基本统计分析

合集下载

统计分析报告范例6篇

统计分析报告范例6篇统计分析是一种将数据进行归纳、总结和解释的方法。

在许多领域，统计分析具有重要的应用价值，从商业到科学研究，从社会科学到医学研究。

为了更好地理解统计分析的实践，下面将介绍六个不同领域的统计分析报告范例。

1. 影响购物决策的因素统计分析报告该报告通过对顾客购物行为数据的统计分析，探讨了购物决策的主要因素。

通过回归分析，报告发现价格、品牌声誉和促销活动是影响购物决策的三个最重要的因素。

这样的分析结果可以帮助商家更好地理解顾客的需求和偏好，从而制定更有效的营销策略。

2. 教育资源分配统计分析报告该报告通过对学生人数、教师数量和学校经费的统计分析，评估了教育资源的分配情况。

报告发现，一些地区的学生与教师比例过高，而其他地区则存在教师短缺的问题。

这些信息可以帮助决策者在资源分配上做出合理的决策，以提高教育质量和公平性。

3. 健康调查结果统计分析报告该报告通过对健康调查问卷数据的统计分析，揭示了人们的健康问题和行为习惯。

报告发现，心脏病的发病率与高血压、高血脂、肥胖和吸烟等因素密切相关。

这样的结果可以帮助医疗机构和政府制定相关的健康宣传和干预措施，以改善公众的健康状况。

4. 社交媒体用户行为分析统计报告该报告通过对社交媒体用户行为数据的统计分析，了解了用户的兴趣、活跃程度和参与方式。

报告发现，年龄、性别和兴趣领域是影响用户行为的重要因素。

这样的分析结果可以帮助企业在社交媒体上开展更有针对性的推广活动，提高用户参与度和品牌知名度。

5. 经济增长与环境污染关系统计分析报告该报告通过对经济增长和环境污染数据的统计分析，探讨了两者之间的关系。

报告发现，随着经济增长的加速，环境污染也在不断加剧。

这样的分析结果可以帮助政府和企业制定更可持续的发展策略，平衡经济增长和环境保护的关系。

6. 交通事故统计分析报告该报告通过对交通事故数据的统计分析，分析了事故发生的时间、地点和肇事原因。

报告发现，酒驾、超速和分心驾驶是交通事故的主要原因。

SPSS统计分析--第3章--基本统计分析

.
3.2.1 频数统计的主要功能
• “频率”过程可以产生频数分布表，以对数据按组进行归类整理。还可以生成各种描述性统计指标，以及条形图、饼图、直方图等常用的统计图。通过选择SPSS中的“分析 ”︱“描述统计”︱“频率”命令，可以对各变量的数据分布特征有一个概括的整体的认识。
.
3.2.2 频数统计的操作过程
.
3.2.3 实例分析：大学新生的心理健康状况（1）
【例3.1】某大学为了了解学生的心理健康状况，要对初入学的大一新生进行心理测评，并建立心理档案。现要对某班学生的生活事件量表进行分析。请用SPSS做出此测试结果的频数分布情况。
解：本例中，主要通过“频率”过程对本班生活事件量表的总分进行描述，并得出全班学生此量表总分各分数的频数情况及其百分比和累积百分比，可以从中了解到学生整体得分的高低水平，也可以由此注意到需要给予较多关注的个体或群体。下面将介绍具体的操作过程。
• 均值标准误差：描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。
• 全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。 • 方差：也是表示变量取值离散程度的统计量，是各变量值与算
数平均数离差平方的算术平均数。
.
• 标准差：表示变量取值距离均值的平均离散程度的统计量。标准差值越大，说明变量值之间的差异越大，距均值这个“中心值”的离散趋势越大。
• 均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平均水平的指标。如某企业职工的平均月收入可用均值。
• 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值。如评价社会的老龄化程度时，可用中位数。
• 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。如生产鞋的厂商在制定各种型号鞋的生产计划时应该运用众数。

