描述统计过程
SPSS软件学习_spss统计描述过程
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分布曲线形状：偏度的含义
偏度：
大于0表示=正偏=右偏=均值在中位数的右边
左偏
右偏
均值 中位数 众数
众数 中位数 均值
63
12
分布曲线形状：峰度的布
峰度大于0
13
二、描述统计量过程
Frequency
Horsepower
70
60
50
40
30
20
10
Std. Dev = 38.52
Mean = 104.8
0
N = 400.00
50.0 70.0 90.0 110.0 130.0 150.0 170.0 190.0 210.0 230.0
60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 220.0
中位数适用于任意分布类型的资料。用中 位数来描述连续变量会损失很多信息，对于 对称分布资料，优先考虑使用均数，仅仅均 数不能使用时才用中位数加以描述；
中位数对于定序变量、连续变量均可以使 用。对定序变量通常采用中位数（不是众数） 来反映更多、更精确的信息。
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4.2.3 其它集中趋势描述指标
1. 截尾均数 数据排序 去掉最两端的数据（常用的截尾均数有5% 截尾均数，即两端去掉5%的数据，在SPSS 中Explore中可以实现）
如果截尾均数与原均数相差不大，说明 数据不存在极端值，反之相反。
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2.几何平均数
常用于计算百分比、比率、指数、增长率等 指标的平均数
几何平均数 算术平均数 公式（要求 xi > 0 ）
几种描述性统计分分析的SAS过程
几种描述性统计分分析的SAS过程描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。
它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。
SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。
以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。
1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。
可以使用该过程对数值变量进行描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。
可以通过指定多个变量和分组变量来计算针对不同子组的统计指标。
该过程还可以生成频数和百分比。
2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS过程。
它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。
该过程还可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百分比。
3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。
它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。
该过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据的分布特征。
还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。
4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。
它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵来描述变量之间的线性关系。
该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。
5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。
它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性检验。
该过程可以计算组间差异的F值和p值，并生成方差分析表。
PROCGLM还支持使用协变量进行调整的方差分析，以控制对方差的影响。
以上是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。
每个过程都有各自的功能和输出，可以根据数据和分析需求选择合适的过程。
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程(2012-08-01 18:07:01)▼分类：数据分析挖掘标签：杂谈SAS中的描述性统计过程描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。
它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。
相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。
不同点：（1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量；（2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果；（4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有；（5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。
