SPSS第三章 描述统计

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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)第三章:统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案第一节:描述性统计在本章的课后习题中,我们将通过SPSS软件进行一系列的统计分析。

本节将提供第三章的课后习题答案,通过展示实际的数据和分析结果,帮助读者更好地理解统计分析的应用和SPSS软件的操作。

1. 描述性统计分析题目:使用某城市2019年1月至12月的气温数据,计算月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标。

答案:通过SPSS导入数据,选择变量"月份"和"气温",并进行描述性统计分析。

结果显示,2019年1月至12月的气温数据的月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标如下:月平均气温:- 平均值:20°C- 标准差:2°C- 最小值:15°C- 最大值:25°C最高气温:- 平均值:28°C- 标准差:3°C- 最小值:22°C- 最大值:35°C最低气温:- 平均值:12°C- 标准差:2°C- 最小值:8°C- 最大值:18°C根据以上结果,我们可以得出结论:2019年该城市的月平均气温在20°C左右,最高气温在28°C左右,最低气温在12°C左右。

气温的变化范围相对较小,波动性较小。

这些结果可以帮助我们对该城市的气候情况进行初步了解。

2. 相关性分析题目:使用某企业2018年1月至12月的销售额和广告投入数据,计算销售额和广告投入之间的相关性。

答案:通过SPSS导入数据,选择变量"销售额"和"广告投入",并进行相关性分析。

结果显示,2018年1月至12月的销售额和广告投入之间的Pearson 相关系数为0.85,表明二者呈现强正相关关系。

SPSS统计分析第3章-描述性统计分析课件

SPSS统计分析第3章-描述性统计分析课件

3.4 探索性分析
➢描述性统计量表
科目 成 语 均值 绩文
均值的 95% 置信区间
5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度
描述
下限 上限
统计量 69.17
45.63
92.70 69.91 73.50 502.967 22.427
30 95 65 34 -1.085 1.617
打开“描述:选项”对话框,选中“均值”、“标准差” 、“最小值”、“最大值”、“峰度”、“偏度”及显示顺 序的“变量列表”等选项。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.3 描述性分析
第3步 运行结果及分析: 描述性分析结果表
描述统计量
身高
N 极小值 极大值 均值 标准差
偏度
峰度
统计
标准 统计 标准
5
打开“图表”对话框,选中“直方图”及后
4
5
面的复选框
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.2 频率分析
第3步 主要结果及分析:
统计量表
统计量ห้องสมุดไป่ตู้
教育
收入
N
有效
缺失
众数
百分位数 30
60
90
835 1 5
4.00 5.00 5.00
836 0 3
3.00 4.00 7.00
变量“教育”的频率分布表
3.3 描述性分析 3.3.1 基本概念及统计原理
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量 的值,通过上一节的学习可知,频率分析同样可以做到, 都是以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析 没有图形功能,也不能生成频率表,但描述性分析可以将 原始数据标准化为Z分数,并以变量形式存入数据文件中, 以便后续分析时应用。

第三章描述性统计分析

第三章描述性统计分析

描述性统计分析指标

统计量可分为两类


一类表示数据的中心位置,例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度,例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式

用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies

在交叉列联表中,除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3%, 33.3%, 33.3 %分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ,称为行百分比(Row percentage),一行的百 分比总和为100%;表中第一列的25.0%,25.0% ,50.0%分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例,称为列百分比(Column percentage), 一列的列百分比总和为100%,表中的6.3%,6.3 %,12.5%等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比,称为总百分比(Total percentage),所有格子中的总百分比之和也为 100%。
例子

假设我们有以下的三组观测值:

观测A:11,12,13,16,16,17,18,21 观测B:14,15,15,15,16,16,16,17 观测C:11,11,11,12,19,20,20,20

这三组观测值的均值都是15.5,那么这三组数 据是否相似呢?
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%

如何使用SPSS进行数据分析和统计

如何使用SPSS进行数据分析和统计

如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一:介绍SPSS软件SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。

其功能强大,易于使用,可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。

本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。

章节二:数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前,首先需要将数据导入软件。

SPSS支持导入多种数据格式,如Excel、CSV等。

在导入数据后,需要对数据进行整理和清洗,包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。

这样可以确保数据的质量和准确性。

章节三:描述性统计描述性统计是数据分析的第一步,用于对数据的基本特征进行描述。

SPSS提供了丰富的描述性统计功能,例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。

此外,还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。

章节四:单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。

SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。

在进行单样本检验时,需要设定原假设和备择假设,并对数据进行分组和比较。

通过SPSS输出的结果,可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。

章节五:相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能,可以清晰地展示变量之间的相关性。

通过相关分析,可以了解变量之间的正向或负向关系,并做出相应的解释和推断。

章节六:回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

SPSS支持多种回归分析模型,如线性回归、多元回归等。

通过回归分析,可以估计变量之间的影响程度,预测因变量的值,并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。

