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SPSS:百分位数(spss百分位数法计算95%分位数不显示)

cac55 2024-10-11 11:06 120 浏览 0 评论

今天有位B超医生问“统计学里的第95个百分位数怎么理解?”。

百分位数(Percentile(s)),就是指将n个观测值从小到大依次排列后,对应于x%位的数值,可用Px表示。举个简单例子,假如中山医91级共有100个学生,把成绩从低到高排列,那么成绩排在第5的数值(即倒数第五)就是第5百分位数(P5),而排在第95的数值(即第五名)的就是第95百分位数。同样道理,假如有200名学生,从最低分往最高分排,排在第10位的成绩就是P5,在第190位的就是P95。常用的百分位数有P2.5与P97.5、P50(中位数)、P5、P95和四分位数。

四分位数(Quartiles),四分位数是将样本分成四个相等部分的值。包括:第1四分位数(也称下四分位数,P25)、第2四分位数(即中位数,P50)与第3四分位数(也称上四分位数,P75)。利用四分位数,可以快速评估数据集的展开和集中趋势。

四分位数间距(Q)为P75与P25之差,同类资料比较,Q越大意味着数据间变异越大。Q可用于各种分布的资料,特别是服从偏斜分布的资料,常把中位数和Q结合起来描述变量的平均水平和变异程度。与极差相比,Q较稳定,受两端极大或极小数据的影响小,但仍未考虑数据中每个观测值的离散程度。

中位数(Median),即P50,是指将原始观测值按大小排列后,位次居中的数值。理论上,大于和小于该值的个案数各占一半。由于中位数不是利用全部观测值计算出来的,它只与位次居中的观测值大小有关,因此不受分布两端特大或特小值的影响。对于分布末端无确定值的资料,不能直接计算平均值和几何平均数时,亦可计算中位数。

在临床上,对于服从正态分布的资料,我们可以将P2.5~P97.5作为正常范围的参考值,对于服从偏态我们可以将P5或P95作为正常范围的参考值。可能有人问,如果我有很多数值,一个个排位不是很累吗?其实借助统计工具,我们可以很简单的求出任意的百分位数。

1)建立数据文件frequen1.sav,变量为x(胆固醇)

2)选择【分析(Analyze)】→【描述统计(Descriptive Statistics)】→【频率(Frequencies)...】,打开频率(Frequencies)主对话框。

将x(胆固醇)选入变量(Variable(s)列表中。

3)单击【Statistics...】,打开统计(Statistics)对话框。

选择四分位数(Quartiles百分位数(Percentile(s),并在百分位数(Percentile(s)框中分别输入2.5、5、95、97.5后单击【添加】按钮,将上述数字添加到列表框中。

4)单击【继续】→【确定】,就可以得到结果啦。哇塞,一秒钟不用就出来了,原来结果是中文的……

为了显示俺有文化,我要看英文的也可以,萌萌哒的~

写到这里,楼主偷着乐,91级共有480人,成绩虽然进不了P2.5之前,但怎么也在P25之前呀,那些P97.5后的成绩都是不正常的,嘻嘻嘻……

【作者介绍】李志辉,长期从事各类统计软件应用研究,主编或参编SPSS、MINITAB、STATISTICA多个统计软件教材共8本。代表作:电子工业出版社《SPSS常用统计分析教程(SPSS 22.0中英文版)(第4版)》(2015年)。

关注微信订阅号“一起学统计工具"(原名:一起学SPSS)后,回复关键词SPSS,可获取一起学统计工具学习资源包下载地址。

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