4第四章 描述统计分析

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统计学第4章数据特征的描述

统计学第4章数据特征的描述
优缺点
极差计算简单,但容易受到极端值的影响,不能全面 反映数据的离散程度。
四分位差
定义
四分位差是第三四分位数与第 一四分位数之差,用于反映中
间50%数据的离散程度。
计算方法
四分位差 = 第三四分位数 第一四分位数
优缺点
四分位差能够避免极端值的影 响,更稳健地反映数据的离散
程度,但计算相对复杂。
方差与标准差
统计学第4章数据特征 的描述
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REPORTING
• 数据特征描述概述 • 集中趋势的度量 • 离散程度的度量 • 偏态与峰态的度量 • 数据特征描述在统计分析中的应用 • 数据特征描述的注意事项
目录
PART 01
数据特征描述概述
REPORTING
WENKU DESIGN
数据特征描述在推断性统计中的应用
参数估计 假设检验 方差分析 相关与回归分析
基于样本数据特征,对总体参数进行估计,如点估计和区间估 计。
通过比较样本数据与理论分布或两组样本数据之间的差异,对 总体分布或总体参数进行假设检验。
研究不同因素对总体变异的影响程度,通过比较不同组间的差 异,分析因素对总体变异的贡献。
定义
方差是每个数据与全体数据平均数之方根,用于衡量数据的波动大小。
计算方法
方差 = Σ(xi - x̄)² / n,标准差 = √方差
优缺点
方差和标准差能够全面反映数据的离散程度,且计算相对简单,但容易受到极端值的影响。同时,方差 和标准差都是基于均值的度量,对于非对称分布的数据可能不够准确。
适用范围
适用于数值型数据,且数据之间可能 存在极端异常值的情况。
特点
中位数不受极端值影响,对于存在极 端异常值的数据集,中位数能够更好 地反映数据的集中趋势。

第四章 SPSS的基本统计分析知识讲解

第四章 SPSS的基本统计分析知识讲解

多选项分析
多选项分析的基本思路
– 定义多选项变量集 – 多选项频数分析 – 多选项交叉分组下的频数分析
多选项分析
定义多选项变量集
目的:将已分解的变量定义为一个集合,便于进行多选 项分析
– 菜单选项:analyze->multiple response->define sets – 从原变量中选取被分解的变量(数值型)到variables in
进一步计算
– cells选项:选择在频数分析表中输出各种百分比.
row:行百分比(Row pct); column:列百分比(Col pct); total:总百分比(Tot pct);
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
频数分析
基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies (2)选择几个待分析的变量到variables框. (3)chart选项,选择所需要的图形
计算描述统计量
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。
– 菜单选项:analyze->multiple response->crosstabs
频数分析
目的
粗略把握变量值的分布状况。
例:研究被调查者的特征(如:性别、年龄、收入) 研究被调查者对某个问题的总体看法(如:教学方式、选修课程) 研究被调查者某方面的状态(如:购买家电的类型、居民月支出状况)
采用的方法
– 计算频分布表:包括计算 频数、累计频数、百分比、累 计百分比

spss第四章描述统计简介PPT课件

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

第四章 数据分析

第四章  数据分析

6、数据导出
• (1)导出CSV文件: to_csv(file_path,sep=",",index=True,header=True) • (2)导出Excel文件: to_excel(file_path,index=True,header=True) • (3)导出到MySQL库: to_sql(tableName,con=数据库链接)
7、数据处理
• 在数据分析前需要对数据进行处理,剔除其中噪声、恢复数据的完整性和一致性后 才能进行数据分析
数据 数据 数据 数据 清洗 合并 计算 分组
8、数据的清洗
• 1.重复数据的处理:
• 使用duplicated( )可以获取哪些是重复的元素,使用drop_duplicates( )能够删除重复元素。
• 2.缺失数据的处理:
• 缺失值的处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理,缺失值处理常用的方法有 删除法、替换法、插补法等。
• 3.噪声数据的处理:
• 在实际操作中常用分箱(binning)、回归(regression)、聚类(clustering)、计算机与人工检查 相结合等方法“光滑”数据,去掉数据中的噪声。
3、数据分析的工具
• 数据分析的工具数量众多,根据分析数据层次结构的不同,常用数据分析软件可分 为四类
4、PYTHON的PANDAS数据分析包
• Numpy科学计算模块 • Matplotlib绘图模块。
数据导入
数据导出
5、数据导入
• (1)导入TXT文件:read_table(file,names=[列名1,列名2,...],sep="",...) • (2)导入CSV文件:read_csv(file,names=[列名1,列名2,...],sep="",...) • (3)导入excel文件:read_excel(file,sheetname,header=0) • (4)导入MySQL库:read_sql(sql,con=数据库)

