实验十四 属性数据分析
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第一部分)
区间型(连续型)
用图形描述数据
分类型(名义型, 有序型)
5
数据的描述
频数统计
数据的描述
频数统计
对数据表中的变量，要概括地描述它取 不同数值的情况，就要给出： 这两者也称为 变量可能取到什么值 取不同值的比例是多少 变量取值的分布
｝
在频数统计中可以得到变量可能取什么值以及 取不同值的频数(frequency)、百分数(percent)、 累积频数(cumulative frequency)和累积百分数 (cumulative percent)
观测数据和实验数据
数据收集有两种主要的方法： 观测数据 (Observational data): 仅凭观 测而非通过操作或控制事物所得到的数 据。例环境的数据，民意测验数据和证 券交易的数据 实验数据(Experimental data): 在实验中 控制实验对象而收集到的变量的数据。如：
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数据的描述
用图形表示频数统计
数据的描述
计算汇总统计量
与直方图类似的显示数据分布的还有盒 型图、茎叶图、点线图等
盒型图
直方图 茎叶图
频数分布可以完整地描述数据取值的分 布。但它需要用多个值来描述。有时需 要用少数几个数值来描述变量取值的某 一方面的特征。这就是要计算变量取值 的汇总统计量。 从功能看，最常用的有：描述中心位置 的、描述数据变差的等 从计算的类型看：矩型、基于顺序统计 量等
变量的类型
变量按其含义来看可作如下分类： 连续的 定量的
(Quantitative)
数据表中各变量由其记录的形式来看可粗分为 数值的(价格)和字符的(行业) 各变量 由其表示的内容可分为定性的(地区)和定量的 (交易量) 由其在分析中的作用又可分为区间型(interval) 和分类型(Categorical)(包括有序的(Ordinal)和 名义型(nominal)) 区间型(Interval)—数量型(Metric)(连续型) 有序的(Ordinal)—顺序型(Rank) (p.204) 名义型(Nominal)—分类型 (Categorical)
实验数据统计分析
实验数据统计分析在科学研究、工程实践以及社会调查等众多领域中，实验数据的统计分析扮演着至关重要的角色。
它是我们从大量的数据中提取有价值信息、发现规律、验证假设以及做出科学决策的有力工具。
首先，我们要明确实验数据的来源和特点。
实验数据通常是通过特定的实验设计和测量手段收集而来的，可能包括定量数据（如数值、测量结果）和定性数据（如类别、属性）。
这些数据可能具有各种各样的特点，比如随机性、变异性、相关性等等。
在进行统计分析之前，对数据的整理和预处理是必不可少的步骤。
这包括检查数据的完整性和准确性，处理缺失值和异常值。
缺失值可能是由于实验中的某些失误或者无法获取某些测量值而产生的。
对于缺失值的处理方法，常见的有删除包含缺失值的样本、采用均值或其他合理的估计值进行填充等。
异常值则是那些明显偏离数据总体分布的数据点，它们可能是由于测量误差或者特殊情况导致的。
在处理异常值时，需要谨慎判断，不能轻易删除，而是要通过进一步的分析和研究来确定其产生的原因。
接下来就是选择合适的统计方法。
常见的统计方法包括描述性统计和推断性统计。
描述性统计主要用于对数据的集中趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）以及分布形态（如正态分布、偏态分布）进行描述和总结。
通过这些描述性统计量，我们可以对数据有一个初步的了解。
推断性统计则是基于样本数据对总体的特征进行推断和估计。
例如，假设检验可以用来判断两组或多组数据之间是否存在显著差异；方差分析可以用于比较多个组之间的均值差异；回归分析则可以研究变量之间的线性或非线性关系。
在进行假设检验时，我们需要先提出原假设和备择假设。
原假设通常是我们希望去否定的假设，比如“两组数据的均值没有差异”。
然后通过计算检验统计量，并与相应的临界值进行比较，或者计算 P 值来判断是否拒绝原假设。
如果 P 值小于预先设定的显著性水平（通常为005 或 001），则拒绝原假设，认为两组数据之间存在显著差异。
科学实验数据分析方法
科学实验数据分析方法科学实验的数据分析是科研工作中非常重要的一部分，它能帮助研究人员从大量的实验数据中提取有用的信息，并得出科学结论。
本文将介绍一种常用的科学实验数据分析方法。
1. 数据收集和整理在开始数据分析之前，首先需要收集实验数据，并保证数据的完整性和准确性。
数据可以通过实验仪器、观察记录、问卷调查等方式收集。
收集到的数据可能存在一些错误或缺失，因此需要进行数据清洗和整理，例如删除异常值，填补缺失数据等。
2. 数据可视化和描述统计在数据整理完成后，可以使用图表和描述统计方法对数据进行可视化和总结。
常用的数据可视化方法包括直方图、散点图、折线图等，可以直观地展示数据的分布和趋势。
描述统计方法包括平均值、标准差、百分位数等，可以计算数据的集中趋势和离散程度。
3. 统计假设检验当实验数据比较多且复杂时，通常需要进行统计假设检验来判断实验结果的显著性。
