在该对话框中，用户可以选择所要统计的统计量。对话框中各选项的具体意义如下：
（1）百分位值（Percentile Values）栏为复选项，在此栏中可选择多项。
四分位数（Quartile）
割点（Cut points）：选择此项，在后面的文本框中输入数值，假设为N（N为在2 100之间的整数），则计算并显示N分位数。
百分位数（Percentile(s)）：选择此项，在后面的文本框中输入数值，可以有选择地显示百分位数。在文本框中可以输入0到100之间的数，输入后，单击【添加】（Add）按钮，将对应的百分位数添加到方框内的列表框中，利用【更改】（Change）按钮和【删除】（Remove）按钮，可以对列表框中的选项进行修改和删除。
（2）离散（Dispersion）栏（复选项）：
标准差（Std Deviation） 最小值（Minimum）
方差（Variance） 最大值（Maximum）
范围（极差）（Range） 均值的标准误（S.E. Mean）
（3）集中趋势（Central Tendency）栏（复选项）：
均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、合计（Sum）。
\集中趋势\栏下方有一个\值为组的中点\（Values are group midpoints）复选框，如果假设数据已经分组，而且数据取值为初始分组的中点，选择此项，将计算百分位数统计和数据的中位数。
（4）分布栏（Distribution）（复选项）：
峰度（Kurtosis）、偏度（Skewness）。
用户在\频率：统计量\对话框中单击选中所要统计的统计量后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回主对话框。
单击【图表】（Charts）按钮，打开\频率：图表\（Frequencies：Charts）对话框，如图3-7所示。
在该对话框中，用户可以选择频数分析的图表类型。该对话框中各选项的具体意义如下：
（1）图表类型（Chart Type）（单选项）：无（None）（系统默认选项）、条形图（Bar charts）、饼形图（Pie charts）、直方图（Histograms）。
如果选择输出\直方图\，可以选择是否在输出的直方图中添加正态分布曲线。如果需要输出正态分布曲线，则可勾选\带正态曲线\（With normal curve）复选框。
（2）图表值（Chart Values）（单选项组）：可选择图形中分类值的表现形式。
频率（Frequencies）：如果图表类型是直方图，则直方图的纵轴为频数；如果图表类型是饼形图，则饼形图中每块表示属于该组观测值的频数。
百分比（Percentage）：如果图表类型是直方图，则直方图的纵轴为百分比；如果图表类型是饼形图，则饼形图中每块表示该组的观测量数占总数的百分比。
用户在\频率：图表\对话框中选择图表类型和图表分类值后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回主对话框。
单击【格式】（Format）按钮，打开\频率：格式\（Frequencies：Format）对话框，如图3-8所示。
在该对话框中，用户可以设置频率分布表的输出格式。对话框中各选项的意义如下：
（1）排序方式（Order by）栏：单选项组，用户可以选择频数分布表中数值及其对应频率的排列顺序。
按值的升序排序（Ascending values）：系统默认选项，频数分布表中将按照数值从小到大排列。
按值的降序排序（Descending values）：频数分布表中将按照数值从大到小排列。
按计数的升序排序（Ascending counts）：频数分布表中将按照计数从小到大排列。
按计数的降序排序（Descending counts）：频数分布表中将按照计数从大到小排列。
如果用户在\频率：图表\对话框中选择输出直方图，频数分布表将按照数值顺序排列。
（2）多个变量（Multiple Variables）栏：单选项组，当\频率（Frequencies）\主对话框的\变量\（Variable(s)）列表框中有多个变量时，利用\多个变量\栏可以设置表格的显示方式。
比较变量（Compare variables）：系统默认选项，SPSS将所有变量的描述统计的结果显示在同一张表格中，方便用户进行比较分析。
按变量组织输出（Organize output by variable）：SPSS将对应每个变量分别输出单独的描述统计表格。
在\频率：格式\对话框的底端，有一个\最大类别数\（Suppress tables with more than n categories）文本框。通过输入数值，确定频数表输出的方位，即输出数据的组数不得大于窗口中输入的数值。分类数最大参数的默认值是10。
用户在\频率：格式\对话框中进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回\频率\主对话框。一般情况下，对\频率：格式\对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。
单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到频数分布表、描述性统计分析输出表格和用户选择的对应的输出图形。
3.4 探索分析
探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。主要的分析如下：
（1）观察数据的分布特征：通过绘制箱锁图和茎叶图等图形，直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律，包括考察数据中是否存在异常值等。过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。寻找异常值，并分析原因，然后决定是否从分析中删除这些数据。因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大，不能真实地反映数据的总体特征。
（2）正态分布检验：检验数据是否服从正态分布。很多检验能够进行的前提即总体数据分布服从正态分布。因此，检验数据是否符合正态分布，就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。
（3）方差齐性检验：用Levene检验比较各组数据的方差是否相等，以判定数据的离散程度是否存在差异。例如在进行独立右边的T检验之前，就需要事先确定两组数据的方差是否相同。如果通过分析发现各组数据的方差不同，还需要对数据进行方差分析，那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。Levene检验进行方差齐性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。如果得到的显著性水平（Significance）小于0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。
探索分析的具体操作步骤如下：
打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【探索】（Explore）命令，SPSS将弹出\探索\（Explore）对话框，如图3-9所示。
在\探索\（Explore）对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击 按钮可选择一个或者几个变量进入右边的\因变量列表\（Dependent List）框、\因子列表\（Factor List）框和\标注个案\（Label Cases by）列表框。因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量，如雇员的ID等。例如，研究同一班级男生和女生的身高差距时，就可将\身高\