spss第四章,描述性统计分析。。

spss第四章,描述性统计分析。。

第4章描述性统计分析(重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表)4.1 频数分析(使用表3.2)---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框,并将数学、语文和英语选到“variable”中。

如图:---单击“statistics”----出现对话框,选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图,重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框,如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.24.2 基本描述统计量(使用表3.2)---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框,并将数据进行如图选入:-----单击“options”—得到对话框,并选中如图6个选项:----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.34.3 探索性分析(使用表3.2)---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框,并将数据进行如图选入:----单击“Plots”—得到对话框,并选中如图4个选项:----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.6(与书有不同)4.4交叉列联表分析(使用表化环0708)(1)T ransform(修改)----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字:eg:T1-------change-------(此处T1和T2是已经做好的分组)点击-----old and new values对其分组---例:Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs(交叉列联表)”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests(精确检测)对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs:statistics(交叉表统计)对话框”-------点击“Chi—square(卡方检验)”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs:Cells display(交叉表统计)对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数,-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项,分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析(课本71页)不需要掌握英语未写完作业:1-10,11-25,26-30。

《医学统计学》第四章定性资料的统计描述

《医学统计学》第四章定性资料的统计描述

1、不要把构成比与率相混淆。即分析时不能以构成 比代率;这是常见的错误。
某文章作者根据上述资料认为,沙眼在20~组的患病率最高,以后随年 龄增大而减少。该作者把构成比当作率进行分析,犯了以比代率的错误。
2、使用相对数时分母不宜过小。分母过小时相对数 不稳定。
3、注意资料的可比性;
不同时期、不同地区、不同条件下的资料比较时应注意具有 可比性。
12965.2
46.3

265
660291.4
40.1
说明该地市区非吸烟女性饮酒者的肺癌发病率是
非吸烟女性不饮酒者的1.15倍。
3.比数比
比数比( Odds ratio ,OR) : 常用于流行病学
中病例-对照研究资料,表示病例组和对照组中的 暴露比例与非暴露比例的比值之比,是反映疾病 与暴露之间关联强度的指标。其计算公式为
一般的,两个地方的出生率、死亡率、发病率、不同级别 医院某病的治愈率等不能直接比较。
无可比性的实例:
由表2-7可见,无论有无腋下淋巴结转移,省医院的5年生存 率均高于市医院,但从总生存率看,省医院的5年生存率低于市 医院。这不符合常理。因此,省医院与市医院的总生存率就不能 直接比较(标准化后再比)。
感谢聆听

某事物或现象发生的实 际数 某事物或现象发生的所 有可能数
比例基数
公式中的“比例基数”通常依据习惯而定。
需要注意的是,率在更多情况下是一个具有时间 概念的指标,即用于说明在某一段时间内某现象 发生的强度或频率,如出生率、死亡率、发病率 、患病率等,这些指标通常是指在1年时间内发 生的频率。
例4-1 某单位在2009年有3128名职工,该单位 每年对职工进行体检,在这一年新发生高血压 病人12例,则

第4章 SPSS基本统计分析

第4章 SPSS基本统计分析
• 分析不同居住类型的被访者未来的购房预 期是否一致
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

