第二章 描述性统计分析
如何使用SPSS进行市场调研分析
如何使用SPSS进行市场调研分析市场调研分析是企业制定市场营销策略的重要工具之一。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于市场调研分析中。
本文将介绍如何使用SPSS进行市场调研分析，并按照不同的分析需求划分为以下章节。
第一章：数据准备在进行市场调研分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自不同渠道，如问卷调查、用户注册信息等。
在SPSS中，可以通过导入Excel等格式的数据文件进行数据准备工作。
此外，还可以对数据进行清洗和重编码等操作，以提高数据质量。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计特征描述与总结。
例如，可以计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS 中，可以使用“频数分析”来查看各个变量的频数分布情况，并计算出各个分布的百分比和累积百分比。
此外，还可以使用“描述统计”功能来计算各个变量的平均值、标准差等统计特征。
第三章：相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
在市场调研中，可以使用相关性分析来研究产品和顾客满意度之间的关系，以及广告投放和销售额之间的关系等。
在SPSS中，可以使用“相关性分析”功能计算出各个变量之间的相关系数，并可以通过散点图来可视化相关关系。
第四章：T检验与方差分析T检验与方差分析是用于比较两个或多个样本是否存在显著差异的统计方法。
在市场调研中，可以使用T检验来研究不同性别、不同年龄段之间在某个指标上是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用“独立样本T检验”来比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
方差分析则适用于比较多个样本之间的差异。
第五章：聚类与因子分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体划分到不同类别的分析方法。
在市场调研中，聚类分析可以用于消费者分群，以便制定针对不同群体的营销策略。
在SPSS中，可以使用“聚类分析”功能进行聚类分析，并通过绘制聚类图谱来帮助理解结果。
描述性统计分析
一、什么是描述统计分析（Descriptive Analysis）概念：使用几个关键数据来描述整体的情况描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
Excel里的分析工具库里的数据分析可以实现描述性统计分析的功能。
描述性统计分析即是对数据源最初的认知，包括数据的集中趋势、分散程度以及频数分布等，了解了这些后才能去做进一步的分析。
二、常用指标均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。
极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。
偏度、峰度体现了数据的分布形状。
1、均值。
均值容易受极值的影响，当数据集中出现极值时，所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。
2、中位数：数据按照从小到大的顺序排列时，最中间的数据即为中位数。
当数据个数为奇数时，中位数即最中间的数，如果有N个数，则中间数的位置为(N+1)/2；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值，中间位置的算法是(N+1)/2。
中位数不受极值影响，因此对极值缺乏敏感性。
3、众数：数据中出现次数最多的数字，即频数最大的数值。
众数可能不止一个，众数不能能用于数值型数据，还可用于非数值型数据，不受极值影响。
4、极差：=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。
且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。
5、四分位数：数据从小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数，四分位数分为上四分位数（数据从小到大排列排在第75%的数字，即最大的四分位数）、下四分位数（数据从小到大排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数）、中间的四分位数即为中位数。
四分位数可以很容易地识别异常值。
箱线图就是根据四分位数做的图。
医学统计学-第二章 统计描述
1. 首先对资料作分布类型的判定； 2. 针对分布类型先用合适的指标描述：
均值、标准差；常记录为 X S
中位数、四分位间距； 常录为M（Ql, Qu）
