SPSS统计软件操作入门.ppt
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SPSS统计分析软件入门教程 PPT
Mean过程：倾向于对样本进行描述；进行检验前的预分析。
pkc.sav
三、均数间的比较
One-Samples T Test 过程：进行样本均数与已知总体均数
的比较。
pulse.sav 例：已知某地成年男子脉搏均数为72次/分
三、均数间的比较
Independent-Samples T Test 过程：进行两样本均数差别
• Ratio过程：用于两个连续性变量计算相 对比指标。
Frequencies过程
dguchun.sav
Frequencies过程
dguchun.sav
Frequencies过程
Frequencies过程
Descriptives过程
dguchun.sav
Descriptives过程
三、均数间的比较
• 连续多个相同值的输入 • 将excel数据直接引入 • 将word中的数据表格直接引入
数据中含有文本，不能直接粘贴！
解决办法：将表格内容先粘贴入文本文件，然后源自据的保存二、描述性统计分析
• Frequencies过程：产生频数表，对分类 资料和定量资料均适用
二、描述性统计分析
• Descriptives过程：进行一般性的统计描 述，适用于服从正态分布的定量资料。
9
• Values栏：定义变量值标签
• Missing栏：定义变量缺失值
无缺失值 不连续缺失值 缺失范围加可选 的一个缺失值
• Column栏：定义显示列宽，少用 • Align栏：定义显示对齐方式 • Measure栏：定义变量的测量尺度，对变
量进行精确的定义，在绘制交互式统计 图时常用
数据录入技巧
SPSS统计分析软件 入门教程
pkc.sav
三、均数间的比较
One-Samples T Test 过程：进行样本均数与已知总体均数
的比较。
pulse.sav 例：已知某地成年男子脉搏均数为72次/分
三、均数间的比较
Independent-Samples T Test 过程：进行两样本均数差别
• Ratio过程：用于两个连续性变量计算相 对比指标。
Frequencies过程
dguchun.sav
Frequencies过程
dguchun.sav
Frequencies过程
Frequencies过程
Descriptives过程
dguchun.sav
Descriptives过程
三、均数间的比较
• 连续多个相同值的输入 • 将excel数据直接引入 • 将word中的数据表格直接引入
数据中含有文本，不能直接粘贴！
解决办法：将表格内容先粘贴入文本文件，然后源自据的保存二、描述性统计分析
• Frequencies过程：产生频数表，对分类 资料和定量资料均适用
二、描述性统计分析
• Descriptives过程：进行一般性的统计描 述，适用于服从正态分布的定量资料。
9
• Values栏：定义变量值标签
• Missing栏：定义变量缺失值
无缺失值 不连续缺失值 缺失范围加可选 的一个缺失值
• Column栏：定义显示列宽，少用 • Align栏：定义显示对齐方式 • Measure栏：定义变量的测量尺度，对变
量进行精确的定义，在绘制交互式统计 图时常用
数据录入技巧
SPSS统计分析软件 入门教程
SPSS统计分析入门课件
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6
SPSS
SPSS软件使用时常犯的错误
• 进行统计分析前不对数据进行整理和归纳。得到数据文件后，直接进行 统计分析或绘制图表，根本没有对数据属性进行定义，也没有对数据文 件进行科学必要的预处理。
• 乱用各类统计方法。没有从实际问题的要求出发，不注意方法的使用条 件，认为只要能输出结果即可。例如，定性数据采用连续性数据的统计 方法，没有对数据标准化等。
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18
常规参数设置
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19
菜单介绍
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20
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21
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
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22
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11
SPSS的启动
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12
标题栏
数据管理窗口－数据视图
编辑栏
菜单栏
工具栏
变量名栏
窗口切换标签栏
表格内容区 状态栏
数据视图
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13
SPSS的窗口界面
➢ 数据编辑窗口(Data Editor) ➢ 结果输出窗口(Viewer) ➢ 语法编辑窗口(Syntax Editor) ➢ 结果草稿浏览窗口(Draft Viewer) ➢ 表格编辑窗口(Pivot Table Editor) ➢ 图形编辑窗口(Chart Editor) ➢ 文本输出编辑窗口(Text Output Editor) ➢ 脚本编辑窗口(Script Editor)
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9
SPSS的应用
• 广泛的应用于统计、应用数学、经济、市场营销、心理、 卫生统计、生物、企业管理、气象、社会学等领域。 • 其分析过程包括：调查设计、数据收集、数据存取和管 理、数据分析、数据检验、数据挖掘、数据展示等。还有一系 列附加模块和独立模块产品以加强它的分析功能。它的图形窗 口界面使其非常简单易用但却具有满足各种分析要求的数据管 理、统计分析功能及各种报表方法。
SPSS入门软件操作(修改版)ppt课件
2
1□ 男
2□ 女
问 题 0 0 2 ： 您 目 前 的 婚 姻 状 况 （ 单 选 ）：
1□ 未 婚
2□ 已 婚
4□ 离 婚 后 再 婚
3□ 离 婚 后 未 再 婚
5□ 丧 偶 后 未 再 婚 2
6□ 丧 偶 后 再 婚
7□ 未 婚 同 居
.
