第五章SPSS单变量描述统计分析(副)
如何使用SPSS进行市场调研分析
如何使用SPSS进行市场调研分析市场调研分析是企业制定市场营销策略的重要工具之一。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于市场调研分析中。
本文将介绍如何使用SPSS进行市场调研分析，并按照不同的分析需求划分为以下章节。
第一章：数据准备在进行市场调研分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自不同渠道，如问卷调查、用户注册信息等。
在SPSS中，可以通过导入Excel等格式的数据文件进行数据准备工作。
此外，还可以对数据进行清洗和重编码等操作，以提高数据质量。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计特征描述与总结。
例如，可以计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS 中，可以使用“频数分析”来查看各个变量的频数分布情况，并计算出各个分布的百分比和累积百分比。
此外，还可以使用“描述统计”功能来计算各个变量的平均值、标准差等统计特征。
第三章：相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
在市场调研中，可以使用相关性分析来研究产品和顾客满意度之间的关系，以及广告投放和销售额之间的关系等。
在SPSS中，可以使用“相关性分析”功能计算出各个变量之间的相关系数，并可以通过散点图来可视化相关关系。
第四章：T检验与方差分析T检验与方差分析是用于比较两个或多个样本是否存在显著差异的统计方法。
在市场调研中，可以使用T检验来研究不同性别、不同年龄段之间在某个指标上是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用“独立样本T检验”来比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
方差分析则适用于比较多个样本之间的差异。
第五章：聚类与因子分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体划分到不同类别的分析方法。
在市场调研中，聚类分析可以用于消费者分群，以便制定针对不同群体的营销策略。
在SPSS中，可以使用“聚类分析”功能进行聚类分析，并通过绘制聚类图谱来帮助理解结果。
spss常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。
（1）建立数学成绩数据文件。
（2）选择“分析”→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。
（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。
在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。
并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。
二、单变量多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。
（1）建立数据文件“粘虫.sav”。
（2）选择“分析”→“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。
（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。
（2）选择“分析”→“相关”→“双变量”，打开双变量相关分析对话框。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
SPSS统计分析_第五章__方差分析
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1
一、方差分析的概念
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处 理方法对实验结果的影响。通常是比较不同 实验条件下样本均值间差异。 方差分析是检验两个或多个样本均数间差异 是否具有统计意义的一种统计学方法。
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2
方差分析主要用于均数差别的显著性检验、 分离各有关因素并估计其对总变异的作用、 分析因素间的交互作用和方差齐性检验；
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12
① 比较第二组的均值与第一组的均值是否有显 著性差异。
② 比较第三组的均值与第一组的均值是否有显 著性差异。 前两项研究的是A、B两因素的主效应。
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13
③ 除了比较第四组的均值与第一组的均值是否 有显著性差异外还要研究A药对B药的疗效 是否有影响。若A药对B药疗效无影响，那 么除抽样误差外，第四组与第二组均值之差 应该等于第三组均值减去第一组均值。但是 实际上（2.1－1.2）=0.9；（1.0－0.8） =0.2。竞相差0.7，该差值几乎与第一组均 值相同。 0.7的差值包括抽样误差和A、B药 的相互作用。
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27
