描述性统计分析讲课教案
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《描述性分析方法》课件
偏度系数和峰度系数可以帮助我们判断数据的分布 形态。
分布类型描述
正态分布、均匀分布、偏态分布和峰态分布是最基 础的分布类型。
相关分析
1
相关系数的概念与计算
通过计算相关系数，可以了解两个变量
相关系数的解释与意义
2
之间的相关性。
相关系数的取值范围是 [-1, 1]，相关系数
越大，相关性越强。
3
相关系数的强度与方向
相关系数为正表明两个变量之间有正相 关关系，相关系数为负表明两个变量之 间有负相关关系。
统计图表的制作与应用
直方图
直方图可以用来描述数据的 频数分布。
饼图
饼图可以用来描述数据的组 成比例。
条形图
条形图在描述多个类别的数 据时非常有用。
箱线图
箱线图可以展示数据的五个数字总结，非常有 利于去除异常值和比较不同组之间的差异。
描述性分析方法的缺点
• 只能提供基本信息 • 不适用于些优缺点，对于不同场景下的数据分析任务，选择合适的方法非常重要。
2 描述性分析方法的作用与意义
使用描述性分析方法有助于了解数据集的基本特征，为后续研究提供基础。
数据的基本统计量
数据的中心趋势测度： 算术平均数 中位数 众数 数据的离散程度测度： 方差 标准差 离散系数 这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地理解数据集的整体特征。
分布特征的描述
对称性描述
散点图
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，进 一步了解相关性。
案例分析
实践中的描述性分析方法应用案例分析
通过实际案例的分析，可以更好地了解如何运用描 述性分析方法。
数据分析与报告撰写的基本原则
在撰写数据分析报告时，需要注意逻辑清晰、结论 明确、数据可视化等原则。
分布类型描述
正态分布、均匀分布、偏态分布和峰态分布是最基 础的分布类型。
相关分析
1
相关系数的概念与计算
通过计算相关系数，可以了解两个变量
相关系数的解释与意义
2
之间的相关性。
相关系数的取值范围是 [-1, 1]，相关系数
越大，相关性越强。
3
相关系数的强度与方向
相关系数为正表明两个变量之间有正相 关关系，相关系数为负表明两个变量之 间有负相关关系。
统计图表的制作与应用
直方图
直方图可以用来描述数据的 频数分布。
饼图
饼图可以用来描述数据的组 成比例。
条形图
条形图在描述多个类别的数 据时非常有用。
箱线图
箱线图可以展示数据的五个数字总结，非常有 利于去除异常值和比较不同组之间的差异。
描述性分析方法的缺点
• 只能提供基本信息 • 不适用于些优缺点，对于不同场景下的数据分析任务，选择合适的方法非常重要。
2 描述性分析方法的作用与意义
使用描述性分析方法有助于了解数据集的基本特征，为后续研究提供基础。
数据的基本统计量
数据的中心趋势测度： 算术平均数 中位数 众数 数据的离散程度测度： 方差 标准差 离散系数 这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地理解数据集的整体特征。
分布特征的描述
对称性描述
散点图
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，进 一步了解相关性。
案例分析
实践中的描述性分析方法应用案例分析
通过实际案例的分析，可以更好地了解如何运用描 述性分析方法。
数据分析与报告撰写的基本原则
在撰写数据分析报告时，需要注意逻辑清晰、结论 明确、数据可视化等原则。
教案19描述性统计分析
峰度系数（Kurtosis）表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于3，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。
教学组织设计
讲授
思考题与作业
1.
2.
3.
2.软件使用方法
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பைடு நூலகம்给出某百分位点的数值以及常用的条图、饼图等统计图。同时，SPSS的频数分析还可以进行分位数、描述集中趋势的基本统计量等计算功能。
3.Bootstrap方法
（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
●Ratio:描述了两个定比变量的比率。
●P-P图：用于绘制尺度变量的P-P图，以判断该变量是否服从正态分布。
●Q-Q图：与P-P图类似。
SPSS在频数分析中的应用
频数分析的基本原理
1.使用目的
频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一。它主要能够了解变量取值的状况，对把握数据分布特征非常有用。例如，了解某班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的收入水平等都可以借助于频数分析。
（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。
（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
（4）计算上述N个统计量T的样本值，最终得到统计量的估计值。
描述统计分析的基本原理
1.使用目的
（1）能够应用SPSS完成描述统计量的计算：计算算术平均数、中位数、众数；计算全距、四分位间距、标准差、方差等，并根据统计指标对数据分布给予解释。
（2）能够做出数据的频数分布表，并利用频数分布表解决问题。
教学组织设计
讲授
思考题与作业
1.