问 题 0 11 ： 您 家 中 是 否 有 下 列 物 品 ：（ 可 多 选 ）
.
进入SPSS后显示的文件对话框
以浏览运行 操作指导
使用数据库向 导来创造一个 新的文件选项
在数据窗口输入 数据选项
运行一个已 存在的文件 选项
打开一个已存 在的数据源程 序
打开一个其它类 型的文件
.
主菜单
Spss的主窗口- Data view 数据浏览界面
SPSS的界面
Data view 数据浏览 variable view变量浏览
.
建立数据集
label: 变量标签 本例中各变量的标签： Number——编号 Sex ——性别 Age ——年龄 Height ——身高 Weight ——体重
.
建立数据集
value: 数值标签 本例定义“sex”数值标签： “男”——“1” “女”——“0”
.
建立数据集
missing: 缺失值 本例选择无缺值。
.
数据运算 点击“transfom”菜单→点击子菜单“ compute”打开compute variable对话框→在target variable中指 定一个变量（可以是新变量）→ 在type＆lable中定义生成数据的类型或标签→在numeric expression 框中键入公式→ok。
《SPSS的使用教程》PPT课件
数据预处理：
1. 打开数据文件：A2004Data.mdb 注：需要Microsoft Office Access
2. 选择“第一次调查数据” 3. 菜单“文件”——〉”导出”
位置不妨选择“桌面” 保存类型选择“ *.txt ”
4. 打开“第一次调查数据.txt”，修正后保存 将第一行数据（变量名）中双引号里的内容压缩 为不超过4个汉字（因：SPSS变量名最多8字符）
要想看变量值标签，点击： 或选菜单： 会得到如右结果：
6. 频数统计
下面进行频数统计：
7. 练习：奥运会临时超市网点设计
• 2004高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 A题 • 2008 年北京将举办奥运会。根据问卷调查资料分析
人流量的规律 ，给出比赛主场馆的周边临时商业网 点（ Mini Supermarket ）的设计方案，以满足观 众、游客、工作人员等在奥运会期间的购物需求。
7. 直至“完成”，数据调入SPSS
为便于统计分析，可进一步作处理：
1. 数据排序：“Data”——〉“Sort Cases”，按“no” 排序
2. 将各种出行方式：公交南北、公交东西、出租、 地铁东、地铁西等合并为一个新的变量“出行方 式”
3. 将各种就餐方式：中餐、西餐、商场餐饮合并为 一个新的变量“就餐方式”
新建数据文 件并输入
打开已有数 据并编辑
方法二：通过菜单打开（或新建）
新建数据文 件并输入
打开已有数 据并编辑
2. 定义变量
定义变量有两种方法： 1) 双击变量名，新建变量或修改已有变量
2) 在编辑窗口左下方可以进行数据与变量的编辑切换
点击进入变量编辑窗口
进入变量编辑窗口后会出现如下状态：
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的 交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
SPSS基础入门ppt课件
地区、时间、营业额...
身高、体重、智力...
