描述性分析
描述性统计分析
一、什么是描述统计分析（Descriptive Analysis）概念：使用几个关键数据来描述整体的情况描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
Excel里的分析工具库里的数据分析可以实现描述性统计分析的功能。
描述性统计分析即是对数据源最初的认知，包括数据的集中趋势、分散程度以及频数分布等，了解了这些后才能去做进一步的分析。
二、常用指标均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。
极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。
偏度、峰度体现了数据的分布形状。
1、均值。
均值容易受极值的影响，当数据集中出现极值时，所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。
2、中位数：数据按照从小到大的顺序排列时，最中间的数据即为中位数。
当数据个数为奇数时，中位数即最中间的数，如果有N个数，则中间数的位置为(N+1)/2；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值，中间位置的算法是(N+1)/2。
中位数不受极值影响，因此对极值缺乏敏感性。
3、众数：数据中出现次数最多的数字，即频数最大的数值。
众数可能不止一个，众数不能能用于数值型数据，还可用于非数值型数据，不受极值影响。
4、极差：=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。
且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。
5、四分位数：数据从小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数，四分位数分为上四分位数（数据从小到大排列排在第75%的数字，即最大的四分位数）、下四分位数（数据从小到大排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数）、中间的四分位数即为中位数。
四分位数可以很容易地识别异常值。
箱线图就是根据四分位数做的图。
描述性统计分析报告
描述性统计分析报告引言：统计数据是现代社会中不可或缺的一部分，它为我们提供了了解各种现象和现实情况的重要工具。
在本篇文章中，我们将进行一项关于某地区居民收入的描述性统计分析，通过对数据的分析和解释，将展示出居民收入的整体状况以及在不同人口群体之间的差异。
数据来源和样本：本次统计分析所用的数据来自于某地区政府统计部门的年度统计报告，并且涵盖了该地区所有居民的收入情况。
样本总数为1000，通过随机抽样方式选取了不同年龄、教育水平、职业和家庭收入水平的居民。
总体数据分析：1. 平均收入：通过对数据进行计算，我们得出该地区居民的平均收入为12000元。
2. 中位数：进行中位数的计算后，我们发现该地区居民的中位数收入为10000元。
3. 众数：进行众数的计算后，我们发现该地区居民的众数收入为8000元。
居民收入差异分析：1. 年龄差异：我们将居民按照年龄分组，并计算每个年龄组的平均收入。
结果显示，年龄在25岁到34岁之间的居民平均收入最高，为15000元，而年龄在55岁以上的居民平均收入最低，为8000元。
2. 教育水平差异：根据居民的教育水平进行分组，并计算每个组的平均收入。
结果显示，高中及以下文凭的居民平均收入最低，为8000元，而拥有本科及以上学历的居民平均收入最高，为15000元。
3. 职业差异：我们将居民按照职业进行分组，并计算每个职业的平均收入。
结果显示，专业人士和经理人员的平均收入最高，为20000元，而服务和销售行业的居民平均收入最低，为8000元。
4. 家庭收入差异：我们将居民按照家庭收入水平进行分组，并计算每个组的平均收入。
结果显示，家庭收入水平较高的居民平均收入较高，为16000元，而家庭收入水平较低的居民平均收入较低，为10000元。
结论：通过对该地区居民收入数据的描述性统计分析，我们可以得出以下结论：该地区居民的平均收入为12000元，中位数为10000元，众数为8000元。
同时，在不同人口群体之间存在明显的收入差异，包括年龄、教育水平、职业和家庭收入水平等方面。
描述性统计分析方法
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第三节 统计指标计算
一、指标类型 集中趋势指标
反映分布的平均水平。如平均数、众数、 中位数等。 离中趋势指标
反映分布的离散程度。如标准差、极值、 等。
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百分位数指标 四分位数、各个百分位数等。
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步骤4：作出性别与考试成绩的交叉表
分析——描述统计——交叉表
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三、多选题的统计整理问题
多选题又称多重应答，是在社会调查中常 见的一种数据记录类型。它本质上属于分类 数据，但由于其数据格式较为特殊，所以 SPSS中专门的模块来分析。
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（一）多选题的记录格式
例1：确诊高血压后，您按医生的建议采取了 哪些非药物方法控制高血压？
A.调理饮食 B.做适宜运动 C.保持情绪稳定 D.其它措施
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例2：请在下面列出的20个品牌中选择您认为 最信得过几个（最多列五个），并将代码按 照顺序排列。 候选品牌列表：1.长虹 2.海尔 3……….