统计假设检验可以帮助研究人员判断实验结果是否具有统计学意义，从而得出科学结论。
常用的统计假设检验方法包括 t 检验、方差分析、回归分析等。
4. 数据模型和预测分析在一些实验中，研究人员可能需要建立数据模型来预测未来的趋势或进行预测分析。
数据模型可以通过回归分析、时间序列分析等方法建立，然后可以利用模型进行预测分析，为科学研究提供有价值的参考。
5. 结果解读和讨论最后，根据数据分析的结果，研究人员需要对结果进行解读和讨论。
他们可以根据实验数据得出科学结论、提出研究建议、发表科研论文等。
综上所述，科学实验数据分析是科研工作中不可或缺的一部分，通过合理的数据收集、整理和分析方法，可以提取出有用的信息，并为科学研究提供支持和指导。
科研实验中的数据分析
科研实验中的数据分析科研实验是一项重要的活动，它能够推动知识的发展与创新。
在科研实验中，数据分析是至关重要的环节，它能够帮助研究人员深入了解实验结果，并从中获得有价值的信息。
下面将介绍科研实验中的数据分析方法与步骤。
一、数据收集科研实验的数据分析之前，首先需要进行数据收集。
数据的收集方式可以根据实验的性质和要求来选择，可以通过实验仪器进行自动获取，也可以通过调查问卷、观察记录等方式进行手动收集。
无论采用何种方式，数据的准确性和完整性都是至关重要的。
二、数据清洗与整理在数据收集后，需要对数据进行清洗与整理，以确保数据的质量。
数据清洗是指通过排除异常值、缺失值等处理手段，去除数据中的错误与噪音，保证数据的准确性和可靠性。
数据整理是指对数据进行分类、排序和归档等操作，使得数据更加有序、易于管理和分析。
三、数据可视化数据可视化是一种重要的数据分析方法，它通过图表、图像等形式将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助研究人员更好地理解数据背后的规律与关系。
常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图等，可以根据实验需求选择最适合的图表类型。
四、数据统计与分析在数据可视化的基础上，进行数据的统计与分析是科研实验中的重要一步。
数据统计是指对数据进行数值计算和描述统计，如平均值、标准差、相关系数等。
数据分析是在统计的基础上，运用科学的方法和工具对数据进行深入的探索和解释，如方差分析、回归分析、主成分分析等。
五、结论与讨论通过对数据进行统计与分析，研究人员可以得到实验结果的结论。
结论应该是基于实验数据、科学推理和现有知识得出的，并应该是准确、客观的。
在结论的基础上，可以展开进一步的讨论，分析实验结果的原因和意义，并提出改进实验设计、进一步研究的建议。
六、结果的应用与传播科研实验的结果不仅仅是为了自己所用，也应该为社会和科学事业所用。
将实验结果应用于实际问题的解决，或者将实验结论在学术界、科研机构、企业等领域进行传播，都能够发挥实验的价值与意义。
实验数据分析与结果解读
实验数据分析与结果解读一、引言在过去一段时间里，我参与了一项实验，旨在分析某特定问题。
通过对实验数据的收集和处理，我得出了一些关键结论，并进行了结果的解读。
本文将对实验数据的分析和结果解读进行详细阐述。
二、方法和材料本实验采用了xxx方法，并使用了xxx材料。
实验的目标是xxxx。
详细的实验步骤和数据收集方法已在先前的报告中提到，这里不再赘述。
三、实验数据分析1. 数据整理与清理在实验过程中，我们收集了大量的数据，并进行了整理和清理。
首先，我们检查了数据的完整性和准确性，排除了任何潜在的错误或异常值。
然后，我们对数据进行了归类和编码，以为后续的分析做准备。
2. 数据可视化为了更好地理解数据，我们使用了数据可视化工具，例如柱状图、折线图和散点图等。
通过图表的展示，我们可以直观地观察到数据的分布、趋势和关系。
这些图表为后续的数据分析提供了基础。
3. 数据统计与分析通过统计学方法，我们对数据进行了详细的分析。
我们计算了各项指标的平均值、标准差、方差等，并进行了相关性和差异性分析。
这些分析帮助我们识别出了一些关键的模式和趋势。
四、结果解读基于对实验数据的分析，我得出了以下几个关键的结果和结论：1. 结果1根据数据分析，我们观察到xxxx，这表明xxxx。
这一结果与我们的研究假设相一致，并为进一步的研究提供了新的证据。
2. 结果2进一步的数据分析显示，xxxx。
这一结果对于理解xxxx具有重要意义，并为相关领域的研究提供了新的视角。
3. 结果3通过对数据的综合分析，我们发现xxxx与xxxx之间存在一定的相关性。
这一发现为进一步的实验设计和数据解读提供了线索。
五、讨论与展望在本研究中，我们通过实验数据的分析和结果解读，对xxxx进行了初步探索。
然而，还存在一些限制和不足之处，例如样本量的不足、实验环境的控制等。
因此，在今后的研究中，我们将进一步扩大样本量，并更加关注xxxx，以获得更加准确和可靠的结果。
六、结论通过实验数据的分析和结果解读，我们得出了一些重要的结论和发现。
实验报告数据分析
实验报告数据分析实验报告数据分析引言实验报告是科学研究中不可或缺的一部分，通过对实验数据的分析可以得出结论，验证假设，推动科学的发展。