第 章 SPSS 基本统计量的描述

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

4第四章 描述统计分析

4第四章 描述统计分析

第 四 章 描 述 统 计 分 析



第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
频数分析 描述分析 探索分析 P-P图 SPSS表格处理:三线表的制作
第二节 描述分析


描述统计分析(Descriptives)过程是对变量进行 描述统计分析,包括计算集中趋势、离散趋势、分 布等统计指标,而且可将原始数据转换成标准Z分 值并存入数据集中。 所谓Z分值是指某原始数值比其均值高或低多少个 标准差,高时为正值,低时为负值,相等时为零。


spss230201684第四章描述统计分析第一章spss230简介与基本操作第二章数据编辑与整理第三章数据转换第四章描述统计分析第五章交叉表分析第六章比较平均值第七章方差分析第八章相关分析第九章回归分析第十章信度和效度分析第十一章非参数检验第十二章多选变量分析第十三章spss应用案例问卷调查分析第十四章spss应用案例测验质量分析第十五章探索性因子分析及案例应用第十六章基本统计图表的制作第十七章spss应用分析归纳小结从第四章开始讲解分析菜单命令下的数据分析方法点击分析菜单命令下拉子菜单



案例:【例4-4】试对某一次测验的测验分数对 该测验分数进行正态分布图形描述。 第1 步:打开分析数据。打开“测验数据文件 .sav”文件。 第2 步:启动分析过程。点击【分析】【描述统 计】【P-P图】】菜单,打开对话框。
第 3 步:设置分析变量。从左边的变量列表,通过单击向 右按钮可选择“总分”变量进入 “变量”(Variables) 列表框中。当然,可以同时选择多个变量,本例中仅选择 一个。

第 四 章 描 述 统 计 分 析
从第四章开始讲解【分析】菜单命令下的数 据分析方法,点击【分析】菜单命令下拉子 菜单。 包括:【报告】,【描述统计】,【定制表 】,【比较平均值】,【一般线性模型】, 【广义线性模型】,【混合模型】,【相关 】,【回归】,【对数线性】,【神经网络 】,【分类】,【降维】,【标度】,【非 参数检验】,【时间序列预测】,【生存分 析】,【多重响应】,【缺失值分析】,【 多重插补】,【复杂抽样】,【质量控制】 ,【ROC曲线图】,【时间和空间建模】。

数据分析课程设计题目

数据分析课程设计题目

数据分析课程设计题目一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握数据分析的基本概念,理解数据收集、处理、分析和解释的一般过程。

2. 使学生能够运用基本的统计方法对数据集进行描述性统计分析,包括计算平均数、中位数、众数、方差等。

3. 培养学生运用图表(如条形图、折线图、饼图等)对数据进行可视化展示的能力,并能够从图表中提取信息。

技能目标:1. 培养学生运用电子表格软件进行数据处理和分析的能力。

2. 让学生通过实际案例,掌握数据分析解决问题的步骤,包括提出问题、设计分析方案、执行分析和得出结论。

3. 培养学生将数据分析结果转化为实际建议或决策的能力。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对于数据的敏感性,认识到数据分析在日常生活和学习中的重要性。