指定每个变量的各种属性
3
2
变量名、变量标签值、变量的储存类型、缺失值、变量的测量尺度
录入数据
变量名不能与SPSS保留字相同。 SPSS的保留字有ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、 LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。
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12
数据录入 数据录入的格式
实际观察数
理论数 行百分数 列百分数 合计百分数
残差
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41
Crosstabs：结果解释
曾经 吸过烟 * 性别
Case Processing Summary
Valid
N
P erc en t
999
99.9%
C ases
Missing
N
P erc en t
1
.1%
Total
N
P erc en t
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22
Frequencies：定义统计图
统计图类型
无图形 条图 饼图
直方图加上正态曲线
直方图
以频数绘制条图或饼图
ppt课件.
以构成比绘制条图或饼图
23
Frequencies：定义表格
按数值升序
频数表排列次序
按数值降序
按频数升序 按频数降序
ppt课件.
24
Frequencies：结果解释
999
a. 0 cells (.0%) hav e expected count less than 5. The minimum expected count is 34.53.
ppt课件.
最初软件全称为“ 社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）
spss统计软件使用教程精ppt课件
22.02.2020
16
22.02.2020
17
频数表分析（frequencies）
▪ Quartiles ▪ Mean ▪ Median ▪ Mode ▪ Sum ▪ Std.devation ▪ Variance ▪ Range ▪ S.E.mean
四分位数 均数 中位数 众数 总和
标准差 方差 极差 标准误
SPSS统计软件简介
▪ SPSS是社会科学统计软件包（Statistics Package For Social Science）的缩写，经过几十年的改进， 该产品发展成为集统计分析、数据挖掘、商业智能、 顾客关系管理等多功能的统计产品和服务解决方案 （Statistics Product For Service Solutions）的 软件。适用于社会学、医学、心理学、经济学等领 域。
量特征及分布规律进行测Fra bibliotek统计分析
定和描述
统计判断
指如何抽样以及如何用 样本信息推断总体特征 的问题
22.02.2020
15
统计描述(descriptive statistics 过程)
1.频数表分析（frequencies）
▪ 新建数据库或打开已有数据库(如： diameter_sub.sav
数据库记录了216个人体脊柱椎体的矢状面管径，试对变量 “trueap_mean”(矢状面管径)作描述性分析，并绘制直方图)
Analyze → Descriptive statistics→ Frequencies
→ 使左侧源变量栏进入右侧variable(s)栏 → 单 击statistics 选择统计指标 → continue → chat 选 择要输出的图形 → continue → format 选择要输 出的格式 → continue → OK
2-SPSS软件入门ppt课件
13
SPSS的主要变量类型如下：
Numeric:数值型。定义数值的宽度 (Width)，即整 数部分+小数点+小数部分的位数，默认为8位:定 义小数位数(Decimal Places)，默认为2位。
Comma:加显逗号的数值型，即整数部分每3位数加 一逗号，其余定义方式同数值型，也需要定义数 值的宽度和小数位数。
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002等。用户也可 以根据自已的需要来命名变量。SPSS变量的命名和一般 的编程语言一样，有一定的命名规则，具体内容如下。 1、变量名必须以字母、汉字或字符开头。 2、变量最后一个字符不能是句号。 3、变量名总长度不能超过8个字符(即4个汉字)。 4、不能使用空白字符或其他特殊字符(如“！”、“?”等) 5、变量命名必须惟一，不能有两个相同的变量名。 6、在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对 SPSS而言，均为同一变量名称。 7、SPSS的保留字(Resewed Keywords)不能作为变量的名 称，如ALL、AND、WITH、OR等。
2
历史
20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的 统计分析软件SPSS
