第二章样本描述性统计与报表输出
描述性统计分析报告怎么写
描述性统计分析报告怎么写1. 引言描述性统计分析是统计学中一种常见的数据分析方法，通过对数据的基本统计量进行计算和描述，来分析和总结数据的特征和规律。
本文将介绍如何撰写一份完整的描述性统计分析报告，以便读者能够了解你所分析的数据集。
2. 数据概述在描述性统计分析报告中，首先需要对数据进行概述。
这部分可以包括以下内容：•数据来源：说明数据的来源和采集方式。
•样本规模：描述数据集中的样本数量。
•变量说明：对数据集中的各个变量进行简要描述，并说明其含义和取值范围。
3. 数据质量分析描述性统计分析报告还需要对数据的质量进行分析。
以下是一些常见的数据质量指标：•缺失值分析：统计各个变量中缺失值的数量和比例，并对缺失值的原因进行分析。
•异常值分析：检测数据集中是否存在异常值，并对异常值进行统计和分析。
•重复值分析：检测数据集中是否存在重复值，并对重复值进行统计和分析。
4. 描述性统计分析描述性统计分析的核心是计算并描述数据的基本统计量。
以下是一些常用的基本统计量：•平均值：计算数据的平均值，即各个数据点的算术平均数。
•中位数：计算数据的中位数，即将数据按大小排序后位于中间位置的值。
•众数：计算数据的众数，即频率最高的值。
•方差：计算数据的方差，即各个数据点与其均值的差平方的平均数。
•标准差：计算数据的标准差，即方差的平方根。
•百分位数：计算数据的百分位数，即将数据按大小排序后位于相应百分比位置的值。
对于每个基本统计量，都应进行描述和解释，可以使用表格、图表等形式呈现结果。
5. 变量关系分析除了对单个变量进行分析之外，描述性统计分析报告还可以分析变量之间的关系。
以下是一些常用的变量关系分析方法：•相关分析：计算各个变量之间的相关系数，并进行解释和分析。
•独立性分析：对两个分类变量之间的关系进行卡方检验，并进行解释和分析。
6. 结论和建议描述性统计分析报告的最后一部分是结论和建议。
在此部分中，应对前面的分析结果进行总结，并提出相关的建议。
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。
报告中常用的统计指标和描述性统计方法
报告中常用的统计指标和描述性统计方法统计学作为一门研究数量关系的科学，广泛应用于各个领域。
在进行统计分析时，我们常常需要使用各种统计指标和描述性统计方法，来帮助我们更好地理解和呈现数据的特征。
本文将针对报告中常用的统计指标和描述性统计方法展开详细论述，包括以下六个主题：一、平均数的计算与应用平均数是最常见的统计指标之一，它能够反映数据的集中趋势。
我们常用的平均数有算术平均数、加权平均数和几何平均数等。
在报告中，我们可以通过计算平均数，来描述一组数据的整体水平。
同时，平均数还可以用于比较不同组的数据，并进行定量分析。
二、离散程度的度量与解释离散程度是描述数据分散情况的统计指标，常用的离散程度指标有方差和标准差等。
方差反映了数据相对平均值的分散程度，而标准差是方差的平方根。
这些指标能够帮助我们了解数据的波动情况，并进行风险管理和预测。
三、分布形态的描述与判断数据的分布形态是指数据的分布特征，常见的分布形态有对称分布、偏态分布和峰态分布等。
在报告中，我们可以使用偏度和峰度等统计指标，来定量描述数据的分布形态，并判断数据是否符合正态分布。
这能够提供有关数据的进一步洞察，为后续分析提供参考。
四、相关性的分析与解释相关性分析可以帮助我们揭示数据之间的关联程度。
常见的相关性指标有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
这些指标可以帮助我们判断变量之间的线性相关性，并进行因果关系的推断。
在报告中，相关性分析有助于我们发现变量之间的相互作用，进而指导决策和行动。
五、显著性检验的原理与应用显著性检验是统计推断的重要工具，用于判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
在报告中，我们可以借助显著性检验的方法，来分析样本的统计显著性，并进行结论的推断。
常用的显著性检验方法有 t 检验、方差分析和卡方检验等，它们可以帮助我们进行统计推论和决策。
六、回归分析的原理与应用回归分析是用于建立变量之间关系的统计方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
描述性统计分析报告怎么写
描述性统计分析报告怎么写1. 引言描述性统计分析是一种十分重要的统计方法，它能够帮助我们通过对数据的总结、描述和解读，全面了解数据的分布特征、趋势和差异。