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1.多重二分法记录格式
一个多选题要根据它的选项设定对应的变 量。如例1有四个选项，对应这个多选题就 应该有4个变量。
分布指标 偏度系数、峰度系数。
其它 M统计量、极端值等。
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二、数据类型及SPSS一般实现操作
基于未分组的原始数据资料 基于某种标志的分组数据资料
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三、EXPLORE模块
Explore过程（探索性分析）主要用于对 资料的性质、分布特点等完全不清楚的情况 下。在常用描述性统计指标的基础上，又增 加了有关数据详细分布特征的文字及图形 等。
应答人数百分比（percent of cases） 即，选择该项的人占总人数的比重。应答
第四章描述性分析检验法详解
结实的 firm（中度），例如橄榄。
硬的 hard（高度），例如硬糖块。
第二十三页，共116页。
碎裂性 ：与粘聚性和粉碎产品所需力量有关的机械质地 特性。 可通过在门齿间（前门牙）或手指间的快速挤压 来评价。
与不同程度碎裂性相关的主要形容词有： 易碎的 crumbly（低度），例如玉米脆皮松饼蛋糕。 易裂的 crunchy（中度），例如苹果生胡萝卜 脆的 brittle（高度），例如松脆花生薄片糖、带白
（4）口感、质地 机械参数：硬、粘、韧、脆 几何参数：粒、片、条 脂肪/水分参数：油的、腻的、多汁、潮的、 湿的
第八页，共116页。
（5）皮肤感觉特征
A 机械参数，产品对应力的反应（稠度、易于扩散、滑溜、密度）
B 几何参数，例如，使用后产品中或皮肤上粒子的大小、形状 和定向（沙粒质的、泡沫状、片状的）
与不同程度弹性相关的主要形容词有： 可塑的 plastic （无弹性），例如人造奶油。 韧性的 malleable（中度），例如（有韧性的）棉花糖。
弹性的 elastic; spring; rubbery（高度），例如鱿鱼。
第二十八页，共116页。
粘附性 ：与移动附着在嘴里或粘附于物质上的材料
第三页，共116页。
描述分析试验可用于一个或多个样品，以便同时定 性和定量地表示一个或多个感官指标。
例如外观、嗅闻的气味特征、口中的风味特征（味觉、 嗅觉及口腔的冷、热、收敛等知觉和余味）、组织特性 和几何特性等。
第四页，共116页。
组织特性及质地特性，包括机械特性—硬度、凝聚度、
粘度、附着度和弹性五个基本特性及碎裂度、固体食物 咀嚼度、半固体食物胶密度三个从属特性 。
样本人口统计学描述性分析
样本人口统计学描述性分析描述性研究（descriptive study）又称描述流行病学（descriptive epidemiology），它是利用已有的资料或通过专门调查所得到的资料，按照不同人群、地区、时间特征进行分组，计算和比较疾病的频率指标，把疾病或健康状态的分布情况真实地描述出来，为进一步的流行病学研究提供基础资料。
从流行病学研究程序上讲，描述性研究是流行病学研究的起点，通过描述性研究可以发现人群或社区中存在的主要的健康、疾病问题及其危险因素，了解人群或社区中的疾病、行为危险因素及其他公共卫生问题的分布规律，提出初步的病因线索，并在此基础上进一步开展分析性研究和实验研究来验证病因假说，或者根据描述性研究中发现的人群或社区中的公共卫生问题开展干预研究。
描述性研究需要了解疾病的人群、地区和时间分布特征及流行强度，是最基础的流行病学研究方法，因此，本章将首先讨论疾病的分布（distribution of disease）及流行强度，然后介绍描述流行病学的研究方法，包括病例报告（case reports）、病例系列（case series）、生态学研究（ecological study）及现况研究（cross-sectional study）。
第一节疾病分布对疾病频率在不同人群、时间和地区发生情况的描述称为疾病分布。
收集和分析这三种特征分布的数据十分重要。
首先，研究者可以熟悉疾病分布数据和公共卫生问题的严重程度。
其次，可以提供人群中公共卫生问题的详尽描述，并将这些结果应用于交流与反馈。
第三，这种分析可以确定患某种疾病的高危人群。
疾病分布的信息为探索病因提供重要线索，这些线索可形成待检验的病因假设。
