spss描述性统计

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SPSS常见数据分析方法比较

SPSS常见数据分析方法比较

SPSS常见数据分析方法比较SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种流行的统计分析软件,被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。

SPSS提供了各种数据分析方法,帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。

本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法,并进行比较。

一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。

通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标,了解数据的基本分布情况。

SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法,包括频数分析、分布分析、交叉报表等。

这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识,为后续的数据分析提供基础。

二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法,用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。

SPSS提供了多种假设检验方法,包括t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等。

这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验,判断不同组别的数据是否存在显著差异,从而提供统计依据。

三、相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS提供了多种相关分析方法,包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。

这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系,揭示变量之间的相互关联。

四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。

SPSS提供了多种回归分析方法,包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

这些方法可以帮助用户建立数学模型,预测因变量的取值,并判断自变量对因变量的影响程度。

五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。

SPSS提供了多种因子分析方法,包括主成分分析、因子旋转等。

这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量,提取出共同因子,并理解变量之间的结构关系。

六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法,将相似的个体或对象归为一类,不相似的个体或对象归为不同类。

spss分析

spss分析

spss分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件,可以进行各种数据分析。

SPSS分析方法如下:1. 描述性统计分析:对数据进行描述性统计,包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

2. 参数检验:通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期,常见的参数检验方法有t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等。

3. 非参数检验:非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况,常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。

4. 相关分析:用于分析两个或多个变量之间的关系,常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。

5. 回归分析:通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系,常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。

6. 方差分析:用于比较不同因素对结果的影响,常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。

7. 聚类分析:将数据集中的个体划分为不同的类别,常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。

8. 判别分析:用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则,常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。

9. 生存分析:用于分析个体在某个时间段内生存的概率,常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。

10. 因子分析:用于确定影响多个变量的共同因素,常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。

以上只是SPSS分析的一部分,还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。

具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。

SPSS数据分析—描述性统计分析

SPSS数据分析—描述性统计分析

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。

描述性统计主要关注数据的三大内容:1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数,其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。

描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。

注意:连续型变量和离散型变量的指标有所不同。

由于很多统计分析都有一个正态分布的假设,因此我们经常也会关注数据的分布特征,常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度,也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比,如果差异明显,则说明原数据呈偏态分布或存在极值SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析—描述统计菜单中,另有一个在比较均值—均值菜单,虽然这几个过程用途不同,但是基本上都可以输出常用的指标结果。

一、分析—描述统计—频率此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标,还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值,此外,该过程最主要的作用是输出频数表,结果举例如下:二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程,实际上该过程输出的内容并不多,也没有统计图可以调用,唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换,并保存为新变量。

三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上,更进一步的描述数据,和前两种过程相比,它能提供更详细的结果。

四、分析—描述统计—比率该过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析输出的结果比较简单,只是指标的汇总表格,在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单,主要就是看频数分布和构成比,基本用交叉表一个过程就可以完成,该过程虽然放在描述统计中,但是由于功能丰富,也经常被用来做列联表的推断分析。

在报告中使用SPSS进行描述性统计分析

在报告中使用SPSS进行描述性统计分析

在报告中使用SPSS进行描述性统计分析引言:描述性统计分析是统计学的基础分析方法之一,它可以通过数值和图表来描述数据的基本特征。

随着科学技术的发展,SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件成为了描述性统计分析的重要工具之一。

本文将探讨在报告中如何使用SPSS进行描述性统计分析,并列出以下六个标题进行详细论述。

一、数据收集与准备数据收集是进行描述性统计分析的首要步骤。

在报告中,我们需要明确数据的来源与采集方法,并进行相关数据的准备和清洗。

使用SPSS软件时,可以利用其提供的数据导入和数据清洗功能,例如删除重复数据、填补缺失值等。

二、数据的中心趋势测度中心趋势测度是描述数据分布的重要指标,主要包括均值、中位数和众数。

在报告中,我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标,并通过文字描述和图表展示来展示数据的中心位置,帮助读者更好地理解数据的分布特征。

