培训材料5定量数据分析方法.pptx
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定量分析方法PPT课件
通过变量替换把问题转化为一元或多元线性回归问题 后，用线性回归分析的方法建立回归模型，并进行预 测(即化非线性回归为线性回归)
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
数据分析培训ppt课件
现场练习题
各组选择一项进展数据分析：目的、框架〔模型〕、 搜集数据、数据分析、总结与建议意见
➢ 库区拣选位/储存位分析
➢ 效力对象效益分析
➢ 商品动销/动碰次数分析
➢ 物流本钱分析
➢任务量/任务效率分析
➢ 运输费用分析
➢ 单货不符分析
➢ 人工费用分析
➢ 退货分析
➢ 资产效能/运维费用分析
➢ 商品库存分析
➢ 维修费用分析
➢ 周转天数/满足率分析
➢ 。。。。。。
5分钟预备(写在白纸上)，每组3分钟演示
孔子如是说：
吾听吾忘， 吾见吾记， 吾做吾悟！
33
课后练习题
选择以下内容进展数据分析(也可本人提出课题):
➢ 库区拣选位/储存位分析 ➢ 商品动销/动碰次数分析 ➢任务量/任务效率分析 ➢ 单货不符分析 ➢ 退货分析 ➢ 商品库存分析 ➢ 周转天数/满足率分析
明度确的利的益目的是数据分析的前提！！
数据分析方法论
规划数据分析框架与模型： 数据分析的提纲(分析的整个流程) 数据分析的模型〔即从哪些纬度来分析阐
明〕 数据分析需求的数据 /时间段 模型是以作业活动为思索出发点，结合流
数据分析方法论
➢ 数据分析模型维度： ➢ 宏观/微观、内部/外部 ➢ 历史/如今/未来 ➢ 本钱/收益 ➢ 数量/质量/ 效率 ➢ 不同分析对象〔供应商、客户、品类、商品、
数据分析方法论
您是如何进展数据分析的？
请坦诚地交流您的意见〔写在白纸上〕。 4分钟预备，每组两分钟展现
数据分析方法论
数据分析的普通步骤
全 面 审 视 、 求 证 ， 完 善 定 稿
数据分析方法论
明确数据分析的目的与要求： 数据分析反映什么现状 数据分析处理什么问题 希冀到达的效果和目的 表达本企业/本部门/本班组/本岗位，多维
定量分析ppt课件
¤ 曲线以x = 的直线呈轴对称分 布，即正、负误差出现概率相 等。
2022/2/28
无机及分析化学 第二章
30
3.4.3 误差的减免
分析结果的允许误 差应视组分含量、分析 对象等而改变对准确度
含 量(%) 允许误差（‰）
～100
1~3
～50
3
～10
10
的要求。
～1
20-50
在常规分析中，应控 ～0.1
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无机及分析化学 第二章
20
B) 液体样品
通微常量以组物分质mg的·L量-1、浓度g表·L-示1、(mogl·/mL)L：-1、nCg·mB L-1、nVBpg·mL-
1
(对应于 ppm ppb ppm ppb
ppt )
C) 气体样品 随着对环保工作的重视，气体分析的 比例加大，现多用 g/m3 , mg/m3等表示
无机及分析化学 第二章
6
分析化学的应用领域
工业生产：原料的选择、中间产品及成品检验，新 产品开发，生产过程中三废(废水、废气、废渣) 的处理和综合利用等
农业生产：土壤成分、肥料、农药的分析至农作物 生长过程的研究等
国防和公安：武器装备的生产和研制，至刑事案件 的侦破等
科学技术：其他学科离不开化学，生物学、医学、 环境科学、材料科学、能源科学、地质学等的发 展都与化学有密切关系
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无机及分析化学 第二章
19
3.3.2 分析结果的表示方法
1. 化学形式 视样品不同而不同。 2. 含量 不同性质的样品有不同的表示方法 A)固体样品 (通常以质量分数表示)
wB
被测物重克 mB 样品重克 mS
含量低时可用其他单位 (g/g、ng/g)
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无机及分析化学 第二章
