SPSS第三章 描述统计
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)第三章：统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案第一节：描述性统计在本章的课后习题中，我们将通过SPSS软件进行一系列的统计分析。
本节将提供第三章的课后习题答案，通过展示实际的数据和分析结果，帮助读者更好地理解统计分析的应用和SPSS软件的操作。
1. 描述性统计分析题目：使用某城市2019年1月至12月的气温数据，计算月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标。
答案：通过SPSS导入数据，选择变量"月份"和"气温"，并进行描述性统计分析。
结果显示，2019年1月至12月的气温数据的月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标如下：月平均气温：- 平均值：20°C- 标准差：2°C- 最小值：15°C- 最大值：25°C最高气温：- 平均值：28°C- 标准差：3°C- 最小值：22°C- 最大值：35°C最低气温：- 平均值：12°C- 标准差：2°C- 最小值：8°C- 最大值：18°C根据以上结果，我们可以得出结论：2019年该城市的月平均气温在20°C左右，最高气温在28°C左右，最低气温在12°C左右。
气温的变化范围相对较小，波动性较小。
这些结果可以帮助我们对该城市的气候情况进行初步了解。
2. 相关性分析题目：使用某企业2018年1月至12月的销售额和广告投入数据，计算销售额和广告投入之间的相关性。
答案：通过SPSS导入数据，选择变量"销售额"和"广告投入"，并进行相关性分析。
结果显示，2018年1月至12月的销售额和广告投入之间的Pearson 相关系数为0.85，表明二者呈现强正相关关系。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析课件
3.4 探索性分析
➢描述性统计量表
科目 成 语 均值 绩文
均值的 95% 置信区间
5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度
描述
下限 上限
统计量 69.17
45.63
92.70 69.91 73.50 502.967 22.427
30 95 65 34 -1.085 1.617
打开“描述：选项”对话框，选中“均值”、“标准差” 、“最小值”、“最大值”、“峰度”、“偏度”及显示顺 序的“变量列表”等选项。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.3 描述性分析
第3步 运行结果及分析： 描述性分析结果表
描述统计量
身高
N 极小值 极大值 均值 标准差
偏度
峰度
统计
标准 统计 标准
5
打开“图表”对话框，选中“直方图”及后
4
5
面的复选框
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
3.2 频率分析
第3步 主要结果及分析：
统计量表
统计量ห้องสมุดไป่ตู้
教育
收入
N
有效
缺失
众数
百分位数 30
60
90
835 1 5
4.00 5.00 5.00
836 0 3
3.00 4.00 7.00
变量“教育”的频率分布表
3.3 描述性分析 3.3.1 基本概念及统计原理
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量 的值，通过上一节的学习可知，频率分析同样可以做到， 都是以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析 没有图形功能，也不能生成频率表，但描述性分析可以将 原始数据标准化为Z分数，并以变量形式存入数据文件中， 以便后续分析时应用。
第三章描述性统计分析
描述性统计分析指标
统计量可分为两类
一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式
用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3％， 33.3％， 33.3 ％分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ，称为行百分比（Row percentage），一行的百 分比总和为100％；表中第一列的25.0％，25.0％ ，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例，称为列百分比（Column percentage）， 一列的列百分比总和为100％，表中的6.3％，6.3 ％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比，称为总百分比（Total percentage），所有格子中的总百分比之和也为 100％。
例子
假设我们有以下的三组观测值：
观测A：11，12，13，16，16，17，18，21 观测B：14，15，15，15，16，16，16，17 观测C：11，11，11，12，19，20，20，20
这三组观测值的均值都是15.5，那么这三组数 据是否相似呢？
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
使用SPSS进行统计数据分析
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
SPSS统计分析—描述性统计分析
SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析（Descriptive statistics analysis）简介描述性统计分析是统计学的一个领域，主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以用于进行各种描述性统计分析。
本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。
1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础，主要目的是对数据进行概括性的总结。
常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
在SPSS中，可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。
该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。
此外，使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。
2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。
常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。
在SPSS中，可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。
例如，使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图，使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图，使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。
3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。
它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，可以使用“Correlations”命令进行相关分析。
该命令可以计算出各个变量之间的相关系数，并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。
4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。
该命令可以根据指定的变量，自动提取主成分或因子，并计算出因子载荷矩阵和因子得分。
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章：SPSS统计软件简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法，可用于解决各种统计学问题。
本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能，并指导读者进行安装和设置。
1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章：SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。
本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换，以确保数据的质量和准确性。
2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章：SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前，首先需要对数据进行描述和总结，以获得对数据分布和特征的初步了解。
本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。
3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章：SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。
本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析，并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。
4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章：SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后，可以进行一些更高级的操作和分析，以进一步深入了解数据的内在关系和结构。
第三章_SPSS基本统计分析110520
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
1 回归分析 Y＝f（x）
回归系数只表示关联变化量，不表明关联强度
a. 2 cells (20.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3.46.
