统计数据分析基础教程基于SPSS和Excel的调查数据分析
合集下载
数据分析基础——基于Excel和SPSS(项目三)综合数据分析
总和，也就是变量值的总和，简称标志总量。例如， 研究某地区工业企业的生产经营情况，则工业企业的 总数就是单位总量，工业总产值、工人数等都属于标 志总量。
模块二 总量指标
29
由于一个总体单位可以有很多标志，所以，在一个特定总 体内，只能存在一个单位总量，但可以有多个标志总量， 构成总量指标体系。 单位总量和标志总量不是固定不变的，而是随着研究目的 的不同和研究对象的变化而变化。例如，中部地区各省外 资企业数量为单位总量，企业固定资产、职工总数、增加 值等为标志总量。但如果要分析研究整个中部地区企业职 工情况，职工人数就成为单位总量。
6
模块一
1
统计指示概述
模块一 统计指标概述
7
3.1.1
统计指标的定义、特点及分类 1．统计指标的定义
如前所述，统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的范畴及
其具体数值，简称指标。
③ 计算 方法
⑤ 空间 范围
⑥ 指标 数值
①指 标名称
② 计量 单位
④ 时间 范围
例如，某企业2015年年工 资总额为186 000元。
是按照统一的度量衡制度的规定来度量客观事物数量的一种计量单 位，通常用于不可数现象的计量。例如，重量用“吨”衡量，长度 用“米”“尺”表示等。
② 度量 衡单位
模块二 总量指标
35
③ 复合 单位
是将两种计量单位结合在一起以乘积的来表示事物数量的计量单 位。例如，发电量的单位是“千瓦时”，货物运输的周转量是 “吨公里”。
模块二 总量指标
33
1．实物单位
1 实物单位的分类。
实物单位是根据事物的自然属性和特点而采用的计量 单位，它又可以分为自然单位、度量衡单位、复合单 位和标准实物单位。
模块二 总量指标
29
由于一个总体单位可以有很多标志，所以，在一个特定总 体内，只能存在一个单位总量，但可以有多个标志总量， 构成总量指标体系。 单位总量和标志总量不是固定不变的，而是随着研究目的 的不同和研究对象的变化而变化。例如，中部地区各省外 资企业数量为单位总量，企业固定资产、职工总数、增加 值等为标志总量。但如果要分析研究整个中部地区企业职 工情况，职工人数就成为单位总量。
6
模块一
1
统计指示概述
模块一 统计指标概述
7
3.1.1
统计指标的定义、特点及分类 1．统计指标的定义
如前所述，统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的范畴及
其具体数值，简称指标。
③ 计算 方法
⑤ 空间 范围
⑥ 指标 数值
①指 标名称
② 计量 单位
④ 时间 范围
例如，某企业2015年年工 资总额为186 000元。
是按照统一的度量衡制度的规定来度量客观事物数量的一种计量单 位，通常用于不可数现象的计量。例如，重量用“吨”衡量，长度 用“米”“尺”表示等。
② 度量 衡单位
模块二 总量指标
35
③ 复合 单位
是将两种计量单位结合在一起以乘积的来表示事物数量的计量单 位。例如，发电量的单位是“千瓦时”，货物运输的周转量是 “吨公里”。
模块二 总量指标
33
1．实物单位
1 实物单位的分类。
实物单位是根据事物的自然属性和特点而采用的计量 单位，它又可以分为自然单位、度量衡单位、复合单 位和标准实物单位。
以Excel和SPSS为工具的管理统计第1章
1995 244.2
2
7
3.使用 Excel 求几何平均数
可以使用 Excel 统计函数中的 GEOMEAN 函数返 回几何平均数。
语法规则： 格式：GEOMEAN(<区域或数组1>,<区域或数组 2>,…) 功能：返回所有参数中数据的几何平均数。
8
二.位置平均数
位置平均数是根据总体标志值所处的特殊位置确 定的一类平均指标。包括中位数和众数两种。
Me
L
1 2
f fm
Sm1
d
其中：L — 中位数所在组的下限；
Sm-1 — 中位数所在组前一组的累计频数； fm — 中位数所在组的频数； d — 中位数所在组的组距。
11
例：计算下表数据的中位数
分组 0-5 5-15 15-25 25-35 35-45 >45
各组频数 2 6 20 15 8 4
13
1.未分组数据众数的确定
在数据量很大的时候，可以使用 Excel 统计函数 中的 MODE 函数返回众数。
格式：MODE(<区域或数组1>,<区域或数组 2>,…)
功能：返回所有参数中数据的众数。
14
2.分组数据众数的确定
对于分组数据的统计资料，众数也要用插值法来 估算。
(1)确定众数所在的组
2
1 fi
(Xi
X
)2
fi ,
1 fi
(Xi
X )2
fi
S2
1 fi
1 ( X i
X )2
fi ,
S
1 fi
1 ( X i
X
)2
fi
其中 Xi 是第 i 组的组中值或标志值。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的 交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践
读书笔记
作为入门学习来说可以大概对数据分析有一个认识，对之后的深入学习有帮助，会有方向感。 还不错虽然比较浅显但很多知识点都介绍到了适合查漏补缺图表展示学了一招。 本书比较偏向数据的普及，不对数据分析进行深入的研究，适合入门。 零基础数据分析可以看看，讲解了一些数据分析的思路，以及如何用excel和spss实现。 该书对数据分析的大的流程和框架的描述，对于已经学了软件操作却不知道操作有什么用的同学可以参考此 书～。 实操工具书可收藏着。 前面的excel部分还稍微能看懂，后面的几章完全没见过，看不懂，大概看了个思路吧。 初级入门，内容不是太深，估计出书时间早，深度学习的内容没有。 看完了，也基本都实操，就是xlstat搞不定，本书简单明了，很直接地把比较实用的数据分析方法操作步骤 给出，并结合业务例子。