2.
3.
2.软件使用方法
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பைடு நூலகம்给出某百分位点的数值以及常用的条图、饼图等统计图。同时，SPSS的频数分析还可以进行分位数、描述集中趋势的基本统计量等计算功能。
3.Bootstrap方法
（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
●Ratio:描述了两个定比变量的比率。
●P-P图：用于绘制尺度变量的P-P图，以判断该变量是否服从正态分布。
●Q-Q图：与P-P图类似。
SPSS在频数分析中的应用
频数分析的基本原理
1.使用目的
频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一。它主要能够了解变量取值的状况，对把握数据分布特征非常有用。例如，了解某班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的收入水平等都可以借助于频数分析。
（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。
（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
（4）计算上述N个统计量T的样本值，最终得到统计量的估计值。
描述统计分析的基本原理
1.使用目的
（1）能够应用SPSS完成描述统计量的计算：计算算术平均数、中位数、众数；计算全距、四分位间距、标准差、方差等，并根据统计指标对数据分布给予解释。
（2）能够做出数据的频数分布表，并利用频数分布表解决问题。
第4章spss描述性统计分析ppt课件
27
操作主界面：
28
Exact按钮：
29
Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和 spearman相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
100.0
Cumulative Percent
5.6 11.1 16.7 22.2 27.8 33.3 38.9 44.4 50.0 55.6 66.7 83.3 88.9 94.4 100.0
数学 18 0
83.33 7.639
27 75.75 85.00 89.00
语文 18 0
74.78 12.066
2)Descriptive : 基本描述统计，对单变量计算基本描述统计量
3)Explore: 探索性分析，考察一些极端值和奇异值；考察变量 与变量间分布的差异是否显著
4)Crosstabs:交叉列联表，讨论变量间的频数关系及各种测度 （定类、定序、定距、定比）间的相关关系
5）Ratio：比率分析，对两变量间变量值比率变化的描述分析
2
4.1 Frequencies（频数分析）
进行频数分布表的分析，适合于定性资料， 以及部分定量资料，不能分组进行。
对数据的分布趋势进行初步分析。
基本概念： 频数（Frequency）： 百分比（Percent，频率 ）： 有效百分比（Valid Percent）：各频数占有效样 本数（除去缺失样本数）的百分比。 累计百分数（Cumulative Percent）：最后累积取 值100。
Interval by IntPeervaarsl on's R
操作主界面：
28
Exact按钮：
29
Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和 spearman相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
100.0
Cumulative Percent
5.6 11.1 16.7 22.2 27.8 33.3 38.9 44.4 50.0 55.6 66.7 83.3 88.9 94.4 100.0
数学 18 0
83.33 7.639
27 75.75 85.00 89.00
语文 18 0
74.78 12.066
2)Descriptive : 基本描述统计，对单变量计算基本描述统计量
3)Explore: 探索性分析，考察一些极端值和奇异值；考察变量 与变量间分布的差异是否显著
4)Crosstabs:交叉列联表，讨论变量间的频数关系及各种测度 （定类、定序、定距、定比）间的相关关系
5）Ratio：比率分析，对两变量间变量值比率变化的描述分析
2
4.1 Frequencies（频数分析）
进行频数分布表的分析，适合于定性资料， 以及部分定量资料，不能分组进行。
对数据的分布趋势进行初步分析。
基本概念： 频数（Frequency）： 百分比（Percent，频率 ）： 有效百分比（Valid Percent）：各频数占有效样 本数（除去缺失样本数）的百分比。 累计百分数（Cumulative Percent）：最后累积取 值100。
Interval by IntPeervaarsl on's R
《描述性统计》课件
案例一：人口普查数据的描述性统计分析
总结词
全面、详尽
详细描述
人口普查数据涉及大量个体的信息，描述性 统计分析可以帮助我们全面、详尽地了解人 口的基本情况，如年龄、性别、教育程度、 职业分布等。通过计算均值、中位数、众数 等统计量，可以了解人口的集中趋势和离散 程度。同时，还可以通过绘制直方图、饼图
进行复杂的数据处理和 分析，如数据分组、聚 合和转换等
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
决策支持
基于描述性统计的结果，可 以为决策提供数据支持，如 市场分析、质量控制、风险 评估等。
2023
PART 02
描述性统计的基本概念
REPORTING
总体与样本