第四章 SPSS的基本统计分析知识讲解

多选项分析
多选项分析的基本思路
– 定义多选项变量集 – 多选项频数分析 – 多选项交叉分组下的频数分析
多选项分析
定义多选项变量集
目的:将已分解的变量定义为一个集合,便于进行多选项分析
– 菜单选项:analyze->multiple response->define sets – 从原变量中选取被分解的变量(数值型)到variables in
进一步计算
– cells选项:选择在频数分析表中输出各种百分比.
row:行百分比(Row pct); column:列百分比(Col pct); total:总百分比(Tot pct);
分析列联表中变量间的关系
目的：
通过列联表分析，检验行列变量之间是否独立。
方法：
– 卡方检验：对品质数据的相关性进行度量
频数分析
基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies (2)选择几个待分析的变量到variables框. (3)chart选项，选择所需要的图形
计算描述统计量
目的
– 精确把握变量的总体分布状况，了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。
– 菜单选项:analyze->multiple response->crosstabs
频数分析
目的
粗略把握变量值的分布状况。
例：研究被调查者的特征（如：性别、年龄、收入）研究被调查者对某个问题的总体看法（如：教学方式、选修课程）研究被调查者某方面的状态（如：购买家电的类型、居民月支出状况）
采用的方法
– 计算频分布表：包括计算频数、累计频数、百分比、累计百分比

基本统计分析（基本统计方法、频数表、列联表、独立性检验、相关性计算）

基本统计分析（基本统计⽅法、频数表、列联表、独⽴性检验、相关性计算）1 基本统计分析1.1 描述性统计分析myvar<-c("mpg","hp","wt")head(mtcars[myvar]) #显⽰数据框的头部信息dat<-mtcars[myvar] #查看数据框1.1.1 ⽅法（1）简单分析：summary()结果分析：计算了最值、分位数、均值等（2）⾃定义函数FUN sapply(dat,FUN)mysta<-function(x,na.omit=F){if(na.omit)x<-x[!is.na(x)] #缺失值删除m<-mean(x)n<-length(x)s<-sd(x) #标准差skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n #偏度kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3 #风度return(c(n=n,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtosis=kurt))}sapply(dat, mys)1.1.2 ⽅法(1)调⽤包：Hmisclibrary(Hmisc)describe(dat)(2) 调⽤包：pastecslibrary(pastecs)stat.desc(dat)1.1.3 分租计算描述性统计量（1）每次只能返回⼀个统计量 aggregate()aggregate(dat,by=list(am=mtcars$am),mean)解释：aggregate（）分组函数，dat分组对象，by=list(am=mtcars$am)根据什么分租，mean分组做什么事情（2）返回多个统计量 by()dsta<-function(x)sapply(x,mysta) #定义函数dsta，直接引⽤sapply(x,mysta)by(dat,mtcars$am,dsta)1.1.4 分组计算的扩展library("doBy")summaryBy(mpg+hp+wt~am,data=mtcars,FUN=mysta )解释：~前⾯mpg+hp+wt是要显⽰的变量，~后⾯是根据am进⾏分组，data指明数据集，FUN指明⽤到的函数1.2 频数表和列联表1.2.1 ⽣成频数表（1）⼀维频数表mytable<-with(Arthritis,table(Improved)) #把变量中的每⼀个取值列出来统计和解释：with第⼀个参数Arthritis是确定数据框（数据集），table（）统计频率返回百分⽐：prop.table(mytable)（2）⼆维频数表 xtabs（）mytable1<-xtabs(~Treatment+Improved,data=Arthritis) #⽣成列联表（3）边际操作：1代表对⾏操作，2代表对列操作margin.table(mytable1,1) #统计每⾏的和prop.table(mytable1,1) #计算每⾏的百分⽐1.2.2 独⽴性检验（检验数据框中的两列是否相互独⽴）（1）卡⽅检验原假设是相互独⽴的library(vcd)mytable2<-xtabs(~Treatment+Improved,data=dat) #⽣成⼀个列联表mytable2chisq.test(mytable2)结果分析：结果分析：p-value值⼩于0.05，拒绝原假设，说明⽤药与否与病⼈的改善效果不互相独⽴，即有关mytable3<-xtabs(~Sex+Improved,data=dat)mytable3chisq.test(mytable3)结果分析：p-value值⼤于0.05，接受原假设，认为性别与改善效果相互独⽴，即没有关系（2）精确性检验fisher.test(mytable3)结果分析：p-value值⼤于0.05，接受原假设，认为性别与改善效果相互独⽴，即没有关系（3）分层独⽴性检验分男性和⼥性来说，⽤药与改善效果相互独⽴mytable4<-xtabs(~Treatment+Improved+Sex,data=dat) #⽣成列联表mantelhaen.test(mytable4)结果分析：p-value值⼩于0.05，拒绝原假设，⽆论对于男性还是⼥性，⽤药与否对症状的改善都不是相互独⽴的，即该药⽆论是对男性还是⼥性，都是有效果的2 相关2.1 相关性度量mytable2<-xtabs(~Treatment+Improved,data=dat) #⽣成⼀个列联表mytable2assocstats(mytable2)结果：phi系数 phi-Coefficient：只对两个变量有效，即⾏变量两个，列变量也两个列连系数 Contingency Coeff克莱姆系数 Cramer’s v2.2 相关系数的类型（1）Peason相关系数，Spearman相关系数，Kendall相关系数dat<-state.x77 #指定数据集states<-dat[,1:6] #只取前6列cor(states) #列出所有变量两两之间的相关性，默认相关系数为Peason相关系数cor(states,method = "spearman") #指定是Spearman相关系数cov(states) #计算协⽅差矩阵（2）偏相关系数install.packages("ggm")library(ggm)colnames(states) #显⽰出表的列名pcor(c(1,5,2,3,6),cov(states))解释：pcor（）计算偏相关系数，c(1,5,2,3,6)在控制第2、3、6列的情况下，计算第1列和第5列的偏相关性，cov(states)协⽅差矩阵2.3相关系数显著性检验原假设变量之间不相关，相关系数是接近于0的cor.test(states[,3],states[,5])结果分析：p-value值⼩于0.05，拒绝原假设，即折两列是相关的，同时也可以看到相关系数 cor ⽐较⾼计算相关系数的另⼀个函数corr.test()library("psych")corr.test(states,use="complete")。