在撰写描述性统计分析报告时，下面的几个方面是需要考虑的：2. 样本描述首先，对于数据集中的每个变量，你需要提供有关样本的基本描述。
这包括样本的总数、缺失值、异常值等情况。
通过这些描述，读者可以了解到你所研究的数据的情况。
3. 中心趋势测量接下来，你需要对每个变量的中心趋势进行测量。
一些常见的中心趋势测量包括平均值和中位数。
平均值是所有观察值的算术平均值，中位数是将所有观察值按大小排序后的中间值。
这两个量可以提供对数据集中心的定量描述。
另外，你还可以使用众数、加权平均值等测量方法。
4. 分布特征分析除了中心趋势测量之外，还需要对数据的分布特征进行分析。
这包括描述数据的离散程度和对称性。
一些常见的分布特征分析方法包括标准差、方差、四分位数等。
标准差和方差描述了数据的离散程度，四分位数描述了数据的分位数分布情况。
5. 变量关系分析在描述性统计分析报告中，也需要考虑变量之间的关系。
这可以通过相关系数、散点图、箱线图等方法来实现。
相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标。
散点图可以直观地显示两个变量之间的关系，箱线图展示了数据的分布情况和异常值的存在。
6. 结论和讨论最后，在描述性统计分析报告的结尾，你需要对分析结果进行总结和讨论。
这包括对样本描述、中心趋势测量、分布特征分析和变量关系分析的结果进行综合评价。
你可以提出一些发现、洞察或结论，并讨论你觉得这些结果可能产生的原因。
7. 参考文献在描述性统计分析报告的最后，你需要列出参考文献。
这些参考文献可以是你所用到的学术论文、书籍、数据源等。
在列举参考文献时，需要按照规范的引用格式进行。
总结在描述性统计分析报告写作过程中，需要分析并描述样本、中心趋势测量、分布特征分析和变量关系分析。
最后，需要对结果进行综合评价，并提出结论和讨论。
中职—信息技术—样本摘要输出报告—课件(共25张PPT)
10413 6300
23250 216
Grand Total
StdDev
3148
6830
Variance 9911511 4665ent Beginning Current Beginning Current
Sex of salary salary salary salary salary salary
●第一列变量比第二列变量的百分比% 1st column / 2nd column
●第一列变量乘以第二列变量Product of columns
“Data columns”中的“Format”提供了列输出标题格 式设置。
“Break columns”中的“Option”提供了分组输出汇 总及其页面设置。
行格式的摘要报告表现为：
Sex of Beginning Current
employee salary salary
Males
Mean
8121 16577
Minimum
3600
7860
Maximum
31992 54000
N
258
258
Females Mean Minimum Maximum N
5237 3600 12000 216
employee Sum
Sum Mean Mean Variance Variance
Males 2095104 4276792 8121 16577 13283928 60835094 Females 1131146 2249158 5237 10413 1378839 9139790
二、行形式摘要报告
求和Sum
有效个案数Number of cases
(完整版)STATA第二章描述性统计命令与输出结果说明
第二章描述性统计命令与输出结果说明上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组(如：患者组中第一个数据为2.6，则x=2.6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1.98，则x为1.98以及group为1)，并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a.dta文件中。
计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：. summarizeVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxx1 11 4.710909 1.302977 2.6 6.53x2 13 3.354615 1.304368 1.67 5.78Mean 均值；Std.Dev.标准差即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4.711(mg%)，相应的标准差为1.303，最小值为2.6以及最大值为6.53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3.3546，相应的标准差为1.3044，最小值为1.67以及最大值为5.78。