总体
研究对象的全体集合，具有全面性和完整性。
样本
从总体中抽取的一部分数据，用于推断总体的特征和规律。
数值型与类别型数据
要点一
数值型数据
案例三：股票市场数据的描述性统计分析
总结词
及时、准确
详细描述
股票市场数据具有高度的动态性和实时性，描述性统计 分析可以帮助我们及时、准确地把握市场走势和热点。 通过对开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标的计算 和分析，可以了解市场的波动情况和趋势。同时，还可 以通过分析换手率、量比等指标，了解市场的交易活跃 度和资金流向。此外，描述性统计分析还可以用于风险 控制和投资组合优化等领域。
描述性统计的应用场景
数据清洗和预处理
在数据分析之前，使用描述 性统计对数据进行清洗和整 理，如异常值处理、缺失值 填充等。
数据探索
通过描述性统计了解数据的 分布特征、集中趋势、离散 程度等，帮助人们更好地理 解数据。
spss--描述性统计分析教程课件
17
主要内容
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
spss--描述性统计分析教程
18
4.4 探索性分析
1．探索性分析目的和主要功能
与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更加强大，它 是对数据的探索和考察，可以对变量进行更为深入详尽的统 计分析。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研 究的问题的统计方法， SPSS提供的探索性分析是解决此类 问题的有效办法。
1．频数分析目的和主要功能
频数就是一个变量在各个变量值上取值的个案数，基 本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变 量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。
例如，调查消费者拥有数码产品的数量，首先分析受访 者的总人数、家庭收入情况、受教育程度、性别等，获取样 本是否具有总体代表性、抽样是否存在系统偏差等信息。这 些可以通过频数分析来实现，经过频数分析可以得到如下结 果： （1）频数分布表：该表中包含频数、各频数占总样本数的 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，频数分析 中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。
图4-1
spss--描述性统计分析教程
8
4.2 频数分析
2．频数分析过程的操作界面
（4）Statistics按钮 单击该按钮会弹出新的对话框， 该对话框主要用于确定将要在 输出结果中出现的统计量， 选中统计量前的复选框表示 输出该统计量。 （5）Charts按钮 用于确定将输出的图形类型 和图形取值。 （6）Format按钮 定义输出频数表的格式
10.29 5.42
第2章 描述性统计课件
方差S2是标准差S的平方值。标准差(或方差)越大,表 示观察值的分布越分散，反之，标准差(或方差)越 小,表示观察值的分布越集中。实际应用时常以均数 ±标准差的写法综合观察值的集中和离散特征。
第三节 离散程度的指标
4.变异系数(Coefficient of Variation) 简记为CV,它是标准差与均数之比,用百分数表达。
➢比较不同对象时，用不同的线条或颜色 表示，并要附图例说明。图例写在图的 下面或图的右上角。
• 几种常用的统计图 ➢直条图 (bar graph)
直条图用等宽直条的长短来表示相互独 立的各指标的数值大小。 适用于相互独立的、无连续关系的间断 性资料的比较。
种类：单式直条图和复式直条图
直条图的绘制要点
=4.959
二、几何均数(Geometric Mean)
常用对数计算，公式如下： LogG=∑logX/n
再查反对数得出G。 列成频数表时计算公式如下：
LogG=∑flogX/Σf 适用条件： 1.成倍数关系的资料。
2.明显正偏态分布的资料。
二、几何均数(Geometric Mean)
例3.3 6例钩端螺旋体病人的潜伏期分别为7, 10, 12, 14, 18, 20天, 求其平均潜伏期。
x=
=鍈x/n
适用于服从正态分布的资均数
x为每个组段的组中值， f为相应组段的频数。
原理：将落在某一组段内的观察值都视为
组中值。
本例： =(4.0×4+4.2×5+……+5.8×3)/120
=595.8/120=4.965
如用原始观察值计算有 =(5. 195+5.070+……+5.010)/120
第三节 离散程度的指标
4.变异系数(Coefficient of Variation) 简记为CV,它是标准差与均数之比,用百分数表达。
➢比较不同对象时，用不同的线条或颜色 表示，并要附图例说明。图例写在图的 下面或图的右上角。
• 几种常用的统计图 ➢直条图 (bar graph)
直条图用等宽直条的长短来表示相互独 立的各指标的数值大小。 适用于相互独立的、无连续关系的间断 性资料的比较。
种类：单式直条图和复式直条图
直条图的绘制要点
=4.959
二、几何均数(Geometric Mean)
常用对数计算，公式如下： LogG=∑logX/n
再查反对数得出G。 列成频数表时计算公式如下：
LogG=∑flogX/Σf 适用条件： 1.成倍数关系的资料。
2.明显正偏态分布的资料。
二、几何均数(Geometric Mean)
例3.3 6例钩端螺旋体病人的潜伏期分别为7, 10, 12, 14, 18, 20天, 求其平均潜伏期。
x=
=鍈x/n
适用于服从正态分布的资均数
x为每个组段的组中值， f为相应组段的频数。
原理：将落在某一组段内的观察值都视为
