《描述性统计分析》PPT课件
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最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件
一、操作（实践数据：产品的销售量.sav） 1）菜单“分析→描述统计→频率”。 2）对话框中，左侧选择一个或多个
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
第三章描述性统计分析
描述性统计分析指标
统计量可分为两类
一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式
用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3％， 33.3％， 33.3 ％分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ，称为行百分比（Row percentage），一行的百 分比总和为100％；表中第一列的25.0％，25.0％ ，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例，称为列百分比（Column percentage）， 一列的列百分比总和为100％，表中的6.3％，6.3 ％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比，称为总百分比（Total percentage），所有格子中的总百分比之和也为 100％。
例子
假设我们有以下的三组观测值：
观测A：11，12，13，16，16，17，18，21 观测B：14，15，15，15，16，16，16，17 观测C：11，11，11，12，19，20，20，20
这三组观测值的均值都是15.5，那么这三组数 据是否相似呢？
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%
spss第四章描述统计简介PPT课件
定义：设，对样本数据集合中的所有数据的排序结果为X1≤X2≤…≤Xn，n为样本容 量，则上述排序的序列中，处于“正中间位置”上的数据，称为样本中位数。
当n 为奇数时：正中间位置号码=（n+1）/2 样本中位数=X(n+1)/2
当n为偶数时：正中间位置号码=（n+1）/2是小数，处于n/2与(n/2)+1之间。 样本中位数=(Xn/2+X(n/2)+1)/2 如5位同学的学习成绩：3，3，3，4，5。中间位置是第三位，中位数：3。 如果六位同学： 3，3，4，5，5，5。中间位置是3与4位中间的位置，中位数为： （4＋5）/2=4.5
第四章 描述统计量简介
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
1
调查杭州市居民收入情况，得到
调查顾客对产品的满意第度情四况章， 获得100个样本数据，能分
样本100统个计样本量数描据，述根据这些数据，
析出哪些信息？
你最想得到哪些信息？
调查大学生群体中对手机品牌的偏 好程度，你如何描述调查结果？
• 选择Percentile Values 栏中的 选项，输出所选变量的百分值
• Dispersion（离差）栏，用于
指定输出反映变量离散程度的 统计量
• Central Tendency （集中趋势）
栏，用于指定输出反映变量集 中趋势的统计量
• Distribution （分布特征）栏，
用于指定输出描述分布形状和
如果样本容量为n，那么，某个样本值出现 的频率＝该样本值出现的频次/n
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
9
分类数据或顺序数据描述频次与 频率的图形方法
当n 为奇数时：正中间位置号码=（n+1）/2 样本中位数=X(n+1)/2
当n为偶数时：正中间位置号码=（n+1）/2是小数，处于n/2与(n/2)+1之间。 样本中位数=(Xn/2+X(n/2)+1)/2 如5位同学的学习成绩：3，3，3，4，5。中间位置是第三位，中位数：3。 如果六位同学： 3，3，4，5，5，5。中间位置是3与4位中间的位置，中位数为： （4＋5）/2=4.5
第四章 描述统计量简介
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
1
调查杭州市居民收入情况，得到
调查顾客对产品的满意第度情四况章， 获得100个样本数据，能分
样本100统个计样本量数描据，述根据这些数据，
析出哪些信息？
你最想得到哪些信息？
调查大学生群体中对手机品牌的偏 好程度，你如何描述调查结果？
• 选择Percentile Values 栏中的 选项，输出所选变量的百分值
• Dispersion（离差）栏，用于
指定输出反映变量离散程度的 统计量
• Central Tendency （集中趋势）
栏，用于指定输出反映变量集 中趋势的统计量
• Distribution （分布特征）栏，
用于指定输出描述分布形状和
如果样本容量为n，那么，某个样本值出现 的频率＝该样本值出现的频次/n
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第三章 样本数据特征的初步分析
9
分类数据或顺序数据描述频次与 频率的图形方法
描述性统计分析
【Display frequency tables复选框 tables复选框】确定是 复选框】 否在结果中输出频数 表。 Statistics钮 【Statistics钮】单击后 弹出Statistics对话框 对话框， 弹出Statistics对话框， 用于定义需要计算的 其他描述统计量。 其他描述统计量。
茎叶图，整数位为茎，小数位为叶。 这样可以非常直观的看出数据的分布范围及形态
frequencies过程 frequencies过程
频数分布表是描述性统计中最常用的方法 之一，Frequencies 之一，Frequencies 过程就是专门为产生频数 表而设计的，它不仅可以产生单变量详细 的频数表，显示文件中指定变量特定值发 生的频数，还可以获得某些描述统计量或 按要求给出某百分位点的数值以及常用的 条图、圆图等统计图。
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 身身 Valid N (listwise) N Minimum Maximum 215 151 188 215 Mean Std. Deviation 166.67 7.668
Lowest
女
Highest
Lowest
a. Only a partial list of cases with the value 167 are shown in the table of lower extremes. b. Only a partial list of cases with the value 172 are shown in the table of upper extremes. c. Only a partial list of cases with the value 154 are shown in the table of lower extremes.
