探索性数据分析调用此过程可产生所有个案或不同分组个案的综合统计量及图形,提供各种不同的统计量与描述作图,可进行数据筛查,发现奇异值,描述性分析,假设检验及不同分组个案的特征描述可帮助用户决定选择哪种统计方法进行数据分析,选择将数据转换成正态方法及是否使用非参数目的按Analyze--DescriptiveStatistics--Explore顺序单击，打开Explore主对话框。基本操作选择一个或多个变量进入Dependent框作为因变量此作为分组变量，可以是字符变量，对因变量的分析将按该变量的观测值进行分组分析。可有多个分组变量，这时会按多个变量的交叉组合进行分组。该框中的变量作为个案标识符可同时输出基本统计量和图形只输出基本统计量只输出图形Explore主对话框输出基本统计量均值的置信区间，可键入1—99%的任意值，根据该值算出置信区间的上下限。给出中心趋势的的稳健最大似然估计量，当数据分布均匀，且两尾较长，或当数据中存在极端值时，可给出比均值或中位数更合理的估计。输出最大和最小的5个数，且在输出窗口中加以标明。输出5%、10%、25%、50%、75%、90%和95%的百分位数。Statistics对话框只有指定分组变量才有效，可输出分布—水平图，同时输出回归直线斜率以及对方差的Levene’s检验不输出分布—水平图功效估计根据在Power参数框中指定的变换对原始数据进行变换。不对数据进行转换Explore栏中Plots对话框箱型图•每一个因变量生成一个箱形图•所有因变量生成一个箱形图•不显示任何箱形图生成茎叶图，为默认生成直方图输出带检验的正态图确定缺失值的处置：•因变量或分组变量中带有缺失值的观测量都将在分析过程中被剔除。•在分析过程中剔除此分析中含缺失值个案。•分组变量的缺失值被单独分为一组，在结果中产生一个附加分类。Explore栏中Options对话框实例child.sav,根据因子变量性别对身高进行探索性数据分析EXAMINEVARIABLES=x5BYx2/PLOTBOXPLOTSTEMLEAF/COMPAREGROUP/STATISTICSDESCRIPTIVES/CINTERVAL95/MISSINGLISTWISE/NOTOTAL.检验列联表分析2列联表相关性测度数据的类型与列联分析数据数据定量数据(数值型数据)定量数据(数值型数据)定性数据(品质数据)定性数据(品质数据)离散数据离散数据连续数据连续数据列联分析列联分析定性数据1.定性变量的结果表现为类别例如：性别(男,女)2.各类别用符号或数字代码来测度3.使用定类或定序尺度你吸烟吗?1.是；2.否你赞成还是反对这一改革方案?1.赞成；2.反对4.对定性数...