三、数据的离散程度测度离散程度测度反映了数据的离散程度,常用的指标包括标准差、方差和四分位数间距。

在报告中,我们可以使用SPSS软件计算得到这些指标,并通过文字描述和图表展示来揭示数据的离散程度,帮助读者了解数据的变异情况。

四、数据的分布形态测度分布形态是描述数据分布曲线的特征,常用的指标包括偏度和峰度。

在报告中,我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标,并通过文字描述和图表展示来展示数据的分布形态,帮助读者理解数据是否服从特定的分布规律。

五、数据间的关系分析数据间的关系分析能够帮助我们了解变量之间的相关性。

在报告中,我们可以利用SPSS软件进行相关性分析,计算得到相关系数,并通过文字描述和图表展示来展示变量之间的关系。

此外,我们还可以使用SPSS软件进行回归分析和方差分析,探索更深入的变量之间的关系。

六、结果的可视化展示在报告中,除了通过文字描述,更加直观有效的方式是通过图表展示结果。

SPSS软件提供了多种图表类型供我们选择,包括柱状图、折线图、散点图等。

spss描述性统计分析实验总结(3篇)

spss描述性统计分析实验总结(3篇)

spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了,这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理,比方抽样分析,方差分析等,经过这段时间的学习我学到了许多,把握了许多应用软件方面的学问,真正地学与实践相结合,加深学问把握的同时也熬炼了操作力量,回忆整个学习过程我也有许多体会。

统计学是比拟难的一个学科,作为工商专业的一名学生,统计学对于我们又是相当的重要。

因此,每次试验课我都坚持按时到试验室,试验期间仔细听教师讲解,看教师操作,然后自己独立操作数遍,不懂的问题会请教教师和同学,有时也跟同学商议找到更好的解决方法。

几次试验课下来,我感觉我的力量的确提高了不少。

统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观看系统的数据,进展量化的分析、总结,并进而进展推断和猜测,为相关决策供应依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

可见统计学的重要性,仔细学习显得相当必要,为以后进入社会有更好的竞争力,也为多把握一门学科,对自己对社会都有好处。

几次的试验课,我每次都有不一样的体会。

个人是理科出来的,对这种数理类的课程原来就很感兴趣,经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。

每次做试验后回来,我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法,这样做可以加深我的记忆。

依据记忆曲线的理论,学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。

就拿最近一次试验来说吧,我们做的是“平均进展速度”的问题,这是个比拟简单的问题,但是放到软件上进展操作就会变得麻烦,书本上只是直接给我们列出了公式,但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多,在做试验的时候难免会有许多问题。

不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白,操作不好,不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了,但是这次好像遇到了大麻烦,由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。

spss第四章,描述性统计分析。。

spss第四章,描述性统计分析。。

第4章描述性统计分析(重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表)4.1 频数分析(使用表3.2)---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框,并将数学、语文和英语选到“variable”中。

如图:---单击“statistics”----出现对话框,选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图,重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框,如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.24.2 基本描述统计量(使用表3.2)---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框,并将数据进行如图选入:-----单击“options”—得到对话框,并选中如图6个选项:----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.34.3 探索性分析(使用表3.2)---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框,并将数据进行如图选入:----单击“Plots”—得到对话框,并选中如图4个选项:----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.6(与书有不同)4.4交叉列联表分析(使用表化环0708)(1)T ransform(修改)----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字:eg:T1-------change-------(此处T1和T2是已经做好的分组)点击-----old and new values对其分组---例:Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs(交叉列联表)”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests(精确检测)对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs:statistics(交叉表统计)对话框”-------点击“Chi—square(卡方检验)”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs:Cells display(交叉表统计)对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数,-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项,分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析(课本71页)不需要掌握英语未写完作业:1-10,11-25,26-30。

第讲SPSS描述性统计分析

第讲SPSS描述性统计分析

第讲 SPSS 描述性统计分析1. 简介SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款功能强大的统计分析软件,在社会科学、医学和商业等领域中广泛应用。

