SPSS软件的统计应用(第七讲)
如何正确使用SPSS统计分析软件
如何正确使用SPSS统计分析软件SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是现今最为流行的统计分析软件之一，它拥有强大的分析能力和灵活的数据处理手段，可以帮助研究人员更加高效地处理和分析大量数据。
然而，许多使用者在使用SPSS软件时，可能会遇到各种问题，包括数据预处理、数据清洗、数据分析等方面的问题。
本文将从SPSS软件的使用角度出发，为大家讲解如何正确使用SPSS统计分析软件。
一. 数据预处理和清洗数据预处理和数据清洗是SPSS数据分析的关键步骤。
在数据预处理和数据清洗过程中，需要对数据进行检查和清理，以保证统计分析的结果尽可能准确。
下面是几个常见的数据清洗步骤：1. 数据去重如果数据集中存在重复数据，会影响统计结果的准确性。
在使用SPSS前，需要对数据集进行去重操作，以确保数据集中每个样本只出现一次。
2. 数据过滤在对数据进行分析时，需要排除一些无用信息或异常数据。
在SPSS中可以使用过滤技术去掉无用数据。
3. 数据缺失值处理在数据采集时，难免会出现一些数据缺失的情况。
在进行统计分析时，需要对缺失值进行处理，以确保后续的分析准确无误。
二. 数据分析数据分析是SPSS软件的主要功能之一。
通过SPSS软件中的数据分析功能，研究人员可以采取各种不同的分析方法，进行数据的定量分析和定性分析。
下面是几种常见的数据分析方法：1. 描述性统计分析描述性统计分析是指研究人员通过图形和描述性统计量，对数据的基本特征进行分析和描述。
SPSS中可以使用的描述性统计方法包括频数、百分比、平均值、中位数、标准差、四分位数等。
2. 方差分析方差分析是一种常见的数据分析方法，可以用来检验变量之间是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用ANOVA（Analysis Of Variance，方差分析）方法进行方差分析。
3. 回归分析回归分析是一种用来分析和描述两个或多个变量之间关系的统计分析方法，可以预测连续型变量的值。
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
SPSS统计软件使用指导
SPSS统计软件使用指导SPSS（统计软件包社会科学）是一个功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。
本文将为您提供SPSS的简单使用指导。
一、数据导入与数据处理1. 数据导入：打开SPSS软件后，选择“文件”菜单中的“导入数据”，选择合适的数据类型（如Excel、CSV等），然后按照指引找到要导入的数据文件，并点击“打开”按钮导入数据。
2.数据处理：导入数据后，您可以使用SPSS进行数据清洗、数据变换和数据整合等操作。
例如，可以使用数据筛选功能去除缺失值，使用重编码功能对变量进行重新分组等。
二、数据描述统计1.频数统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“频数”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如中位数、均值等），最后点击“确定”按钮即可进行频数统计分析。
2.描述性统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“描述统计”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如均值、标准差等），最后点击“确定”按钮即可进行描述统计分析。
三、数据分析与模型建立1.相关分析：选择“分析”菜单中的“相关”→“双变量”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“OK”按钮即可进行相关性分析。
2.回归分析：选择“分析”菜单中的“回归”→“线性”，将因变量和自变量移至相应的“因变量”和“自变量”框中，可以选择“统计”按钮进行相应的统计分析。
3.方差分析：选择“分析”菜单中的“比较组”→“方差分析”，将要分析的变量移至“因子”列表中以及自变量列表中，点击“OK”按钮即可进行方差分析。
四、结果输出与图表绘制1.结果输出：分析完成后，可以通过点击“结果”菜单中的“查看输出”来查看统计结果。
可以选择复制、粘贴或导出统计结果到其他软件进行进一步分析或报告。
2.图表绘制：选择“图形”菜单，其中包含了众多图表类型，如饼图、柱状图、折线图等。
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。