14.6.1整体布局 14.6.2线型的选择 14.6.3色彩对比
作者介绍
这是《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
感谢观看
7.3.1理解逻辑表达式的含义 7.3.2复杂逻辑公式的应用
7.4.1多规则的应用 7.4.2如何理解“遇真则停止”
1
8.1什么是异 常值
2
8.2异常值的 判断标准
3
8.3用绘图技 巧找到异常值
4 8.4用公式函
数法发掘异常 值
5
8.5三倍标准 差法
8.3.1散点图 8.3.2面板图
9.2典型相关分析
统计和挖掘最大的差别在于：统计是事先设想好的一个动作，然后去验证它。
逐步推进法一般包括几个步骤：一是总量，二是结构，三是时间序列，四是颗粒度。
因变量，一般指的是我们研究和关心的变量，自变量一般就是其发生变化后会引起其他变量变化的变量。
SPSS统计与EXCEL统计
SPSS统计与EXCEL统计一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度独立样本T检验：比较两组平均数是否相等ONEWAY ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验TWOWAY ANOVA：可以比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。
二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表注：理论模型中变量通常很难测量，这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等。
PS：原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件，只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一个SPSS学习的大致框架。
统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。
参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。
提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提到这些，不得不提到的概念有上分位点、两类错误（弃真和纳伪）以及阀值K又是怎样一回事？下面我将一一道来：图1 α值与P值的关系图一、相关统计概念1.上分位点学统计的同学都知道正态分布，而上分位点的由来正与正态分布有关。
最初由标准正态分布由来，随后扩展到t分布，F分布,卡方等其他分布。
下面以标准正态分布为例，设X~N（0,1），若Zα满足条件P{X> Zα}=α，0<α<1则称点Zα为标准正态分布的上α分位点，例如： Z0.05=1.645，Z0.005=2.57，Z0.001=3.102.两类错误简单的讲两类错误是指第一类错误："弃真"错误（其发生的概率常用α表示）；第二类错误："取伪"错误（其发生的概率常用β表示）。
数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环境 (16)
10
二、层次聚类分析
3、层次聚类分析的实用案例——降维聚类
(1)案例要求
已知，对于中职院校门户网站的评价，涉及到了总体得分和
校务公开、教师工作、学校工作等8个子指标项。 请对测试指标
3、层次聚类分析的实用案例——降维聚类
(2)操作过程 启动SPSS的层次聚类 分析——聚类——系统聚类
12
二、层次聚类分析
3、层次聚类分析的实用案例——降维聚类
(3)参数设置 选择“参与聚类的变量”； 选择聚类类型为“变量”； 选择输出为“统计量”和“图”； 最后,单击“确定”。
13
二、层次聚类分析
3、层次聚类分析的实用案例
(4)输出结果与解读
14
二、层次聚类分析
3、层次聚类分析的实用案例——降维聚类
(2)数据分类的基本条件
不同个案的属性取值离散化程度较高，存在着比较明显的差
别； 依据某几个属性，具备把个案分成几类的可能性。
4
一、降维分析与分类分析的概念
2、实现分类分析的主要技术
(1)聚类分析——面向个案 面向个案的聚类分析就是分类。 其目标是把众多个案聚结为较少的几个类别，以便总结规 律或者实施数据管理。 （面向变量的系统聚类是降维分析，称为R聚类） 面向个案的聚类分析有两种技术： 面向个案的系统聚类（也叫层次聚类），被称为Q聚类。 自动分层聚类， 从与个案数相同的类别数逐步聚结为1类，构成树状结构 K-Means聚类技术 指定类别数的聚类 基于用户指定的聚类类别数、类别中心点，开始聚类。
为此，需要对调研指标进行凝练，减少评价指标的维数，使
结论变得更加易于表述和理解。
(2)降维分析的前提条件 部分变量之间存在着高度的相关性（同类变量）； 部分变量之间存在着显著差异性（不同类变量）。
生物统计用Excel和SPSS软件进行方差分析课件ppt1
• （二）因素各水平的观测数据的方差均 相等
• （三）观测值是互相独立的
方差分析种类
• 在方差分析中，根据所研究试验因素的 多少，可分为单因素、两因素和多因素 试验资料的方差分析。根据各处理内重 复数是否相等，单因素方差分析又分为 重复数相等和重复数不等两种情况
方差分析的基本步骤
• （一）计算各项平方和与自由度。
在α水平上差异不显著。 （一）用Excel进行方差分析
方差分析实质上是关于观测值变异原因的数量分析，它在科学研究中应用十分广泛。
（一）最小显著差数法 (LSD法，least significant difference) 此法的基本作法是：在F检验显著的前提下，先计算出显著水平为α的最小
显著差数LSD，然后将任意两个处理平均数的差数的绝对值 与其比较。
xi. x j.