本文将介绍 SPSS 中的描述性统计分析方法,帮助用户更好地理解和解读数据。

2. 描述性统计分析概述描述性统计分析是对数据进行和组织的过程。

它可以帮助人们更好地理解数据的特性和分布情况。

SPSS 中的描述性统计分析主要包括以下内容:2.1 中心趋势中心趋势是指数据在数轴上的中心位置。

SPSS 中常用的中心趋势指标包括:平均数、中位数和众数。

平均数是指所有数据的总和除以数据的个数。

它能够反映数据的总体水平,但会受到极端值的影响。

中位数是指数据按大小排序后位于中间位置的数值。

它能够反映数据的分布情况,不会受到极端值的影响。

众数是指出现次数最多的数值。

它能够反映数据的典型值,但在数据分布不均匀时可能不够准确。

2.2 离散程度离散程度是指数据相对于中心趋势的差异程度。

SPSS 中常用的离散程度指标包括:标准差、方差和极差。

标准差是指数据与平均数的差异程度的平均值。

它能够反映数据的分散程度,越大表示数据越分散。

方差是指数据与平均数的差异程度的平方的平均值。

它可以用来比较不同数据集的分散程度。

极差是指数据最大值和最小值之间的差异。

它不能反映数据的分布情况,但可以用来描述数据范围。

2.3 数据分布数据分布是指数据在数轴上的分布情况。

SPSS 中常用的数据分布指标包括:偏度、峰度和频数分布表。

偏度是指数据分布的不对称程度。

正偏态分布表示数据分布向左偏,负偏态分布表示数据分布向右偏。

峰度是指数据分布的峰度程度。

正态分布峰度值为 0,大于 0 表示峰度更高,小于 0 表示峰度更低,称为尖峰态和扁平态。

频数分布表是指数据中每个值出现的次数。

它可以用来了解数据的分布情况,如是否存在异常值或集中现象。

3. SPSS 描述性统计分析操作步骤SPSS 中的描述性统计分析可以通过以下步骤进行:Step 1:导入数据。

统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)

统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)

选入需要描述的 变量,可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N 血清总胆固醇 Valid N (listwise) Minimum Maximum 101 2.70 7.22 101 Mean Std. Deviation 4.6995 .86162



5.1.1 对话框界面及 各部分选项说明 【Display frequency tables复选框】确定是 否在结果中输出频数 表。 【Statistics钮】单击 后弹出Statistics对话 框,用于定义需要计 算的其他描述统计量。
集中趋势指标
百分位数指标
计算百分数时选此项
离散趋势指标 分布指标
1
.002
.000
Hale Waihona Puke .006.002b
.000
.005
639 61.974 d 65.957 55.621 9.398
e
40 40
.014 .006
.016b .009b .011b .003
b
.008 .003 .004 .000
.025 .016 .018 .006 .001
b
1
.002
.000
.002
descriptive statistics菜单主要内容




(1)频数分布表分析(Frequencies):其特色就是产生 频数表,对分类数据和定量资料都适用。 (2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述,适 用于服从正态分布的定量资料。 (3) Explore 过程:用于对数据分布状况不清楚时的 探索性分析,它会杂七杂八给出一大堆可能用到的 统计指标和统计图,让研究者参考。 (4)Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计 描述和一般的统计检验我们常用的X2 检验也在其中 完成 (5)Ratio过程;用于对两个连续性变量计算相对比指 标,它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指 标。
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中位数
• 中位数(median;或以Mdn表示)
– 又称为中数、百分等级为50的百分位数(P50) 或第二四分位数(Q2; second quartile)。 – 将某一个变项的数据依大至小或由小至大排列, 取位居最中间、或能够均匀对分全体观察值的 分数 – 在中位数之上与之下,各有50%的观察值。
平均数
• 平均数(mean;以M表示)
– 取某一变项的所有数值的总和除以观察值个数 所得到的值 – 因为是将数据直接以数学算式来计算平均值, 又称为算术平均数(arithmetic mean)。 – 母体资料得出的平均数需以希腊字μ表示
X N
第一节
X X N
第八章 描述统计
5/31
☆ 量化研究與統計分析…….
不受極值外的個別分數 影響,計算方法簡便, 適用於所有的測量尺度 測量過於粗糙,無法反 映所有樣本的狀況。
離 散 量 數 四分差

