SPSS描述性统计分析-比率分析
第3章SPSS描述性统计分析
3.1.1 频数分析的基本原理
图3-14 【描述性】对话框
Step 02 在左侧的候选变量列表框中选择“male”和 “female”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是 进行描述性统计分析的变量，如图3-15所示。
图3-15 选择分析变量
Step 03 单击【选项】按钮，其主要目的是选择需要输出 的描述性统计量，这里除了选择系统默认的统计量外，还勾 选了范围、偏度系数和峰度系数复选框；再单击【继续】按 钮，返回【描述性】对话框，如图3-16所示。 Step 04 单击【确定】按钮完成操作。
图3-13 【描述：选项】对话框
Step 04 在【描述性】对话框中，勾选【将标准化得分另 存为变量】复选框，表示对所选择的每一个变量进行标准化 处理，同时产生相应的Z得分，并作为新变量保存到数据窗 口中。
Step 05 单击【Bootstrap】按钮，弹出如图3-5所示的 【Bootstrap】对话框，在此对话框中可以进行均值、标准 差、方差、偏度和峰度的Bootstrap估计。
图3-17 【探索】对话框
Step 02 在对话框左侧的候选变量列表框中选取一个或多 个待分析变量，将它们移入右侧的【因变量列表】列表框中 ，表示要进行探索性分析的变量。 Step 03 在候选变量列表框中可以选取一个或多个分组变 量，将它们移入右侧的【因子列表】列表框中。分组变量的 选择可以将数据按该变量中的观测值进行分组分析。如果选 择的分组变量不止一个，那么会以分组变量的不同取值进行 组合分组。
SPSS常见数据分析方法比较
SPSS常见数据分析方法比较SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。
SPSS提供了各种数据分析方法，帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。
本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法，并进行比较。
一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。
通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标，了解数据的基本分布情况。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法，包括频数分析、分布分析、交叉报表等。
这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识，为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
SPSS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验，判断不同组别的数据是否存在显著差异，从而提供统计依据。
三、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提供了多种相关分析方法，包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。
这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系，揭示变量之间的相互关联。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助用户建立数学模型，预测因变量的取值，并判断自变量对因变量的影响程度。
五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种因子分析方法，包括主成分分析、因子旋转等。
这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量，提取出共同因子，并理解变量之间的结构关系。
六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法，将相似的个体或对象归为一类，不相似的个体或对象归为不同类。
SPSS数据分析—描述性统计分析
SPSS数据分析—描述性统计分析描述性统计分析是一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。
这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。
很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。
我们也会发现，许多分析方法的结果中都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。
描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。
描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。
需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常关注数据的分布特征。
常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度。
也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值。
SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析-描述统计菜单中，另有一个在比较均值-均值菜单。
虽然这几个过程用途不同，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值。
此外，该过程最主要的作用是输出频数表。
分析-描述统计-描述过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。
与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
分析-描述统计-比率过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析。
输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。
它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
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。
spss3-描述性分析
Descriptive对话框1
分析大学生的人格表现：神经质、内外向、精神质、掩饰度
计算并保存所选变量 的标准化值，公式为
Zi
Xi X S
指定统计量 与输出结果 显示的顺序
Descriptive对话框2
