第三章 spss描述性统计
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)第三章：统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案第一节：描述性统计在本章的课后习题中，我们将通过SPSS软件进行一系列的统计分析。
本节将提供第三章的课后习题答案，通过展示实际的数据和分析结果，帮助读者更好地理解统计分析的应用和SPSS软件的操作。
1. 描述性统计分析题目：使用某城市2019年1月至12月的气温数据，计算月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标。
答案：通过SPSS导入数据，选择变量"月份"和"气温"，并进行描述性统计分析。
结果显示，2019年1月至12月的气温数据的月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标如下：月平均气温：- 平均值：20°C- 标准差：2°C- 最小值：15°C- 最大值：25°C最高气温：- 平均值：28°C- 标准差：3°C- 最小值：22°C- 最大值：35°C最低气温：- 平均值：12°C- 标准差：2°C- 最小值：8°C- 最大值：18°C根据以上结果，我们可以得出结论：2019年该城市的月平均气温在20°C左右，最高气温在28°C左右，最低气温在12°C左右。
气温的变化范围相对较小，波动性较小。
这些结果可以帮助我们对该城市的气候情况进行初步了解。
2. 相关性分析题目：使用某企业2018年1月至12月的销售额和广告投入数据，计算销售额和广告投入之间的相关性。
答案：通过SPSS导入数据，选择变量"销售额"和"广告投入"，并进行相关性分析。
结果显示，2018年1月至12月的销售额和广告投入之间的Pearson 相关系数为0.85，表明二者呈现强正相关关系。
第3章 SPSS描述性统计分析
Step01 打开主窗口
选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→ 【Descriptive Statistics(描述性统计)】 →【Explore(探索)】命令，弹出【Explor e(探索)】对话框，该对话框是探索性分析的 主操作窗口。
Step02 选择分析变量
在【Explore(探索)】对话框左侧的【候选变 量】清单中，选取一个或多个待分析变量， 将它们移入右侧的【Dependent List（因 变量列表）】列表框中，表示要进行探索性 分析的变量。
3.2.2 描述统计分析的SPSS操作详解
Descriptives 过程是连续资料统计描述应用 最多的一个过程，它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。 这和其他过程相比并无不同。但该过程还有 个特殊功能，就是可将原始数据转换成标准 化值，并以变量的形式保存。
Step01：打开主窗口
Step04 选择标签值
从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变 量，并将其移入【Label Cases by（标注 个案）】列表框中。选择标识变量的作用在 于，若系统在数据探索时发现异常值，便可 利用标识变量加以标记，便于用户找这些异 常值。如果不选择它，系统默认以id变量作 为标识变量。
Step05 选择输出类型
Step04：选择输出图形类型
Step05：完成操作
（1）基本统计结果输出
频数分析基本统计结果
N Percentiles
Valid Missing 25 50 75
38 0 18.00 20.00 23.00
表3-2 频数分析表
（2）频数分析表输出
频数分析表
Valid
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 26 27 Tota l
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。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析课件
3.4 探索性分析
➢描述性统计量表
科目 成 语 均值 绩文
均值的 95% 置信区间
5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度
描述
下限 上限
统计量 69.17
45.63
92.70 69.91 73.50 502.967 22.427
30 95 65 34 -1.085 1.617
打开“描述：选项”对话框，选中“均值”、“标准差” 、“最小值”、“最大值”、“峰度”、“偏度”及显示顺 序的“变量列表”等选项。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.3 描述性分析
第3步 运行结果及分析： 描述性分析结果表
描述统计量
身高
N 极小值 极大值 均值 标准差
偏度
峰度
统计
标准 统计 标准
5
打开“图表”对话框，选中“直方图”及后
4
5
面的复选框
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.2 频率分析
第3步 主要结果及分析：
统计量表
统计量ห้องสมุดไป่ตู้
教育
收入
N
有效
缺失
众数
百分位数 30
60
90
835 1 5
4.00 5.00 5.00
836 0 3
3.00 4.00 7.00
变量“教育”的频率分布表
3.3 描述性分析 3.3.1 基本概念及统计原理
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量 的值，通过上一节的学习可知，频率分析同样可以做到， 都是以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析 没有图形功能，也不能生成频率表，但描述性分析可以将 原始数据标准化为Z分数，并以变量形式存入数据文件中， 以便后续分析时应用。
SPSS数据分析—描述性统计分析
SPSS数据分析—描述性统计分析描述性统计分析是一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。
这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。
很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。
我们也会发现，许多分析方法的结果中都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。
描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。
描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。
需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常关注数据的分布特征。
常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度。
也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值。
SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析-描述统计菜单中，另有一个在比较均值-均值菜单。
虽然这几个过程用途不同，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值。
此外，该过程最主要的作用是输出频数表。