18
(x
i 1
n
i
x ) 2 ( yi y) 2
i 1
判定系数r2 表示多少偏差可以通过x值和回归方程 来解释，表示两变量双方共同变异的程度 r2越接近1，说明方程对样本数据点的拟合优度高
17
3
2011-05-24
多选题分析
（1）数据编码
方案1：为每个多选题定义变量，“是”或“否” 变量将增加为6个（输入较为繁琐） 方案2：将第三个问题作为最多6位数的一个变量 数据多时，可节省大量时间
多选题分析——(1)数据编码
例：数据文件，大学生电脑使用调查 将所有变量的后面补0，成为6位数新变量c Transform->Compute c＝x*10**(5-TRUNC (LG10(x)))
19
20
多选题分析——(2)数据分离为多个变量
运用截断函数Trunc（），将变量分离为
变量B
8 1 80.1250 80.5000 81.00 .99103 2.00 79.0000 80.5000 81.0000
25 50 75
a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
SPSS 教程 第三章 基本分析
描述性统计分析（Descriptive Statistics）统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。
描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。
两者相互补充，共同反映数据的全貌。
这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。
1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies)频数分布分析主要通过频数分布表、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。
下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。
1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。
2)调用分析过程在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项，打开如图3-4所示的对话框。
图3-4 “Frequencies” 对话框3)设置分析变量从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。
在这里我们选“三化螟蚁螟 [虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。
4)输出频数分布表Display frequency tables，选中显示。
5)设置输出的统计量单击“Statistics”按钮，打开图3-5所示的对话框，该对话框用于选择统计量：图3-5 “Statistics”对话框① 选择百分位显示“Percentiles Values”栏：Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。
Cut points for 10 equal groups：将数据平分为输入的10个等份。
Percentile(s):：用户自定义百分位数，输入值0—100之间。
选中此项后，可以利用“Add”、“Change”和“Remove”按钮设置多个百分位数。
SPSS 第03章 数据的描述
(=<22) 44 789999999 000001112333344444 55555677789999 000011111112223333333344444 5555666666777888889999 000111111112222222333444444 55555566678888888899999 0000000111123333 555666677888999999 000222233344 5566899 22 5
43
44
一般把因变量放在纵轴上.
鼠标点 击散点 图的任 意位置 不松手, 拖动即 可旋转 散点图.