使用系统默认值进行单因素方差分析只能得 出是否有显著性差异的结论，本例数据量少， 哪两组之间差别最大，哪种饲料使猪体重增 加更快，几乎是可以看出来的。实际工作中 往往需要两两的组间均值比较。这就需要使 用 One-way ANOVA进行单因素方差分析时 使用选择项从而获得更丰富的信息，使分析 更深入。
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二、方差分析中的术语
因素与处理（Factor and Treament） 水平（Level） 单元（Cell） 因素的主效应和因素间的交互效应 均值比较 协方差分析
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统计分析与SPSS的应用第四版课程设计
统计分析与SPSS的应用第四版课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学生掌握统计方法和SPSS软件的应用，能够熟练运用统计工具进行数据分析和统计推断，具备利用SPSS软件进行数据处理、描述性统计、方差分析、回归分析等能力，为学生今后从事科研工作和实践提供坚实的基础。
二、课程内容第一章统计学概述1.统计学的定义和应用领域2.统计学的基本概念和方法3.统计学的发展历程第二章数据描述1.数据的基本性质2.数据的分类和整理3.数据的图形表示4.数据的统计描述第三章概率分布和假设检验1.概率的基本概念和性质2.常用的概率分布及其特点3.假设检验的基本概念和方法4.假设检验的类型和步骤第四章单因素方差分析1.方差分析的基本概念和方法2.单因素方差分析的步骤和原理3.单因素方差分析的应用案例第五章多因素方差分析1.多因素方差分析的基本概念和方法2.两因素方差分析的步骤和原理3.三因素方差分析的应用案例第六章回归分析1.回归分析的基本概念和方法2.简单线性回归的步骤和原理3.多元回归的应用案例第七章 SPSS数据处理和分析1.SPSS软件基本操作和界面介绍2.SPSS数据导入和整理3.SPSS数据描述性统计分析4.SPSS方差分析与回归分析三、实验教学本课程采取理论与实践相结合的教学模式，将理论部分和实验部分结合起来，通过实验来加深学生对于方法和原理的理解，提高应用能力。
实验一、数据描述统计通过给出实验数据，让学生使用Excel软件对数据进行整理和描述性统计，并对数据进行可视化呈现。
实验二、方差分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行单因素和多因素方差分析，并对方差分析结果进行解释和分析。
实验三、回归分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行回归分析，并对回归分析结果进行解释和分析。
四、考核方式本课程考核采取综合评价方式，包括平时表现、实验报告、课堂测试和期末论文等，其中实验报告和期末论文为重要考核内容，具体比例如下：•平时表现：10%•实验报告：40%•课堂测试：20%•期末论文：30%五、参考资料1.大学生统计学（第4版），陈希孺、刘兴红、周卫平，中国人民大学出版社，2018年2.计量经济学——基础篇，吴敬琏，高等教育出版社，2013年3.SPSS统计分析技巧——基于大学生调查数据分析（第2版），李崇烈、叶嘉安、蔡孟策，清华大学出版社，2016年。
SPSS数据的基本统计分析
集中趋势测量
指定输出 多个百分 位数
对于分组数据，计算百分位数值 和中位数时，用各组的组中值代 表各组数据。
离散 趋势 测量
数据分布形态的偏 斜度和方向 数据分布形态的陡 缓程度
分位数是变量在不同分位点上的取值，从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。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段上的离散程度 越大。
交叉列联表是两个或两个以上的变量交叉分组后形成的频数分布 表。 程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics）交叉表（cross table）
行变量（自变量）的选取 列变量（因变量）的选取
相关统计量的 计算
输出表格的形式
表格排列顺序
分层变量（控制变量）的选取
距-距
r
[-1.1]
r2
T检验
频
数 观测频数 期望频数
行百分比 列百分比
总百分比
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析城镇和农村储户‘对未来两年内收入状况
的变化趋势’是否持相同的态度；
目标二：分析城镇和农村储户‘对储蓄是否合算’的认 同是否一致；
目标一的分析结果
从总样本看来认为未来收入会增加、不变、减少的样本比重分别为24.6%、63.6%、11.8%；其中城镇储 户认为未来收入会不变的占比较高（62.8%），农村储户认为收入会不变的占比也较高（65.6%）且认为 收入会减少的比例（21.1%）高于会增加的比例（13.3%）；但认为收入会增加的样本中，城镇储户和农 村储户占比分别为84.4%和15.6%；认为收入不变的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为70.4%和 29.6%；认为会减少的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为48.6%和51.4%。
第五章 SPSS参数检验1
作出决策
拒绝假设!
别无选择.