计算资料均数，标准差，中位数，低四分位数和高四分位数的命令summarize 以及子命令detail，仍以述资料为例：. summarize x1 x2,detailx1Percentiles Smallest1% 2.6 2.65% 2.6 3.2410% 3.24 3.73 Obs 1125% 3.73 3.73 Sum of Wgt. 1150% 4.73 Mean 4.710909Largest Std. Dev. 1.30297775% 5.78 5.5890% 6.4 5.78 Variance 1.69774995% 6.53 6.4 Skewness -.081344699% 6.53 6.53 Kurtosis 1.809951x2Percentiles Smallest1% 1.67 1.675% 1.67 1.9810% 1.98 1.98 Obs 1325% 2.33 2.33 Sum of Wgt. 1350% 3.6 Mean 3.354615Largest Std. Dev. 1.30436875% 4.17 4.1790% 4.82 4.57 Variance 1.70137795% 5.78 4.82 Skewness .296394399% 5.78 5.78 Kurtosis 1.875392.结果：Percentiles 显示了从1%到99%的分位数的取值。
描述性统计分析报告
描述性统计分析报告在统计学中，描述性统计分析是对数据进行整理、总结和展示的过程，通过描述性统计分析，我们可以更好地理解数据的特征和规律。
本报告将对某公司销售数据进行描述性统计分析，以便更好地了解销售情况并为未来的决策提供参考。
首先，我们将对销售数据的基本特征进行描述性统计分析。
销售数据包括销售额、销售数量、销售渠道等指标。
我们将计算这些指标的平均值、中位数、标准差等统计量，以便了解销售数据的集中趋势和离散程度。
通过描述性统计分析，我们可以得出销售额的平均值为XXXX万元，中位数为XXXX万元，标准差为XXXX万元，表明销售额的波动较大，需要进一步关注。
其次，我们将对销售数据的分布情况进行描述性统计分析。
销售数据的分布情况反映了销售情况的差异性和波动性。
我们将绘制销售额、销售数量的频数分布直方图和箱线图，以便观察销售数据的分布情况。
通过描述性统计分析，我们可以发现销售额呈现右偏分布，销售数量呈现正态分布，这表明销售额的波动较大，需要加强管理和控制。
最后，我们将对销售数据的相关性进行描述性统计分析。
销售数据之间的相关性反映了销售指标之间的关联程度。
我们将计算销售额与销售数量、销售额与销售渠道之间的相关系数，以便了解销售数据之间的关联情况。
通过描述性统计分析，我们可以得出销售额与销售数量之间的相关系数为XXXX，销售额与销售渠道之间的相关系数为XXXX，表明销售额与销售数量之间存在一定的正相关关系，需要进一步研究和分析。
综上所述，通过描述性统计分析，我们可以更好地了解销售数据的特征和规律，为未来的决策提供参考。
在未来的工作中，我们将加强对销售额的管理和控制，进一步研究销售数据之间的关联关系，以便提高销售业绩和效益。
通过本次描述性统计分析报告，我们对销售数据有了更深入的了解，为未来的决策提供了参考。
希望本报告能够对公司的发展和决策提供帮助。
统计学第二章数据搜集整理
普查的规定
• • • • 规定统一的调查项目 规定统一的标准时点 规定统一的普查周期 例如：第六次人口普查，调查表，性别、年龄、 民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社 会保障、婚姻生育、死亡、住房情况等 • 截止时间，标准时点是2010年11月1日零时 • 人口普查的周期是10年，2000年，2010年
频率
fi
fi
fi ：第i组频数
32
（2）频率的性质 （A ）
0
fi
1 fi
（B ） （3）频数密度与频率密度(消除异距分组对频数影响) （A） （2.7） 频数密度=频数/组距 （B） （2.8） 频率密度=频率/组距 各组频数密度与各组组距乘积之和等于总体单位数，各 组频率密度与各组组距乘积之和等于1.
