平均數選項
您可以在每一個分組變數的每一個類別內選擇下列一或多個變數的子群組統計量：總和、觀察值個數、平均數、中位數、組別中位數、平均數的標準誤、最小值、最大值、範圍、分組變數第一個類別的變數值、分組變數最後一個類別的變數值、標準差、變異數、峰度、峰度的標準誤、偏斜度、偏斜度的標準誤、總和百分比、N 總數百分比、中總和百分比、中 N 的百分比、幾何平均數、調和平均數。 此外，您也可以改變子群組統計量的出現順序。 其中，統計量出現在「格統計」清單中的順序，也就是它們的輸出顯示順序。 不論類別為何，每個變數的摘要統計量都會顯示出來。
第一個。 顯示資料檔中出現的第一個資料值。
幾何平均數。 資料值乘積的 n 次方根，其中 n 代表觀察值數目。
群組中位數。 針對群組中已編碼資料所計算出的中位數。 例如針對年齡資料而言，如果將每個 30~39 的值編碼為 35，並將每個 40~49 的值編碼為 45（依此類推），則群組中位數即為計算自編碼資料的中位數。
調和平均數。 當群組內的樣本大小不相等時，用於估計平均群組大小。 調和平均數等於樣本總數除以樣本大小倒數總和。
峰度。 存在偏離值的程度量數。 對常態分配而言，峰度統計量數值為零。 正的峰度值指出資料展示的極端偏離值比常態分佈多。 負的峰度值指出資料展示的極端偏離值比常態分配少。 使用的峰度定義有時會被稱為過量的峰度，值為 0 才是代表常態分配。 部分軟體可能會報告峰度值，使得該值為 3 表示常態分配。
最後一個。 顯示資料檔中出現的最後一個資料值。
上限。 數值變數的最大值。
平均數。 集中趨勢的測量。 算術平均數，總和除以觀察值數。
中位數。 半數觀察值落點上下的值，第 50 個百分位數。 如果觀察值個數是偶數的話，中位數是中間兩個觀察值的平均值，此處的兩個中間是指，當觀察值按照遞增或遞減順序排列時，位於最中間的兩個值。 中位數為集中趨勢的量數，其不會感應到偏離值（相反地，平均數會受到幾個高低極端值所影響）。
最小值。 數值變數的最小值。
N。 觀察值數目（觀察值或記錄）。
總個數 N 的百分比。 每個類別中觀察值總數的百分比。
總個數的百分比。 每個類別中總和的百分比。
範圍。 值變數最大與最小值之間的差異，也就是最大值減去最小值。
偏度。 分配不對稱性的量數。 常態分佈是一種對稱性分佈，其偏斜度值為 0。 具有顯著性正偏斜度的分佈右側尾部較長。 有顯著負偏斜度值的分配會有一個長的偏左尾部。 偏斜度值有如指標，若大於它的兩倍標準誤，則表示背離對稱。
標準差。 測量平均數四周的離散情形。 在常態分配中，68% 的觀察值會落在平均數的一個標準差內，95% 的觀察值會落在兩個標準差內。 例如，如果平均年齡為 45 歲，標準差是 10 的話，在常態分佈中 95% 的觀察值會介於 25 到 65 歲之間。
峰度標準誤。 峰度對其標準誤的比例可用於檢定常態性（也就是說，如果比例小於 -2 或大於 +2，則您可以拒絕常態性）。 峰度若為大的正值，表示該分佈的尾端比常態分佈的尾端更長；峰度若為負值，表示尾端較短（變成類似箱型均勻分佈的尾端）。
平均數的標準誤。 測量從同一個分配取出來的不同樣本間平均數的變化大小。 它可以用來大略地將觀察平均數與假設值相比較（也就是如果標準誤與差異的比值小於 -2 大於 +2 的話，您就可以下結論說兩個值不同）。
Skewness 的標準誤。 偏斜度對其標準誤的比例可用於檢定常態性（也就是說，如果比例小於 -2 或大於 +2，則您可以拒絕常態性）。 偏斜度若為大的正值，表示有長的偏右尾端：極端負值則表示有長的偏左尾端。
總和。 遍及所有包含非遺漏值之觀察值的值總和或總計。
變異。 測量平均數四周的離散情形，它等於平均數的平方離差總和除以觀察值數目減一。 變異數的測量單位是變數本身的平方。
第一層統計量
Anova 表格與 eta 值。 顯示單向變異數分析表，並計算第一層中每個自變數的 Eta 值與 Eta 平方值（關聯性量數）。
線性檢定。 可計算與線性及非線性成分相關聯的平方和、自由度及平均平方，以及 F 比例、R 及 R 平方。 如果自變數為短字串，則不會計算直線性。
指定平均數的選項
本功能需要 Statistics Base 選項。
- 從功能表中選擇：
- 在「平均數」對話框中，按一下「選項」。