＞
LSD 时则 x 与 x 在α水平上差异显著；反之，则 （二）最小显著极差法(LSR法 ,Least significant ranges) : 特点是把平均数的差数看成是平均数的极差，根据极差范围内所包含的处理数(
a 称因为而秩 ，次有距必)要k 进的行不两同两而处采理用平不均同数的间检i . 的验比尺较度，, 以j以. 克具服体L判SD断法两的两不处足理。平均数间的差异显著性。
• （二）列出方差分析表，进行F检验。 • （三）若F检验显著，则进行多重比较。
方差分析假设检验
假设有m个样本，如果原假设H0: 样本均数都相同， 即U1=U2=U3=…=Um=U,则m个样本有相同的σ2 。则 m个样本来自具有共同的方差σ2和相同均数U的总 体。 如果经过计算，组间均方远远大于组内均方F＞ F0.05则P＜0.05，推翻原假设，说明样本来自不同的 正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义。 否则F＜ F0.05 ，P ＞0.05承认原假设，样本来自相 同的总体，处理无作用。
• （三）观测值是互相独立的
方差分析种类
• 在方差分析中，根据所研究试验因素的 多少，可分为单因素、两因素和多因素 试验资料的方差分析。根据各处理内重 复数是否相等，单因素方差分析又分为 重复数相等和重复数不等两种情况
方差分析的基本步骤
• （一）计算各项平方和与自由度。
在α水平上差异不显著。 （一）用Excel进行方差分析
方差分析实质上是关于观测值变异原因的数量分析，它在科学研究中应用十分广泛。
（一）最小显著差数法 (LSD法，least significant difference) 此法的基本作法是：在F检验显著的前提下，先计算出显著水平为α的最小
显著差数LSD，然后将任意两个处理平均数的差数的绝对值 与其比较。
xi. x j.
＞
LSD 时则 x 与 x 在α水平上差异显著；反之，则 （二）最小显著极差法(LSR法 ,Least significant ranges) : 特点是把平均数的差数看成是平均数的极差，根据极差范围内所包含的处理数(
a 称因为而秩 ，次有距必)要k 进的行不两同两而处采理用平不均同数的间检i . 的验比尺较度，, 以j以. 克具服体L判SD断法两的两不处足理。平均数间的差异显著性。
• （二）列出方差分析表，进行F检验。 • （三）若F检验显著，则进行多重比较。
方差分析假设检验
假设有m个样本，如果原假设H0: 样本均数都相同， 即U1=U2=U3=…=Um=U,则m个样本有相同的σ2 。则 m个样本来自具有共同的方差σ2和相同均数U的总 体。 如果经过计算，组间均方远远大于组内均方F＞ F0.05则P＜0.05，推翻原假设，说明样本来自不同的 正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义。 否则F＜ F0.05 ，P ＞0.05承认原假设，样本来自相 同的总体，处理无作用。
数据分析基础——基于Excel和SPSS(项目六)
t分布表中相应的临界值t α/2 。若 r ≥ t α/2 ，表明r在统计
➢ （2）当r = 0时，x与y的样本观测值之间
没有线性关系。
34
模块一 相关分析
35
➢ （3）在大多数情况下，0＜ ＜1，即x与y的样本观测
值存在着一定的线性关系，当r＞0时，x与y为正相关；
当r＜0时，x与y为负相关。 的数值越接近1，表示x与
y的直线相关程度越高；反之， 的数值越接近0，表示
更好的成绩（比较接近所有学生的平均成绩），而第一次考试
中成绩最好的那些学生在第二次考试中则倾向于有较差的成绩
（比较接近所有学生的平均成绩）；同样，平均来说，第一年
利润最低的公司第二年不会最差，而第一年利润最高的公司第
二年则不会是最好的。
（资料来源：
/s/blog_50b6a20601008got.html）
6
1
模块一
相关分析
模块一 相关分析
6.1.1
函数关系与相关关系
经济现象之间客观上存在着各种各样的有机联
系，一种经济现象的发展变化必然受到与之相
联系的其他经济现象发展变化的影响与制约。
这种依存关系可以分为函数关系和相关关系两
大类。
7
模块一 相关分析
8
1．函数关系
函数关系反映现象之间存在着严格的依存关系，在这
同，其具体的数值也会有所差异。样本相关系数的计算
公式为：
r
( x - x )( y - y )
(x - x ) ( y - y )
i
2
i
（6-2）
i
2
i
式中，x 和 y 分别是x和y的样本平均数。
EXCEL DPS SPSS统计分析操作GO
Excel、DPS、SPSS软件在 生物统计学 中的应用
一、Excel部分统计学功能的介绍
二、DPS部分统计学功能的介绍
三、SPSS部分统计学功能的介绍
运用EXCEL制作次数分布表和图
实验目的：熟练掌握运用EXCEL制作次数分布表
和图， 进行数据整理。
实验材料：计算机， EXCEL软件
一、EXCEL简介：
图表结构
① 图表区 ② 绘图区 ③ 数据系列（某一行/列） ④ 横坐标轴（分类轴） ⑤ 纵坐标轴（数值轴） ⑥ 网格线 ⑦ 图例 ⑧ 标题（图表标题、横纵坐标轴标题 ）
⑨ 数据标签
常用图表类型
柱形图 显示一段时间内的数据变化/各项之间的比较情况 折线图 显示在相等时间间隔下数据的变化趋势 饼图 显示一个数据系列中各项大小与各项总和的比例
163 176 102 194 145 173 75
131 189 91 183 97
130 149 150 161 155 111 158
142 149 154 152 163 123 205 149 155 131 209 149 187 131 215 111 186 118 150 155 197
任务三：制作饼图
双击饼图的空白处，在弹出的“图表区格式”对话框中选择“填充效 果”→“渐变”→“单色”→“角部辐射”→“颜色”浅青绿→“确 定”
一、Excel部分统计学功能的介绍
（一）两个样本的检验
1、配对t检验 2、成组t检验
（二）方差分析
1、单因素方差分析
2、两因素方差分析
（三）一元回归及相关分析
2、点确定，弹如下对话框→ 将数据调入输入区域
3、点确定，得如下结果：
