spss基本统计分析
第4章-SPSS基本统计分析
2016/12/25
21
基本描述统计量
描述离散程度的统计量
离散程度：指一组数据远离“中心值”的程度。 即考查所有数据相对于“中心值”分布的疏密程度。 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，则说明“中心值”对数据的 代表性就好； 如果数据比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则 “中心值”说明数据特 征是不具有代表性的。
案例
利用“大学生职业生涯规划数据”进行 以下分析：
1. 计算专业和职业认知得分的基本描述统计
量，并比较男女生的得分差异； 2. 分析是否存在专业和职业认知得分的异常 值。
应用举例
基本描述统计
以“居民储蓄调查数据”为例，对一次存(取)款金 额。有两个分析目标： 目标一：计算存(取)款金额的基本描述统计量，并对 城镇储户和农村储户进行比较 (数据拆分)
SK 0
左(负)偏态
x
M M
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 e 169o170 171 172 173 174 175
基本描述统计量
描述陡峭程度的统计量
– 峰度(kurtosis): 描述某变量取值分布形态陡缓程
龄
合 计
频数分析表
频数分析的任务： 编制频数分布表
用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图 如果有缺省值，那 – 各组的名称 形。使用于定序和定类变量的分析 么有效百分比能更 – 频数（Frequency） 加准确地反映取值 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图形。 – 百分比（Percent） 分布状况
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。
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
SPSS课件第三章 基本统计分析功能
吸烟史 病例
吸烟 647 不吸烟 2 合计 649
男性 对照 622 27 649
合计 1269
29 1298
病例 41 19 60
女性 对照 28 32 60
合计 69 51 120
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
一、Report（数据汇总报告菜单）
OLAP Cubes即时汇总过程 Cases Summary数据汇总 Report Summaries in Rows行汇 总报告
Report Summaries in Columns 列汇总报告
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
1、Frequencies（频数分布分析 ）
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，描述数据的分布特征；
利用频数分布表可以方便地对数据按组进行 归类整理，形成各变量的不同水平（分组） 的频数分布表和图形，以便对各变量的数据 的特征和观测量分布状况有一个概括的认识。
Quartiles（四分位数） Cut point for（将数据平分 为所设定的相等等分。2～ 100之间） Percentile(s)（用户自定义 百分位数）
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
Statistics
Central Tendency (中心趋势)
Mean（均值） Median（中位数） Mode（众数） Sum（总和）
reportolapcubes即时汇总过程casessummary数据汇总reportsummariesrows行汇总报告reportsummariescolumns列汇总报告descrptivestatistics描述性统计分析frequencies频数分析descrptive描述统计量分析explore探索分析crosstabs多维频数分布ratio比率统计分析frequencies利用频数分布表可以方便地对数据按组进行归类整理形成各变量的不同水平分组的频数分布表和图形以便对各变量的数据的特征和观测量分布状况有一个概括的认识
第4章 SPSS基本统计分析
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
SPSS数据的基本统计分析