1975年在芝加哥组建了SPSS公司。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本 SPSS/PC+
1994至1998年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP软 件公司、Quantime公司、ISL公司等，并将各公司的主打产品收纳 SPSS旗下，从而使SPSS公司由原来的单一统计产品开发与销售转向 企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务，成为走 在了最新流行的“数据仓库”和“数据挖掘”领域前沿的一家综合统 计软件公司。
SPSS的主要变量类型如下：
Numeric:数值型。定义数值的宽度 (Width)，即整 数部分+小数点+小数部分的位数，默认为8位:定 义小数位数(Decimal Places)，默认为2位。
Comma:加显逗号的数值型，即整数部分每3位数加 一逗号，其余定义方式同数值型，也需要定义数 值的宽度和小数位数。
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002等。用户也可 以根据自已的需要来命名变量。SPSS变量的命名和一般 的编程语言一样，有一定的命名规则，具体内容如下。 1、变量名必须以字母、汉字或字符开头。 2、变量最后一个字符不能是句号。 3、变量名总长度不能超过8个字符(即4个汉字)。 4、不能使用空白字符或其他特殊字符(如“！”、“?”等) 5、变量命名必须惟一，不能有两个相同的变量名。 6、在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对 SPSS而言，均为同一变量名称。 7、SPSS的保留字(Resewed Keywords)不能作为变量的名 称，如ALL、AND、WITH、OR等。
2
历史
20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的 统计分析软件SPSS
1975年在芝加哥组建了SPSS公司。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本 SPSS/PC+
1994至1998年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP软 件公司、Quantime公司、ISL公司等，并将各公司的主打产品收纳 SPSS旗下，从而使SPSS公司由原来的单一统计产品开发与销售转向 企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务，成为走 在了最新流行的“数据仓库”和“数据挖掘”领域前沿的一家综合统 计软件公司。
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SPSS统计软件操作入门
抽样调查数据资料的统计分析
讲座内容
• 统计学基础知识：描述性统计、概率论和推论统计。
• 数据处理技术：数据录入、整理、校验，加工、重组 和再生变量。
• 统计分析技术：均差 , 相关，回归
什么是统计学
• 统计学就是描述、组织和解释数据的一 门技术。
• 统计分析分类：
–描述性统计（Descriptive Statistics） –推论统计（Inferential Statistics )
45 5. 68
N 样 本数
41 70 64 20 0 35 8 64 3 61 5 71 5 25 23 29 7 55 26
Std. Dev iation 标 准差 63 6. 97 8 16 01 .0 01 58 60 .8 55 86 3. 12 4 60 9. 44 3 12 02 .4 17 55 7. 46 2 53 2. 82 4 17 8. 29 8 93 . 208 99 7. 00 6
功能
• 显著性：p < .05 (Significance level)； 错 误率小于5% 或可信度大于95%。
方差
• 量度离散程度的第三个指标是方差 （variance）。
• 方差就是标准差的平方。
2 X X s2
n 1
单变量描述性统计
• 均值 • 标准差
单变量描述统计的目的
• 检查数据 • 对此变量的分布特征做初步判断； • 依据此数据推论总体是否合适，要如果
做调整； • 依据此变量分布特征，选择合适的统计
群体B的收入分布
频
数
群体C的收入分布
低收入
均值
高收入
斜度
群体A收入分布 正向倾斜
群体B收入分布 无倾斜
频 数
群体C收入分布 负向倾斜
低收入
高收入
峰度
频 数
低收入
群体C的收入分布 群体B的收入分布 群体A的收入分布
高收入
推论统计 （Inferential Statistics）
• 推论统计就是从一个较小的群体中了解 的信息并得出相关结论，推广到更大的 一个群体。我们把较小的这个群体，也 就是我们收集了数据的群体称之为样本 （sample），把更大的那个群体，也就 是我们所感兴趣的、要研究的对象群体 称之为总体（population）。
Me an 均值 94 4. 17
14 36 .2 8 41 75 .5 6
