15.11 MEANS

MEANS [TABLES =]
      {var_list}
        [ BY {var_list} [BY {var_list} [BY {var_list} … ]]]

      [ /{var_list}
         [ BY {var_list} [BY {var_list} [BY {var_list} … ]]] ]

      [/CELLS = [MEAN] [COUNT] [STDDEV] [SEMEAN] [SUM] [MIN] [MAX] [RANGE]
        [VARIANCE] [KURT] [SEKURT]
        [SKEW] [SESKEW] [FIRST] [LAST]
        [HARMONIC] [GEOMETRIC]
        [DEFAULT]
        [ALL]
        [NONE] ]

      [/MISSING = [INCLUDE] [DEPENDENT]]

你可以使用 MEANS 命令计算算术均值及类似统计量，既可以对整个数据集计算，也可以对数据的类别计算。

该命令最简单的形式为

MEANS v.

它计算 v 的均值、计数和标准差。如果指定一个分组变量，例如

MEANS v BY g.

则计算按 g 分组后 v 的均值、计数和标准差。除了均值、计数和标准差，你也可以指定你感兴趣的统计量：

MEANS x y BY g
      /CELLS = HARMONIC SUM MIN.

此示例计算按 g 分组的 x 和 y 的调和均值、总和和最小值。

CELLS 子命令指定要计算哪些统计量。可用的统计量有：

• MEAN 算术均值。
• COUNT 取值的计数。
• STDDEV 标准差。
• SEMEAN 均值的标准误。
• SUM 取值的总和。
• MIN 最小值。
• MAX 最大值。
• RANGE 最大值与最小值之差。
• VARIANCE 方差。
• FIRST 类别中的第一个值。
• LAST 类别中的最后一个值。
• SKEW 偏度。
• SESKEW 偏度的标准误。
• KURT 峰度。
• SEKURT 峰度的标准误。
• HARMONIC 调和均值。
• GEOMETRIC 几何均值。

此外，还识别三个特殊关键字：

• DEFAULT 等同于 MEAN COUNT STDDEV。
• ALL 计算上述所有统计量。
• NONE 不计算任何统计量（仅显示摘要）。

可以在单个命令中指定多个_表_（table）。每个表以‘/’分隔。例如

MEANS TABLES =
      c d e BY x
      /a b BY x y
      /f BY y BY z.

包含三个表（‘TABLE =’是可选的）。第一个表有三个因变量 c、d 和 e，以及一个分类变量 x。第二个表有两个因变量 a 和 b，以及两个分类变量 x 和 y。第三个表有一个因变量 f，以及一个由 y 和 z 组合形成的分类变量。

默认情况下，只有在计算直接涉及的任何变量遇到缺失值（系统缺失或用户缺失）时，才会将该值从分析中省略。此行为可以通过 /MISSING 子命令修改。有三种可能的选项：TABLE、INCLUDE 和 DEPENDENT。

/MISSING = INCLUDE 表示因变量或分类变量中的用户缺失值应按其表面值对待，而不被排除。

/MISSING = DEPENDENT 表示因变量中的用户缺失值应按其表面值对待，但是具有分类变量用户缺失值的个案应从计算中省略。

15.11.1 Example Means

repairs.sav 数据集包含由不同工厂生产、并在不同操作条件下试验的一组样本的平均故障间隔时间（mtbf）。由于分类变量有四种组合，仅通过查看数据列表，很难看出每个类别的分数如何变化。示例 15.4 展示了一种更易于理解的 mtbf 列表化方式。

get file='repairs.sav'.  means tables = mtbf       by factory by environment.

Example 15.4: 对 mtbf 分数按 factory 和 environment 类别运行 MEANS

结果如 Result 15.3 所示。所示数字表示每个类别的均值、标准差和样本数。然而，这些数字并未表明结果是否在统计上显著。要做到这一点，你需要根据所检验的假设，使用 ONEWAY、GLM 或 T-TEST 过程。

	N	Percent	N	Percent	N	Percent
	Cases
	Included	Excluded	Total
mtbf * factory * environment	30	100.0%	0	.0%	30	100.0%
Manufacturing facility	Operating Environment	Mean	N	Std. Deviation
0	Temperate	7.26	9	2.57
Tropical	7.47	7	2.68
Total	7.35	16	2.53
1	Temperate	13.38	6	7.77
Tropical	8.20	8	8.39
Total	10.42	14	8.26
Total	Temperate	9.71	15	5.91
Tropical	7.86	15	6.20
Total	8.78	30	6.03

Result 15.3: 按 factory 和 environment 分类的 mtbf

注意，可以计算统计量的变量数量没有限制，每层分类变量的数量没有限制，层的数量也没有限制。但是，对大量变量运行 MEANS，或使用包含大量不同取值的分类变量，可能会导致极其庞大的输出，难以解释。因此，你应该仔细考虑选择哪些变量参与分析。