第2讲.SPSS描述性统计分析

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SPSS描述性统计分析PPT课件

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4.4 探索性分析
打开“统计量”对话框,选中“描述性”及“M-估计量” 选项; 打开“探索:图”对话框,选中“按因子水平分组”、“ 茎叶图”、“带检验的正态图”等选项。 打开“探索:选项”,选中“按列表排除个案”选项。
第3步 运行结果及分析: “成绩”按科目分组的案例处理摘要表
表中显示“成绩”按 “科目”分组后各组的 有效个案数、个案缺失 数及缺失比例等 。
打开“频率(F)”对话框,将“教育”和 “收入”加入到“变量”列表框中。 打开“统计量”对话框,选中“百分位数”
“众数”,并在“百分位数”中添加30.0、 60.0、90.0; 打开“图表”对话框,选中“直方图”及后 面的复选框
LOGO 表4.1
4.2 频率分析
第3步 主要结果及分析:
统计量表
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
4.1.2 描述离散程度的统计量பைடு நூலகம்
1.样本方差(Variance) 2.样本标准差(Std. deviation) 3.极差(Range) 4.均值标准误差(Standard Error of Mean)
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
4.1.3 描述总体分布形态的统计量
例如,调查消费者拥有数码产品的数量,首先分析受访 者的总人数、家庭收入情况、受教育程度、性别等,获取样 本是否具有总体代表性、抽样是否存在系统偏差等信息。这 些可以通过频率分析来实现,经过频率分析可以得到如下结 果: (1)频率分布表:该表中包含频率、各频率占总样本数的 百分比、有效百分比、累计百分比。 (2)统计图:用统计图形展示变量的取值状况,频率分析 中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。

SPSS应用二 描述统计

SPSS应用二 描述统计
j 1
列合计 n j f ij , j 1 , 2 , , c . 而样本容量 n f ij
r i 1
i 1 j 1
r
c
r × c 列联表
列 行 1 2 … 1 2 … … … … c 合计
f11 f 21

f 12
f 22

f1c
f r2

n1
n2

r
合计
P25
P0
偏度和峰度系数
偏态是指大部份的数值落在平均数的哪一边, 若分配較多集中在低数值方面,是为正偏态分配 (或称右偏态分配);若分配较多集中在高数值方面, 是为负偏态分配(或称左偏态分配),正态分布的偏 态为0,SPSS计算公式为:
n SKewness (n 2)
s ( xi x )2
计算
公式: n为奇数时
MX
(
n 1 ) 2
n为偶数时
1 M X n X n ( 1) 2 (2) 2
中位数的特征
1. 计算时只利用了位置居中的测量值 优点:对极值不敏感 缺点:并非考虑到每个观测值 2. 适用于各种分布类型的资料, 特别适合于:大样本偏态分布资料 或者一端或两端无确切数值的资料
580 560 540 520 500 480 460 440 420
560 540 500 460 440
2500
520 510 500 490 480
2500
510 505 500 495 490
2500
均数
500
500
500

乙 丙
离散与变异性指标
全距 四分位间距 方差 标准差 变异系数

SPSS统计分析—描述性统计分析

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

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少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大内容:1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数,其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。

描述离散趋势的指标有频数、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、变异系数等。

注意:连续型变量和离散型变量的指标有所不同。

由于很多统计分析都有一个正态分布的假设,因此我们经常也会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,但是基本上都可以输出常用的指标结果。

一、分析—描述统计—频率此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,结果举例如下:二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程,实际上该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。

三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上,更进一步的描述数据,和前两种过程相比,它能提供更详细的结果。

四、分析—描述统计—比率该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,在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单,主要就是看频数分布和构成比,基本用交叉表一个过程就可以完成,该过程虽然放在描述统计中,但是由于功能丰富,也经常被用来做列联表的推断分析。

第二章 描述性统计分析SPSS应用

第二章 描述性统计分析SPSS应用

萨姆:每周100元又是怎么回事呢? 吉斯莫:那称为众数,是大多数人挣 的工资。 吉斯莫:老弟,你的问题是出在你不 懂平均数、中位数和众数之间的区别。 萨姆:好,现在我可懂了。我……我 辞职!

