描述统计分析
统计分析的基本方法
统计分析的基本方法
统计分析的基本方法包括描述统计和推论统计。
1. 描述统计：描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计方法包括：
- 均值（平均数）：计算数据的平均值。
- 中位数：将数据按升序排列，找到中间位置的值作为中位数。
- 众数：数据中出现次数最多的值。
- 标准差：衡量数据的离散程度。
- 百分位数：将数据按升序排列，找到给定百分比位置的值。
- 频数分布表和直方图：将数据按照一定的区间范围进行分组，并计算每个区间内数据的频数。
2. 推论统计：推论统计是根据样本数据得出关于总体的推断的方法。
常用的推论统计方法包括：
- 参数估计：利用样本数据估计总体参数的值。
- 假设检验：对总体参数提出假设，并通过样本数据来判断假设是否成立。
- 相关分析：研究两个或多个变量之间的关系。
- 回归分析：研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，并建立数学模型来预测因变量。
这些方法在实际应用中可以根据问题具体情况选择合适的方法进行分析。
论文中的统计分析方法
论文中的统计分析方法统计分析在论文撰写过程中起着关键的作用，它能帮助研究者揭示数据背后的规律和趋势。
本文将讨论论文中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析和实证研究方法等。
一、描述统计分析描述统计分析是论文中最常见的分析方法之一，它主要用于对数据进行概括性的描述和总结。
描述统计分析的常见方法包括：1. 频数分析：通过计算每个变量的频数，研究者可以了解各个变量的取值分布情况。
这种方法特别适用于分类变量的分析。
2. 中心趋势分析：中心趋势分析用于描述数据的集中程度，常用的统计指标包括平均值、中位数和众数。
这些指标能够反映数据集的典型值，帮助研究者了解数据的分布情况。
3. 离散程度分析：离散程度分析用于描述数据的离散程度，包括范围、方差和标准差等指标。
这些指标可以帮助研究者判断数据集的稳定性和一致性。
二、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
推断统计分析的常见方法包括：1. 假设检验：假设检验用于验证关于总体参数的假设，通过计算样本统计量和假设的总体参数之间的差异，确定是否拒绝原假设。
假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
2. 置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的范围，通过计算样本统计量和置信水平确定的误差范围，得到总体参数的估计区间。
置信区间估计能够提供对总体特征进行准确估计的方法。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的相关性和相关方向。
三、实证研究方法实证研究方法通过对现实世界中的数据进行观察和实证分析，以验证研究假设或回答研究问题。
实证研究方法的常见应用包括：1. 实证调查研究：实证调查研究通过设计问卷或面谈来收集数据，并运用统计分析方法对数据进行分析。
这种方法适用于定量研究，可以帮助研究者了解调查对象的态度和行为。
2. 实证实验研究：实证实验研究通过设计实验条件和控制变量，观察和测量因变量在不同自变量条件下的变化。
描述性统计分析
一、什么是描述统计分析（Descriptive Analysis）概念：使用几个关键数据来描述整体的情况描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
Excel里的分析工具库里的数据分析可以实现描述性统计分析的功能。
描述性统计分析即是对数据源最初的认知，包括数据的集中趋势、分散程度以及频数分布等，了解了这些后才能去做进一步的分析。
二、常用指标均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。
极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。
偏度、峰度体现了数据的分布形状。
1、均值。
均值容易受极值的影响，当数据集中出现极值时，所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。
2、中位数：数据按照从小到大的顺序排列时，最中间的数据即为中位数。
当数据个数为奇数时，中位数即最中间的数，如果有N个数，则中间数的位置为(N+1)/2；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值，中间位置的算法是(N+1)/2。
中位数不受极值影响，因此对极值缺乏敏感性。
3、众数：数据中出现次数最多的数字，即频数最大的数值。
众数可能不止一个，众数不能能用于数值型数据，还可用于非数值型数据，不受极值影响。
4、极差：=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。
且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。
5、四分位数：数据从小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数，四分位数分为上四分位数（数据从小到大排列排在第75%的数字，即最大的四分位数）、下四分位数（数据从小到大排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数）、中间的四分位数即为中位数。
四分位数可以很容易地识别异常值。
箱线图就是根据四分位数做的图。
统计学中的描述性统计分析方法
统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。
描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。
在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。
二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。
1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。
（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。
它可以用来衡量数据的总体情况。
（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。
它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。
（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。
它在描述分类数据时特别有用。
2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。
（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。
它反映了数据的总体分散程度。
（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。
它是标准差的平方。
（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。
它可以用来衡量数据的全局范围。
三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。
通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。
1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。