一、集中趋势:用于描述一组计量资料的集中位置， 说明这种变量值大小的平均水平（average）表示。
频 数
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
（三）频数表的用途：
1.揭示频数的分布特征
频 数
分布 特征
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
集中趋势
（central tendency)
离散趋势
（tendency of dispersion)
集中趋势与离散趋势结合能全面反映频数的分布特征
2.揭示频数的分布类型
对称 分布
频数 分布
正偏
非对称 分布
负偏
集中部位在中部，两 端渐少，左右两侧的
基本对称，为对称 （正态）分布。
集中部位偏于较小 值一侧(左侧)，较大 值方向渐减少，为
正偏态分布。
集中部位偏于较大 值一侧(右侧)，较 小值方向渐减少，
为负偏态分布。
(2) 定量资料的描述指标
描述指标： 集中趋势:
累计频数 (4) 1 6 14 31 54 75 89 96 99 100 100
累计频率 (5) 0.01 0.06 0.14 0.31 0.54 0.75 0.89 0.96 0.99 1.00 1.00
频数分布图（frequency distribution figure） ：
根据频数分布表，以变量值为横坐标，频数为纵坐 标，绘制的直方图。
最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
描述性统计分析
描述性统计分析【导言】在科学研究、市场调查、社会调查以及政策制定等各个领域中，描述性统计分析是一种重要的分析方法。
它主要通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等。
本文将简要介绍描述性统计分析的概念和应用领域，并探讨其在实际问题中的意义和方法。
【一、描述性统计分析的概念】描述性统计分析是一种通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等的方法。
它不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以从中发现问题和规律，为后续的分析和决策提供依据。
描述性统计分析主要包括数据的中心趋势度量、数据的离散程度度量和数据的分布特征等内容。
【二、描述性统计分析的应用领域】描述性统计分析在各个领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 科学研究：在科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究人员对实验数据进行整理和总结，发现数据中的规律和趋势，从而对研究对象进行深入的理解和解释。
2. 市场调查：在市场调查中，描述性统计分析可以帮助市场研究人员对市场数据进行整理和总结，了解产品的市场需求、消费者的购买行为和市场竞争情况，为市场营销活动提供科学依据。
3. 社会调查：在社会调查中，描述性统计分析可以帮助调查人员对社会问题的数据进行整理和总结，了解社会现象的普遍性和差异性，为制定社会政策提供参考依据。
4. 教育评估：在教育评估中，描述性统计分析可以帮助教育管理者对学生成绩、教学效果等数据进行整理和总结，洞察学生的学习状况和教育的质量问题，为教育改革提供参考依据。
【三、描述性统计分析的意义】描述性统计分析的意义主要体现在以下几个方面：1. 描述数据特征：通过描述性统计分析，我们可以对数据的中心趋势、离散程度等特征进行客观的量化和描述，从而更好地理解数据。
2. 发现问题和规律：通过描述性统计分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值等问题，从而及时采取措施进行修复；同时，还可以发现数据中的规律和趋势，为后续的分析和决策提供依据。
第二章 描述性统计分析SPSS应用
萨姆：每周100元又是怎么回事呢？ 吉斯莫：那称为众数，是大多数人挣 的工资。 吉斯莫：老弟，你的问题是出在你不 懂平均数、中位数和众数之间的区别。 萨姆：好，现在我可懂了。我……我 辞职！
描述集中趋势的统计量
Mean（均值） Median（中位值） Mode（众值）
（一）均值（定距变量）
定距变量资料分布常用曲线
J形曲线
U形曲线
峰状曲线
对称与不对称曲线
注意：适用于较低测量层次的统计法，也适 用于较高的层次。 图形也同样：饼图主要是用于定类变量 条形图主要是用于定序变量；直方图、折线图 等主要是用于定距变量
练习：城镇自杀率的分组次数分布
自杀率 次数 组中值 向上累积次数
如果只看次数，乙机关已婚者远高于甲机关， 但从百分比来看，甲机关已婚的比例则较大。 频数分布表是不同类别的绝对数量的分布情况， 百分比分布表则是不同类别在总体中的相对数 量分布，因此，百分比分布除具备频数分布的 特点外，还可以十分方便地进行不同总体或不 同类别之间的比较，应用更为广泛。
3. 对比值(ratio)：不同类别数值之间的比 值，用x:y的形式表示 如出生性别比为105:100，则表示每出生 100个女孩则有105个男孩出生 某班男女生比率为3：5
