SPSS数据的基本统计分析
SPSS统计分析--第3章--基本统计分析
3.2.1 频数统计的主要功能
• “频率”过程可以产生频数分布表，以对数据按组进行归 类整理。还可以生成各种描述性统计指标，以及条形图、 饼图、直方图等常用的统计图。通过选择SPSS中的“分析 ”︱“描述统计”︱“频率”命令，可以对各变量的数据 分布特征有一个概括的整体的认识。
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3.2.2 频数统计的操作过程
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3.2.3 实例分析：大学新生的心理健康状况（1）
【例3.1】某大学为了了解学生的心理健康状况，要对初 入学的大一新生进行心理测评，并建立心理档案。现要对 某班学生的生活事件量表进行分析。请用SPSS做出此测试 结果的频数分布情况。
解：本例中，主要通过“频率”过程对本班生活事件量表 的总分进行描述，并得出全班学生此量表总分各分数的频 数情况及其百分比和累积百分比，可以从中了解到学生整 体得分的高低水平，也可以由此注意到需要给予较多关注 的个体或群体。下面将介绍具体的操作过程。
• 均值标准误差：描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度 的统计量。
• 全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。 • 方差：也是表示变量取值离散程度的统计量，是各变量值与算
数平均数离差平方的算术平均数。
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• 标准差：表示变量取值距离均值的平均离散程度的统计量。标 准差值越大，说明变量值之间的差异越大，距均值这个“中心 值”的离散趋势越大。
• 均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平 均水平的指标。如某企业职工的平均月收入可用均值。
• 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值 。如评价社会的老龄化程度时，可用中位数。
• 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。如生产鞋的厂商 在制定各种型号鞋的生产计划时应该运用众数。
spss数据分析及基本统计分析
数据的编辑
• 常用的数学函数 – 取绝对值：abs（数字型表达式） – 求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不 能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用， 如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可 将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样； – 四舍五入函数：rnd（数字型表达式） – 开方函数：sqrt（数字型表达式）
SPSS基础培训
新浪微博：@数据挖掘与数据分析
目录
数据分析的流程
数据编辑 基本统计分析 交叉表
数据的编辑 • 常量 – 数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法， 如：1.3E18； – 字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包 含单引号，则必须使用双引号； – 日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数 进行转换； • 变量 – 变量名长度不能超过8； – 三种基本的类型：数值、字符和日期； – 可以在variable view界面设定变量的长度及小数位、 变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、 对齐方式和变量的测度方式；
数据的编辑
• 常用的数据操作命令 – Data->Sort Cases – Transform->Rank Cases – Transform->Count – Transform->Recode – Transform->Automatic Recode – Transform->Compute – Data->Transpose – Data->Split Files – Data->Merge Files
表
• Basic Tables过程：对分类/定量资料进行各种复 杂格式的描述； • General Tables过程：在同一张表格内同时对分 类资料、连续资料和多选题数据进行汇总功能非 常强大，但使用上相对复杂； • Custom Tables过程：含有表格预览窗口，并可 在制表过程中控制结果； • Multiple Response Sets/Tables过程：专门为多 选题数据设计的制表过程； • Tables of Frequencies过程：在同一张表格中对 多个分类变量同时输出频数表；
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，用于对数据进行描述统计分析。
描述统计分析旨在帮助研究人员对数据进行简单的整理、描述和总结，以便更好地理解数据的特征和趋势。
下面将说明几种常用的描述统计分析方法。
1.频数统计频数统计是指对数据中各个变量的不同取值进行计数。
通过统计每个取值出现的次数，可以了解数据的分布情况和变量的特点。
SPSS提供了多种方式来进行频数统计，包括直方图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到变量的取值分布。