2. 激发学生主动探索数据背后故事的兴趣,发展学生的逻辑思维和创新思维。

3. 引导学生正确理解和使用数据分析结果,培养负责任的数字公民意识。

分析课程性质、学生特点和教学要求:本课程针对的是高年级学生,他们在数学和逻辑思维方面具备一定的基础。

课程性质偏重于实践和应用,通过实际案例的分析,使学生在掌握数据分析基本技能的同时,增强解决问题的能力。

教学要求注重学生的参与和互动,鼓励学生通过小组讨论和项目实践来提升数据分析技能,同时强调在学习过程中培养积极的学习态度和正确的价值观。

通过具体的学习成果分解,确保学生能够在课程结束后,达到预设的知识、技能和情感态度价值观目标。

二、教学内容1. 数据收集与整理- 教材章节:第三章 数据的收集与整理- 内容:介绍数据收集的途径、方法和注意事项;数据的分类和排序;数据清洗的基本概念。

2. 描述性统计分析- 教材章节:第四章 描述性统计分析- 内容:讲解平均数、中位数、众数的计算方法及应用;介绍方差、标准差的意义和计算。

3. 数据可视化- 教材章节:第五章 数据可视化- 内容:学习条形图、折线图、饼图等常见图表的制作方法;图表在数据分析中的应用。

管理统计学4 第四章 时间序列

管理统计学4 第四章 时间序列
分类 绝对数有时期数和时点数之分,二者的区别主要在于是否具有可加性。 时期数的序时平均数就等于各时期水平的简单平均。 时点数所反映的是现象在某一个瞬时的状态。
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4.2序时平均数和平均发展速度
4.2.2相对数的序时平均数和平均数的序时平均数
库存周转速度属于相对数,该相对数的分母为时点数。从年度上看,年周转速度应等 于年销售量与年平均库存量的比值。因此,先平均后对比是计算相对数序时平均的基 本方法。 平均数序时平均数的计算与相对数的序时平均数的计算方法相同,也是先平均后对比。
管理统计学 [第四版]
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第四章 时间序列分析
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案例导入
近年来,中国房地产发展繁荣,房价更是水涨船高。下表是国家统计局对十 年来广东省商品房年销售价格的统计数。
年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 售价 4443 4853 5914 5953 6513 7486 7879 8112 9090 9083
4.1 发展水平和发展速度分析
4.1.2 发展水平和增长量
发展水平 发展水平是指时间数列上指标的具体数值。 发展水平的指标形式可以是绝对数,也可以是相对数或平均数。 增长量 为了分析上方便,就把作为研究对象的发展水平称为报告期水平,把要对比的基础水 平则称为基期水平。 用报告期水平减去基期水平,就等于增长量。其中,当基期水平为上期水平时,就称 为逐期增长量;当基期水平为某个时期的固定发展水平(X0)时,就称为累计增长量。 逐期增长量:X1-X0、X2-X1、X3-X2、…Xn-Xn-1 。 累计增长量:X1-X0、X2-X0、X3-X0、…Xn-X0。 二者的关系:(Xn-X0)= (X1 -X0)+(X2-X1)+(X3-X2)+…(Xn-Xn-1)。

第四章 空间统计分析

第四章 空间统计分析

1 当区域i和j的距离小于d时 wij 其它 0
(二)全局空间自相关




衡量空间自相关的指标有Moran指数I、Geary系数C、 G统计量等,他们都有全局指标和局部指标两种。全 局空间关联指标用于探测某现象在整个研究区域的 空间分布模式,分析其是否有聚集特性存在。 Moran指数I是由 Moran于 1948年提出的 ,反映的是 空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的相似程度。 Geary 系数与Moran指数存在负相关关系。 由于 Moran指数不能判断空间数据是高值聚集还是 低值聚集 , Getis和 Ord于 1992提出了全局 G系数。 G系数一般采用距离权 , 要求空间单元的属性值为正。
S0 Wij
i 1 j n n
S1 Wij Wji
i 1 j 1
n
n
2
2
4 n xi x n n 2 S3 Wi. W .i k i 1 2 i 1 n 2 xi x n Wi.为空间相临权重矩阵i 行 W.i为i 列 j 1

第1节 探索性空间统计分析
一、基本原理与方法 (一)空间权重矩阵 (二)全局空间自相关 (三)局部空间自相关 二、应用实例 三、软件实现

一、基本原理与方法
空间自相关(Spatial autocorrelation)是指同一个变量在 不同空间位置上的相关性。目的在于检验空间单元与其 相邻的空间单元的属性间是否具相似性。 如何定义“相邻”?——空间权重矩阵 空间自相关分析可分以下 3个过程: 首先建立空间权重矩阵,以明确研究对象在空间位置上的 相互关系; 其次进行全局空间自相关分析,判断整个区域是否存在空 间自相关现象或集聚现象; 最后进行局部空间自相关分析,找出空间自相关现象存在 的局部区域。