行（密度）：F>F crit , P<0.05 列（施肥量）： p<0.01 密度达显著水平;施肥达极显著 水平
一、Excel部分统计学功能的介绍
二、DPS部分统计学功能的介绍
三、SPSS部分统计学功能的介绍
运用EXCEL制作次数分布表和图
实验目的：熟练掌握运用EXCEL制作次数分布表
和图， 进行数据整理。
实验材料：计算机， EXCEL软件
一、EXCEL简介：
图表结构
① 图表区 ② 绘图区 ③ 数据系列（某一行/列） ④ 横坐标轴（分类轴） ⑤ 纵坐标轴（数值轴） ⑥ 网格线 ⑦ 图例 ⑧ 标题（图表标题、横纵坐标轴标题 ）
⑨ 数据标签
常用图表类型
柱形图 显示一段时间内的数据变化/各项之间的比较情况 折线图 显示在相等时间间隔下数据的变化趋势 饼图 显示一个数据系列中各项大小与各项总和的比例
163 176 102 194 145 173 75
131 189 91 183 97
130 149 150 161 155 111 158
142 149 154 152 163 123 205 149 155 131 209 149 187 131 215 111 186 118 150 155 197
任务三：制作饼图
双击饼图的空白处，在弹出的“图表区格式”对话框中选择“填充效 果”→“渐变”→“单色”→“角部辐射”→“颜色”浅青绿→“确 定”
一、Excel部分统计学功能的介绍
（一）两个样本的检验
1、配对t检验 2、成组t检验
（二）方差分析
1、单因素方差分析
2、两因素方差分析
（三）一元回归及相关分析
2、点确定，弹如下对话框→ 将数据调入输入区域
3、点确定，得如下结果：
行（密度）：F>F crit , P<0.05 列（施肥量）： p<0.01 密度达显著水平;施肥达极显著 水平
用EXCEL和SPSS学习统计学
用Excel和SPSS学习统计学前言随着统计学的发展及其在各个领域的广泛应用，掌握必要的统计技能早已成为对各类专业人员的基本要求。
掌握统计软件的使用技能是将统计方法应用于现实问题的基础，因为大部分实际问题都会涉及到大量的数据和计算，手工计算简直无法想象。
统计软件的广泛应用使很多原本十分复杂的计算和分析过程变成了点击鼠标就能解决的简单任务，把使用者从繁琐的计算过程中解放了出来。
大部分统计软件都提供了“傻瓜”式的菜单操作，使用起来十分方便，甚至完全通过自学就可以掌握。
然而，这类软件可能带来的问题是，一方面它们有时候使统计方法变得过于容易，从而可能导致对统计方法的滥用和误用；另一方面，由于过分信赖软件，许多用户会简单地满足于软件的输出结果，而对其中的错误不加注意。
本书的编写目的就是为各类人员使用Excel 和SPSS学习统计学提供一个指南，一方面使他们能够迅速掌握使用Excel和SPSS进行统计分析的基本操作，另一方面也试图通过大量的案例使读者在较短的时间内学会正确理解和处理统计软件的输出结果，避免软件使用中的一些常见错误。
在众多的统计软件中我们选择Excel的主要原因是：虽然许多统计学家都不认为Excel 是一个“统计软件”，而且Excel在统计计算中也确有一些已知的缺陷，但Excel的很多统计功能并不比其他软件逊色。
由于几乎所有的人都熟悉Excel的基本操作，学习起来非常易于上手。
选择SPSS软件的主要原因是其易用性、强大的统计功能以及在国内应用的广泛性。
本书的示例是以Excel 2003和SPSS 13.0为基础的，可能不完全适用于其他版本。
本书涵盖了大部分常用的统计方法，包括了基本的数据处理技巧、描述统计、统计图和统计表、概率计算、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、统计指数和统计质量管理等方面的内容。
为了保持内容的完整性，书中有个别内容可能超出非统计专业统计学原理课程的要求。
使用Excel和SPSS进行数据统计与分析的指南
使用Excel和SPSS进行数据统计与分析的指南数据统计和分析是现代社会中不可或缺的一环。
无论是学术研究还是商业决策，都需要对大量数据进行整理、分析和解读。
Excel和SPSS作为两种常用的数据处理工具，为我们提供了方便快捷的数据统计和分析功能。
本文将介绍如何使用Excel和SPSS进行数据统计与分析，并提供一些实用的技巧和注意事项。
一、数据导入和整理在进行数据统计和分析之前，首先需要将原始数据导入到Excel或SPSS中，并进行适当的整理和清洗。
在导入数据时，要注意数据的格式和结构是否符合要求。
如果数据存在缺失值或异常值，可以根据实际情况进行处理，例如删除或填补缺失值，排除异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的过程。
在Excel中，可以使用各种函数和工具进行描述性统计分析。
例如，平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的描述统计功能进行描述性统计分析。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
在Excel中，可以使用图表工具绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。
在SPSS中，可以使用图形菜单中的各种功能进行数据可视化。
四、推断统计分析推断统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在Excel中，可以使用各种函数和工具进行推断统计分析。
例如，t检验、方差分析、相关分析等。
在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的各种功能进行推断统计分析。
五、回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
在Excel中，可以使用回归分析工具进行简单线性回归、多元线性回归等回归分析。
在SPSS中，可以使用回归菜单中的各种功能进行回归分析。
六、因子分析因子分析是一种多变量分析方法，用于研究多个变量之间的关系。
在Excel中，可以使用数据分析工具进行因子分析。
在SPSS中，可以使用因子分析菜单中的各种功能进行因子分析。
以Excel和SPSS为工具的管理统计课件