分类变量的描述性统计-医学统计学课件
Байду номын сангаас
描述性统计的常用指标有哪些？
1 频数
2 百分比
统计每个类别的观察次数， 反映各类别在样本中的分 布。
计算每个类别在样本中的 所占比例，用于比较不同 类别的相对频率。
3 累计百分比
计算每个类别及其前面所 有类别的累计频率，描述 数据的积累情况。
如何绘制频数表？
频数表是一种统计表格，用于展示各类别的频数和频率。通过表格形式，可 以清晰地展示数据的分布情况，方便比较和分析。
如何绘制条形图？
条形图是一种可视化方法，用长条的长度代表各类别的频数或频率，直观地展示各类别之间的差异，便于观察 和理解数据的分布情况。
堆叠条形图
展示多个分类变量在不同分组中的频数或频率，比 较各类别在不同分组中的差异。
簇状条形图
将多个分类变量的频数或频率放在同一条形图中， 直观地比较各类别之间的差异。
分类变量的描述性统计医学统计学课件
本课件介绍分类变量的描述性统计方法，包括常用指标和可视化方法，以及 如何进行多个变量的比较和分析。通过本课件，您将更好地理解医学统计学 中的数据分析方法。
什么是分类变量？
分类变量是指变量的取值分属于有限个类别，例如血型、性别和疾病类型等。通过描述性统计方法，我们可以 对分类变量进行分析和解释。
如何使用交叉表进行分析？
交叉表是一种用于统计分析的工具，将两个或多个分类变量的取值组合在一起，展示各类别之间的频数和频率。 通过交叉表分析，可以更深入地了解分类变量之间的关系。
如何进行卡方检验？
卡方检验是一种统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。通过计算 观察频数与期望频数的差异，判断两个变量之间是否存在显著的关联。
如何进行列联表分析？
描述性统计的常用指标有哪些？
1 频数
2 百分比
统计每个类别的观察次数， 反映各类别在样本中的分 布。
计算每个类别在样本中的 所占比例，用于比较不同 类别的相对频率。
3 累计百分比
计算每个类别及其前面所 有类别的累计频率，描述 数据的积累情况。
如何绘制频数表？
频数表是一种统计表格，用于展示各类别的频数和频率。通过表格形式，可 以清晰地展示数据的分布情况，方便比较和分析。
如何绘制条形图？
条形图是一种可视化方法，用长条的长度代表各类别的频数或频率，直观地展示各类别之间的差异，便于观察 和理解数据的分布情况。
堆叠条形图
展示多个分类变量在不同分组中的频数或频率，比 较各类别在不同分组中的差异。
簇状条形图
将多个分类变量的频数或频率放在同一条形图中， 直观地比较各类别之间的差异。
分类变量的描述性统计医学统计学课件
本课件介绍分类变量的描述性统计方法，包括常用指标和可视化方法，以及 如何进行多个变量的比较和分析。通过本课件，您将更好地理解医学统计学 中的数据分析方法。
什么是分类变量？
分类变量是指变量的取值分属于有限个类别，例如血型、性别和疾病类型等。通过描述性统计方法，我们可以 对分类变量进行分析和解释。
如何使用交叉表进行分析？
交叉表是一种用于统计分析的工具，将两个或多个分类变量的取值组合在一起，展示各类别之间的频数和频率。 通过交叉表分析，可以更深入地了解分类变量之间的关系。
如何进行卡方检验？
卡方检验是一种统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。通过计算 观察频数与期望频数的差异，判断两个变量之间是否存在显著的关联。
如何进行列联表分析？
第五章 描述性统计分析
表5-11 幂转换阶梯 转换(tansfermation) 立方(cube) 平方(square) 原始(raw) 平方根(square-root) 对数(log) 平方根负倒数(negatine reciprocal root) 负倒数(negatine reciprocal) 平方负倒数(nagatine reciprocal quare) 立方负倒数(nagatine reciprocal cube) 公式 x3 x2 x x0.5 log(x) -x0.5 -x -x2 -x3 作用 缓解负偏态 同上 无 缓解正偏态 同上 同上 同上 同上 同上
2.正态性统计检验 正态性统计检验 这里我们介绍进行偏度—峰度检验（sktest）、 ’ Agostino检验、 ）、D’ 检验、 这里我们介绍进行偏度 峰度检验（ 峰度检验 ）、 检验 Shapiro—Wilk W检验和 检验和Shapiro—Francia W’检验的 命令。 检验和 ’检验的Stata命令。 命令 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： ①偏度—峰度检验 偏度 峰度检验
Page 3
STATA从入门到精通 从入门到精通