SPSS统计分析软件及其应用
变量处理与转换
变量类型设置
支持数值型、字符型、日期型等多种 变量类型，方便用户进行数据分类和 编码。
变量转换
提供变量计算、变量重新编码、缺失 值处理等功能，满足用户对数据转换 的需求。
统计分析方法选择
描述性统计
提供均值、标准差、频数等统计量，方便用户了 解数据的基本特征。
人工智能与SPSS的结合
自动化分析
通过集成人工智能技术，SPSS将实现更多自动化分析功能，减少用户手动操作，提高分析效率。
智能预测
利用机器学习算法，SPSS将能够为用户提供更准确的预测结果，帮助用户更好地制定决策。
SPSS与其他软件的融合发展
跨平台协作
SPSS将加强与其他软件的集成和互操作性，支持在多个平台和设备上无缝协作，提高工作效率。
与Excel的比较
数据分析能力
SPSS在统计分析方面更为专业，提供了丰 富的统计方法，而Excel的数据分析功能相 对较弱。
用户界面
SPSS的用户界面相对友好，适合初学者使用，而 Excel的用户界面更倾向于数据处理和表格制作。
数据处理量
对于大数据集，SPSS可以处理更大的数据 集，而Excel在数据量较大时可能会遇到性 能问题。
频数分析
统计各类别的频数、频率和占比，了解数据的分布情况。
数据的标准化处理
通过Z分数等方法，将不同量纲或不同单位的数据进行标准化处理， 便于比较和分析。
推论性统计分析
参数检验
通过样本数据推断总体参数，如t 检验、方差分析等，检验样本数 据是否符合某种假设或分布。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设，直接 对样本数据进行统计分析，如卡 方检验、秩和检验等。
统计分析软件SPSS的使用方法
统计分析软件SPSS的使用方法统计学是一门应用广泛的学科，它涉及到社会科学、自然科学、工程学等各个领域。
统计方法为数据分析和决策提供了有力的支持，而SPSS是目前最为常用的统计分析软件之一。
本文将介绍SPSS的使用方法，帮助读者更好地应用SPSS进行统计分析。
一、 SPSS的安装SPSS软件支持Windows和Mac系统，用户可以根据自己的需求选择对应的安装包进行安装。
安装时需要输入序列号和授权码，可以从软件官网购买或者获取试用版的序列号和授权码。
安装完成后，打开软件可以看到SPSS的主界面。
二、数据导入在进行统计分析之前，需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持多种数据格式的导入，比如Excel、文本和数据库等。
用户可以选择File -> Open -> Data来选择需要导入的数据文件。
在导入数据之前，需要定义每个变量的属性，包括变量名、数据类型、值标签等。
三、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，它可以有效地排除异常值和缺失值，提高数据的质量。
SPSS软件提供了多种数据清洗方法，包括替换、删除和插值等。
用户可以选择Transform -> Replace Values来替换异常值，或者选择Data -> Select Cases来删除缺失值。
四、描述性统计描述性统计是研究数据集主要特征的一种方法，它可以有效地揭示数据集的分布情况、中心倾向和离散程度等。
SPSS软件提供了丰富的描述性统计方法，包括频数分析、中心趋势分析和离散程度分析等。
用户可以选择Analyze -> Descriptive Statistics -> Frequencies来进行频数分析，或者选择Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore来进行中心趋势分析和离散程度分析。
五、统计推断统计推断是通过对样本数据的分析推断总体的性质和关系的一种方法。
SPSS统计软件在林业试验设计课程中的应用
研究方法
研究方法
本研究采用文献综述和实验研究相结合的方法。首先，通过对已有文献的梳 理，了解SPSS在统计学教学中的应用现状和发展趋势。其次，选取某一学期开设 统计学课程的班级作为实验组，利用SPSS进行实践教学，并收集相关数据。最后， 采用描述性统计、因果关系和假设检验等方法对实验数据进行深入分析。
实例
结果显示，某些肥料处理因素之间存在显著差异（P<0.05），这为林业生产 提供了有价值的指导。
结论
结论
SPSS统计软件在林业试验设计课程中具有重要意义和应用价值。通过使用 SPSS统计软件，学生可以更加方便地进行数据采集、数据处理、数据分析以及结 果解释等试验设计工作。SPSS的强大功能也为试验设计提供了多种方法和手段， 帮助学生更好地理解和掌握试验设计的方法和技巧。总之，SPSS统计软件的应用 将有助于提高林业试验设计课程的教学效果和学生的学习效果。