分析-描述统计-描述过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。
与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
分析-描述统计-比率过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析。
输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。
它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
使用SPSS进行统计数据分析
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
SPSS数据分析—描述性统计分析
描述性统计分析是针对数据本身而言，用统计学指标描述其特征的分析方法，这种描述看似简单，实际上却是很多高级分析的基础工作，很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件，这些都可以通过描述性统计分析加以判断，我们也会发现，很多分析方法的结果中，或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三大内容：1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。
描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。
注意：连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于很多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常也会关注数据的分布特征，常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度，也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析—描述统计菜单中，另有一个在比较均值—均值菜单，虽然这几个过程用途不同，但是基本上都可以输出常用的指标结果。
一、分析—描述统计—频率此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值，此外，该过程最主要的作用是输出频数表，结果举例如下：二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程，实际上该过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据，和前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
四、分析—描述统计—比率该过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格，在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单，主要就是看频数分布和构成比，基本用交叉表一个过程就可以完成，该过程虽然放在描述统计中，但是由于功能丰富，也经常被用来做列联表的推断分析。
spss第三章课后答案详细步骤
1、利用第2章第7题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据:第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份文件:选取数据数据一选择个案一如果条件满足一存款>= 1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。
第二份文件:选取数据数据一选择个案一随机个案样本一输入70。
2、利用第2章第7题数据，将其按常住地(升序)、收入水平(升序)、存款金额(降序)进行多重排序。
排序数据一排序个案一把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用第2章第9题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
计算转换一对个案内的值计数输入目标变量及日标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值一设分数的区间，之后再排序。
4、利用第2章第9题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法- -:利用描述性统计，数据一转置学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确.定后，完成转置。
分析--描述统计一描述，将所有学生变量全选到变量框中，点击选项勾选均值、标准差。
先拆分数据_ 拆分文件按性别拆分，分析一描述统计一描述，全部课程放在变量框中，选项一均值。
方法二:利用变量计算，转换--计算变量分别输入日标变量名称及标签一--均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用的数SD完成标准差的计算。
数据一分类汇总一性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、(创建只包含汇总变量的新数据集并命名)一确定5、利用第2章第7题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
根据存款金额排序，观察其最大值与最小值，算出组数和组距。
转换重新编码为其他变量一将存款金额作为输出变量一定义输出变量的名称及标签一设定旧值和新值.6、在第2章第7题数据中，如果认为调查中“今年的收入比去年增加”月.预计未来一两年收入仍会增加”的人是对自己收入比较满意和乐观的人，请利用SPSS的计数和数据筛选功能找到这些人。
SPSS 第03章 数据的描述
(=<22) 44 789999999 000001112333344444 55555677789999 000011111112223333333344444 5555666666777888889999 000111111112222222333444444 55555566678888888899999 0000000111123333 555666677888999999 000222233344 5566899 22 5
43
44
一般把因变量放在纵轴上.
鼠标点 击散点 图的任 意位置 不松手, 拖动即 可旋转 散点图.
45
二、计算基本统计量
• 定性变量（定序型和定类型变量）：频数分析 • 定量变量（数值型变量）：描述统计分析 • 菜单选项：【分析】-> 【描述统计】
46
1、频数分析
• 目的：通过频数分析，可以产生详细的频数分布 表和常用的图形，从中能够了解变量取值的状况 ，对把握数据的分布特征非常有用。
2、计算基本描述统计量
• 目的：计算基本描述性统计量，对数据的分布特
征有更准确的认识。 • 主要适用于：定量变量 • 基本描述统计量可分为三类：
刻画集中趋势的统计量：均值、中位数、众数； 刻画离散程度的统计量：全距、方差、标准差、 均值的标准误； 刻画分布形态的统计量：偏度、峰度。
53
1、刻画集中趋势的统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。
37
简单散点图
38
重叠散点图
39
矩阵散点图
40
41
旋转后的3-D散点图
42
可选入一个分组变量，则表示按该变 量的不同取值将样本数据分成若干组， 并在一张图上分别以不同颜色绘制各 组数据的散点图. （可以省略）
SPSS统计分析—描述性统计分析