78 2. 73 66 4. 86
个 体工 商户 商 业服 务业 员工 产 业工 人 农 业劳 动者 城 乡无 业失 业半 失业 者
92 5. 42 57 0. 13 54 0. 06 15 0. 14
21 . 21
To t al
750
500
250
0
1
2
3
4
5
6
年 龄组
图型显示的频数分布特征
• 频数分布的特征可以有4个指标来显示： • 均值 • 标准差 • 斜度（skewness） • 峰度（kurtosis）
均值
频 数
低收入 A群体的平均收入 B群体的平均收入 C群体的平均收入 高收入
异质性（标准差）
群体A的收入分布
31-40
41-50
51-60
61-70
Count
多边图
1800
1600
1400
1200
1000
800Βιβλιοθήκη 60040016-20
21-30
年龄组
Cases weighted by WEIGHT
31-40
41-50
51-60
61-70
Count
线性图
Count
Dot/Lines show counts
模型。
用图形显示数据
• 为什么要用图形显示数据？ • 柱状图 • 多边图 • 线性图
年龄组
C umulativ e
Frequency Percent Valid Percent Percent
Valid 16-20
693
11.2
11.2
11.2
21-30
1403
22.7
22.7
33.8
31-40
例子
姓名
年龄
赵X X 37 李X X 41 张X X 18 康X X 27 李X X 22 刘X X 22 陈X X 19 王X X 24 陈X X 26 吴X X 23
职业 教师 教师 学生 学生 学生 教师 学生 学生 学生 学生
集中趋势的量度
• 集中趋势(平均数值)是对整个群体的数 值的最好的代表。
描述性统计（Descriptive Statistics）
• 描述性统计就是组织、描述和总结所收 集到的一组数据的分布特征。
• 集中趋势的量度（measures of central tendency):共性
• 离散程度的量度(measures of variability)： 异质性
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
以n）
7.07
2.24
0.7071
总体标准 差的无偏 估计（除 以n-1）
7.45
2.25
0.7075
偏误估计 与无偏估 计之差
0.38 0.01 0.0004
十 个 阶层 的 平 均个 人 月 收入
个 人月 总收 入（ 排 除在 校生 ）
十 大阶 层 国 家与 社会 管理 者 经 理人 员 私 营企 业主 专 业技 术人 员 办 事人 员
• 有三种形式的平均数值：平均值 （mean）、中位数（median）、众数 （mode）。 其中，最常用的是平均值。
X X N
离散程度
• 离散程度 （异质性 ）反映的是数值之间是如 何的不同。
• 同样均值不同差异程度 。如： 7，6，3，3，1 3，4，4，5，4 4，4，4，4，4
• 有三个离散程度的量度指标：全距（range）、 标准差（standard deviation）、方差 （variance）。 其中，最常用的是标准差。
标准差
• 标准差反映的是每一个个案的分值与平 均的分值之间的差距，简单来说，就是 平均差异有多大。
• 标准差越大表示差异越大。
X X 2
s n 1
不同样本量的标准差的偏误估计与无偏估计之差比较
样本数
标准差公 式中分子
的值
10 500 100 500 1000 500
总体标准 差的偏误 估计（除
1628
26.3
26.3
60.1
41-50
1158
18.7
18.7
78.8
51-60
773
12.5
12.5
91.3
61-70
540
8.7
8.7
100.0
Total
6194 100.0
100.0
柱状图
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
16-20
21-30
年龄组
Cases weighted by WEIGHT
抽样调查数据资料的统计分析
讲座内容
• 统计学基础知识：描述性统计、概率论和推论统计。
• 数据处理技术：数据录入、整理、校验，加工、重组 和再生变量。
• 统计分析技术：均差 , 相关，回归
什么是统计学
• 统计学就是描述、组织和解释数据的一 门技术。
• 统计分析分类：
–描述性统计（Descriptive Statistics） –推论统计（Inferential Statistics )
45 5. 68
N 样 本数
41 70 64 20 0 35 8 64 3 61 5 71 5 25 23 29 7 55 26
Std. Dev iation 标 准差 63 6. 97 8 16 01 .0 01 58 60 .8 55 86 3. 12 4 60 9. 44 3 12 02 .4 17 55 7. 46 2 53 2. 82 4 17 8. 29 8 93 . 208 99 7. 00 6
功能
• 显著性：p < .05 (Significance level)； 错 误率小于5% 或可信度大于95%。
方差