柱状图：展示不同类别的数 据对比
散点图：展示数据点之间的 关系和分布
箱线图：展示数据的分布和 异常值
热力图：展示数据的分布和 密度
实际案例解析
案例一：销售数据分析 案例二：库存管理 案例三：人力资源管理 案例四：财务分析
PART 3
SPSS在管理统计中的应用
SPSS软件简介
SPSS是一款统计分析软件，主要用于社会科学、市场调查、健康研究等领 域的数据分析。 SPSS具有强大的数据处理能力，可以处理大量数据，并进行各种统计分析。
统计分析方法选择
回归分析：用于研究变量之 间的关系和预测
推断性统计分析：用于推断 总体特征和检验假设
描述性统计分析：用于描述 数据的分布特征和集中趋势
方差分析：用于比较多个总 体的均值是否存在显著差异
因子分析：用于研究多个变 量之间的关系和影响因素
聚类分析：用于将数据分为 不同的类别或组别
实际案例解析
添加标题
社区论坛：Stack Overflow、Reddit等社区论坛提供了许多关于Excel和SPSS的问题和解 答，用户可以在这里与其他用户交流学习心得和经验。
实践操作技巧分享
熟悉Excel和SPSS的基 本操作和功能
掌握数据导入、处理和分 析的方法
学习使用Excel和SPSS 的高级功能，如数据透视 表、宏等
未来发展趋势分析
云计算和大数据技 术的发展将推动 Excel和SPSS的应 用更加智能化和便 捷化
移动设备和移动办 公的普及将使得 Excel和SPSS的应 用更加灵活和多样 化
跨平台协作和共享 将成为Excel和 SPSS应用的重要 趋势
随着人工智能技术 的发展，Excel和 SPSS的应用将更 加智能化和自动化
散点图：展示数据点之间的 关系和分布
箱线图：展示数据的分布和 异常值
热力图：展示数据的分布和 密度
实际案例解析
案例一：销售数据分析 案例二：库存管理 案例三：人力资源管理 案例四：财务分析
PART 3
SPSS在管理统计中的应用
SPSS软件简介
SPSS是一款统计分析软件，主要用于社会科学、市场调查、健康研究等领 域的数据分析。 SPSS具有强大的数据处理能力，可以处理大量数据，并进行各种统计分析。
统计分析方法选择
回归分析：用于研究变量之 间的关系和预测
推断性统计分析：用于推断 总体特征和检验假设
描述性统计分析：用于描述 数据的分布特征和集中趋势
方差分析：用于比较多个总 体的均值是否存在显著差异
因子分析：用于研究多个变 量之间的关系和影响因素
聚类分析：用于将数据分为 不同的类别或组别
实际案例解析
添加标题
社区论坛：Stack Overflow、Reddit等社区论坛提供了许多关于Excel和SPSS的问题和解 答，用户可以在这里与其他用户交流学习心得和经验。
实践操作技巧分享
熟悉Excel和SPSS的基 本操作和功能
掌握数据导入、处理和分 析的方法
学习使用Excel和SPSS 的高级功能，如数据透视 表、宏等
未来发展趋势分析
云计算和大数据技 术的发展将推动 Excel和SPSS的应 用更加智能化和便 捷化
移动设备和移动办 公的普及将使得 Excel和SPSS的应 用更加灵活和多样 化
跨平台协作和共享 将成为Excel和 SPSS应用的重要 趋势
随着人工智能技术 的发展，Excel和 SPSS的应用将更 加智能化和自动化
数据分析基础——基于Excel和SPSS(项目一)
模块二 数据分析的步骤
18
明确分析目的和思路至关重要。在接收到数据分析的任务时， 首先需要搞清楚为什么要进行这次分析、这次数据分析需要 解决的是什么问题、应该从哪个方面切入进行分析以及什么 样的分析方法最有效等问题。在确定总体目的后，可以对目 标进行细化，将分析的目标细化为分析要点，理清具体的分 析思路并搭建分析框架，搞清楚数据分析需要从哪几个角度 来进行，采用怎样的分析方法最有效。只有这样才能为接下 来的工作提供有效的指引，保证分析完整性、合理性和准确 性，使数据分析能够高效地进行，保证分析结果有效且准确。
源
也称为第二手数据，这类数 据来源于他人的调查或实验， 是结果加工整理后的数据。
模块二 数据分析的步骤
20
获取数据的方式有很多，根据不同的需要有不同的获取途径，像 市场调查、专业网站、公开出版物等。
市场 调查
专业 网站
公开 出版物
例如，对本公司的经营状况的分析， 可以从公司自由的业务数据库获取。 对于一些专业数据，可以从公开的出 版物获取，如年检或分析报告等。随 着互联网的发展，获取数据的途径更 为广阔，通过搜索引擎，可以快速找 到需要的数据，如到国家或地方统计 局的网站、行业组织的官方网站或行 业信息网站等。
模块二 数据分析的步骤
31
1.2.6
报告撰写
最后一个阶段是撰写数据分析报告，它是对整个数据分析过程的一个总结和呈现。数 据分析报告需要描述出数据分析的目的、过程和分析的结果，并且要给出分析的结论， 从而为商业决策提供参考。
解决 问题
总结问 题原因
发现 问题
模块二 数据分析的步骤
32
在分析报告中，每一个问题必须要有明确的结论，一 个分析对应一个结论，切忌贪多，结论应该基于严谨的数 据分析，不能主观臆测。
数据统计分析SPSS教程完整版
启动与关闭
安装完成后，双击桌面快捷方式或从 开始菜单启动SPSS。关闭时，点击右 上角的关闭按钮。
数据输入与保存
数据输入
在SPSS中，可以通过直接输入数据或 导入数据（如Excel、CSV等格式）进 行数据输入。
数据保存
数据输入完成后，点击文件菜单选择 保存，选择保存位置和文件名，保存 为SPSS格式（.sav）。
数据统计分析SPSS教程完 整版
contents
目录
• SPSS基础操作 • 描述性统计分析 • 均值比较与T检验 • 方差分析 • 回归分析 • 聚类分析与判别分析 • 主成分分析与因子分析 • SPSS在社会科学中的应用
01
SPSS基础操作
安装与启动
下载和安装
首先需要从SPSS官网或其他可信来 源下载SPSS软件的安装包，按照提 示进行安装。
1. 基本概念：判别分析试图基于 已知分类的训练数据来创建一个 模型，该模型可以将新的未知分 类的数据点正确分类。
3. 注意事项：选择适当的判别函 数和确保训练数据具有代表性是 关键。
07
主成分分析与因子分析
主成分分析
01