均值 离散趋势
标准差
合计
方差 全距
均值标准误
分布
峰度
偏度
输出顺序
按数据集中变量的排列顺序显示统计量 按变量名字母顺序显示统计量
两种形式的数据分析：
3.1 经过初步统计的数据，已汇总得到各组间的人数，需要先进 行加权，指定加权变量，然后再通过Analyze进行卡方检验
3.2 未处理的二维结构的原始数据，直接通过Analyze进行卡方 检验
3.3 卡方检验过程，通过Crosstabs对话框实现 (Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs)。
检验
相关 定序变量的相关指标
本例中选择chi-square
Crosstabs 对话框
行顺序 升序 降序
本例中选择频数 及频率输出项
频数 观察频数 期望频数
频率 行频率
列频率 总和频率
残差 非标准化 标准化
调整的标准化残差
输 出 结 果 ㈠：
输 出 结 果 ㈡：
示范练习：
（1）男女大学生中独生子女情况有无差异？ （2）男女大学生在居住地分布情况有无差异？
（2）父母亲文化程度情况的分析。
2、Descriptives：描述性统计分析
主要用以计算描述集中趋势和离散趋势的 各种统计量，此外还可对变量进行标准化 转换。
描述统计分析过程，可通过Descriptives 对话框(Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives) 来具体实现。
SPSS数据分析—描述性统计分析
描述性统计分析是针对数据本身而言，用统计学指标描述其特征的分析方法，这种描述看似简单，实际上却是很多高级分析的基础工作，很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件，这些都可以通过描述性统计分析加以判断，我们也会发现，很多分析方法的结果中，或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三大内容：1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。
描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。
注意：连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于很多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常也会关注数据的分布特征，常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度，也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析—描述统计菜单中，另有一个在比较均值—均值菜单，虽然这几个过程用途不同，但是基本上都可以输出常用的指标结果。
一、分析—描述统计—频率此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值，此外，该过程最主要的作用是输出频数表，结果举例如下：二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程，实际上该过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据，和前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
四、分析—描述统计—比率该过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格，在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单，主要就是看频数分布和构成比，基本用交叉表一个过程就可以完成，该过程虽然放在描述统计中，但是由于功能丰富，也经常被用来做列联表的推断分析。
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析引言：描述性统计分析是统计学的基础分析方法之一，它可以通过数值和图表来描述数据的基本特征。
随着科学技术的发展，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件成为了描述性统计分析的重要工具之一。
本文将探讨在报告中如何使用SPSS进行描述性统计分析，并列出以下六个标题进行详细论述。
一、数据收集与准备数据收集是进行描述性统计分析的首要步骤。
在报告中，我们需要明确数据的来源与采集方法，并进行相关数据的准备和清洗。
使用SPSS软件时，可以利用其提供的数据导入和数据清洗功能，例如删除重复数据、填补缺失值等。
二、数据的中心趋势测度中心趋势测度是描述数据分布的重要指标，主要包括均值、中位数和众数。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的中心位置，帮助读者更好地理解数据的分布特征。
三、数据的离散程度测度离散程度测度反映了数据的离散程度，常用的指标包括标准差、方差和四分位数间距。
在报告中，我们可以使用SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来揭示数据的离散程度，帮助读者了解数据的变异情况。
四、数据的分布形态测度分布形态是描述数据分布曲线的特征，常用的指标包括偏度和峰度。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的分布形态，帮助读者理解数据是否服从特定的分布规律。
五、数据间的关系分析数据间的关系分析能够帮助我们了解变量之间的相关性。
在报告中，我们可以利用SPSS软件进行相关性分析，计算得到相关系数，并通过文字描述和图表展示来展示变量之间的关系。
此外，我们还可以使用SPSS软件进行回归分析和方差分析，探索更深入的变量之间的关系。
六、结果的可视化展示在报告中，除了通过文字描述，更加直观有效的方式是通过图表展示结果。
SPSS软件提供了多种图表类型供我们选择，包括柱状图、折线图、散点图等。
spss第四章,描述性统计分析。。
第4章描述性统计分析（重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表）4.1 频数分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框，并将数学、语文和英语选到“variable”中。
