SPSS描述性统计分析-比率分析
第3章SPSS描述性统计分析
3.1.1 频数分析的基本原理
图3-14 【描述性】对话框
Step 02 在左侧的候选变量列表框中选择“male”和 “female”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是 进行描述性统计分析的变量，如图3-15所示。
图3-15 选择分析变量
Step 03 单击【选项】按钮，其主要目的是选择需要输出 的描述性统计量，这里除了选择系统默认的统计量外，还勾 选了范围、偏度系数和峰度系数复选框；再单击【继续】按 钮，返回【描述性】对话框，如图3-16所示。 Step 04 单击【确定】按钮完成操作。
图3-13 【描述：选项】对话框
Step 04 在【描述性】对话框中，勾选【将标准化得分另 存为变量】复选框，表示对所选择的每一个变量进行标准化 处理，同时产生相应的Z得分，并作为新变量保存到数据窗 口中。
Step 05 单击【Bootstrap】按钮，弹出如图3-5所示的 【Bootstrap】对话框，在此对话框中可以进行均值、标准 差、方差、偏度和峰度的Bootstrap估计。
图3-17 【探索】对话框
Step 02 在对话框左侧的候选变量列表框中选取一个或多 个待分析变量，将它们移入右侧的【因变量列表】列表框中 ，表示要进行探索性分析的变量。 Step 03 在候选变量列表框中可以选取一个或多个分组变 量，将它们移入右侧的【因子列表】列表框中。分组变量的 选择可以将数据按该变量中的观测值进行分组分析。如果选 择的分组变量不止一个，那么会以分组变量的不同取值进行 组合分组。
第2讲SPSS描述性统计分析
对数据特征的描述
集中趋势
离散程度
分布形态
均值 众数 中位数 其他指标
全距 标准差 方差 离散系数 其他指标
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。
均值（Mean）：反映了某变量所有取值的集中趋势或平均水平。
x
x1 x2
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：
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。
SPSS的描述统计分析整体分析与设计的内容
2、刻画离散程度的描述性统计量 离散程度是指一组数据远离其中心值的程度，即考察数据分布的 疏密程度。
全距（Range）：也称“范围”，是数据中最大值和最小值之差， 又称“极差”。
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
Range = 最大值 - 最小值
全距说明了数据的整体变动范围，但不能反映其间变量分布情况。
标准差（Standard Deviation）：指变量取值距离均值的平均离散 程度的统计量。
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一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。
这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。
很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。
我们也会发现，许多分析方法的结果中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个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。
描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。
描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。
需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常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，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率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。
分析-描述统计-描述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。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。
与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
分析-描述统计-比率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。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。
它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
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。
spss3-描述性分析
Descriptive对话框1
分析大学生的人格表现：神经质、内外向、精神质、掩饰度
计算并保存所选变量 的标准化值，公式为
Zi
Xi X S
指定统计量 与输出结果 显示的顺序
Descriptive对话框2
均值 离散趋势
标准差
合计
方差 全距
均值标准误
分布
峰度
偏度
输出顺序
按数据集中变量的排列顺序显示统计量 按变量名字母顺序显示统计量
两种形式的数据分析：
3.1 经过初步统计的数据，已汇总得到各组间的人数，需要先进 行加权，指定加权变量，然后再通过Analyze进行卡方检验
3.2 未处理的二维结构的原始数据，直接通过Analyze进行卡方 检验
3.3 卡方检验过程，通过Crosstabs对话框实现 (Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs)。
检验
相关 定序变量的相关指标
本例中选择chi-square
Crosstabs 对话框
行顺序 升序 降序
本例中选择频数 及频率输出项
频数 观察频数 期望频数
频率 行频率
列频率 总和频率
残差 非标准化 标准化
调整的标准化残差
输 出 结 果 ㈠：
输 出 结 果 ㈡：
示范练习：
（1）男女大学生中独生子女情况有无差异？ （2）男女大学生在居住地分布情况有无差异？
（2）父母亲文化程度情况的分析。
2、Descriptives：描述性统计分析
主要用以计算描述集中趋势和离散趋势的 各种统计量，此外还可对变量进行标准化 转换。
描述统计分析过程，可通过Descriptives 对话框(Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives) 来具体实现。
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。
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析引言：描述性统计分析是统计学的基础分析方法之一，它可以通过数值和图表来描述数据的基本特征。
随着科学技术的发展，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件成为了描述性统计分析的重要工具之一。
本文将探讨在报告中如何使用SPSS进行描述性统计分析，并列出以下六个标题进行详细论述。
一、数据收集与准备数据收集是进行描述性统计分析的首要步骤。
在报告中，我们需要明确数据的来源与采集方法，并进行相关数据的准备和清洗。
使用SPSS软件时，可以利用其提供的数据导入和数据清洗功能，例如删除重复数据、填补缺失值等。
二、数据的中心趋势测度中心趋势测度是描述数据分布的重要指标，主要包括均值、中位数和众数。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的中心位置，帮助读者更好地理解数据的分布特征。
三、数据的离散程度测度离散程度测度反映了数据的离散程度，常用的指标包括标准差、方差和四分位数间距。