45
二、计算基本统计量
• 定性变量（定序型和定类型变量）：频数分析 • 定量变量（数值型变量）：描述统计分析 • 菜单选项：【分析】-> 【描述统计】
46
1、频数分析
• 目的：通过频数分析，可以产生详细的频数分布 表和常用的图形，从中能够了解变量取值的状况 ，对把握数据的分布特征非常有用。
2、计算基本描述统计量
• 目的：计算基本描述性统计量，对数据的分布特
征有更准确的认识。 • 主要适用于：定量变量 • 基本描述统计量可分为三类：
刻画集中趋势的统计量：均值、中位数、众数； 刻画离散程度的统计量：全距、方差、标准差、 均值的标准误； 刻画分布形态的统计量：偏度、峰度。
53
1、刻画集中趋势的统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。
37
简单散点图
38
重叠散点图
39
矩阵散点图
40
41
旋转后的3-D散点图
42
可选入一个分组变量，则表示按该变 量的不同取值将样本数据分成若干组， 并在一张图上分别以不同颜色绘制各 组数据的散点图. （可以省略）
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：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方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
《统计学——原理与SPSS应用》第三章 统计整理
B 异距数列 按月工资收入分组 人数（人） 比重（％）
（三）编制
编制结果如下：
饮料名称 可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐 露 露 汇源果汁 合 计 频数f 15 11 9 9 6 50
（三）编制
2、变量数列的编制
（1）单项式变量数列的编制
•编制条件：变量为离散变量，且变量的不同取 值个数较少。
【例】己知某车间有24名工人，其某日的日产量 （件）分别是：20，23，20，24，23，21，22， 25，26，20，21，21，22，22，23，22，22，24 ，25，21，22，21，24，23。 要求：根据以上资料编制变量数列。
工人按工资分组： 600 ～ 700 （
700 ～ 800
800 ～ 1200
1200 ～ 1500
连 续 变 量 ）
按销售额分组 （万元） 200以下 200-400 400-800 800-1000 1000以上 商店数 （个） 25 70 130 75 40 各组商品流通费用率 （%） 11.2 10.4 9.90 6.70 5.90
通过统计分组可以看出,企业的商品销售额越大而其流通费用 率却越低,二者呈反向变动关系
体区分为若干性质不同又有联系的几个部分。
例如: 企业按经济类型分组： 国有企业 集体企业 个体企业 其它企业 学生按考分分组： 60分以下 （不及格） 60～70分 （及格） 70～80分 （中等） 80～90分 （良好）
如何使用SPSS进行多元统计分析
如何使用SPSS进行多元统计分析第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大且广泛使用的统计分析软件。
它能够处理大量数据，进行各种统计分析和数据挖掘，是研究人员和数据分析师常用的工具。
第二章：设置数据在进行多元统计分析之前，首先需要设置数据。
SPSS支持导入外部数据文件，如Excel、CSV等格式。
用户可以在SPSS中创建新的数据集并录入数据，也可以导入已有数据集。
在设置数据时，需要注意数据的变量类型、缺失值处理以及数据的清洗与转换。
第三章：描述统计分析描述统计分析是理解数据的第一步。
SPSS提供了丰富的描述统计方法，包括平均数、标准差、最小值、最大值、频数分布等。
用户可以通过简单的命令或者界面操作来生成各种描述统计结果，并进一步进行数据的可视化展示。
第四章：相关性分析相关性分析是多元统计分析的常用方法之一。
SPSS提供了丰富的相关性分析工具，如Pearson相关系数、Spearman等。
用户可以通过相关分析来检测不同变量之间的关系，并进一步探索变量之间的线性或非线性关系。
第五章：线性回归分析线性回归分析是一种预测性分析方法，在多元统计分析中应用广泛。
SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
用户可以通过线性回归分析来建立模型，预测因变量与自变量之间的关系，并进行参数估计和显著性检验。
第六章：因子分析因子分析是一种常用的降维技术，用于发现隐藏在数据中的潜在变量。
SPSS提供了主成分分析、最大似然因子分析等方法。
用户可以通过因子分析来降低变量的维度，提取数据中的主要信息。
第七章：聚类分析聚类分析是一种用于将数据样本划分成相似组的方法。
SPSS支持多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
用户可以通过聚类分析来识别数据中的固有模式和群体。
第八章：判别分析判别分析是一种用于将样本分类的方法，常用于研究预测变量对分类变量的影响。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案(第3章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第3章SPSS数据的预处理1利用第2章第7题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000 之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份文件：选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000& 存款<5000& 常住地=沿海或中心繁华城市。