☺☺ ☺
☺☺ ☺☺
☺☺
抽取随机样本
☺X均=值20☺
原假设
(null hypothesis)
1. 又称“0假设”，研究者想收集证据予以反对的假设，用 H0表示
2. 所表达的含义总是指参数没有变化或变量之间没有关系 3. 最初被假设是成立的，之后根据样本数据确定是否有足够
的证据拒绝它
假设检验的理论依据
假设检验所以可行,其理论背景为 实际推断原理,即“小概率原理”
人们在实践中普遍采用的一个原则：
小概率事件在一次试验 中基本上不会发生 .
小概率原理及实际推理方法
1、小概率事件 如果在某次试验或观测中，某事件出现
的概率很小，这样的事件叫小概率事件。
2、小概率原理
小概率事件在一次试验或观测中几乎是不可能发 生的。
至此，SPSS将自动计算t统计量和对应的概 率p值。
• 推断储户一次平均存（取）款金额是否为2000 • 推断家庭人均住房面积的均值是否为20平方米
练习
根据各保险公司人员构成情况数据，对我国目 前保险公司从业人员的受高等教育的程度和年轻化 的程度进行推断：
• 保险公司具有高等教育水平的员工比例的平均值不 低于0.8；
解：研究者想收集证据予以证明的假设应该是“ 生产过程不正常”。建立的原假设和备择假设为
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
提出假设
(例题分析)
• 【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称 ：平均净含量不少于500克。从消费者的利益 出发，有关研究人员要通过抽检其中的一批产 品来验证该产品制造商的说明是否属实。试陈 述用于检验的原假设与备择假设
3. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有 理由拒绝原假设
SPSS第五章
点击“继续”，返回主对话框。然后单击“确定”进行统 计分析。
主体间因子表为变量信息，大白鼠子宫重量
2、指定因变量：weight(体重)；因子:fodder(饲料)。 如下图。
3、单击“对比”按钮，打开对比对话框。在对比栏中指定2 组系数:1、0、0、-1，检验A、D饲料对猪体重增加的效 应及其之间是否有显著性差异；0.5、-0.5、0.5、-0.5，检 验A、C饲料之和效应是否与B、D之和效应有显著差异。 如下两图所示。单击“继续”返回主对话框。
SPSS 统计分析
本章重点与难点
一、教学重点：单因素方差分析、随机区组设计的方差分析 、2×2析因方差分析、多维交互效应方差分析
二、教学难点：方差分析的原理、事后检验
第一节 单因素方差分析
• 单因素方差分析，检验由单一因素影响的一个(或几 个相互独立的)因变量，由因素各水平分组的均值之 间的差异，是否具有统计意义，并可以进行两两组间 均值的比较。
• 雌激素剂量变量etrogen ,取值1-3，是三种剂量的代码。
• 子宫重量变量wuteri，连续变量，是本课题的研究对象。
1、按照<分析>-<一般线性模型>-<单变量>顺序展开菜单项 。如下图所示。
3、定义因变量和因素变量 定义wuteri为因变量:选择wuteri变量进入因变量框。 定义mouse和etrogen变量为固定因素变量，选择并送入 固定因子框。
• 本例为使用两种药物A和B治疗缺铁性贫血病人的数据，是 一个2x2析因实验设计的例题，主要说明均值对比的选项与 结果。数据编号为data09-04。
统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)
选入需要描述的 变量，可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N 血清总胆固醇 Valid N (listwise) Minimum Maximum 101 2.70 7.22 101 Mean Std. Deviation 4.6995 .86162
5.1.1 对话框界面及 各部分选项说明 【Display frequency tables复选框】确定是 否在结果中输出频数 表。 【Statistics钮】单击 后弹出Statistics对话 框，用于定义需要计 算的其他描述统计量。
集中趋势指标
百分位数指标
计算百分数时选此项
离散趋势指标 分布指标
1
.002
.000
Hale Waihona Puke .006.002b
.000
.005
639 61.974 d 65.957 55.621 9.398
e
40 40
.014 .006
.016b .009b .011b .003
b
.008 .003 .004 .000
.025 .016 .018 .006 .001
b
1
.002
.000
.002
descriptive statistics菜单主要内容
