SPSS数据处理与分析教案-数据的描述性统计分析
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一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。
这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。
很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。
我们也会发现，许多分析方法的结果中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个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。
描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。
描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。
需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常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，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率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。
分析-描述统计-描述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。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。
与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
分析-描述统计-比率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。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。
它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
SPSS统计分析—描述性统计分析
SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析（Descriptive statistics analysis）简介描述性统计分析是统计学的一个领域，主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以用于进行各种描述性统计分析。
本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。
1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础，主要目的是对数据进行概括性的总结。
常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
在SPSS中，可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。
该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。
此外，使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。
2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。
常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。
在SPSS中，可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。
例如，使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图，使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图，使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。
3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。
它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，可以使用“Correlations”命令进行相关分析。
该命令可以计算出各个变量之间的相关系数，并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。
4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。
该命令可以根据指定的变量，自动提取主成分或因子，并计算出因子载荷矩阵和因子得分。
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。
SPSS数据分析教程-3-描述性统计分析PPT课件
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条形图
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饼图
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帕累托图
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直方图-茎叶图-箱图
描述性->探索
直方图 茎叶图 箱图
示例：数据Employ Data.sav
直方图 茎叶图 箱图
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直方图和茎叶图
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箱图
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从旧对话框作图
重新完成上面两个例子中的图形（箱图除外）
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饼图-帕累托图
SPSS数据分析 教程
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1
第3章 描述性统计分析
—《SPSS数据分析教程》
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2
主要内容
描述性统计分析
频率分析 对数据进行描述的图形化方法和数值方法 学习分析数据分布的方法 应用SPSS进行描述性数据分析的方法 常用统计图形的绘制方法和解释技巧 数据标准化
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3
本章学习目标：
掌握数据分析项目的整个过程； 掌握数据的分类方法； 掌握对数据进行描述的图形化方法和数值方法； 学习分析数据分布的方法； 掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法； 掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧
平均 若i不是整数，则向上取整。
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总结五数
最小值、第一个四分位数、中位数、第三个四 分位数、最大值
从这五个值可以大致看出数据分布的中心和离 散程度。而箱图则是这五个数的图形表现
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29
3.4 分布的形状
偏度
当偏度0时，分布为正偏 或右偏，布图形在右边拖 尾，分布图有很长的右尾， 尖峰偏左
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设定表格
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表格：摘要统计量设置
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SPSS统计分析—描述性统计分析
2.卡方检验方法的适用条件
• 吸烟习惯与患病率的关系
调查339名50岁以上吸烟习惯与患慢性气管炎病的关系，如上表所示。试 问吸烟者与不吸烟者慢性气管炎患病率是否有所不同。 数据的预处理: WEIGHT CASE