统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。
大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。
chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。
统计的四个过程
统计的四个过程
统计的四个过程通常包括数据收集、数据整理、数据分析和结果解释。
以下是每个过程的详细描述：
1. 数据收集：这是统计过程的第一步，涉及收集数据的来源。
数据可以通过各种方式收集，包括实地调查、问卷调查、观察、实验等。
数据收集的目的是获得一组可用于分析的数据样本。
2. 数据整理：在数据收集之后，需要对数据进行整理和清理，以确保数据的准确性和一致性。
这可能涉及删除重复数据、处理缺失值、解决异常值等。
数据整理的目的是准备好可供分析的数据集。
3. 数据分析：一旦数据整理完毕，就可以进行数据分析。
数据分析的目的是通过使用统计方法和技术来揭示数据中的模式、趋势和关系。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
4. 结果解释：在数据分析完成后，需要对结果进行解释和解读。
结果解释的目的是将统计结果转化为易于理解和使用的信息，以便能够为决策制定者和利益相关方提供有意义的洞察和建议。
结果解释可能包括撰写报告、制作图表和图形等。
描述性统计与推断性统计
描述性统计与推断性统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，描述性统计和推断性统计是两个重要的概念。
描述性统计是对数据进行总结和描述的过程，而推断性统计则是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。
它主要通过计算和图表来展示数据的特征，包括中心趋势、离散程度和数据分布等。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
1. 中心趋势中心趋势是描述数据集中程度的统计指标。
常用的中心趋势指标有平均数、中位数和众数。
平均数是将所有数据相加后除以数据个数得到的结果，它可以反映数据的总体水平。
中位数是将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，它可以反映数据的中间位置。
众数是数据集中出现次数最多的数值，它可以反映数据的集中程度。
2. 离散程度离散程度是描述数据分散程度的统计指标。
常用的离散程度指标有标准差和方差。
标准差是数据偏离平均数的平均程度，它可以反映数据的离散程度。
方差是标准差的平方，它可以反映数据的离散程度。
3. 数据分布数据分布是描述数据在不同取值上的分布情况。
常用的数据分布指标有百分位数和频数分布表。
百分位数是将数据按照大小排序后，位于某个百分比位置的数值，它可以反映数据的分布情况。
频数分布表是将数据按照不同取值进行分类，并统计每个取值的频数，它可以反映数据的分布情况。
二、推断性统计推断性统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
它主要通过假设检验和置信区间来进行推断。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
置信区间是通过对样本数据进行统计推断，估计总体参数的范围。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
它包括设置原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值、确定拒绝域和做出推断等步骤。
常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
数据分析(SAS描述性统计分析过程)
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
proc uiate过程旳主要控制语句如下：
proc means（5）
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
mode sumwgt max min range median t prt clm lclm uclm
众数，出现频数最高旳数 权数和 最大值 最小值 极差，max—min 中间值 总体均值等于0旳t统计量 t分布旳双尾p值 置信度上限和下限
置信度下限
置信度上限
kurtosis
对尾部陡平旳度量——峰度
------Quantile-----Percent Observed Estimated
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
简述统计的工作过程
简述统计的工作过程
统计的工作过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定目标：首先需要明确统计的目标和目的。
确定要研究的问题是什么，需要收集哪些数据，以及想要得到什么样的结果。
2. 收集数据：根据确定的目标，收集与问题相关的数据。
数据可以通过实地调查、问卷调查、观察、实验等方式获得。
在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。
3. 数据整理和清洗：收集到的数据可能存在错误、缺失或不完整的情况。
在进行统计分析之前，需要对数据进行整理和清洗，包括删除重复数据、修正错误数据、填充缺失值等操作。
4. 数据分析：使用统计学方法对整理后的数据进行分析。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
