SPSS 第03章 数据的描述

Stem width: Each leaf:
(=<22) 44 789999999 000001112333344444 55555677789999 000011111112223333333344444 5555666666777888889999 000111111112222222333444444 55555566678888888899999 0000000111123333 555666677888999999 000222233344 5566899 22 5
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一般把因变量放在纵轴上.
鼠标点 击散点 图的任 意位置 不松手, 拖动即 可旋转 散点图.
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二、计算基本统计量
• 定性变量（定序型和定类型变量）：频数分析 • 定量变量（数值型变量）：描述统计分析 • 菜单选项：【分析】-> 【描述统计】
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1、频数分析
• 目的：通过频数分析，可以产生详细的频数分布 表和常用的图形，从中能够了解变量取值的状况 ，对把握数据的分布特征非常有用。
2、计算基本描述统计量
• 目的：计算基本描述性统计量，对数据的分布特
征有更准确的认识。 • 主要适用于：定量变量 • 基本描述统计量可分为三类：

刻画集中趋势的统计量：均值、中位数、众数； 刻画离散程度的统计量：全距、方差、标准差、 均值的标准误； 刻画分布形态的统计量：偏度、峰度。
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1、刻画集中趋势的统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。
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简单散点图
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重叠散点图
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矩阵散点图
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旋转后的3-D散点图
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可选入一个分组变量，则表示按该变 量的不同取值将样本数据分成若干组， 并在一张图上分别以不同颜色绘制各 组数据的散点图. （可以省略）
可指定一个标记变量，表示将标记变 量的各变量值标记在散点图的相应点 的旁边. （可以省略）
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输出百分位数： • 四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数； • 割点：将数据平均分为所设定 的相等等份，可输入2-100 的整 数，如键入5，则输出20%、 40%、60%和80%百分位数； • 自定义百分位数：可输入0-100 的整数。 选择频数分布表和图形 中数据的输出顺序： • 按变量值大小升序或 降序排列 • 按变量各种取值出现 的频数大小升序或降 序排列（常用于分类 数较多的定类型变量） • 多变量频数分析时， 选择不同变量的分 析结果的输出方式. • 当类别数大于设定 值，将不输出频数 52 分布表.
量，年龄和净财富均为定量变量.
• 问题：绘制直方图，分析年龄和净财富这两个变量
的数据的分布情况.
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（单位：10亿美元）
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4、箱图（盒形图）
• 箱图也叫箱线图，是一种用来描述数据分布的统 计图形，可以用来展现观测数据的中位数、四分 位数和极值等描述性统计量。 • 箱图类型：简单箱图、复式箱图 • 例：“rich.sav”
分组变量：职称
统计量：平均基本工资

(2) 不同职称不同学历职工的人数的差异.
分组变量：职称、学历
统计量：人数
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简单条形图
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简单条形图
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复式条形图
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堆栈条形图
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选择定义条形高度的统计量 设定图形标题 选择缺失值的处理方式 和误差条形图的显示方 式。 选择分组变量
可以指定一个或多个分组变量 来建立图形面板，由相关的子 图构成。子图的类型相同，共 享同一个横轴，但每个图代表 不同的组，可以直观比较不同 组中相同变量的数据。 选择复合分类变量
三维散点图【3-D分布】：以立体图的形式展现
三个变量间的关系；

简单点图【简单点】：用来展示一个变量在各 个取值上的分布情况.
• 例：为研究腰围、体重和脂肪比重之间的关系， 随机调查了20个人. 数据文件：“腰围和体 重.sav”.
• 问题：腰围、体重和脂肪比重都是定量变量，利
用散点图探索这三个变量之间的关系.
• 问题：绘制箱图，分析 5 个区域富人的年龄分布
状况.
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除离群值外的最大值
75%分位数
中位数 25%分位数
除离群值外的最小值 离群点及其个案号码
离群点：与四分位数的距离大于1.5倍的四分位数间距
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选入要分析的变量 选入分类变量，该变量 作为分类横轴
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5、茎叶图
• 茎叶图既能够展示数据分布的特点，又可以保留 原始数据信息. • 茎叶图包括频数、茎(Stem)、叶(Leaf)三部分. Stem Width 表示茎宽，实际观测值除以茎宽后的 整数部分和小数部分（取一位）分别为茎和叶. （因此，每行的茎和叶组成的数字再乘以茎宽， 就得到实际观测值或其近似值.） • 例：“rich.sav” • 问题：绘制各区域富人年龄的茎叶图.
10 1 case(s)
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菜单选项：
【分析】-> 【描述统计】-> 【探索】
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6、散点图
• 散点图是常用的表现两个变量或多个变量之间相
关关系的统计图形。
• 散点图将数据以坐标点的形式绘制在平面或空间
直角坐标系中，通过坐标点的分布情况来反映变
量之间的相关关系及其强弱程度和变化趋势。
• 通常在进行相关分析和回归分析之前，都要先绘
数据指标大小的统计图。其中分组变量的不同值
对应条的数目，条的高度由选择的统计量决定。
• 条形图类型：

