Embora a maioria das funções de probabilidade esteja na forma de funções de densidade de probabilidade de boa aparência, as próprias funções de densidade de probabilidade nos dizem muito pouco. Isso ocorre porque a probabilidade de qualquer valor dado para uma função de densidade de probabilidade contínua é zero, como pode ser mostrado através da teoria da probabilidade. Para propósitos mais práticos no uso de funções probabilísticas, probabilidades cumulativas são usadas, já que elas podem render números reais quando se considera valores específicos. Calcular uma probabilidade cumulativa no SPSS exige que você faça um cálculo com base em uma função de densidade de probabilidade.

Clique no menu Transformar e escolha "Calcular".

Insira uma variável a partir dos dados ou um número na caixa “Target Variable”.

Escolha “CDF” na caixa de seleção “Function Group”. A função de distribuição cumulativa (CDF) é a função que calcula a distribuição cumulativa.

Selecione a distribuição. Lembre-se de que uma probabilidade cumulativa representa a probabilidade de que um número escolhido aleatoriamente de uma determinada distribuição seja menor que uma determinada variável. Escolha uma distribuição que faça sentido em termos de seus dados. Por exemplo, se você estiver analisando o número de erros de digitação em uma página, escolha uma distribuição de Poisson; Se você está olhando para as diferenças individuais dentro de uma população, escolha a distribuição gaussiana.

Digite os parâmetros da distribuição. Cada distribuição tem seu próprio conjunto de parâmetros. Por exemplo, a distribuição gaussiana exige que você insira uma média e um desvio padrão. Se você não tiver os parâmetros verdadeiros para a distribuição de sua escolha, use estimativas.

Execute a função. O resultado será a distribuição cumulativa. Em termos matemáticos, você calculou "P (x < a)", em que "a" é a variável ou o número digitado.