第二份文件：选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。
2、利用第2章第7题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。
排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用第2章第9题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。
4、利用第2章第9题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法一：利用描述性统计，数据——转置学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确定后，完成转置。
分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中，点击选项——勾选均值、标准差。
先拆分数据——拆分文件按性别拆分，分析——描述统计——描述，全部课程放在变量框中，选项——均值。
方法二：利用变量计算，转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用函数SD完成标准差的计算。
数据----------------- 分类汇总--- 性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定5、利用第2章第7题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
第三章 SPSS的基本统计分析 ppt课件
– 在排除极端值影响的条件下，通过计算分位数差，比 较两组样本数据的离散程度
– 例: ( QL=50,QU=80) 和 (QL=70,QU=75) 的比较
课件
16
例题3.1
• 利用住房状况问卷调查数据 – 分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的 产权状况 – 分析人居住房面积的分布状况，并对本市户口和外地 户口家庭进行比较
• 此外,还有八分位数、十六分位数等
课件
15
计算分位数
适用于定序数据
– 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 – quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、
75%(QU) – cut points for n equal groups:n等份 – percentile:自定义百分位点
课件
8
• 饼图(Pie Chart) – 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图 形 – 有利于研究事物内在结构组成等问题 – 饼图中圆内的扇形面积可以表示频数，也可以表示百 分比
课件
9
• 直方图(Histograms) – 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形 – 适用于定距型变量的分析 – 可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布 的比较
课件
23
刻画离散程度的描述统计量
• 离散程度反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度）， 它从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。
– 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的 离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性 好
– 如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征 是不具有代表性的
- 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)。
偏度（Skewness） 统计学上的定义和计算公式
定义：偏度也是描述数据分布形态的，它 是描述某变量取值分布对称性的统计量。
这个统计量是与正态分布相比较的量，偏 度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度x相 同；偏度大于0表示正偏差数值较大，为正偏 或右偏，即有一条长尾巴拖在右边；偏度小于 0表示负偏差数值大，为负偏或左偏，有一条 长尾拖在左边。而偏度的绝对值数值越大表示 分布形态的偏ห้องสมุดไป่ตู้程度越大。
总体平均数：若一组数据X1，X2，…，XN， 代表一个大小为N的有限总体，则其总体平均 数为
样本平均数：若一组数据x1，x2，…，xn， 代表一个大小为n的有限样本，则其样本平均 数为
中位数（Median） 统计学上的定义和计算公式