• 量度离散程度的第三个指标是方差 （variance）。
• 方差就是标准差的平方。
2 X X s2
n 1
单变量描述性统计
• 均值 • 标准差
单变量描述统计的目的
• 检查数据 • 对此变量的分布特征做初步判断； • 依据此数据推论总体是否合适，要如果
做调整； • 依据此变量分布特征，选择合适的统计
群体B的收入分布
频
数
群体C的收入分布
低收入
均值
高收入
斜度
群体A收入分布 正向倾斜
群体B收入分布 无倾斜
频 数
群体C收入分布 负向倾斜
低收入
高收入
峰度
频 数
低收入
群体C的收入分布 群体B的收入分布 群体A的收入分布
高收入
推论统计 （Inferential Statistics）
• 推论统计就是从一个较小的群体中了解 的信息并得出相关结论，推广到更大的 一个群体。我们把较小的这个群体，也 就是我们收集了数据的群体称之为样本 （sample），把更大的那个群体，也就 是我们所感兴趣的、要研究的对象群体 称之为总体（population）。
Me an 均值 94 4. 17
14 36 .2 8 41 75 .5 6
78 2. 73 66 4. 86
个 体工 商户 商 业服 务业 员工 产 业工 人 农 业劳 动者 城 乡无 业失 业半 失业 者
92 5. 42 57 0. 13 54 0. 06 15 0. 14
21 . 21
To t al
750
500
250
0
1
2
3
4
5
6
年 龄组
图型显示的频数分布特征
• 频数分布的特征可以有4个指标来显示： • 均值 • 标准差 • 斜度（skewness） • 峰度（kurtosis）
均值
频 数
低收入 A群体的平均收入 B群体的平均收入 C群体的平均收入 高收入
异质性（标准差）
群体A的收入分布
31-40
41-50
51-60
61-70
Count
多边图
1800
1600
1400
1200
1000
800Βιβλιοθήκη 60040016-20
21-30
年龄组
Cases weighted by WEIGHT
31-40
41-50
51-60
61-70
Count
线性图
Count
Dot/Lines show counts
模型。
用图形显示数据
• 为什么要用图形显示数据？ • 柱状图 • 多边图 • 线性图
年龄组
C umulativ e
Frequency Percent Valid Percent Percent
Valid 16-20
693
11.2
11.2
11.2
21-30
1403
22.7
22.7
33.8
31-40
例子
姓名
年龄
赵X X 37 李X X 41 张X X 18 康X X 27 李X X 22 刘X X 22 陈X X 19 王X X 24 陈X X 26 吴X X 23
职业 教师 教师 学生 学生 学生 教师 学生 学生 学生 学生
集中趋势的量度
• 集中趋势(平均数值)是对整个群体的数 值的最好的代表。
描述性统计（Descriptive Statistics）
• 描述性统计就是组织、描述和总结所收 集到的一组数据的分布特征。
• 集中趋势的量度（measures of central tendency):共性
• 离散程度的量度(measures of variability)： 异质性
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
以n）
7.07
2.24
0.7071
总体标准 差的无偏 估计（除 以n-1）
7.45
2.25
0.7075
偏误估计 与无偏估 计之差
0.38 0.01 0.0004
十 个 阶层 的 平 均个 人 月 收入
个 人月 总收 入（ 排 除在 校生 ）
十 大阶 层 国 家与 社会 管理 者 经 理人 员 私 营企 业主 专 业技 术人 员 办 事人 员
• 有三种形式的平均数值：平均值 （mean）、中位数（median）、众数 （mode）。 其中，最常用的是平均值。
X X N
离散程度
• 离散程度 （异质性 ）反映的是数值之间是如 何的不同。
• 同样均值不同差异程度 。如： 7，6，3，3，1 3，4，4，5，4 4，4，4，4，4
• 有三个离散程度的量度指标：全距（range）、 标准差（standard deviation）、方差 （variance）。 其中，最常用的是标准差。
标准差
• 标准差反映的是每一个个案的分值与平 均的分值之间的差距，简单来说，就是 平均差异有多大。
• 标准差越大表示差异越大。
X X 2
s n 1
不同样本量的标准差的偏误估计与无偏估计之差比较
样本数
标准差公 式中分子
的值
10 500 100 500 1000 500
总体标准 差的偏误 估计（除
1628
26.3
26.3
60.1
41-50
1158
18.7
18.7
78.8
51-60
773
12.5
12.5
91.3
61-70
540
8.7
8.7
100.0
Total
6194 100.0
100.0
柱状图
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
16-20
21-30
年龄组
Cases weighted by WEIGHT