描述性统计分析2011535103531750
描述性统计分析法定义
描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。
它可以将各种原始数据中的变量分别归类，然后根据研究目的进行分组统计，并对整个调查资料进行观察与综合，从而获得对于现象的比较精确的定量估计，为经济管理和科学研究提供数量化的依据。
描述性统计分析的特点是：分组及数据计算均要有详细的资料，数据必须具有可靠性。
描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同，又可分为：(1)单项数据分析；(2)总量数据分析；(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。
应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时，必须掌握下列基本概念：但是，在实际工作中，许多应用者只重视“同质性”的分析，却忽略了对于“异质性”的考虑。
异质性也称为“差异性”，是指变量之间不同水平上的差异程度。
这里的差异包括：变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。
因此，描述性统计分析的基本内容包括： 1、差异性检验； 2、差异性分类； 3、差异性的估计值； 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。
由此可见，影响因素越多，描述性统计分析的成果就越复杂，因此在实际工作中，要注意处理好同质性和异质性的关系。
描述性统计分析的方法非常广泛，其中最常用的有： (1)列联表； (2)相关分析；(3)回归分析；(4)方差分析；(5)主成分分析；(6)因子分析；(7)对数线性模型。
我们必须明白这样一个事实：假设两种或多种变量之间确实存在某种联系，那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论，还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析，才能给出更加全面和具体的信息。
比如，一个企业通过技术创新降低成本，采取该策略的效果在短期内显而易见，但长期而言，如果成本继续下降，则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位，从而真正带来成本的下降。
此时，再去寻找造成降低成本的因素，将会收到事半功倍的效果。
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。
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。
描述性统计分析的基本方法
描述性统计分析的基本方法统计学是一门重要的科学领域，它研究收集、整理、分析和解释数据的方法和技术。
而描述性统计分析是统计学中最基础的一种方法，通过对数据的整理和概括，帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。
本文将介绍描述性统计分析的基本方法。
一、数据类型的分类在进行描述性统计分析之前，我们首先需要了解数据的类型。
常见的数据类型有两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可度量的，例如身高、体重、年龄等，可以用数值来表示；而定性数据是描述性的，例如性别、民族、职业等，通常用类别和标签来表示。
二、中心趋势的测量中心趋势是描述一组数据集中程度的指标。
常见的中心趋势测量方法有：均值、中位数和众数。
1. 均值：均值是计算一组数据中所有值的总和除以数据个数所得的结果。
它可以帮助我们评估数据的平均水平。
2. 中位数：中位数是将一组数据按大小排序，找到中间位置的值。
如果总数为奇数，则中位数为排序后处于中间位置的值；如果总数为偶数，则中位数为中间两个值的均值。
中位数可以减少异常值对结果的影响，更能体现数据的典型水平。
3. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的值。
它可以帮助我们了解数据的主要特点和集中趋势。
三、离散程度的测量除了中心趋势，描述性统计分析还需要衡量数据的离散程度，以了解数据的变化范围和分布情况。
常见的离散程度测量方法有：范围、方差和标准差。
1. 范围：范围是一组数据中最大值与最小值之间的差异。
它可以简单地反映数据的变化区间。
2. 方差：方差是一组数据与其均值之间的差异的平均值。
它可以衡量数据与均值的偏离程度，数值越大意味着数据的分散程度越大。