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3.4.3 误差的减免
分析结果的允许误 差应视组分含量、分析 对象等而改变对准确度
含 量(%) 允许误差（‰）
～100
1~3
～50
3
～10
10
的要求。
～1
20-50
在常规分析中，应控 ～0.1
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无机及分析化学 第二章
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B) 液体样品
通微常量以组物分质mg的·L量-1、浓度g表·L-示1、(mogl·/mL)L：-1、nCg·mB L-1、nVBpg·mL-
1
(对应于 ppm ppb ppm ppb
ppt )
C) 气体样品 随着对环保工作的重视，气体分析的 比例加大，现多用 g/m3 , mg/m3等表示
无机及分析化学 第二章
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分析化学的应用领域
工业生产：原料的选择、中间产品及成品检验，新 产品开发，生产过程中三废(废水、废气、废渣) 的处理和综合利用等
农业生产：土壤成分、肥料、农药的分析至农作物 生长过程的研究等
国防和公安：武器装备的生产和研制，至刑事案件 的侦破等
科学技术：其他学科离不开化学，生物学、医学、 环境科学、材料科学、能源科学、地质学等的发 展都与化学有密切关系
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无机及分析化学 第二章
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3.3.2 分析结果的表示方法
1. 化学形式 视样品不同而不同。 2. 含量 不同性质的样品有不同的表示方法 A)固体样品 (通常以质量分数表示)
wB
被测物重克 mB 样品重克 mS
含量低时可用其他单位 (g/g、ng/g)
定量分析方法 PPT
定量分析方法
第2章 系统方法论
主要内容 一、系统思想的产生 二、霍尔与切克兰德的系统方法论 三、综合集成方法学 四、物理-事理-人理(WSR)系统方法论 五、“5W1H”方法
第2章 系统方法论
重点问题 ●还原论与整体论 ●霍尔的三维结构模式 ●切克兰德的“调查学习”模式 ●WSR系统方法论 ●解决问题的“5W1H” ●从定性到定量的综合集成方法
✓ 只要是工程实践,不论其具体内容有多么不同, 分析与解决问题的考虑程序大体是一致的。
✓ 思维过程的这种逻辑同型性是工程过程的客观 逻辑型的主观反映,哲学上称思维与存在的一性。
二、霍尔与切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
•以三峡大坝的修建为例 ➢ 要不要修？ ➢ 修在哪里？修成什么样？会有什么影响？如何 解决？ ➢ 如何修？设计、施工、移民…… ➢修 大坝、船闸、厂房建设 截流,1993-1997 第一批机组发电,1998-2003 全部机组发电,2003-2009 ➢ 维护、更改
WSR是中国系统工程学会前理事长、中国科学 院系统科学研究所研究员顾基发与华裔学者朱志昌博 士在1995年提出的,提出了“关系协调的重要性”。
感谢您的聆听！
S
行为和最佳结果。
用“硬方法”求出 最佳的定量结果， 霍尔的三维结构主 要适用于此。
偏重社会、 较难用数学模型描述， 用“软方法”求 判断，往往只能用半定 用德尔菲法、情景
的软S
量、半定性或者只能用 分析法、冲突分析
定性的方法来处理问题。法等。
三、综合集成方法学
•社会系统:为解决宏观决策问题,运用由几百个变量与 上千个参数描述的模型、定性与定量相结合的一系列 方法开展研究 •地理系统:用生态系统、环境保护以及区域规划等方 法开展综合研究 •人体系统:将生理学、心理学、西医学、中医学与其 他传统医学综合起来开展研究 •军事系统:运用军事对阵方法与现代作战模型综合开 展研究
第2章 系统方法论
主要内容 一、系统思想的产生 二、霍尔与切克兰德的系统方法论 三、综合集成方法学 四、物理-事理-人理(WSR)系统方法论 五、“5W1H”方法