组中值。
本例： =(4.0×4+4.2×5+……+5.8×3)/120
=595.8/120=4.965
如用原始观察值计算有 =(5. 195+5.070+……+5.010)/120
描述性统计分析 ppt课件
PPT课件
23
【界面介绍】
⑴ 选 择 菜 单 【Analyze】→【Descriptive Statistics】→ 【Crosstabs】，进入列联表分析界面。
PPT课件
24
【实验案例】
例4-4 调查339名45岁以上吸烟习惯与患肺癌的关系，数 据见4-4-1.sav。试问吸烟者与不吸烟者患肺癌的概率是 否有所不同。
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18
(3)单击【Plots】按钮，弹出Plots子对话框。该项用于选择 所需要的统计图。
PPT课件
19
(4 )单击【Options】按钮，在弹出的子对话框中选择对 缺失值的处理方cases listwise）、不分析计算某统计量时有缺 失值的记录（Exclude cases pairwise），或报告缺失值 （Report values）。
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22
列联表分析的主要任务有两个：
• 第一，根据收集到的样本数据，产生二维或多维交叉 列联表。交叉列联表是两个或多个以上变量交叉分组 后形成的频数分布表。
• 第二，在交叉列联表的基础上，分析两两变量之间是 否具有独立性或一定的相关性。对交叉列联表中的行 变量和列变量之间关系进行分析是列联表分析的第二 个任务。在列联表基础上做进一步分析，可以得到行 变量和列变量之间是否有联系、联系的紧密程度如何 等更深层次的信息。
PPT课件
14
• 例4-2 已知有某地110名10岁女生身高数据，数据见文 件4-2-1.sav ，请编制频数表。
PPT课件
15
4.3 探索性分析
Explore过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统 计分析，主要用于对资料的性质、分布特点等完全不清楚 时，故又称之为探索性分析。
描述性统计分析教学课件
医生诊断和治疗提供参考。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
• 总结词：通过股市数据，掌握描述性统计分析和预测的方法。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
详细描述 1. 收集股市数据，包括股票代码、收盘价、成交量等信息。
2. 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
数据的分布形态分析
01
偏态
反映数据分布形态的指标，如果偏态为正，说明数据更倾向于较大值，
反之则更倾向于较小值。
02
峰态
反映数据分布形态的指标，如果峰态较高，说明数据分布的顶峰比较尖
锐，反之则比较平缓。
03
异常值检测
通过观察数据的离散程度和分布形态，可以识别出可能的异常值。例如，
如果某个数据点远高于或远低于其他数据点，那么它可能就是一个异常
利用先进技术 随着大数据和人工智能技术的不断发展，可以借助这些先 进技术来提高描述性统计分析的效率和精度，如利用机器 学习算法进行数据分类和预测。
培养分析思维 加强描述性统计分析思维的培养，提高分析人员的综合素 质和分析能力，以更好地应对复杂多变的数据分析需求。
07
案例分析与践操作
案例一：超市销售数据的描述性统计分析
产品定位。
消费者行为分析
通过描述性统计，可以分析消费者 的购买习惯、偏好和需求，从而为 产品开发和营销策略提供依据。
市场细分
描述性统计可以帮助市场调研人员 根据消费者的特征和需求，将市场 细分为不同的群体，以便更好地制 定营销策略。
在医学数据处理中的应用
诊断疾病
描述性统计可以帮助医生 了解患者的症状、体征和 实验室检查结果，从而对 疾病进行诊断和分类。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
• 总结词：通过股市数据，掌握描述性统计分析和预测的方法。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
详细描述 1. 收集股市数据，包括股票代码、收盘价、成交量等信息。
2. 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
数据的分布形态分析
01
偏态
反映数据分布形态的指标，如果偏态为正，说明数据更倾向于较大值，
反之则更倾向于较小值。
02
峰态
反映数据分布形态的指标，如果峰态较高，说明数据分布的顶峰比较尖
锐，反之则比较平缓。
03
异常值检测
通过观察数据的离散程度和分布形态，可以识别出可能的异常值。例如，
如果某个数据点远高于或远低于其他数据点，那么它可能就是一个异常
利用先进技术 随着大数据和人工智能技术的不断发展，可以借助这些先 进技术来提高描述性统计分析的效率和精度，如利用机器 学习算法进行数据分类和预测。
培养分析思维 加强描述性统计分析思维的培养，提高分析人员的综合素 质和分析能力，以更好地应对复杂多变的数据分析需求。
07
案例分析与践操作
案例一：超市销售数据的描述性统计分析
产品定位。
消费者行为分析
通过描述性统计，可以分析消费者 的购买习惯、偏好和需求，从而为 产品开发和营销策略提供依据。
市场细分
描述性统计可以帮助市场调研人员 根据消费者的特征和需求，将市场 细分为不同的群体，以便更好地制 定营销策略。
在医学数据处理中的应用
诊断疾病
描述性统计可以帮助医生 了解患者的症状、体征和 实验室检查结果，从而对 疾病进行诊断和分类。
描述性统计分析详解演示文稿