根据具体的问题和数据类型选择合适的统计方法进行分析。
5. 结果解释和报告：对分析结果进行解释，得出结论，并撰写统计报告。
报告应包括数据的描述、分析方法、结果和结论，以及可能的局限性和建议等内容。
6. 结果应用：根据统计分析的结果，对问题进行决策或采取相应的行动。
统计结果可以用于支持政策制定、市场调研、产品改进等决策过程。
统计的工作过程是一个从确定目标、收集数据、整理清洗数据、进行统计分析、解释结果和应用结果的过程。
通过这个过程，可以对问题进行客观、科学的研究和分析。
实验一描述性统计分析过程（1）
实验一 描述性统计分析过程（1）实验目的：学习利用统计分析的means 、univarite 、capability 等过程进行数据分析实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：1．简答题：（1）写出一维样本均值、p 分位数、样本方差、四分位极差的计算公式，说明其作用.（2）本章介绍了哪几种检验的方法？1. 一维样本均值： 作用：描述取值的平均位置。
pn x x ni i /)(1∑==分位数： 作用：大体上整批数据⎪⎩⎪⎨⎧+=++是整数不是整数，），np x x np x M np np np p )(21)1()(1]([100p%的观测值不超过p 分位数。
样本方差： 作1)(122--=∑=n x x s n i i 用：描述数据取值分散性的一种度量。
四分位极差： 作用：描述数据分散性的数字特征。
25.075.0131M M Q Q R -=-=2.上机实验题：61名11岁学生的身高（习题1.1）数据1.4要求：（1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；均值：139 方差：49.8983051 标准差：7.06387324 变异系数：5.08192319 偏度：-0.5100771 峰度：-0.1261294（2）计算中位数、上、下四分位数 、四分位极差 、三均值；中位数：130.0000 上四分位数：144.5 下四分位数：135.0四分位极差：9.50000 三均值：0.25*135.0+0.5*139.0000+0.25*144.5=139.375（3）作出直方图，拟合正态分布曲线；学号：班级：姓名：（4）作出茎叶图；（5）作出正态QQ图，并判断数据是否来自正态分布总体；从图中看出，散点近似地在一条直线上，可认为数据来自正态总体。
（6）作正态性W检验．对应程序：data examp1_1;input x @@;cards;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149;proc univariate data=examp1_1;proc capability data=examp1_1 graphics noprint;histogram x/normal(mu=est sigma=est) vscale=proportion;cdfplot/normal(mu=est sigma=est);学号：班级：姓名：qqplot x/normal(mu=est sigma=est);proc univariate data=examp1_1 plot;run;实验结果：结果分析：实验二描述性统计分析过程（2）实验目的：学习利用统计分析的corr等过程进行数据分析实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：1.简答题（1）写出p总体数字特征的性质，正态分布的密度函数；（2）写出p维总体的样本均值向量、样本协方差矩阵、Pearsen相关系数矩阵.2.上机实验题：习题1.7数据（见文件exersice1_7.txt）要求：（1）计算观测数据的均值向量和中位数向量；（2）计算观测数据的Pearson相关矩阵R，Spearman相关矩阵Q及各元素对应的检验p值，并做相关性的显著性检验．。
简述统计整理的基本步骤
简述统计整理的基本步骤统计整理是指将某些数据进行收集、整理、分析和解释的过程，它是科学研究和决策制定中不可或缺的环节。
在进行统计整理时，需要遵循以下基本步骤：一、确定研究目的和需求在进行统计整理之前，需要明确研究的目的和需求，这将有助于确定所需数据的类型、范围和数量，以及分析和解释所得结果的方法和手段。
二、收集数据收集数据是统计整理的第一步，数据来源可以是调查问卷、实地观察、统计报表、互联网等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和可靠性，避免出现数据的误差和偏差。
三、整理数据整理数据是指将收集到的数据进行清理、分类、排序、归纳和编码等处理，以便更好地进行分析和解释。
在整理数据时，需要注意数据的一致性和规范性，避免出现数据的重复和混淆。
四、分析数据分析数据是统计整理的核心步骤，它是通过统计学方法对收集到的数据进行处理和解释，以发现数据之间的关系和规律。
在分析数据时，需要选择合适的统计学方法和工具，如描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等。
五、解释数据解释数据是指将分析得到的数据结果进行说明和解释，以便更好地理解数据的含义和意义。
在解释数据时，需要遵循科学的逻辑和思维方式，注重数据的客观性和可靠性，避免出现主观臆断和错误解释。
六、汇报结果汇报结果是统计整理的最终步骤，它是将分析和解释得到的数据结果进行总结、归纳和展示，以便更好地向他人传递研究成果和决策建议。
在汇报结果时，需要注意汇报方式的选择和内容的精炼，避免出现冗长的文字和无关的信息。
统计整理是一个复杂而又重要的过程，它需要遵循一定的步骤和原则，才能得到准确、可靠和有用的数据结果，为科学研究和决策制定提供有力的支持。
知识点2 描述统计分析