如图：---单击“statistics”----出现对话框，选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图，重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框，如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.24.2 基本描述统计量（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框，并将数据进行如图选入：-----单击“options”—得到对话框，并选中如图6个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.34.3 探索性分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框，并将数据进行如图选入：----单击“Plots”—得到对话框，并选中如图4个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.6（与书有不同）4.4交叉列联表分析（使用表化环0708）（1）T ransform（修改）----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字：eg：T1-------change-------（此处T1和T2是已经做好的分组）点击-----old and new values对其分组---例：Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs（交叉列联表）”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests（精确检测）对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs：statistics（交叉表统计）对话框”-------点击“Chi—square（卡方检验）”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs：Cells display（交叉表统计）对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数，-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项，分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析（课本71页）不需要掌握英语未写完作业：1-10，11-25，26-30。
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。
第讲SPSS描述性统计分析
第讲 SPSS 描述性统计分析1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，在社会科学、医学和商业等领域中广泛应用。
本文将介绍 SPSS 中的描述性统计分析方法，帮助用户更好地理解和解读数据。
2. 描述性统计分析概述描述性统计分析是对数据进行和组织的过程。
它可以帮助人们更好地理解数据的特性和分布情况。
SPSS 中的描述性统计分析主要包括以下内容：2.1 中心趋势中心趋势是指数据在数轴上的中心位置。
SPSS 中常用的中心趋势指标包括：平均数、中位数和众数。
平均数是指所有数据的总和除以数据的个数。
它能够反映数据的总体水平，但会受到极端值的影响。
中位数是指数据按大小排序后位于中间位置的数值。
它能够反映数据的分布情况，不会受到极端值的影响。
众数是指出现次数最多的数值。
它能够反映数据的典型值，但在数据分布不均匀时可能不够准确。
2.2 离散程度离散程度是指数据相对于中心趋势的差异程度。
SPSS 中常用的离散程度指标包括：标准差、方差和极差。
标准差是指数据与平均数的差异程度的平均值。
它能够反映数据的分散程度，越大表示数据越分散。
方差是指数据与平均数的差异程度的平方的平均值。
它可以用来比较不同数据集的分散程度。
极差是指数据最大值和最小值之间的差异。
它不能反映数据的分布情况，但可以用来描述数据范围。
2.3 数据分布数据分布是指数据在数轴上的分布情况。
SPSS 中常用的数据分布指标包括：偏度、峰度和频数分布表。
偏度是指数据分布的不对称程度。
正偏态分布表示数据分布向左偏，负偏态分布表示数据分布向右偏。
峰度是指数据分布的峰度程度。
正态分布峰度值为 0，大于 0 表示峰度更高，小于 0 表示峰度更低，称为尖峰态和扁平态。
频数分布表是指数据中每个值出现的次数。
它可以用来了解数据的分布情况，如是否存在异常值或集中现象。
3. SPSS 描述性统计分析操作步骤SPSS 中的描述性统计分析可以通过以下步骤进行：Step 1：导入数据。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
SPSS统计分析—描述性统计分析共37页
候
补充：假设检验
• 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。
Z变换（标准正态变换）：
zi
xi Байду номын сангаасx S
其中 表x 变量的均值，S表变量的标准差。如果选择该项，
则数据文件中将自动生成一列名为“Z＋原变量名”的新
变量。
•
变换前
变换后
◆问题：标准正态分布变化后的数据有什么作用？
探索性分析——Explore
• 与前面介绍的两个过程相比，【Explore】过程更加强大。 • 它除了可以计算常见描述性统计量之外，还可以给出一些简
• 基本思想：概率反证法
(1)为了检验一个零假设(即虚拟假设)是否成立， 先假定它 是成立的，然后看接受这个假设之后，是否会导致不合理结 果。如果结果是合理的，就接受它；如不合理，则否定原假 设。
(2)所谓导致不合理结果，就是看是否在一次观察中， 出 现小概率事件。通常把出现小概率事件的概率记为0.01或者 0.05，即显著性水平。
• 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
• 结果解读 1、描述性统计分析表
SPSS描述性统计分析
SPSS描述性统计分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行各种描述性统计分析。
描述性统计分析是对数据进行整体性的描述和总结，从中提取出关键的统计指标，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态和相关性等。
首先，数据的中心趋势是统计数据中心部分分布位置的指标。
常见的中心趋势统计指标有均值、中位数和众数等。
均值是将所有数据相加后除以总数，可以反映数据的平均水平；中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数，可以反映数据的中间位置；众数是数据中出现最频繁的数值，可以反映数据的集中趋势。
其次，数据的离散程度是统计数据分布的分散程度的指标。
常见的离散程度统计指标有标准差、方差和极差等。
标准差衡量数据与平均值的离散程度，数值越大表示数据越分散；方差是标准差的平方，也可以用于衡量数据的离散程度；极差是最大值与最小值之间的差异，可以反映数据的全局差异。
此外，还可以对数据的分布形态进行分析，以了解数据分布的形状。