3. 标准差：标准差是方差的正平方根，它与方差的量纲一致。
标准差可以帮助我们更好地理解数据的变异情况，常用于比较不同数据集之间的离散程度。
四、数据分布的描述描述性统计分析还包括对数据分布的描述，以了解数据的形状和分布特征。
常见的数据分布描述方法有：直方图和箱线图。
1. 直方图：直方图是一种将数据按照数值范围划分为若干区间，并计算每个区间内数据频数的可视化图形。
描述性统计分析结果举例解读
描述性统计分析结果举例解读描述性统计分析（DescriptiveStatistics）是统计学中最常用的研究方法之一，也是研究工作中最容易实施的研究方法。
描述性统计分析能够帮助研究者了解一个研究群体人口结构特征、行为特征以及结果特征等内容，以便更好地指导实践并采取有效的行动，以提升整个研究的质量。
本文通过描述性统计分析的例子，来进行解读，以期对描述性统计分析有更深入的认识。
一、定义描述性统计分析（Descriptive Statistics）指的是一种把一组数据的摘要用一种形式表示出来的统计方法，它可以帮助人们了解一组数据的状况。
描述性统计分析可以把一些复杂的数据转换成简单易懂的形式来表示，让我们可以快速掌握一组数据的特征和趋势，比如最大值、最小值、中位数、均值、众数、众数频数等。
二、描述性统计分析结果解读1、求出数据组的最大值、最小值、均值最大值、最小值可以反映数据组中数据点的范围，而均值反映了数据组中大部分数据点的分布情况。
如果我们发现均值大于最大值或小于最小值，则可以考虑数据组中存在异常值，从而对数据进行更详细地分析。
2、求出数据组的众数和众数频数众数（Mode）是指一组数据中出现次数最多的值，而众数频数（Mode Frequency）是指某个众数出现的次数。
出现次数最多的众数可以反映数据点的普遍情况，而众数频数可以反映出现次数最多的众数出现的程度。
3、求出数据组的中位数中位数（Median）是指一组数据中点两边的数据点刚好相等的数据点，其用于表示数据分布的中间状态，中位数的值代表的是这一组数据的中心值。
如果数据分布有较大的偏差，则中位数能够更好地表征数据的分布趋势。
三、结论描述性统计分析能够帮助我们有效的描述一组数据的特征。
它可以快速给出该组数据的最大值、最小值、均值、众数、众数频数和中位数等摘要信息。
这些信息能够帮助我们更好地分析和理解数据，从而有效地指导实践并采取有效的行动。
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。
《描述性统计分析》
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【界面介绍】 ⑴ 选择菜单【Analyze】→【Descriptive Statistics】→ 【Frequencies】，进入频数分析的分析界面，出现如图所 示的窗口。
⑵ 将若干频数分析变量选择到Variables(s)框中；选择Display frequency tables复项表示在结果中输出频数表。
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(3)单击【Plots】按钮，弹出Plots子对话框。该项用于选择 所需要的统计图。
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(4 )单击【Options】按钮，在弹出的子对话框中选择对 缺失值的处理方式，可以是不分析有任一缺失值的记录 （Exclude cases listwise）、不分析计算某统计量时有缺 失值的记录（Exclude cases pairwise），或报告缺失值 （Report values）。
描述性统计分析
【学习提要】
对数据进行统计描述是统计分析中最基本的工作。对于 整理好的数据，通过描述性统计分析，可以挖掘出很多统计 量的特征。SPSS软件中，描述性统计分析功能主要集中在 “Descriptive Statistics”菜单。具体包括5个过程： Frequencies过程、Descriptives过程、Explore过程、Crosstabs 过程和Ratio过程。
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列联表分析的主要任务有两个：
• 第一，根据收集到的样本数据，产生二维或多维交叉 列联表。交叉列联表是两个或多个以上变量交叉分组 后形成的频数分布表。
• 第二，在交叉列联表的基础上，分析两两变量之间是 否具有独立性或一定的相关性。对交叉列联表中的行 变量和列变量之间关系进行分析是列联表分析的第二 个任务。在列联表基础上做进一步分析，可以得到行 变量和列变量之间是否有联系、联系的紧密程度如何 等更深层次的信息。
报告中的描述性统计分析