知识点2描述统计分析描述分析像频率分析那样,属于SPSS数据分析中描述分析部分。
它是将研究中所得的数据加以整理、归类,简化或绘制成图表,以此分析数据的观测个数、中心趋势以及到中心值的变异或离散程度的一个过程。
通过描述分析,可以清晰、准确地分析数据的分布特点描述性分析过程主要用于对连续变量做描述性分析,可以输出多种类型的统计量,也可以将原始数据换成标准Z分值并存入当前数据集。
本节将结合实例对几个常用基本统计量的描述性分析过程进行详细介绍1描述统计分析概述描述统计的过程为单个表中若干变量显示单变量摘要的统计量,并以此计算标准化值。
其中,描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和分布形态,最常用的指标有平均数、标准差和方差等。
1.集中趋势集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的程度,反映了该组数据中心点的位置。
集中趋势统计主要是寻找数据水平的代表值或中心值,其度量包括均值、中位数、众数和中列数。
（1）均值均值又称为算术平均数,表示一组数据或统计总体的平均特征值,是最常见的代表值或中心值,主要反映了某个变量在该组观测数据中的集中趋势和平均水平。
均值是计算平均指标最常用的方法和形式,其计算公式为式中:n为总体样本数:x为各样本值。
通过该公式,用户可以发现均值的大小比较容易受到数据中极端值的影响。
（2）众数众数是指一组数据中出现最多的数值,也是明显集中趋势的数值。
在统计分析数据中,鉴于数据分组区别于单项式和组距不同类型的分组,所以众数的方法也各不相同。
其中,由单项式分组确定众数的方法比较简单,即表示出现次数最多的数值,该方法也是最常用的方法之。
另外,由组距分组确定的众数需要先确定众数组,然后根据计算公式计算出众数的近似值而众数值是依据众数组的次数与众数组相邻的两组次数的关系近似值,其计算公式分为上限与下限公式,表示如下。
上限公式为下限公式为式中:M。
为众数:L为众数组的下限;び为众数组的上限;fM0为众数组的次数:fM0-1为众数组前一次的次数,fM0+1为众数组后一组的次数;dM0为众数组的组距。
几种描述性统计分分析 的SAS过程
2. PROC UNIVARIATE过程 过程
此过程除可完成PROC MEANS过程类似的一些分析外，还具有计 算数据的分位数、绘制茎叶图和QQ图、对数据进行正态性检验等功能。 基本语句： 基本语句 PROC UNIVARIATE options; VAR variables; OUTPUT OUT=dataset name keyword=name … ; RUN; 说明: 说明 (a) “options”部分的选项包括： (i) DATA=SAS dataset name: 指定欲分析的SAS数据集名称； (ii) PLOT: 要求对所分析的各变量的观测值产生一个茎叶图和一 个正态QQ图； (iii) NORMAL: 要求对各变量的观测值作做正态性检验并输出检 验统计量的观测值及检验p-值（n<=2000, W检验；n>2000， Kolmogorov-Smirnov检验）。
4. PROC CORR过程 过程
该过程主要用于计算SAS数据集中各数值变量间的协方差矩阵和 相关系数（包括Pearson相关系数阵和Spearman相关系数阵）矩阵， 并且在各对变量的相关系数下的括号中给出检验响应相关系数是否为零 的检验p-值。此外，此过程还自动输出一些描述性统计量（如各变量的 均值、标准差等等）。 基本语句为： 基本语句为： PROC CORR options; VAR variables; WITH varibles; RUN; 说明: 说明 (a) 第一句中“options”可包括如下选项： (i) DATA=SAS dataset name 指定所分析的SAS数据集； (ii) PEARSON: 要求输出Pearson相关系数矩阵；
3. PROC Cቤተ መጻሕፍቲ ባይዱPABILITY过程 过程
一、 填空题 1、描述统计分析过程通过平均值、算术和、标准差、最大值
一、填空题1、描述统计分析过程通过平均值、算术和、标准差、最大值、最小值、方差、极值和均值标准误等统计量变量进行手描述。
（1）在数据窗中建好或打开一个数据文件。
（2）按（）→（）→（）打开（）对话框。
（3）在左侧的源变量中选择一个或多个变量作为待分析变量移入（）框中。
（4）选中（）复选项，对所选择的每一个变量进行标准化产生相应的Z得分，作为新变量保存在数据窗中。
其变量名为相应变量名加前缀Z。
（5）单击（）按钮，展开（）对话框，在对话框中可以指定其他统计量与输出结果显示的顺序。
（6）单击OK按钮提交系统执行。
二、选择题1.假设某一杂志的记者要考察职业为财务管理、计算机程序员和药剂师的男女雇员其每周的薪金之间是否有显著性差异。
从每种职业中分别选取了5名男性和5名女性组成样本，并且记录下来样本中每个人的周薪金（单位：美元）。
现在需要分析职业和性别对薪金有无显著影响。
对这种检验应当采取的检验方法是：A. 独立样本T检验B. 配对样本T检验C. 单因素方差分析F检验D. 双因素方差分析F检验2.某医生欲了解成年人体重正常者与超重者的血清胆固醇是否不同。
而胆固醇含量可能与年龄有关系，现分析体重对人体胆固醇含量的影响，同时也要兼顾年龄的因素。
对这种检验应当采取的检验方法是：A. 配对样本T检验B. 单因素方差分析F检验C. 双因素方差分析F检验D. 协方差分析F检验3.某公司经营多年，形成了一套成熟的企业文化和管理体系，根据多年的运营经验，经理层、监察员、办事员三种职务类别人员比例大约在15：5：80为宜，这样运行效率最高。
目前公司进行人事调整，公司人员结构发生变动，有员工担心是否人事调整已经导致职务类型比例的失调。
对这种检验应当采取的检验方法是：A.均值方差分析F检验B.参数检验C.卡方检验D. 二项分布检验检验三、判断题1．描述性统计只对统计数据的结构和总体情况进行描述，并不能深入了解统计数据的内部规律。
