /FORMAT={LABELS,NOLABELS} {NOINDEX,INDEX} {LINE,SERIAL}
        /SAVE
        /STATISTICS={ALL,MEAN,SEMEAN,STDDEV,VARIANCE,KURTOSIS,
                     SKEWNESS,RANGE,MINIMUM,MAXIMUM,SUM,DEFAULT,
                     SESKEWNESS,SEKURTOSIS}
        /SORT={NONE,MEAN,SEMEAN,STDDEV,VARIANCE,KURTOSIS,SKEWNESS,
               RANGE,MINIMUM,MAXIMUM,SUM,SESKEWNESS,SEKURTOSIS,NAME}
              {A,D}

DESCRIPTIVES 规程读取活动数据集，并输出用户所请求的线性描述性统计量。此外，它还可以选择性地计算 Z 分数。

VARIABLES 子命令是必需的，它指定要分析的变量列表。关键字 VARIABLES 是可选的。

所有其他子命令都是可选的：

MISSING 子命令决定对缺失变量的处理。如果设置为 INCLUDE，则用户缺失值被包含在计算中。如果设置为 NOINCLUDE（默认值），则用户缺失值被排除。如果设置为 VARIABLE，则缺失值按变量逐个排除；如果设置为 LISTWISE，则只要该个案中任何值为系统缺失（或在 INCLUDE 设置时为用户缺失）值，整个个案就被排除。

FORMAT 子命令没有效果。接受它是为了向后兼容。

SAVE 子命令使 DESCRIPTIVES 为所有指定变量计算 Z 分数。这些 Z 分数被保存到新变量中。变量名的生成方式是：先尝试原变量名前加 Z 并截断到最多 8 个字符，然后依次尝试 ZSC000 到 ZSC999、STDZ00 到 STDZ09、ZZZZ00 到 ZZZZ09、ZQZQ00 到 ZQZQ09。此外，也可以在变量列表的 VARIABLES 上，通过在每个变量后加括号来显式指定 Z 分数变量名。计算 Z 分数时，PSPP 忽略 TEMPORARY，将临时变化视为永久。

STATISTICS 子命令指定要显示的统计量：

ALL

以下所有统计量。

MEAN

算术平均值。

SEMEAN

均值的标准误。

STDDEV

标准差。

VARIANCE

方差。

KURTOSIS

峰度及峰度的标准误。

SKEWNESS

偏度及偏度的标准误。

RANGE

极差。

MINIMUM

最小值。

MAXIMUM

最大值。

SUM

总和。

DEFAULT

均值、均值的标准差、最小值、最大值。

SEKURTOSIS

峰度的标准误。

SESKEWNESS

偏度的标准误。

SORT 子命令指定统计量应如何排序。大多数可能的值应当不言自明。NAME 使统计量按名称排序。默认情况下，统计量按它们在 VARIABLES 子命令上指定的顺序列出。A 和 D 设置分别要求升序或降序排序。

15.1.1 Descriptives 示例

physiology.sav 文件包含一组样本人群的多种生理数据。对变量 height 和 temperature 运行 DESCRIPTIVES 命令并使用默认选项，可以查看这两个变量的简单线性统计量。在示例 15.1 中，这些变量在 VARIABLES 子命令上指定，并使用了 SAVE 选项，以请求计算 Z 分数。

命令完成后，本示例再次运行 DESCRIPTIVES，这次针对 zheight 和 ztemperature 变量，它们是由第一个 DESCRIPTIVES 命令生成的两个归一化（Z 分数）变量。

get file='physiology.sav'.  descriptives         /variables = height temperature         /save.  descriptives         /variables = zheight ztemperature.

示例 15.1： 运行两个 DESCRIPTIVES 命令，其中一个带有 SAVE 子命令

截图 15.1： 选入了两个变量及 Z 分数选项的 Descriptives 对话框

在结果 15.1 中，我们可以看到每个变量都有 40 个有效数据，且没有缺失值。height 和 temperature 的均值分别为 16677.12 和 37.02。temperature 的描述性统计量看起来是合理的。但 height 的标准差异常高，最小值也低得可疑。这是由于数据中的一个录入错误（参见 识别不正确的数据）所致。

在第二个 Descriptive Statistics 命令中，可以看到两个 Z 分数变量的均值和标准差分别为 0 和 1。所有 Z 分数统计量都应具有这些性质，因为它们是原始分数的归一化版本。

	N	Mean	Std Dev	Minimum	Maximum
Source	Target
Height in millimeters	Zheight
Internal body temperature in degrees Celcius	Ztemperature
Height in millimeters	40	1677.12	262.87	179	1903
Internal body temperature in degrees Celcius	40	37.02	1.82	32.59	39.97
Valid N (listwise)	40
Missing N (listwise)	0
	N	Mean	Std Dev	Minimum	Maximum
Z-score of Height in millimeters	40	1.93E-015	1.00	-5.70	.86
Z-score of Internal body temperature in degrees Celcius	40	1.37E-015	1.00	-2.44	1.62
Valid N (listwise)	40
Missing N (listwise)	0

结果 15.1： 包含两个归一化变量（Z 分数）的描述性统计量