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Ratio】命 令，弹出如下图所示对话框
第三十七页，共38页。
• 结果解读
第三十八页，共38页。
• ① Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见 描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• ② Descriptives：计算一般的描述性统计量。
• ③ Explore：探索性分析，使用户能够从大量的分析结果之中挖掘 到所需要的统计信息。
第六页，共38页。
• ④ Crosstabs：对分类变量进行统计推断，包括卡方检验、确切概率 等，是SPSS重要的过程。
第二十页，共38页。
• 学生身高的探索性分析 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Explore 】命令，弹出如图所示对话框
第二十一页，共38页。
• 结果解读
1、描述性统计分析表
第二十二页，共38页。
其中，5% Trimmed Mean：去掉5％极端数之后的均值。
2、M－均值估计——检验异常数据。
第二十三页，共38页。
3、分位点表
其中Tukey's Hinges表示的是绘制箱图时所用的分位点数据，它的计 算方法和一般的百分位数略有不同。
第二十四页，共38页。
4、极值表
5、正态性检验
第二十五页，共38页。
6、方差齐次性检验
第二十六页，共38页。
7、茎叶图
• 定义：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总 体的一种方法。
• 它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机 变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的 统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小 的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否 存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
描述性统计分析SPSS应用课件
spss高级操作指南
数据挖掘
除了基本的统计分析功能外，SPSS还提供 了数据挖掘模块，可以帮助用户发现数据中 的潜在模式和关联。通过使用分类、聚类、 关联规则等方法，用户可以从大量数据中提 取有价值的信息，为决策提供支持。
模型优化与评估
在进行复杂统计分析时，用户需要对模型进 行优化和评估。SPSS提供了多种模型优化 工具和技术，如交叉验证、正则化等。通过 使用这些工具和技术，用户可以评估模型的 性能和稳定性，并对模型进行调整和改进。
生存分析
讲述了如何在医学研究中应用生存分析，包括但不限于计 算生存时间、绘制生存曲线等。
01
风险评估
详述了如何使用SPSS进行风险评估，例 如使用逻辑回归模型进行风险预测。
02
03
预后评估
介绍了如何使用SPSS对医学研究中的 预后因素进行分析，例如使用Cox回归 模型进行预后评估。
05 spss软件介绍及操作指南
描述性统计分析的常见问题与
06
对策
数据质量问题
总结词
数据质量是描述性统计分析的基础，但常常会遇到一些问题 ，如数据不完整、数据不准确和数据不一致等。
详细描述
在进行描述性统计分析前，需要对数据进行完整性和准确性 的检查。如果数据存在不完整或不一致的情况，需要采取相 应的措施进行修正和弥补。
异常值处理问题
02
补充缺失数据
对于缺失的数据，可以通过均值插补、中位数插补、回 归插补等方法进行补充。
03
清洗异常值
对于异常值，可以通过箱线图、3σ原则等方法进行识别 和处理。
数据整理
数据排序
01
将数据按照一定顺序进行排列，便于观察数据的分布
和规律。
《描述性统计》课件
定性数据
定性数据是描述性的数据，不能进行数值计算和比 较，例如性别、颜色等。
数据的收集和整理方法
数据收集
通过调查问卷、观察和实验等方 式收集数据。
数据整理
数据验证
对收集到的数据进行清洗和整理， 消除异常值和缺失数据。
对整理后的数据进行验证，确保 数据的准确性和完整性。
频率分布表的制作
频率分布表用于展示数据的分布情况。将数据分组并计算每个组的频数，然后将结果整理成表格形式。
1 平均数
2 中位数
数据集的平均值是所有数 据的总和除以数据的个数。
中位数是将数据按升序排 列后的中间值。它可以帮 助我们了解数据集的中心 位置。
3 众数
众数是数据集中出现频率 最高的值。它可以告诉我 们数据集中最常出现的值 是什么。
描述性统计的数据类型及其特征
定量数据
定量数据是可以用数字表示的数据，例如年龄、收 入等。这些数据可以进行数值计算和比较。
频率分布直方图的绘制
频率分布直方图用于可视化数据的分布。将数据分组并绘制柱状图，柱子的高度表示每个组的频率。
累积频率分布表的制作和应用
累积频率分布表展示了每个组的累积频数。它可以帮助我们了解在某个值之 前有多少数据。
箱线图的绘制及其分析
箱线图可以展示数据的整体分布和离群值。它由一个矩形框和两条延伸出去的线段组成，可以帮助我们快速了 解数据的中值、四分位数和离群值。
描述性统计的应用领域
市场研究
描述性统计可以帮助分析市场数据，了解受众的 特点和偏好。
医学研究
描述性统计可分析
描述性统计在财务数据分析中用于评估企业的财 务状况和趋势。
实际问题
描述性统计在解决实际问题中起到重要作用，比 如预测销售趋势和人口增长。
人教版高中数学统计教案
人教版高中数学统计教案
第一课时：描述性统计
教学目标：使学生了解描述性统计的基本概念，能够运用描述性统计方法对数据进行分析和描述。