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。
这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。
下面将详细介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。
一、数据准备在进行描述性统计之前，需要准备数据。
SAS可以导入各种格式的数据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。
导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转换等。
这样可以确保数据的质量和完整性。
二、数据探索1.频数统计SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。
可以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。
通过频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。
2.描述性统计SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。
这些统计量可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地了解数据的分布情况。
3.相关分析SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。
通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。
PROCCORR还可以生成相关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。
4.排序和排名SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。
排序可以帮助我们找出变量中的异常值或极端值。
排名可以用于对变量进行等级分类，如将考试成绩按照从高到低进行排名。
5.缺失值处理SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。
可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。
三、数据汇总和报告1.数据表汇总SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。
简要介绍统计工作的流程
English Answer:The statistical workflow typically involves several key steps. Firstly, data collection occurs, where relevant data is gathered from various sources. Next comes data cleaning and preprocessing, where any inconsistencies or errors are corrected, and the data is formatted for analysis. Then, data analysis takes place, where statistical methods are applied to extract meaningful insights from the cleaned data. After that, interpretation of the results occurs, where the findings are translated into a comprehensible format for decision-making. Finally, reporting and presentation of the statistical analysis are done, often in the form of charts, graphs, or written reports, to communicate the key findings to stakeholders.Chinese Answer:统计工作的流程通常包括几个关键步骤。
首先是数据收集，从各种来源收集相关数据。
接下来是数据清洗和预处理，在这一阶段，会修正任何不一致或错误，并对数据进行格式化，以便进行分析。
SPSS统计描述过程
SPSS 描述性统计分析SPSS描述性统计分析,集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程：产生频数表和百分位数；Descriptives过程：进行一般性的统计描述,用于服从正态分布的资料，计算产生均数、标准差等；Explore过程：用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程：完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
1 频数分布分析（Frequencies过程）频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表,还可以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.注：SPSS给出详细频数表,即并不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。
