描述性统计分析方法讲解
描述性统计分析法定义
描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。
它可以将各种原始数据中的变量分别归类，然后根据研究目的进行分组统计，并对整个调查资料进行观察与综合，从而获得对于现象的比较精确的定量估计，为经济管理和科学研究提供数量化的依据。
描述性统计分析的特点是：分组及数据计算均要有详细的资料，数据必须具有可靠性。
描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同，又可分为：(1)单项数据分析；(2)总量数据分析；(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。
应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时，必须掌握下列基本概念：但是，在实际工作中，许多应用者只重视“同质性”的分析，却忽略了对于“异质性”的考虑。
异质性也称为“差异性”，是指变量之间不同水平上的差异程度。
这里的差异包括：变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。
因此，描述性统计分析的基本内容包括： 1、差异性检验； 2、差异性分类； 3、差异性的估计值； 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。
由此可见，影响因素越多，描述性统计分析的成果就越复杂，因此在实际工作中，要注意处理好同质性和异质性的关系。
描述性统计分析的方法非常广泛，其中最常用的有： (1)列联表； (2)相关分析；(3)回归分析；(4)方差分析；(5)主成分分析；(6)因子分析；(7)对数线性模型。
我们必须明白这样一个事实：假设两种或多种变量之间确实存在某种联系，那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论，还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析，才能给出更加全面和具体的信息。
比如，一个企业通过技术创新降低成本，采取该策略的效果在短期内显而易见，但长期而言，如果成本继续下降，则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位，从而真正带来成本的下降。
此时，再去寻找造成降低成本的因素，将会收到事半功倍的效果。
描述性统计分析方法
定义 通过对现象进行调查研究，将大量数据加
以整理，简化，制成图标，并就这些数据的 分布特征进行计算，如集中趋势、离中趋势 等。
主要内容 （1）整理。主要是做统计分组及频数统计。 （2）计算分布特征指标。如平均数、众数、
中位数、标准差，等。
（3）做图表。如条形图、饼图、直方图等。
第二节 统计整理
一般的图形：箱式图、茎叶图 考察数据是否为正态分布 （1）正态QQ概率图、去势QQ正态概率图。 （2）正态性检验 分组情况下对不同组别方差齐性进行检验
第四节 统计图制作
略
百分位数指标 四分位数、各个百分位数等。
分布指标 偏度系数、峰度系数。
其它 M统计量、极端值等。
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
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。
对考试成绩进行统计分组组距式分组对考试成绩进行可视离散化即将原始数据转化为统计组别的离散数据如123对分组后的离散数据进行频数分析
描述性统计分析方法
第一节 基本问题
意义 一般的数据资料都来源于样本的调查。只
有通过对样本的研究，才能做好对实际问题 的可能的推断。因此，描述性分析是统计数 据分析的第一步。
（三）SPSS相关操作
定义多选题变量集 （分析——多重响应——定义变量集） 频数表 （分析——多重响应——频率） 注意：缺失值的处理问题。 交叉分析
第三节 统计指标计算
一、指标类型 集中趋势指标
统计学中的描述性统计分析方法
统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。
描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。
在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。
二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。
1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。
（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。
它可以用来衡量数据的总体情况。
（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。
它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。
（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。
它在描述分类数据时特别有用。
2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。
（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。
它反映了数据的总体分散程度。
（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。
它是标准差的平方。
（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。
它可以用来衡量数据的全局范围。
三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。
通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。
1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。
2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。
3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。