2.中心趋势测量中心趋势测量是描述数据集合中心位置的统计方法，常用的测量指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的算术平均值，中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数值，众数是出现次数最多的数值。
SPSS提供了计算这些测量指标的功能，以便更好地了解数据的中心位置。
3.离散程度测量离散程度测量是描述数据变异程度的方法，常用的度量指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据与平均数之间的平均偏差，方差是标准差的平方，表示数据的离散程度，极差是最大值与最小值之间的差异。
通过这些指标，可以判断数据的离散程度，以及是否存在异常值等问题。
4.偏度和峰度测量偏度和峰度是描述数据分布形态的指标。
偏度测量的是数据分布的偏斜程度，正偏斜表示分布右侧的极端值较多，负偏斜表示分布左侧的极端值较多。
峰度测量的是数据分布的尖峰程度，正峰度表示尖峰较高且尾巴较短，负峰度表示尖峰较低且尾巴较长。
通过偏度和峰度的测量，可以判断数据的分布形态是否符合正态分布。
5.相关分析相关分析旨在研究两个或多个变量之间的关系。
相关系数是用来衡量变量之间线性相关程度的指标，取值范围从-1到+1、接近-1的相关系数表示负相关，接近+1的相关系数表示正相关，接近0的相关系数表示无相关。
通过相关分析，可以了解不同变量之间的关系，以及它们对研究问题的影响程度。
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
在进行SPSS数据的预处理基本统计分析时,我有以下心得感悟：
1. 对数据进行清洗和筛选
在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和筛选,去除无用的数据和异常值,提高数据的准确性和可靠性。
2. 理解数据的分布情况
在进行基本统计分析时,需要理解数据的分布情况,包括数据的平均值、方差、标准差、偏度和峰度等统计指标。
这有助于了解数据是否符合正态分布,数据的离散程度,以及数据的分布形态。
3. 分析变量之间的关系
分析变量之间的关系可以使用相关分析、回归分析、t检验等方法。
通过分析变量之间的关系,可以了解不同变量之间的相关性,并找出影响变量的因素。
4. 对数据进行可视化处理
可视化处理是一种直观的分析方法,可以使用直方图、散点图等图表来表示数据的分布情况、变量之间的关系和趋势。
通过可视化处理可以更加直观地了解数据的特征和规律。
综上所述,进行SPSS数据的预处理基本统计分析需要仔细分析数据的特征,了解变量之间的关系,并运用统计分析和可视化处理等方法,以提高分析结果的精度和有效性。
《SPSS统计分析》第07章 基本统计分析
结束
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频数分布分析
频数分布分析过程
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频数分布主对话框
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选择输出统计量对话框
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图形选择对话框
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频数分布表－－格式对话框
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表样式对话框
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自助抽样对话框
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频数分布分析实例
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例1
表7-1 种族变量的频数分布表
表7-2 幸福感变量的频数分布表
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例2 表7.5不同年龄人员和其受教育年限的描述统计
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例2 表7.6受教育年限变量的频数分布表
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age变量的直方图
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educ变量直方图
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描述统计
描述统计过程与实例
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基本参数
算术平均数、中位数和众数 四分位数和百分位数 全距、方差、标准差和标准误 偏度和峰度 列联表及其独立性检验 比率分析 正态分布的检验
描述统计分析主对话框
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P-P图和Q-Q图
返回
P-P概率图主对话框
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图7-32(a)为肺癌生存时间的Weibull 分布P-P概率图
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图7-32(b)为肺癌生存时间的趋降 Weibull分布P-P概率图