一、人群分布在描述疾病的人群分布时，根据人群不同的自然属性（如性别、年龄、民族）、后天属性（免疫或婚姻状况）、工作和行为特征（职业、休闲活动、药物/烟草/毒品使用）以及生活状况（社会经济状况、医疗保健水平）整理和分析数据。
描述性统计分析
描述性统计分析描述性统计分析是一种通过对数据进行收集、整理、汇总、展示和解释，来揭示数据特征、分布和趋势的方法。
它是统计学中最基础的分析方法之一，广泛应用于各个领域的数据研究与决策中。
本文将简要介绍描述性统计分析的基本概念、常用方法和应用场景。
一、描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据的常见统计指标进行计算和分析，来描述数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
常见的统计指标包括：均值、中位数、众数、极差、标准差、方差等。
这些指标可以帮助我们更好地理解和概括数据的特征，从而进行合理的数据解读和决策。
二、描述性统计分析的常用方法1. 数据收集：首先需要确定所需数据的来源和采集方法，可以通过问卷调查、实地观察、抽样调查等方式来收集相关数据。
2. 数据整理和清洗：对收集到的数据进行整理和清洗，包括缺失值的处理、异常值的剔除，确保数据的准确和完整。
3. 数据汇总和展示：将数据进行汇总，并通过图表等形式进行可视化展示，以便更直观地观察数据的特征和趋势。
4. 统计指标计算：通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
5. 数据解释和分析：根据计算得到的统计指标，对数据的特征和分布进行解释和分析，从中提取有价值的信息。
三、描述性统计分析的应用场景1. 社会科学研究：在社会学、心理学、教育学等领域的研究中，描述性统计分析可以用来描绘人群的特征和行为规律，为研究提供数据支持。
2. 经济与金融分析：在经济学和金融学研究中，通过对经济指标和市场数据进行描述性统计分析，可以了解经济形势和市场趋势，从而指导决策。
3. 市场调研与营销：在市场调研和营销策划中，通过对受众、消费者数据进行描述性统计分析，可以更好地了解目标市场和消费群体的需求和偏好。
4. 医学与健康研究：在医学和健康研究中，通过对患者数据和健康指标进行描述性统计分析，可以了解疾病的发病率、死亡率等情况，为医疗决策提供依据。
统计学描述性统计分析报告
统计学描述性统计分析报告引言描述性统计分析是统计学中最基础的分析方法之一，它旨在通过统计量来描述和总结数据的特征和分布情况。
描述性统计分析广泛应用于各个领域，帮助人们理解观察数据并得出合理的结论。
本报告将对某项调查数据进行描述性统计分析，以揭示数据的关键特征和变量之间的关系。
数据来源我们的研究数据来自一项关于消费者消费行为的调查。
该调查采集了1000份有效问卷，涵盖了消费者基本信息以及其购买偏好、消费习惯等方面的数据。
下文将对调查数据进行详细的描述性统计分析。
描述性统计分析结果基本信息统计分析我们首先对参与调查的消费者的基本信息进行统计分析。
调查数据显示，参与者的年龄分布范围在18岁至60岁之间，平均年龄为38岁；性别比例大致相等，男性占52%；另外，我们还统计了参与者的教育水平，其中高中及以下学历者占35%，大专及本科学历者占40%，研究生及以上学历者占25%。
这些统计结果可用表格展示如下：统计指标年龄性别教育水平平均值38岁- -最小值18岁- -最大值60岁- -比例- 52%男35%高中及以下，40%大专及本科，25%研究生及以上购买偏好统计分析在购买偏好方面，我们统计了参与者对不同产品类别的喜好程度。
调查结果显示，在电子产品方面，参与者对手机的兴趣最高，占比达45%，其次为电视（30%），电脑（20%）和音响（5%）。
在服装类别中，参与者对休闲服装的关注度最高，占比为40%，紧随其后的是正装（30%），运动装（20%）和内衣（10%）。
这些统计结果可用表格展示如下：产品类别感兴趣程度电子产品-手机45%电视30%电脑20%音响5%服装-休闲服装40%正装30%运动装20%内衣10%消费习惯统计分析除了购买偏好，我们还对参与者的消费习惯和行为进行了统计分析。
我们关注的指标包括每月购买产品的次数、每次购物的预算以及喜欢采购的渠道。
调查数据显示，参与者每月平均购买产品的次数为8次，每次购物的平均预算为￥500，最喜欢的采购渠道为线上购物（60%），其次是实体店（40%）。
描述性分析检验
2.强度—定量方面
强度表达了每个感官特性的程度大小,它 是通过按一定的尺度对样品评分来表述的。