SPSS数据的基本统计分析SPSS（统计软件包用于社会科学）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了一系列功能强大的工具，可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中，将介绍SPSS数据的基本统计分析方法，包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时，需要设置数据类型和变量属性，并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS，可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况，包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势：中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量，并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势：离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况：了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法，可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法，包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表，并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步，可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验：用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析：用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
第 章 SPSS 基本统计量的描述
存 (取 )款 金 额
直方图
二、计算基本描述统计量
目的：精确把握变量的总体分布状况。 基本操作： ✓ 描述统计－频率过程：统计 ✓ 描述统计－ 描述过程 ✓ 描述统计－ 探索过程 ✓ 均值比较－均值 过程（分组显示） 用途：计算变量的集中趋势、离散趋势、偏度、
峰度等指标，绘制统计图。
几个过程的基本描述统计量比较
农村户口
户口
城镇户口
饼图
Frequency
100
0 0.0
Std. Dev = 10945.57 Mean = 4738.1 10000.0 20000.0 30000.0 40000.0 50000.0 60000.0 70000.0 80000.0 90000.0N10=000208.02.00
McNemar：配对计数资料的卡方检验。零假设
为两变量的阳性率无差别源自2(bc 1)2
bc
Kappa一致性检验：系数取值－1～1。测量同 一观测对象在两变量（两变量服从二项分布） 上取值的一致性程度。其绝对值越接近1，说明 一致性程度越高。一般来说：
✓ 系数>=0.7,一致性程度较高；
✓ 0.4~0.7,一致性程度一般；
卡方检验操作：统计量选项
【单元格】：用于定义列联表单元格中需 要计算的指标：
计数：是否输出实际观察数和理论数；
百分比：是否输出行百分数、列百分数以及合 计百分数；
残差：选择残差的显示方式；
【格式】：用于选择行变量是升序还是降 序排列。
结果：城乡储户的收入水平没有明显差异。
Pearson卡方值的影响因素
C
2 2 n
A11A22A12A21
R1R2C1C2
2
第5章-SPSS基本统计分析
To tal 21
21 .0 10 0.0%
70 .0 % 70 .0 %
9 9.0 10 0.0% 30 .0 % 30 .0 %
30 30 .0 10 0.0% 10 0.0% 10 0.0%
2.描述离散程度的统计量
(1)标准差(standard deviation--Std Dev) (2)方差(variance) (3)极差(range):
最大值(minimum)-最小值(minimum) 极差很小表明所有数据几乎集中在一起 应用于相同样本容量的两组数据离散程度
比较
3.描述分布特征的统计量
2.Option 选项
四、分组计算描述统计量
1.菜单选项：Data－>Split File； 2.选择拆分变量到Groups Based on 框中； 3.选择输出方式：Compare groups
/Organize output by groups； 4.点选Sort the file by grouping
文 化 程度
专科
1
高中
1
5
0
1
3
7
4
1
0
0
2
0
3
1
5
初中
0 0 6 6 0 3 0 3
To tal 3 6
12 21
1 5 3 9
一、交叉分组下的频数分析
交叉列联表单元格中的数据项：
（1）观察频数(Observed Counts)
（2）期望频数(Expected Counts)
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）。
spss实验一基本统计方法
在SPSS 中进行实验一的基本统计方法包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计用于对实验数据的整体特征进行描述，而推论统计则用于对样本数据进行推断，从而得出总体的结论。
以下是在SPSS 中进行实验一时常用的基本统计方法：描述统计：1. 均值（Mean）：计算数据的平均值，反映数据的集中趋势。
2. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度。
3. 频数统计（Frequencies）：统计分类变量的频数分布。