• 各地区城乡居民消费水平比较
已知有2005年各省城乡居民消费水平, 试按地区对各省城乡消费 水平之比进行分析, 并比较不同地区之间城乡消费水平是否有较 大差异。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Ratio】命令, 弹出如 下图所示对话框
• 结果解读
SPSS统计分析—描述性统计 分析
描述性统计量
集中趋势
分布情况
均值
Mean
标准差 Std.deviatiom 偏度
Skewness
中位数 Median
Variance
峰度
Kurtosis
众数
Mode
极小值
Minimum
和
Sum
极大值
Maximum
Range
均值的标准 误差
S.E.mean
• 【Descriptive Statistics】子菜单
• ⑤ Ratio: 计算两个变量相对比的统计量特征。
• ⑥ P-P Plots: 绘制P-P图，检验数据服从的分布情况。
• ⑦ Q-Q Plots: 绘制Q-encies
• 频数分析简介 • 频数分析表是描述性统计中最常用的方法之一，它主要包括以下几
• 结果解读
• 1、列联表 • 2.卡方检验结果
3.条图
相对比描述——Ratio
• 在实际问题中，研究者有时除了希望了解变量自身的统计特征，还希望 得到两个变量相对比之间的统计描述。
• 法一: 通过对两个变量作除法形成一个新变量，然后分析新变量的统计 特征来得到。
• 法二: 直接通过【Ratio】过程来分析两个变量之间的相对比关系，并 且可以得到多于第一种方法的信息。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
3、SPSS论文描述性统计及应用
SPSS论文描述性统计分析概述描述性统计，是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。
①数据的频数分析。
比如问卷数据或病例数据中人群的基本情况，性别、职业、学历等，在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。
②数据的集中趋势分析。
用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。
③数据的离散程度分析。
主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。
④数据的分布。
在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布。
⑤绘制统计图。
用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。
在SPSS软件里，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。
案例实操现有服用两组不同降血压药物（A药和B药）的患者的性别、年龄、收缩压的数据，请统计描述服用两组不同降血压药物（A药和B药）的患者的性别、年龄、收缩压。
案例分析及统计策略分析该案例数据为研究论文中常见的数据，有定量数据和定性数据，定量数据有正态分布的，也有非正态分布的，采用的一般是均数、标准差（正态分布数据）和中位数、四分位数（非正态分布数据）；定性数据，一般采用率和构成比（百分比）描述。
同时，在论文中，还会采用差异性比较的方法来探讨不同组间有无统计学差异（这个在后期课程会进一步论述）。
论文中描述性统计分析的结果会呈现在第一张表格中，同时包含了数据的差异性结果。
论述研究对象基本特征及其组间差异性。
如下表：SPSS实际操作（源数据sav，可在公众号扣1获取）描述性统计操作：（一）定量资料（收缩压、心率）①分析—描述统计—探索。
因变量列表放入需要观察的指标“收缩压”、“心率”，因子列表放入分组变量“药物类型”。
②点击统计“统计”选项，勾选“百分位数”（一）定性资料（性别、药物类型）：①分析—描述统计—交叉表。
第三章描述性统计分析
职 称 * 文 化 程 度 Crosstabulation 文 化程 度 专科 高中 1 1 33.3% 33.3% 25.0% 20.0% 6.3% 6.3% 3 0 75.0% .0% 75.0% .0% 18.8% .0% 0 1 .0% 16.7% .0% 20.0% .0% 6.3% 0 3 .0% 100.0% .0% 60.0% .0% 18.8% 4 5 25.0% 31.3% 100.0% 100.0% 25.0% 31.3%
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
峰度（Kurtosis）
峰度 >3，分布为高峰度，即 比正态分布的峰要陡峭； <3，分布为低峰度，即 比正态分布的峰要平坦 些；=0，分布为正态峰。
标准化Z分数
标准分数（stardard score）也叫z分数（zscore）,是一个分数与平均数的差再除以标准 差的过程。用公式表示为： z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数， μ为平均数，σ为标准差。 Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的 距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低 于平均值时Z则为负数，反之则为正数。
3.4 分布的形状
偏度（Skewness）是描述数据分别形态的， 它是描述某变量取值分布对称性的统计量。 峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布 形态陡缓程度的统计量。
使用SPSS进行医学统计分析教程
使用SPSS进行医学统计分析教程第一章引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，包括医学研究领域。
本教程旨在向读者介绍如何使用SPSS进行医学统计分析，包括数据导入、数据清洗、描述性统计、方差分析、回归分析等。
第二章数据导入与清洗在进行医学统计分析之前，首先需要将数据导入SPSS，并进行清洗。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等。
读者可以选择合适的导入方式，并确保导入数据的准确性和完整性。
一旦数据导入成功，接下来需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SPSS提供了各种处理方法，如替换缺失值、删除异常值等，读者可以根据实际情况选择适当的方法。
第三章描述性统计描述性统计是医学统计分析的基础，主要用于对样本数据进行整体描述和总结。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析功能，如计算平均值、中位数、标准差、百分位数等。
同时，SPSS还支持绘制直方图、箱线图、散点图等图表，以便更直观地展示数据分布情况。
读者可以根据需求选择合适的描述性统计方法和图表类型，对样本数据进行详细的描述和分析。
第四章方差分析方差分析常用于比较多组样本间的均值差异，适用于评估不同因素对医学研究结果的影响。
SPSS提供了多种方差分析方法，如单因素方差分析、双因素方差分析等。
读者可以根据研究设计选择适当的方差分析方法，并进行统计检验和结果解读。
此外，SPSS还支持进行方差分析的前提和假设检验，以验证方差分析结果的可靠性和显著性。
第五章回归分析回归分析常用于探索自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
在医学研究中，回归分析被广泛应用于探索疾病发生的风险因素及其影响程度。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