的使用。 【例5-1】现在我们利用小时工资数据集举例说明 】现在我们利用小时工资数据集举例说明summarize的使用。 的使用 要求使用summarize命令对 命令对wage.dta执行如下操作： 执行如下操作： 要求使用 命令对 执行如下操作 （1）对wage、educ、exper、tenure、nonwhite、female、married ） 、 、 、 、 、 、 做基本的统计分析， 做基本的统计分析， 命令加上detail选项容许我们对某些重要的变量做更加 （2）Summarize命令加上 ） 命令加上 选项容许我们对某些重要的变量做更加 详尽的分析， 详尽的分析， 后使用in或者 来限制条件， （3）在summarize后使用 或者 来限制条件，可以获得对某个子样本 ） 后使用 或者if来限制条件 的描述性统计。 的描述性统计。 命令导出描述性统计量。 （4）使用 ）使用outreg2命令导出描述性统计量。 命令导出描述性统计量
2.正态性统计检验 正态性统计检验 这里我们介绍进行偏度—峰度检验（sktest）、 ’ Agostino检验、 ）、D’ 检验、 这里我们介绍进行偏度 峰度检验（ 峰度检验 ）、 检验 Shapiro—Wilk W检验和 检验和Shapiro—Francia W’检验的 命令。 检验和 ’检验的Stata命令。 命令 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： ①偏度—峰度检验 偏度 峰度检验
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的使用。 【例5-1】现在我们利用小时工资数据集举例说明 】现在我们利用小时工资数据集举例说明summarize的使用。 的使用 要求使用summarize命令对 命令对wage.dta执行如下操作： 执行如下操作： 要求使用 命令对 执行如下操作 （1）对wage、educ、exper、tenure、nonwhite、female、married ） 、 、 、 、 、 、 做基本的统计分析， 做基本的统计分析， 命令加上detail选项容许我们对某些重要的变量做更加 （2）Summarize命令加上 ） 命令加上 选项容许我们对某些重要的变量做更加 详尽的分析， 详尽的分析， 后使用in或者 来限制条件， （3）在summarize后使用 或者 来限制条件，可以获得对某个子样本 ） 后使用 或者if来限制条件 的描述性统计。 的描述性统计。 命令导出描述性统计量。 （4）使用 ）使用outreg2命令导出描述性统计量。 命令导出描述性统计量
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 Minimum Maximum Mean Std. Deviation 血清总胆固醇 101 2.70 7.22 4.6995 .86162 Valid N (listwise)101
• 7.1.2 分析实例 • 例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值 测定结果存在文件danguchun.sav中，请绘 制频数表、直方图，计算均数、标准差、 变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5 。
操作过程如下： 1.Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies 2.Variables框：选入X 3.单击Statistics钮： 4.选中Mean、Std.deviation、Median复选框 5. 单击Percentiles：输入2.5：单击Add：输入97.5： 单击Add： 6. 单击Continue钮 7. 单击Charts钮： 8. 选中Bar charts 9. 单击Continue钮 10. 单击OK
一个典型的Descriptives 过程结果统计表 最上方为表格名称， 左下方为分析变量名，可见样本量N为101例； 均数：Mean=4.6995， 最大值 ：Maximum=7.22， 标准差 ：STD=0.8616， 最小值：Minimum=2.70。
7.3 Explore过程 Explore过程
• 主要用于对资料数据的性质、分布状况等 完全不清楚时的进行分析，故称探索性分 析。在常用的描述性统计指标的基础上， 它又增加了有关数据详细分布特征的文字 与图形描述，如茎叶图、箱式图等，显得 更加详细全面。还可以为以方差齐性为目 的的变量变换提供线索，有助于用户制定 继续分析的方案。
统计数据描述性分析PPT课件
识别异常值
描述性统计可以帮助我们 识别异常值，即远离数据 集中心的值，这些值可能 会对数据分析产生影响。
提供决策依据
通过描述性统计，我们可 以了解数据的总体情况， 为进一步的数据分析提供 决策依据。
描述性统计的常用指标
01
02
03
04
均值
均值是数据集中所有数值的和 除以数值的数量，用于表示数