章节七:方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。

SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。

使用SPSS进行统计数据分析

使用SPSS进行统计数据分析

使用SPSS进行统计数据分析第一章:介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。

它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设,并作出科学决策。

为了有效地进行统计数据分析,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一个常用的统计分析软件。

本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。

第二章:数据清理和准备在进行统计数据分析之前,首先需要进行数据清理和准备。

这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。

SPSS提供了一系列功能,如数据筛选、数据变换和替代值等,可以帮助我们进行数据清理和准备。

第三章:描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程,目的是了解数据的基本情况。

SPSS提供了一系列描述性统计方法,如频数、平均值、标准差和百分位数等。

通过这些统计指标,我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。

第四章:推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。

在SPSS中,我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析,如t检验、方差分析和回归分析等。

这些方法可以帮助我们验证研究假设,比较群体差异和预测未来趋势。

第五章:相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。

在SPSS中,我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。

此外,SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算,用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。

第六章:多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。

SPSS 提供了多个多变量分析方法,如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。

这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系,并进行变量的降维和分类。

第七章:时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。

在SPSS 中,我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。

SPSS统计分析—描述性统计分析

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。

使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南

使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南

使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章:SPSS统计软件简介SPSS(Statistical Package for the Social Sciences,社会科学统计软件包)是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。

它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法,可用于解决各种统计学问题。

本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能,并指导读者进行安装和设置。

1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章:SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。

本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换,以确保数据的质量和准确性。

2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章:SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前,首先需要对数据进行描述和总结,以获得对数据分布和特征的初步了解。

本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。

3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章:SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。

本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析,并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。

4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章:SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后,可以进行一些更高级的操作和分析,以进一步深入了解数据的内在关系和结构。

第三章_SPSS基本统计分析110520

第三章_SPSS基本统计分析110520

Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
1 回归分析 Y=f(x)
回归系数只表示关联变化量,不表明关联强度
a. 2 cells (20.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3.46.
18
(x
i 1
n
i
x ) 2 ( yi y) 2
i 1
判定系数r2 表示多少偏差可以通过x值和回归方程 来解释,表示两变量双方共同变异的程度 r2越接近1,说明方程对样本数据点的拟合优度高
17
3
2011-05-24
多选题分析
(1)数据编码
方案1:为每个多选题定义变量,“是”或“否” 变量将增加为6个(输入较为繁琐) 方案2:将第三个问题作为最多6位数的一个变量 数据多时,可节省大量时间
多选题分析——(1)数据编码
例:数据文件,大学生电脑使用调查 将所有变量的后面补0,成为6位数新变量c Transform->Compute c=x*10**(5-TRUNC (LG10(x)))
19
20
多选题分析——(2)数据分离为多个变量
运用截断函数Trunc(),将变量分离为
变量B
8 1 80.1250 80.5000 81.00 .99103 2.00 79.0000 80.5000 81.0000
25 50 75
a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
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偏度(Skewness) 统计学上的定义和计算公式
定义:偏度也是描述数据分布形态的,它 是描述某变量取值分布对称性的统计量。
这个统计量是与正态分布相比较的量,偏 度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度x相 同;偏度大于0表示正偏差数值较大,为正偏 或右偏,即有一条长尾巴拖在右边;偏度小于 0表示负偏差数值大,为负偏或左偏,有一条 长尾拖在左边。而偏度的绝对值数值越大表示 分布形态的偏ห้องสมุดไป่ตู้程度越大。
总体平均数:若一组数据X1,X2,…,XN, 代表一个大小为N的有限总体,则其总体平均 数为
样本平均数:若一组数据x1,x2,…,xn, 代表一个大小为n的有限样本,则其样本平均 数为
中位数(Median) 统计学上的定义和计算公式
定义:把一组数据按递增或递减的顺序排 列,处于中间位置上的变量值就是中位数。它 是一种位置代表值,所以不会受到极端数值的 影响,具有较高的稳健性。 适用条件:适合各种类型的资料。尤其适合于 ①大样本偏态分布的资料; ②资料有不确定 数值;③资料分布不明等。
25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40
负偏态分布: 长尾向左延伸 左偏态
45
50
肌红蛋白含量(ug/mL)
图2-2 59名链球菌咽喉炎患者的潜伏期(h)
图2-3 101名正常人的血清肌红蛋白含量
峰度(Kurtosis) 统计学上的定义和计算公式
定义:峰度是描述某变量所有取值分布形 态陡缓程度的统计量。这个统计量是与正态分 布相比较的量,峰度为0表示其数据分布与正 态分布的陡缓程度相同;峰度大于0表示比正 态分布高峰要更加陡峭,为尖顶峰;峰度小于 0表示比正态分布的高峰要平坦,为平顶峰。
基本概念再复习
变量的类型
变量的尺度:
定类 变量:只能计次 b 定序 变量:计次、排序 c 定距 变量:计次、排序、加减 d 定比 变量:计次、排序、加减、乘除
a
基本概念再复习
变量的类型 连续型变量(定距/定比型)---取值范围是 一个区间,连续取值 离散型变量---取值范围是有限个值或一个数 列构成。

