描述性分析
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三峡大学
经济与管理学院
第三讲 描述性分析
实验目的 摘要性分析的诸个过程，完成许多统计学 指标，对于计量资料，可完成均数、标准差、 标准误等指标的计算；对于计数和一些等级资 料，可完成构成比率等指标的计算。
2016/8/5
例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 打开【分析】选择【频率】
三 峡 大 学 Frequencies过程（频数分析） 第一节 经济与管理学院
Statistics 对话框
进行相关 系数的检 验，有两 项结果显 示： Pearson 相关系数 和 Spearma n相关系 数 适用于定序变量： Gamma系数反映两个有序变量间 的对称相关性。 是Gamma检验的非对称推广。 对有序变量和秩变量相关性的非参 数检验。 与Kendall’s tau-c相似
地板 材料 地板
其他 合计
地区
1 69 78 147 2 126 99 225 3 16 27 43
合计
211 204 415
这些数据是否提供证据说明该城市不同地区居民 对地板喜好比例不同？
2016/8/5
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经济与管理学院
2016/8/5
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经济与管理学院
商品 地板 其他 合计
商品* 地区 交叉制表 1 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 69 46.9% 78 53.1% 147 100.0% 地区 2 126 56.0% 99 44.0% 225 100.0% 3 16 37.2% 27 62.8% 43 100.0% 合计 211 50.8% 204 49.2% 415 100.0%
2016/8/5
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第二步:【多重响应】—【定义变量集】
2016/8/5
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第三步：【多重响应】—【定义变量集】—【频率】
$a1 频率 响应 N 获取新闻 报纸 主要渠道a 电视 杂志 广播 互联网 朋友/家人/同事 总计 a. 组 802 794 243 171 1031 145 3186 个案百分 百分比 比 25.2% 72.3% 24.9% 7.6% 5.4% 32.4% 4.6% 100.0% 71.5% 21.9% 15.4% 92.9% 13.1% 287.0%
三峡大学
经济与管理学院
系统以ZCJ为变量名将原始数据转换成标准z 分值，存放在原数据库中,亦即变量的标准化过 程。
2016/8/5
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第三节 Explore过程（探索分析）
调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描 述性统计分析，故称之为探索性统计。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有 关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细 致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分 析的方案。
32 16.3% 240 21.9%
100.0%
196 100.0% 1096 100.0%
合计
输出结果： 男性网民与女性网民对周末读物的需求并不相同。
2016/8/5
卡方检验 经济与管理学院 值 df
三峡大学
对称度量
渐进 Sig. (双侧)
Pearson 卡方
7.251a 7.337 .538 1096
2 2 1
.027 .026 .463
似然比
线性和线性组合 有效案例中的 N
φ 按标量 Cramer 标定 的V
有效案例中的 N
近似 值 值 Sig. .081 .027 .081 1096 .027
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小 期望计数为 42.92。
卡方检验结果：零假设为比例 相同，显著性水平（sig)小于 0.05，意味着零假设不成立， 因此不同性别的网民对周末读 物的选择性有显著差异。
卡方检验
Pearson 卡方 似然比 有效案例中的 415 N a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计 数为 21.14。 值 6.489a 6.527 df 渐进 Sig. (双侧) 2 .039 2 .038
对称度量 按标量标 φ 定 Cramer 的 V 有效案例中的 N 近似值 Sig. 值 .125 .039 .125 415 .039
2016/8/5
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第二节 Descriptives过程（描述性分析）