据的集中趋势。
通过实地观察记录数据， 适用于难以通过问卷等
方式获取的数据。
通过实验设计获取数据， 适用于需要控制变量的
实验研究。
通过查阅文献资料获取 数据，适用于历史数据 或无法直接获取的数据。
数据整理的步骤
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据分类
将数据按照一定的标准进行分 类，便于后续分析。
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系，体现变量之间的关联程度
详细描述
散点图通过将数据点在坐标系上标出并连接成线来展示两个 变量之间的关系，能够反映变量之间的关联程度和趋势。适 用于展示两个变量之间的相关性分析。
05 数据的数值描述
数据的集中趋势描述
平均数
表示数据的集中趋势，计算所有数值的和除以数 值的数量。
样本代表性
在选择样本时，要确保样本具有代表性，能 够反映总体情况。
结论的可信度
在分析过程中，要注意排除偶然因素和误差 的影响，确保结论的可信度。
07 案例分析
案例一：销售数据描述性分析
总结词
通过销售数据的描述性分析，了解销 售情况，发现潜在问题，为决策提供 依据。
01
02
收集销售数据
收集一定时间段内的销售数据，包括 销售额、销售量、销售渠道、客户信 息等。
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• （一）对称分布情况下
• （二）偏态分布情况下
精选PPT
7
数据类型与集中趋势测度值
※为该数据类型最适合用的测度值.
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8
均值、中位数、众数的代表性衡量及使用
• 前面我们知道均值、中位数、众数的定义不同，特点和适用范围不同， 在衡量这些平均指标的代表性时要根据不同的情况加以具体分析。
• 1.对于不同的总体在平均指标相等的情况下，我们一般用总体的标准 差这个指标来衡量这些平均指标的代表性大小，一般来说，标准差较 大的总体其平均指标的代表性较小。
数据分析——描述统计
L/O/G/O
x
2012年3月20日
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1
前言
• 在做数据分析的时候，一般首先要对数据 进行描述性统计分析，以便于描述测量样 本的各种特征及其所代表的总体的特征以 及发现其数据的内在规律，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
6.00 10
3.337
数据的均值是6.70， 中位数是6.众数是10。
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10
如果一只脚放在摄氏1度的 水里，另一只脚放在摄氏79 度的水里，平均水温40度。 你感觉舒服极了！？
这只是一个笑话。说明了只了 解数据的集中趋势是不够的。 还需要看数据的离散程度。
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11
离散趋势
1. 离散趋势的各测度值是对数据离散程度所 做的描述
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17
95%的参考值范围
• 参考值的概念 • 参考值的计算 • 参考值与置信区间的区别
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18
参考值的概念
• 医学参考值是指包括大多数正常人的人体形态、 机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数， 也称正常值。习惯上取该人群的95%的个体某 项医学指标的界值。
• 取单侧还是双侧根据指标的实际情况而定。例 如人体血压，过高过低都为异常。参考值范围 需要确定上下限。若指标仅过高和过低为异常， 则取单侧。过低异常，则取下限；过高异常则 单侧去上限。
均值、中位数、众数用那一个去 度量平均水平呢？以及为什么？
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4
均值、中位数、众数的渊源
定义 均值：表示一系列数据或统计总体的平均特
征的值 中位数：将总体单位的某一数量标志的各个
数值按照大小顺序排列，居于中间位置的 那个数值就是中位数。 众数：众数是指变量数列中出现次数最多或 频率最大的变量值。
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9
例子
找一个能够代表二次装修年限的代表性指标，均值、中位 数、众数，哪一个更合理？
作业3.sav
Statistics