(1)频数分布表分析(Frequencies)：其特色就是产生 频数表，对分类数据和定量资料都适用。 (2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述，适 用于服从正态分布的定量资料。 (3) Explore 过程：用于对数据分布状况不清楚时的 探索性分析，它会杂七杂八给出一大堆可能用到的 统计指标和统计图，让研究者参考。 (4)Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计 描述和一般的统计检验我们常用的X2 检验也在其中 完成 (5)Ratio过程；用于对两个连续性变量计算相对比指 标，它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指 标。
如何使用SPSS进行多元统计分析
如何使用SPSS进行多元统计分析第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大且广泛使用的统计分析软件。
它能够处理大量数据，进行各种统计分析和数据挖掘，是研究人员和数据分析师常用的工具。
第二章：设置数据在进行多元统计分析之前，首先需要设置数据。
SPSS支持导入外部数据文件，如Excel、CSV等格式。
用户可以在SPSS中创建新的数据集并录入数据，也可以导入已有数据集。
在设置数据时，需要注意数据的变量类型、缺失值处理以及数据的清洗与转换。
第三章：描述统计分析描述统计分析是理解数据的第一步。
SPSS提供了丰富的描述统计方法，包括平均数、标准差、最小值、最大值、频数分布等。
用户可以通过简单的命令或者界面操作来生成各种描述统计结果，并进一步进行数据的可视化展示。
第四章：相关性分析相关性分析是多元统计分析的常用方法之一。
SPSS提供了丰富的相关性分析工具，如Pearson相关系数、Spearman等。
用户可以通过相关分析来检测不同变量之间的关系，并进一步探索变量之间的线性或非线性关系。
第五章：线性回归分析线性回归分析是一种预测性分析方法，在多元统计分析中应用广泛。
SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
用户可以通过线性回归分析来建立模型，预测因变量与自变量之间的关系，并进行参数估计和显著性检验。
第六章：因子分析因子分析是一种常用的降维技术，用于发现隐藏在数据中的潜在变量。
SPSS提供了主成分分析、最大似然因子分析等方法。
用户可以通过因子分析来降低变量的维度，提取数据中的主要信息。
第七章：聚类分析聚类分析是一种用于将数据样本划分成相似组的方法。
SPSS支持多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
用户可以通过聚类分析来识别数据中的固有模式和群体。
第八章：判别分析判别分析是一种用于将样本分类的方法，常用于研究预测变量对分类变量的影响。
心理统计SPSS-第五章 因素型实验设计及方差分析过程剖析
1 2
A1
8 12
A2
16 11
A3
21 16
3
4 5
11
7 13
15
10 12
18
19 22
6
9
14
18
练习
One Way方差分析程序的适用条件： 1.三个以上相等独立被试组在不同条件下接受观测得 到三组以上的独立数据组； 2.来自三个以上不同总体的独立被试组在相同条件下 接受同样的观测，得到三组以上的独立数据组； 3.一般要求因变量必须是连续测量的数据或近似于连
究会得到多组数据，而这些数据必然存在变异。被试差异、测量误 差、其他额外变量的变化等。因素型实验的目的就是考察自变量或准自
变量变化是否引起了因变量数据足够大的改变，以至于可以认为其不同
水平间因变量的差异性并非误差因素造成，而且这种评估是与误差因素 引起数据的变化量相比较而完成的。数据变异可以通过离差平方和或方 差来反映，所以关于数据变异的分析叫方差分析。
续变化的数据；
4.数据总体为正态分布、各数据样本方差齐性。
二、多因素完全随机实验设计方差分析（GLM 方差分析）
当研究的自变量或准自变量不只一个，每个自变量的水平在两个 以上时，就会结合出四个以上的实验处理。将选取来的被试分成四个 独立组，每个组被试只接受一种条件下的实验观察，则构成多因素完 全随机实验设计。其数据分析则要使用SPSS程序中的“General Linear Model-Univariate”模块。 如果进行简单效应检验，可执行类似于下的句法命令： MANOVA SCORE by A(1,2) B(1,2) /design（此句要求先输出完整的方差分析表） /design=A within B(1) A within B(2) B within A(1) B within A(2). （ANOVA命令中不能做简单效应检验）
第五章 spss的参数检验