调用此过程可对变量进行描述性统计分析， 计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始 数据转换成标准Z分值并存入数据库，所谓Z分值 是指某原始数值比其均值高或低多少个标准差单 位，高的为正值，低的为负值，相等的为零。
经济与管理学院
结论：不同地区对地板喜欢程度有显著差异性
2016/8/5
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练习：某市商业系统为提高商业企业的服务质量，对 本市的四个大商场进行调查，征求顾客意见，共收回 有效问卷443分，每张问卷对某一商场按照优、中、 差进行服务质量评价，试分析四个商场的服务质量评 价是否一样？ 商场 合计 A B C D 优 中 差 合计
.580 1.121 2.336
.580 1.121
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第四节 交互分析（crosstabs)
• 基本功能：适用于两个或两个以上变量交叉分类 形成列联表，对变量的关联性进行分析。数量变 量和类别变量都可以进行。 • 常用于检验两类假设，即变量间的独立性假设与 比例一致性假设。 • 独立性假设检验同意群样本在两个变量上的反应， 以判断在总体范围内两变量之间的关系。 • 比例一致性假设检验，首先从两个总体范围内抽 取两个样本（同一总体抽取2个样本），然后根据 两个样本反应推论两个总体是否相同。
如：1班分数的均值和标准差分别为78.53和 9.43，而2班的均值和标准差分别为70.19和7.00。 试问1班的90分是不是比2班的82分成绩更好？ (Z1=1.22, Z2=1.69)
2016/8/5
x x z s
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例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 1．打开【分析】—【描述统计】—【描述】
2016/8/5
81 38 25 144
46 33 7 86
49 39 20 108
67 26 12 105
243 136 64 443
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多重反应下的交互分析
对每一项目对应多个反应（如多项选择）的数据进行频 次分析。 菜单：【分析】—【多重响应】—【定义变量集】—【交叉】
2016/8/5
2016/8/5
三峡大学
经济与管理学院
菜单位置：【分析】—【描述统计】—【交叉】
例：在网民媒体习惯调查中，有一个问题“您认为哪一种读 物更适合在周末阅读？”有三个选项：日报的周末版、杂志、 周报。研究者想知道不同性别网民的选择是否一致？
2016/8/5
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进行行和列变量相互独立的假 设检验，有多种检验法。
2016/8/5
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经济与管理学院
若要做等距分组进行频数描述如何操作？ 如分成：60以下 60—70 70—80 80—90 90以上
2016/8/5
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练习：
某百货公司连续40天的商品销售额如下 （单位：万元）
41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35
用来描述相关性 当用自变量预测因变量时，此 系数反映这种预测降低错误的比 率。(1表示自变量可以完全预测 因变量，0表示完全不能） 表示用一个变量来预测其他变 量时降低错误的比率
适用于定序变量： 用于检验相关性（“1”高度相关，“0”无相 关） 进行一个二值因素变量和一个二值响应变量的独 立性检验。 用于检验两个评估方法对同一对象的评估是否具 有一致系。 检验某事件发生和某因子之间的关系（“1”完 2016/8/50”一致性与偶然预期相同，至少大于 全一致，“ 0.7）
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你认为下列哪一种读物更适合在 周末阅读？
性别 男 计数 性别 中的 % 女 计数 性别 中的 % 计数 性别 中的 %
日报的周末版 379
杂志 313
周报 208
合计 900
42.1%
78 39.8% 457 41.7%
34.8%
86 43.9% 399 36.4%
23.1%
2016/8/5
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2016/8/5
度量变量 选择直方 图
名义和序 号变量一 般选择条 形图或饼 图
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Bootstrap法又称为自助法，是以现 有样本为基础的模拟抽样判断法， 可用于研究某统计量的分布特征， 特别适用于那些难以用常规方法处 理的参数区间估计，假设检验等问 题。其提出是基于参数估计准确性 考察的目的，目前已发展到几乎统 计学所有领域。提供了一条确保所 建模型的稳定性和可靠性的有效途 径，它通过对原始样本进行有放回 的重置抽样，进而估计某个估计量 的抽样分布。
（1）根据以上的数据进行适当的分组，编制频数 分布表，并绘制频数分布的直方图； （2）计算适当的统计指标对该百货公司这40天的 销售情况进行描述说明。