第4章 数据预处理和描述性分析(含SPSS)

第4章 数据预处理和描述性分析(含SPSS)
种方法只有当观测的样本数据量足够或数据缺失时, 不会因删除导致参数的有效估计时,才可采用。

(2)配对删除法,是只在需要用缺失或遗漏值
进行分析时,才被删除,其他信息仍然被使用的方
法。

配对删除法相对于表列删除法,观测样本数量不
会因删除而减少过多,同时信息利用较为充分。但
同时也带来以下方面的问题:一是不一致性;二是





1、探究分析的作用 (1)考察数据的奇异性。过大或过小的数据均有 可能是异常值、影响点或是错误输入的数据。对于 这样的数据第一要找出,第二要分析原因,第三要 决定是否对这些数据进行处理。 (2)检查数据分布特征。许多分析方法对数据的 分布有一定要求,例如要求样本来自正态分布总体, 从实验或实际测量得到的数据是否符合正态分布的 规律,决定了它们是否可以选用只对正态分布数据 适用的分析方法。 (3)考查方差齐性。另外对若干组数据均值差异 性的分析需要根据其方差是否相等,选择进行检验 的计算公式。

(4)方差齐性检验 在进行均值多组间比较时,要求各组的方差相同,
所以要进行方差齐性检验,例如常用的方差分析就
要求分组样本的数据来自方差相同的正态总体。另
外,在进行独立样本T检验之前也要事先进行方差
齐性检验。具体内容请见第六章。

3、探索分析过程在SPSS中的实现 (1)建立或打开了数据文件后,按从“Analyze” → “Descriptive Statistics”→“Explore”,进入 Explore对话框。见图4-1所示。
②M-estimators复选项,要求输入集中趋势最大 似然比的稳健估计。


③Outliers复选项,要求输出5个最大值与最小值, 在输出窗口中它们被标明为极端值。

统计学第四章统计分析指标

统计学第四章统计分析指标

计划完成相对指标
产值计划完成程度若大于100%,说明超额完 成计划;若小于100%,说明没有完成计划, 为正指标。 单位成本计划完成程度若大于100%,说明成 本比计划高,没有完成计划;若小于100%, 说明超额完成计划,为逆指标。 计划完成相对数的分子分母不能互换,在指 标含义、计算范围、核算方法等方面要一致。
计划完成相对指标
长期(通常是五年)计划完成情况—水平法和累计法
总体的一部分单位 总体另一部分单位 比例相对数
人口性别比例 积累与消费比例 农轻重比例


比例相对指标
人口出生性别比正常值一般在103到107之间。但 我国人口的出生性别比自20世纪80年代中期以来 迅速攀升。 1995年,0岁~4岁人口性别比:118.38 2000年,0岁~4岁人口性别比:120.17 2003年,0岁~4岁人口性6
(1)计划数为绝对数
计划完成相对数=(实际完成数÷同期计划数)×100%
适用于研究分析社会经济现象的规模或水平的计划完成 程度。
计划完成相对指标
〔例〕 某公司2010年计划销售某种产品30万件, 实际销售32万件,则该公司2010年销售计划完成相对 指标是多少?超额完成计划多少?
销售计划完成相对指标 = (32/30)*100% = 106.7% 超额完成计划 = 106.7% - 100% = 6.7%
t1时段
t2时段
t3时段
时期指标的特点: 1. 不同时期的时期指标数值具有可加性; 2. 时期指标的数值大小与时期长短有直接关系; 3. 时期指标数值是连续登记、累计的结果。
时点指标的特点: 1. 不同时期的时点指标数值不具有可加性。 2. 时点指标的数值大小与时间间隔长短无关。 3. 时点指标的数值是间断计数的。