第2章 系统方法论
重点问题 ●还原论与整体论 ●霍尔的三维结构模式 ●切克兰德的“调查学习”模式 ●WSR系统方法论 ●解决问题的“5W1H” ●从定性到定量的综合集成方法
✓ 只要是工程实践,不论其具体内容有多么不同, 分析与解决问题的考虑程序大体是一致的。
✓ 思维过程的这种逻辑同型性是工程过程的客观 逻辑型的主观反映,哲学上称思维与存在的一性。
二、霍尔与切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
•以三峡大坝的修建为例 ➢ 要不要修？ ➢ 修在哪里？修成什么样？会有什么影响？如何 解决？ ➢ 如何修？设计、施工、移民…… ➢修 大坝、船闸、厂房建设 截流,1993-1997 第一批机组发电,1998-2003 全部机组发电,2003-2009 ➢ 维护、更改
WSR是中国系统工程学会前理事长、中国科学 院系统科学研究所研究员顾基发与华裔学者朱志昌博 士在1995年提出的,提出了“关系协调的重要性”。
感谢您的聆听！
S
行为和最佳结果。
用“硬方法”求出 最佳的定量结果， 霍尔的三维结构主 要适用于此。
偏重社会、 较难用数学模型描述， 用“软方法”求 判断，往往只能用半定 用德尔菲法、情景
的软S
量、半定性或者只能用 分析法、冲突分析
定性的方法来处理问题。法等。
三、综合集成方法学
•社会系统:为解决宏观决策问题,运用由几百个变量与 上千个参数描述的模型、定性与定量相结合的一系列 方法开展研究 •地理系统:用生态系统、环境保护以及区域规划等方 法开展综合研究 •人体系统:将生理学、心理学、西医学、中医学与其 他传统医学综合起来开展研究 •军事系统:运用军事对阵方法与现代作战模型综合开 展研究
定量分析误差与分析数据的处理 ppt课件
1.系统误差与偶然误差的区别 系统误差来源于方法、试 剂、仪器和操作误差，可以用对照试验等方法给予消除； 而偶然误差由偶然因素引起，可通过对试样平行测定多 次，取平均值的方法给予减小。
2.准确度与精密度的关系 准确度高，精密度必然高；只 有在消除系统误差后，才有精密度高，准确度也高的结 论。 3.有效数字的修约方法是“四舍六入五留双”。
第一节 定量分析误差
（三）准确度与精密度的关系
通过下面 4 位同学对同一试样分别测定的结果给与说 明。 真值79.80
A B
均值 均值 均值
C
均值
D
78.00 78.50 79.00 79.50
ppt课件 13
80.00
80.50
81.00
13
第一节 定量分析误差
由图可以看出： A：精密度、准确度都高，测量结果准确可靠。
ppt课件 4
4
素质要求
培养实事求是，科学严谨的工作态度。
ppt课件 5
5
第一节 定量分析误差
第一节 一、准确度和精密度
定量分析误差
（一）准确度与误差
准确度是指测量值与真实值接近的程度，用误差来衡 1．绝对误差（ E） 量。
E x
2．相对误差（RE）
E RE＝ 100% #或 #
单向性
ppt课件 16
可测性
16
第一节 定量分析误差
（二）偶然误差
由某些难以控制的偶然因素造成的误差。 特点：不可校正 无法避免 服从统计规律
小误差出现的概率大，大误差出现的概率小； 绝对值相同的正负误差出现的概率相等。 减免方法：适当增加平行测定次数，取平均值表示 分析结果。
定量数据统计分析方法
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
收入，年龄，销量
描述统计
▪ 数据的分布
次数分布 （Frequency Distribution)
合理使用图形
C
C
10%
15%
B
A
30%
40%
B
50%
A
55%
C 10%
15%
50%
30%
B
55% A 40%
合理使用图形
% 100
80 60 40 20
0
阿尔卑斯
品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
80% 70%
50%
A
B
C
合并数据
喜欢程度
9 1%
8
7
6
5
4
7%
3
5%
2
5%
1
4%
21% 20% 21% 19%
?