报告中的描述性统计分析引言：描述性统计分析是研究统计现象的基本方法之一。
它通过定量描述和总结数据，以揭示数据的特征、规律和变异情况，为进一步的研究和分析提供初步的认识。
在报告中，描述性统计分析常常被用来描述和说明研究的基本信息，同时也是对数据进行初步探索和分析的方法。
本文将从六个方面展开论述描述性统计分析在报告中的应用。
一、总体描述统计指标的计算与解读总体描述统计指标是描述变量分布特征的重要工具。
常见的总体描述统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差等。
在报告中，我们需要根据数据的特点选择适当的描述统计指标，并对其进行计算和解读。
例如，在一份消费调查报告中，我们可以计算平均消费金额、中位数消费金额等指标，从而揭示受访者的消费水平和消费倾向。
二、样本描述统计指标的计算与解读样本描述统计指标是对样本数据进行描述的重要依据。
与总体描述统计指标不同，样本描述统计指标通常只反映样本数据的情况，但能够提供样本的基本特征和分布情况。
在报告中，我们可以通过计算和解读样本描述统计指标，了解样本的中心趋势和离散程度。
例如，在一份市场调研报告中，我们可以计算并解读样本的平均年龄、样本的标准差等指标，从而初步了解受访者的年龄结构和年龄差异性。
三、变量之间的关系描述与分析变量之间的关系描述和分析是描述性统计分析的重要方面之一。
通过计算和解读变量之间的相关系数和协方差等指标，我们可以揭示变量之间的关联性和相互影响关系。
在报告中，我们可以用统计方法描述和分析变量之间的关系，并对其进行解读和说明。
例如，在一份教育调查报告中，我们可以计算学生的学习成绩与家庭背景变量的相关系数，从而了解家庭背景对学生成绩的影响程度。
四、不同群体之间的差异描述与比较不同群体之间的差异描述和比较是描述性统计分析的重要应用之一。
通过计算和解读不同群体之间的均值差异、方差差异等指标，我们可以揭示不同群体的特点和差异性。
在报告中，我们可以利用描述性统计分析来描述和比较不同群体之间的差异，并进行进一步推断。
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。
论文中的描述性统计分析方法
论文中的描述性统计分析方法在进行科学研究时，描述性统计分析是不可或缺的一部分。
它通过对数据进行整理、总结和解释，帮助研究者更好地理解数据的特征和规律。
本文将介绍几种常见的描述性统计分析方法，包括频数分析、均值分析、标准差分析和相关性分析。
频数分析是一种用于统计数据中各类别出现次数的方法。
通过统计各个类别的频数，我们可以了解到数据中各个类别的分布情况。
例如，在一项调查中，我们想了解参与者的性别分布情况，可以通过频数分析得到男性和女性的人数，进而计算出男女比例。
频数分析可以直观地展示数据的分布情况，为后续的分析提供基础。
均值分析是描述性统计分析中最常用的方法之一。
它通过计算数据的平均值，来反映数据的集中趋势。
均值是将所有数据加起来再除以数据个数得到的。
例如，在一组学生的考试成绩中，我们可以计算出平均分，以了解整体的考试水平。
均值分析可以帮助我们了解数据的中心位置，以及数据整体的水平。
标准差分析是描述性统计分析中用于衡量数据波动程度的方法。
标准差是数据离均值的平均距离，其值越大表示数据的离散程度越大，反之亦然。
例如，在一组销售数据中，我们可以计算出销售额的标准差，以了解销售额的稳定性。
标准差分析可以帮助我们判断数据的分散程度，从而对数据的稳定性和可靠性进行评估。
相关性分析是描述性统计分析中用于衡量两个变量之间关系强度的方法。
通过计算相关系数，我们可以了解两个变量之间的线性相关程度。
例如，在一项调查中，我们想了解学习时间和考试成绩之间的关系，可以通过相关性分析得到两者之间的相关系数。
相关性分析可以帮助我们判断变量之间的相关性，从而为后续的预测和决策提供依据。
除了以上介绍的几种方法，还有其他一些描述性统计分析方法，如百分位数分析、偏度分析和峰度分析等。
这些方法在不同的研究领域和问题中有着广泛的应用。
通过运用这些方法，我们可以更全面地了解数据的特征和规律，为进一步的研究和分析提供基础。
总之，描述性统计分析是科学研究中不可或缺的一环。
描述性统计分析
描述性统计分析统计学是一门关注收集、整理、分析和解释数据的学科。
在进行数据分析时，描述性统计是一个重要的环节。
描述性统计分析旨在通过对数据的整理和总结，揭示数据的基本特征和规律，帮助我们更好地理解和解释数据。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据的收集与整理。
数据可以从多种渠道获得，比如调查问卷、观测记录、实验数据等。
对于收集到的数据，需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和可靠性。