两次装修间隔时间
N
Valid
Missing
Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation
2,700
0
6.70 0.064
• 2.对于不同的总体在其平均指标不相等的情况下，我们一般用离散系 数来衡量这些平均指标的代表性，一般来说，这时离散系数较小的总 体其平均指标的代表性较大。
• 3.对于同一总体中算术平均数、中位数、众数的代表性高低的衡量。 由于这些起代表意义的平均指标本身所具有的特点不同，应用范围不 同，在描述和反映不同现象时的代表性也不同，只有根据它们的不同 特点，正确恰当地根据不同的情况选择不同的平均指标，才能够提高 这些平均指标的代表性，更客观、准确地反映和描述事物现象的本质 特征。
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。
精选PPT
2
目录
➢ 集中趋势 ➢ 离散趋势 ➢ 探索分析
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3
集中趋势
• 定义
在统计学中是指一组数据向某一中心值靠拢的程 度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
• 度量方法
集中趋势的度量包括了均值（mean），中位数 （median），众数（mode）。
精选PPT
5
1.众数、中位数、算术平均数的比较
✓ 均值比中位数、众数对数据的概括能力要 强。
✓ 相对于中位数和众数而言均值对数据的灵 敏度较大。
✓ 均值比中位数、众数偏于计算和分析。 ✓ 均值的抗耐性较差，极容易受个别和少数
极端值的影响。 ✓ 均值适用范围比中位数、众数窄。
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6
2.众数、中位数、算术平均数数值关系
2. 反映各变量值远离其中心值的程度，因此 也称为离中趋势
3. 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代 表程度。
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12
离散趋势——测度指标
• 1、全距
一组变量值的最大值与最小值之差
• 2、四分位差
四分位差是四分位数中间两个分 位之差。
• 3、平均差
平均差是总体各单位标志值对其算 术平数的离差绝对值的术平均数。
• 标准差是方差的算术平方根。 • 标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相
同的，标准差未必相同。
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15
标准误
定义：标准误差定义为各测量值误差的平 方和的平均值的平方根，故又称为均方误 差。
计算公式：
• 为了描述由抽样所致的样本指标（均数或率）的 离散程度。需要计算统计量的变异指标，称样本 统计量的标准差为标准误。
• 标准误的意义：反映样本统计量的离散程度，也
反映抽样误差的大小。标准误越小，抽样误差越
小，用样本均数估计总体均数的可靠性大。
精选PPT
16
标准差和标准误的区别
误准标 差准标
标准差衡量的是 样本数据的离散 程度. 标准差主要有两 点作用:对样本 进行标准化处理 和确定异常值
标准误是样本均值的 标准，表示的是抽样 的误差。 标准误的作用主要是 用来做区间估计，常 用的估计区间是均值 加减n倍的标准误。
• 4、标准差 • 5、方差
总体各单位标志值对其算术平均数 离差平方的算术平均数的平方根又
称均方差或均方根差
标准差的平方即为方差
• 6、离散系数
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13
变异系数
标准差解决了单位相同、平均数相同的 数据离散程度，那么不满足这两点数据 的离散度比较还能用标准差吗？
• 定义：标准差与平均数的比值称为变异系数，是衡量资料 中各观测值变异程度的另一个统计量。记为C.V。
• 作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值 不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比 较标准差系数与比较标准差是等价的。 变异系数又称离散系数。
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14
标准差与标准误的区别
标准差 定义：总体各单位标志值对其算术平均数离差平
方的算术平均数的平方根，又称均方差或均方根 差。 计算公式：
• （二）偏态分布情况下
精选PPT
7
数据类型与集中趋势测度值
※为该数据类型最适合用的测度值.