描述分析中最常用的3种评分标度:
类项标度; 线型标度; 量值估计标度.
定量分析的有效性和可靠性取决于：
⑴选用的尺度范围应足够宽,能包括参数强 度的所有范围,同时应有足够的离散点,以便描 述样品间强度的微小差异；
⑵全面培训品评人员，熟悉掌握标尺的使 用；
⑶参照标尺的使用应一致，以保持试验结 果的一致性。
3.呈现次序—时间方面
除了考虑样品的属性(定性)和属性的强度 (定量)外，品评员通常还需要感知样品间某 些感官属性表现出来的顺序。
物理特性出现的次序通常和样品被处理的 方式有关；
然而，由于化学感觉（气味和风味），样 品的化学组成和某些物理属性（温度、体积、 浓度）可能会改变某些感官属性检测出来的 顺序。
二、定量描述性检验法
评价员对构成样品质量特征的各个指标的强度， 进行完整、准确的评价。
可在简单描述性检验中所确定的词汇中选择适当 的词汇，可单独或结合地用于鉴评气味、风味、 外观和质地。此方法对质量控制、质量分析、确 定产品之间差异的性质、新产品研制、产品品质 的改良等最为有效，并且可以提供与仪器检验数 据对比的感官参考数据。
(1)由评价员用任意的词汇，对样品的特性进行描述。 (2)提供指标评价表，评价员按评价表中所列出描述各种质量 特征的词汇进行评价。比如： 外观：色泽深、浅、有杂色、有光泽、苍白、饱满； 口感：黏稠、粗糙、细腻、油腻、润滑、酥、脆； 组织结构：致密、松散、厚重、不规则、蜂窝状、层状、疏 松等。 评价员完成评价后进行统计，根据每一描述性词汇使用的频 数，得出评价结果。
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（1）根据以上的数据进行适当的分组，编制频数 分布表，并绘制频数分布的直方图； （2）计算适当的统计指标对该百货公司这40天的 销售情况进行描述说明。
2016/8/5
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多重反应下的频次分析
基本功能：对每一项目对应多个反应（如多项 选择）的数据进行频次分析。 菜单位置：【分析】—【多重响应】—【定义变 量集】—【频率】 例：你主要的新闻渠道包括哪些？（可多选） 1报纸 2 电视 3杂志 4 广播 5互联网 6 朋友/家人 步骤：第一步：录入，把每个选项视为一个变量，变 量的数目与选项的数目相等。最好把每个多选项统 一编码，以便于分析数据。
如：1班分数的均值和标准差分别为78.53和 9.43，而2班的均值和标准差分别为70.19和7.00。 试问1班的90分是不是比2班的82分成绩更好？ (Z1=1.22, Z2=1.69)
2016/8/5
x x z s
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例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 1．打开【分析】—【描述统计】—【描述】
2016/8/5
卡方检验结果存在显著差异， 有必要对每对假设分别进行 检验。Φ和v值是衡量两个 变量关系强度的常用指标。 一般适用于2*2、2*3、3*2 交互列表，值在（-1，1） 之间，越小关系强度越低， 其中0.1表示低，0.30表示 一般，0.5表示高。
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例：某公司调研关于不同地区对地板的喜好数据：
2016/8/5
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打开【分析】—【描述统计】—【探索】 例：男女各15名学生的考试成绩，试分析成绩与性 别是否有关系。 见SPSS练习21
2016/8/5
描述 SEX 三 峡 大 学 统计量 成绩 男 均值 71.80 经济与管理学院 均值的 95% 置信区间 下65.04 限 上78.56 限 5% 修整均值 72.11 中值 71.00 方差 148.88 6 标准差 12.202 极小值 51 极大值 87 范围 36 四分位距 20 偏度 -.196 峰度 -1.244 女 均值 78.00 均值的 95% 置信区间 下72.99 限 上83.01 限 5% 修整均值 78.00 中值 77.00 方差 81.857 标准差 9.047 极小值 64 极大值 92 范围 28 四分位距 17 2016/8/5 偏度 .310 峰度 -1.082 标准误 3.151