使用SPSS统计软件的方法
3、数据分析：根据试验设计的需要，选择合适的统计分析方法。例如，可以 使用方差分析、回归分析等方法来分析数据。
使用SPSS统计软件的方法
4、结果解释：根据分析结果，对试验设计进行解释和讨论。这需要学生对统 计分析方法的原理和试验设计的目的有深入的理解。
实例
实例
以下是一个使用SPSS统计软件进行林业试验设计的实例。某研究团队为了研 究不同肥料对树木生长的影响，采用了完全随机区组设计的试验方案。他们选取 了5个不同种类的肥料作为处理因素，每个处理因素分别设置3个水平（低、中、 高）。在试验过程中，他们记录了树木的生长情况（如树高、直径等），并使用 SPSS统计软件对数据进行分析。
介绍SPSS统计软件
介绍SPSS统计软件
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用 的统计分析软件，其应用领域涵盖了社会科学、医学、生物、经济等多个领域。 在林业试验设计课程中，SPSS可以用于数据管理和分析。学生可以通过SPSS学习 如何处理数据、制定试验设计、进行数据分析等。
统计软件SPSS相关分析及应用
统计软件SPSS相关分析及应用统计软件SPSS相关分析及应用统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件）是一个被广泛应用于社会科学、经济学、市场营销、医学等领域的数据分析工具。
它提供了丰富的统计和数据可视化方法，方便用户对大规模数据进行分析和解释。
本文将介绍SPSS的相关分析功能和在实际应用中的使用情况。
SPSS中的相关分析是一种统计方法，用于研究不同变量之间的关系。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相互关系的强度和方向。
SPSS提供了几种不同类型的相关分析方法，包括皮尔逊相关分析、斯皮尔曼相关分析和判定系数等。
皮尔逊相关分析是最常用的相关分析方法之一，用于研究两个连续型变量之间的线性关系。
它通过计算两个变量之间的相关系数，来判断它们是否呈现正相关、负相关或无关。
斯皮尔曼相关分析适用于非线性关系或者有序分类变量之间的关系研究。
判定系数则可以帮助判断一个因变量的变异程度可以用多个自变量的线性组合来解释的比例。
在实际应用中，SPSS的相关分析功能非常广泛。
以市场调研为例，可以通过SPSS的相关分析方法来研究产品销量与市场推广费用之间的关系。
通过计算相关系数，可以得出推广费用与销量之间的关联性，从而为市场营销策略的制定提供依据。
在医学领域，SPSS的相关分析也具有广泛的应用。
例如，在药物研发中，可以使用SPSS分析患者的临床数据和药物剂量之间的关系，以评估药物的疗效和副作用。
通过相关分析，可以发现剂量增加与疗效的关联性，并根据分析结果进行进一步的药物治疗方案调整。
除了在科研领域，SPSS的相关分析还广泛应用于企业管理决策。
例如，在人力资源管理中，可以使用SPSS的相关分析功能来研究员工离职率与工资待遇之间的关系。
通过相关分析，可以发现员工离职率与薪酬之间的关联性，从而为企业制定合理的薪酬政策提供决策支持。
总之，统计软件SPSS的相关分析功能为社会科学、经济学、市场营销、医学等领域的数据分析提供了强大的工具。
SPSS统计分析软件及其应用
SPSS统计分析软件及其应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，由IBM公司开发。
SPSS拥有强大的数据处理、分析和报告功能，可以用于各种统计方法和研究领域的数据分析，被广泛应用于社会科学、市场调查、医学研究等领域。
SPSS的主要功能包括数据管理、数据输入与输出、数据清洗、统计分析、预测建模和报告生成等。
用户可以通过SPSS进行数据的整理、清洗、合并等操作，使数据整理得更加规范和准确。
SPSS还提供了丰富而灵活的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、多元分析、拟合分析、时间序列和预测等方法，可以帮助用户全面了解数据的特征和规律。
具体来说，SPSS可以用于以下几个方面的数据分析：1.描述统计：SPSS可以计算数据的平均值、方差、标准差、最大值和最小值等统计指标，可以生成频数表、交叉表和多维表等描述性统计报告。
2.推断统计：SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、相关分析和回归分析等，可以帮助用户进行样本间比较和关系分析。
3.多元分析：SPSS可以进行多元方差分析、因子分析、主成分分析和聚类分析等多元统计方法，可以揭示变量之间的复杂关系和分组结构。