常见的分布形态统计指标有偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示数据右偏，为负表示左偏；峰度衡量数据分布的尖锐程度，峰度为正表示数据分布较为陡峭，为负表示较为平缓。
最后，还可以进行变量的相关性分析，以了解变量之间的相关关系。
常见的相关性统计指标有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数是衡量变量之间线性相关关系的指标，取值范围为-1到1，数值越接近于1或-1表示相关性越强；斯皮尔曼等级相关系数则可以反映变量之间的单调相关关系，适用于非线性关系的变量。
在SPSS中进行描述性统计分析非常简单。
首先，打开SPSS软件并导入数据文件。
然后，在"分析(Analyze)"菜单中选择"描述性统计(Descriptive Statistics)"，再选择"统计量(Descriptives)"。
在该对话框中，选择要进行统计分析的变量，并选择所需的统计指标，最后点击"确定"按钮即可。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了多种分析方法，可以帮助用户进行数据分析和统计推断。
下面是一些SPSS常用分析方法的操作步骤，供参考。
1.描述性统计分析：- 打开SPSS软件，导入数据文件（.sav或者.csv格式）。
-菜单栏选择"分析"，然后选择"描述性统计"，再选择"统计"。
-在弹出的对话框中，选择要进行描述性统计分析的变量，并选择要计算的统计量（如均值、标准差、最大值、最小值等）。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
2.T检验：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"独立样本T检验"（或相关样本T检验）。
-在弹出的对话框中，选择要进行T检验的自变量和因变量，并指定群组变量（如性别）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、方差齐性检验等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
3.方差分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"单因素方差分析"（或多因素方差分析）。
-在弹出的对话框中，选择要进行方差分析的自变量和因变量，并指定分组变量（如教育程度）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、效应大小等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
4.相关分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"相关"，再选择"双变量"（或多变量）。
-在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并进行相关系数类型的选择（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析课件
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
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）
2. 峰度（Kurtosis）：是描述变量取值分布形态陡缓
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。
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
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
第三章
描述性统计分析
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
主要内容
33..11 基基本本描描述述性性统统计计量量的的定定义义及及计计算算 3.2 频数分析 3.3 描述性分析 3.4 探索性分析 3.5 交叉列联表分析 3.6 多选项分析
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
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
SPSS统计分析第3章-描述性统计分析
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
SPSS描述性统计分析-比率分析
5
• 计算公式：1. 分别计算其分子、分母的平均数 • 2. 对比得 ：
Ya b
• 上式实质上等于对各期Y加权算术平均。
6
（3）COD（Coefficient of Dispersion）离散
系数：也是对比率变量离散程度的描述，计D
N
M
（4）PRD（Price-Related Differential）相关
• 集中系数（COC）:与离散系数（COD）相反，其
值越大，表明比率越集中，变异越小。
15
其他比率分析案例可参见： 杜智敏等：《SPSS在社会调查中的应用》， 电子工业出版社，2015年1月版，第135页， 3.7.2 。
16
价格微分：是比率均值与加权比率均值的比，
也是比率变量离散程度的描述。
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（5）COV变异系数：用于对比率变量离散程度 的描述，分为基于均值的变异系数（Mean centered COV）和基于中位数的变异系数（ Median centered COV ）。前者是通常意义 下的变异系数，是标准差除以均值；后者定义 为：
（1）选择菜单Analyze－Descriptive Statistics－ Radio，出现窗口Ratio Statistics。
（2）将比率变量的分子选择到Numerator框中，将比 率变量的分母选到Denominator框中。
（3）如果做不同组间的比率比较，则将分组变量选择到 Group Variable框中。
本例中，具体操作如下图所示：
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（4）单击Statistics按钮，指定输出关于比率分 析的描述统计量，本例的具体选项设置如下图：
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运行比率分析，得到的输出结果如下图所示：
最新SPSS统计分析—描述性统计分析
• 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
• 结果解读 1、描述性统计分析表
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。