第五章spss的参数检验1.某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果参加英语六级考试，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80,81,72,60,78,65,56,79,77,87,76。
请问：该经理的宣称是否可信？首先建立spss数据文件：然后进行单样本t检验：结果输出：结果分析：结果：该经理的宣称可信，他的雇员参加英语六级考试一般平均得分为75分。
分析：由样本统计可知，11个雇员平均得分为73.73，标准差为9.551，均值标准误为2.880；再看样本检验，t统计量的观测值为-0.442，自由度为10，t统计量的双侧概率P-值是0.668，样本均值与原假设检验值的差为-1.273，总体均值与原假设值差的95%的置信区间为（-7.69,5.14），由此计算出总体均值的95%的置信区间为（67.31,80.14）。
根据题意，该问题应采用双侧检验，因此比较α和ρ。
如果α取0.05，由于ρ大于α，因此不能拒绝原假设，认为该公司雇员参加英语六级考试一般平均得分为75分。
95%的置信区间告诉我们有95%的把握认为该公司雇员参加英语六级考试一般平均得分为67.31~80.14分之间，75分包含在置信区间内，也证实了上述推断。
2.在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：24 17 26 29 386 28 44 39 830 17 26 32 4010 20 27 43 3315 30 28 35 2647 25 17 26 4516 36 29 37 15（1)请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
首先建立spss数据文件：然后进行描述统计：结果输出：结果分析：从结果输出可知，35名大学生平均每周上网27.54小时，标准差为10.7小时。
平均每周上网小时呈左偏平峰分布，因此均值作为集中趋势的代表存在低估，且平均每周上网小时的整体离散趋势较弱。
第五章.spss之统计图的绘制(张文彤)
第五章:SPSS统计绘图功能详解（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：5.1 常用统计图5.1.1 操作界面介绍（条图）5。
1.1。
1 条图的通用界面5。
1。
1。
2 复式条图与分段条图的界面5。
1.2 其他常用统计图5.1.2。
1 散点图5。
1.2。
2 线图5。
1.2。
3 饼图5。
1.2.4 面积图5。
1。
2。
5 直方图5。
1。
2.6 其他5。
1。
3 常用统计图编辑方法详解5。
2 交互式统计图5.3 统计地图在常用的统计软件中，SAS绘制的统计图不太美观；而SPSS绘制的统计图较为美观，可以满足大多数情况下的要求;STATA绘制的统计图形最为精美，但由于它采用命令行方式操作，美观的图形需要添加大量选项,普通人不易掌握；而S-PLUS、MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强，但由于自身的定位问题,并不为大多数人所熟悉。
因此，在各种统计软件中，以SPSS制作的统计图应用最为广泛。
EXECL的统计绘图功能非常的强，我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗？这个问题我的看法是:EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能，使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图，但是，EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限，象误差条图、自回归图等它就无能为力,即是它支持的线图、条图等，如果过于复杂，如叠式条图、累计条图等也无法作出，而这些图在统计中是经常会碰到的，此时就只有采用统计软件来绘制，SPSS就是其中的佼佼者.§5.1常用统计图在SPSS 10。
0版中,除了生存分析所用的生存曲线图被整合到ANALYZE菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。
该菜单具体分为以下几部分：•Gallery:相当于一个自学向导,将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解.•Interactive:交互式统计图，这是SPSS 9。
0版新增的内容。
•Map:统计地图，这是SPSS 10.0版新增的内容.市面上所能见到的SPSS 10。
第五章SPSS单变量描述统计分析(副)