数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
14
D1
E1
F
19
G
3
H
定量测定数据的方法和过程分析(13张PPT)
③设3次实验测得每1.000 g碳酸镁
___晶_(_1体_－_产_8__生4_a_的)_/_C1_O_8_a2_平__均___值_(为用a mol，则n值为 含a的表达式表示)。
碳酸镁晶体是一种新型的吸波隐形材料中的增强材料。
(3)称取100 g上述晶体产品进行热重 分析，热重曲线如下图。则该条件下 合成的晶体中，
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •14、谁要是自己还没有发展培养和教育好，他就不能发展培养和教育别人。2021年8月29日星期日2021/8/292021/8/292021/8/29 •15、一年之计，莫如树谷；十年之计，莫如树木；终身之计，莫如树人。2021年8月2021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •16、教学的目的是培养学生自己学习，自己研究，用自己的头脑来想，用自己的眼睛看，用自己的手来做这种精神。2021/8/292021/8/29August 29, 2021 •17、儿童是中心，教育的措施便围绕他们而组织起来。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/29
Fe8S7等，这些铁硫簇结构参与了生命起源的相关反应。某化学兴趣小组在
研究某铁硫簇结构的组成时，设计了下列实验。
【实验Ⅱ 】 确定铁的质量：
滴定 待测溶液体
草酸溶液体积/mL
次数
积/mL 滴定前刻 滴定后
将实验Ⅰ硬质玻璃管A中的残
度
刻度
留固体加入稀盐酸中，充分搅拌后
1
25.00
1.50 23.70
___晶_(_1体_－_产_8__生4_a_的)_/_C1_O_8_a2_平__均___值_(为用a mol，则n值为 含a的表达式表示)。
碳酸镁晶体是一种新型的吸波隐形材料中的增强材料。
(3)称取100 g上述晶体产品进行热重 分析，热重曲线如下图。则该条件下 合成的晶体中，
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •14、谁要是自己还没有发展培养和教育好，他就不能发展培养和教育别人。2021年8月29日星期日2021/8/292021/8/292021/8/29 •15、一年之计，莫如树谷；十年之计，莫如树木；终身之计，莫如树人。2021年8月2021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •16、教学的目的是培养学生自己学习，自己研究，用自己的头脑来想，用自己的眼睛看，用自己的手来做这种精神。2021/8/292021/8/29August 29, 2021 •17、儿童是中心，教育的措施便围绕他们而组织起来。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/29
Fe8S7等，这些铁硫簇结构参与了生命起源的相关反应。某化学兴趣小组在
研究某铁硫簇结构的组成时，设计了下列实验。
【实验Ⅱ 】 确定铁的质量：
滴定 待测溶液体
草酸溶液体积/mL
次数
积/mL 滴定前刻 滴定后
将实验Ⅰ硬质玻璃管A中的残
度
刻度
留固体加入稀盐酸中，充分搅拌后
1
25.00
1.50 23.70
培训材料5-定量数据分析方法
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理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • 四分差 • 方差与标准差
▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • 四分差 • 方差与标准差
▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
定量数据的描述方法课件
公式
计算方法
先计算每个数值与均值之间的差的平 方，再求平均数得到方差；再求方差 的平方根得到标准差。
方差 s²=1n[(x1−μ)²+(x2−μ)²+…+(xn−μ) ²]，标准差s=s²
极差与四分位数间距
定义
极差是定量数据集中最大值与最小值之 间的差值。四分位数间距是第三四分位 数与第一四分位数的差值。它们反映了 一个数据的“范围”大小。
定量数据的描述方法课件
目录
• 定量数据的基本概念 • 描述定量数据的统计量 • 数据的图形描述方法 • 数据的数字描述方法 • 数据描述的应用场景与案例
01
定量数据的基本概念
定量数据的定义
01
定量数据是可以通过数学的方式 进行描述和分析的一类数据，其 特点是具有数值型和可测量性。
02
定量数据可以具体地表示事物或 现象的数量特征和规律性，例如 统计数据、实验数据、调查数据 等。
03
数据的图形描述方法
直方图
总结词
直方图是一种用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的分布图。其主 要作用是表示连续变量频数分布情况。
详细描述
直方图用一系列等宽不等高的直条矩形，长度为组距，宽度为组距除以组数，绘制频率 分布的图形。其横轴代表数据所属的类别，纵轴代表频数或频率，不同颜色的矩形叠放 在一起，可以清晰地展示数据的分布情况。通过观察直方图，可以大致了解数据分布的
VS
公式ห้องสมุดไป่ตู้
极差=max(X)-min(X)，第一四分位数（ 25%位数） =Q1=X(1)×25\%+X(2)×25\%+…+X(4) ×25\%，第三四分位数（75%位数） =Q3=X(1)×75\%+X(2)×75\%+…+X(4) ×75\%，四分位数间距=Q3-Q1- 计算方 法：将数据按照从小到大的顺序排列，找 到最大值和最小值，计算它们的差值得到 极差；找到25%和75%的位置的数值，计 算它们之间的差值得到四分位数间距。
定量数据的统计描述PPT课件
(用数据库捕获技术建立一个新问题)
❖ Open an existing data source
(打开一个已经存在的数据源)
❖ Open another type of file （打开其它类型的文件）
.