在报告中，我们可以使用SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来揭示数据的离散程度，帮助读者了解数据的变异情况。
四、数据的分布形态测度分布形态是描述数据分布曲线的特征，常用的指标包括偏度和峰度。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的分布形态，帮助读者理解数据是否服从特定的分布规律。
五、数据间的关系分析数据间的关系分析能够帮助我们了解变量之间的相关性。
在报告中，我们可以利用SPSS软件进行相关性分析，计算得到相关系数，并通过文字描述和图表展示来展示变量之间的关系。
此外，我们还可以使用SPSS软件进行回归分析和方差分析，探索更深入的变量之间的关系。
六、结果的可视化展示在报告中，除了通过文字描述，更加直观有效的方式是通过图表展示结果。
SPSS软件提供了多种图表类型供我们选择，包括柱状图、折线图、散点图等。
spss第四章,描述性统计分析。。
第4章描述性统计分析（重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表）4.1 频数分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框，并将数学、语文和英语选到“variable”中。
如图：---单击“statistics”----出现对话框，选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图，重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框，如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.24.2 基本描述统计量（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框，并将数据进行如图选入：-----单击“options”—得到对话框，并选中如图6个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.34.3 探索性分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框，并将数据进行如图选入：----单击“Plots”—得到对话框，并选中如图4个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.6（与书有不同）4.4交叉列联表分析（使用表化环0708）（1）T ransform（修改）----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字：eg：T1-------change-------（此处T1和T2是已经做好的分组）点击-----old and new values对其分组---例：Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs（交叉列联表）”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests（精确检测）对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs：statistics（交叉表统计）对话框”-------点击“Chi—square（卡方检验）”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs：Cells display（交叉表统计）对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数，-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项，分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析（课本71页）不需要掌握英语未写完作业：1-10，11-25，26-30。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算公式：1. 分别计算其分子、分母的平均数
2. 对比得 ：
Ya b
上式实质上等于对各期Y加权算术平均。
（3）COD（Coefficient of Dispersion）离
散系数：也是对比率变量离散程度的描
述，计算公式为：
(
Ri R )
COD
N
M
（4）PRD（Price-Related Differential）相 关价格微分：是比率均值与加权比率均 值的比，也是比率变量离散程度的描述。
（3）如果做不同组间的比率比较，则将分组变量选择到 Group Variable框中。
本例中，具体操作如下图所示：
11
（4）单击Statistics按钮，指定输出关于比率 分析的描述统计量，本例的具体选项设置 如下图：
运行比率分析，得到的输出结果如下图所示：
数据解读
总体来说，36个地区的财产保险业务的保费收入 占全部保费收入比率的均值为0.304，也就是说， 全国各地保费收入中，平均30.4%为财产保险业务 收入。但是，直辖市的平均比例（24.3%）较低， 自治区的平均比例（44.1%）高于全国平均水平。
SPSS的比率分析除能够完成上述分析外， 还提供了其他相对比描述指标，大致也属 于集中趋势描述指标和离散程度描述指标
（1）加权比率均值（Weighted Mean）： 两变量均值的比，属集中趋势描述指标。
（2）AAD（Average Absolute Deviation） 平均绝对离差：是对比率变量离散程度 的描述，计算公式为：
本例见薛薇：《SPSS统计分析方法及应（第 3版）》，电子工业出版社，第93页。
本例的数据（部分）如下：
9
5.6.2 比率分析的基本步骤
（1）选择菜单Analyze－Descriptive Statistics－Radio，出 现窗口Ratio Statistics。
（2）将比率变量的分子选择到Numerator框中，将比率变 量的分母选到Denominator框中。
（5）COV变异系数：用于对比率变量离散
程度的描述，分为基于均值的变异系数
（Mean centered COV）和基于中位数的
变异系数（Median centered COV ）。前
者是通常意义下的变异系数，是标准差
除以均值；后者定义为：
( (Ri M )2 )
COV
N
M
案例
根据某保险公司2006年各地区保险业务情况 的数据，分析各地区财产保险业务的保费收 入占全部保费收入的比例情况。
就全国而言，平均绝对离差（AAD）和离散系数 （COD）这两个统计量分别为0.079和0.288，基于 均值的变异系数和基于中位数的变异系数分别为 48.1%和55.1%。相比较，自治区的AAD和COD都 远高于全国水平，即离散程度高，从变异系数上
14 也同样可以证明这点）。直辖市的离散程度最小。
其他比率分析案例可参见： 杜智敏等：《SPSS在社会调查中的应 用》，电子工业出版社，2015年1月版， 第135页，3.7.2 。
16
解读数据的思路
先看总体（Overall）的情况，主要看总 体比率的均值（Mean）和离散系数 （COD），再看各组（各类别）均值和 离散系数的最小值和最大值，从而得出 分析结论。
关于离散系数的说明：
离散系数（COD）是用于描述比率变异 大小的指标，其数值越大，说明比率变 异越大。
15
离散系数（COD）与变异系数（COV）
AAD Ri M
N
Ri 其中， 是比率数，M是比率变量的中位 数，N为样本数
相对数或平均数计算平均数的计算
相/b， a、b为总量指标。
求各期 Y的平均一般不能采用简单算术平均法，即
Y Y n
因为各期数据Yi 的对比基础 bi 不同，它们对全期总平均 水平的影响作用应轻重有别。
比率分析
描述性统计分析－－比率分析
比率分析
比率分析的目的和主要指标
比率分析用于对两变量间变量值比率变 化的描述分析，适用于数值型变量 （Scale）。
例如，根据某保险公司2006年各地区保 险业务情况的数据，分析各地区财产保 险业务的保费收入占全部业务保费收入 的比例情况。
通常的分析可以生成各个地区财产保险业 务的保费收入占全部业务保费收入的比率 变量，然后对该比率变量计算基本描述统 计量（如均值、中位数、标准差、全距 等），进而刻画比率变量的集中趋势和离 散程度。