spss4-2(基本统计分析)

频数分析表
Central tendency: 用于定义描述集中趋势的一组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。
频数分析表
Dispersion:定义描述离散趋势的一组指标： Std.deviation:标准差 Variance:方差 Range :全距 Minimum:最小值 Maximum:最大值 S.E.mean:标准误
众数
(不唯一性)
无众数原始数据: 8 10 5 9 12 6
一个众数原始数据:
6
5
9
8
5
5
多于一个众数原始数据: 25 28 28 36 42 42
中位数
(median)
1. 排序后处于中间位置上的值
50%
2. 不受极端值的影响
Me
50%
3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据 4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即
8
9
1
2
3
4
5
6
7
n 1 9 1 位置 5 2 2 中位数 1080
数值型数据的中位数
(10个数据的算例)
【例】：10个家庭的人均月收入数据
排序: 660 750 780 850 1630 2000 位置: 960 1080 1250 1500
9
10
n 1 10 1 位置 5.5 2 2
2 众数(Mode)：出现频率最高的数 3 中位数(Median)：将数据排序后位于正中间的数值。适合于所有分布类型的数据 4 总和(Sum)
众数
(mode) 1. 出现次数最多的变量值

统计学公开课掌握统计分析的基本方法与数据解读技巧

统计学公开课掌握统计分析的基本方法与数据解读技巧统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。

在当今信息爆炸的时代，掌握统计分析的基本方法和数据解读技巧变得尤为重要。

本文将介绍统计学公开课上所讲授的内容，帮助读者了解并掌握统计分析的基本方法和数据解读技巧。

一、数据的收集与整理数据的收集和整理是统计分析的基础工作。

在统计学公开课上，首先会教授如何正确进行数据的收集，包括问卷调查、实地观察、实验设计等方法。

同时，还会介绍如何将收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

二、描述统计学描述统计学是研究数据的集中趋势、离散程度、分布特征等概念和方法。

在统计学公开课上，会详细介绍如何计算和解释各种统计指标，例如平均数、中位数、众数、标准差等。

此外，还会教授如何通过图表和图形展示数据的分布情况，比如直方图、饼图、箱线图等。

三、概率与概率分布概率是统计学中的重要概念，用于描述和度量事件发生的可能性。

在统计学公开课上，将详细介绍概率的基本概念和性质，以及常见的概率分布，如正态分布、泊松分布、二项分布等。

同时，还会教授如何使用概率分布进行数据的模拟和推断。

四、统计推断统计推断是根据观察到的样本数据，对总体参数进行估计和假设检验的过程。

统计学公开课将教授如何进行参数估计和假设检验的方法和步骤。

通过学习统计推断，可以根据样本数据对总体的特征和关系进行推测和判断。

五、回归与相关分析回归与相关分析是统计学中研究变量之间关系的重要方法。

统计学公开课将介绍简单线性回归、多元线性回归和相关分析的原理和应用。

学习回归与相关分析可以了解变量之间的关系，并进行预测和解释。

总结：通过参加统计学公开课，我们可以掌握统计分析的基本方法与数据解读技巧。

其中包括数据的收集与整理、描述统计学、概率与概率分布、统计推断以及回归与相关分析。

这些知识将帮助我们更好地理解和分析数据，做出准确的判断和决策。

因此，我们应该积极参与统计学公开课，不断提升自己的统计分析能力。

(可视化整理)spss统计分析-实例分析

众数（Mode）统计学名词，在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）。修正定义：是一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时众数在一组数中有好几个。用M表示。理性理解：简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个数。
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。
1.2 描述分析
计算基本描述统计量的操作
（1）分析—描述统计—描述（2）将分析变量选择到变量框中（3）单击选项按钮指定基本统计量
1.2 描述分析
1.2.2 应用例一
案例1－3：计算人均住房面积的基本描述统计量，并对本市户口和外地户口家庭的情况进行比较。操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
1.1频数分析
1.1频数分析
输出结果
1.1 频数分析＿例1
例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状况和目前所住房屋的产权情况思路：利用频数分布表及图形条件：都是分类变量，直接分析步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
常用统计量：均值、中位数、众数
1.2 描述分析
刻画离散程度的统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。
如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性好；相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征是不具有代表性的。