教学内容：
1. 描述性统计的概念
2. 统计数据的分类
3. 统计数据的描述方法：频数分布、频率分布、累计频数分布等
教学重点和难点：
重点：描述性统计的基本概念和方法
难点：运用描述性统计方法对数据进行整理和分析
教学步骤：
1. 引入问题：通过一个实际问题引入描述性统计的概念
2. 介绍描述性统计的基本概念和方法
3. 举例说明如何进行数据的描述和分析
4. 练习：通过练习题让学生运用所学知识进行练习和巩固
5. 拓展：引入更复杂的数据，让学生运用描述性统计方法解决实际问题
教学作业：
1. 完成课堂练习题
2. 收集一组数据并用描述性统计方法进行分析和描述
教学反思：
本节课主要介绍了描述性统计的基本概念和方法，通过实际练习和示范让学生掌握了基本的数据描述和分析方法。
在以后的教学中，需要通过更多的实际案例和练习来帮助学生进一步加深理解和掌握描述性统计方法。
同时，也要引导学生运用所学知识解决实际问题，提高他们的统计分析能力。
教案20描述性统计分析
其他基本统计分析：在对话框中还可以单击【Statistics（统计量）】和【Chars（图表）】等按钮。这些选项提供了丰富的统计输出结果。
单击【Statistics】按钮，在弹出的对话框中可以设置输出各类基本统计量结果。
Step4
输出格式选择：单击【Format】按钮，在弹出的对话框中设置频数表输出的格式。
教学内容
第三章描述性统计分析
课次/学时
20/2
教学目的要求
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法。掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧。
教学重点
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法
教学难点
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法。掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧。
选择标签值：从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变量，并将其移入【Label Cases by（标注个案）】列表框中。选择标识变量的作用在于，若系统在数据探索时发现异常值，便可利用标识变量加以标记，便于用户找这些异常值。如果不选择它，系统默认以id变量作为标识变量。
Step5
选择输出类型：在【Explore(探索)】对话框下面的【Display】选项组中可以选择输出项。
Step9
相关统计量的Bootstrap估计:单击【Bootstrap】按钮，弹出【Bootstrap】对话框，可以进行如下统计量的Bootstrap估计。
●支持均值、5%切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和内距的Bootstrap估计。
●M估计量表支持Huber的M估计量、Tukey的双权重、Hampel的M估计量和Andrew的Wave的Bootstrap估计。
单击【Statistics】按钮，在弹出的对话框中可以设置输出各类基本统计量结果。
Step4
输出格式选择：单击【Format】按钮，在弹出的对话框中设置频数表输出的格式。
教学内容
第三章描述性统计分析
课次/学时
20/2
教学目的要求
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法。掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧。
教学重点
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法
教学难点
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析的方法。掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧。
选择标签值：从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变量，并将其移入【Label Cases by（标注个案）】列表框中。选择标识变量的作用在于，若系统在数据探索时发现异常值，便可利用标识变量加以标记，便于用户找这些异常值。如果不选择它，系统默认以id变量作为标识变量。
Step5
选择输出类型：在【Explore(探索)】对话框下面的【Display】选项组中可以选择输出项。
Step9
相关统计量的Bootstrap估计:单击【Bootstrap】按钮，弹出【Bootstrap】对话框，可以进行如下统计量的Bootstrap估计。
●支持均值、5%切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和内距的Bootstrap估计。
●M估计量表支持Huber的M估计量、Tukey的双权重、Hampel的M估计量和Andrew的Wave的Bootstrap估计。
描述性统计讲课教案
四、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析 根据方差齐性检验结果可以看出，语文成绩按照男女分开的样
本显著性水平Sig.值都大于0.05，表明方差的差异不显著，也就是 说方差是齐性的。
四、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析 例五：操作步骤（数据文件：4－Explore.sav ） Analyze→Descriptive Statistics→Explore...