你会吗？
2. 对于分组资料：（1）单项数列
根据N/2在累计频数分布中找到中位数所在组， 该组变量值就是Md 。 X f F 3 4 中 位 数 5 6 7 8 9 3 9 25 34 20 7 1 3 12 37 71 91 98 99
10
合计
1 100
100 —
（2）组距数列
按中位数所在组的下限：
统计分析首先要解决的问题，就是寻求
描述性统计分析
描述性统计分析描述性统计分析是一种通过对数据进行收集、整理、汇总、展示和解释，来揭示数据特征、分布和趋势的方法。
它是统计学中最基础的分析方法之一，广泛应用于各个领域的数据研究与决策中。
本文将简要介绍描述性统计分析的基本概念、常用方法和应用场景。
一、描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据的常见统计指标进行计算和分析，来描述数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
常见的统计指标包括：均值、中位数、众数、极差、标准差、方差等。
这些指标可以帮助我们更好地理解和概括数据的特征，从而进行合理的数据解读和决策。
二、描述性统计分析的常用方法1. 数据收集：首先需要确定所需数据的来源和采集方法，可以通过问卷调查、实地观察、抽样调查等方式来收集相关数据。
2. 数据整理和清洗：对收集到的数据进行整理和清洗，包括缺失值的处理、异常值的剔除，确保数据的准确和完整。
3. 数据汇总和展示：将数据进行汇总，并通过图表等形式进行可视化展示，以便更直观地观察数据的特征和趋势。
4. 统计指标计算：通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
5. 数据解释和分析：根据计算得到的统计指标，对数据的特征和分布进行解释和分析，从中提取有价值的信息。
三、描述性统计分析的应用场景1. 社会科学研究：在社会学、心理学、教育学等领域的研究中，描述性统计分析可以用来描绘人群的特征和行为规律，为研究提供数据支持。
2. 经济与金融分析：在经济学和金融学研究中，通过对经济指标和市场数据进行描述性统计分析，可以了解经济形势和市场趋势，从而指导决策。
3. 市场调研与营销：在市场调研和营销策划中，通过对受众、消费者数据进行描述性统计分析，可以更好地了解目标市场和消费群体的需求和偏好。
4. 医学与健康研究：在医学和健康研究中，通过对患者数据和健康指标进行描述性统计分析，可以了解疾病的发病率、死亡率等情况，为医疗决策提供依据。
如何使用Stata进行统计学分析
如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。
本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。
第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。
包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。
Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。
此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。
在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。
在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。
此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。
第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。
Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。
通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。
第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。
Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。
这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。
第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。
描述性统计分析
描述性统计分析统计学是一门关注收集、整理、分析和解释数据的学科。
在进行数据分析时，描述性统计是一个重要的环节。
描述性统计分析旨在通过对数据的整理和总结，揭示数据的基本特征和规律，帮助我们更好地理解和解释数据。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据的收集与整理。