清洗和整理数据的过程包括剔除异常值、处理缺失值、标准化数据等。
二、数据集中趋势的测量数据集中趋势是指描述数据集中心位置的统计量，常用的统计量有均值、中位数和众数。
1. 均值（mean）是数据集中所有数值的平均值，用于描述数据的总体水平。
2. 中位数（median）是将数据集按大小排序后处于中间位置的数值，用于描述数据的中间位置。
3. 众数（mode）是数据集中出现频次最高的数值，用于描述数据的集中趋势。
通过计算均值、中位数和众数，我们可以得到数据的集中趋势，进一步了解数据的整体分布情况。
三、数据的变异程度测量数据的变异程度是指数据分布的离散程度。
常用的统计量有范围、方差和标准差。
1. 范围（range）是描述数据集最大值和最小值之间差异的统计量，用于度量数据的极值情况。
2. 方差（variance）是描述数据与均值之间差异的统计量，用于度量数据的分散程度。
3. 标准差（standard deviation）是方差的算术平方根，用于度量数据的离散程度。
通过计算范围、方差和标准差，我们可以了解数据的变异程度，从而判断数据的稳定性和可靠性。
四、数据的分布特征描述数据的分布特征描述主要包括对称性、峰度和偏度等。
1. 对称性是指数据分布在均值两侧是否对称，常用的描述指标是偏离标准差。
2. 峰度是描述数据分布的峰态的指标，代表数据分布的尖锐程度。
3. 偏度是描述数据分布的不对称性的指标，代表数据分布的偏斜程度。
通过分析数据的对称性、峰度和偏度，我们可以了解数据分布的形态特征，进一步推断数据的性质和规律。
关于描述性统计分析
关于描述性统计分析作者：记忆de&#…文章来源：csdn blog 点击数：156 更新时间：2007-2-12在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Anal ysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。
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。
（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。
此外，频数分析也可以发现一些统计规律。
比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。
不过这些规律只是表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。
各指标的具体意义如下：平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。
方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计算方法。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。
一般情况下，如果样本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
描述性统计分析名词解释
描述性统计分析名词解释描述性统计分析(des}sile analysis)是指用来对事物进行客观描述的统计方法。
包括描述统计学与社会科学中的其他统计分析方法。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
描述性统计分析主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
描述性统计分析是用数字表示信息，以满足人们对现实状况的认识，解释数据间的内在联系，描述事物的空间分布，为管理者制定决策提供依据。
它通常只适用于描述总体的特征。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
1、随机样本和随机变量的关系：随机样本就是在随机抽样的条件下，从样本中所抽取的样本；而随机变量就是在某一随机样本下所获得的一组样本值，即变量X={a， b， c}。
样本统计量，就是从样本空间出发，推断样本统计量的函数。
所谓样本空间，就是具有与实际问题中所考察的现象相同性质的分布所构成的一个集合。
2、描述性统计分析方法是社会科学中常用的研究方法之一，主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
2、总体的统计特征分析：描述性统计分析的研究对象是总体的特征，这些特征可以称为总体的信息，即总体统计特征。
例如，经济指标，如总产值，增长率，资金利润率，平均劳动生产率，边际利润率，就是描述性统计分析的对象，也是描述性统计分析的研究内容。