Frequencies界面说明Frequencies对话框的界面如下所示：以下介绍各部分的功能：1、【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表.2、【Statistics钮】单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量.现将各部分解释如下：1、Percentile Values复选框组: 定义需要输出的百分位数,可计算四分位数（Quartiles）、每隔指定百分位输出当前百分位数（Cut points for equal groups）、或直接指定某个百分位数（Percentiles），如直接指定输出P2.5和P97.5。
2、Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数（Mean）、中位数(Median)、众数(Mode)、总和（Sum).3、Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation）、方差(Variance）、全距（Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum）、标准误(S。
统计的工作职责工作内容流程
统计的工作职责工作内容流程统计工作是指通过收集、整理和分析数据，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据的过程。
统计工作在各个领域和行业中都扮演着重要的角色，从政府机构到企业，从科学研究到市场调研，都需要统计人员的支持和参与。
以下是统计工作的工作职责、工作内容和流程。
工作职责：1.数据收集：负责收集各种数据，包括来自调查问卷、统计局、企业内部系统等的数据，确保数据的准确性和完整性。
2.数据整理：对收集到的数据进行清洗、归类和整理，去除重复记录、错误数据和异常值，使数据呈现出有序和可分析的状态。
3.数据分析：运用统计学和数据分析方法，对数据进行统计分析，提取出有用信息和洞察，并生成报告或提供决策建议。
4.数据可视化：将统计数据通过图表、报表或其他可视化方式展示出来，使非统计专业人士也能够理解和使用。
5.数据报告：根据需求和要求，编写数据分析报告，将统计结果进行解释和说明，为相关人员提供决策支持。
工作内容：2.数据统计和描述分析：运用统计学方法，对数据进行统计描述和分析，包括计算均值、标准差、相关系数等，用于描述数据特征和关系。
3.统计推断和假设检验：通过采样和推断统计方法，对样本数据进行推断，以便对总体进行估计和假设检验，从而得出科学结论。
4.数据挖掘和预测分析：通过运用数据挖掘和预测模型，发现数据中的模式和趋势，并预测未来的发展方向，为决策提供依据。
5.数据治理和质量控制：管理和监控数据的抽样、收集、存储和传输过程，确保数据的完整性、准确性和一致性。
流程：1.问题定义：明确所需统计的问题或目标，确定需要收集的数据类型和范围。
2.数据收集：设计问卷、调查表或其他收集工具，进行数据采集。
3.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除错误数据、重复记录和异常值。
4.数据整理：将清洗后的数据进行整理和分类，确保数据的有序性和一致性。
5.数据分析：根据问题需求，选择合适的统计方法和工具，进行数据分析。
6.数据可视化：将统计分析结果通过图表、报表等可视化方式展示出来，便于理解和传达。
统计的认识过程
统计是一种通过收集、分析和解释数据来了解和描述现象的方法。
以下是统计的认识过程的基本步骤：
1. 确定研究问题：明确需要研究的问题或现象。
2. 收集数据：通过调查、观察或实验等方式收集与研究问题相关的数据。
3. 整理数据：对收集的数据进行分类、编码、整理和记录，以便进行分析。
4. 分析数据：使用各种统计方法，如描述性统计、推断统计等，对数据进行分析和解释。
5. 解释数据：根据数据分析的结果，得出结论并对研究问题进行解释。
6. 报告结果：将研究结果以图表、表格、文字等形式进行报告，以便与他人分享和交流。
7. 做出决策：根据研究结果，做出相应的决策或提出建议。
8. 评估和改进：对研究过程进行评估，找出不足之处并进行改进，以便提高未来研究的质量。
通过以上步骤，人们可以更好地理解和解释现象，做出更明智的决策，并促进科学研究和实践的发展。
描述统计操作过程
一、原始数据资料分析（未分组资料）（1）定义变量AGE，输入数据；（2）选择Analyze中Descriptive Statistics →Frequencies打开Frequencies对话框；（3）将需处理的变量键入变量框中；（4）单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标;(5)单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图（6）单击OK按钮开始运行。
二、次级数据资料分析（已分组资料）1、对原始资料进行分组操作步骤（1）定义变量AGE，输入数据（2）Transform →Recode →Into some Variables（3）将变量AGE放入Numeric 栏中（4）单击Old and new Variables（定义新旧变量值），分组；（5）单击OK，回到数据编辑窗。
（7）定义变量AGE的Value labels(8)重复Frequencies过程,其结果表示分组资料特征2、对已分组资料进行频数分析（以上表为例）操作步骤（1）定义变量组中值X和次数f,输入X和f（2）对次数进行加权：选择Data →Weight Cases…打开Weight Cases对话框，选择Weight Cases by 功能，并将权数f放入Frequency variable栏中，单击OK;（3）重复Frequencies 过程(分组资料要选择Values are group midpoints）（4）分析结果三、描述统计操作过程1．定义变量，输入数据；2．Analyze →Descriptive Statistics→Descriptives 打开Descriptives对话框3．将需处理的变量键入变量框中；4．单击Options…按钮，选择需计算的统计量，并单击continue按钮，返回Descriptives 对话框。