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Crosstabs】命 令, 弹出如图所示对话框
• ① Frequencies: 产生变量值的频数分布表，并可计算 常见描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• ② Descriptives: 计算一般的描述性统计量。 • ③ Explore: 探索性分析，使用户能够从大量的分析结
果之中挖掘到所需要的统计信息。
• ④ Crosstabs: 对分类变量进行统计推断，包括卡方检验、确切 概率等，是SPSS重要的过程。
点功能： • 1、产生详细的频数表 • 2、按要求给出某个分位点 • 3.绘制常用的条图、饼图等统计图 • 适用范围：更适用于对分类变量以及不服从正态分布的连续性变量
进行描述。
• 学生身高频数表: 已知有某地120名12岁男童身高数据，编制其传统 的简易频数表。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Frequencies】 • 命令，弹出如下所示对话框
• 学生身高的探索性分析
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Explore】命令, 弹出如图所示对话框
• 结果解读 • 1.描述性统计分析表
其中，5% Trimmed Mean: 去掉5％极端数之后的均值。
2.M－均值估计——检验异常数据。
3.分位点表
2.标准正态分布变化
SPSS描述性分析统计操作步骤
SPSS的描述性分析操作步骤第一步：打开并输入数据
SPSS的打开方式有以上几种选择“打开现有的数据库”点击确定。
结果如下图显示。
第二步：在菜单栏里选择分析—描述统计—描述如下：选择左侧栏里需要统计的变量双击到右侧变量栏里。
如下
在右上角的选项里选择你需要的统计量：如下点击继续—确定—就可以得到数据量如下图所示
单样本的T检验在选项里分析—比较均值—单样本T检验如下图所示在右上角的选项里可以选择置信区间如下
点击继续—确定就可以得到我们想要的单样本t检验
心理1203班周昱衡
20120223189
2014年6月10号。
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（项目，任务）
项目二SPSS Statistics数据创建与数据预处理
任务4图表分析
教学目标：
1．掌握交叉表格的制作方法。
2．掌握柱形图和饼图的绘制方法。
教学重点、难点：
重点：能够绘制交叉表格、柱形图、饼图。
难点：理解数据的各种图形的特点。
教学内容及过程设计
时间分配
一、制作交叉表格
子任务1：“手机销售统计.sav”文件记录了某淘宝店铺某日手机的销售数据，通过交叉表格分析消费者的性别与手机品牌的关系。
2．箱图
子任务2：打开“满意度测评.sav”文件，绘制不同营业厅的满意度的箱图，并在图中标注个案。
【步骤1】～【步骤3】
二、数据的正态性检验
1．通过直方图进行正态性检验
子任务3：在“满意度测评.sav”文件中，绘制不同营业厅的满意度的直方图。
【步骤1】～【步骤3】
2．通过正态QQ图进行正态性验证
子任务4：在“满意度测评.sav”文件中，利用正态QQ图判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤3】
3．通过正态性验证指标进行正态性验证
子任务5：在“满意度测评.sav”文件中，判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤4】
任务实训
在“成绩.sav”文件中，判断不同性别的成绩是否服从正态分布。
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
(10分钟)
(15分钟)
课后总结分析：
【步骤1】～【步骤8】
2．中位数
子任务3：某公司员工工资数据存放在“工资统计.sav”文件中，根据此数据文件计算平均值与中位数，并比较哪一个指标更能体现工资的集中趋势。
【步骤1】～【步骤4】
3．5%截尾均值
子任务4：在“工资统计.sav”中，计算“工资”变量的5%截尾均值。
【步骤1】～【步骤4】
4．众数
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、变量的分类
二、集中趋势指标的计算
1．平均值
（1）度量变量的平均值
子任务1：在“7月气温.sav”文件中，计算苏州地区的最高气温的平均值。
【步骤1】～【步骤5】
（2）有序变量的平均值
子任务2：某企业人事处为了了解企业工程师对于福利待遇和工作条件等方面的满意度情况，编制了调查问卷，并随机抽取10%的工程师作为样本，得到的数据存放在“工程师满意度调查.sav”文件中。请利用SPSS Statistics计算各个方面满意程度的平均值，以及不同性别工程师各个方面满意程度的平均值。各个方面的满意度按照“非常满意”“比较满意”“一般”“不太满意”“不满意”分别赋值“5分”“4分”“3分”“2分”“1分”。
(10分钟)
(15分钟)
(20分钟)
(20分钟)
(20分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目二SPSS Statistics数据创建与数据预处理
任务3探索性统计分析
教学目标：
1．掌握箱图的绘制方法。
2．掌握直方图的绘制方法。
3．了解正态分布的验证方法。
教学重点、难点：
重点：1.能够绘制箱图、直方图。2.能够判断数据的正态性。
(10分钟)
(10分钟)
(10分钟)20分钟)课 Nhomakorabea总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目三SPSS Statistics数据的描述性统计分析
任务2离散趋势指标分析
教学目标：
1．掌握极差的计算方法。
2．掌握方差与标准差的计算方法。
3．掌握四分位数的计算方法。
教学重点、难点：
重点：能够计算数据的离散趋势指标。
难点：理解离散趋势指标的适用场景。
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、极差
子任务1：打开“温差.sav”文件，如图3-23所示，分别计算漠河、重庆、南京、三亚在1月8号的温差，并进行比较。
【步骤1】～【步骤3】
二、方差与标准差
子任务2：某测试机构为了评价甲、乙、丙三家淘宝店铺的客户满意度，邀请了10名客户对三家店铺进行打分，三名客户在购买相同商品的情况下，对三家不同的店铺进行打分，分数记录在“淘宝店铺打分.sav”文件中，请通过评分平均值和标准差选出最好的一家淘宝店铺。
【步骤1】～【步骤7】
子任务4：在“成绩.sav”文件中，对成绩进行重新分级，生成新变量“分段成绩2”，成绩后30%为“A”，后30%到后60%为“A+”，后60%到后90%为“A++”，最前10%为“A+++”，找出四个等级的分割点，并对数据进行分组。
【步骤1】～【步骤6】
任务实训
在“成绩.sav”文件中，生成新变量“分段成绩3”，最好的5%为A，最差的20%为C，其余为B，找出分割点并对数据进行分组。
【步骤1】～【步骤4】
子任务3：某年级“数据分析技术”课程成绩存储在“成绩.sav”文件中，现对成绩进行分级，生成新变量“分段成绩1”，成绩前25%为“A+++”，前25%到前50%为“A++”，前50%到前75%为“A+”，最后25%为“A”，找出“A+++”“A++”“A+”“A”四个等级分割点。
授课内容
（项目，任务）
项目三SPSS Statistics数据的描述性统计分析
任务1集中趋势指标分析
教学目标：
1．掌握平均值的计算方法。
2．掌握中位数的计算方法。
3．掌握5%截尾均值的计算方法。
4．掌握众数的计算方法。
教学重点、难点：
重点：能够计算数据的集中趋势指标。
难点：理解集中趋势指标的适用场景。
难点：理解数据的正态分布的特点。
教学内容及过程设计
时间分配
一、数据的描述性统计分析
1．描述性统计指标
子任务1：某旅行社每年都会对所有营业厅进行满意度测评，现随机抽取100名客户，数据记录在“满意度测评.sav”文件中，根据数据计算不同营业厅客户满意度的统计性指标、异常值分布和百分位数。
【步骤1】～【步骤4】
【步骤1】～【步骤5】
二、制作统计图
子任务2：在“客户开卡信息.sav”文件中，绘制各个开卡银行数量的条形图。
【步骤1】～【步骤11】
子任务3：在“客户开卡信息.sav”文件中，绘制各个开卡银行数量的饼图。
子任务5：打开“男鞋尺码统计.sav”文件，如图3-19所示，利用SPSS Statistics中众数指标，统计哪个尺码的鞋子卖出的数量最多。
【步骤1】～【步骤3】
任务实训
调查同班的5位同学，将调查的数据输入“学习影响因素.sav”文件中，并计算各因素的平均值、中位数、众数。
(5分钟)
(10分钟)
(20分钟)