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。
每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两 组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论 频数为71*91/113=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频 数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。
◆ 问题：能否通过直观的描述假设检验的基本思想？
一般步骤： （1）根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作
H0
（2）选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假 设H0成立时，其分布为已知。
（3）由实测的样本，计算出统计量的值。
（4）计算并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出 拒绝或接受假设H0的判断。
对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统 计指标。这与其它过程相比并无不同。
这个过程有一个特殊的功能，可将原始数据转换成标准正 态分布评分值，并以变量形势存入数据库供以后分析。
• 学生身高频数表 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/
【Explore】命令，弹出如下对话框
• 与前面介绍的两个过程相比，【Explore】过程更加强大。 • 它除了可以计算常见描述性统计量之外，还可以给出一些简
单的检验结果和图形，有助于用户进一步地分析数据。 • ◆ 适用范围：对资料的性质，分布特点等完全不清楚的时
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（1）加权比率均值（Weighted Mean）：两 变量均值的比，属集中趋势描述指标。 （2）AAD（Average Absolute Deviation） 平均绝对离差：是对比率变量离散程度的描述 ，计算公式为：
R M Ri 是比率数，M是比率变量的中位数 ，N为样本数
a Y b
• 上式实质上等于对各期Y加权算术平均。
（3）COD（Coefficient of Dispersion）离散 系数：也是对比率变量离散程度的描述，计算 公式为：
COD
R R ( )
i
N M
（4）PRD（Price-Related Differential）相关 价格微分：是比率均值与加权比率均值的比， 也是比率变量离散程度的描述。
部保费收入比率的均值为0.304，也就是说，全国各 地保费收入中，平均30.4%为财产保险业务收入。但 是，直辖市的平均比例（24.3%）较低，自治区的平 均比例（44.1%）高于全国平均水平。
• 就全国而言，平均绝对离差（AAD）和离散系数（
COD）这两个统计量分别为0.079和0.288，基于均 值的变异系数和基于中位数的变异系数分别为48.1% 和55.1%。相比较，自治区的AAD和COD都远高于 全国水平，即离散程度高，从变异系数上也同样可以 证明这点）。直辖市的离散程度最小。
比率分析
描述性统计分析－－比率分析
比率分析
• 比率分析的目的和主要指标
比率分析用于对两变量间变量值比率变化的描述 分析，适用于数值型变量（Scale）。 例如，根据某保险公司2006年各地区保险业务 情况的数据，分析各地区财产保险业务的保费收入 占全部业务保费收入的比例情况。
通常的分析可以生成各个地区财产保险业务的保 费收入占全部业务保费收入的比率变量，然后对 该比率变量计算基本描述统计量（如均值、中位 数、标准差、全距等），进而刻画比率变量的集 中趋势和离散程度。 SPSS的比率分析除能够完成上述分析外，还提 供了其他相对比描述指标，大致也属于集中趋势 描述指标和离散程度描述指标的范畴，具体包括 ：
• 相对数或平均数计算平均数的计算 • 相对数（或平均数）用 Y 表示，有 • Y=a/b， a、b为总量指标。 • 求各期 Y的平均一般不能采用简单算术平均法，即
Y Y n
• 因为各期数据Yi 的对比基础 bi 不同，它们对全期总平均
水平的影响作用应轻重有别。
• 计算公式：1. 分别计算其分子、分母的平均数 • 2. 对比得 ：
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其他比率分析案例可参见： 杜智敏等：《SPSS在社会调查中的应用》， 电子工业出版社，2015年1月版，第135页， 3.7.2 。
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（3）如果做不同组间的比率比较，则将分组变量选择到 Group Variable框中。 本例中，具体操作如下图所示：
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（4）单击Statistics按钮，指定输出关于比率分 析的描述统计量，本例的具体选项设置如下图：
运行比率分析，得到的输出结果如下图所示：
数据解读
• 总体来说，36个地区的财产保险业务的保费收入占全
（5）COV变异系数：用于对比率变量离散程度 的描述，分为基于均值的变异系数（Mean centered COV）和基于中位数的变异系数（ Median centered COV ）。前者是通常意义 下的变异系数，是标准差除以均值；后者定义 为：
(R M ) (
i
2
COV
N M
)
案例
• 根据某保险公司2006年各地区保险业务情况的数
据，分析各地区财产保险业务的保费收入占全部保 费收入的比例情况。 • 本例见薛薇：《SPSS统计分析方法及应（第3版 ）》，电子工业出版社，第93页。 • 本例的数据（部分）如下：
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• 5.6.2 比率分析的基本步骤
（1）选择菜单Analyze－Descriptive Statistics－ Radio，出现窗口Ratio Statistics。 （2）将比率变量的分子选择到Numerator框中，将比 率变量的分母选到Denominator框中。
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解读数据的思路
• 先看总体（Overall）的情况，主要看总体比率的
均值（Mean）和离散系数（COD），再看各组 （各类别）均值和离散系数的最小值和最大值，从 而得出分析结论。 • 关于离散系数的说明： 离散系数（COD）是用于描述比率变异大小的指 标，其数值越大，说明比率变异越大。 离散系数（COD）与变异系数（COV）成正比。 • 集中系数（COC）:与离散系数（COD）相反，其 值越大，表明比率越集中，变异越小。