4. 中位数（Median）：数据的中间值，不受极端值影响。
5. 最大最小值（Minimum, Maximum）：显示数据的最大值和最小值。
6. 百分位数（Percentiles）：显示数据的分位数，如四分位数等。
推论统计：1. 相关分析（Correlation）：分析两个连续变量之间的关系。
2. t检验（Independent Samples T-Test, Paired Samples T-Test）：比较两组样本均值是否存在显著差异。
3. 方差分析（ANOVA）：比较两个或多个组之间均值是否存在显著差异。
4. 卡方检验（Chi-Square Test）：用于比较分类变量之间的关联性。
5. 线性回归（Linear Regression）：分析自变量和因变量之间的线性关系。
6. 非参数检验（Mann-Whitney U Test, Kruskal-Wallis Test）：适用于非正态分布数据或秩次数据的假设检验。
以上是在SPSS 中常用的实验一基本统计方法，通过这些方法可以对实验数据进行全面的描述和分析，从而得出科学、客观的结论。
在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的统计方法，并正确解读结果。
SPSS基本统计分析
SPSS基本统计分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学研究、市场调研、医学研究等领域。
SPSS提供了各种统计分析方法和工具，既可以进行描述性统计分析，也可以进行推断性统计分析。
在SPSS中进行基本统计分析需要以下步骤：1. 导入数据：首先需要将数据导入SPSS软件中，可以选择从Excel等格式导入数据，也可以直接在SPSS中输入数据。
2.描述性统计：描述性统计是对数据的基本特征进行总结和分析，包括均值、中位数、最大值、最小值等。
可以使用频数统计、描述性统计和十分位数查看数据的分布情况。
3.数据清理：对数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。
可以使用“变量查看”功能查看数据是否有问题。
4. 正态性检验：正态性检验用于检验数据是否服从正态分布。
可以使用直方图、正态Q-Q图、Kolmogorov-Smirnov检验等方法进行判断。
5.相关性分析：相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关系强度和方向。
可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等进行分析。
6.单样本t检验：单样本t检验用于比较样本的均值和理论上预期的均值是否有显著差异。
可以使用单样本t检验来评估样本均值与已知值之间的差异。
7.独立样本t检验：独立样本t检验用于比较两组独立样本均值是否有显著差异。
可以根据比较对象的特征选择相应的统计方法。
8.配对样本t检验：配对样本t检验用于比较两个相关样本的均值是否有显著差异。
可以根据样本之间的关系选择相应的统计方法。
9.卡方检验：卡方检验是一种非参数检验方法，用于检验两个或多个变量之间的关联性。
可以通过逐步构建模型来检验多个变量之间的关联性。
10.方差分析：方差分析用于比较多个样本均值是否存在差异。
可以通过比较组间方差和组内方差来评估样本均值是否有显著差异。
在进行统计分析之前，需要了解数据的类型和分析目标，选择合适的统计方法。
SPSS基本统计分析资料
SPSS基本统计分析资料SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
SPSS具有计算统计指标、绘制图表、进行假设检验、建立回归模型等功能，能够帮助研究者对数据进行全面、客观的分析和解释。
本文将介绍SPSS的基本统计分析功能以及如何使用SPSS进行数据分析。
1.数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将原始数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。
导入数据后，可以通过数据清洗功能对数据进行预处理，如删除重复数据、填补缺失值、调整变量类型等。
2.描述统计分析描述统计分析是对数据进行基本概括和描述的方法。
SPSS提供了丰富的描述统计分析方法，如计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标；绘制频率分布表、直方图、饼图等图表；计算变量之间的相关系数，了解变量之间的关系等。
3.t检验与方差分析t检验和方差分析是常用的假设检验方法，用于比较两个或多个群体之间的平均差异。
SPSS提供了t检验和方差分析的功能，能够进行单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多因素方差分析等。
4.线性回归分析线性回归分析是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计方法。
SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析，并提供了回归系数、显著性检验、R方等评估指标，帮助研究者分析和解释变量之间的关系。
5.相关分析相关分析用于评估两个连续变量之间的相关性。