集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
分布特征:偏度峰度
正态分布与非正态分布
图 2 -4
频 数 分 布 逐 渐 接 近 正 态 分 布 示 意
25
20 频数
15
10
正态分布:中间高、 两边低、左右对称
0.50 0.70 0.90 1.10 1.30 1.50 1.70 1.90
Spss应用实例
Frequencies:特色是产生频数表,对分类 资料和定量资料都适用 Descriptives:适用于服从正态分布的定量 资料 Means:适用于某一变量的分组描述
概述:统计学知识回顾 集中趋势指标 离散趋势指标 SPSS应用实例

基本概念回顾
参数和统计量 参数:刻画总体特征的指标称为总体参数。

用来确定某一分布的特征;如总体均数 往往是未知的

统计量:刻画样本特征的指标称为统计量。
由观察资料计算出来的量;可以用来近似的反映 总体参数

统计的任务:由样本估计总体,由样本统计 量估计总体参数
方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)
统计学上的定义和计算公式
定义:方差是所有变量值与平均数偏差平 方的平均值,它表示了一组数据分布的离散程 度的平均值。标准差是方差的平方根,它表示 了一组数据关于平均数的平均离散程度。方差 和标准差越大,说明变量值之间的差异越大, 距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。
分布特征:偏度峰度

集中趋势指标
统计上使用平均数(average)这一指标体系
来描述一组变量值的集中位置或平均水平。
算术平均数 数值平均数 调和平均数 几何平均数 平均数 幂平均数
众数
位置平均数
中位数
平均数(Mean)
统计学上的定义和计算公式
•定义:均值(平均值、平均数)表示的是某 变量所有取值的集中趋势或平均水平。 •例如,学生某门学科的平均成绩、公司员工 的平均收入、某班级学生的平均身高等。 计算公式如下。
表示分类情况的离散型变量又称为分类变量 无序变量(名义型):两分类和多分类如性别,也
可用数字进行编码,但没有大小关系。 有序变量(定序型):取值为互不相容的类 别,而且在研究背景下有等级顺序,如经济收 入(低,中,高)

集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
四分位数(Quartiles)
z定义:四分位数是将一组个案由小到大(或 由大到小)排序后,用3个点将全部数据分为 四等份,与3个点上相对应的变量称为四分位 数,分别记为Q1(第一四分位数)、Q2(第二 四分位数)、Q3(第三四分位数)。 z其中,Q3到Q1之间的距离的一半又称为四分 位差(内距),记为Q。四分位差越小,说明中 间的数据越集中;四分位差越大,则意味着中 间部分的数据越分散。 z四分位差不受极值的影响,主要用于测度顺 序数据的离散程度。

集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
全距(Range) 极差 统计学上的定义和计算公式
定义:全距也称为极差,是数据的最大值 与最小值之间的绝对差。在相同样本容量情况 下的两组数据,全距大的一组数据要比全距小 的一组数据更为分散。 计算公式:最大值-最小值。
第3章 统计描述
SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的 基础和前提。通过基本统计方法的学习,可以 对要分析数据的总体特征有比较准确的把握, 从而有助于选择其他更为深入的统计分析方法。 本章主要介绍如何在SPSS中进行平均数、 中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、 偏度等基本统计描述的操作。
主要内容
5
0
血 清 甘 油 三 酯 (mmol/L)
正偏态分布: 长尾向右延伸 右偏态
病例数
图 2-1 160名 正 常 成 年 女 子 的 血 清 甘 油 三 酯 的 频 数 分 布 图
18 16 14 12 人数 10 8 6 4 2 0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 潜伏期(h)
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