数据可以从多种渠道获得，比如调查问卷、观测记录、实验数据等。
对于收集到的数据，需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和可靠性。
清洗和整理数据的过程包括剔除异常值、处理缺失值、标准化数据等。
二、数据集中趋势的测量数据集中趋势是指描述数据集中心位置的统计量，常用的统计量有均值、中位数和众数。
1. 均值（mean）是数据集中所有数值的平均值，用于描述数据的总体水平。
2. 中位数（median）是将数据集按大小排序后处于中间位置的数值，用于描述数据的中间位置。
3. 众数（mode）是数据集中出现频次最高的数值，用于描述数据的集中趋势。
通过计算均值、中位数和众数，我们可以得到数据的集中趋势，进一步了解数据的整体分布情况。
三、数据的变异程度测量数据的变异程度是指数据分布的离散程度。
常用的统计量有范围、方差和标准差。
1. 范围（range）是描述数据集最大值和最小值之间差异的统计量，用于度量数据的极值情况。
2. 方差（variance）是描述数据与均值之间差异的统计量，用于度量数据的分散程度。
3. 标准差（standard deviation）是方差的算术平方根，用于度量数据的离散程度。
通过计算范围、方差和标准差，我们可以了解数据的变异程度，从而判断数据的稳定性和可靠性。
四、数据的分布特征描述数据的分布特征描述主要包括对称性、峰度和偏度等。
1. 对称性是指数据分布在均值两侧是否对称，常用的描述指标是偏离标准差。
2. 峰度是描述数据分布的峰态的指标，代表数据分布的尖锐程度。
3. 偏度是描述数据分布的不对称性的指标，代表数据分布的偏斜程度。
通过分析数据的对称性、峰度和偏度，我们可以了解数据分布的形态特征，进一步推断数据的性质和规律。
描述性统计分析名词解释
描述性统计分析名词解释描述性统计分析(des}sile analysis)是指用来对事物进行客观描述的统计方法。
包括描述统计学与社会科学中的其他统计分析方法。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
描述性统计分析主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
描述性统计分析是用数字表示信息，以满足人们对现实状况的认识，解释数据间的内在联系，描述事物的空间分布，为管理者制定决策提供依据。
它通常只适用于描述总体的特征。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
1、随机样本和随机变量的关系：随机样本就是在随机抽样的条件下，从样本中所抽取的样本；而随机变量就是在某一随机样本下所获得的一组样本值，即变量X={a， b， c}。
样本统计量，就是从样本空间出发，推断样本统计量的函数。
所谓样本空间，就是具有与实际问题中所考察的现象相同性质的分布所构成的一个集合。
2、描述性统计分析方法是社会科学中常用的研究方法之一，主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
2、总体的统计特征分析：描述性统计分析的研究对象是总体的特征，这些特征可以称为总体的信息，即总体统计特征。
例如，经济指标，如总产值，增长率，资金利润率，平均劳动生产率，边际利润率，就是描述性统计分析的对象，也是描述性统计分析的研究内容。
描述性统计分析是一种最基本的统计分析，它是根据统计学原理，用数字描述和推断总体的特征或总体的水平。
描述性统计分析的对象是总体的全部，因此又称全面统计分析，它是统计研究中最古老，最简单，但又是最重要的分析方法。
第二章 描述性分析
实验2-4 比率分析（演示）
交叉组下的频数分析
又称为列联表分析，是分析事物（变量）之间的相互影响和 关系。 交叉组下的频数分析的任务
均值：表示所有取值的集中趋势或平均水平。 中位数：变量项数为奇数时，处于中间的变量值；若变量项
数为偶数时，处于中间两位置2个变量的平均值。
众数：出现次数最多的数据。
中位数只有一个，而众数可以有很多个。
方差：各个数据与平均数之差的平方的和的平均值。 标准方差：方差的算术平方根。
第二章 描述性统计 分析
简介
对数据做分析，首要的就是进行描述性分析。
描述性分析包括找出数据中的均值、中位数、众数、方差、四
四分位表、峰度、偏度、频数等。 描述性统计分析的指标通常有：
集中趋势：均值、众数、中位数 离散趋势：最大值/最小值、极差、方差、标准差
分布：偏度、峰度
相关概念
实验2-7 ：多选项问题的分析（演示）
操作提示： （1）分析——多重响应——定义响应集——绑定设 置——Байду номын сангаас分法，值1——设置名称——添加——关闭 （2）分析——多重响应——频率——表格——在二分集内—— 按照列表顺序排除——确认
根据收集的样本数据编制交叉表； 在交叉列表的基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性进行 分析。
实验2-5（演示）