描述性统计分析是一种最基本的统计分析，它是根据统计学原理，用数字描述和推断总体的特征或总体的水平。
描述性统计分析的对象是总体的全部，因此又称全面统计分析，它是统计研究中最古老，最简单，但又是最重要的分析方法。
描述性统计分析
描述性统计分析统计学是研究现象的数量关系及其变异程度，以便加以利用，这种方法广泛应用于社会学、心理学、医学、环境科学等诸多领域。
其中，描述性统计分析是一个重要的分析工具，它是指对数据进行整理、概括和分析以便更好地理解数据的分布、形态和特征的方法。
下面，我们将对描述性统计分析做一介绍。
一、描述性统计分析的概念描述性统计分析是指通过图表和数字，对数据进行总结、描述、概括和分析的方法。
在描述性统计分析中，我们对数据进行可视化处理，将数据用图表的形式呈现，可以更直观地理解数据的分布、形态和特征。
同时，在描述性统计分析中，我们还可以计算出各种统计指标，如平均数、中位数、众数、方差、标准差等，以便更深入地分析数据的特征和分布情况。
二、描述性统计分析的过程在进行描述性统计分析时，一般分为以下几个步骤：1、整理数据首先，我们需要整理数据，将数据分类、排序、分组等，以便更好地进行统计和分析。
2、计算频数和频率计算频数和频率可以帮助我们了解数据的分布情况，对数据进行表格或图表化处理也可以更加直观地看出数据的分布情况。
3、计算中心趋势计算中心趋势是指通过数据的平均数、中位数、众数等指标来衡量数据中心的集中程度，这可以帮助我们了解数据的集中趋势和整体情况。
4、计算离散程度计算离散程度是指通过数据的范围、方差、标准差等指标来测量数据的分散程度，这可以帮助我们了解数据的分散程度和变异情况。
5、绘制图表数据可视化处理是描述性统计分析的重要组成部分，通过绘制直方图、折线图、散点图等图表，可以更加直观地了解数据的分布情况。
三、描述性统计分析的应用描述性统计分析在各行各业中都有着广泛的应用。
在企业中，描述性统计分析可以帮助企业了解市场的需求和客户的反馈，从而更好地制定营销策略和产品决策。
在金融领域，描述性统计分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估，更好地控制风险。
在医学领域，描述性统计分析可以帮助医生了解疾病的发病情况和流行病学特征，从而更好地制定治疗方案和预防措施。
描述性统计分析范文
描述性统计分析范文描述性统计分析指的是对数据进行统计和分析的过程，目的是从数据中获取有关变量的相关信息，例如中心趋势、离散程度和分布形状等。
它可以帮助我们了解数据的基本特征，为后续分析和决策提供依据。
描述性统计分析主要包括测量数据集的中心趋势、测量数据集的离散程度、测量数据集的分布形状等内容。
首先，测量数据集的中心趋势是描述数据集集中程度的一种方式。
常见的测量数据集中心趋势的统计量包括平均数、中位数和众数等。
平均数是将所有数据求和后再除以数据的个数得到的结果，它可以准确地反映数据的集中情况。
中位数是将数据按照大小排列后位于中间的数值，它能够有效地抵抗极端值的影响。
众数是数据中出现次数最多的数值，它可以描述数据的分布特征。
其次，测量数据集的离散程度是描述数据分散程度的一种方式。
常见的测量数据集离散程度的统计量包括方差、标准差和范围等。
方差是各数据与平均数的差的平方和的平均值，它可以反映数据的离散程度。
标准差是方差的平方根，它具有和数据单位相同的度量单位，可以直观地评估数据的离散程度。
范围是数据最大值和最小值的差，它描述了数据的取值范围。
此外，还可以通过测量数据集的分布形状来描述数据的分布特征。
常见的测量数据集分布形状的统计量包括偏度和峰度等。
偏度用于描述数据分布的对称性，其值大于零表示数据分布偏右，小于零表示数据分布偏左，等于零表示数据分布对称。
峰度用于描述数据分布的尖锐程度，其值大于零表示数据分布尖锐，小于零表示数据分布平坦，等于零表示数据分布正常。
在进行描述性统计分析时，一般会使用图表和统计指标相结合的方式来呈现数据的基本特征。
常见的图表包括柱状图、折线图、饼图、箱线图和散点图等，它们可以直观地展示数据的分布情况和变化趋势。
统计指标则提供了对数据进行定量分析的基础，可以从多个角度对数据进行全面的描述。
总而言之，描述性统计分析是对数据进行统计和分析的过程，通过测量数据集的中心趋势、离散程度和分布形状等统计指标，可以全面地描述和分析数据的基本特征。
描述性统计分析报告
描述性统计分析报告
描述性统计分析报告是通过对数据进行统计和分析，对数据的基本特征进行描述和总
结的报告。
它通常包括以下内容：
1. 数据概述：对数据的整体情况进行概述，包括数据的来源、样本数量、期间、覆盖
范围等。
2. 数据质量检查：对数据的质量进行检查，包括检查缺失值、异常值、重复值等问题，并进行相应的处理。