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均值、中位数、众数的代表性衡量及使用
• 前面我们知道均值、中位数、众数的定义不同，特点和适用范围不同， 在衡量这些平均指标的代表性时要根据不同的情况加以具体分析。
• 1.对于不同的总体在平均指标相等的情况下，我们一般用总体的标准 差这个指标来衡量这些平均指标的代表性大小，一般来说，标准差较 大的总体其平均指标的代表性较小。
数据分析——描述统计
L/O/G/O
x
2012年3月20日
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前言
• 在做数据分析的时候，一般首先要对数据 进行描述性统计分析，以便于描述测量样 本的各种特征及其所代表的总体的特征以 及发现其数据的内在规律，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
6.00 10
3.337
数据的均值是6.70， 中位数是6.众数是10。
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如果一只脚放在摄氏1度的 水里，另一只脚放在摄氏79 度的水里，平均水温40度。 你感觉舒服极了！？
这只是一个笑话。说明了只了 解数据的集中趋势是不够的。 还需要看数据的离散程度。
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离散趋势
1. 离散趋势的各测度值是对数据离散程度所 做的描述
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95%的参考值范围
• 参考值的概念 • 参考值的计算 • 参考值与置信区间的区别
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参考值的概念
• 医学参考值是指包括大多数正常人的人体形态、 机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数， 也称正常值。习惯上取该人群的95%的个体某 项医学指标的界值。
• 取单侧还是双侧根据指标的实际情况而定。例 如人体血压，过高过低都为异常。参考值范围 需要确定上下限。若指标仅过高和过低为异常， 则取单侧。过低异常，则取下限；过高异常则 单侧去上限。
均值、中位数、众数用那一个去 度量平均水平呢？以及为什么？
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均值、中位数、众数的渊源
定义 均值：表示一系列数据或统计总体的平均特
征的值 中位数：将总体单位的某一数量标志的各个
数值按照大小顺序排列，居于中间位置的 那个数值就是中位数。 众数：众数是指变量数列中出现次数最多或 频率最大的变量值。
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例子
找一个能够代表二次装修年限的代表性指标，均值、中位 数、众数，哪一个更合理？
作业3.sav
Statistics
两次装修间隔时间
N
Valid
Missing
Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation
2,700
0
6.70 0.064
• 2.对于不同的总体在其平均指标不相等的情况下，我们一般用离散系 数来衡量这些平均指标的代表性，一般来说，这时离散系数较小的总 体其平均指标的代表性较大。
• 3.对于同一总体中算术平均数、中位数、众数的代表性高低的衡量。 由于这些起代表意义的平均指标本身所具有的特点不同，应用范围不 同，在描述和反映不同现象时的代表性也不同，只有根据它们的不同 特点，正确恰当地根据不同的情况选择不同的平均指标，才能够提高 这些平均指标的代表性，更客观、准确地反映和描述事物现象的本质 特征。
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。
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目录
➢ 集中趋势 ➢ 离散趋势 ➢ 探索分析
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集中趋势
• 定义
在统计学中是指一组数据向某一中心值靠拢的程 度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
• 度量方法
集中趋势的度量包括了均值（mean），中位数 （median），众数（mode）。
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1.众数、中位数、算术平均数的比较
✓ 均值比中位数、众数对数据的概括能力要 强。
✓ 相对于中位数和众数而言均值对数据的灵 敏度较大。
✓ 均值比中位数、众数偏于计算和分析。 ✓ 均值的抗耐性较差，极容易受个别和少数
极端值的影响。 ✓ 均值适用范围比中位数、众数窄。
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2.众数、中位数、算术平均数数值关系
2. 反映各变量值远离其中心值的程度，因此 也称为离中趋势
3. 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代 表程度。
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离散趋势——测度指标
• 1、全距
一组变量值的最大值与最小值之差
• 2、四分位差
四分位差是四分位数中间两个分 位之差。
• 3、平均差
平均差是总体各单位标志值对其算 术平数的离差绝对值的术平均数。
• 标准差是方差的算术平方根。 • 标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相
同的，标准差未必相同。
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标准误
定义：标准误差定义为各测量值误差的平 方和的平均值的平方根，故又称为均方误 差。
计算公式：
• 为了描述由抽样所致的样本指标（均数或率）的 离散程度。需要计算统计量的变异指标，称样本 统计量的标准差为标准误。
• 标准误的意义：反映样本统计量的离散程度，也
反映抽样误差的大小。标准误越小，抽样误差越
小，用样本均数估计总体均数的可靠性大。
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标准差和标准误的区别
误准标 差准标
标准差衡量的是 样本数据的离散 程度. 标准差主要有两 点作用:对样本 进行标准化处理 和确定异常值
标准误是样本均值的 标准，表示的是抽样 的误差。 标准误的作用主要是 用来做区间估计，常 用的估计区间是均值 加减n倍的标准误。
• 4、标准差 • 5、方差
总体各单位标志值对其算术平均数 离差平方的算术平均数的平方根又
称均方差或均方根差
标准差的平方即为方差
• 6、离散系数
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变异系数
标准差解决了单位相同、平均数相同的 数据离散程度，那么不满足这两点数据 的离散度比较还能用标准差吗？
• 定义：标准差与平均数的比值称为变异系数，是衡量资料 中各观测值变异程度的另一个统计量。记为C.V。
• 作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值 不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比 较标准差系数与比较标准差是等价的。 变异系数又称离散系数。
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标准差与标准误的区别
标准差 定义：总体各单位标志值对其算术平均数离差平
方的算术平均数的平方根，又称均方差或均方根 差。 计算公式：