某企业106名员工月工资数据如表4‐8所示，采用SPSS软件对工资数据的分布特征进行分析步骤如下：
表4‐8 某企业员工月工资数据 单位：元
（1）单击“分析”→“描述分析”→“频率”，系统弹出一个对话框，如图4‐3所示。
图4‐3 “频率”对话框
（2）把“月工资”选入变量框，单击“统计量”选项，弹出如图4‐4所示对话框，选择需要输出的集中趋势、离散程度和分布指标，如图4‐4所示，点击“继续”。
图4‐4 “频率：统计量”对话框
（3）在“频率”对话框界面，点击“确定”。输出结果如图4‐5所示。
图4‐5 描述分析输出结果
【本章小结】
本章介绍了数据集中趋势的度量、离散程度的度量、偏态与峰态的度量、使用SPSS软件对数据分布特征进行分析的基本步骤等内容。
集中趋势反映的是一组数据向某一中心值靠拢的倾向，集中趋势的度量指标主要为平均数、众数和中位数。
离散程度反映的是各变量值远离其中心值的程度，描述数据离散程度的测度值主要有异众比率、四分位差、方差和标准差等。
集中趋势和离散程度反映了数据分布的形状是否对称、偏斜的程度以及扁平程度等。偏态是对分布偏斜方向和程度的测度。峰度是对分布集中趋势高峰形状的测度。
复习思考题
1．应该从哪些方面对数据的分布特征进行描述？
2．简述班级均值、众数、众位数的特点和应用场合。
3．简述极差、四分位差、方差或标准差的适用场合。
4．什么是离散系数？它适用于什么场合？
5．什么是偏态系数和峰态系数？如何应用这两个数据描述数据分布特征？
6．什么是标准分数？有什么用途？
7．如何使用SPSS软件进行数据的描述性分析？
案例分析
案例一：股票投资的收益与风险
在金融证券领域，一项投资的预期收益率的变化通常用该项投资的风险来衡量。预期收益率的变化越小，投资风险越低；预期收益率的变化越大，投资风险就越高。图4‐6的两个直方图，分别反映了200种商业类股票和200种高科技类股票的收益率分布。在股票市场上，高收益率往往伴随着高风险。但投资于哪类股票，往往与投资者的类型有一定关系。
图4‐6 股票投资收益—风险分布
（1）你认为该用什么样的统计测度值来反映投资的风险？
（2）如果选择风险小的股票进行投资，应该选择商业类股票还是高科技类股票？
（3）如果进行股票投资，你会选择商业类股票还是高科技类股票？
案例二：组装方法优劣比较
一种产品需要人工组装，现有三种可供选择的组装方法。为检验哪种方法更好，随机抽取15个工人，让他们分别用三种方法组装。表4‐9是15个工人分别用三种方法在相同的时间内组装的产品数量（单位：个），问：
表4‐9 三种组装方法的产量
（1）你准备采用什么方法来评价组装方法的优劣？
（2）如果让你选择一种方法，你会作出怎样的选择？试说明理由。
案例三：组装方法优劣比较
在某地区抽取的120家企业按利润额进行分组，结果如表4‐10所示。计算这120家企业利润额的均值和标准差。
表4‐10 企业利润分布
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