4.拟合分析：SPSS可以进行线性回归、非线性回归和多项式回归等拟合分析，可以建立各种数学模型来解释和预测数据。
5.时间序列和预测：SPSS可以进行时间序列分析、季节调整和预测建模等方法，可以对时间序列数据进行趋势分析和预测。
6.数据可视化和报告生成：SPSS提供了丰富的图表和图形绘制功能，可以绘制柱状图、折线图、散点图和饼图等，可以生成演示文稿和报告。
SPSS的应用广泛，不同领域的研究人员和企业常常使用SPSS来进行统计分析。
在社会科学领域，SPSS可以用于教育、心理学、社会学等研究中的数据分析和统计推断。
在市场调查领域，SPSS可以用于处理、分析和报告大量的市场调研数据，帮助企业了解消费者行为和市场趋势。
第七章SPSS的相关分析PPT课件
2024/10/14
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基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的 变量
选择一个或多个 控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量，对家庭收入与计划购房面积做偏相 关分析
• 利用住房状况调查数据，分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的 关系
• 两变量均为定距变量，采用简单相关系数
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偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的 影响；同时收入对价格也产生影响，并通过价格变动传递到对商 品需求量的影响中
相关分析 须面对的 四个问题
关系的 强度如何
※这种关系 是否为因果
关系
这种关系 能否从样本推
到总体
2024/10/14
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相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1～+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系；r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R＝1表示两变量存在完全正相关；r＝-1表示两变量存在完全负相
关；r＝0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14
第七章SPSS的相关分析
第七章SPSS的相关分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，如相关分析。
相关分析是一种用来研究两个变量之间关系的方法。
本文将介绍SPSS中进行相关分析的方法和步骤。
进入“Correlate”选项后，弹出一个新的窗口，在这个窗口中有两个选项：“Bivariate”和“Partial”。
在这里我们选择“Bivariate”选项，因为我们想要研究两个变量之间的直接关系。
然后，我们可以选择要进行相关分析的变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
在“Bivariate”选项的窗口中，还有一个选项“Options”，点击这个选项可以设置一些其他的参数。
比如我们可以选择是否计算缺失值、是否使用Spearman相关系数等。
根据实际情况，我们可以酌情选择这些参数。
在设置完成后，点击“OK”按钮，SPSS将进行相关分析，并且将结果显示在“Output”窗口中。
在输出结果中，我们可以看到相关系数的值以及相关系数的显著性水平。
此外，SPSS还会生成相关系数的散点图，方便我们直观地观察变量之间的关系。
除了进行简单的两个变量之间的相关分析，SPSS还可以进行多个变量之间的相关分析。
在“Bivariate”选项的窗口中，我们可以选择多个变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
然后，我们可以选择是否计算偏相关系数，以及是否进行Bonferroni校正等。
总结起来，SPSS是一种方便易用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，包括相关分析。
通过SPSS，我们可以快速而准确地对变量之间的关系进行研究。