分位数是变量在不同分位点上的取值。分位点在0－ 100之间。一般使用较多的是四分位点（Quartiles） ，即将所有数据按升序排序后平均等分成四份，各分位点 依次是25％，50％，75％。于是四分位数便分别是25 ％，50％，75％点所对应的变量值。此外，还有八分位 数、十六分位数等。
1 x n
n
i 1
xi
（2）中位数（Median）：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。 （3）众数（Mode）：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。
（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）： 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量 。其计算公式为：
常见的刻画离散程度的描述统计量如下： （1）全距（Range）：也称极差，是数据的最 大值（Maximum）与最小值（Minimum ）之间的绝对离差。 （2）方差（Variance）：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。其计算公式为：
1 2 (xi x) n i1
• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作
（1）选择菜单Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives,出现如下窗口：
（2）将需计算的数值型变量选择到Variable(s)框中。 （3）单击Option按钮指定计算哪些基本描述统计量，出现 如下窗口：
基本统计量 分布
1n 3 3 S k e w n e s s ( x x ) / i ni 1
SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第五章
（3）终端节点
①图形节点：提供了多种的图形功能，通过图形展示的方式进行 数据探索或者对模型效果评估； ②建模节点：提供各种数据挖掘模型，当该节点运行后会生成 “模型节点”，而该节点就属于中间节点。 ③输出节点：提供数据表，交叉表，报告等，可以帮助我借助统 计分析来进行适当的数据探索以及结果评估； ④导出节点：把数据结果导出到各种格式的文件进行保存，导出 为excel文件； ⑤Statistics节点：调用statistics的功能。
5.3.3建立模型、模型检验与模型应 用案例
商业目的：客户是否对直邮响应 数据挖掘的目标：预测客户对直邮的态度 想法：决策树，通过训练数据构建决策树，可以
高效的对未知的数据进行分类。
使用分区数据：如果定义了 分区字段，则此选项可确保 仅训练分区的数据用于构建 模型。
为每个分割构建模型：给指 定为分割字段的输入字段的 每个可能值构建一个单独模 型。
Hale Waihona Puke 3.数据挖掘项目管理区数据挖掘会是一个持续性的项目过程，尤其是在商 业数据挖掘当中。可以看到，这里面的阶段设置就是按照 CRISP-DM方法论进行划分的，通过这个项目管理区，我 们就可以很方便把相应的内容（无论是str文件，结果，模 型乃至于word文档都可以归纳进来）对号入座，在每次开 展或者继续项目的时候就可以很容易进行查看操作，非常 方便分析人员进行管理。
5.4.4数据理解
收集原始数据、探索数据特征、检验数据质量(完整 性、正确性)和缺失值的填补等
初步观察病人情 况和身体特征是 否与所选药物关 系明显
5.4.5数据准备
5.4.6模型建立和评估
1.建立最简单的模型并进行初步分析和尝试
字段要求。必 须至少有一个 目标字段和一 个输入字段。
实验二SPSS的单变量描述统计
实验二 SPSS 的单变量描述统计一. 实验目的1通过对单变量进行频数分析， 获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量，了解变量的取值分布情况。
2•通过单变量的描述统计分析，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。
二. 实验内容：1对问卷中某个定类或定序变量进行频数分布分析，并对输出结果进行分析； 2、对问卷中某个定距及以上层次的变量进行描述统计，并对输出结果进行分析。
三. 实验步骤分听（① 图晤盟用收序陥加内執W 窗口㈣ 稲助123频率（巳…2.1对变量进行描述统计分析藏T ）RFM 井A 慌皴日画出宰迫 園P-P 图.. 囱Q-Q 圉…01011110100199999 9999992 2 99999 999999 21 99999 999399nnnninn Qrtfinnn4 0D01011.2选定性别频率分析2.2选取年龄变量进行描述统计分析2.3在年龄描述选项中选择均值统计E |旳值I：斶］口合录严觀 ------------------------ 1冋赫麼粗［Q冋小谊I |亦建回咗大dffl口范围口均恒的标除贵（自「分布口醴出口侗應显示顺序-去豊列趣巨）■字理恥序〔a疲均也的升停f1h¥CUJ技旳也的降序卅序£d四、实验结果分析与总结1对性别变量进行频率分析的结果颌计量通过对性别变量进行频数分析，可以了解年龄变量的取值分布情况。