4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。
描述性统计分析
描述性统计分析【导言】在科学研究、市场调查、社会调查以及政策制定等各个领域中，描述性统计分析是一种重要的分析方法。
它主要通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等。
本文将简要介绍描述性统计分析的概念和应用领域，并探讨其在实际问题中的意义和方法。
【一、描述性统计分析的概念】描述性统计分析是一种通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等的方法。
它不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以从中发现问题和规律，为后续的分析和决策提供依据。
描述性统计分析主要包括数据的中心趋势度量、数据的离散程度度量和数据的分布特征等内容。
【二、描述性统计分析的应用领域】描述性统计分析在各个领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 科学研究：在科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究人员对实验数据进行整理和总结，发现数据中的规律和趋势，从而对研究对象进行深入的理解和解释。
2. 市场调查：在市场调查中，描述性统计分析可以帮助市场研究人员对市场数据进行整理和总结，了解产品的市场需求、消费者的购买行为和市场竞争情况，为市场营销活动提供科学依据。
3. 社会调查：在社会调查中，描述性统计分析可以帮助调查人员对社会问题的数据进行整理和总结，了解社会现象的普遍性和差异性，为制定社会政策提供参考依据。
4. 教育评估：在教育评估中，描述性统计分析可以帮助教育管理者对学生成绩、教学效果等数据进行整理和总结，洞察学生的学习状况和教育的质量问题，为教育改革提供参考依据。
【三、描述性统计分析的意义】描述性统计分析的意义主要体现在以下几个方面：1. 描述数据特征：通过描述性统计分析，我们可以对数据的中心趋势、离散程度等特征进行客观的量化和描述，从而更好地理解数据。
2. 发现问题和规律：通过描述性统计分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值等问题，从而及时采取措施进行修复；同时，还可以发现数据中的规律和趋势，为后续的分析和决策提供依据。
报告中的描述性统计和变量分析
报告中的描述性统计和变量分析引言：描述性统计和变量分析是数据分析的重要组成部分，它们提供了对数据集的整体情况和特征进行解释和描述的方法。
本文将介绍描述性统计和变量分析的基本概念和方法，并通过具体的示例说明其应用场景和实际价值。
第一部分：描述性统计的基本方法1.1 平均值和中位数的比较与解释平均值和中位数是描述数据集中心趋势的重要统计量。
通过比较平均值和中位数的差异，我们可以了解数据集中是否存在极端值或者数据偏离的情况，并进一步分析其原因和影响。
1.2 方差和标准差的计算与解释方差和标准差是描述数据集离散程度的统计量。
它们可以帮助我们判断数据的散布情况和数据的可靠性。
较大的方差和标准差意味着数据的波动较大，反之则表示数据的波动较小。
1.3 频率分布表的绘制与分析频率分布表是将数据按照不同取值范围进行分类并计算各个类别的频数和频率的方法。
通过绘制频率分布表，我们可以直观地了解数据分布情况，并分析数据的集中度和分散度。
第二部分：变量分析的基本方法2.1 相关分析的概念与应用相关分析用于衡量两个变量之间的关系程度，常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
通过相关分析，我们可以了解不同变量之间是否存在显著相关性，并进一步解释其背后的原因和机制。
2.2 回归分析的基本原理与应用回归分析用于探究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，常用的方法包括简单线性回归和多元线性回归。
通过回归分析，我们可以预测因变量在给定自变量条件下的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
2.3 t检验与方差分析的原理与应用t检验和方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异，以评估变量在不同组别或处理条件下的显著性差异。
通过t检验和方差分析，我们可以判断样本之间是否存在显著差异，并进一步分析差异的原因和影响。
结论：描述性统计和变量分析是数据分析中不可或缺的工具，它们提供了对数据集的全面理解和深入解释的方法。
在报告中进行描述性统计和变量分析，可以帮助读者快速了解数据的整体特征和变量之间的关系，提高报告的可读性和可信度。
描述性统计分析的基本方法
描述性统计分析的基本方法统计学是一门重要的科学领域，它研究收集、整理、分析和解释数据的方法和技术。
而描述性统计分析是统计学中最基础的一种方法，通过对数据的整理和概括，帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。
本文将介绍描述性统计分析的基本方法。
一、数据类型的分类在进行描述性统计分析之前，我们首先需要了解数据的类型。
常见的数据类型有两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可度量的，例如身高、体重、年龄等，可以用数值来表示；而定性数据是描述性的，例如性别、民族、职业等，通常用类别和标签来表示。
二、中心趋势的测量中心趋势是描述一组数据集中程度的指标。
常见的中心趋势测量方法有：均值、中位数和众数。
1. 均值：均值是计算一组数据中所有值的总和除以数据个数所得的结果。
它可以帮助我们评估数据的平均水平。
2. 中位数：中位数是将一组数据按大小排序，找到中间位置的值。
如果总数为奇数，则中位数为排序后处于中间位置的值；如果总数为偶数，则中位数为中间两个值的均值。
中位数可以减少异常值对结果的影响，更能体现数据的典型水平。
3. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的值。
它可以帮助我们了解数据的主要特点和集中趋势。
三、离散程度的测量除了中心趋势，描述性统计分析还需要衡量数据的离散程度，以了解数据的变化范围和分布情况。
常见的离散程度测量方法有：范围、方差和标准差。
1. 范围：范围是一组数据中最大值与最小值之间的差异。
它可以简单地反映数据的变化区间。
2. 方差：方差是一组数据与其均值之间的差异的平均值。
它可以衡量数据与均值的偏离程度，数值越大意味着数据的分散程度越大。