43
（二）SPSS for Windows 的菜单命令
❖ File 文件操作 ❖ Edit 数据编辑 ❖ View 观察 (视图) ❖ Data 建立数据与数据整
筛选出来
.
6
❖ 表中是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。 试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前 三名学生，四门课程成绩都大于70分的学生。
注意：满足多项条件时，数据清单上面至少留 出三行作为条件区域
.
7
用Excel进行数据筛选的操作步骤
➢ 第一步：选择【数据】菜单，并选择 【筛选】命令。如 果要筛选出满足给定的条件的数据，可使用 【自动筛选】 命令。这时会在第一行出现下拉箭头，用鼠标点击箭头。
理 ❖ Transform 变量变换
❖ Analyze 统计分析 ❖ Graphs 作图 ❖ Utilities 实用程序 ❖ Window 视窗控制 ❖ Help 在线帮助(辅助说明)
.
44
数据编辑窗 (Data Editor)
（1）数据编辑窗主要功能：
建立新数据文件， 编辑和显示已有数据文件。 注意：一次只能打开一个数据编辑窗口。
➢ 定量数据的排序
▪ 递增排序：设一组数据为X1，X2，…，XN，递增排 序后可表示为：X(1)<X(2)<…<X(N)
▪ 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
.
13
❖ Open an existing data source
(打开一个已经存在的数据源)
❖ Open another type of file （打开其它类型的文件）
.
43
（二）SPSS for Windows 的菜单命令
❖ File 文件操作 ❖ Edit 数据编辑 ❖ View 观察 (视图) ❖ Data 建立数据与数据整
筛选出来
.
6
❖ 表中是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。 试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前 三名学生，四门课程成绩都大于70分的学生。
注意：满足多项条件时，数据清单上面至少留 出三行作为条件区域
.
7
用Excel进行数据筛选的操作步骤
➢ 第一步：选择【数据】菜单，并选择 【筛选】命令。如 果要筛选出满足给定的条件的数据，可使用 【自动筛选】 命令。这时会在第一行出现下拉箭头，用鼠标点击箭头。
理 ❖ Transform 变量变换
❖ Analyze 统计分析 ❖ Graphs 作图 ❖ Utilities 实用程序 ❖ Window 视窗控制 ❖ Help 在线帮助(辅助说明)
.
44
数据编辑窗 (Data Editor)
（1）数据编辑窗主要功能：
建立新数据文件， 编辑和显示已有数据文件。 注意：一次只能打开一个数据编辑窗口。
➢ 定量数据的排序
▪ 递增排序：设一组数据为X1，X2，…，XN，递增排 序后可表示为：X(1)<X(2)<…<X(N)
▪ 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
.