简单条形图：对单个变量的各个类别进行对比


复式条形图：对两个变量交叉分类
堆栈条形图：对两个变量交叉分类
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统计量的描述方法
• 个案组摘要（个案分组模式）：根据分组变量
对所有个案进行分组，再根据分组后的个案数
0 是判断数据是 否呈正态分布的 一个重要依据.
（平峰）
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菜单选项：【分析】->【描述统计】->【描述】

例：“Height.sav”，该数据描述了2个地区高三
男生的身高.

问题：


(1) 计算高三男生身高的基本描述统计量。
(2) 比较两个地区高三男生身高的分布差异。
xi x 将原始数据标准化的计算公式：zi s

(1)分析被调查者的观点的分布状况； opinion(观点)：定类型变量 (2)分析被调查者的收入的分布状况. income(收入)：定序型变量

• 注意：该数据为计数数据，在进行频数分析前， 应先按照“number”（人数）变量进行加权处理.
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注意：该数据为计数数据， 若数据还未进行加权，应先 进行加权，再进行频数分析.
n 1 2 s2 ( x x ) n 1 i 1 i
s
1 n 2 ( x x ) i n 1 i 1
(3) 全距（极差）= 最大值 - 最小值 (4) 均值的标准误：即样本均值的标准差，度量样 s 本均值与总体均值的平均差异程度 s.e . ( x ) n 55
第三章
数据的描述
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基本统计分析
• 对数据的分析通常是从基本统计分析入手的。通过 基本统计分析，能够使分析者掌握数据的基本统计 特征，把握数据的整体分布形态，为今后进一步的 数据建模起到重要的指导作用。
• 基本统计分析有两种方式：

绘制常见的基本统计图形（用图形展示数据分布特 点） 计算常见的基本统计量（用数值反映数据的统计特 征）
• 主要适用于：定性变量（定序型和定类型变量）
• 主要输出结果：

编制频数分布表：频数、百分比、有效百分比（
频数/(总样本量-缺失样本量)）、累计百分比；

绘制统计图：条形图、饼图、直方图.
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• 菜单选项：【分析】->【描述统计】->【频率】
• 例：“table7.sav”，该数据给出了123个被调查者 的收入、性别以及对某政策的观点的汇总结果. • 问题：
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Age Stem-and-Leaf Plot for Region= Europe
Frequency Stem & Leaf
欧洲区域富人年龄的茎叶图
1.00 Extremes 2.00 3 . 9.00 3 . 18.00 4 . 14.00 4 . 27.00 5 . 22.00 5 . 27.00 6 . 23.00 6 . 16.00 7 . 18.00 7 . 12.00 8 . 7.00 8 . 2.00 9 . 1.00 9 .
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一、统计图形绘制
• 定性变量（定序型和定类型变量）的图表示： 条形图、饼图等 • 定量变量（数值型变量）的图表示： 直方图、箱图、茎叶图、散点图等
• 绘制图形的菜单选项：【图形】
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三种绘图方法
• 图表构建程序 • 图形画板模板选择程序 • 旧对话框
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1、条形图
• 条形图是利用宽度相同的条形的高低或长短表示
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• 例：“rich.sav” • 该数据摘自福布斯世界富豪排行榜，展示了世界最 富有的一些人的名次(Rank，为正整数，越小越富) ，所属区域 (Region ，包括北美、欧洲、亚洲和太 平 洋 、 南 美 、 非 洲 ) ， 年 龄 (Age) 和 净 财 富
(NetWorth，单位为10亿美元). 其中区域为定性变
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2、饼图
• 饼图通常用一个圆形来表示构成整体的各个部分
所占的比例情况。其中，整个圆的面积表示整体 ，圆中的扇形部分是按构成整体的各部分在整体 中所占比例的大小切割而成。 • 饼图可以直观地反映各部分与整体之间的关系、 以及各部分之间的关系。 • 例：“language.sav”该数据展示了说世界各种主 要语言（包括母语和日常使用）的人数。 • 问题：绘制饼图，分析日常使用语言的分布情况.