常见统计分析方法

常见统计分析方法
常见的统计分析方法包括描述性统计分析、推断统计分析、回归分析、方差分析、因子分析、主成分分析、聚类分析等。

1. 描述性统计分析：对数据进行汇总和描述，包括平均值、中位数、标准差、百分位数等统计指标。

2. 推断统计分析：基于样本数据对总体进行推断，主要包括假设检验和置信区间分析。

3. 回归分析：研究自变量和因变量之间的关系，通过建立回归方程来预测和解释因变量。

4. 方差分析：比较多个样本之间的差异，用于研究因素对观察结果的影响。

5. 因子分析：通过统计方法确定影响变量的潜在因素，并对变量进行降维和分类。

6. 主成分分析：将多个变量综合为少数几个主成分，以减少变量的维度并保留尽可能多的信息。

7. 聚类分析：将相似的个体或观测对象聚类在一起，用于发现数据中的内在模
式和结构。

这些方法可以根据具体的研究问题和数据类型选择合适的分析方法。

第4章 SPSS基本统计分析

• 分析不同居住类型的被访者未来的购房预期是否一致
练习3
• 完成上例
提纲
1
频数分析
2
计算基本描述统计量
复合分组下的频数分析多选项分析
3
4
5
比率分析
多选项分析
实现思路 1）按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干的问题，并设置若干个SPSS变量 2）采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频
• 选择若干个频数分析的变量
• 选择绘制统计图形
4、频数分析的扩展功能
计算分位数 • 分位数：是变量在不同百分位点上的取值。分位点在0~100之间。 • 分位数差是一种描述数据离散程度的方式。分位数差越大，表示数据在相应分位上的离散程度越大
4、频数分析的扩展功能
频数分布表格式的定义 • 调整频数分布表中数据的输出顺序
– 按变量值的升序或降序输出 – 按频数值的升序或降序输出
• 压缩频数分布表
– SPSS默认如果变量取值的个数或取值区间的个数大于10，则不输出相应的频数分布表
5、频数分析应用举例
分析月住房开销的分布，并对不同居住类型进行比较 • 1）“月住房开销”为定距型变量→先分组，再编制频数分布表
• 2）计算月住房开销的四分位数→按照“居住类型” 将数据拆分，并重新计算四分位数→进行比较
• 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果，
最终取值为100%。
2、频数分析中常用统计图
• 条形图：适用于定序和定类变量的分析。条形图
的纵坐标可以是频数,也可以是百分比。
• 饼图：饼图中圆内的扇形面积可以表示频数,也可
以表示百分比。
• 直方图：适用于定距型变量的分析。
3、频数分析的基本操作

基本统计分析方法

基本统计分析方法统计分析是一种处理收集到的数据的方法，通过使用不同的统计技术，可以帮助我们理解和解释数据的特点和性质。

在实际应用中，有许多不同的统计分析方法可供选择，每种方法都用于不同的数据类型和目标。

以下是一些常用的基本统计分析方法。

描述统计分析：描述统计分析是最基本的统计分析方法之一、它主要用于总结和描述数据的特征、分布和关系。

常见的描述统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。

通过计算这些统计量，我们可以更好地理解数据的集中趋势、分散程度和形状。

推论统计分析：推论统计分析是基于概率理论和抽样方法的一种统计分析方法。

它可以基于从总体中抽取的样本数据，对总体参数进行估计，比如均值、比率、方差等。

推论统计分析还可以进行假设检验，用于判断样本数据是否支持一些假设。

常见的推论统计方法包括置信区间估计、假设检验、方差分析等。

相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

它可以帮助我们确定变量之间的相关性强度和方向。

最常用的相关分析方法是皮尔逊相关系数，它用于度量两个连续变量之间的线性相关性。

此外，还有斯皮尔曼等级相关系数，用于度量两个顺序变量之间的相关性，以及判定系数，用于评估多元回归模型的拟合优度。

回归分析：回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

它可以用于预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。

常见的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

回归分析可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并进行预测和解释。

方差分析：方差分析用于比较两个或多个组之间的均值差异。

它主要用于将总体分为几个不同的根据一个或多个分类变量。

方差分析在实验设计和研究中被广泛应用，可以帮助我们确定处理之间的显著差异。

聚类分析：聚类分析是一种用于将观测数据分组的统计方法。

它可以帮助我们识别和分析数据中的潜在模式和群集。

常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类等。

聚类分析可以用于消费者分群、市场细分、图像处理等领域。

统计分析的四种方法

统计分析的四种方法一、指标对比分析法,又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。

是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。

有比较才能鉴别。

单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析.静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较.这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

进行对比分析时,可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比.比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示,即将对比的指标相减。

二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。

分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。

时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。

时间数列速度指标。

根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。

在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的.如果编制了时间数列,就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。

进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。

总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。

时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分.四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。

统计分析学基础知识点总结

统计分析学基础知识点总结一、统计学的基本概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，样本是从总体中抽取的部分个体或事物的集合。

在统计学中，我们通常通过对样本进行分析来进行总体的推断。

2.变量和数据类型变量是指在研究中所测量的特定属性或属性，它可以是数量变量（比如身高、体重）也可以是分类变量（比如性别、职业）。

数据类型包括定量数据和定性数据，定量数据是指其取值可以进行数值运算，定性数据是指其取值为某种类别或符号。

3.测度尺度在统计学中，我们通常将变量分为不同的测度尺度，包括名义尺度（仅仅表示事物标识的意义）、顺序尺度（表示顺序关系）、区间尺度（表示等距关系）和比率尺度（表示等比关系），不同的尺度对于统计分析的方法和技术有重要的影响。