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少 数几个不相关的变量，这些新变量称为主成分。
详细描述
通过频数分析，可以了解数据集中每个变量的分布情况，例如某个分类变量的各个类别的频数、缺失值的频数等 。在SPSS中，可以通过“频率”命令来执行频数分析。
描述性统计量
总结词
描述性统计量用于描述数据集的集中趋势、离散程度和分布形态。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用于反映数据集的中心趋势和离散程度。 在SPSS中，可以通过“描述统计”命令来计算描述性统计量。
安装完成后，双击桌面快捷方式或从 开始菜单启动SPSS。关闭时，点击右 上角的关闭按钮。
数据输入与保存
数据输入
在SPSS中，可以通过直接输入数据或 导入数据（如Excel、CSV等格式）进 行数据输入。
数据保存
数据输入完成后，点击文件菜单选择 保存，选择保存位置和文件名，保存 为SPSS格式（.sav）。
数据统计分析SPSS教程完 整版
contents
目录
• SPSS基础操作 • 描述性统计分析 • 均值比较与T检验 • 方差分析 • 回归分析 • 聚类分析与判别分析 • 主成分分析与因子分析 • SPSS在社会科学中的应用
01
SPSS基础操作
安装与启动
下载和安装
首先需要从SPSS官网或其他可信来 源下载SPSS软件的安装包，按照提 示进行安装。
1. 基本概念：判别分析试图基于 已知分类的训练数据来创建一个 模型，该模型可以将新的未知分 类的数据点正确分类。
3. 注意事项：选择适当的判别函 数和确保训练数据具有代表性是 关键。
07
主成分分析与因子分析
主成分分析
01
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少 数几个不相关的变量，这些新变量称为主成分。
详细描述
通过频数分析，可以了解数据集中每个变量的分布情况，例如某个分类变量的各个类别的频数、缺失值的频数等 。在SPSS中，可以通过“频率”命令来执行频数分析。
描述性统计量
总结词
描述性统计量用于描述数据集的集中趋势、离散程度和分布形态。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用于反映数据集的中心趋势和离散程度。 在SPSS中，可以通过“描述统计”命令来计算描述性统计量。
数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环境 (14)
3、数据关联性分析技术
散点图 以某列数据作为X轴， 以另一列数据作为Y轴 绘制散点图，观察两列数据之间是否存在清晰的关系。
一、数据关联性分析的概念
相关性分析 通过相关性分析技术，分析数据之间的相关性 普通相关性分析 中高测度变量的相关性分析
• Pearson相关性分析 • Spearman相关性分析
一、数据关联性分析的概念
2、关联性数据之间的关系
数据之间不存在关联关系
找不到趋势相同或者趋势相反的关联关系 数据之间存在相关性
数据之间有相关性，但关系比较模糊，仅仅是一种分布 或者趋势关系 数据之间存在明确的控制关系 可以通过一个函数式来表达数据之间的逻辑关系
一、数据关联性分析的概念
低测度变量的相关性分析
• Spearman相关性分析 • 肯德尔相关性分析 • 基于交叉表的相关性分析
去掉控制变量的相关性分析 偏相关分析
一、数据关联性分析的概念
数据回归分析 目标 查找关联性数据内部隐含的函数关系式 用函数关系式描述数据之间的关系 发展趋势及预测 适应性 对于关联性关系比较清晰的情形 类型 定距或高测度定序的结果变量 线性关系 曲线关系 针对二元结果变量 二元Logistic回归
三、数据的相关性分析
存在的问题
相关系数有一明显的缺点：
接近1的程度与样本数n有关： 当n较小时，相关系数波动较大，容易接近1； 而n较大时，相关系数绝对值容易偏小。 因此判断相关仅凭相关系数是不够的。 个别序列中，奇异值会对相关系数产生较大的影响
对相关性判定的补充说明——检验概率 检验概率用于判定相关性存在的可能性，即概率。 P<=0.05，则表示存在相关性 P>0.05,表示不存在相关性。 相关系数可用于描述存在相关性的程度。
散点图 以某列数据作为X轴， 以另一列数据作为Y轴 绘制散点图，观察两列数据之间是否存在清晰的关系。
一、数据关联性分析的概念
相关性分析 通过相关性分析技术，分析数据之间的相关性 普通相关性分析 中高测度变量的相关性分析
• Pearson相关性分析 • Spearman相关性分析
一、数据关联性分析的概念
2、关联性数据之间的关系
数据之间不存在关联关系
找不到趋势相同或者趋势相反的关联关系 数据之间存在相关性
数据之间有相关性，但关系比较模糊，仅仅是一种分布 或者趋势关系 数据之间存在明确的控制关系 可以通过一个函数式来表达数据之间的逻辑关系
一、数据关联性分析的概念
低测度变量的相关性分析
• Spearman相关性分析 • 肯德尔相关性分析 • 基于交叉表的相关性分析
去掉控制变量的相关性分析 偏相关分析
一、数据关联性分析的概念
数据回归分析 目标 查找关联性数据内部隐含的函数关系式 用函数关系式描述数据之间的关系 发展趋势及预测 适应性 对于关联性关系比较清晰的情形 类型 定距或高测度定序的结果变量 线性关系 曲线关系 针对二元结果变量 二元Logistic回归
三、数据的相关性分析
存在的问题
相关系数有一明显的缺点：
接近1的程度与样本数n有关： 当n较小时，相关系数波动较大，容易接近1； 而n较大时，相关系数绝对值容易偏小。 因此判断相关仅凭相关系数是不够的。 个别序列中，奇异值会对相关系数产生较大的影响
对相关性判定的补充说明——检验概率 检验概率用于判定相关性存在的可能性，即概率。 P<=0.05，则表示存在相关性 P>0.05,表示不存在相关性。 相关系数可用于描述存在相关性的程度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本章内容
第7章 描述统计分析
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析 7.2 利用SPSS实现多组均值比较 7.3 利用Excel对定量数据进行描述统计分析 7.4 利用Excel求量表均值并排名