本文将围绕实验报告数据分析展开讨论，旨在探索数据分析在科研中的重要性和应用。
数据收集与整理在进行实验之前，首先需要进行数据的收集。
数据可以通过实验仪器、观察、调查问卷等方式获得。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性，以确保后续的分析结果可靠。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析。
整理数据包括对数据进行分类、排序和归纳等操作，使得数据更加清晰易懂。
同时，还需要对数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，以保证数据的准确性。
数据分析方法数据分析是一种对数据进行统计和解读的过程。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计和数据挖掘等。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算平均值、标准差、频率分布等指标，可以对数据的集中趋势、离散程度和分布情况进行描述。
描述统计能够直观地展示数据的特征，为后续的分析提供基础。
推断统计是通过对样本数据进行分析，推断总体特征的方法。
通过构建假设检验和置信区间等方法，可以对总体参数进行估计和推断。
推断统计能够从有限的样本数据中推断出总体的特征，提高数据分析的效率和精度。
数据挖掘是一种通过算法和模型挖掘数据中隐藏信息的方法。
通过数据挖掘技术，可以发现数据中的规律、关联和趋势等。
数据挖掘能够帮助科研人员发现新的问题和解决方案，推动科学的发展。
数据分析应用举例数据分析在科研中有着广泛的应用。
以下是一些常见的数据分析应用举例。
1. 实验结果分析：通过对实验数据进行统计和推断，可以验证实验假设，得出结论。
例如，在药物研发中，科研人员可以通过对药物试验数据的分析，评估药物的疗效和安全性。
2. 趋势分析：通过对时间序列数据的分析，可以揭示数据的趋势和周期性变化。
例如，在经济学研究中，经济学家可以通过对经济指标的时间序列数据进行分析，预测未来的经济发展趋势。
实验报告的数据分析与结果解释
实验报告的数据分析与结果解释一、背景介绍实验报告是科学研究的一个重要组成部分，通过对实验数据的分析和结果的解释，可以帮助研究者深入理解实验结果，验证假设，并得出科学结论。
本文将从数据分析和结果解释两个方面进行详细论述。
二、数据分析1. 数据收集与整理在进行实验研究之前，首先需要明确研究目的，并设计合适的实验方法。
在实验过程中，要准确记录实验数据，包括实验样本的数量、实验时间、实验条件等，确保数据的可靠性和科学性。
2. 数据处理与统计获得实验数据之后，需要进行数据处理和统计。
首先，对数据进行清洗和筛选，去掉异常值和无关数据。
然后，通过统计方法进行数据分析，如平均数、标准差、相关分析等，找出数据的规律和趋势。
3. 数据可视化展示数据可视化是将数据转化为图表的过程，能够直观地展示数据的分布和趋势。
在实验报告中，可以利用表格、柱状图、折线图等形式，将实验数据可视化展示，使读者更容易理解和分析数据。
三、结果解释1. 结果描述通过对实验数据的分析，需要对结果进行描述。
首先，要明确实验结果是什么，是否达到预期目标。
然后，对结果进行客观、准确的描述，包括数据变化趋势、差异分析等。
2. 结果解释解释实验结果是研究者对数据进行深入思考和分析的过程。
通过对数据的解释，可以阐述实验结果的原因、机制和意义。
在解释实验结果时，可以通过对相关研究文献的查阅和对比，提供更充分的理论支持。
3. 结果讨论结果讨论是对实验结果进一步分析和比较的过程。
在讨论中，可以对实验结果与预期目标之间的差距进行分析，并提出可能的原因和改进方法。
此外，还可以对实验结果与其他研究的结果进行比较，揭示新的发现和科学问题。
四、实验误差分析在实验报告中，还需要对实验误差进行分析。
实验误差是指由于实验条件和操作不精确导致的数据偏差。
通过分析实验误差，可以评估实验数据的可靠性和真实性，并提出优化实验方法的建议。
五、结果的影响与应用在实验报告中，可以进一步讨论实验结果的影响和应用。
sas属性数据分析
(cate21.sas)
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列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用”生成 列联表.
首先启动“分析员应用”,并打开SAS数据 集STATCLAS.
① 在“分析员应用”菜单栏目中选 分析(Statistics)=> 表分析(Table Analysis)....
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列联表分析
属性变量取值的频数表
对属性变量最基本的统计特征就是它可取到的 不同数值及取各个不同数值的频数和概率(频率).
(中学生数据的频数表和条形图.)
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列联表分析
多个属性变量取值的交叉表