读者可以根据研究目的和数据类型选择适当的回归分析方法，并进行统计检验和结果解读。
第三章 SPSS的基本统计分析 ppt课件
– 在排除极端值影响的条件下，通过计算分位数差，比 较两组样本数据的离散程度
– 例: ( QL=50,QU=80) 和 (QL=70,QU=75) 的比较
课件
16
例题3.1
• 利用住房状况问卷调查数据 – 分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的 产权状况 – 分析人居住房面积的分布状况，并对本市户口和外地 户口家庭进行比较
• 此外,还有八分位数、十六分位数等
课件
15
计算分位数
适用于定序数据
– 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 – quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、
75%(QU) – cut points for n equal groups:n等份 – percentile:自定义百分位点
课件
8
• 饼图(Pie Chart) – 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图 形 – 有利于研究事物内在结构组成等问题 – 饼图中圆内的扇形面积可以表示频数，也可以表示百 分比
课件
9
• 直方图(Histograms) – 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形 – 适用于定距型变量的分析 – 可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布 的比较
课件
23
刻画离散程度的描述统计量
• 离散程度反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度）， 它从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。
– 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，说明这个“中心值”对数据的代表性 好
– 如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征 是不具有代表性的
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二、描述性统计分析指标
• 集中趋势的量度（measures of central tendency） ：共性 • 离散程度 的量度（measures of variability)：异质 性 • 分布形态的量度
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1、集中趋势的量度
• 集中趋势(平均数值)是对整个群体的数值的最好的代 表。 • 有三种形式的平均数值：平均值（mean）、中位数（ median）、众数（mode）。 其中，最常用的是平均值 。
n
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• 联合频数与边缘频数 • 表中fij为联合频数；FXj为列边缘频数；FYi 为行边缘频数；n为总观测数量。 • 联合频率与边缘频率 • fij/n为联合频率；FXj/n为列边缘频率； FYi/n为行边缘频率。 • 条件频率 • fij/FXj为X条件Y频率[P(Y=i|X=j)]； fij/FYi为Y条件X频率[P(X=j|Y=i)]。
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标准差（方差）
标准差（σ）与方差（σ 2 ）是反 映数据离散趋势最常用的统计量。 在分组条件下，标准差的公式为：
(x
x )2 f f
标准差是方差方差的算术平方根。
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严格地讲，在方差和标准差的计算中，分母应取n-1，
因为数据变异的自由度是n-1。但在大样本情况下，使用n和
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• 若总体中的个体可按两个属性A与B分类，A有r个等级 A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大 小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj， nij称为 频数，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联 表，简称r×c表。若所考虑的属性多于两个，也可按类似的 方式作出列联表，称为多维列联表。 • 最常用的列联表为两个变量的列联表。一个为行变量，其分 类数为r个；一个为列变量，其分类数为c个。一个r行c列的 列联表称为r×c列联表。
u
u
x
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四、用图形显示数据 1、常用图形 • 柱状图 • 多边图 • 线性图
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柱状图
1800
1600
1400
1200
1000
800
Count
600 400 16-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70
年龄组
Cases weighted by W EIGHT
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算术平均数
算术平均数等于所有样本数据的总 和除以数据个数。算术平均值是描述 样本数据中心趋势最常用的统计量。
在分组条件下，其公式为：
x1f1 x 2f 2 x 3f 3 xnfn xf x f f
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2、离散程度
• 离散程度 （异质性 ）反映的是数值之间是如 何的不同。 • 同样均值不同差异程度 。如： 7，6，3，3，1 3，4，4，5，4 4，4，4，4，4 • 有五个离散程度的量度指标：全距（range） 、平均差（Average Difference）标准差（ standard deviation）、方差（variance）和 标准误。 其中，最常用的是标准差。
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三、正态分布理论
1、.概念
正态分布又称高斯（Gauss）分布，是最常见、最重要 的一种连续型分布，表现为中间高，两端低，左右完全对称 的图形。
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2、图形 正态分布密度函数
1 ( X )2 f (X ) exp( ) 2 2 2
其中参数
。
为均值，
n-1差别不大。 自由度df是指当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或能自由变化的资料的个数，称为该统计量的自 由度。 统计学上的自由度包括两方面的内容： 首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的 n 个数 都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据 ，所以其自由度为n。
