SPSS:百分位数（spss百分位数法计算95%分位数不显示）
cac55 2024-10-11 11:06 127 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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