對極端值較不敏感, 但能表現順序尺度 的變異情形 無法反映所有樣本 的變異狀況。
標準差/變異數

測量最為精密 , 考慮 到每一個樣本 , 具有 代表性。 易受偏離與極端值 的影響。
R X max X min
第二节
第八章 描述统计
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☆ 量化研究與統計分析…….
四分差
• 四分差(semi-interquartile range; QR)
– 是一组数据当中的第三四分位数(区隔高分端 的前25%的分数,简称Q3)与第一四分位数 (区隔低分端的后25%的分数,简称Q1)距 离的一半 – 中间百分之五十的样本分数差距的二分之一
– 百分等级的计算必须以分组资料的方式来整理资料 – 百分等级的换算,必须以公式来计算之
X X L 100 PR cf L fx i N
第四节
第八章 描述统计
24/31
☆ 量化研究與統計分析…….
标准分数
• 标准分数(standard scores)
負偏態
正偏態
對稱分配
第三节
第八章 描述统计
17/31
☆ 量化研究與統計分析…….
地板与天花板效应
• 地板效应(floor effect)
– 指数据多数集中在偏低的一端,但在高分端则有极端 值,分数不容易突破低分端,但会往高分端延伸,彷 徂有一个地板(或真的存在一个低分限制条件)阻挡 了数据往低分移动。 – 由于地板阻隔作用,地板效应常伴随正偏态现象。
( X X ) 4 Kurtosis s4
– 系数可利用Z考验来判定统计显著性 – Z值绝对值大于1.96时(设定为.05),即可推 论S系数或K系数显著不等于0,也就是变项呈 现非常态,常态化假设遭到违反。
S 0 S z SS 6 N
第三节
K 0 K z SK 24 N
– 用来描述观察值在某一个变项上的分数分散情 形的统计量 – 描述统计中,集中量数必须搭配变异量数,才 能反应一组数据的分布特征 – 常用的变异量数包括全距、四分差、变异数及 标准差
第二节
第八章 描述统计
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☆ 量化研究與統計分析…….
全距
• 全距(range)
– 一组分数中最大值(Xmax)与最小值(Xmin) 之差 – 是一群分数变异情形最粗略的指标 – 全距容易计算,适用性高,可以应用在名义变 项与顺序变项,来求出变项当中类别的多寡。 – 缺点是不精确也不稳定,无法反应一个分配的 每个数值的状态。
第二节
第八章 描述统计
16/31
☆ 量化研究與統計分析…….
偏态(Skewness)
• 描述一个变项的对称性(symmetry)的量数称为偏态系数 • 不对称的资料称为偏态资料,依其方向可分为负偏 (negatively skewed)(或左偏,即左侧具有偏离值)、 正偏(positively skewed)(或右偏,即右侧具有偏离值) 与对称(symmetrical)三种情形
50、55、60、60、60、65、66、70、90
第一节
第八章 描述统计
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☆ 量化研究與統計分析…….
集中量数的特性与优缺点比较
集 中 量 數 測量層次 眾數 中位數 平均數
名義 順序 等距/比率 優點 缺點
不受偏離值的影響, 對數值變化不敏感,較 測量最為精密,考慮 計算方法簡便。 不受極端值影響,計算 到每一個樣本,具有 方法尚稱簡便 代表性。 測量過於粗糙,無法 無法反應所有樣本的狀 易受偏離極端值的影 反應所有樣本 況。 響。
• 离均差平方和(sum of squares; SS)
– SS的概念可以类比为面积的概念,表示分数与平均数 变异的面积和 (பைடு நூலகம் X i ) 2 2 2 2 SS ( X i ) SS ( X i X ) X i N
第二节
第八章 描述统计
13/31
☆ 量化研究與統計分析…….
第八章 描述统计
3/31
☆ 量化研究與統計分析…….
集中量数
• 集中量数(measures of central location)
– 用以描述一组数据或一个分配集中点的统计量 数 – 一个能够描述数据的共同落点的指标。 – 常用的集中量数有平均数、中位数及众数
第一节
第八章 描述统计
4/31
☆ 量化研究與統計分析…….
• 天花板效应(ceiling effect)
– 则与负偏态有关,是指数据多数集中在偏高的一端, 但在低分端则有极端值,分数不容易突破高分端,彷 徂有一个天花板(或真的存在一个高分限制条件)阻 挡了数据往高分移动。
第三节
第八章 描述统计
18/31
☆ 量化研究與統計分析…….
峰度(Kurtosis)
– 利用线性转换的原理,将一组数据转换成不具有实质 的单位与集中性的标准化分数。 – 不同的标准分数,其共通点是利用一个线性方程式 y=bx+a进行集中点的平移与重新单位化,使得不同量 尺与不同变项的测量数据具有相同的单位与相同的集 中点,因此得以相互比较。
☆ 量化研究與統計分析…….
变异数的不偏估计数
• 标准差与变异数的不偏估计数的主要差别在于分母项为N1而非原来的N • N-1称为自由度(degree of freedom;df),表示一组分数 当中,可以自由变动的分数的个数。 • 在离均差的计算上,自由度为样本数减1,表示在N个观察 值中,只有N-1个数字可以自由运用于离均差的计算。
50、55、60、60、60、65、66、70、90 50、55、60、60、60、65、66、70、90 、95
62.5
第一节
第八章 描述统计
6/31
☆ 量化研究與統計分析…….
众数
• 众数(mode;或以Mo表示)
– 一组分数中,出现次数最多的一个分数 – 一组数据中最典型(typical)的数值或次数分 配最高点所对应的分数 – 是各集中量数当中,最容易辨认的量数 – 一个分配有两个分数具有相同的最高次数,此 时即出现了双众数,称为双峰分配(bimodal distribution)
第四节
第八章 描述统计
22/31
☆ 量化研究與統計分析…….
百分等级与百分位数
• 百分等级(percentile rank; PR)
– 系指观察值在变项上的分数在团体中所在的等级 – 在一百个人中,该分数可以排在第几个等级。 – 例如PR=50代表某一个分数在团体中可以胜过50%的人,他的分 数也恰好是中位数。
2 ( X X ) SS i ˆ2 s2 N 1 N 1
ˆ s
第二节
SS N 1
( X i X ) 2 N 1
15/31
第八章 描述统计
☆ 量化研究與統計分析…….
变异量数的特性与优缺点比较
測量層次 全距 名義 順序 等距/比率 優 點 缺 點