2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。
3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。
4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是对数据进行整体性描述的一种方法，它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的一般特征。
这种方法适用于对数据的整体情况进行了解，但并不能深入挖掘数据背后的规律。
2. 统计推断分析。
统计推断分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据的特征进行估计和推断的方法。
通过统计推断分析，我们可以通过样本数据推断出总体数据的一些特征，例如总体均值、总体比例等。
3. 回归分析。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法，通过建立回归模型来描述两者之间的函数关系。
回归分析可以用于预测和探索自变量对因变量的影响程度，是一种常用的数据分析方法。
4. 方差分析。
方差分析是用来比较两个或多个样本均值是否有显著差异的一种方法。
通过方差分析，我们可以判断不同因素对总体均值是否有显著影响，是一种常用的比较分析方法。
5. 聚类分析。
聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别的一种方法，目的是使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，是一种常用的探索性分析方法。
6. 因子分析。
因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法，通过找出共性因子和特殊因子来揭示变量之间的内在联系。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，是一种常用的数据降维方法。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法，通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行分解，来揭示数据的规律和趋势。
时间序列分析可以用于预测未来的数据走向，是一种常用的预测分析方法。
8. 生存分析。
生存分析是研究个体从某一特定时间点到达特定事件的时间长度的一种方法，它可以用于研究生存率、生存曲线等生存相关的问题。
生存分析可以帮助我们了解个体生存时间的分布情况，是一种常用的生存数据分析方法。
总结，以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其特定的应用场景和优势，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的方法进行分析，以期得到准确、有用的分析结果。
描述性统计分析
描述性统计分析【导言】在科学研究、市场调查、社会调查以及政策制定等各个领域中，描述性统计分析是一种重要的分析方法。
它主要通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等。
本文将简要介绍描述性统计分析的概念和应用领域，并探讨其在实际问题中的意义和方法。
【一、描述性统计分析的概念】描述性统计分析是一种通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等的方法。
它不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以从中发现问题和规律，为后续的分析和决策提供依据。
描述性统计分析主要包括数据的中心趋势度量、数据的离散程度度量和数据的分布特征等内容。
【二、描述性统计分析的应用领域】描述性统计分析在各个领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 科学研究：在科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究人员对实验数据进行整理和总结，发现数据中的规律和趋势，从而对研究对象进行深入的理解和解释。
2. 市场调查：在市场调查中，描述性统计分析可以帮助市场研究人员对市场数据进行整理和总结，了解产品的市场需求、消费者的购买行为和市场竞争情况，为市场营销活动提供科学依据。
3. 社会调查：在社会调查中，描述性统计分析可以帮助调查人员对社会问题的数据进行整理和总结，了解社会现象的普遍性和差异性，为制定社会政策提供参考依据。
4. 教育评估：在教育评估中，描述性统计分析可以帮助教育管理者对学生成绩、教学效果等数据进行整理和总结，洞察学生的学习状况和教育的质量问题，为教育改革提供参考依据。
【三、描述性统计分析的意义】描述性统计分析的意义主要体现在以下几个方面：1. 描述数据特征：通过描述性统计分析，我们可以对数据的中心趋势、离散程度等特征进行客观的量化和描述，从而更好地理解数据。
2. 发现问题和规律：通过描述性统计分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值等问题，从而及时采取措施进行修复；同时，还可以发现数据中的规律和趋势，为后续的分析和决策提供依据。
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
描述性统计分析
描述性统计分析描述性统计分析是一种通过对数据进行收集、整理、汇总、展示和解释，来揭示数据特征、分布和趋势的方法。
它是统计学中最基础的分析方法之一，广泛应用于各个领域的数据研究与决策中。
本文将简要介绍描述性统计分析的基本概念、常用方法和应用场景。
一、描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据的常见统计指标进行计算和分析，来描述数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
常见的统计指标包括：均值、中位数、众数、极差、标准差、方差等。
这些指标可以帮助我们更好地理解和概括数据的特征，从而进行合理的数据解读和决策。
二、描述性统计分析的常用方法1. 数据收集：首先需要确定所需数据的来源和采集方法，可以通过问卷调查、实地观察、抽样调查等方式来收集相关数据。
2. 数据整理和清洗：对收集到的数据进行整理和清洗，包括缺失值的处理、异常值的剔除，确保数据的准确和完整。
3. 数据汇总和展示：将数据进行汇总，并通过图表等形式进行可视化展示，以便更直观地观察数据的特征和趋势。
4. 统计指标计算：通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
5. 数据解释和分析：根据计算得到的统计指标，对数据的特征和分布进行解释和分析，从中提取有价值的信息。
三、描述性统计分析的应用场景1. 社会科学研究：在社会学、心理学、教育学等领域的研究中，描述性统计分析可以用来描绘人群的特征和行为规律，为研究提供数据支持。
2. 经济与金融分析：在经济学和金融学研究中，通过对经济指标和市场数据进行描述性统计分析，可以了解经济形势和市场趋势，从而指导决策。
3. 市场调研与营销：在市场调研和营销策划中，通过对受众、消费者数据进行描述性统计分析，可以更好地了解目标市场和消费群体的需求和偏好。
4. 医学与健康研究：在医学和健康研究中，通过对患者数据和健康指标进行描述性统计分析，可以了解疾病的发病率、死亡率等情况，为医疗决策提供依据。
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➢ （2）根据离散程度（标准差、最小值、最大值、极差 ）的描述，判断护士们对哪一方面的满意程度差别最大 ?