13
第七章 分析定量定性数据ppt课件
草根理论法 从理论抽样到理论成熟
选择案例以搜集数据和定义概念为“理论抽样”。
要选择核心案例以进一步提炼和分类，并探索 它们之间的关系以形成理论。为此，要把搜集 的数据和使用的概念和分类不断进行比较，以 便形成根植于数据的理论。理论抽样要不断进 行，直到达到一种“理论成熟”状态，即，数 据搜集不再产生与某一类别有关的新数据时， 分类已经处于稳定状态，并且类别之间的关系 已经很清楚。
对数据分类 数据单元化 识别类别之间和内部关系
提出并检验假设以得出结论
编辑版pppt
23
常用的定性分析方法
演绎法
归纳法
比较法
结构法
是指把调查资料 的整体分解为各 个部分、方面、 因素，形成分类 资料，并通过这 些分类资料的研 究分别把握事物 的特征和本质。
以调查的分组资 料为中心，经过 归纳概括出一些 理论观点。
编辑版pppt
20
分析定性数据
编辑版pppt
21
分析定性数据
定性数据与定量数据的区别
定性数据
* 基于文字表达的意义 * 从需要进行分类的非标准化的
数据中得出结论 * 利用概念化进行分析
编辑版pppt
定量数据
*从数字中获得意义 *从数字化和标准化的
数据中得出结论 *通过图表和统计方法进行分析
22
定性分析过程
编辑版pppt
26
分析定性数据 归纳法的分析策略和流程
归纳策略包括很多具体的方法： *数据展示与分析法 *模板分析法 *分析归纳法 *草根理论法 *叙述性分析法
编辑版pppt
27
分析定性数据 归纳法
数据展示与分析法
* 数据压缩 概括和简化搜集到的数据，常用方法：写摘要， 编码，分类，撰写备忘录，研究者日志。
选择案例以搜集数据和定义概念为“理论抽样”。
要选择核心案例以进一步提炼和分类，并探索 它们之间的关系以形成理论。为此，要把搜集 的数据和使用的概念和分类不断进行比较，以 便形成根植于数据的理论。理论抽样要不断进 行，直到达到一种“理论成熟”状态，即，数 据搜集不再产生与某一类别有关的新数据时， 分类已经处于稳定状态，并且类别之间的关系 已经很清楚。
对数据分类 数据单元化 识别类别之间和内部关系
提出并检验假设以得出结论
编辑版pppt
23
常用的定性分析方法
演绎法
归纳法
比较法
结构法
是指把调查资料 的整体分解为各 个部分、方面、 因素，形成分类 资料，并通过这 些分类资料的研 究分别把握事物 的特征和本质。
以调查的分组资 料为中心，经过 归纳概括出一些 理论观点。
编辑版pppt
20
分析定性数据
编辑版pppt
21
分析定性数据
定性数据与定量数据的区别
定性数据
* 基于文字表达的意义 * 从需要进行分类的非标准化的
数据中得出结论 * 利用概念化进行分析
编辑版pppt
定量数据
*从数字中获得意义 *从数字化和标准化的
数据中得出结论 *通过图表和统计方法进行分析
22
定性分析过程
编辑版pppt
26
分析定性数据 归纳法的分析策略和流程
归纳策略包括很多具体的方法： *数据展示与分析法 *模板分析法 *分析归纳法 *草根理论法 *叙述性分析法
编辑版pppt
27
分析定性数据 归纳法
数据展示与分析法
* 数据压缩 概括和简化搜集到的数据，常用方法：写摘要， 编码，分类，撰写备忘录，研究者日志。
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7
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
X3 0.83 0.11
X4 0.11 0.89
X5 0.85 0.07
X6 0.13 0.88
X7 0.86 0.21
▪ 相关统计量
特征值 累积贡献率
因子1 3.38
48%
因子2 1.96
76%
23
聚类分析应用
▪ 问题：根据购物态度细 分消费者群体
▪ 变量 （7分量表）
X1 购物很好顽 X2 购物使人经济拮据 X3 我购物的同时会在外就
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
4
7%
3
5%
2
5%
1
4%
21% 20% 21% 19%
16
?