描述集中趋势的统计量
Mean(均值) Median(中位值) Mode(众值)
(一)均值(定距变量)
定距变量资料分布常用曲线
J形曲线
U形曲线
峰状曲线
对称与不对称曲线
注意:适用于较低测量层次的统计法,也适 用于较高的层次。 图形也同样:饼图主要是用于定类变量 条形图主要是用于定序变量;直方图、折线图 等主要是用于定距变量
练习:城镇自杀率的分组次数分布
自杀率 次数 组中值 向上累积次数
如果只看次数,乙机关已婚者远高于甲机关, 但从百分比来看,甲机关已婚的比例则较大。 频数分布表是不同类别的绝对数量的分布情况, 百分比分布表则是不同类别在总体中的相对数 量分布,因此,百分比分布除具备频数分布的 特点外,还可以十分方便地进行不同总体或不 同类别之间的比较,应用更为广泛。
3. 对比值(ratio):不同类别数值之间的比 值,用x:y的形式表示 如出生性别比为105:100,则表示每出生 100个女孩则有105个男孩出生 某班男女生比率为3:5
你会吗?

2. 对于分组资料:(1)单项数列
根据N/2在累计频数分布中找到中位数所在组, 该组变量值就是Md 。 X f F 3 4 中 位 数 5 6 7 8 9 3 9 25 34 20 7 1 3 12 37 71 91 98 99
10
合计
1 100
100 —
(2)组距数列
按中位数所在组的下限:
统计分析首先要解决的问题,就是寻求

【IBM-SPSS课件】统计描述分析

【IBM-SPSS课件】统计描述分析
▪ “莖葉圖(Stem-and-leaf,系統默認)”:莖葉圖主要由3 個部分組成,即頻率(Frequency)、莖(Stem)和葉( Leaf),在圖中按從左到右的順序依次排列,在圖的底端, 注明了莖的寬(Stem Width)和每一葉所代表的觀測量數( Each Leaf)。圖3-13為本例分析結果之一。本例莖寬10, 每片葉子代表一例。
IBM-SPSS
統計描述分析
▪ 描述性統計分析是進行其他統計分析的基礎 和前提。在描述性分析中,通過各種統計圖表及數 字特徵量可以對樣本來自的總體特徵有比較準確的 把握,從而選擇正確的統計推斷方法。
主要內容
▪ 1:頻數分佈分析(Frequencies) ▪ 2:描述性統計分析(Descriptives) ▪ 3:探索性分析(Explore)
模組解讀
▪ 探索性分析主對話框
▪ 統計量對話框
▪ “描述性(Descriptives)”:選擇此項,將生成 描述性統計表格。表中顯示樣本數據的描述統計量 ,包括平均值、中位數、5%調整平均數、標準誤 、方差、標準差、最大值、最小值、組距、四分位 數、峰度、偏度及峰度和偏度的標準誤。
▪ “均值的置信區間”(Confidence Interval for Mean):用戶還可輸入數值指定均值的置信區間 的置信度,系統默認的置信度為95%。
▪ “M-估計量(M-estimators)”:選擇此項,將計 算並生成穩健估計量。M估計在計算時對所有觀測 量賦予權重,隨觀測量距分佈中心的遠近而變化, 通過給遠離中心值的數據賦予較小的權重來減小異 常值的影響。
▪ “界外值(Outliers)”:選擇此項,將輸出分析 數據中的5個最大值和5個最小值作為異常嫌疑值。
▪ “不分組(Dependents together)”:選擇此項,將為每 個分組變數的水準創建一個箱鎖圖,在每個箱鎖圖內用不 同的顏色區分不同因變數所對應的箱形單元,方便用戶進 行比較。

第讲SPSS描述性统计分析

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统计分析—描述性统计分析

SPSS统计分析—描述性统计分析

• 各地区城乡居民消费水平比较
已知有2005年各省城乡居民消费水平, 试按地区对各省城乡消费 水平之比进行分析, 并比较不同地区之间城乡消费水平是否有较 大差异。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Ratio】命令, 弹出如 下图所示对话框
• 结果解读
SPSS统计分析—描述性统计 分析
描述性统计量
集中趋势
分布情况
均值
Mean
标准差 Std.deviatiom 偏度
Skewness
中位数 Median
Variance
峰度
Kurtosis
众数
Mode
极小值
Minimum

