定量数据统计分析方法优秀课件
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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。
定量的统计描述分析课件
正态QQ图：图中的点代表数据，直线代表理想的正态数据，如果各个点都 落在了直线的周围并且在平均值的部分点的分布比较均匀，这就说明是符 合正态分布的，显然这组年龄数据不符合正态分布
总结
频数分析（Frequencies ）：频数分布表、条图和直方图以及 集中趋势和离散趋势的各种统计量。 描述统计（Descriptives ）：描述近似正态分布定量变量的集 中趋势和离散趋势的各种统计量，对变量做标准化转换（Z 转换）。 探索分析（Explore ）：未知分布类型数据的统计描述，对 数据的分布形态进行检验，功能强大。
End Thanks
中位数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料; 分布一端或两端无确切数值的资料; 分布类型不明
百分位数 各种分布类型的资料
离散趋势
指标
应用条件
极差
对资料类型没有要求
四分位数 间距
方差与标 准差
变异系数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料
对称分布，特别是正态或近似正态分布 观察指标单位不同时变异程度的比较； 均数相差较大时变异程度的比较
重点掌握 1.频数分布图和频数分布表的制作 2.定量资料统计指标的计算
离散Байду номын сангаас定量资料
下面我们打开SPSS软件自带的数据demo.sav，找到reside， 这是一组同居人数的资料，我们将结合这组数据学习离散型 定量资料频数分布表和频数分布图的绘制。
变量视图
输出结果
输出结果
连续型定量资料
输出结果
探索分析（Explore ）
探索分析（Explore ）主要可以分为两个部分 1.未知分布类型数据的统计描述 2.对数据的分布形态进行检验
探索分析（Explore ）
总结
频数分析（Frequencies ）：频数分布表、条图和直方图以及 集中趋势和离散趋势的各种统计量。 描述统计（Descriptives ）：描述近似正态分布定量变量的集 中趋势和离散趋势的各种统计量，对变量做标准化转换（Z 转换）。 探索分析（Explore ）：未知分布类型数据的统计描述，对 数据的分布形态进行检验，功能强大。
End Thanks
中位数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料; 分布一端或两端无确切数值的资料; 分布类型不明
百分位数 各种分布类型的资料
离散趋势
指标
应用条件
极差
对资料类型没有要求
四分位数 间距
方差与标 准差
变异系数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料
对称分布，特别是正态或近似正态分布 观察指标单位不同时变异程度的比较； 均数相差较大时变异程度的比较
重点掌握 1.频数分布图和频数分布表的制作 2.定量资料统计指标的计算
离散Байду номын сангаас定量资料
下面我们打开SPSS软件自带的数据demo.sav，找到reside， 这是一组同居人数的资料，我们将结合这组数据学习离散型 定量资料频数分布表和频数分布图的绘制。
变量视图
输出结果
输出结果
连续型定量资料
输出结果
探索分析（Explore ）
探索分析（Explore ）主要可以分为两个部分 1.未知分布类型数据的统计描述 2.对数据的分布形态进行检验
探索分析（Explore ）
《定量分析方法》课件
01
消费者行为分析
通过定量分析方法，研究消费者的购买行为、消费习惯和偏好，为企业制定营销策略提供依据。
02
市场细分
利用定量分析方法对市场进行细分，识别不同消费群体的特征和需求，帮助企业找到目标市场。
社会问题研究
运用定量分析方法对社会问题进行深入调查和研究，了解问题的性质、程度和原因，为政策制定提供科学依据。
THANKS
样本选择的偏见
在选择样本时，可能会因为各种偏见导致样本不具有代表性。这会导致定量分析的结果偏离实际情况。