通常假设两个变量间不存在差异，假设显著性水平为0.05， 如果检验概率P<0.05，则原假设不成立，即两变量间存在差 异；反之，则两变量间不存在差异。
如何利用Excel进行统计分析和假设检验
如何利用Excel进行统计分析和假设检验第一章：导入数据和数据清洗在进行统计分析和假设检验之前，首先需要导入数据并进行数据清洗。
Excel提供了强大的数据导入和整理工具，可以帮助我们轻松处理大量数据。
在导入数据时，我们可以选择打开已有的Excel文件，将数据粘贴到工作簿中，或者直接从其他来源导入数据，如数据库或文本文件等。
导入数据后，我们需要进行数据清洗，包括删除重复的数据、处理缺失值和异常值等。
在数据清洗过程中，可以使用Excel的筛选、排序、查找替换等功能进行操作，确保数据的准确性和完整性。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体的描述和总结，以了解数据的基本情况。
Excel提供了一系列功能强大的统计函数，可以对数据进行各种描述性统计指标的计算。
例如，我们可以计算数据的均值、中位数、标准差、极值等。
此外，Excel还可以绘制直方图、饼图、箱线图等图表，通过图表的方式直观地展示数据的分布情况。
第三章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据来推断总体的统计特征。
在进行推断性统计分析时，通常使用假设检验方法来验证研究假设。
Excel提供了一系列的假设检验函数，如t检验、方差分析、卡方检验等。
我们可以使用这些函数来进行统计推断，并得出相应的推断结果。
此外，Excel还可以计算置信区间，帮助我们对总体参数进行推断。
在进行推断性统计分析时，需要注意样本的选取和样本的大小，以确保推断结果的可靠性和准确性。
第四章：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
Excel提供了多种计算相关系数的函数，如相关系数矩阵、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
我们可以使用这些函数来计算变量之间的相关系数，并通过相关系数判断它们之间的相关性。
除了计算相关系数，Excel还可以绘制散点图、线性回归图等图表，帮助我们更直观地了解变量之间的关系。
第五章：多元统计分析多元统计分析可以研究多个自变量对因变量的影响，以及自变量之间的相互作用。
课程设计spss
课程设计spss一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握SPSS软件的基本操作和数据分析方法，能够独立完成数据分析任务，并能够理解和解释分析结果。
具体来说，知识目标包括掌握SPSS软件的基本操作界面、数据管理功能、描述性统计分析方法、推断性统计分析方法等；技能目标包括能够熟练操作SPSS软件进行数据导入、数据清洗、变量定义、数据分析、结果解读等；情感态度价值观目标包括培养学生的数据分析思维、提高学生的问题解决能力、增强学生对统计学的兴趣和认识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括SPSS软件的基本操作、描述性统计分析、推断性统计分析和高级统计分析方法。
具体安排如下：第一章：SPSS软件的基本操作，包括软件的启动和退出、数据编辑和管理、变量定义和数据输入等。
第二章：描述性统计分析，包括频数分布、均值、标准差、相关系数等统计量的计算和展示。
第三章：推断性统计分析，包括 t 检验、方差分析、卡方检验等基本假设检验方法。
第四章：高级统计分析方法，包括回归分析、因子分析、聚类分析等。
三、教学方法本课程采用讲授法、操作演示法、案例分析法和小组讨论法相结合的教学方法。
在教学过程中，教师将讲解SPSS软件的基本操作和统计分析方法，并通过操作演示让学生直观地理解。
同时，教师会提供一些实际案例，让学生运用所学知识进行分析和讨论，提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材《SPSS统计分析与应用》、教师自编的讲义和操作手册、多媒体教学课件、在线学习资源和实验设备。
教材和讲义将提供详细的知识点和操作指南，多媒体教学课件可以帮助学生更好地理解和记忆课程内容。
同时，教师还会提供一些在线学习资源，如视频教程、练习题和案例数据等，方便学生进行自主学习和复习。
在实验课上，学生可以亲自操作SPSS软件，进行数据分析和结果展示。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化评价方式，全面客观地评价学生的学习成果。
第二章单变量统计描述分析
第⼆章单变量统计描述分析第⼆章单变量统计描述分析第⼀节单变量统计描述基本技术⼀、变量的计量尺度/层次1、定类变量——最低层次的变量类型。
只有类别属性之分，⽆⼤⼩程度之分。
根据变量值，只能知道研究对象的异同。
从数学运算特性来看，定类变量只有等于或不等于的性质。
2、定序变量——层次⾼于定类变量。
取值除类别属性外，还有等级、次序之分。