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计分析
第7章 描述统计分析
一个标准化的方法是把原始观测值 （亦称得分，score）和均值之差除 以标准差；得到的度量称为标准得分 (standard score)：(x-m)/s （这 里m和s为均值和标准差）
RUC, Information School, Ye Xiang
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
50%的数据，一部分数据比中位数大
，另一部分则比中位数小。中位数是
用中间位置上的数值代表数据的集中
趋势，其特点是不易受极端值的影响
，所以称中位数比均值稳健（robust
）。
RUC, Information School, Ye Xiang
差异的度量：离散程度
第7章 描述统计分析
论语有一句话：“不患寡，而患不均 ”。这是指不怕财富少，而怕分配不 公平，使得贫富差距太大。
那么得到90分的一班的张颖是不是比 得到82分的二班的刘小平成绩更好呢？
RUC, Information School, Ye Xiang
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
怎么比较才能合理呢？虽然这种均 值和标准差不同的数据不能够直接比 较，但是可以把它们进行标准化，然 后再比较标准化后的数据。
标准差实际上是方差的平方根。
方差(variance)：各点到均值距离平方
的s2 平 均1 。n (
n 1 i1
xi
x)2
( x1
x)2
(x2
x)2 n 1
(xn
x)2
方差由于和数据的量纲不同，因而在实 际应用中使用得不如标准差那么普遍。 RUC, Information School, Ye Xiang
在SPSS中求标准得分：
➢如果需要分组（这里按班级分组） ， 则 先 用 菜 单 “ Data”->“Split File”，将数据文件按各班分割开
➢用菜单“Analyze”－>“Descriptive Statistics”
的 － >“Descriptives”
“ Save standardized
x1 x2
xn
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xi
i 1
n
n
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（集中趋势：中位数）
第7章 描述统计分析
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
➢中 位 数 （ median ） ： 一 组 数 据 排 序
后处于中间位置上的数。中位数将全
部数据等分成两部分，每部分包含
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
两个类似的班级（一班和二班）上同一 门课，但是由于两个任课老师的评分标 准不同，使得两个班成绩的均值和标准 差都不一样(第7章 两个班级同一门课成绩.sav）。
一班分数的均值和标准差分别为78.53 和9.43，而二班的均值和标准差分别为 70.19和7.00。
由于极差只是利用了一组数据两 端的信息，因而容易受极端值的影 响，不能全面反映差异状况。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（离散程度：标准差和方差） 第7章 描述统计分析
标准差（standard deviation）：样 本中各个数值到均值的距离的一种平均 。
values as variables”选项；
➢结果见数据文件中以“z-”为开头 的变量。
RUC, Information School, Ye Xiang
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-1 护士工作满意度调查分析。
为了了解护士们对工作的满意程度，做了一个调查。“ 第7章 护士工作满意度调查.sav”或“第7章 护士工 作满意度调查.xls”数据文件中包含了100名护士对工 作、工资和升职机会的满意程度。这三个方面的评分 都是从0到100，分值越大表明满意程度越高。另外， 调查数据还根据该护士所在的医院类型，分为3类：私 人医院、公立医院和学院医院。
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
➢ 均值（mean）：样本值的算术平均值。均值是度量
数据集中趋势的常用统计量。在参数估计及假设检
验中经常用到。
➢ 设一组样本数据为 x1, x2 ,，样, x本n 量（样本数据的个 数）为n，则样本均值用 （读作x -bar）x 表示，计
算公式为：
n
x
贫富多寡是由集中趋势统计量来描述 的，而是否“均”是由离散程度（描 述数据散布，即描述集中与分散程度 的度量）统计量来描述的。
一般来说，数据越分散，离散程度统 计量的值越大。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（离散程度：极差）描述第统7计章分析
极 差 （ Range ） ： 极 端 值 之 差 。 即一组数据的极（最）大值与极（ 最）小值之差，也称全距。
RUC, Information School, Ye Xiang
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-2 用SPSS实现例7-1中的问题（1）和（2）
问卷回收后，对于数值型数据 （定量数据），通常会以均值 、中位数等统计量来描述其集 中趋势，也会以标准差、最小 值、最大值、极差等统计量来 描述其离散程度。
最常用的描述统计量是均值和 标准差。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（集中趋势：均值）描述第统7计章分析
➢ （1）根据整个数据和三个方面的满意程度，判断哪一 方面是护士们最为满意的?哪一方面是最不满意的?