SPSS提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等相关性指标的计算，并可绘制散点图、回归直线图等图表，直观地展示变量之间的关系。
在使用SPSS进行数据分析时，需要注意以下几点：1.确定研究问题和目的，选择合适的统计方法和分析指标。
2.保证数据的质量和准确性，如检查数据的完整性、一致性以及异常值的存在。
第四章 SPSS的基本统计分析
• 第一种模式下的三种图形：用于某变量在各分类情况的比较
300 220 200
180
200
160
140
140
100
收入水平
1500元以上 3000~5000元
120
120
100
Count
80 60 中心城市 边远郊区
Count
100
1000~3000元 0 中心城市 边远郊区 1000元以下
2
n
A11 A22 A12 A21 R1 R2C1C2
A11 A12 C1 C2
– 当行列变量独立时：
有： 有：
0
– 当行列变量完全相关时：
– 越接近于1，相关性越强。越接近0，相关性越弱
A11 A22
1
•分析列联表中变量间的关系
• 行列变量相关性的其他测度指标
– 列联C系数(contingency coefficient）, 通常为[0,1),取值受到 行列数的影响（见EXCEL） – V系数 [0,1] – 值越大表示行列变量的相关性越大
4
Observed Cum Prob
2 Std. Dev = 15.18 Mean = 61.5 0 30.0 35.0 40.0 45.0 50.0 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 90.0 N = 60.00
MATH
交叉分组下的频数分析
• 目的
了解不同变量在不同水平下的数据分布情况
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
SPSS基本统计分析理论
异常值）、分组【recode into different variables】、频数分析功能
SPSS基本统计分析理论
交叉分组下的频数分布
• 目的与任务
涉及两个或以上变量的频数分析，需要 利用交叉分组下的频数分析，又称列联表 分析。 包含两项任务： ➢一是根据样本数据，编制交叉列联表 ➢二是对两两变量间是否存在一定的相关性 进行分析
• 四分位差反映了中间50%数据的离散程度， 其数值越小，说明中间的数据越集中；其 数值越大，说明中间的数据越分散。
• 四分位差不受极值的影响。此外，由于中 位数处于数据的中间位置，因此，四分位 差的大小在一定程度上也说明了中位数对 一组数据的代SP表SS基程本统计度分析。理论
输出百分位数：
输出四分位数，显示
.0%
% within 文化 程度
.0%
% of Total
SPSS基本统计分析理论
⑷按【format】，可以调整频数分布表中数
据的输出顺序，这里选择频数的降序 累计
【descend变ing coun频ts】。
百分
量
数
比
值
SPSS基本统计分析理论
此外，在SPSS输出窗口中用鼠标双击待编辑 的图形，会出出现【chart editor】图形编辑 窗口。例如在【elements】选择【show data lables】,可以在图中显示频数数据。
SPSS基本统计分析理论
计算基本描述统计量 ——对定距数据分布的精确认识
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。
常见的基本描述统计量有三大类：
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1、OLAP（在线分析处理过程）
按Analyze—Reports—OLAP Cubes顺序单击打开 如下对话框：
分层变 量框： 进入此 框变量 为数值 型或字
摘要变 量框： 进入此 框变量 为数值 型变量
符型变
量
可选择的统计量: Sum 总和 Number of Cases 观测量数目 Mean 均值 Standard Deviation 标准差 Percent of Total Sum 占总和的 百分比 Percent of Total N 占观察量总 数的百分比 Medina 中位数 Grouping Median 分组中位数 Std.Error of Mean 均值标准误 Minimum 最小值 Maximum 最大值 Range 范围 First 首值 Last 尾值 Variance 方差 Skewness 偏度 Std.Error of Skewness 偏度的 标准误 Kurtosis 峰度 Std.Error of Kurtosis 峰度的标 准误 Harmonic Mean 调和均数 Geometric Mean 几何均数
直方图和茎叶图是评估数据分布的常用图形, P-P 图和Q-Q图是直观表示数据分布是否正态。
P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论 分布累积概率绘制的散点图;Q-Q图是根据变量数据 分布的分位数与所指定分布分位数之间的曲线来进行 检验。
j Pareto帕雷托图和控制图
Pareto图是个按照降序排列的条图,带有累积百分 比曲线。其条形的长短表示各组绝对数的大小,线段 的上升表示累积百分比的增加情况,可直观找出主要 次要因素.