数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
14
D1
E1
F
19
G
3
H
5
I1
J2
K
12
L
9
17
排序后数据
A
25
F
19
C
14
B
12
K
12
L
9
H
5
G
3
J2
D1
E1
I1
数据对角排列
原始数据
10-14 15-19 20-24 25-29
A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
▪ R2=0.761
22
因子分析应用
▪ 问题：确定影响产品购 买的潜在消费者利益
▪ 变量（测量指标） 7分量表
X1 防止蛀牙 X2 牙齿洁白 X3 坚固牙龈 X4 清新口气 X5 防止牙齿老化 X6 使牙齿漂亮 X7 使牙齿坚固
▪ 因子载荷阵
因子1 因子2
X1 0.86 0.04
X2 0.09 0.89
在维度解释众多变量之间 的相关关系
▪ 聚类分析：将研究对象
分为同质的一些类
▪ 多维标度法：以空间方
式表达认知
▪ 对应分析：Perceptual
Mapping 的另一种方法
典型的应用
▪ 预测，比较营销中的各 因素对于销售量影响的 重要性
▪ 理解消费动机和品牌选 择的影响因素
▪ 市场细分 ▪ 品牌形象与定位
餐
X4 购物时我尽力拿到最好 的价钱
X5 我不关心购物 X6 货比三家可以使你省许
多钱
▪ 类中心
第一类 第二类 第三类 X1 5.75 1.67 3.50 X2 3.62 3.00 5.83 X3 6.00 1.83 3.33 X4 3.13 3.50 6.00 X5 1.75 5.50 3.50 X6 3.87 3.33 6.00
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • Leabharlann 分差 • 方差与标准差▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
18
对角化之后
10-14 15-19 20-24 25-29
C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
11
假设检验的基本步骤
1. 设定零假设H0和备择假设H1 2. 选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量 3. 设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临
界值） 4. 计算检验统计量 5. 比较计算所得的统计量与临界值：
▪ 若大于，则拒绝H0， ▪ 否则，不拒绝H0
12
正确理解假设检验
▪ 差异不显著≠没有差异 ▪ 差异显著≠差异有实际意义
21
回归分析应用
▪ 问题：哪些因素影响产 品使用？
▪ 因变量：产品使用 Y
▪ 自变量：
X1 送货速度 X2 价格 X3 价格弹性 X4 制造商形象 X5 服务 X6 销售人员形象 X7 产品质量
▪ 回归方程 Y= -6.52+3.38X3+ 7.62X5+1.41X6
▪ 或变量标准化后 Y= .52X3+.647X5+.12X6
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
15
80% 70%
50%
A
B
C
合并数据
喜欢程度
9 1%
8
7
6
5
4
数据的编辑与清理
▪ 数据的完整性 ▪ 数据的合法性 ▪ 数据的一致性 ▪ 极端数值 ▪ 缺失值处理
5
数据的调整
▪ 数据加权：使样本数据有效代表研究的总体 ▪ 变量的重新赋值：使数据含义更加明确或缩减
数据 ▪ 变量转换：使变量适合统计方法 ▪ 变量组合：产生新的变量
6
基本统计方法
▪ 理解数据的性质 ▪ 描述统计基础 ▪ 假设检验简介
定量数据分析方法
1
本讲将讲述：
▪ 定量数据分析的基本程序 ▪ 数据分析的准备工作 ▪ 基本统计方法 ▪ 数据的有效表达和释义 ▪ 研究报告的基本原则与格式 ▪ 口头报告的基本原则与技巧
2
定量数据分析的三个步骤
▪ 数据分析的准备 ▪ 数据的统计计算 ▪ 数据的表达与释义
3
数据分析的准备
▪ 编码：对开放问题答案进行分类并赋值 ▪ 数据编辑与清理：使数据干净起来 ▪ 数据调整：使数据（更）适合统计与分析
合理使用图形
C
C
10%
15%
B
A
30%
40%
B
50%
A
55%
19
C 10%
15%
50%
30%
B
55% A 40%
合理使用图形
% 100
80 60 40 20
0
阿尔卑斯
20
品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
X3 0.83 0.11
X4 0.11 0.89
X5 0.85 0.07
X6 0.13 0.88
X7 0.86 0.21
▪ 相关统计量
特征值 累积贡献率
因子1 3.38
48%
因子2 1.96
76%
23
聚类分析应用
▪ 问题：根据购物态度细 分消费者群体
▪ 变量 （7分量表）
X1 购物很好顽 X2 购物使人经济拮据 X3 我购物的同时会在外就
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
4
7%
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数据排序
原始数据
A
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B
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C
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G