4.概率概率是描述不确定事件发生可能性的一种数值。

在统计学中，我们通过概率来对随机事件进行描述和预测，并且使用统计概率来进行统计推断。

5.统计量统计量是指从样本数据中计算得到的数值指标，比如均值、方差、标准差等。

统计量可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，并且在假设检验、参数估计等统计推断中起到重要的作用。

6.概率分布在统计学中，我们通常通过概率分布来描述随机变量的取值概率规律。

常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等，它们在统计分析中都有重要的应用。

7.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的一种方法。

它包括参数估计和假设检验两种基本方法，通过这些方法，我们可以对总体参数进行估计和推断。

8.统计学的应用统计学在科学研究、社会调查、市场调查、生物医学等领域都有重要的应用，它可以帮助我们从数据中获取信息，揭示事物规律，为决策提供依据。

二、常用的统计方法和分析技术1.描述统计描述统计是指通过对数据的整理和描述来获取数据特征的一种方法。

常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。

实验三基本统计分析

实验三基本统计分析1．在居民储蓄调查数据中，采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图；并尝试使用部分统计量（如均值、方差等）来分析以上变量的分布特征。

2．首先从数据的集中趋势、离散程度和分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与正态分布曲线进行对比，解释各指标数值含义。

其次，进一步对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析（注：此处分析中必需含有分位数统计量）并得出结论。

3．思考题：对第一题中的三个变量进行分析时可用的统计方法是否与第二题中对“存款金额”这个变量进行分析时所用方法一样多吗？如果不一样多，对哪个变量所能采用的方法更多，为什么？在此基础上，试说明这四个变量的频数分布表有何不同？（提示：查看居民储蓄调查数据.sav中这四个变量的属性特征）4．理解并完成教材p106案例4-4的操作过程。

书中案例是通过选中【save standardized values as variable】选项来实现人均住房面积标准化值的计算，现在要求试用【transform】→【compute variable】功能完成标准化值的计算。