Statistics）
（一）报告分析（Report）
• 1、OLAP 在线分析处理过程 • 2 、Case Summaries 观测值摘要分析过程 • 3、摘要报告分析过程 • (1)Report Summaries in Rows
行形式摘要报告 • (2) Report Summaries in Column
第四章 基本统计分析
一、SPSS统计分析功能概述
1、SPSS数值 分析过程 2、SPSS图形 分析过程
1、SPSS数值分析过程
• Descriptive Statistics
• Compare means • General linear
model • Correlate • Regression
g 序列图和时间序列图
序列图用于表现一组或几组变量随另一序列 性变量变化的趋势，和时间序列图 。时间序列 图是指按时间顺序排列的随机变量的一组实测 值。自相关时间序列图和交叉相关时间序列图。
二、基本统计分析功能
基本统计分析功能包括： 1、报告分析（Report） 2、描述性统计分析（Descriptive
1. 统计图绘制的基本要求
▪ 标题简明扼要，列于图的下方。 ▪ 纵、横两轴应有刻度，注明单位。 ▪ 横轴由左至右、纵轴由下而上，数值由小到大；
图形长宽比例约5：4或6：5。
▪ 图中需用不同颜色或线条代表不同事物时，应有
图例说明。
2. 常用统计图及其绘制方法
a 长条图
它用等宽长条的长短或高低表示按某一研究 指 标 划分属性种类或等级的次数、频率或相应 汇总变量的分布,常用于两个或多个组之间某指 标大小的比较，该指标可以是连续变量、等级变 量、分类变量。如果只涉及一项指标 ， 则采用 单式条图；如果涉及两个或两个以上的指标，则 采用复式条图。
e 散点图
表现两个变量或多个变量之间有无相关关系的图。
其作法是：在横轴上标记组中值，纵轴上标记次数，
以各组组中值为横坐标，次数为0.90 纵坐标描点，用线段
0.80
依次连接各点，
0.70
磷0.60
即可得分布折线图。
0.50
0.40
0.30
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
n
f P-P图和Q-Q图
（1）单式线图 表示某一事物或现象的动态。 （2）复式线图 在同一图上表示两种或两种以上 事物或现象的动态。这时可用实线“”，断 线“------”，点线“····”，横点线“-•-•-•-” 等来标志区别。
d 直方图(柱形图、矩形图)
对计量资料， 可根据频数分布表作出直方图以表 示资料的分布情况。直方图中的组距和组段都是系统 自动生成（系统根据该变量的最大最小值对变量分 组），另外，可以在直方图上画出正态性曲线。
• Loglinear • Classify • Data reduction
Scale • Nonparametric
tests • Survival • Multiple response
2、SPSS图形分析过程
在统计分析中，图 形化分析方法正起 着越来越重要的作 用，有时甚至超过 了各种统计量和检 验结果。请大家对 统计图形的重要性 引起足够的重视！
b 园图（饼图）
用于表示计数资料、质量性状资料或半定量 （等级）资料的构成比。
所谓构成比，就是各类别、等级的观测值个数 (次数)与观测值总个数(样本含量)的百分比。
把园图的全面积看成100%，按各类别、等级的 构成比将园面积分成若干分， 以扇形面积的大小表 分别表示各类别、等级的比例。
c 线图
用来表示事物或现象随时间而变化发展的情况。 线图有单式和复式两种。
控制图 有助于分析随机波动和有意义波动,分析和 判断生产工序是否处于稳定状态。
h 箱式图和误差图
箱式图用于显示数据的分布,误差图显示置信 区间、标准差，显示数据所来自的总体，从而 估计其离散度。
i 高低图和ROC图
高低图常用于ห้องสมุดไป่ตู้究股票、商品、货币及其他
市场数据每周、每日甚至每时的变化，既能图 示数据长期变动的趋势，又能知道短期的变化。 ROC曲线一般用于比较两种诊断性试验的效果， 并判断这些试验的合适的分界点，自变量是连 续性变量，因变量是两分类变量。
常用的统计图有条图 (bar chart) 、饼图(pie chart) 、 线图(linear chart) 、 直方图 (histogram)、 折线图 (broken-line chart)等 。另 外在SPSS中，还有箱图(boxplot)、误差图 (errorbar)、概率分布图(P-P plot)、高低图(highlow)、序列图(sequence)等。