数学运算特性除等于或不等于外，还有⼤于或⼩于。
3、定距变量——层次⾼于定序变量。
取值除类别属性、次序之外，取值之间的距离可以⽤标准化的举例度量。
数学运算特性除等于不等于，⼤于⼩于之外，还可以加减。
如收⼊，以1元为标准化距离，则2000元⽐1500元多了500元。
4、定⽐变量——最⾼层次变量。
除了上述三种属性外，可以进⾏乘除运算。
1、社会学研究中，能够满⾜定距⽽不能同时满⾜定⽐要求的变量不多。
如智商,因为智商0分只有相对的意义，0分不等于没有智商，且0值不固定。
当前社会统计⽅法很少要求达到定⽐层测，所以只介绍前三种层次变量。
2、在社会学研究当中，有些变量的层次是不统⼀可变的，可⽤定序层次也可⽤定距层次，根据研究需要。
⾼层次变量可以降低层次来使⽤。
⼀般来说，测量层次越⾼越好，数学特性就越多，统计分析就越⽅便，能了解资料的程度就越深⼊。
⼆、基本技术1、次数分布（定类）——针对定类变量最基本的统计分析⽅法。
⾯对⼤量的数据资料，⾸先要组织整理，第⼀步就是要采⽤次数分布来简化资料，看某变量的每⼀个值出现的次数是多少。
定类变量的取值要求：变量取值必须完备，使得每个各观察值都有所归类；必须互斥，⼀个观察值只能归⼊⼀类，对于分组数据遵循上限不包括在内原则。
次数分布可简化资料，但不能⽐较样本，因为样本量不同。
2、⽐、⽐例和⽐率（通常保留⼀位或两位⼩数）⽐：某两类的次数相除，如性别⽐=男性/⼥性⽐例：某类次数除以总数，⽼年⼈⼝⽐例=⽼年⼈⼝数/总⼈⼝数×100%⽐率：某⼀确定变量相对应的某些事件发⽣的频率。
描述性统计分析
描述性统计分析统计学是研究现象的数量关系及其变异程度，以便加以利用，这种方法广泛应用于社会学、心理学、医学、环境科学等诸多领域。
其中，描述性统计分析是一个重要的分析工具，它是指对数据进行整理、概括和分析以便更好地理解数据的分布、形态和特征的方法。
下面，我们将对描述性统计分析做一介绍。
一、描述性统计分析的概念描述性统计分析是指通过图表和数字，对数据进行总结、描述、概括和分析的方法。
在描述性统计分析中，我们对数据进行可视化处理，将数据用图表的形式呈现，可以更直观地理解数据的分布、形态和特征。
同时，在描述性统计分析中，我们还可以计算出各种统计指标，如平均数、中位数、众数、方差、标准差等，以便更深入地分析数据的特征和分布情况。
二、描述性统计分析的过程在进行描述性统计分析时，一般分为以下几个步骤：1、整理数据首先，我们需要整理数据，将数据分类、排序、分组等，以便更好地进行统计和分析。
2、计算频数和频率计算频数和频率可以帮助我们了解数据的分布情况，对数据进行表格或图表化处理也可以更加直观地看出数据的分布情况。
3、计算中心趋势计算中心趋势是指通过数据的平均数、中位数、众数等指标来衡量数据中心的集中程度，这可以帮助我们了解数据的集中趋势和整体情况。
4、计算离散程度计算离散程度是指通过数据的范围、方差、标准差等指标来测量数据的分散程度，这可以帮助我们了解数据的分散程度和变异情况。
5、绘制图表数据可视化处理是描述性统计分析的重要组成部分，通过绘制直方图、折线图、散点图等图表，可以更加直观地了解数据的分布情况。
三、描述性统计分析的应用描述性统计分析在各行各业中都有着广泛的应用。
在企业中，描述性统计分析可以帮助企业了解市场的需求和客户的反馈，从而更好地制定营销策略和产品决策。
在金融领域，描述性统计分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估，更好地控制风险。
在医学领域，描述性统计分析可以帮助医生了解疾病的发病情况和流行病学特征，从而更好地制定治疗方案和预防措施。
统计数据描述性分析PPT课件
识别异常值
描述性统计可以帮助我们 识别异常值，即远离数据 集中心的值，这些值可能 会对数据分析产生影响。
提供决策依据
通过描述性统计，我们可 以了解数据的总体情况， 为进一步的数据分析提供 决策依据。
描述性统计的常用指标
01
02
03
04
均值
均值是数据集中所有数值的和 除以数值的数量，用于表示数
据的集中趋势。
通过实地观察记录数据， 适用于难以通过问卷等
方式获取的数据。
通过实验设计获取数据， 适用于需要控制变量的
实验研究。
通过查阅文献资料获取 数据，适用于历史数据 或无法直接获取的数据。
数据整理的步骤
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据分类
将数据按照一定的标准进行分 类，便于后续分析。
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系，体现变量之间的关联程度
详细描述
散点图通过将数据点在坐标系上标出并连接成线来展示两个 变量之间的关系，能够反映变量之间的关联程度和趋势。适 用于展示两个变量之间的相关性分析。
05 数据的数值描述
数据的集中趋势描述
平均数
表示数据的集中趋势，计算所有数值的和除以数 值的数量。
样本代表性
在选择样本时，要确保样本具有代表性，能 够反映总体情况。
结论的可信度
在分析过程中，要注意排除偶然因素和误差 的影响，确保结论的可信度。
07 案例分析