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2
为标准差，由此决定的正态分布记作
N (, )
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正态分布概率密度曲线示意图
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不同均值正态分布示意图
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1.5
1
不同标准差的正态分布示意图
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正态曲线下面积的分布规律：
通过对密度函数积分我们可以知道正态曲线下，横轴
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多边图
1800
1600
1400
1200
1000
800
Count
600 400 16-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70
年龄组
Cases weighted by W EIGHT
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线性图
Dot/Lines show counts
750
500
一、列联表分析
• 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个 变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变 量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。
• 如果是按两个标志对一组观察值进行交叉分组所 得到的频数分布表，表中列出同时联系于横行和 纵行某特定标志名称的观察值数目，在表的右边 栏列出各行频数的合计，在表的底行列出各列频 数的合计，在两者交叉处，即表的右下角，列出 频数总计，这类表就是列联表。
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第三章 描述性统计分析
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第一节 描述性统计理论 • 一、描述性统计（Descriptive Statistics） • 1、概念： • 描述性统计就是组织、描述和总结所收集到 的一组数据的特征。 • 需要注意的是，它所描述的是这组数据本身 的分布特征，并不能深入了解统计数据的内部规 律。 SPSS的许多模块都可完成描述性统计分析， 但专门为该目的而设计的几个模块则集中在描述 统计菜单中，他们就是计算各种统计量或绘制统 计图来实现描述功能。
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•
列X 行Y 1 2 … r 合计 (列边缘) 1
列链表的构造
2 c 合计 (行边缘) FY1=∑f1j FY2=∑f2j … FYr=∑frj
f11 f21 … fr1
f12 f22 … fr2
… … … …
f1c f2c … frc
FX1=∑fi1
FX2=∑fi2
FXc=∑fic
低收入
高收入
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第二节 单变量描述性分析
• 一、 频数分析过程 • 二、数据描述分析过程 • 三、数据探索过程
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一、 频数分析过程 • 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一， SPSS频数分析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。 • 分析实例：见统计学成绩.sav
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2、描述性统计分析：
所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征
进行分析，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。描述性统计分析的项目很多，常用的如
平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度
等等。这些分析是复杂统计分析的基础。 平均数、标准误 标准差、方差 频数分布、峰度、偏度 探索分析 中位数、众数、全距 四分位、十分位、百分位数 标准分数及其线性转换 交叉列联表分析
C ou n t
250
0 1 2 3 4 5 6
年 龄组
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2、图型显示的频数分布特征 • • • • • 频数分布的特征可以有4个指标来显示： 均值 标准差 偏度（skewness） 峰度（kurtosis）
均值
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频
数
低收入
A群体的平均收入 B群体的平均收入 C群体的平均收入
同 ；峰度大于 0，其数据分布比正态分布更陡峭；
峰度小于0，其数据分布比正态分布更平坦。
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偏度（ Skewness )
是描述数据分布对称性的统计
量 ，而且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果
分布的偏度等于0 ，则其数据分布的对称性与正态分布相 同 ；如果偏度大于0，则其分布为正偏或右偏，即在峰的 右边有大的偏差值，使右边出现一个拖得较远的尾巴；如 果偏度小于 0，则为负偏或左偏，即在峰的左边有大的偏 差值，使左边出现一个拖得较远的尾巴。
所夹的面积为1。理论上：
68.27%；
范围内曲线下的面积占总面积的 范围内曲线下的面积占总面积的 范围内曲线下的面积占总面积的 范围内曲线下的面积占总面积的
1.645
90%；
1.96
95%；
2.58
99%。
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3、 标准正态分布及其应用
标准正态分布：均值为0，标准差为1的正态分布 只要变量 X ~ N ( , 2 ) ，就可经下式转换为 0 、 1 的标准正态分布，记作 u ~ N (0,1) 。此变 换也称为标准化变换，或称 变换。
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• 单击探索按钮，默认置信区间为95%，采用茎叶图 ，采用默认设置即可
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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
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第三节 列联表及多选题频数分析
• • 列联表分析 多选题频数分析
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高收入
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异质性（标准差）
群体A的收入分布