SPSS操作步骤及解析

SPSS操作步骤及解析

目录第四章统计描述 (2)4。

2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4。

1(探索性数据分析)操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5。

4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOVA)(操作步骤) (10)6。

3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3。

5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6。

3。

6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例(列联表) (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归(操作步骤) (26)1.多重共线性检验 (26)2。

使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计(操作步骤) (32)9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35)第十章聚类分析 (39)10。

3.1 K-均值操作步骤: (39)10。

4。

1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3。

1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13。

2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14。

2相应分析实例(操作步骤) (70)第十五章典型相关分析 (75)15。

2操作步骤: (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法,用于说明总体的情况和特征。

4.1 基本概念和原理4。

1.1 频数分布4。

1。

2 集中趋势指标算数平均值:适用于定比数据、定距数据中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据众数:适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用:(1)它可以表明现象的平衡程度和稳定程度;(2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大,则该分布的平均指标的代表性就越小。

第四章 定量资料的统计描述(终板).

第四章 定量资料的统计描述(终板).

二、频数表的用途
1、揭示资料的分布特征和分布类型; 2、便于进一步计算指标和统计分析; 3、便于发现特大或特小的可疑值; 4、据此绘制频数分布图。
频数分布的特征
1、集中趋势:观察值向某一数值集中的 倾向(用平均数指标说明);
2、离散趋势:观察值大小不等的倾向 (用变异指标说明)。
频数分布的类型
19695258999509901962582580505252595099019619625825805052525二选定适当的百分界值三决定正常参考值范围的单侧或双四选择正常参考值范围的估计方法一选择样本含量足够大的正常人25975059959599频数累计频数累计频率1260317208400766863613116014661341548194815119182128908231622895802723498323123598743523699163923810000合计238上表为某市238名健康人发汞含量求该市健康人发汞含量95正常值范围
第一节 频数表与频数图
• 一、定义: • 相同观察结果出现的次数称为频数(frequ
ency)。 • 将所有观察结果的频数按一定顺序排列在
一起,表达变量取值及其不同取值频数分 布情况的统计表称为频数分布表,简称频 数表(frequency table)。
二、频数分布表的编制
原始资料分组
按数量分组
n
n
• 故5个人抗体的平均滴度是1/70。
加权法:若相同观察值较多或资料已编制成频数
表则可利用加权法计算,其公式为:
G lg 1( f1 lg x1 f2 lg x2 ... fn lg xn ) lg 1( f lg X )
f1 f2 ... fn
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第七个统计图:直方图。(省略) 第八个统计图:茎叶图。
茎叶图描述,在男孩的智力测验 分数的茎叶图中的第二行,频率是数 量为1,也就是有1个数值,茎(Stem )为8,叶(Leaf)为5,其实该数值 是85;第三行,频率是数量为5,有5 个数值是茎为9,叶为16889,其实这 5个数值是91、96、98、98、99。 其 余数据依此类推。



第4步:设置绘图。点击【图】按钮,弹出“探索 :图”对话框。
在“描述”栏内,同时选择“ 茎 叶图”、“直方图”两个复选框,要 求作茎叶描述,以及直方图显示。 同时,选择“含检验的正态图”。

第5步:设置选项。点击【选项】按钮,弹出“探 索:选项”对话框。



第6 步:在主对话框中点击【确定】按钮 。SPSS 在输出窗口的输出结果。 第7 步:结果分析。 第一个统计表:个案处理摘要(略) 第二个统计表:描述统计表。



第十章 信度和效度分析 第十一章 非参数检验 第十二章 多选变量分析 第十三章 SPSS应用案例——问卷调查分析 第十四章 SPSS应用案例——测验质量分析 第十五章 探索性因子分析及案例应用 第十六章 基本统计图表的制作 第十七章 SPSS应用分析归纳小结
第四章 描述统计分析





第3 步:设置分析变量。从左边的源变量框里选 择一个和多个变量进入右边的“变量:”框里。在 本例中选“总分”变量进入“变量:”框。 第4 步:输出频率分布表。在主界面中“ 显示频 率表”,系统默认为选中显示,在本例中也选中 。 第5 步:设置输出的统计量。