返回
data07-07pb变量转换前后的分布
返回
Q-Q概率图主对话框
返回
图7-35(a)是对某市150名3岁女童身 高数据所做的Q-Q正态概率图
返回
第5题操作步骤
(1) 读取数据文件data07-09，按分析→描述统计→交叉 表的顺序打开交叉分析主对话框。
(2) 将变量“家庭收入”选入行框中，将变量“订阅报 纸”选入列框中，设置行列变量。将变量“性别”选 入层1的1框中，作为控制变量。
spss4-2(基本统计分析)
频数分析表
Central tendency: 用于定义描述 集中趋势的一组指标： 均数(Mean)、中位数(Median)、 众数(Mode)、总和(Sum)。
频数分析表
Dispersion:定义描述 离散趋势的一组指标： Std.deviation:标准差 Variance:方差 Range :全距 Minimum:最小值 Maximum:最大值 S.E.mean:标准误
众数
(不唯一性)
无众数 原始数据: 8 10 5 9 12 6
一个众数 原始数据:
6
5
9
8
5
5
多于一个众数 原始数据: 25 28 28 36 42 42
中位数
(median)
1. 排序后处于中间位置上的值
50%
2. 不受极端值的影响
Me
50%
3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能 用于分类数据 4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即
8
9
1
2
3
4
5
6
7
n 1 9 1 位置 5 2 2 中位数 1080
数值型数据的中位数
(10个数据的算例)
【例】：10个家庭的人均月收入数据
排 序: 660 750 780 850 1630 2000 位 置: 960 1080 1250 1500
9
10
n 1 10 1 位置 5.5 2 2
2 众数(Mode)：出现频率最高的数 3 中位数(Median)：将数据排序后位于正中间 的数值。适合于所有分布类型的数据 4 总和(Sum)
众数
(mode) 1. 出现次数最多的变量值
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
(可视化整理)spss统计分析-实例分析
众数（Mode）统计学名词，在统计分布上具有 明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（ 众数可以不存在或多于一个）。 修正定义：是 一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时 众数在一组数中有好几个。用M表示。 理性理解 ：简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个 数。
全距也称为极差，是数据的最大值与最小 值之间的绝对差。在相同样本容量情况下 的两组数据，全距大的一组数据要比全距 小的一组数据更为分散。 计算公式：最大值－最小值。
1.2 描述分析
计算基本描述统计量的操作
（1）分析—描述统计—描述 （2）将分析变量选择到变量框中 （3）单击选项按钮指定基本统计量
1.2 描述分析
1.2.2 应用例一
案例1－3：计算人均住房面积的基本描述统计量 ，并对本市户口和外地户口家庭的情况进行比较。 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
1.1频数分析
1.1频数分析
输出结果
1.1 频数分析＿例1
例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状况 和目前所住房屋的产权情况 思路：利用频数分布表及图形 条件：都是分类变量，直接分析 步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
常用统计量：均值、中位数、众数
1.2 描述分析
刻画离散程度的统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。
如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离 散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性好； 相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周 围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特 征是不具有代表性的。
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对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于0 ，则其数据分布的对称性与
正态分布相同；如果偏度大于0，则其分布为正偏或右偏；如果偏度小于0，
则为负偏或左偏。
不同等级的变量描述性指标
集中趋势
Central tendency （一组数据向某一 中心靠拢的倾向）
离散趋势
Dispersion（一组数据远 离其‘中心值’的程度）
城镇和农村居民储户一次存（取）款金额的比较：
从均值以 及四分位 数差可以 看出城镇 储户存取 款金额的 离散度大 于农村储 户（尤其 在高金额 区），且 城镇储户 的存取款 金额高于 农村储户。
2.基本描述性统计分析
基本的描述性统计量大致有三类：一是刻画集中趋势的描述统计量； 二是刻画离散程度的描述统计量；三是刻画分布形态的描述统计量。 通过以上三类统计量能较为准确地把握数据的分布特点。
