描述性统计分析ppt课件

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3.2 频率分析
3.2.2 SPSS实例分析
【例3-1】以下是调查问卷中针对被调查人设置的两个问题： 1、您的家庭月收入大约是：（请包括所有工资、奖金、津贴等在内，以人 民币为单位）单选
500-1000……..1
1000-1999……2
2000-2999……3
3000-3999……4
4000-4999……5
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主要内容
3.1 基本描述性统计量简介 3.2 频率分析 3.3 描述性分析 3.4 探索性分析 3.5 交叉表分析 3.6 多重响应分析
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3.2 频率分析 3.2.1 基本概念及统计原理
频率就是一个变量在各个变量值上取值的个案数，分析 时不考虑其实际取值。基本统计分析往往从频率分析开始。 通过频率分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布 特征是非常有用的。 经过频率分析可以得到如下结果： （1）频率分布表：该表中包含频率、各频率占总样本数的 百分比、有效百分比、累计百分比。 （2）统计图：用统计图形展示变量的取值状况，频率分析 中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。
第三章 1
描述性统计分析
主要内容
3.1 基本描述性统计量简介 3.2 频率分析 3.3 描述性分析 3.4 探索性分析 3.5 交叉表分析 3.6 多重响应分析
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3.1 基本描述性统计量简介
3.1.1 描述集中趋势的统计量
1.均值（Mean） 2.众数（Mode） 3.中位数（Median） 4.总和（Sum） 5.百分位数（Percentile Value）
大专/大学非本科/高职高专……4
大学本科……………………….5
研究生及以上…………………..6
从问卷中收集到的数据如表3.1所示 , 试对收集到的数据进行频数分析
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3.2 频率分析
第1步 数据组织：根据表3.1生成SPSS 数据文件，建2个变量：“收入”、“教 育”， 度量标准均为序号。 第2步 频率分析设置： 选择菜单：“分析→ 描述统计 → 频率”，
3.2 频数分析
变量“收入”的频率分布表
有效 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 合计
频率 2
收入
有效百分 累积百分
百分比
比
比
.2
.2
.2
87
10.4
10.4
10.6
152
18.2
18.2
28.8
157
18.8
18.8
47.6
137
16.4
16.4
64.0
88
10.5
10Байду номын сангаас5
74.5
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3.1 基本描述性统计量的定义及计算
3.1.2 描述离散程度的统计量
1.样本方差（Variance） 2.样本标准差（Std. deviation） 3.极差（Range） 4.均值标准误差（Standard Error of Mean）
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3.1 基本描述性统计量的定义及计算
3.1.3 描述总体分布形态的统计量
打开“频率（F）”对话框，将“教育”和 “收入”加入到“变量”列表框中。 打开“统计量”对话框，选中“百分位数”
“众数”，并在“百分位数”中添加30.0、 60.0、90.0； 打开“图表”对话框，选中“直方图”及后 面的复选框
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表3.1
家庭月收入 受教育程度
3
5
1
5
2
5
1
5
1
5
…
…
6
4
10
5
5000-5999……6
6000-6999……7 9000-9999……10
7000-7999……8 10000及以上…11
8000-8999……9
2、 您的教育程度：（指您受过的最高或正在接受的教育程度）单选
没有受过正式教育/小学……….1
初中……………………..………2
高中/中专/技校… ……… ……..3
85
10.2
10.2
84.7
52
6.2
6.2
90.9
27
3.2
3.2
94.1
9
1.1
1.1
95.2
8
1.0
1.0
96.2
32
3.8
3.8
100.0
836
100.0
100.0
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表中显示了变量“收入”在各个 取值上出现的次数（频率）、其 频率占所有个案中的百分比、有 效百分比及累积百分比。
3.2 频数分析
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5
3.2 频率分析
第3步 主要结果及分析：
统计量表
表中分别显示两个分析变量“教 育”及“收入”的有效个案数、 缺失值个数、及两个分析变量的 “众数”及对应于30%、60%及 90%的百分位数 。
变量“教育”的频率分布表
有效 1 2 3 4 5 6 合计
缺失 系统 合计
教育
有效百分 累积百分
频率 百分比
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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。
比
比
8
1.0
1.0
1.0
39
4.7
4.7
5.6
114
13.6
13.7
19.3
165
19.7
19.8
39.0
456
54.5
54.6
93.7
53
6.3
6.3 100.0
835
99.9 100.0
1
.1
11
836 100.0
表中显示了变量“教育”在各个 取值上出现的次数（频率）、其 频率占所有个案中的百分比、有 效百分比及累积百分比。
的统计量；峰度系数等于0，表明数据分布的陡峭程度与正 态分布相同。峰度系数大于0时为尖峰分布，表明数据分布 的陡峭程度比正态分布大，峰度系数小于0时为平峰分布， 表明数据分布的陡峭程度比正态分布小。
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3.1 基本描述性统计量的定义及计算 3.1.3 描述总体分布形态的统计量
来自于正态总体的偏度及峰度均近似为0，可以利用偏 度和峰度的值是否接近0作为检验是否是正态分布的重要依 据。
变量“教育”的直方图
变量“收入”的直方图
表中显示了变量“教育”的直方 图，从图上可以看出受访者教育 程度同正态分布相比左偏，不具 备明显的正态分布。
表中显示了变量“收入”的直方 图，从图上可以看出受访者家庭 收入同正态分布相比右偏，不具 备明显的正态分布。
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主要内容
3.1 基本描述性统计量简介 3.2 频率分析 3.3 描述性分析 3.4 探索性分析 3.5 交叉表分析 3.6 多重响应分析
1. 偏度（Skewness）：是描述取值分布形态对称性
的统计量；偏度系数大于0，表示其数据分布形态有一条长 尾拖在右边，称为右偏或正偏，偏度系数小于0,表示其数据 分布形态有一条长尾拖在左边，称为左偏或负偏。偏度系数 的绝对值越大，与正态分布相比越偏斜。
2. 峰度（Kurtosis）：是描述变量取值分布形态陡缓