第6 步:统计图形输出设置。
在该表中,性别变量分 男、女分别输出均数为 、中位数、方差、标准 差、极小值、极大值、 全距、四分位距、偏度、 峰度等一些统计量。通 过此表,能较全面的反 映数据的集中趋势、离 散趋势。

第三个统计表:M-估计
输出四个不同权重下作中心趋势的粗略最大似然确定数,对于伴有长拖 尾的对称分布数据或带有个别极端数值的数据,用粗略最大似然确定数 替代均数或中位数,结果更准确。
案例:【例4-3】试对10岁少儿的智力测验分数进 行探索分析,对该测验分数进行正态分布检验、 分析茎叶图。



第1 步:打开分析数据。打开“10岁少儿的智力 测验分数.sav”文件。 第2 步:启动分析过程。点击【分析】【描述统 计】【探索】命令,打开如图所示的对话框。

第3 步:统计量选择。点击【统计】按钮,弹出 “探索:统计量”对话框



第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
频数分析 描述分析 探索分析 P-P图 SPSS表格处理:三线表的制作
第三节 探索分析


调用探索性分析过程可对变量的分布进行更为深 入详尽的描述性分析。 它在一般描述统计指标的基础上,增加观察数据 的分布描述、发现数据是否有异常值或极值,以 及有关数据其他特征的文字与图形描述,显得更 加细致与全面,有助于用户思考对数据进行进一 步分析的方案。

第十个统计图:箱图。
图中方箱为四分位数的箱图,中心粗线为中位数(50%百分位的观察值 ),箱图的上线、下线为(25%、75%百分位的观察值),外部的两端线 为最大值与最小值。
第四节 P-P图


P-P图通过变量分布累计比与某一分布累计比生成 的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分 布。原假设H0为:观察变量的数据完全符合指定分 布时,P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中 各个观测点不呈直线,但有一定规律,可以对变量 数据进行转换,使转换后的数据更接近指定分布或 另外指定的分布。 Q-Q图同样可以用于检验数据的分布,其检验效果是 一样的。所不同的是,Q-Q图是用变量数据分布的分 位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行 检验的。在本章中仅介绍P-P图。
SPSS 23.0 统计分析
——在心理学与教育学中的应用
2016-8-4
第四章 描述统计分析
全书目录



第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章
SPSS 23.0 简介与基本操作 数据编辑与整理 数据转换 描述统计分析 交叉表分析 比较平均值 方差分析 相关分析 回归分析
□描述:输出均数、中位数、众数、5% 修正均数、标准误、方差、标准差、最小 值、最大值、范围、四分位全距、峰度系 数、峰度系数的标准误、偏度系数、偏度 系数的标准误; □ M- 估计量:作中心趋势的粗略最大似 然确定,输出四个不同权重的最大似然确 定数; □离群值:输出五个最大值与五个最小 值; □百分位数:输出第5%、10%、25%、50% 、75%、90%、95%位数; 本例以上四个复选框全部选择


第 4 步:设置分析参数。在对话框的“转换(Transform) ”栏:“ 自然对数转换”,对当前变量的数据取自然对 数,即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变量。“ 将值标准化”,将当前变量的数据转换为标准值,即转换 后变量数据的均值为0,方差为1。“ 差异”,对当前变 量的数据进行差分转换,即利用变量中连续数据之间的差 值来转换数据。选择此项以后,后面的文本框变为可用, 在其中输入一个正整数,以确定转换的差分度,默认值为 1。“ 季节性差异”,用于确定指明计算时间序列的季节 差分。只有在对当前变量的数据序列定义了周期以后才可 用,如果当前周期为0,将不能计算季节差分。 需要注意的是,这些数据转换并不改变变量中的变量 值,只影响正态概率图。