2016/8/5
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多重反应下的频次分析
基本功能：对每一项目对应多个反应（如多项 选择）的数据进行频次分析。 菜单位置：【分析】—【多重响应】—【定义变 量集】—【频率】 例：你主要的新闻渠道包括哪些？（可多选） 1报纸 2 电视 3杂志 4 广播 5互联网 6 朋友/家人 步骤：第一步：录入，把每个选项视为一个变量，变 量的数目与选项的数目相等。最好把每个多选项统 一编码，以便于分析数据。
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2016/8/5
2016/8/5
卡方检验结果存在显著差异， 有必要对每对假设分别进行 检验。Φ和v值是衡量两个 变量关系强度的常用指标。 一般适用于2*2、2*3、3*2 交互列表，值在（-1，1） 之间，越小关系强度越低， 其中0.1表示低，0.30表示 一般，0.5表示高。
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例：某公司调研关于不同地区对地板的喜好数据：
2016/8/5
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打开【分析】—【描述统计】—【探索】 例：男女各15名学生的考试成绩，试分析成绩与性 别是否有关系。 见SPSS练习21
2016ห้องสมุดไป่ตู้8/5
描述 SEX 三 峡 大 学 统计量 成绩 男 均值 71.80 经济与管理学院 均值的 95% 置信区间 下65.04 限 上78.56 限 5% 修整均值 72.11 中值 71.00 方差 148.88 6 标准差 12.202 极小值 51 极大值 87 范围 36 四分位距 20 偏度 -.196 峰度 -1.244 女 均值 78.00 均值的 95% 置信区间 下72.99 限 上83.01 限 5% 修整均值 78.00 中值 77.00 方差 81.857 标准差 9.047 极小值 64 极大值 92 范围 28 四分位距 17 2016/8/5 偏度 .310 峰度 -1.082 标准误 3.151
描述统计量
标准 N 全距 极小值 极大值 和 均值 方差 偏度 峰度 差 统计 统计 标准 统计 统计 统计 统计 量 统计量 统计量 统计量 统计量 量 误 量 量 量 标准误 量 标准误 成绩 30 41 51 92 2.E3 74.90 2.01 11.01 121.3 .427 -.599 .833 1 5 34 .283 有效的 N 30 （列表状 2016/8/5 态）
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第三讲 描述性分析
实验目的 摘要性分析的诸个过程，完成许多统计学 指标，对于计量资料，可完成均数、标准差、 标准误等指标的计算；对于计数和一些等级资 料，可完成构成比率等指标的计算。
2016/8/5
例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 打开【分析】选择【频率】
三 峡 大 学 Frequencies过程（频数分析） 第一节 经济与管理学院
Statistics 对话框
进行相关 系数的检 验，有两 项结果显 示： Pearson 相关系数 和 Spearma n相关系 数 适用于定序变量： Gamma系数反映两个有序变量间 的对称相关性。 是Gamma检验的非对称推广。 对有序变量和秩变量相关性的非参 数检验。 与Kendall’s tau-c相似
地板 材料 地板
其他 合计
地区
1 69 78 147 2 126 99 225 3 16 27 43
合计
211 204 415
这些数据是否提供证据说明该城市不同地区居民 对地板喜好比例不同？
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商品 地板 其他 合计
商品* 地区 交叉制表 1 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 计数 地区 中的 % 69 46.9% 78 53.1% 147 100.0% 地区 2 126 56.0% 99 44.0% 225 100.0% 3 16 37.2% 27 62.8% 43 100.0% 合计 211 50.8% 204 49.2% 415 100.0%
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第二步:【多重响应】—【定义变量集】
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第三步：【多重响应】—【定义变量集】—【频率】
$a1 频率 响应 N 获取新闻 报纸 主要渠道a 电视 杂志 广播 互联网 朋友/家人/同事 总计 a. 组 802 794 243 171 1031 145 3186 个案百分 百分比 比 25.2% 72.3% 24.9% 7.6% 5.4% 32.4% 4.6% 100.0% 71.5% 21.9% 15.4% 92.9% 13.1% 287.0%
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系统以ZCJ为变量名将原始数据转换成标准z 分值，存放在原数据库中,亦即变量的标准化过 程。