3. 变量描述性统计分析：对各个变量的基本统计量进行描述，包括平均值、中位数、
最大值、最小值、标准差等。
还可以通过绘制频率分布表、直方图、箱线图等图表来
展现变量的分布情况。
4. 变量之间的关系分析：对不同变量之间的相关性进行分析，可以使用相关系数、散
点图、热力图等方法来呈现变量之间的关系。
5. 假设检验：对一些特定的假设进行检验，比如两个样本是否具有显著差异、变量之
间是否存在相关性等。
6. 结论和建议：根据对数据的描述性统计分析结果，进行总结和建议，提出对问题或
现象的解释和改进措施。
描述性统计分析报告旨在提供对数据的基本特征的全面总结和了解，为进一步分析和
决策提供参考依据。
描述性统计分析
描述性统计分析（Descriptive Statistics←Analyze）统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。
描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。
两者相互补充，共同反映数据的全貌。
这些内容可以通过“Descriptive Statistics←Analyze”菜单中的过程来完成。
1、频数分析(Descriptive Statistic s→Frequencies)频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。
下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。
【例】我们想了解“三化螟蚁螟”数量有关的情况，如平均数是多少？中数是多少？方差是多少？斜度是多大？等相关的信息。
操作过程（1～9步）：1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。
2) 调用分析过程在主菜单栏依次单击“Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies”项，打开如图1所示的对话框。
图1 “Frequencies”对话框3) 设置分析变量从左则的源变量框里选择一个或者多个变量进入“Variable(s):”框里。
在这里我们选“三化螟蚁螟 [虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。
4) 输出频数分布表Display frequency tables，选中显示。
5) 设置输出的统计量单击下方的“Statistics”按钮，打开图2所示的对话框，该对话框用于选择统计量，也就是你想了解的信息的选项：图2“Statistics”对话框① 选择百分位显示“Percentiles Values”栏：Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。
【注释：25%分位数表示的：所给数据按大小排序，占到25%时的样本值是多少，这个就是25%分位数】Cut points for 10 equal groups：将数据平分为输入的10个等份。
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分层抽样的优点
抽取的样本在总体中分布得更均匀, 抽取的样本在总体中分布得更均匀,更合理 个层内单位之间差异程度相对减小, 个层内单位之间差异程度相对减小,使在该层内 抽取的样本对该层的代表性得到提高 层内成员差异小,而层间成员差异较大时, 层内成员差异小,而层间成员差异较大时,分层 抽样可以提高估计的精度
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2. 参数和统计量
参数( ):总体的度量值 参数(parameters):总体的度量值. ):总体的度量值. 统计量( ):样本的度量值 统计量(statistics):样本的度量值. ):样本的度量值. 一般总体参数用希腊字母表示: 一般总体参数用希腊字母表示: 均值 方差 标准差 σ σ2 总体 样本 X s2 s
中位数的优点是它不受个 别极端数据的影响,具有稳 健性
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4. 表示数据位置的统计量
众数( ):观测值中出现最多的数 众数(Mode):观测值中出现最多的数. ):观测值中出现最多的数. 百分位数(Percentile): 描述数据分布和位置的统计 百分位数 量. 0.5分位数就是中位数,0.75分位数和0.25分位数分 别称为上,下四分位数,记为Q3和Q1. 一般地,k百分位数(k-percentile),即约有k%的观 测值小于它.