5．在居民储蓄调查数据.sav文件中，如果假设存款金额服从正态分布，能否利用本章所讲解的功能，找到存款金额“与众不同”的样本，并说明理由。

6．手算完成教材134页第6题。

7．利用SPSS软件完成教材p135第7题。

即利用实验一第五题建立的SPSS 数据文件，形成交叉表并分析两种减肥产品所产生的效果分布是否一致。

8．解答教材p135第8题中提出的问题。

9．首先观察居民储蓄调查中a7-1至a7-3的多选项题，试说明其用哪种方法分解多选项问题？然后利用多选项分析方法解释不同收入水平的人进行存款目的的差异情况。

SPSS基本统计分析（一）

SPSS基本统计分析（⼀）
导读
当我们拿到⼀些数据，⾸先要做的就是对它们进⾏基本的描述统计分析，例如均值、中位数、⽅差等。

SPSS中的基本统计分析包括频数分析、描述性统计分析、探索分析、列联表分析
等。

这节先来介绍前两种的SPSS操作过程。

⼀、频数分析
1⽬的
通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是很有帮助的。

2SPSS操作
2.1 操作步骤
对某⾼校40名⼤学⽣⾎清蛋⽩含量（g%）做频数分析。

将⾎清蛋⽩含量选⼊变量框中，勾选显⽰频率表复选框，点击统计会出现右边的对话框，勾选需要的统计量。

点击图表，选择想绘制的图表类型。

2.2 输出结果
需要的统计量都在表格中有所体现，并输出选择的图表类型，可以更清楚地观察数据特征和数据分布。

⼆．描述性统计分析
1主要作⽤：
调⽤此过程对变量进⾏描述性统计分析，计算均值，标准差、全距、标准误差等，并可将原始数据转化成Z分数。

精确把握变量的分布状况，了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。

2SPSS操作
2.1操作步骤
对20个新⽣婴⼉的体重（g）进⾏描述统计分析。

将体重选⼊变量框中，勾选将标准化值另存为变量复选框；点击选项，出现右侧对话框，选择所需统计量，这⾥为了便于展⽰，将所有统计量都选中。

2.2输出结果
在输出的描述统计表中，可以⼀⽬了然地看出变量的各统计量的值。

这时打开原数据集，会发现多了⼀列Z体重，这是由原数据转换成的Z分数（由普通正态分布转换成标准正态分布）。

统计的基本概念与分析

统计学的分类
描述统计学：研究如何收集、整理、分析和解释统计数据的科学
推断统计学：基于样本数据推断总体特征的统计方法
参数统计学：研究参数估计和假设检验的统计学分支
非参数统计学：不依赖于总体分布假设的统计方法
统计学的应用领域
经济学：研究经济现象、政策制定和商业决策社会科学：调查社会问题、研究人类行为和心理医学：临床试验、流行病学和公共卫生研究自然科学：地质学、气象学和生物学等领域的数据分析
感谢您的观看
统计决策的局限性
样本规模：样本规模过小可能导致统计结果不准确
抽样误差：抽样误差的存在可能导致统计结果偏离真实情况
主观因素：统计决策过程中人的主观因素可能导致偏差
统计方法：不同统计方法可能得出不同结果，导致决策困难
提高统计决策的准确性
正确的统计方法和技术是提高准确性的关键
充分了解和掌握统计指标和参数是提高准确性的基础
定义：因子分析是一种统计方法，用于从一组变量中提取公因子并进行解释
因子分析
步骤：因子提取、因子旋转、因子得分
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
目的：减少变量的数目，解释变量之间的关系
应用：在心理学、社会学、经济学等领域有广泛应用
统计决策的概念与步骤
添加标题
概念：统计决策是一种基于统计数据的决策方法，通过对数据的收集、整理、分析和解释，做出最优的决策。
文献法：通过查阅文献资料获取数据
数据质量评估
数据准确度：确保数据真实反映实际情况
数据完整性：收集的数据应全面，无遗漏
数据及时性：数据应反映最新情况，避免过时

基本统计分析.pptx

列形式输出报告
按列，如：、、、、、、、()等菜单： + + ：报告变量一一对应的：汇总列，可汇总两列或多列的信息 :分组变量(多个交叉)及 :可对全部数据进行描述统计( )
练习题
关于计算机课程教学情况的调查.DOC 请用Word提交分析报告，包括：
用什么命令（如Frequencies， Descriptive）和分析的变量
（频数、茎和叶）、方差齐次性检验图）
2. 一般是考察定距变量 3. + +
7.4 多维频数分布表(交叉表,列联表)
二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物
（变量）之间的相互影响和关系
+ + 行变量（）：需分类变量列变量（）：需分类变量分层变量（）：条件（若有，需分类变量）选项：复选项及其四种检验结果
1、功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处
理(标准化后的新变量的均值为0，标准差为1，目的是为了消除各变量间变量值在数量级上的差异，从而增强数据间的可比性)。
2、描述统计分析过程通过平均值()、算术和() 、标准差( ) 、最大
值() 、最小值() 、方差()、范围()、平均数标准误(. )等统计量对变量进行描述。
7.5 报告摘要表
（）在线分析处理过程以分组变量为基础，计算各组的总计、
均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
++ ：要进行统计汇总的数值型变量：分组变量（分类变量），注意：此分组变量在实际的运算过
程中并不发挥分组的功能，而是确定进入统计的观测量的范围。如选择数学成绩作为摘要分析变量，而性别作为分组变量，要计算数学平均成绩，则结果中显示的并不是男生的数学平均成绩和女生的数学平均成绩，而是所有男女生观测量的数学成绩的总平均值。即所有性别有值（非）的，才参与分析计算

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。