→Descriptives…
探索性分析
四、探索性分析
1. 概念
数据探索是统计分析中非常重要的一步，可以帮助我们决定选择哪种 统计方法进行数据分析，有如下三方面的考察： （1）考察数据的正确性
考察数据中的一些异常值，分析这些值产生的原因，判断其正确性， 再决定修改、删除或保留它们。
（2）考察数据的分布特征 考察数据的正态分布特征可以为以后进行统计分析时采用正确的统计
变量分布的Z分数为纵坐标。斜线为正态分布的Z分数的期望标准线， 若观测点离线越近，表示点越符合正态分布。反之，越不符合正态分 布。
四、探索性分析
4. 通过正态分布检验的Q－Q概率图描述数据分布的正态性 （2）反趋势正态概率图也是以变量（语文成绩）的观测值为X轴
坐标，以该变量分布的Z分数与正态分布期望值的偏差为纵坐标。水 平直线为期望标准线，若观测点离线越近，表示该点越符合正态分布。 反之，越不符合正态分布。
二、频数分析
4. SPSS操作及案例（数据文件：3－StudentScore.sav） 例二：语文成绩区间频度分布表
步骤1：对“语文”成绩进行分段 Transform → Recode Into Different Variables…
（结果保存为：3-StudentScore_成绩分段.sav）
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。
教案(十一)数据描述性分析1
《商务数据分析》课程教案（十一）
课程名称
《商务数据分析与应用》
授课时间
19-20 学年 第二学期
授课班级
18 电商
授课序次
第 11 周 第 11 次课
授课题目
项目五 数据描述性分析 1
学时数
54
授课类型
□理论课 □实训课 一体课 □其他
周学时数
3
知识目标：
1.熟悉描述性统计量的类型、指标含义，
2.掌握利用 Excel 进行数据描述性统计分析的方法；
能力目标： 学习（教学）
1. 能够利用 EXCEL 进行数据描述性统计分析 标准（知识、
素质目标： 能力、素质）
1.能够结合实际案例进行统计分析。
思政目标：
熟悉《中华人民共和国电子商务法》，具备法律意识和数据保密意识，在数据
尊重公民隐私，不侵犯公民合法权益。
教学方法 讲授法、三段式教学法、讨论法、案例法
有：
1.平均值（Mean）
表示变量值的平均水平，包括算术平均值、加权算术平均值、
调和平均值和几何平均值。
2. 中位数（Median）
一组数据中处于最中间位置的数，中位数是将各变量值按大 本 书 主 要 以
小排序后，处于序列中间位置的那个变量值。当变量个数为偶数 DATEDIF 函
时，中位数是位于中间位置的两个变量的算术平均数。
程度越大,说明集中程度越差,平均数的代表性越弱;反之,平均数的
代表性越强。描述变量离散程度的统计量有标准差、方差、最大
值、最小值、极差、均值标准误差等。其中,方差和标准差是测算
离散程度最重要、最常用的指标。
1.标准差（Std.deviation）
描述变量关于均值的偏离程度
课程名称
《商务数据分析与应用》
授课时间
19-20 学年 第二学期
授课班级
18 电商
授课序次
第 11 周 第 11 次课
授课题目
项目五 数据描述性分析 1
学时数
54
授课类型
□理论课 □实训课 一体课 □其他
周学时数
3
知识目标：
1.熟悉描述性统计量的类型、指标含义，
2.掌握利用 Excel 进行数据描述性统计分析的方法；
能力目标： 学习（教学）
1. 能够利用 EXCEL 进行数据描述性统计分析 标准（知识、
素质目标： 能力、素质）
1.能够结合实际案例进行统计分析。
思政目标：
熟悉《中华人民共和国电子商务法》，具备法律意识和数据保密意识，在数据
尊重公民隐私，不侵犯公民合法权益。
教学方法 讲授法、三段式教学法、讨论法、案例法
有：
1.平均值（Mean）
表示变量值的平均水平，包括算术平均值、加权算术平均值、
调和平均值和几何平均值。
2. 中位数（Median）
一组数据中处于最中间位置的数，中位数是将各变量值按大 本 书 主 要 以
小排序后，处于序列中间位置的那个变量值。当变量个数为偶数 DATEDIF 函
时，中位数是位于中间位置的两个变量的算术平均数。
程度越大,说明集中程度越差,平均数的代表性越弱;反之,平均数的
代表性越强。描述变量离散程度的统计量有标准差、方差、最大
值、最小值、极差、均值标准误差等。其中,方差和标准差是测算
离散程度最重要、最常用的指标。
1.标准差（Std.deviation）
描述变量关于均值的偏离程度
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（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析来检验异 常值。此外，频数分析也可以发现一些统计规律。比如说，收入低的被调查者用户满 意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是 表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的 指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下：
中昊天成
数据分析
数据分析步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、 用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向 和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一 步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推 断。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用 偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方 向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下，如果样本的偏度 接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
（5）绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在 SPSS软件里，可以很容易的绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。
据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以 求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而 对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重 于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。
2、离散程度分析（Tendency of dispersion）
频数由中央位置向两侧逐渐减少，称离散程度，是个体差异所致，可用一系列的变异指标 来反映。
差异量数
- 全距(Range)、四位方差(Quartile Deviation)、平均差(Mean Deviation)、方差 (Variance)、标准差（Standard Deviation）
中昊天成
数据分析
数据分析的类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性 数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析 则侧重于已有假设的证实或证伪。 • 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对 传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命 名。 • 定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”， 是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
偏态度和峰态度
- 峰度（Kurtosis）、偏度（Skewness）
描述性统计分析
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis）， 以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。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。
中昊天成
数据分析