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列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
例2.1 对某个“统计入门”课题，记录了该课程 中所有学生的性别和专业(′是′为统计专业,′非′ 为其他专业).数据见以下SAS程序的数据行.试用编程 方法或菜单系统生成列联表.
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列联表分析
例2.2 杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问 题.对1976至1977年美国佛罗里达州20个地区杀人 案件中的326个被告进行调查.考虑的种族有白人与 黑人;用“是”或“否”表示是否判处死刑.调查后 已把数据整理成表格形式(见下表).试用编程方法 或菜单系统生成列联表.
白人 黑人 是 19 17 36 否 141 149 290
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列联表分析
有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元 有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张 表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的 信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
白人 黑人 是 19 17 否 141 149
在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观 测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表, 首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集, 然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.
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实验十四属性数据分析
一、实验目的
1．掌握属性数据分析方法。
2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。
二、实验准备
1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。
2．预备知识：属性分析的方法。
三、实验步骤与内容
1．数据准备
将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。
启动MAPGIS主程序。
在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。
2．属性分析
执行如下命令：空间分析⇨空间分析⇨文件⇨装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。
Step1:
加载数据文件中所提供
的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析⇨单属性分类统计⇨立体饼图，选择属性分析类型。
Step2:
属性
Step4:
设置分类方
式为分段方
式
Step3:
选择分类属
性字段为小
麦，保留属
性字段为乡
名、水稻、
玉米
Step5:
确定，退出
设置
分类值域按图中所示输
入
分类统计结果图
3．保存文件
执行如下命令：文件⇨保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。
Step:
将缺省文件名改为“属性分析”，点
击保存按钮。
按此方法依次将线、区
文件名均改为“属性分析”
4．文件组合
执行如下命令：图形处理⇨输入编辑⇨打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。
关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。
执行如下命令：其它⇨整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。
若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它⇨整图变换⇨键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。
完成后，保存此工程文件。
文件合并后的效果图
四、实验报告要求
将包含上述完成的工程文件及各项目文件的文件夹复制，粘贴进“学号姓名”文件夹内，然后提交此文件夹。
五、思考题
1．若想获取各乡的小麦、玉米、水稻三者之和，应该怎样做，尝试所提供的数据完成此任务？
2．分析计数统计与累计统计的区别？若要将图上面积换算为实地面积，在属性分析中应该怎样做？。