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你认为下列哪一种读物更适合在 周末阅读？
性别 男 计数 性别 中的 % 女 计数 性别 中的 % 计数 性别 中的 %
日报的周末版 379
杂志 313
周报 208
合计 900
42.1%
78 39.8% 457 41.7%
34.8%
86 43.9% 399 36.4%
23.1%
2016/8/5
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若要做等距分组进行频数描述如何操作？ 如分成：60以下 60—70 70—80 80—90 90以上
2016/8/5
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练习：
某百货公司连续40天的商品销售额如下 （单位：万元）
41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35
2 2 1
.027 .026 .463
似然比
线性和线性组合 有效案例中的 N
φ 按标量 Cramer 标定 的V
有效案例中的 N
近似 值 值 Sig. .081 .027 .081 1096 .027
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小 期望计数为 42.92。
卡方检验结果：零假设为比例 相同，显著性水平（sig)小于 0.05，意味着零假设不成立， 因此不同性别的网民对周末读 物的选择性有显著差异。
描述统计量
标准 N 全距 极小值 极大值 和 均值 方差 偏度 峰度 差 统计 统计 标准 统计 统计 统计 统计 量 统计量 统计量 统计量 统计量 量 误 量 量 量 标准误 量 标准误 成绩 30 41 51 92 2.E3 74.90 2.01 11.01 121.3 .427 -.599 .833 1 5 34 .283 有效的 N 30 （列表状 2016/8/5 态）
卡方检验
Pearson 卡方 似然比 有效案例中的 415 N a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计 数为 21.14。 值 6.489a 6.527 df 渐进 Sig. (双侧) 2 .039 2 .038
对称度量 按标量标 φ 定 Cramer 的 V 有效案例中的 N 近似值 Sig. 值 .125 .039 .125 415 .039
2016/8/5
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菜单位置：【分析】—【描述统计】—【交叉】
例：在网民媒体习惯调查中，有一个问题“您认为哪一种读 物更适合在周末阅读？”有三个选项：日报的周末版、杂志、 周报。研究者想知道不同性别网民的选择是否一致？
2016/8/5
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进行行和列变量相互独立的假 设检验，有多种检验法。
用来描述相关性 当用自变量预测因变量时，此 系数反映这种预测降低错误的比 率。(1表示自变量可以完全预测 因变量，0表示完全不能） 表示用一个变量来预测其他变 量时降低错误的比率
适用于定序变量： 用于检验相关性（“1”高度相关，“0”无相 关） 进行一个二值因素变量和一个二值响应变量的独 立性检验。 用于检验两个评估方法对同一对象的评估是否具 有一致系。 检验某事件发生和某因子之间的关系（“1”完 2016/8/50”一致性与偶然预期相同，至少大于 全一致，“ 0.7）
2016/8/5
81 38 25 144
46 33 7 86
49 39 20 108
67 26 12 105
243 13多重反应下的交互分析
对每一项目对应多个反应（如多项选择）的数据进行频 次分析。 菜单：【分析】—【多重响应】—【定义变量集】—【交叉】
2016/8/5
地板 材料 地板
其他 合计
地区
1 69 78 147 2 126 99 225 3 16 27 43
合计
211 204 415
这些数据是否提供证据说明该城市不同地区居民 对地板喜好比例不同？
2016/8/5