Sum
极大值
Maximum
Range
均值的标准 误差
S.E.mean
• 【Descriptive Statistics】子菜单
• ⑤ Ratio: 计算两个变量相对比的统计量特征。
• ⑥ P-P Plots: 绘制P-P图,检验数据服从的分布情况。
• ⑦ Q-Q Plots: 绘制Q-encies
• 频数分析简介 • 频数分析表是描述性统计中最常用的方法之一,它主要包括以下几
• 结果解读
• 1、列联表 • 2.卡方检验结果
3.条图
相对比描述——Ratio
• 在实际问题中,研究者有时除了希望了解变量自身的统计特征,还希望 得到两个变量相对比之间的统计描述。
• 法一: 通过对两个变量作除法形成一个新变量,然后分析新变量的统计 特征来得到。
• 法二: 直接通过【Ratio】过程来分析两个变量之间的相对比关系,并 且可以得到多于第一种方法的信息。
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SPSS探索性统计分析
二、操作
整体分析与设计的内容
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果,以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换,以表明和检验连续变量的数值分布情况。
菜单:“分析→描述统计→探索”(示例数据:中国南北城市温 差.sav)
SPSS频数分析 SPSS频数分析概述:
整体分析与设计的内容
频数分析是描述性统计中最常用的方法之一,他能够了解变量 取值的状况,对把握数据分布特征非常有用。 频数分析过程是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生 详细的频数表,还可以按要求给出某百分位的数值以及常用的 条形图、饼图等统计图。 一、操作(实践数据:产品的销售量.sav) 1)菜单“分析→描述统计→频率”。 2)对话框中,左侧选择一个或多个 待分析变量,移入右侧。 3)“显示频率表格”,勾选该复选 框,可输出频数分析表。
SPSS的描述统计分析
整体分析与设计的内容
3、刻画分布形态的描述性统计量 分布形态是指数据是否对称,偏斜程度如何,分布陡缓程度如何等。
偏度(Skewness):是描述变量取值分布形态对称性的统计量。
1 n 3 3 Skewness ( x x ) / S i n 1 i 1
标准化处理,同时产生相应的Z得分, 并作为新变量保存在数据窗口。新变 量为 原变量名+前缀Z。 标准化的计算公式:
Xi X Zi S Xi 是变量 X 的第i个取值;S 是标准差。

SPSS的描述统计分析
三、输出分析
整体分析与设计的内容
N栏显示男、女样本容量相同;从均值上看 女<男;男的全距 和标准差都小于女的,说明男演员获奖年龄波动幅度小于女 演员;从峰度和偏度看,两组数都不服从正态分布。
频数分析表。Frequency表示变
量值落在某个区间(或类别) 中的次数;Percent是各频数占 总样本数的百分比;Valid Percent是有效百分比; Cumulative Percent是累积百分 比,指各百分比逐级累加起来 的结果。
SPSS的频数分析
整体分析与设计的内容
从图形特征看,数据呈右偏分布。历史销售数据总体数值偏 大;同时,最大值“27”差不多是最小值“14”的一倍,说明 这种产品的销售量不是很稳定,具有较大的波动性。
SPSS列联表统计分析
整体分析与设计的内容
一、方法原理 在实践中,研究者往往希望对两个甚至多个分类变量的频数分 析进行联合观察。例如,考察不同年龄阶段和不同行业的人群 购买商品房的意愿,就需要将年龄和行业这两个分类变量交叉 起来构成复合频数表,简称为列联表。 列联表是指一个频率对应两个变量的表(一个变量用来对行分 类,另一个变量用来对列分类),经常被用于分析调查结果, 其基本的任务有两个: 1)根据收集到的样本数据产生二维或多维交叉列联表。 2)在列联表的基础上,对两两变量之间是否存在相关性进行分 析。
1 4 4 Kurtosis ( xi x) / S 3 n 1 i 1
SPSS的描述统计分析
二、操作
整体分析与设计的内容
描述性统计分析过程是统计描述应用最多的一个过程。在这个过程中, 可以将原始数据转换为标准值,并以变量形式保存,供以后分析。 菜单:“分析→描述统计→描述” 。 示例数据: 奥斯卡获奖者年龄.sav
因变量列表,即待分析变量列表。可从 左侧列表中选择一个或多个变量。
因子列表,用作数据分组分析。如果选 择了多个变量,则组合分组。 标注个案,可选择一个变量做标签。当 发现异常值时,可利用该变量做标记。 若不选这个变量,系统默认以id变量为 标签。
SPSS探索性统计分析
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
例子中来看:两者差距较大,差异性明 显。南方温度均值都高于北方,数据呈 正偏态分布,平均值受影响较大。
2)Tukey,复权估计量; 3)Hampel, 非稳健估计量;4)Andrew,波估计量。
茎叶图。1)Frequency表示观测值频
数;2)Stem(茎)表示实际观测值除 以图下方茎宽(Stem Width)的整数部 分;3)Leaf(叶),表示观测值除以茎 宽的小数部分。4)“Each Leaf”:表示 每片叶子代表n个观测量。 茎叶图在反映整体趋势的同时,还能反 映具体的数值大小,因此,在分析小样 本时优势明显。
SPSS的描述统计分析
整体分析与设计的内容
一、原理 统计量是研究随机变量变化综合特征的重要工具,描述性统 计量的分类如下:
对数据特征的描述
集中趋势 均值 众数 中位数 其他指标
离散程度 全距 标准差 方差 离散系数 其他指标
分布形态 偏度 峰度
SPSS的描述统计分析
整体分析与设计的内容
1、集中趋势 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。
将所有变量集中在一个图形中输出,以便比较。 每个变量单独输出一个图形。 控制频数表输出的分类数量,当频数表的分组数 大于设定值时,禁止其输出。用以避免产生巨型 表格。
SPSS的频数分析
三、输出结果分析
整体分析与设计的内容
基本统计信息汇总表。N表示进行统计分析的样
本总量;Valid表示有效样本量:Missing表示 缺失样本数目。 Percentiles列出了销售数据的四分位数
SPSS探索性统计分析
三、输出结果
整体分析与设计的内容
箱图:1)中间粗线为中位数;2)方框
两端分别表示上四分位数(75%)和下四分 位数(25%);3)两者之间的距离为四分 位数间距。--可知,整个方框内包括了中间 50%的样本数据;4)方框外的上、下两个 细线分别表示除去异常值外的最大、最小值; 5)箱图的上、下两端的圆圈和星号,表示 异常值。 基本概念:1)上四分位数 和 下四分位数 之间的差,称为四分位数差(IQR, InterQuartile Range)。 2)大于上四分位数的1.5倍四分位数差,或 小于下四分位数的1.5倍四分位数差,称为 异常值。 3)极端异常值,是超出3倍四分位数差的 值
输出显示正态概率与离散正态概率图。 幂估计:对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图,达到方差齐次性要求的 幂次估计;并据此散布图,来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换:对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换:不对数据进行转换,产生原始数据的散 布图。注:“无”是不产生该选项的图形。
整体分析与设计的内容
输出反映数据集中 程度的统计量。
输出反映数据离散程度的统计 量。
输出描述数据分布 形状及特征的统计 量。
SPSS频数分析
整体分析与设计的内容
“图表”按钮对应的对话框: 注: 1)选择直方图选项,则不能再设置图表值 选项。 2)在选中直方图选项后,可以进一步选择 在直方图上显示正态曲线。 3)仅适用于连续型的数值型变量。 “格式”按钮对应的对话框:
SPSS探索性统计分析
三、输出结果
整体分析与设计的内容
基本信息汇总,无缺失值。
北方城市温度标准差大于南方城市,说 明北方城市一年温度变化较南方大。从 分布形态上来看,南方城市为尖峰、右 偏特征;北方城市表现为平峰,左偏特 征。
SPSS探索性统计分析
三、输出结果
整体分析与设计的内容
M估计量:1)Huber,稳健估计量;
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框:
1)四分位数:显示25%、50%、 75%的分位数。 2)割点:勾选后可输入数值A, 将数据平分为A等分。例如,输 入5,表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3)百分位数:选中后,可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
均值(Mean):反映了某变量所有取值的集中趋势或平均水平。
x1 x2 ... xn x x n n

