Mặc dù hầu hết các hàm xác suất đều ở dạng các hàm mật độ xác suất trông đẹp mắt, nhưng các hàm mật độ xác suất tự cho chúng ta biết rất ít. Điều này là do xác suất của bất kỳ giá trị đã cho nào cho hàm mật độ xác suất liên tục bằng 0, như có thể được thể hiện thông qua lý thuyết xác suất. Đối với hầu hết các mục đích thực tế trong việc sử dụng các hàm xác suất, xác suất tích lũy được sử dụng, vì chúng có thể mang lại số thực tế khi lấy các giá trị cụ thể. Tính toán xác suất tích lũy trong SPSS yêu cầu bạn thực hiện phép tính dựa trên hàm mật độ xác suất.
Nhấp vào menu Transform và chọn tính toán.
Nhập một biến từ dữ liệu của bạn hoặc một số trong hộp Biến đổi mục tiêu của mục tiêu.
Chọn CDFFvvvvv trong hộp lựa chọn Nhóm chức năng nhóm. Hàm phân phối tích lũy (CDF) là hàm tính toán phân phối tích lũy.
Chọn phân phối. Hãy nhớ lại rằng một xác suất tích lũy đại diện cho xác suất rằng một số được chọn ngẫu nhiên từ một phân phối nhất định nhỏ hơn một biến đã cho. Chọn một phân phối có ý nghĩa về mặt dữ liệu của bạn. Ví dụ: nếu bạn đang phân tích số lượng lỗi chính tả trên một trang, hãy chọn phân phối Poisson; nếu bạn đang xem xét sự khác biệt cá nhân trong một quần thể, hãy chọn phân phối Gaussian.
Nhập các tham số của phân phối. Mỗi phân phối có bộ thông số riêng. Ví dụ, phân phối Gaussian yêu cầu bạn nhập độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn. Nếu bạn không có các tham số thực sự cho phân phối lựa chọn của mình, hãy sử dụng các ước tính.
Chạy chức năng. Kết quả sẽ là phân phối tích lũy. Theo thuật ngữ toán học, bạn đã tính toán P trên P (x <a), ở đó, trong đó, một phạm vi là biến hoặc số bạn đã nhập.