5．单击OK运行。
6．分析结果。
以描述统计统计案例2题为例试求：(1)产量计划平均完成百分比；(2)平均一等品率(1)求产量计划平均完成百分比1．定义变量X1、f1、X2，输入数据；2． 对f1加权处理（产量计划平均完成百分比∑∑=1111f f X X ）；选择选择Data → Weight Cases…打开Weight Cases 对话框，选择Weight Cases by 功能，并将权数f1放入Frequency variable 栏中，单击OK;3．选择Analyze → Descriptive Statistics →Descriptives 打开Descriptives 对话框 4．将需处理的变量X1键入变量框中5．单击 Options…按钮，选择需计算的统计量，并单击 continue 按钮，返回Descriptives 对话框。
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第5章 描述性统计对数据进行处理时，首先要了解资料的基本分布特征，以便使用户对之作进一步的深入分析。
通过调用描述性分析的各个过程，可以完成许多统计学指标。
因此，描述性分析是统计学的出发点。
对于计量资料，可完成集中趋势、离散趋势的描述分析；对于计数和等级资料，可完成构成比、率等指标的计算以及率的卡方检验等。
另外，在科研数据采集及数据录入的过程中，可能存在一些差错现象。
因此，在进行任何统计分析之前，通过数据的描述统计，可以发现数据文件中的差错数据，提示用户对其进行相应的处理。
这一过程可以利用SPSS的Analyze 中的Descriptive Statistics菜单来完成。
5.1 频数分布分析频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，利用变量的频数分布分析可以生成观测量的分布情况表，以便对数值特征和内部结构状况有一个概括认识。
可以对每个变量值的合理性（即发现奇异数据或错误数据及各变量值之间的逻辑上的合理性）进行分析。
1、频数分布分析过程本例以rsda.sav数据资料为例进行介绍。
1)打开rsda.sav数据文件，执行Analyze|Descriptive Statistics|Frequencies(统计分析|描述统计|频数统计)命令，系统弹出Frequencies（频率）对话框，如图6.1.1，图 5.1 频数对话框2）选择分析变量，从左侧的源变量清单中选择分析变量进入V ariable(s),本例选择X7（工资）、X8（奖金）变量进入V ariables框内，表示要对工资、奖金进行描述性分析；选择左下角的Display frequency tables（显示频率表）表示是否输出频数分布表。
此项为系统默认方式。
3）单击Statistics…（统计）按钮，系统弹出Frequencies:Statistics（统计量）对话框，如图6.1.2，图 5.2 统计量对话框在对话框中选择输出统计量，可供选择的统计量分四组，每组中的统计量可以同时选择：⑴Percemtile V alues:百分位数组输出所选变量的百分位数。
Quartiles:四分位数；即25%,50%,75%百分位数。
Cut points for equal ___ groups（分界点）:在小框中输入数据K，表示将数据平分为K等份；输出各分点处的变量值，即求第K百分位数。
默认为分10个点，即求10%、20%、30%…90%，共9个百分位数。
Percentiles:（百分位数），由用户定义的百分位数。
本例输入2.5,6,97.5等，即分别求2.5%、6%、97.5%百分位数。
输入后单击Add（增加）表示添加、Change（更改）表示修改、Remove （删除）表示删除框内的数值。
⑵Dispersion（离差）:离散趋势组,输出所选变量的离散程度统计量。
Std.deviation:标准差；V ariance:方差；即S2Range:全距；即最大值-最小值Minimum:最小值；Maximum:最大值；S.E.mean:均数的标准误。
⑶Central Tendeney:集中趋势组，用于指定反映变量值集中趋势的统计量。
Mean:算术平均数；Median:中位数；Mode:众数；（频数最多的一组，如有两组相同则取第1个频数最多的组）Sum:算术和。
⑷Distribution:分布参数组Skewness:偏度；Kurtosis:峰度；选择这两项则连同他们的标准误（SE of Skewness及SE of Kurtosis）一起显示出来，如果他们的数值接近于0，变量的分布越接近于正态分布，如果Skewness值大于0，表明变量分布为正偏态，否则为负偏态，如果Koutosis值大于0，则表明数值分布具有比正态分布曲线更尖峭的峰态。
V alues are group midpoints（组中值），如果变量数据事先已经分组，且变量值确定为组中值时可选此项。
表示:对数据进行分组或进行折叠。
本例选择图，单击Continue（继续）钮返回主对话框。
4) 单击Charts…（图表）钮，系统弹出Frequencies:Charts（图表）对话框，如图6.1.3，可以选择输出的统计图形。
图5.3 图表对话框⑴None:不输出图形，为系统默认状态；⑵Bar charts:条形图；⑶Pie vharts:饼图；⑷Histograms:直方图；选择此项，还可以确定是否输出正态曲线（With normal curve）。
当选择Bar charts（条图）或Pie chart（饼图）时，Chart V alues（图表数值）栏才可以被激活。