第二个表: 频率表

第三个图:频率分布的条形图
图中的右边标明了标准差、平均数、样本量。 此图就表明,这批数据基本接近正态分 布曲线。


【思考题】
在智力测验分析中,往往根据分数将智力分为几个等级, 然后再统计报告各个智力等级的人数,如下表所示(在下 表的数据仅为参考,实际统计数字以数据文件的统计结果 为准)。以“智力测验分数.sav”文件为例,在SPSS中如 何实现如下分析结果?
第一节 频数分析

频率分布分析主要通过频率分布表、条形图和直 方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来 描述数据的分布特征。

案例:【例4-1】试对某一次测验的测验总分进
行频率分析,描述测验分数的分布表,以及累计 百分比表,并绘制分数分布直方图。 第1 步:打开分析数据。打开“测验数据文件 .sav”文件。 第2 步:启动分析过程。点击【分析】 【描述 统计】 【频率】菜单命令 。
第 四 章 描 述 统 计 分 析



第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
频数分析 描述分析 探索分析 P-P图 SPSS表格处理:三线表的制作
第二节 描述分析源自描述统计分析(Descriptives)过程是对变量进行 描述统计分析,包括计算集中趋势、离散趋势、分 布等统计指标,而且可将原始数据转换成标准Z分 值并存入数据集中。 所谓Z分值是指某原始数值比其均值高或低多少个 标准差,高时为正值,低时为负值,相等时为零。

第 四 章 描 述 统 计 分 析
从第四章开始讲解【分析】菜单命令下的数 据分析方法,点击【分析】菜单命令下拉子 菜单。 包括:【报告】,【描述统计】,【定制表 】,【比较平均值】,【一般线性模型】, 【广义线性模型】,【混合模型】,【相关 】,【回归】,【对数线性】,【神经网络 】,【分类】,【降维】,【标度】,【非 参数检验】,【时间序列预测】,【生存分 析】,【多重响应】,【缺失值分析】,【 多重插补】,【复杂抽样】,【质量控制】 ,【ROC曲线图】,【时间和空间建模】。

案例:【例4- 2】试对某一次测验的测验总分进
行分析,描述该测验分数的基本描述信息,以及将 每个被试的分数转化为标准化分数。


第1 步:打开分析数据。打开“测验数据文件 .sav”文件。 第2 步:启动分析过程。点击【分析】【描述统 计】【描述】菜单命令,打开如图所示的对话 框。


第3 步:设置分析变量。从左边的源变量框里选 择一个和多个变量进入右边的“变量:”框里。在 本例中选“总分”、“智商分数”变量进入“变 量:”框。 选中 “□将标准化值另存为变量” 复选框, 将计算该变量的z值并保存结果到当前数据集中。 第4 步:选定统计分析选项。单击【选项】按钮 ,打开图 所示的对话框,该对话框用于选择统计 量:

第九个统计图:正态Q-Q图。 Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的 分位数之间的关系曲线来进行检验的。这里是与 正态分布进行检验,因而称为正态Q-Q图。原假设 H0:一个变量的数据服从正态分布,正态Q-Q图将 是一条直线。
当性别为男时,正态Q-Q图中的点都是在直线附近,也就是说,智 力测验分数服从正态分布的假设可以接受。 当性别为女时,正态Q-Q图中的点也都是在直线附近,也就是说, 智力测验分数服从正态分布的假设可以接受。

第四个统计表:输出百分位数。
有两种计算方式:加权平均、图基枢纽。计算的百分位数能 较好分析数据的百分位参照点。

第五个统计表:输出极值。
按男、女分组,分别 输出最大五个数和最小五 个数。

第六个统计表:正态性检验。
( 1) 柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫的检验所对应的显著性水平sig为0.200 ,大于0.05,接受原假设,即男生、女生的智力测验分数服从正态分布 ( 2) 夏皮洛 -威尔克的检验所对应的显著性水平sig为0.368,和0.598 ,大于0.05,接受原假设,即男生、女生的智力测验分数服从正态分布
第四章 描述统计分析
第 四 章 描 述 统 计 分 析



第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
频数分析 描述分析 探索分析 P-P图 SPSS表格处理:三线表的制作
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