➢ （2）根据离散程度（标准差、最小值、最大值、极差 ）的描述，判断护士们对哪一方面的满意程度差别最大 ?
➢ （3）从医院类型的数据中可以了解到什么?是否有某一 类型的医院在三个方面的满意程度上优于其他医院?
第7章 描述统计分析
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析 7.2 利用SPSS实现多组均值比较 7.3 利用Excel对定量数据进行描述统计分析 7.4 利用Excel求量表均值并排名
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计分析
第7章 描述统计分析
一个标准化的方法是把原始观测值 （亦称得分，score）和均值之差除 以标准差；得到的度量称为标准得分 (standard score)：(x-m)/s （这 里m和s为均值和标准差）
RUC, Information School, Ye Xiang
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
50%的数据，一部分数据比中位数大
，另一部分则比中位数小。中位数是
用中间位置上的数值代表数据的集中
趋势，其特点是不易受极端值的影响
，所以称中位数比均值稳健（robust
）。
RUC, Information School, Ye Xiang
差异的度量：离散程度
第7章 描述统计分析
论语有一句话：“不患寡，而患不均 ”。这是指不怕财富少，而怕分配不 公平，使得贫富差距太大。
那么得到90分的一班的张颖是不是比 得到82分的二班的刘小平成绩更好呢？
RUC, Information School, Ye Xiang
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
怎么比较才能合理呢？虽然这种均 值和标准差不同的数据不能够直接比 较，但是可以把它们进行标准化，然 后再比较标准化后的数据。
标准差实际上是方差的平方根。
方差(variance)：各点到均值距离平方
的s2 平 均1 。n (
n 1 i1
xi
x)2
( x1
x)2
(x2
x)2 n 1
(xn
x)2
方差由于和数据的量纲不同，因而在实 际应用中使用得不如标准差那么普遍。 RUC, Information School, Ye Xiang
在SPSS中求标准得分：
➢如果需要分组（这里按班级分组） ， 则 先 用 菜 单 “ Data”->“Split File”，将数据文件按各班分割开
➢用菜单“Analyze”－>“Descriptive Statistics”
的 － >“Descriptives”
“ Save standardized
x1 x2
xn
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xi
i 1
n
n
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（集中趋势：中位数）
第7章 描述统计分析
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
➢中 位 数 （ median ） ： 一 组 数 据 排 序
后处于中间位置上的数。中位数将全
部数据等分成两部分，每部分包含
数据的标准得分 (standard score)描述第统7计章分析
两个类似的班级（一班和二班）上同一 门课，但是由于两个任课老师的评分标 准不同，使得两个班成绩的均值和标准 差都不一样(第7章 两个班级同一门课成绩.sav）。
一班分数的均值和标准差分别为78.53 和9.43，而二班的均值和标准差分别为 70.19和7.00。
由于极差只是利用了一组数据两 端的信息，因而容易受极端值的影 响，不能全面反映差异状况。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（离散程度：标准差和方差） 第7章 描述统计分析
标准差（standard deviation）：样 本中各个数值到均值的距离的一种平均 。
values as variables”选项；
➢结果见数据文件中以“z-”为开头 的变量。
RUC, Information School, Ye Xiang
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-1 护士工作满意度调查分析。
为了了解护士们对工作的满意程度，做了一个调查。“ 第7章 护士工作满意度调查.sav”或“第7章 护士工 作满意度调查.xls”数据文件中包含了100名护士对工 作、工资和升职机会的满意程度。这三个方面的评分 都是从0到100，分值越大表明满意程度越高。另外， 调查数据还根据该护士所在的医院类型，分为3类：私 人医院、公立医院和学院医院。
描述数据集中趋势的统计量主要有均值、 中位数等。
➢ 均值（mean）：样本值的算术平均值。均值是度量
数据集中趋势的常用统计量。在参数估计及假设检
验中经常用到。
➢ 设一组样本数据为 x1, x2 ,，样, x本n 量（样本数据的个 数）为n，则样本均值用 （读作x -bar）x 表示，计
算公式为：
n
x
贫富多寡是由集中趋势统计量来描述 的，而是否“均”是由离散程度（描 述数据散布，即描述集中与分散程度 的度量）统计量来描述的。
一般来说，数据越分散，离散程度统 计量的值越大。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（离散程度：极差）描述第统7计章分析
极 差 （ Range ） ： 极 端 值 之 差 。 即一组数据的极（最）大值与极（ 最）小值之差，也称全距。
RUC, Information School, Ye Xiang
7.1 利用SPSS对定量数据进行描述统计分析
第7章 描述统计分析
例7-2 用SPSS实现例7-1中的问题（1）和（2）
问卷回收后，对于数值型数据 （定量数据），通常会以均值 、中位数等统计量来描述其集 中趋势，也会以标准差、最小 值、最大值、极差等统计量来 描述其离散程度。
最常用的描述统计量是均值和 标准差。
RUC, Information School, Ye Xiang
描述统计量（集中趋势：均值）描述第统7计章分析
➢ （1）根据整个数据和三个方面的满意程度，判断哪一 方面是护士们最为满意的?哪一方面是最不满意的?
➢ （2）根据离散程度（标准差、最小值、最大值、极差 ）的描述，判断护士们对哪一方面的满意程度差别最大 ?
➢ （3）从医院类型的数据中可以了解到什么?是否有某一 类型的医院在三个方面的满意程度上优于其他医院?