2016/8/5
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第三节 Explore过程（探索分析）
调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描 述性统计分析，故称之为探索性统计。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有 关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细 致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分 析的方案。
32 16.3% 240 21.9%
100.0%
196 100.0% 1096 100.0%
合计
输出结果： 男性网民与女性网民对周末读物的需求并不相同。
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卡方检验 经济与管理学院 值 df
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对称度量
渐进 Sig. (双侧)
Pearson 卡方
7.251a 7.337 .538 1096
2 2 1
.027 .026 .463
似然比
线性和线性组合 有效案例中的 N
φ 按标量 Cramer 标定 的V
有效案例中的 N
近似 值 值 Sig. .081 .027 .081 1096 .027
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小 期望计数为 42.92。
卡方检验结果：零假设为比例 相同，显著性水平（sig)小于 0.05，意味着零假设不成立， 因此不同性别的网民对周末读 物的选择性有显著差异。
卡方检验
Pearson 卡方 似然比 有效案例中的 415 N a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计 数为 21.14。 值 6.489a 6.527 df 渐进 Sig. (双侧) 2 .039 2 .038
对称度量 按标量标 φ 定 Cramer 的 V 有效案例中的 N 近似值 Sig. 值 .125 .039 .125 415 .039
2016/8/5
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第二节 Descriptives过程（描述性分析）
调用此过程可对变量进行描述性统计分析， 计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始 数据转换成标准Z分值并存入数据库，所谓Z分值 是指某原始数值比其均值高或低多少个标准差单 位，高的为正值，低的为负值，相等的为零。
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结论：不同地区对地板喜欢程度有显著差异性
2016/8/5
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练习：某市商业系统为提高商业企业的服务质量，对 本市的四个大商场进行调查，征求顾客意见，共收回 有效问卷443分，每张问卷对某一商场按照优、中、 差进行服务质量评价，试分析四个商场的服务质量评 价是否一样？ 商场 合计 A B C D 优 中 差 合计
.580 1.121 2.336
.580 1.121
三峡大学
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第四节 交互分析（crosstabs)
• 基本功能：适用于两个或两个以上变量交叉分类 形成列联表，对变量的关联性进行分析。数量变 量和类别变量都可以进行。 • 常用于检验两类假设，即变量间的独立性假设与 比例一致性假设。 • 独立性假设检验同意群样本在两个变量上的反应， 以判断在总体范围内两变量之间的关系。 • 比例一致性假设检验，首先从两个总体范围内抽 取两个样本（同一总体抽取2个样本），然后根据 两个样本反应推论两个总体是否相同。
如：1班分数的均值和标准差分别为78.53和 9.43，而2班的均值和标准差分别为70.19和7.00。 试问1班的90分是不是比2班的82分成绩更好？ (Z1=1.22, Z2=1.69)
2016/8/5
x x z s
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例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 1．打开【分析】—【描述统计】—【描述】
2016/8/5
81 38 25 144
46 33 7 86
49 39 20 108
67 26 12 105
243 136 64 443
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多重反应下的交互分析
对每一项目对应多个反应（如多项选择）的数据进行频 次分析。 菜单：【分析】—【多重响应】—【定义变量集】—【交叉】
2016/8/5
2016/8/5
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菜单位置：【分析】—【描述统计】—【交叉】