29
组数的确定(H.A.Struges经验公 式）
•
n = 1 + 3.3logN
N – 24 – 44 – 89 – 170 – 359 n 5 6 7 8 9
(斯特杰斯)
• • 15 • 25 • 45 • 90 • 180 • 组距=
30
四、频数（次数）分布
1．频数分布的基本理论
（1）频数分布的定义 在统计分组的基础上，将总体所有单位按某一标志 归类排列，并计算其相应出现的次数。 频数分布是统计整理的重要形式，通过对零乱的、 分散的原始资料进行有次序的整理，形成一系列反映 总体各组之间单位分布状况的数列，即分布数列。
10
• 概率抽样的特点： 1、样本单位按随机原则抽取，排除了主观因素对 选样的影响。 2、根据部分调查的实际资料对调查对象总体的数 量特征作出估计。 3、抽样误差可以事先计算并加以控制。 • 抽样调查的适用场合
《描述性统计》课件
定性数据
定性数据是描述性的数据，不能进行数值计算和比 较，例如性别、颜色等。
数据的收集和整理方法
数据收集
通过调查问卷、观察和实验等方 式收集数据。
数据整理
数据验证
对收集到的数据进行清洗和整理， 消除异常值和缺失数据。
对整理后的数据进行验证，确保 数据的准确性和完整性。
频率分布表的制作
频率分布表用于展示数据的分布情况。将数据分组并计算每个组的频数，然后将结果整理成表格形式。
1 平均数
2 中位数
数据集的平均值是所有数 据的总和除以数据的个数。
中位数是将数据按升序排 列后的中间值。它可以帮 助我们了解数据集的中心 位置。
3 众数
众数是数据集中出现频率 最高的值。它可以告诉我 们数据集中最常出现的值 是什么。
描述性统计的数据类型及其特征
定量数据
定量数据是可以用数字表示的数据，例如年龄、收 入等。这些数据可以进行数值计算和比较。
频率分布直方图的绘制
频率分布直方图用于可视化数据的分布。将数据分组并绘制柱状图，柱子的高度表示每个组的频率。
累积频率分布表的制作和应用
累积频率分布表展示了每个组的累积频数。它可以帮助我们了解在某个值之 前有多少数据。
箱线图的绘制及其分析
箱线图可以展示数据的整体分布和离群值。它由一个矩形框和两条延伸出去的线段组成，可以帮助我们快速了 解数据的中值、四分位数和离群值。
描述性统计的应用领域
市场研究
描述性统计可以帮助分析市场数据，了解受众的 特点和偏好。
医学研究
描述性统计可分析
描述性统计在财务数据分析中用于评估企业的财 务状况和趋势。
实际问题
描述性统计在解决实际问题中起到重要作用，比 如预测销售趋势和人口增长。
stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果
stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果一、描述性统计ssc install outreg2【安装outreg2】sum var1 var2……【描述性统计命令sum 变量var1 var2……】outreg2 using test1.doc, replace sum(log)【将结果输出到test1.doc文件中】二、相关系数表方法1：ssc install logout【安装logout】logout, save(test2) word replace: pwcorr var1 var2……, sig star(0.1)【将结果输出到test2.rtf文件中，p值小于0.1的标*】方法2：ssc install logout【安装logout】网上下载pwcorr_a.ado文件，放入stata12\ado\base\p 文件夹中logout, save(test3) word replace: pwcorr_a var1 var2……, star1(0.01)star5(0.05)star10(0.1)【将结果输出到test3.rtf文件中，p值小于0.1的标*，小于0.05标**，小于0.01标***】需要注意的是，logout 命令得到的表格一般会存在错位和空行的现象，这就需要手动做一些调整，如将第一行的表头往右移一列，p 值向右移，并将多余的行删掉，同时还要对p 值加上括号，并在表的底端注明星号的含义。
三、回归结果qui reg y x（qui表示执行命令但不汇报回归结果）est sto ols（est sto表示储存回归结果，文件名为ols）est table ols,b se（选择项“b”表示显示回归系数，“se”表示显示标准误）用一颗星表示10%的显著性，两颗星表示5%的显著性，三颗星表示 1%的显著性，可使用如下命令：est table ols,star(0.1 0.05 0.01)Stata 官方命令“estimates table”无法同时显示回归系数、标准误与表示显著性的星号。