描述性统计分析方法
关于描述性统计分析
关于描述性统计分析作者：记忆de&#…文章来源：csdn blog 点击数：156 更新时间：2007-2-12在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Anal ysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。
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。
（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。
此外，频数分析也可以发现一些统计规律。
比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。
不过这些规律只是表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。
各指标的具体意义如下：平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。
方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计算方法。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。
一般情况下，如果样本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
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
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。
临床试验中的统计分析方法
临床试验中的统计分析方法临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械安全性和有效性的重要手段。
统计分析方法在临床试验中起着关键的作用，它能够通过对试验数据的整理和分析，为研究者提供有力的科学依据。
本文将介绍临床试验中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析在临床试验中，首先需要进行描述性统计分析，以了解实验数据的总体特征。
常见的描述性统计分析方法包括测量数据的中心趋势和离散程度。
中心趋势主要通过计算平均值、中位数和众数等指标来了解数据的集中程度；离散程度主要通过计算标准差、方差和极差等指标来了解数据的分散程度。
二、假设检验分析假设检验分析是临床试验中常用的统计分析方法之一，其主要用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异。
在假设检验中，通常会设立一个零假设和一个备择假设，通过计算样本数据的统计值，再与理论值进行比较，以确定是否拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和方差分析等。
独立样本 t 检验用于比较两组独立样本的均值是否有显著差异，配对样本 t 检验用于比较同一组样本在不同时间点或对照组的均值是否有显著差异，方差分析则用于比较多个样本间均值是否有显著差异。
三、相关性和回归分析在临床试验中，常常需要探究变量之间的关系以及预测变量对结果的影响。
相关性和回归分析是用于分析变量间关系的统计方法。
相关性分析主要用于描述两个或多个变量之间的相关关系强度和方向。
相关系数可以通过计算协方差或皮尔逊相关系数来得到，其取值范围为 -1 到 1，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越接近于1表示相关性越强。
回归分析主要用于建立变量间的数学模型来预测或解释因变量的变化。
常见的回归分析包括线性回归分析、多元回归分析和 logistic 回归分析等。
其中，线性回归分析用于探究自变量和因变量之间的线性关系，多元回归分析则考虑了多个自变量对因变量的影响，logistic 回归分析则用于处理因变量为二分类变量的情况。
实验五描述性统计分析
第二篇 数据分析基础实验五 描述性统计分析实验目的：了解相关系数和偏相关系数的计算方法。
实验工具：SPSS 描述性统计分析菜单项。
知识准备：一、统计整理统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。
统计整理的结果为统计表与统计图。
统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。
二、集中趋势的测量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。
集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。
1、算术平均数算术平均数又称为均值，其定义为：设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数∑==ni i X n X 11算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。
2、调和平均数调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。
调和平均数的计算公式为：使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。
在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。
3、几何平均数几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。
凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。
其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=⋅⋅⋅⋅= (321)式中：标志值个数。
连乘符号；各个标志值；数；几何平均------------∏n x G在SPSS 中，几何平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。
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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。
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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。
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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
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%。
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（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
描述性统计分析方法
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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。
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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。
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第四节 统计图制作
略
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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
数据视图中输入数据。
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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）
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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。
串型数据。 （2）组距式分组。一般适用于数值型。
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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
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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）
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。
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。
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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
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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。
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
每个变量代表对一个选项的选择结果，是 或不是，均为二分类变量。
SPSS中演示数据建立情况
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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
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（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