（一）描述分析
离散数据包括计数数据和顺序数据。由于数据是离散型的，且数量化意义比较小，所以采用的描述统计分析手段主要是频次分析，即分析每个变量各个类别出现的次数，如男女两性的人数、某个选项被排在第1位的次数等。教育科学研究中，被调查者的人口统计学变量除年龄、收入等变量外，其余大都是离散型变量。当研究需要报告被调查者的代表性时，需要对各人口统计学变量进行基于频次的分析，如次数、百分数或比率。需要注意的是，一般情况下，只需要报告次数、百分数或比率其中一类分析结果即可，无须重复报告。此外，很多教育研究的调查问卷中的问题都是情况描述型的问题，如上述儿童辍学原因的问题，得到的数据也是离散型的，对这类问题的描述统计分析也主要是频次分析。
1.Frequency过程（频数分析过程）
Frequency过程是SPSS分析系统中用于离散数据次数分析的主要操作。该过程可以提供离散型变量的次数分布表、绘制条形图或圆形图。
Frequency过程的操作过程如下：
选择Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies，打开频次分析的对话框如图12-4所示，将要统计分析的变量选入右侧“Variable（s）”框后，将“OK”键激活，就可以得到默认的频次分析，见表12-1（仅列出性别分析结果）。
图12-4Frequencies 对话框
表12-1 性别频次分析表
表12-1是SPSS的默认输出表，该表的列1代表的是变量的类别，列2代表的是次数，列3为百分数，列4为有效百分数（如果有缺失数据[1]，剔除缺失数据的百分数，本例中无缺失数据，故有效百分数与百分数相同。），列5为累积百分数。我们在自己的文章中进行数据报告时，是不能直接将SPSS的表格复制使用的，为了使数据的报告更加清晰、简洁、有意义，通常需要自己制作数据报告表，如表12-1可以简化为表12-2的标准报告形式。而且，也可以将其他的变量的频次分析合并在一个统计表中进行报告。此外，还可以通过点击图12-4中的“Chart”键，选择绘制条形图或者圆形图。但是在同一份数据报告中，选择同一个变量的统计表与统计图之一即可，无须重复报告（关于统计表的要求本专题中不再重复，也不再制作论文中报告的统计表，仅贴出SPSS输出的表格）。
表12-2 经过整理后的频次分布表
2.Crosstabs过程（交互表分析）
Crosstabs过程是相对复杂一些的次数分析，中文叫作交互表分析或交叉表分析，主要用于分析一个离散型变量在另外一个变量的各个分类上的次数分析。例如，以调查大学生为例，在考虑样本的代表性时，仅考虑性别构成是否均衡或者年级构成是否均衡，并不能充分反映样本的代表性。在一个有代表性的样本中，各个年级在不同的性别中应当是均衡的，或者在各个年级中，性别是均衡的。交叉分析可以提供相应的信息。
Crosstab过程的操作过程如下：
选择Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs，打开交叉分析的对话框，并将年级变量放入右侧“Row（s）”框，把性别变量放入“Column（s）”框，如图12-5所示。
点击 “OK”键，就可以得到默认的交叉分析，见表12-3。由表12-3结果可知，该数据样本中性别的比例并不均衡，男被试偏少，年级的分布也不均衡，大三、大四被试偏少，大一、大二被试中男女被试比例失衡更严重。如果在研究中遇到这种情况，需要增加被试量提高样本的代表性。
图12-5Crosstabs过程对话框
表12-3 年级 * 性别交叉分析结果输出表
