数据探索性分析过程除了可以计算基本的统计量外，也可以给出一些简单的检验结果和图形，有助于用户进一步的分析数据。

一、explore过程的参数设置

分析—描述—探索

图1

1变量列表：用于选入待分析的变量

2因变量列表：用于选择分组变量，根据该变量取值不同，分组分析因子变量列表中的变量。

3标注个案：选择标签变量。

4输出选项：定义输出结果

5统计量：

图2

描述性：就散一般的描述性统计量，输出均值、中位数等等。。。

M-估计值：描述集中趋势的统计量。

界外值：分别输出5个极大值和极小值

百分位数：输出变量5%，10%，25%，50%，75%，90%，95%分位数

6绘制：

图3

箱图：定义箱图的输出

描述性：定义是否输出茎叶图和直方图

带检验的正态图：检验正态

伸展与级别检验：用于比较各组之间的离散程度是否一致

7选项：

图4

用于设置缺失值的处理方法。

明天讲解explore的案例分析，操作和结果解析。