例：在网民媒体习惯调查中，有一个问题“您认为哪一种读 物更适合在周末阅读？”有三个选项：日报的周末版、杂志、 周报。研究者想知道不同性别网民的选择是否一致？
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进行行和列变量相互独立的假 设检验，有多种检验法。
2016/8/5
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若要做等距分组进行频数描述如何操作？ 如分成：60以下 60—70 70—80 80—90 90以上
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练习：
某百货公司连续40天的商品销售额如下 （单位：万元）
41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35
用来描述相关性 当用自变量预测因变量时，此 系数反映这种预测降低错误的比 率。(1表示自变量可以完全预测 因变量，0表示完全不能） 表示用一个变量来预测其他变 量时降低错误的比率
适用于定序变量： 用于检验相关性（“1”高度相关，“0”无相 关） 进行一个二值因素变量和一个二值响应变量的独 立性检验。 用于检验两个评估方法对同一对象的评估是否具 有一致系。 检验某事件发生和某因子之间的关系（“1”完 2016/8/50”一致性与偶然预期相同，至少大于 全一致，“ 0.7）
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你认为下列哪一种读物更适合在 周末阅读？
性别 男 计数 性别 中的 % 女 计数 性别 中的 % 计数 性别 中的 %
日报的周末版 379
杂志 313
周报 208
合计 900
42.1%
78 39.8% 457 41.7%
34.8%
86 43.9% 399 36.4%
23.1%
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度量变量 选择直方 图
名义和序 号变量一 般选择条 形图或饼 图
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Bootstrap法又称为自助法，是以现 有样本为基础的模拟抽样判断法， 可用于研究某统计量的分布特征， 特别适用于那些难以用常规方法处 理的参数区间估计，假设检验等问 题。其提出是基于参数估计准确性 考察的目的，目前已发展到几乎统 计学所有领域。提供了一条确保所 建模型的稳定性和可靠性的有效途 径，它通过对原始样本进行有放回 的重置抽样，进而估计某个估计量 的抽样分布。
（1）根据以上的数据进行适当的分组，编制频数 分布表，并绘制频数分布的直方图； （2）计算适当的统计指标对该百货公司这40天的 销售情况进行描述说明。
2016/8/5
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多重反应下的频次分析
基本功能：对每一项目对应多个反应（如多项 选择）的数据进行频次分析。 菜单位置：【分析】—【多重响应】—【定义变 量集】—【频率】 例：你主要的新闻渠道包括哪些？（可多选） 1报纸 2 电视 3杂志 4 广播 5互联网 6 朋友/家人 步骤：第一步：录入，把每个选项视为一个变量，变 量的数目与选项的数目相等。最好把每个多选项统 一编码，以便于分析数据。
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卡方检验结果存在显著差异， 有必要对每对假设分别进行 检验。Φ和v值是衡量两个 变量关系强度的常用指标。 一般适用于2*2、2*3、3*2 交互列表，值在（-1，1） 之间，越小关系强度越低， 其中0.1表示低，0.30表示 一般，0.5表示高。
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例：某公司调研关于不同地区对地板的喜好数据：
2016/8/5
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打开【分析】—【描述统计】—【探索】 例：男女各15名学生的考试成绩，试分析成绩与性 别是否有关系。 见SPSS练习21
2016ห้องสมุดไป่ตู้8/5
描述 SEX 三 峡 大 学 统计量 成绩 男 均值 71.80 经济与管理学院 均值的 95% 置信区间 下65.04 限 上78.56 限 5% 修整均值 72.11 中值 71.00 方差 148.88 6 标准差 12.202 极小值 51 极大值 87 范围 36 四分位距 20 偏度 -.196 峰度 -1.244 女 均值 78.00 均值的 95% 置信区间 下72.99 限 上83.01 限 5% 修整均值 78.00 中值 77.00 方差 81.857 标准差 9.047 极小值 64 极大值 92 范围 28 四分位距 17 2016/8/5 偏度 .310 峰度 -1.082 标准误 3.151
描述统计量
标准 N 全距 极小值 极大值 和 均值 方差 偏度 峰度 差 统计 统计 标准 统计 统计 统计 统计 量 统计量 统计量 统计量 统计量 量 误 量 量 量 标准误 量 标准误 成绩 30 41 51 92 2.E3 74.90 2.01 11.01 121.3 .427 -.599 .833 1 5 34 .283 有效的 N 30 （列表状 2016/8/5 态）