数据分析的目的与意义 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来， 以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的 地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。 在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当 运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找 出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市 场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
中昊天成
数据分析
数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 1. 简单数学运算（Simple Math） 2. 统计（Statistics） 3. 快速傅里叶变换（FFT） 4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
中昊天成
描述性统计分析
描述性分析目的和主要功能
中昊天成
统计学知识谱
中昊天成
描述性统计分析
1、集中趋势分析(Central of tendency)
大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势，常用平均数指标来表示，各观察值之 间大小参差不齐
集中量数
- 算术平均数、中位数（Median）、众数（mode）
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的 差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度， 常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计 算方法。
平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算 术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到 大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
描述性统计分析
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的 指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下：
中昊天成
数据分析
数据分析步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、 用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向 和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一 步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推 断。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用 偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方 向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下，如果样本的偏度 接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
（5）绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在 SPSS软件里，可以很容易的绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。
据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以 求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而 对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重 于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。
2、离散程度分析（Tendency of dispersion）
频数由中央位置向两侧逐渐减少，称离散程度，是个体差异所致，可用一系列的变异指标 来反映。
差异量数
- 全距(Range)、四位方差(Quartile Deviation)、平均差(Mean Deviation)、方差 (Variance)、标准差（Standard Deviation）
中昊天成
数据分析
数据分析的类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性 数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析 则侧重于已有假设的证实或证伪。 • 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对 传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命 名。 • 定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”， 是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
偏态度和峰态度
- 峰度（Kurtosis）、偏度（Skewness）
描述性统计分析
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis）， 以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。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。
中昊天成
数据分析
数据分析的目的与意义 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来， 以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的 地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。 在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当 运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找 出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市 场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
中昊天成
数据分析
数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 1. 简单数学运算（Simple Math） 2. 统计（Statistics） 3. 快速傅里叶变换（FFT） 4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
中昊天成
描述性统计分析
描述性分析目的和主要功能
中昊天成
统计学知识谱
中昊天成
描述性统计分析
1、集中趋势分析(Central of tendency)
大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势，常用平均数指标来表示，各观察值之 间大小参差不齐
集中量数
- 算术平均数、中位数（Median）、众数（mode）
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的 差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度， 常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计 算方法。
平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算 术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到 大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
描述性统计分析
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。