定义：把一组数据按递增或递减的顺序排 列，处于中间位置上的变量值就是中位数。它 是一种位置代表值，所以不会受到极端数值的 影响，具有较高的稳健性。 适用条件：适合各种类型的资料。尤其适合于 ①大样本偏态分布的资料； ②资料有不确定 数值；③资料分布不明等。
25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40
负偏态分布： 长尾向左延伸 左偏态
45
50
肌红蛋白含量(ug/mL)
图2-2 59名链球菌咽喉炎患者的潜伏期(h)
图2-3 101名正常人的血清肌红蛋白含量
峰度（Kurtosis） 统计学上的定义和计算公式
定义：峰度是描述某变量所有取值分布形 态陡缓程度的统计量。这个统计量是与正态分 布相比较的量，峰度为0表示其数据分布与正 态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示比正 态分布高峰要更加陡峭，为尖顶峰；峰度小于 0表示比正态分布的高峰要平坦，为平顶峰。
基本概念再复习
变量的类型
变量的尺度：
定类 变量：只能计次 b 定序 变量：计次、排序 c 定距 变量：计次、排序、加减 d 定比 变量：计次、排序、加减、乘除
a
基本概念再复习
变量的类型 连续型变量（定距/定比型）---取值范围是 一个区间，连续取值 离散型变量---取值范围是有限个值或一个数 列构成。
集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
分布特征：偏度峰度
正态分布与非正态分布
图 2 -4
频 数 分 布 逐 渐 接 近 正 态 分 布 示 意
25
20 频数
15
10
正态分布：中间高、 两边低、左右对称
0.50 0.70 0.90 1.10 1.30 1.50 1.70 1.90
Spss应用实例
Frequencies：特色是产生频数表，对分类 资料和定量资料都适用 Descriptives：适用于服从正态分布的定量 资料 Means：适用于某一变量的分组描述
概述：统计学知识回顾 集中趋势指标 离散趋势指标 SPSS应用实例
基本概念回顾
参数和统计量 参数：刻画总体特征的指标称为总体参数。
用来确定某一分布的特征；如总体均数 往往是未知的
统计量：刻画样本特征的指标称为统计量。
由观察资料计算出来的量；可以用来近似的反映 总体参数
统计的任务：由样本估计总体，由样本统计 量估计总体参数
方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）
统计学上的定义和计算公式
定义：方差是所有变量值与平均数偏差平 方的平均值，它表示了一组数据分布的离散程 度的平均值。标准差是方差的平方根，它表示 了一组数据关于平均数的平均离散程度。方差 和标准差越大，说明变量值之间的差异越大， 距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。
分布特征：偏度峰度
集中趋势指标
统计上使用平均数（average）这一指标体系
来描述一组变量值的集中位置或平均水平。
算术平均数 数值平均数 调和平均数 几何平均数 平均数 幂平均数
众数
位置平均数
中位数
平均数（Mean）
统计学上的定义和计算公式
•定义：均值（平均值、平均数）表示的是某 变量所有取值的集中趋势或平均水平。 •例如，学生某门学科的平均成绩、公司员工 的平均收入、某班级学生的平均身高等。 计算公式如下。
表示分类情况的离散型变量又称为分类变量 无序变量(名义型)：两分类和多分类如性别，也
可用数字进行编码，但没有大小关系。 有序变量（定序型）：取值为互不相容的类 别，而且在研究背景下有等级顺序，如经济收 入（低，中，高）
集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
四分位数（Quartiles）
z定义：四分位数是将一组个案由小到大（或 由大到小）排序后，用3个点将全部数据分为 四等份，与3个点上相对应的变量称为四分位 数，分别记为Q1（第一四分位数）、Q2（第二 四分位数）、Q3（第三四分位数）。 z其中，Q3到Q1之间的距离的一半又称为四分 位差(内距），记为Q。四分位差越小，说明中 间的数据越集中；四分位差越大，则意味着中 间部分的数据越分散。 z四分位差不受极值的影响，主要用于测度顺 序数据的离散程度。
集中趋势指标
数值平均数、中位数、众数
离散趋势指标
全距、标准差、四分位数
全距（Range） 极差 统计学上的定义和计算公式
定义：全距也称为极差，是数据的最大值 与最小值之间的绝对差。在相同样本容量情况 下的两组数据，全距大的一组数据要比全距小 的一组数据更为分散。 计算公式：最大值－最小值。
第3章 统计描述
SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的 基础和前提。通过基本统计方法的学习，可以 对要分析数据的总体特征有比较准确的把握， 从而有助于选择其他更为深入的统计分析方法。 本章主要介绍如何在SPSS中进行平均数、 中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、 偏度等基本统计描述的操作。
主要内容
5
0
血 清 甘 油 三 酯 (mmol/L)
正偏态分布： 长尾向右延伸 右偏态
病例数
图 2-1 160名 正 常 成 年 女 子 的 血 清 甘 油 三 酯 的 频 数 分 布 图
18 16 14 12 人数 10 8 6 4 2 0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 潜伏期(h)