在分析结果中，SPSS还会为我们提供有用的图表和统计指标，帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS统计分析与应用
SPSS统计分析与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。
它提供了各种各样的统计方法和数据处理工具，可以帮助研究人员进行数据的整理、分析和解释。
在本文中，我将介绍SPSS的一些统计分析方法和应用。
首先，SPSS可以用来进行数据的描述统计分析。
它可以计算出数据的平均值、标准差、极值、百分位数等，帮助研究人员了解数据的基本特征和分布情况。
比如，一项研究想要了解一些地区的教育水平，可以使用SPSS计算出该地区的平均学历水平、教育经费占比等指标。
其次，SPSS可以进行假设检验。
假设检验是科学研究中常用的一种方法，用来判断样本数据是否支持研究假设。
SPSS提供了t检验、方差分析、卡方检验等常见的假设检验方法。
比如，研究人员想要了解男女在数学成绩上是否存在差异，可以使用SPSS进行t检验。
此外，SPSS还可以进行多元回归分析。
多元回归分析是一种常见的统计方法，用来探究多个自变量对一个因变量的影响程度。
SPSS可以计算出回归方程的回归系数、拟合优度等指标，并提供参数估计的显著性检验。
比如，研究人员想要了解年龄、收入和教育程度对购房价格的影响，可以使用SPSS进行多元回归分析。
另外，SPSS还可以进行因子分析。
因子分析是一种数据降维方法，它可以将大量的变量组合成较少的无关因子，并解释变量之间的结构关系。
SPSS可以计算出因子载荷矩阵、因子得分等指标，并进行因子旋转和解释。
比如，研究人员想要了解消费者对于其中一种产品有哪些主要需求因素，可以使用SPSS进行因子分析。
除了以上常见的统计分析方法外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等更复杂的统计方法和模型。
并且，SPSS还具有良好的可视化功能，可以生成各种图表和图形，帮助研究人员清晰地展示和解释数据。
总之，SPSS是一个功能强大且易于使用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究领域。
第七讲 spss 人口统计
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2.年龄别死亡率
概念：也称年龄组死亡率，是指一年内某年龄组死亡 人数与相应的平均人口数之比。通常多以5岁为一组来 计算。 计算公式： 同年该年龄组的死亡人数 ×1000‰ 某年某年龄组平均人口数 年龄别死亡率消除了人口年龄构成不同对死亡水平的 影响，故不同地区同一年龄组死亡率可以进行比较。 对年龄别死亡率进行分析可以明确卫生工作的重点人 群。年龄别死亡率有其自身的规律，一般0岁组死亡率 较高，以后随着年龄的增长迅速下降，至10～14岁时 （在发达国家为5～9岁）死亡率降至最低值，以后虽 略有上升，但在40岁前一直处于低水平，40岁以后， 死亡率随年龄的增长而增高。
中国1-5次人口普查基本情况
次别 1 2 3 4 5 普查时间 1953.6.30 1964.6.30 1982.7.1 1990.7.1 2000.11.1 人口总数 601938035 723070269 性别比 年增长率% 107.5 105.46 1.83 2.1 1.48 1.07
1031882511 106.3 1160017381 106.6 129533000 106.74
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几个国家1981年人口年龄构成与普通死亡率 年人口年龄构成与普通死亡率 几个国家
人 口 年 龄 构 成 国 家 0-14 中 国 孟加拉 法 国 瑞 士 33.6 41.2 22.0 19.2 15-64 61.5 56.0 64.5 64.3 65及以上 4.9 2.8 13.5 16.5 普通死亡率 （‰） 6.4 11.6 10.2 11.0
2
主要内容
一、人口数与人口构成 二、出生统计 三、死亡统计
3
人口数
一个国家或地区的人口，随时都有生有死，有迁入和迁出， 处于变动之中。因此，要确定一个国家或地区的人口数量 及各种构成，只能采用某一时点的资料。按一般惯例，采 用一年的中点，即某年7月1日0时（或6月30日24时）作 为标准时刻来进行统计。例如，我国1990年人口普查结果 人口总数为1133682501人，这就是1990年7月1日0时我 国的人口总数。这一数字包括了在标准时刻以前出生的人， 但不包括标准时刻以前死亡的人；在标准时刻以后出生的 人不应计入，死亡的也不应扣除。 （1）实际人口：某一时点，某一地区调查时实际存在的 人数（包括临时在该地的人）。 （2）法定人口：某一地区常住居民人数。