第八章 描述统计
21/31
☆ 量化研究與統計分析…….
相对量数
• 数据的解读:
– 绝对意义:由数值大小反应 – 相对意义:需从相对比较,甚至于进行变项数据的标 准化,才能对于数据的意义进行正确解读。
• 相对量数或相对地位量数(measures of relative position)
– 描述个别观察值在团体中所在相对位置的统计量 – 将某特定观察值在样本中所处的位置,以其他分数进 行参照,计算出观察值在该变项上分数的团体地位 (位置) – 常用的相对量数包括百分等级,百分位数,标准分数
– 百分等级是将原始分数转化为等级(百分比) – 百分位数则是由某一等级来推算原始分数
第四节
第八章 描述统计
23/31
☆ 量化研究與統計分析…….
百分等级与百分位数的计算
• 样本数少时
– 将资料依序排列,算出累积百分比,即可对应出每一 分数的百分等级 – 亦可从百分等级推算出各特定百分位数
• 样本数大时
(Q3 Q1 ) QR 2
第二节
第八章 描述统计
12/31
☆ 量化研究與統計分析…….
离均差与平方和
• 离均差
– 一组数据中,各分数与平均数的距离,通常以小写的x 来表示 deviation score= x =(X - μ) – 当离均差为正值时,表示分数落在平均数的右方 – 离均差为负值时,表示分数落在平均数的左方 – 平均数是每一个分数加总后的平均值,为一组分数的 重心位置
偏態 正偏態 負偏態 對稱 偏態係數 g1 > 0 g1 < 0 g1 = 0 峰度 高狹峰 低闊峰 常態峰 峰度係數 g2 > 0 g2 < 0 g2 = 0
第三节
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