如果选择Bar charts（条图），在Chart V alue（图值）栏里选择Frequencies（频率），图的纵向轴表示频数。
选择Percentages（百分比），纵轴代表频率，即百分数。
当选择Pie charts（饼图）时，在Chart V alue（图表数值）栏里选择Frequencies，（频数）图的扇型表示频数。
选择Percentages（百分数），代表频率，即百分数。
本例为连续型数值变量应选择直方图，并且要求输出正态曲线，单击Continue（继续）钮返回主对话框。
5）单击Format…（格式）钮，系统弹出Frequencies:Format（格式）对话框，如图6.1.4，用来设置频数表输出的格式，图 5.4频数格式对话框z Order by （排序按）排序组栏，表示输出的频数表中变量的排序方式。
Ascending values （数值上升）统计表中变量值按升序排列，他是默认选项。
Descending vaslues:（数值下降）按变量值降序排列Ascending counts：（频数上升）按频数升序排列Descending counts:（频数下降）按频数降序排列z Multiple V ariables（:多重变量）用于指定多个变量的安排方式Compare V ariables:（比较变量）对照变量，默认选项，统计表中各项分析结果将在一张表中并列显示，便于结果对照比较。
Origanize output by variables（按变量组织输出）:按各变量组织输出，一个变量一个表格形式输出。
对话框选项Suppress tables with more than n categories（压缩表格以容纳多于n个类型）是当变量分类多于n时，可以不输出数组大于n的表格。
默认为10。
本例选择系统默认状态，单击Continue(继续)钮返回主对话框。
单击OK（确定）钮即可完成。
以下为结果输出：由于没有分组变量，要使用Frequence（频数）变量对数据进行分组描述时，应先选择Data （数据）菜单中的split（数据拆分文件命令），对数据按某一个或几个分组变量进行数据拆分后在使用该命令。
如可按X3(性别)分组输出不同性别的数据频数表。
2、结果及解释：表5.1 统计值表多个重数存在，仅显示最小数表5.2 工资频数分布表，第1列位为原始数据列表，第2列为频数，第3列为构成比（含缺失值），第4列为有效构成比（不含缺失值）。
第5列为累计构成比。
表5.3奖金频数分布表最后输出直方图并输出正态曲线图。
图5.5工资直方图双击图表可进入Chart editor（图表编辑）对话框，对其进行修改，包括标题、坐标轴、间距、颜色、线条等格式。
对频数表资料，可建立两个变量，一个变量X存放组中值数据，另一变量存放其频数F，然后执行Data（数据）|weight case（案例加权）命令，按F值加权。
以后操作与单变量同。
对服从对数正态分布的资料，可以将原始数据通过Transform|computer （转换|计算）命令使用对数函数(lg10)转换后生成新变量，然后对新变量再用frequencies （频数）命令。
5.2 描述性分析统计量是研究随机变量变化特征的重要工具，SPSS 变量的描述统计量有平均值、算术和、标准差、最大值、最小值、方差、全距以及平均数的标准误等。
描述性分析的描述参数与频数分析基本一致，但描述性分析的计算过程要相对简单、快捷。
他的另一特点是可以将原始数据按公式转换成标准Z 分值并存入数据文件中。
Z=（X-X ）/S ，表示某原始数值比其均值高或低多少个标准差单位，高的为正值，低的为负值，相等的为零。
1、描述统计量过程本例仍以rsda.sav 数据文件为例进行介绍。
1）、打开rsda.sav 数据文件，执行Analyze(统计分析)菜单|Descriptive tatistics|Deseriptives…（描述统计量|描述统计）命令，系统弹出Descriptives （描述）对话框，如图6.2.1，图 5.7描述对话框2）、从源变量清单中选择一个或多个分析变量移至V ariable(s)（变量）栏中，表示要对身高变量进行描述性分析。
如要将原始数据转换成Z分值，应选Save standardized values as variables （将标准化值作为新变量保存）,z=(观察值x-平均数mean)/标准差sd）。
系统将根据选定变量的每一个观测值产生一个相应的标准化变量，称为源变量的Z得分，并在数据框中产生相应的新变量，新变量名是源变量名前加前缀Z,如源变量为X7，则新变量为ZX7.3）、单击Options…（选项）按钮，弹出Descriptives:Options（选项）对话框，如图6.2.2 ,确定统计量与参数，共有四组选择项：图 5.8 描述选项对话框⑴最基本的统计量Mean:算术均数；Sum:变量各观测值的和。
⑵Distribution:（分布）分布参数组Skewness:偏度；Kurtosis:峰度；⑶Dispersion（离差）离散趋势参数组Std.deviation:标准差；Minimum:最小值；V ariance:方差；Maximum:最大值；Range:全距；极差S.E.mean:标准误。
⑷Display Order（显示次序）显示输出顺序组V ariable list:（变量排列）以选入分析变量的排列顺序输出结果，默认。
Alphabetic:（字母排列）以变量名的字母顺序来显示变量；Ascending means（平均值上升）:以平均值的升序来显示变量的统计量；Descending means:（平均值下降）以平均值的降序来显示变量的统计量；其中Minimum（最小值）、 Maximum（最大值）、Mean（均数）、 Std deviation（标准差）及V ariable list （变量列表）为默认选项，本例选择。
单击Continue （继续）按钮返回主对话框。