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第七讲 推论统计及分析报告
• 调研分析报告 • 调研分析报告的框架 ①题目 ②摘要 ③关键词 ④主体部分 ⑤引用文献
第七讲 推论统计及分析报告
• 调研分析报告 • 调研分析报告的基本规范 格式规范 文字叙述规范 引用规范
研究假设与虚无假设：假定在总体中存在某些情况，这个 假设称之为研究假设（research hypothesis，h1）；与 研究假设相对立的假设，称之为虚无假设（null hypothesis，h0）。 检定假设的基本原则是直接检定H0，因而间接检定H1， 目的是排除抽样误差的可能性。
第七讲 推论统计及分析报告
第七讲 推论统计及分析报告
• 参数估计
间距估计（interval estimation） 以两个数值之间的间距来估计参数值。至于间距的大小， 取决于我们在估计时所要求的可信程度（level of confidence）是多少。在样本大小相同的情况下，如果 要求的可信度愈大，则间距就会愈大。这个间距，通常称 为“可信间距”（confidence interval）。间距的大小同 可信度的高低成正比。
第七讲 推论统计及分析报告
• 假设检定
• 一端与二端检定 一端检定（one-tailed test）：否定域只在抽样分布的一 端； 二端检定（two-tailed test）：否定域位于抽样分布的两 端。 如果选定的显著度是相同的，二端检定比一端检定更难否 定虚无假设。 一般讲，选择一端还是二端检定取决于是否可以确定研究 假设（H1）的方向。如果根据某项理论或自己的经验， 在成立H1时可以定出方向，则可以选用一端检定的方法。
λ，tau-y
G，dy
χ2检定
Z检定或t检定
E
r，b
F检定或t检定
第七讲 推论统计及分析报告
• 调研分析报告的格式
• 调研分析报告的结构 • 一般讲，调研分析报告应至少包括三个部分： 第一部分：调查的背景，抽样的方式及过程，数据取得的 过程及质量介绍，有效数据的数目等等。 第二部分：数据的分析过程，详细说明样本的统计值及各 种关系情况。 第三部分：结论。通过数据分析，得出结论。
第七讲 推论统计及分析报告
•参数估计
•计算公式 均值估计(以95%的可信度为例):
X 1.96( S S ) M X 1.96( ) n n
百分比估计（以95%的可信度为例）：
p 1.96 p(1 p) n
第七讲 推论统计及分析报告
• 假设检定（hypothesis testing）
第七讲 推论统计及分析报告
• 参数估计
以样本的统计值来估计总体的参数值，有两大类做法： 点值估计（point estimation）和间距估计（interval estimation）。 点值估计：就是以一个最适当的样本统计值来代表总体的 参数值。一般来讲，如果样本越大，且抽样方法越严谨， 这种估计方法越可信。但点值估计法得到的估计值的可信 度是很难确定的。
• 假设检定（hypothesis testing）
否定域与显著度 否定域（critical region，简写为CR），指抽样分布内一 端或两端的小区域，如果样本的统计值在此区域范围内， 则否定虚无假设。 显著度（level of significance），表示否定域在整个抽 样分布中所占的比例，即表示样本的统计值落在否定域的 机会。显著度愈小，便越难否定虚无假设（H0），也就 越难证明研究假设（H1）是对的。 在社会学研究中，一般以p小于等于0.05为准则，也可以 0.01或0.001。
SPSபைடு நூலகம்软件的统计应用
第七讲 推论统计及分析报告
第七讲 推论统计及分析报告
• 推论统计（inferential statistics）
即根据样本的统计值（statistics）来估计总体参数值 （parameters）的方法和过程。 可以分为两大类： （一）参数估计（parameters estimation）： 根据一个随机样本的统计值来估计总体之参数值是多少。 （二）假设检定（hypothesis testing）： 在逻辑上与参数估计有所不同，它是首先假设总体的情况是怎 样的，然后以一个随机样本的统计值来检验这个假设是否正确。
第七讲 推论统计及分析报告
• 假设检定 • 均值（百分比）的检定 Z鉴定法（大样本，n>100） t鉴定法（小样本,n<100）
第七讲 推论统计及分析报告
•假设检定 •两个变项相关的检定
两变项的测量层次 相关测量法（PRE）
假设的检定
定类—定类 定类—定序 定序—定序 定类—定距 定序—定距 定距—定距