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统计的过程如下:
总体 抽样 样本 计算 统计量 推断 描述 统计量
描述:描述样本的各主要特征 推断:扩大所收集信息的使用范围,用样本的特 征来推断总体的特征. 儿童体检数据如下 例
刘明 蔡行 李敏 李涛 夏天 郭红 胡月 程彬 杨兵 刘进 王苗苗 7 张思凡 7 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 女 女 男 男 女 男 男 女 女 女 男 男 1.16 1.15 0.94 0.91 1.39 1.02 1.06 1.01 1.02 1.07 1.12 1.14 19.93 18.2 13.59 14.2 16.15 15.44 15.3 15.04 15.07 17.04 18.09 18.8 55.5 51.4 50.4 50 51.6 51.9 51 51.9 52.7 53.7 54.1 53.5
例如:由12岁女孩体重组成一个总体,这个总 体服从均值为39公斤,标准差4.5公斤,则: 68%的值落在34.5~43.5公斤之间 95%的值落在30~48公斤之间 99%的值落在25.5~52.5公斤之间
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概率P(probability) 概率 概率是度量某随机事件发生可能性大 小的一个数量. 概率的取值范围在0~1之间.若某一事 件必然不发生,P=0;某一事件必然发 生,P=1 概率论是数理统计的基础,统计分析的 许多结论,都是建立在概率大小的基础 之上的.
n
3
n n(n +1) xi x 3(n 1) K=
∑ s (n 2)(n 3) (n 1)(n 2)(n 3) i=1
利用峰度研究数据分布形状是以正态分布为标准,比 较两端极端数据的分布情况,若
近似于标准正态分布,峰度接近于零;尾部较正态分布更分 散,则峰度为正;尾部较正态分布更集中,则峰度为负 武汉大学计算中心 LOGO
的统计量 ,可以根据需要选择一项或多项
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所求的统计量
Number of nonmissing values 包括分析变量缺项值的观测数 Number of missing values 不包括分析变量缺项值的观测数 Minimum 最小值 Maximum 最大值 Range 全距, 全距,极差 Sum 和 Mean (平)均值 Variance 方差 Standard Deviation 标准差 Standard error of the mean 均数的标准误 Coefficient of variation 变异系数 Skewness 偏度 Kurtosis 峰度
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2,用SAS/INSIGHT进行分布检验 , 进行分布检验 解决方案/分析 分析/交互式数据分析 选择解决方案 分析 交互式数据分析命令启动 SAS/INSIGHT软件 软件 确定数据所在的数据集 分布(Y)项绘制某连续变量的盒状图和分布图 选择分析 /分布 分布 项绘制某连续变量的盒状图和分布图 在分布(Y)对话框右侧的列表框中选择 对话框右侧的列表框中选择WEIGHT变量,单击 变量, 在分布 对话框右侧的列表框中选择 变量 <Y>按钮 按钮 单击<输出 按钮, 输出>按钮 单击 输出 按钮,选累积分布 分布检验"下方选择"正态" 在"分布检验"下方选择"正态" 在置信带下选95%置信水平 在置信带下选 置信水平
描述性统计分析
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描述性统计分析
统计分析的基本概念
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进行数据分析首先应: 进行数据分析首先应:
明确分析的目的 明确分析的对象 确定是否需要抽样 在一些问题中,要考查整个总体往往是不可能的,因 为要耗费太多的时间和资源 确定需要记录的数据项目
正态分布
如果数据来自正态分布总体, 如果数据来自正态分布总体,则:
68%的值落在距均值 个标准差的范围之内 的值落在距均值1个标准差的范围之内 的值落在距均值 95%的值落在距均值 个标准差的范围之内 的值落在距均值2个标准差的范围之内 的值落在距均值 99%的值落在距均值 个标准差的范围之内 的值落在距均值3个标准差的范围之内 的值落在距均值
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2. 参数和统计量
对总体概括度量值和对样本概括度量值所用的方 法及名称是不同的. 法及名称是不同的. 总体的度量值称为参数(parameters),样本的 总体的度量值称为参数 , 度量值称为统计量(statistics). 度量值称为统计量 . 通常,总体参数是未知的 总体参数是未知的,SAS系统给出的描述统 通常 总体参数是未知的 系统给出的描述统 计量适用于样本. 计量适用于样本.
