要找出这样的数据，并分析原因，然后决定是否从分析中别除这些数据。因为奇异值和影响 点往往对分析的影响较大，不能真实反映数据的总体特征。 对数据规律的初步观察：通过初步观察获得数据的一些内部规律，例如，两个变量 间是否线性相关。 2.探索分析的考察方法 探索分析一般通过数据文件在分组与不分组的情况下，获得常用统计量和图形。一般以 图形方式输出，直观帮助用户确定奇异值、影响点、进行假设检验，以及确定用户要使用的 某种统计方式是否合适。 3.正态分布检验 常用的正态分布检验是Q-Q图。本例中进行了正态分布检验。 4.方差齐次性检验 对数据分析不仅需要进行正态分布检验，有时候还需要比较各个分组的方差是否相同， 这就要进行方差齐次性检验。例如，在进行独立右边的T检验之前，就需要事先确定两个 数据的方差是否相同。 如果通过分析发现各个方差不同，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。在探索分析中可以使用Levene检验。 Levene检验对数据进行方差齐次性检验时，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 到显著性水平小于0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。 3.112SPSS中实现过程 研究问题 20名10岁少儿的身高(cm)资料，数据如表3-9所示， 试作探索性分析。 表3-9身高数据 Id 男孩身高(cm)） 女孩身高(cm) 1 123.00 126.00 2 125.00 121.00 127.00 120.00 4 130.00 125.00 5 134.10 139.70 6 135.80 133.00 140.40 140.30 136.00 124.00 要找出这样的数据，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，不能真实反映数据的总体特征。 对数据规律的初步观察：通过初步观察获得数据的一些内部规律，例如，两个变量 间是否线性相关。 2．探索分析的考察方法 探索分析一般通过数据文件在分组与不分组的情况下，获得常用统计量和图形。一般以 图形方式输出，直观帮助用户确定奇异值、影响点、进行假设检验，以及确定用户要使用的 某种统计方式是否合适。 3．正态分布检验 常用的正态分布检验是 Q-Q 图。本例中进行了正态分布检验。 4．方差齐次性检验 对数据分析不仅需要进行正态分布检验，有时候还需要比较各个分组的方差是否相同， 这就要进行方差齐次性检验。例如，在进行独立右边的 T 检验之前，就需要事先确定两个 数据的方差是否相同。 如果通过分析发现各个方差不同，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。在探索分析中可以使用 Levene 检验。 Levene 检验对数据进行方差齐次性检验时，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 到显著性水平小于 0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。 3.11.2 SPSS 中实现过程 研究问题 20 名 10 岁少儿的身高（cm）资料，数据如表 3-9 所示，试作探索性分析。 表 3-9 身高数据 Id cm cm 1 123.00 126.00 2 125.00 121.00 3 127.00 120.00 4 130.00 125.00 5 134.10 139.70 6 135.80 133.00 7 140.40 140.30 8 136.00 124.00