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2016/8/5
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商品 地板 其他 合计
商品* 地区 交叉制表 1 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 69 46.9% 78 53.1% 147 100.0% 地区 2 126 56.0% 99 44.0% 225 100.0% 3 16 37.2% 27 62.8% 43 100.0% 合计 211 50.8% 204 49.2% 415 100.0%
2016/8/5
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第二步:【多重响应】—【定义变量集】
2016/8/5
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第三步：【多重响应】—【定义变量集】—【频率】
$a1 频率 响应 N 获取新闻 报纸 主要渠道a 电视 杂志 广播 互联网 朋友/家人/同事 总计 a. 组 802 794 243 171 1031 145 3186 个案百分 百分比 比 25.2% 72.3% 24.9% 7.6% 5.4% 32.4% 4.6% 100.0% 71.5% 21.9% 15.4% 92.9% 13.1% 287.0%
.580 1.121 2.336
.580 1.121
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第四节 交互分析（crosstabs)
• 基本功能：适用于两个或两个以上变量交叉分类 形成列联表，对变量的关联性进行分析。数量变 量和类别变量都可以进行。 • 常用于检验两类假设，即变量间的独立性假设与 比例一致性假设。 • 独立性假设检验同意群样本在两个变量上的反应， 以判断在总体范围内两变量之间的关系。 • 比例一致性假设检验，首先从两个总体范围内抽 取两个样本（同一总体抽取2个样本），然后根据 两个样本反应推论两个总体是否相同。
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系统以ZCJ为变量名将原始数据转换成标准z 分值，存放在原数据库中,亦即变量的标准化过 程。
2016/8/5
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第三节 Explore过程（探索分析）
调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描 述性统计分析，故称之为探索性统计。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有 关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细 致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分 析的方案。
结论：不同地区对地板喜欢程度有显著差异性
2016/8/5
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练习：某市商业系统为提高商业企业的服务质量，对 本市的四个大商场进行调查，征求顾客意见，共收回 有效问卷443分，每张问卷对某一商场按照优、中、 差进行服务质量评价，试分析四个商场的服务质量评 价是否一样？ 商场 合计 A B C D 优 中 差 合计
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度量变量 选择直方 图
名义和序 号变量一 般选择条 形图或饼 图
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Bootstrap法又称为自助法，是以现 有样本为基础的模拟抽样判断法， 可用于研究某统计量的分布特征， 特别适用于那些难以用常规方法处 理的参数区间估计，假设检验等问 题。其提出是基于参数估计准确性 考察的目的，目前已发展到几乎统 计学所有领域。提供了一条确保所 建模型的稳定性和可靠性的有效途 径，它通过对原始样本进行有放回 的重置抽样，进而估计某个估计量 的抽样分布。