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5. 表示数据分散程度的统计量
极差(Range):数据中最大值和最小值之差. :数据中最大值和最小值之差. 极差
极差 = max{xi } min{xi }
方差(Variance)以变量取值相对于均 方差( ) 值的偏差平方平均来度量(又称均方MS). 值的偏差平方平均来度量(又称均方 ).
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4. 表示数据位置的统计量
均值( 均值(M
ean): ): 所有观测值的平均值. 所有观测值的平均值.
x = (∑ xi ) / n
i =1
n
中位数( ):用以描述数据取 中位数(Median或Med):用以描述数据取 或 ): 值的中心位置. 值的中心位置. 中位数的计算方法:先将数据从小到大排 序,x1,x2,…,xn然后计算:
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1. 总体和样本
总体( 总体(population)是所研究 ) 的指标测量值的集合. 的指标测量值的集合.
抽样(sampling)是 指从总体中抽取部分 的做法. 样本(sample)通过 抽样得到的总体的一 个子集.
总体 样本
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s = (∑(xi x) ) /(n 1)
2 2 i=1
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n
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[例]SAS计算样本方差的步骤 例 计算样本方差的步骤
计算样本均值 计算每个观测值同均值的差值 把这些差值分别平方再求这些平方的和 把平方和除以n-1,n为差值的个数(样本容量) 为差值的个数( 把平方和除以 , 为差值的个数 样本容量) 假设样本值分别为10,11,12,15,均值为 ,样 假设样本值分别为 ,均值为12, 本容量为4,方差按下式计算: 本容量为 ,方差按下式计算:
s2=(( ((10-12)2+(12-12) 2+(11-12) 2+(15-12) 2)/(4-1) (( ) ( ) ( ) ( ) ( ) =4.67
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5. 表示数据分散程度的统计量
标准差( ):方 标准差(Standard deviation或Std Dev):方 或 ): 差的开平方. 差的开平方. 标准差的量纲与原变量一致. 方差和标准差所反映的是数据对其均值的某种离散 程度.标准差(或方差)较小的观测数据一定是比 较集中在均值附近,反之则是比较离散的. 变异系数(Coefficient of Variation或CV) 变异系数 或 变异系数是将标准差表示为均值的百分数,是观测 数据分散性的一个度量,它在比较用不同单位测量 的数据的分散性时是有用的.
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3. 自由度
自由度是某一统计量中, 自由度是某一统计量中,变量可以自由取值的个 数 表示自由度. 用df表示自由度. 表示自由度 [例]变量 有n个取值, df=n;若它们受到 变量X有 个取值 个取值, 例 变量 ; k(k<n)个条件制约,则df=n-k 个条件制约, 个条件制约
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抽样方法
简单随机抽样:在抽样的过程中, 简单随机抽样:在抽样的过程中,任何一个样本 被选中的机会都相同. 被选中的机会都相同. 利用计算机产生的随机数(对于有限总体), 可模拟简单随机抽样,如对学生的学号用随机 数进行抽样 对于无限总体不能进行标号,抽样过程不能用 随机数,难于实施 分层抽样:按数据的层次进行抽样. 分层抽样:按数据的层次进行抽样. 如小学生的身高,按每年级分为一个层