均值往往会受到异常大和异常小的数值影响,所以对于严重的偏态分 布,均值会失去应有的代表性。 众数(Mode):分布数列中最常出现的标志值,频数或频率最大。 众数适用于单峰对称的情况。对于多峰的分布则不适用。 中位数(Median):指将分布数列中各单位的标志值依其大小顺序 排列,位于中间位置的标志值称为中位数。 中位数来描述连续变量,会损失很多信息。例如,其他变量比中位 数大多少或小多少等。
当偏度值为0,说明数据对称分布;当偏度值大于0,表示变量取值 右偏,在直方图中有一条长尾拖在右边;当偏度值小于0,表示变 量取值左偏,在直方图中有一条长尾拖在左边。 峰度(Kurtosis):用来描述变量取值分布形态陡缓程度的统计量, 是指分布图形的尖峰程度。 当数据分布和标准正态分布陡缓程度相同时,峰度为0;峰度大于 0说明数据分布比正态分布陡峭,为尖峰分布;峰度小于0为平峰 分布。 n
SPSS探索性统计分析
一、方法原理
整体分析与设计的内容
探索性数据分析(Exploratary Data Analysis, 简称EDA)的基本思想 是从数据本身出发,而不拘泥于模型假设;采用灵活的方法来探讨数 据分布的大致情况,为进一步结合模型的研究提供线索,为传统的统 计推断提供良好的基础,并且减少盲目性。 在实践中,数据分析往往分两个步骤,即探索性数据分析和实证分 析。探索性数据分析是从复杂的数据中分离出数据的基本模式和特 点,让分析者发现其中的规律,以便选择分析方法;而对于探索性数 据分析中发现的数据规律,分析者需要使用特定的统计模型进行实证 分析,以确定规律是否正确。 一般的,探索性分析主要考察以下内容: 1)检查数据是否有错,并决定是否删除异常数据。 2)获得数据分布特征。 3)对数据初步观察,发现一些内在规律。
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