基本的描述统计分析过程： （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics） -描述（descriptive） （2）选择要描述的一个或多个数值型变量 （3）点击‘选项’按钮，做二级对话框设置 （4）选中右下角‘标准化得分保存为变量’可将数据标准化后的取 值保存到数据文档中。
SPSS基本统计分析
单变量的频数分析 单变量的基本描述统计量的计算 多变量的交叉频数表的编制和分析 探索性分析 数据的多选项分析
1.频数分析
通过频数分析能够了解变量取值的状况，把握数据的分布特征，能反映 样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差等。
频数分布分析过程 （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive）-频数 （frequency） （2）选择一个或多个频数分析变量放进‘变量’框中 （3）选中右下角‘显示频数表格’ （4）点击‘统计量’、‘图表’、‘格式’均值
中位数
对称分布
众数
中位数
均值
众数
左偏
右偏
不输出任何图形
输出条形图 输出饼图 直方图
输出正态分布曲线
直方图：是用矩形的面积来表示频数分布变化的图形。适用于连续性数据，即：定距数据 条形图、饼图：适用于离散型数据，即定序、定类和分组后的定距数据。其中，条形图（bar chart）
目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城镇 储户和农村储户进行分析比较。
分析思路： 由于存（取）款金额属于定距型变量，直接采用频数分析不利于
对分布形态的把握。 运用数据预处理中的‘数据分组’功能 对数据分组后再编制频数分布表。如：将（取）款金额重新分成5 组：少于500元、500-2000、2000-3500、3500-5000、5000以上。
是用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图形；饼图（pie chart）是用圆形或圆内 扇形的面积来表示频数分布变化的图形。
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析储户的户口和职业的基本情况； 目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城
镇储户和农村储户进行分析比较。
目标一：被调查者的户口和职业情况的频数分布表和统计图
均值标准误差：是描述样本均值与总体均值之间差 异程度的统计量。
标准差：反映变量取值距离均值的平均离散程度。 其值越大，变量间的差异越大。
方差：是标准差的平方，反映变量取值离散程度。 其值越大，变量间的差异越大。
全距range：也称为极差，是数据最大值与最小值之 间的绝对差，也是反映变量取值的离散程度。
峰度（Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓程度的统计量， 而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于0 ， 其数据分布的陡缓程度与正态分布相同；峰度大于0，其数据分布比正态分布 更陡峭；峰度小于0，其数据分布比正态分布更平坦。
偏度（Skewness)：是描述数据分布对称性的统计量，而且也是与正态分布的
对数据标准化 Zi xi，u 并作 为新变量保存在文件中。
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：计算存（取）款金额的基本描述统计量，并分 别对城镇储户和农村储户进行比较；
目标二：分析储户一次存（取）款金额的数量是否存在 不均衡现象。
目标一的分析结果：
城镇储户的平均存取款金额（2687.2）高于农村储户（1944.97）；从标准差 及全距可看出，城镇储户存取款金额的离散程度低于农村储户。从峰度和偏度 看来，城镇和农村储户存取款金额的分布均呈现右偏和尖峰分布，只是农村储 户右偏斜程度及尖峰程度更大；总体而言，城镇储户和农村储户中的大部分人 一次存取款金额都低于平均水平，且农村储户表现得更为明显。
定类 定序
定距 定比
众数Mode 中位数Median
均值Mean
异众比率V 四分位差Quartiles
全距 Range 方差 Variance 标准差Std.deviant
均值：某变量所有取值的平均水平，其大小易受到 数据中极端值的影响。
众数Mode：是一组数据中出现次数最多的数据。
中位数Median：一组数据按升序排序后处于中间位 置的数据。
对比城镇储户和农村储户情况，可采用数据预处理中的‘数据拆 分’并计算样本存（取）款金额的四分位数、峰度、偏度等。
储户一次存（取）款金额的分布情况：
被调查者有近一半的储户一次存取款金额在500元以下，2000-3500元的最少。从 图形看来，储户的存（取）款金额呈明显的右偏分布，即一次存取款金额偏低的 占较大比例，也有少数金额偏高的储户。
源变量框
待分析变量
选择统计量 选择图表 选择输出格式
要求输出频数分析表格
• 制作频数分布表（频数、百分比）：以表格形式呈现各 个数据的次数分布情况，包括频数、百分比，有效百分比、 累计百分比。
百分位 数选项
第25、50、 75个百分 位数点对 应的变量 值
离散 趋势 测量
把数值平均 分为n份，每 个等分位点 对应的变量 值 （2≤n≤100）
指定输出 多个百分 位数
集中趋势测量
对于分组数据，计算百分位数值 和中位数时，用各组的组中值代 表各组数据。
数据分布形态的偏 斜度和方向 数据分布形态的陡 缓程度
分位数是变量在不同分位点上的取值，从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。分位 数差是一种描述数据离散程度的方式。分位数差越大，表示数据在相应分位段上的离散程度 越大。