在表中我们可以看到选取的12名男女都是有效的统计量，而且男女频率比例更占一半，两边的比例一样多。
2、对年龄变量进行描述统计分析结果对年龄变量的描述统计分析中我们可以查看年龄变量的极大值、极小值、均值与标准差的大小，有利于我们对数据进行比较分析。
通过年龄变量的描述统计分析，我们可以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。
单变量统计分析的SPSS应用
这种方法分析数据更方便，是多选题编码的通 用方法。
其优点是各选项之间相互独立，编码简单清楚， 形成的数据文件格式统一，方便检查。 但是这种编码方式会明显增加录入工作量， 无论被访者选择了几个答案，录入人员都要对每 个子变量进行数据录入，一定程度上增加了出现 录入错误的风险。
（二）离散趋势
定类变量：异众比率 非众数的频数占总频数的比例。如，若异众比 率的值是66.7%，表示66.7的取值是众数不能代表 的，即众数的代表性差。 定序变量：四分位差 数值越大，说明中间数据越分散，由于中位数 代表数据的中间位置，因此四分位差在一定程度 上说明了中位数的代表性。 定距变量：全距、标准差与方差
（二）多重响应分析
–分析——多重响应分析——定义变量集 • 二类法（如0=未选中,1=选中） • 如1991数据文件中的22-30健康问题
• 再点击 多重 响应分析-频率
百分比：应答次数占 总次数的百分比 如559次/805次=69.4%
个案百分比：应答次数占总人数的百分比
选择“需前往医院就诊”的有559人次， 占总回答次数的805次的69.4%；
①若T值大于双尾检 验值，则拒绝原假设
②或者根据spss计算 出的sig.水平,与常使 用的显著性水平进行， 进而决定拒绝或假设 原假设.（这个最简单 方便）
H0=12.88，H1≠12.88 t=167.780>a=0.05时的双尾检验值，所以拒绝原假设H0=12.88 或sig=0.000<a值0.05，拒绝原假设。
数据文件中，试以95%的置信度估计该 样本来自总体中职业为“服务”的个体的 比例的置信区间。 1.先将多项问题转化成0—1分布，非服务职 业的个体为0，服务职业的个体为1. 单击“转化——重新编码为不同变量” 2.单击“分析——探索”
spss--描述性统计分析教程课件
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主要内容
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
spss--描述性统计分析教程
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4.4 探索性分析
1．探索性分析目的和主要功能
与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更加强大，它 是对数据的探索和考察，可以对变量进行更为深入详尽的统 计分析。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研 究的问题的统计方法， SPSS提供的探索性分析是解决此类 问题的有效办法。
3．描述总体分布形态的统计量
偏度（Skewness）
峰度（Kurtosis）
spss--描述性统计分析教程
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主要内容
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
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4.2 频数分析
3．实例分析
➢结果分析
分别利用Kolmogorov-Smimov检验和Shapiro-Wilk检验两种方法来 确定变量是否服从正态分布。其中，Statistic表示检验统计量的值， df代表自由度，Sig.表示显著性水平。一般来说，Sig.>0.05则代表接 受零假设，即接受变量服从正态分布的假设。本例中，两个变量的
3．实例分析 ➢第1步 数据组织； 根据表4.1生成SPSS数据文件，建2个变量：“收入”、“教育”， 数 据文件的格式同表4.1类似。 ➢第2步 打开主对话框； 选择Analyze→ Descriptive Statistics → Frequencies，打开同图4-1 一样的频数分析主对话框。