แม้ว่าฟังก์ชันความน่าจะเป็นส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบของฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่ดูดี แต่ฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นนั้นบอกเราน้อยมาก นี่เป็นเพราะความน่าจะเป็นของค่าใด ๆ ที่กำหนดสำหรับฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นแบบต่อเนื่องคือศูนย์ซึ่งสามารถแสดงผ่านทฤษฎีความน่าจะเป็น สำหรับวัตถุประสงค์ในทางปฏิบัติส่วนใหญ่ในการใช้ฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นจะใช้ความน่าจะเป็นแบบสะสมเนื่องจากสามารถให้ตัวเลขจริงเมื่อรับค่าเฉพาะ การคำนวณความน่าจะเป็นสะสมใน SPSS ต้องการให้คุณทำการคำนวณตามฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น
คลิกที่เมนูการแปลงและเลือก "คำนวณ"
ป้อนตัวแปรจากข้อมูลของคุณหรือตัวเลขในช่อง“ ตัวแปรเป้าหมาย”
เลือก“ CDF” ในกล่องตัวเลือก“ กลุ่มฟังก์ชั่น” ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) เป็นฟังก์ชันที่คำนวณการแจกแจงสะสม
เลือกการกระจาย จำได้ว่าความน่าจะเป็นสะสมแสดงถึงความน่าจะเป็นที่จำนวนที่เลือกโดยการสุ่มจากการแจกแจงที่ให้นั้นมีขนาดเล็กกว่าตัวแปรที่กำหนด เลือกการกระจายที่เหมาะสมในแง่ของข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่นหากคุณวิเคราะห์จำนวนการพิมพ์ผิดบนหน้าเว็บให้เลือกการแจกแจงแบบปัวซอง หากคุณกำลังมองหาความแตกต่างระหว่างบุคคลในประชากรให้เลือกการแจกแบบเกาส์เซียน
ป้อนพารามิเตอร์ของการแจกแจง การกระจายแต่ละครั้งมีชุดพารามิเตอร์ของตัวเอง ตัวอย่างเช่นการแจกแจงแบบเกาส์ต้องการให้คุณป้อนค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน หากคุณไม่มีพารามิเตอร์จริงสำหรับการกระจายการเลือกของคุณให้ใช้การประมาณ
เรียกใช้ฟังก์ชัน ผลลัพธ์จะเป็นการแจกแจงแบบสะสม ในแง่คณิตศาสตร์คุณคำนวณ“ P (x <a)” โดยที่“ a” เป็นตัวแปรหรือหมายเลขที่คุณป้อน