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导入数据
对哪个变量进行分析选到因变量中，按什么进行分组将该变量选到因子列表。个案标注就是区分每一个案及一条记录。
点击【统计】进行选择
点击【图】进行选择
点击确定就可以在输出窗口查看。
个案处理摘要可以看到男生个案数是258，女生的个案数是216。男生和女生的个案都没有缺失。
描述统计中可以查看男生和女生的薪水分布情况。如平均值、中位数、方差、最大最小，四分位距、偏度和峰度。
M估计量可以看到，一共会输出四种M统计量，男生估计量与平均值差距很大。说明数据中可能存在异常值。
百分位数，统计了5%，10%，25%...95%。如薪水低于23212.50的男生占5%，薪水低于81312.50的男生占95%。
极值就是统计了5个最大值和5个最小值。
正太性检验中可以看到显著性都小于0.05，说明男生和女生的薪资分布不符合正太分布。
方差齐性检验中显著性小于0.05，说明男生和女生的薪资分布不符合正太分布。
茎叶图中有三列，从左到右分别是频率、茎和叶。表示茎为1的叶子是0.55有2片。
正态Q-Q图中斜线表示标准的正态分布的斜率。其中点是变量值，如果变量值越接近斜线，说明变量越接近正态分布。从图中可以看到男性或者女性薪水变量值都有偏离斜线，说明不满足正态分布。
从箱图中可以看到四分之一、四分之三、中位数、上边缘、下边缘的值。其中圆圈表示离群点，星号表示极端值。可以看到男性和女性薪水变量中有很多离群点和极端值。
去趋势正态Q-Q图中水平横向表示期望值，点是变量值。如果点分布在水平线的附近说明是正态分布。从图中可以看到男性和女性薪水变量值偏离水平横线，因此不看出不符合正态分布。