3. 标准差：标准差是方差的正平方根，它与方差的量纲一致。
标准差可以帮助我们更好地理解数据的变异情况，常用于比较不同数据集之间的离散程度。
四、数据分布的描述描述性统计分析还包括对数据分布的描述，以了解数据的形状和分布特征。
常见的数据分布描述方法有：直方图和箱线图。
1. 直方图：直方图是一种将数据按照数值范围划分为若干区间，并计算每个区间内数据频数的可视化图形。
报告中描述性和推理统计分析的方法
报告中描述性和推理统计分析的方法描述性统计分析和推理统计分析是统计学中使用最广泛且重要的两种方法。
描述性统计分析是通过收集、整理、分析和解释数据的方法，旨在揭示数据的特征和趋势。
推理统计分析则是通过基于样本数据的结论，进一步推断总体的特征和关联性。
本文将详细论述这两种方法的基本概念、应用场景、常见的统计指标和分析方法。
一、描述性统计分析1.1 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进行总结、整理和归纳，呈现数据的特征和总体状况。
在实际应用中，常用的描述性统计分析方法有统计图表、频数分布、集中趋势和离散程度等指标。
1.2 描述性统计分析的应用场景描述性统计分析适用于多个领域，例如社会科学、市场调查、医学研究等。
在社会科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究者了解人口统计学数据、调查问卷的回答情况等。
在市场调查中，描述性统计分析能够对产品的销售情况、消费者行为进行总结和分析。
1.3 描述性统计分析的常见统计指标和分析方法常见的描述性统计分析指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些指标可以揭示数据的中心位置、分布形态和离散程度。
此外，统计图表如直方图、条形图、饼图等也是描述性统计分析常用的可视化方式。
二、推理统计分析2.1 推理统计分析的基本概念推理统计分析是通过从样本中得出关于总体特征的推断，以此作为决策和预测的依据。
推理统计分析是基于概率的，通过利用样本数据估计总体参数，并进行假设检验和置信区间估计等统计推断。
2.2 推理统计分析的应用场景推理统计分析广泛应用于科学研究、质量控制、市场调查等领域。
在科学研究中，通过推理统计分析可以对实验结果进行合理的解释和推断。
在质量控制中，推理统计分析可以帮助判断产品合格与否。
在市场调查中，推理统计分析可以根据样本数据对总体的情况进行推测。
2.3 推理统计分析的常见方法推理统计分析的常见方法包括参数估计、假设检验、置信区间估计等。
参数估计可以通过样本数据估计总体参数，并对总体进行推测。
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
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SPSS中演示数据建立情况
2.多重分类法记录格式
同样，每个多选题根据5个选项设计5个变 量。每个变量均为多分类变量。 注意：多重分类法记录格式中常见数据缺 失的现象。 SPSS中演示数据建立过程
（二）多选题常用分析指标
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
人数百分比加总不等于100%。 应答次数百分比（percent of responses）
即，在做出的所有选择中，选择该项的次 数占总次数的比例。应答次数百分比加总等 于100%。
（三）SPSS相关操作
定义多选题变量集 （分析——多重响应——定义变量集） 频数表 （分析——多重响应——频率） 注意：缺失值的处理问题。 交叉分析
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。
百分位数指标 四分位数、各个百分位数等。
一般的图形：箱式图、茎叶图 考察数据是否为正态分布 （1）正态QQ概率图、去势QQ正态概率图。 （2）正态性检验 分组情况下对不同组别方差齐性进行检验
第四节 统计图制作
略
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
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……….
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。
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
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。
（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
串型数据。 （2）组距式分组。一般适用于数值型。
三、spss相关操作
序号 性别
1
男
将8个同学的考试 2
男
成绩建立为SPSS 3
女
文件，并对学生 4
男
的性别及考试成 5
女
绩进行频数统计。 6
女
7
男
8
男
考试成绩 78 68 45 72 93 56 85 84
步骤1：建立数据文件
定义变量视图。（重点在于数据类型、值 标签）
描述性统计分析方法
第一节 基本问题
意义 一般的数据资料都来源于样本的调查。只
有通过对样本的研究，才能做好对实际问题 的可能的推断。因此，描述性分析是统计数 据分析的第一步。
定义 通过对现象进行调查研究，将大量数据加
以整理，简化，制成图标，并就这些数据的 分布特征进行计算，如集中趋势、离中趋势 等。
分布指标 偏度系数、峰度系数。
其它 M统计量、极端值等。
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
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。
数据视图中输入数据。
步骤2：对性别进行统计分组 （单项式分组）
分析——描述统计——频率 注意输出结果的解释。
（此频率非彼频率）
步骤3：对考试成绩进行统计分组 （组距式分组）
对考试成绩进行可视离散化（即将原始数 据转化为统计组别的离散数据，如1、2、3、 4、5）
对分组后的离散数据进行频数分析。
主要内容 （1）整理。主要是做统计分组及频数统计。 （2）计算分布特征指标。如平均数、众数、
中位数、标准差，等。
（3）做图表。如条形图、饼图、直方图等。
第二节 统计整理
一、统计整理的内容
主要是对原始数据进行统计分组并做频 数统计。
二、统计分组的类型
根据原始数据的类型，统计分组有： （1）单项式分组。一般适用于数值型和字符