定量分析的未来发展
03
未来定量分析将更加注重隐私保护和伦理问题，确保数据分析的合法性和公正性。
01
未来定量分析将更加注重跨学科融合，结合其他领域的知识和方法，以解决更为复杂的问题。
02
随着技术的发展和数据的积累，定量分析将更加注重数据可视化，以直观的方式呈现数据分析结果。
适用于各种领域，如经济学、社会学、生物学等。
03
02
01
提供客观、准确的决策依据
定量分析方法能够提供客观、准确的数据和信息，帮助决策者做出科学、合理的决策。
1
2
3
定量分析方法可以追溯到古代数学和统计学的起源，如中国的算术和西方的几何学。
早期发展
随着科学技术的进步和计算机的普及，定量分析方法得到了迅速发展，广泛应用于各个领域。
《定量分析方法》ppt课件
Contents
目录
定量分析方法概述定量分析的基本步骤定量分析的主要方法定量分析的实践应用定量分析的局限性定量分析的未来发展
定量分析方法概述
定量分析方法是一种基于数学模型和统计分析手段，对数据和信息进行量化和预测的方法。
定义
第七章定量资料的分析_PPT幻灯片
（二）SPSS操作基本过程
• SPSS功能强大，操作简单。运用SPSS对数据进行统计 处理的基本过程如下：
• 1．建立数据库，录入数据：一是定义变量，二是录入变 量值；
• 2．对数据进行预处理：根据需要，对数据进行整理、分 组、合并、排序等；
• 3．统计分析：按研究要求的统计分析方法，对数据进行 处理；
第一节 统计的理解 第二节 统计描述与推断 第三节 假设检验 第四节 统计分析
第一节 统计的理解
• 统计是一种语言 • 统计是一种规律 • 统计是一种思想 • 统计是一种工具
第二节 平均值、标准差和相关系数
统计分析需要处理的是统计数据。表征某一随机现象 的统计数据总是具有一定的特征。描述统计数据特征的是 特征量，常用的特征量有：集中量、差异量和相关量。平 均值、标准差、相关系数分别是最常用的集中量、差异量 和相关量 。
5
6
7
8
VAR00001
50
0
1
2
3
4
5
6
7
8
VAR00001
• 左图数据差异量或离散程度大，数据分布范围广、右图数 据差异量小，数据分布得比较集中。
• 方差和标准差是使用最广泛的差异量。方差是离差平方和 的算术平均数。其定义式为：
2 x
(X X )2 N
• 标准差是方差的平方根。其定义式为：
• 零相关 两个变量值变化方向无一定规律。一个变量值 变大时，另一个变量值可能变大也可能变小，并且变大 变小的机会趋于相等。这样的关系称为零相关，两个变 量之间无相关。
• 相关系数
用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关 系数，一般用 r 表示。
《定量资料统计描述》PPT课件
病例数
频数
人数
25
20
正态分布：中间高、
15
两边低、左右对称
10
5
0
0.50 0.70 0.90 1.10 1.30 1.50 1.70 1.90
血清甘油三酯(mmol/L)
图2-1 160名正常成年女子的血清甘油三酯的频数分布图
正偏态分布：
18
16
长尾向右延伸
14
12ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
10
8
6
4
2
0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120
均数中位数非正态分布偏态分布多峰分布即右偏态集中位置偏右均数中位数正偏态即左偏态集中位置偏左均数中位数48图21160名正常成年女子的血清甘油三酯的频数分布图10152025050070090110130150170190血清甘油三酯mmoll图2259名链球菌咽喉炎患者的潜伏期h10121416181224364860728496108120潜伏期h图23101名正常人的血清肌红蛋白含量10152025101520253035404550肌红蛋白含量ugml正态分布
精选课件ppt
24
组距的大小或宽度
❖ 组距的大小或宽度是上下组界的差，也常称 为组宽.如果一个频数分布的所有组距都有同 样的宽度，那么这个共同的宽度用f来表示.在 这种情况下，f等于2个连续下组界或2个连续 上组界的差。
❖ 在表2.1中，c=62.5－59.5=65.5－62.5=3.