案例一：销售数据描述性分析
总结词
通过销售数据的描述性分析，了解销 售情况，发现潜在问题，为决策提供 依据。
01
02
收集销售数据
收集一定时间段内的销售数据，包括 销售额、销售量、销售渠道、客户信 息等。
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最小值为 31.1，最大值为 59.1。建议分 5 到 20 组。本例
最大值 最小值 2。 分 15 组，组宽 组数
圆筒内径数据的频数和频率分布表
内径 30─32 32─34 34─36 36─38 38─40 40─42 42─44 44─46 46─48 48─50 50─52 52─54 54─56 56─58 58─60 总和 频数 1 3 2 12 12 22 29 31 28 23 18 9 8 1 1 200 频率（%） 0.5 1.5 1.0 6.0 6.0 11.0 14.5 15.5 14.0 11.5 9.0 4.5 4.0 0.5 0.5 100.0
男 女
频数
众数
众数(mode)是数据中频数最高的数 据值。在“最喜欢喝哪一种饮料” 的例子中， 总的来说，“可口可乐”的频数最 高，因而“可口可乐”是众数。 男性： “可口可乐”是众数；女 性： “杏仁露 ”是众数； 众数提供了被调查者偏好的信息。
众数
众数“察觉得晚”出现频率最大。 94.4%的交通事故是“察觉得晚”和“判断失 误”的缘故。 交通事故驾驶过程因素分析 内在因素 事故数 频率(%) 累积频率(%) 1191 59.6 59.6 察觉得晚 697 34.8 94.4 判断失误 96 4.8 99.2 驾驶错误 19 0.8 100.0 其 他 2000 100.0 合 计
圆筒内径的分布
• 内径是某合金钢圆筒的一个重要的质量指标。 圆筒内径是个变量。圆筒的内径的分布情况 如何? • 所谓人的身高的分布直观地说就是各种身高 的人各有多大的比例，例如身高不足170cm， 身高在170cm与175cm之间的人，或身高超 过175 cm的人在整个人群中的比例。 • 圆筒内径的分布就是，各种内径的圆筒各有 多大的比例，哪一类内径的圆筒最多，哪一 类内径的圆筒其次的多，哪一类内径的圆筒 最少。
数据、模型与决策
第二章 描述性统计分析
数据
• 定性数据（分类数据和顺序数 据）和定量数据（数值型数 据）。 • 截面数据、时间序列数据和面 板数据(时间序列–截面数据)。
定性数据和定量数据
• 股票的最高价、最低价、收盘价和成 交股数是定量数据。
• 股票类别是定性数据； 人的性别和文化程度是定性数据； • 顾客满意度和产品等级是定性数据。
名义定性数据
属性代码：1、2、3、4和5。 数“1”表示“可口可乐” 数“2”表示“苹果汁” 数“3”表示“橘子汁” 数“4”表示“百事可乐” 数“5”表示“杏仁露”
注：这些数只是一个代码，没有 大小关系，也不能进行运算。
最喜欢的饮料的频数频率分布表
饮料名称 可口可乐 苹果汁 橘子汁 百事可乐 杏仁露 合计 频数 17 8 7 7 11 50 频率(%) 34 16 14 14 22 100
●商界的八二法则：80%的销售额是由 20%的所谓“VIP”客户贡献的。 ●长尾理论：沉默的长尾隐藏着巨大的商 机，尤其是在网络时代。
头 部
尾部
某儿童活动中心对游客进行问卷调查
●您对活动设施有什么样的评价？
●您对工作人员的服务态度有什么样 的评价？
很满意、满意、一般、不满意、很不满意
有序定性数据
看“百分比”这两列： 对“活动设施”的评价，众数是“满意” 对“服务态度”的评价，众数是“一般”
中位数
中位数 (median) 是将数据按由递增或递 减的顺序排列后位于中间的数值。 在中位数左边有一半的数； 在中位数右边有一半的数。
●对“活动设施”的评价，众数是“满意” 中位数是“一般” ●对“服务态度”的评价，众数是“一般” 中位数也是“一般”
安全带:最重要的交通安全装置
1959年尼尔斯-博林发明的安全带， 挽救了数不清的生命。瑞典是世界 上道路交通最安全的国家之一。他 的百万居民年车祸死亡人数仅为9人。 从1974年起，瑞典就规定驾车者必 须系安全带。1986年后，瑞典更进 一步规定，乘客也要系安全带。系 安全带是瑞典道路交通安全的一个 主要的原因。
200 个圆筒内径数据
43.4 38.6 46.2 51.3 50.9 53.6 34.0 43.8 50.4 39.5 41.5 36.5 35.7 40.1 41.1 34.4 42.1 42.9 45.6 43.1 43.3 43.1 51.7 44.5 44.0 42.4 54.8 49.3 56.8 41.7 53.3 36.9 47.6 49.5 54.5 44.5 42.3 48.3 43.0 48.7 37.7 40.7 37.3 43.1 44.8 45.1 43.3 55.9 36.2 41.3 32.1 52.2 38.6 41.7 48.7 47.3 49.3 47.9 38.1 39.4 48.4 46.6 40.3 43.7 45.6 47.7 45.6 40.4 54.4 47.4 