➢ （3）从医院类型的数据中可以了解到什么?是否有某一 类型的医院在三个方面的满意程度上优于其他医院?
第7章 描述统计分析
统计数据分析基础教程
―基于SPSS和Excel的调查数据分析
第7章 描述统计分析
本章内容
第7章 描述统计分析
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析 7.2 利用SPSS实现多组均值比较 7.3 利用Excel对定量数据进行描述统计分析 7.4 利用Excel求量表均值并排名
第7章 描述统计分析
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
➢中 位 数 （ median ） ： 一 组 数 据 排 序 后处于中间位置上的数。中位数将全 部数据等分成两部分，每部分包含 50%的数据，一部分数据比中位数大 ，另一部分则比中位数小。中位数是 用中间位置上的数值代表数据的集中 趋势，其特点是不易受极端值的影响 ，所以称中位数比均值稳健（robust ）。
那么得到90分的一班的张颖是不是比 得到82分的二班的刘小平成绩更好呢？
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
怎么比较才能合理呢？虽然这种均 值和标准差不同的数据不能够直接比 较，但是可以把它们进行标准化，然 后再比较标准化后的数据。
一个标准化的方法是把原始观测值 （亦称得分，score）和均值之差除 以标准差；得到的度量称为标准得分 (standard score)：(x-m)/s （这 里m和s为均值和标准差）
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
两个类似的班级（一班和二班）上同一 门课，但是由于两个任课老师的评分标 准不同，使得两个班成绩的均值和标准 差都不一样(第7章 两个班级同一门课成绩.sav）。
一班分数的均值和标准差分别为78.53 和9.43，而二班的均值和标准差分别为 70.19和7.00。
标准差（standard deviation）：样 本中各个数值到均值的距离的一种平均 。
标准差实际上是方差的平方根。
方差(variance)：各点到均值距离平方
的s2 平 均1 。n (
n 1 i1
xi
x)2
( x1
x)2
(x2
x)2 n 1
(xn
x)2
方差由于和数据的量纲不同，因而在实 际应用中使用得不如标准差那么普遍。
➢ 均值（mean）：样本值的算术平均值。均值是度量
数据一组样本数据为 x1, x2 ,，样, x本n 量（样本数据的个 数）为n，则样本均值用 （读作x -bar）x 表示，计
算公式为：
n
x
x1 x2
xn
xi
i 1
n
n
描述统计量（集中趋势：中位数）
描述统计量（离散程度：极差）描述第统7计章分析
极 差 （ Range ） ： 极 端 值 之 差 。 即一组数据的极（最）大值与极（ 最）小值之差，也称全距。
由于极差只是利用了一组数据两 端的信息，因而容易受极端值的影 响，不能全面反映差异状况。
描述统计量（离散程度：标准差和方差） 第7章 描述统计分析
➢ 可利用表7-2中的均值作柱形图
100
79.79
80
60
40
20
0 工作
54.13
58.45
工资
差异的度量：离散程度
第7章 描述统计分析
论语有一句话：“不患寡，而患不均 ”。这是指不怕财富少，而怕分配不 公平，使得贫富差距太大。
贫富多寡是由集中趋势统计量来描述 的，而是否“均”是由离散程度（描 述数据散布，即描述集中与分散程度 的度量）统计量来描述的。
一般来说，数据越分散，离散程度统 计量的值越大。
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-2 用SPSS实现例7-1中的问题（1）和（2）
➢ 菜单：“Analyze”－>“Descriptive Statistics”－>“Descriptives” ➢ 定量变量（数值型数据）：工作、工资、升职机会
表7-2 护士们在三个方面的满意度情况
方面
人数
工作
100
工资
100
升职机会 100
均值 标准差 最小值 最大值
79.79 8.22
63
95
54.13 14.66 25
90
58.45 16.08 16
92
极差
32 65 76
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-2 用SPSS实现例7-1中的问题（1）和（2）
描述统计分析
第7章 描述统计分析
问卷回收后，对于数值型数据 （定量数据），通常会以均值 、中位数等统计量来描述其集 中趋势，也会以标准差、最小 值、最大值、极差等统计量来 描述其离散程度。
最常用的描述统计量是均值和 标准差。
描述统计量（集中趋势：均值）描述第统7计章分析
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
在SPSS中求标准得分：
➢如果需要分组（这里按班级分组） ， 则 先 用 菜 单 “ Data”->“Split File”，将数据文件按各班分割开
➢用菜单“Analyze”－>“Descriptive Statistics”
的 － >“Descriptives”
“ Save standardized
values as variables”选项；
➢结果见数据文件中以“z-”为开头 的变量。
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-1 护士工作满意度调查分析。
为了了解护士们对工作的满意程度，做了一个调查。“ 第7章 护士工作满意度调查.sav”或“第7章 护士工 作满意度调查.xls”数据文件中包含了100名护士对工 作、工资和升职机会的满意程度。这三个方面的评分 都是从0到100，分值越大表明满意程度越高。另外， 调查数据还根据该护士所在的医院类型，分为3类：私 人医院、公立医院和学院医院。