精选课件ppt
卫生统 计学
预防医学教研室： 徐 谦
办公地点： 大学城基础医学院六楼
精选课件ppt
1
第二章 定量资料的统计描述
第2章定量资料的统计描述-PPT课件
175~ 17
200~
9
225~
7
250~
6
275~
5
300~
3
325~350 6
累计频数 ∑f
39 106 170 233 278 308 325 334 341 347 352 355 361
累计频率
10.8 29.4 47.1 64.5 77.0 85.3 90.0 92.5 94.5 96.1 97.5 98.3 100.0
7.42 8.65 23.02 21.31 21.46 9.97 22.73 14.94 20.18 21.62 23.07 20.38 8.04 17.32 29.64 19.69 23.90 17.45 19.08 20.52 24.14 23.77 18.36 23.04 24.22 24.13 21.53 11.09 18.89 18.26 23.29 17.67 15.38 18.61 14.27 17.40 22.55 17.55 16.10 17.98 20.13 21.00 14.56 19.89 19.82 17.48 14.89 18.37 19.50 17.08 18.12 26.02 11.34 13.81 10.25 15.94 15.83 18.54 24.52 19.26 26.13 16.99 18.89 18.46 20.87 17.51 13.12 11.75 17.40 21.36 17.14 13.77 12.50 20.40 20.30 19.38 23.11 12.67 23.02 24.36 25.61 19.53 14.77 14.37 24.75 12.73 17.25 19.09 16.79 17.19 19.32 19.59 19.12 15.31 21.75 19.47 15.51 10.86 27.81 21.65 16.32 20.75 22.11 13.17 17.55 19.26 12.65 18.48 19.83 23.12 19.22 19.22 16.72 27.90 11.74 24.66 14.18 16.52
医学统计学-定量资料的统计分析 PPT课件
从资料提供的信息来看，样本均数150与总体 均数132并不相等，其原因可有以下两个方面： 1. 样本对应的总体均数等于132，差别仅仅是 由于抽样误差所致； 2. 除抽样误差外，病人与正常人存在本质上的 差异。 两种情况只有一个是正确的，且二者必居其一， 需要我们作出推断。一般来说，抽样误差比本质上 的差别要小，且抽样误差是有规律的。究竟是哪种 原因导致与 间的差别，可以通过假设检验作出判 断。其步骤如下。
t
X 0 s n
150 132 16.5 25
5.4545
（4）确定概率P（与统计量t值对应的概率）：根据第 （3）步算得现有样本与已知总体的标准t离差为 5.4545。该信息是否支持零假设H0 ? 需要通过查表确 定P值，即在H0成立的前提下，获得现有这么大的标 准t离差以及更大离差 | t | ≥5.4545的可能性。即 P=P（| t | ≥5.4545） 按 =25-1=24，查t界值表得t0.05,24=2.064，故P＜0.05。
第五节 定量资料的统计分析
—— t 检验
假设检验的方法通常是以选定检验统计量而命 名的，例如本节的 t 检验就是用特定公式计 算 t 统计量而命名
一、样本均数与总体均数的比较
此处的总体均数是指：已知的理论值或经 大量观察所得到的稳定值，记作μ0。 在此，样本均数与总体均数比较的目的是 推断样本所代表的未知总体μ与已知的总体均 数μ0是否有差别。 例4-5-1 测得25例某病女性患者的血红蛋 白（Hb），其均数为150（g/L），标准差为 16.5（g/L）。而该地正常成年女性的Hb均数 为132（g/L）。问该病女性患者的Hb含量是 否与当地正常女性Hb含量不同？
（1）建立假设： H0：＝ 0 =132，病人与正常人的平均血红 蛋白含量相等； H1：≠ 0≠ 132，病人与正常人的平均血红 蛋白含量不等。
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
最新定量资料统计描述PPT课件
表 100 名 受 试 者 平 均 抗 体 滴 度 计 算 表
抗体滴 频数
度
f
(1)
(2)
1:4
6
1:8
10
1:16 16
1:32 34
1:64 20
1:128 8
1:256 5
1:512 1
合 计 100
滴度倒 数X (3) 4 8 16 32 64 128 256 512 ---
lgX
(4) 0.6021 0.9031 1.2041 1.5051 1.8062 2.1072 2.4082 2.7093
数表法两种。
(1)直 接 法 当 观 察 例 数 n 不 大 时 ，此 法 常 用 。
先将观察值按大小顺序排列，选用下列公式
求 M。
当 n为奇数时
M = X [(n+ 1)/2]
当 n为偶数时
M
=
X
n 2
X
n 2
1
2
例 某 病 患 者 8 人 的 潜 伏 期（ 天 ）分 别 为 2，3， 3，4，7，8， 10， 18， 求 它 们 的 中 位 数 。
本 例 n=8 为 偶 数 ，将 8 人 潜 伏 期 从 小 到 大 排 列 ，用 公 式 算 得
M
=
X
n 2
X
n 2
1
2 = [X4 + X5]/2=（ 4+7） /2=5.5(天 )
(2)频数表法 当观察例数n较多时，可先编制频数表， 再通过频数表计算中位数。
公式为：
M = Lm + i/fm( n×50% - ΣfL )
186
72--84
1
187
M = 12 + 12/70( 187×50% - 35 )= 22.0(小时)
抗体滴 频数
度
f
(1)
(2)
1:4
6
1:8
10
1:16 16
1:32 34
1:64 20
1:128 8
1:256 5
1:512 1
合 计 100
滴度倒 数X (3) 4 8 16 32 64 128 256 512 ---
lgX
(4) 0.6021 0.9031 1.2041 1.5051 1.8062 2.1072 2.4082 2.7093
数表法两种。
(1)直 接 法 当 观 察 例 数 n 不 大 时 ，此 法 常 用 。
先将观察值按大小顺序排列，选用下列公式
求 M。
当 n为奇数时
M = X [(n+ 1)/2]
当 n为偶数时
M
=
X
n 2
X
n 2
1
2
例 某 病 患 者 8 人 的 潜 伏 期（ 天 ）分 别 为 2，3， 3，4，7，8， 10， 18， 求 它 们 的 中 位 数 。
本 例 n=8 为 偶 数 ，将 8 人 潜 伏 期 从 小 到 大 排 列 ，用 公 式 算 得
M
=
X
n 2
X
n 2
1
2 = [X4 + X5]/2=（ 4+7） /2=5.5(天 )
(2)频数表法 当观察例数n较多时，可先编制频数表， 再通过频数表计算中位数。
公式为：
M = Lm + i/fm( n×50% - ΣfL )
186
72--84
1
187
M = 12 + 12/70( 187×50% - 35 )= 22.0(小时)
第七章 分析定量定性数据ppt课件
* 数据展示 组织汇编压缩过或精选过的数据，使之图表化 或进行直观展示，常用方法：矩阵和网络（结 点或方格的集合，结点或方格互联或用直线， 箭头，标签连接表示）。
* 得出并检验结论
编辑版pppt
28
分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
实例：分析一个管理变革研究项目的初始部分模板
（一）背景因素
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
√√
排序(＜,＞)
√
√√
间距(+,－)
√√
比值(×,÷)
√
编辑版pppt
9
如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也
要编码；
- 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错；
统
定性数据
计
品质数据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
编辑版pppt
6
•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
编辑版pppt
13
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
* 得出并检验结论
编辑版pppt
28
分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
实例：分析一个管理变革研究项目的初始部分模板
（一）背景因素
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
√√
排序(＜,＞)
√
√√
间距(+,－)
√√
比值(×,÷)
√
编辑版pppt
9
如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也
要编码；
- 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错；
统
定性数据
计
品质数据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
编辑版pppt
6
•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
编辑版pppt
13
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
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)
.
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❖ 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）
.
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（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)
.
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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)
.
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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
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
去除冗余数据
20%
NO
30%
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%
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)
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
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
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
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
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？
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
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
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
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
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
定量数据统计分析方法
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
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
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
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
5
I1
J2
KБайду номын сангаас
12
L
9
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
▪ 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)
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
▪ R2=0.761
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
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%
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
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
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
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
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
80% 70%
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A
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合并数据
喜欢程度
9 1%
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6
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3
5%
2
5%
1
4%
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)
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
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
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
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
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？
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
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
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
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
合理使用图形
C
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10%
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B
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C 10%
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50%
30%
B
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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
定量数据统计分析方法
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
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
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
21% 20% 21% 19%
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数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
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D1
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I1
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KБайду номын сангаас
12
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排序后数据
A
25
F
19
C
14
B
12
K
12
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5
G
3
J2
D1
E1
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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
▪ 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)
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
▪ R2=0.761
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
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%
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
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