45.3 49.1 49.3 41.8 40.3 50.5 38.9 37.2 48.5 48.1 56.0 52.2 51.5 45.5 45.0 47.2 44.8 39.7 36.1 49.1 47.2 48.0 46.0 39.8 51.1 43.4 40.8 40.8 42.8 42.7 42.3 49.2 47.5 41.9 51.5 36.1 47.7 44.4 45.2 41.7 42.2 49.2 49.0 47.2 48.4 53.1 46.5 47.9 54.2 43.3 50.1 45.7 50.7 44.2 41.1 50.3 42.0 47.6 47.7 43.4 42.7 38.1 54.9 42.1 45.4 43.8 59.1 51.2 49.4 51.6 45.9 47.7 43.7 38.8 51.3 43.5 38.4 48.8 48.9 47.1 47.0 41.7 48.6 47.6 50.3 31.1 47.3 52.3 36.3 45.2 51.7 53.4 46.1 45.7 54.2 44.7 41.7 49.5 44.9 50.1 47.1 52.2 44.3 40.1 37.3 32.1 45.5 46.4 44.9 46.0 46.2 52.3 45.4 39.4 38.0 45.9 49.7 37.4 41.9 47.6 43.9 43.2 44.1 42.8 40.9 48.2 45.2 51.3 46.3 45.2
有序定性数据 如人的文化程度分为文盲，小
学，初中，高中、中专和大专、大学等 5 类； 又如顾客对某商场服务态度的评价分为“满 意”、“一般”、“不满意”三类。用数0，1， 2 ，3 和 4 分别表示文盲，小学，初中，高中、 中专和大专、大学。
定量数据
计数数据 如企业职工人数、成交股票股 数、单位时间内通过某交叉路口的汽车 数等。它们往往仅在非负整数范围内取 值。 计量数据 如人的身高、体重、 ，产 品的长度、直径、重量、，股票的 价格、市盈率、。它们的取值可以 是某个区间内的任意一个实数。
人口统计
根据1990年上海市第四次人口普查资 料，上海有常住人口1334万人。这些 人中有的年龄大，有的年龄小，倘若 将他们的年龄统统加起来，然后除以 总人口数1334万，得到平均数。 人口结构，例如年龄大的与小的各有 多大的比例，那是人们很感兴趣的问 题。 这个平均数能不能反映人口的结构？
帕累托(80–20)原则
帕累托(Vilfredo Pareto，1848–1923)， 意大利经济学家。他发现意大利的 社会财富的分配很不平均。在1906 年他提出了一个非常著名的规律：
社会80%的财富掌握在20% 的人手里
朱兰的推广
帕累托的发现被朱兰(Joseph M. Juran)和其他人所推广，其中以 朱兰的推广最为重要。1941年朱 兰将帕累托在经济学领域的的发 现推广到质量问题：
定性数据交叉列表的Excel命令
条形图
最喜欢的饮料
20 15 17 8 11 7 7
频数
10 5 0
乐
果 汁
子 汁
乐 可
可 口
百 事
苹
桔
饮料
杏
仁 露
可
扇形图（或饼图）
最喜欢的饮料 22% 34% 14% 14% 16% 可口可乐 苹果汁 桔子汁 百事可乐 杏仁露
最喜欢的饮料男女对比图
最喜欢的饮料男女对比图 14 12 10 8 6 4 2 0 百事可乐 橘子汁 可口可乐 饮料品牌 苹果汁 杏仁露
上海居民的年龄中位数
1964年第二次人口普查19.4岁 1982年第三次人口普查29.2岁 1990年第四次人口普查33.9岁 2000年第五次人口普查37.6岁 2010年第六次人口普查36岁
定性数据
名义定性数据 如人的性别（男、女）、婚姻
状况（未婚、有配偶、丧偶、离婚等）、物体 的颜色、形状。常用数来表示属性的分类，例 如用数“1”和“2”分别表示男和女。
序代码：1、2、3、4和5。 数“1”表示“很不满意” 数“2”表示“不满意” 数“3”表示“一般” 数“4”表示“满意” 数“5”表示“很满意”
注：这些数只起一个顺序作用，类与 类之间的差别ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ不能运算的。
问卷调查结果
活动设施 服务态度 评价 百分比 累积百分比 百分比 累积百分比 10.7 10.7 8.4 8.4 很满意(5) 35.9 46.6 36.5 44.9 满意(4) 30.3 76.9 42.2 87.1 一般(3) 18.2 95.1 11.7 98.8 不满意(2) 100.0 1.2 100.0 很不满意(1) 4.9
80%的问题由20%的原因引起
20%的事情常对80%的结果负责
• 一个图书馆有20%的书本的借出次数，是占整 个图书馆借出馆藏次数的80%。 • 一个部门有几个雇员经常缺席，他们负缺席问 题的的大部分责任。 • 10%的客户的订货占我们营业额的75%。 • 保险公司有40件赔款损失，其中6件的损失占 总损失的80%。 • 车间里有15部机器，65%的停机事故由其中的 3部引起。 • 大部分的质量问题往往只由少数几个原因引起。