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排序后数据
A
25
F
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C
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B
12
K
12
L
9
H
5
G
3
J2
D1
E1
I1
数据对角排列
原始数据
10-14 15-19 20-24 25-29
A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
▪ R2=0.761
22
因子分析应用
▪ 问题：确定影响产品购 买的潜在消费者利益
▪ 变量（测量指标） 7分量表
X1 防止蛀牙 X2 牙齿洁白 X3 坚固牙龈 X4 清新口气 X5 防止牙齿老化 X6 使牙齿漂亮 X7 使牙齿坚固
▪ 因子载荷阵
因子1 因子2
X1 0.86 0.04
X2 0.09 0.89
在维度解释众多变量之间 的相关关系
▪ 聚类分析：将研究对象
分为同质的一些类
▪ 多维标度法：以空间方
式表达认知
▪ 对应分析：Perceptual
Mapping 的另一种方法
典型的应用
▪ 预测，比较营销中的各 因素对于销售量影响的 重要性
▪ 理解消费动机和品牌选 择的影响因素
▪ 市场细分 ▪ 品牌形象与定位
餐
X4 购物时我尽力拿到最好 的价钱
X5 我不关心购物 X6 货比三家可以使你省许
多钱
▪ 类中心
第一类 第二类 第三类 X1 5.75 1.67 3.50 X2 3.62 3.00 5.83 X3 6.00 1.83 3.33 X4 3.13 3.50 6.00 X5 1.75 5.50 3.50 X6 3.87 3.33 6.00
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • Leabharlann 分差 • 方差与标准差▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
18
对角化之后
10-14 15-19 20-24 25-29
C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
11
假设检验的基本步骤
1. 设定零假设H0和备择假设H1 2. 选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量 3. 设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临
界值） 4. 计算检验统计量 5. 比较计算所得的统计量与临界值：
▪ 若大于，则拒绝H0， ▪ 否则，不拒绝H0
12
正确理解假设检验
▪ 差异不显著≠没有差异 ▪ 差异显著≠差异有实际意义
21
回归分析应用
▪ 问题：哪些因素影响产 品使用？
▪ 因变量：产品使用 Y
▪ 自变量：
X1 送货速度 X2 价格 X3 价格弹性 X4 制造商形象 X5 服务 X6 销售人员形象 X7 产品质量
▪ 回归方程 Y= -6.52+3.38X3+ 7.62X5+1.41X6
▪ 或变量标准化后 Y= .52X3+.647X5+.12X6
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
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80%
YES
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A
B
C
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80% 70%
50%
A
B
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合并数据
喜欢程度
9 1%
8
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4
数据的编辑与清理
▪ 数据的完整性 ▪ 数据的合法性 ▪ 数据的一致性 ▪ 极端数值 ▪ 缺失值处理
5
数据的调整
▪ 数据加权：使样本数据有效代表研究的总体 ▪ 变量的重新赋值：使数据含义更加明确或缩减
数据 ▪ 变量转换：使变量适合统计方法 ▪ 变量组合：产生新的变量
6
基本统计方法
▪ 理解数据的性质 ▪ 描述统计基础 ▪ 假设检验简介
定量数据分析方法
1
本讲将讲述：
▪ 定量数据分析的基本程序 ▪ 数据分析的准备工作 ▪ 基本统计方法 ▪ 数据的有效表达和释义 ▪ 研究报告的基本原则与格式 ▪ 口头报告的基本原则与技巧
2
定量数据分析的三个步骤
▪ 数据分析的准备 ▪ 数据的统计计算 ▪ 数据的表达与释义
3
数据分析的准备
▪ 编码：对开放问题答案进行分类并赋值 ▪ 数据编辑与清理：使数据干净起来 ▪ 数据调整：使数据（更）适合统计与分析
合理使用图形
C
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合理使用图形
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80 60 40 20
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阿尔卑斯
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品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