第8讲 描述性统计
spc统计方法的基础知识
37
一、控 制 图 概 念
1、定义： 是指用于分析和判断工序是否处于稳定状态
所使用的带有控制界限的图。它是判断和预 报生产过程中质量状况是否发生异常波动的 一种有效方法。
38
2、控制图依据的原理：
3σ原理
在实际生产中，如果生产过程比较稳定，取 1000个产品测定其质量特性值。
图1
21
画直方图
x
x
x
Xx
Xx
xx
xx
Xx
Xx x x
Xx x x
Xx x x
Xx x x
Xx x x x
Xx x x x
Xx x x x
Xx x x x
X xx xx x
X xx xx x
x xx xx x
X x xx xx x xx
X x xx xx x xx
X x x xx xx x xx
图2
10
3、确定组数（k）：
将收集的数据的分布 范围 （R）划分为若干个（k）区 间（组）。
组数的确定要适当，组数太少 会因代表性差引起较大计算误差； 组数太多会影响数据分组规律的 明显性，且计算工作量加大。通 常确定的组数要使
每组平均至少包括4～5 个数据。
可参考下表，这是一个经验数 值表。
11
直方图的作法
双峰型
25
4、孤 岛 型
形成的原因： 测量工具有误差； 原材料混杂或一时有变化; 加工工具突然磨损； 短时间内由不熟练工人替
班； 操作疏忽； 混入规范不同的产品等。
孤岛型
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5、平 顶 型
往往是由于 生产过程中，某 种缓慢的倾向起 作用造成的。如 工具的磨损、或 操作者的疲劳等 系统性原因造成 的。
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理1.社会科学的研究方法主要有：实验控制法、调查方法(普查与抽样)、内容分析法、实地观察法、个案研究法。
2.你上课所了解到的统计软件都有那几个：SPSS、SAS、EXCEL、ACCESS、LISREL、PCEDIT。
2.现代统计学理论完善体现在：从线性到非线性、从低维到高维、从显在到潜在、从连续到离散。
3.除了《调查研究中的统计分析法》外，其他还有：传播统计学、《民意调查实务》、《大众传播调查方法》、《传播统计学》、《市场调查与分析》(任选即可)。
4.狭义的社会调查或研究更侧重于信息的：收集、整理和分析。
5.为了获取所需的信息，社会调查必须遵循科学性和客观性的原则。
6.一般的社会调查被访者的匿名权要受到严格的保护。
6.从一般推证总体叫演绎法，从特殊推证一般叫归纳法。
7.定量调查的方法主要有哪些：邮递调查、电话调查、街道或商城拦截面访、网上调查、中心地调查、(其他：入户面访、借助其他电子手段(传真、邮件)的调查等)。
8.定性调查主要方法：座谈会、深层访谈、德尔菲法、投影法、观察法9.随机抽样的基本原则是：一是实现抽样的随机性原则，即等概率、不等概率抽样；二是实现抽样效果最佳原则，即固定费用下抽样误差最小；确定精度下，研究费用小。
10.在非常简单随机抽样中，调查1067个样本，则在95%的置信度下，对总体的推断绝对误差不超过3%。
11.如果采用和定性研究小组座谈会(焦点团体)方法，一般正式参加人数是6-8人。
12.随机化实验是一种双盲实验，通过随机化设置对照组，使实验设计去掉偏差。
13.用样本估计总体肯定会产生误差，这类误差叫抽样误差，是可以计算并加以控制的。
14.简单随机抽样是无放回的抽样，非常简单随机抽样是有放回的抽样。
14.分层抽样的基本原则是层内差异小，层间差异大；整体抽样的基本原则是群内差异大，群间差异小15.有放回的按与抽样单元的"大小"成比例的概率来抽取的方法叫不等概率抽样(PPS法)。
第8讲 描述性统计
四、统计描述分析
5. SPSS操作及案例分析（数据文件：3－StudentScore.sav）
例三： 计算全部学生各门成绩的平均值、标准差、最大值和最小值，并考察学生 成绩的分布形态。
四、统计描述分析
5. SPSS操作及案例分析
数据文件：3－StudentScore.sav Analyze →Descriptive Statistics →Descriptives…
二、基本描述统计量
1.常见的描述统计量大致可以分为三类：
第一类：描述集中趋势(Central Tendency)的统计量 第二类：描述离散趋势(Dispersion)的统计量 第三类：描述分布形态(Distribution)的统计量
二、基本描述统计量
二、基本描述统计量
3. 描述离散趋势的统计量 与“集中趋势”相反，“离散趋势”反映的是一组资料中各个 观察值之间的差异或离散程度。即考察所有数据相对于“中心值” 分布的疏密程序。有如下统计量： 方差（Variance）： 样本方差越大，说明变量值之间的 差异越大，样本方差没有单位。 标准差（std. deviation）： 样本标准差越大，说明变量的观测 值之间的差异越大，距离均值这个 “中心”的离散程度越大。
七、数据的录入
单击“Data View”标签
八、数据的导入
方法一：File→Open→Data. 方法二：练习通过复制、粘帖的办法
九、数据的整理
数据分值的转换
Transform → Recode → Into Different Variables
量表的统分
Transform → Compute
茎叶图中第1行数据表示的意义
表示有2个小于或等于55的极端值(Extreme)
体育统计学课程体育统计的概念
这是一种先将总体中各个个体进行编号，后用随机数表 （附表8）决定抽定的个体进行测试或登记，形成样本资 料的方法。
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第四节 统计资料的收集
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第四节 统计资料的收集
三 几种常用的抽样方法
2 分层抽样
将总体分成若干类型、部分或层——在各类型、 部分或层中按比例进行简单随机抽样组成研究样 本。分层抽样的类型划分：
所谓非随机样本是指研究者根据研究的需要，寻 找具备一定条件的对象所形成的样本。 在任何抽样研究中，对样本含量n（样本中研究 单位的个数）是有一定要求的。一般认为： n≥45为大样本；n<45为小样本。
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第三节 体育统计中的若干基本概念
三 随机事件 事件分为必然事件和随机事件 必然事件——这类现象和实验结果必然产生，事
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第四节 统计资料的收集
一 统计资料收集的基本要求 1 资料的准确性 2 资料的齐同性 3 资料的随机性 二 收集资料的方法 1 日常积累 2 全面普查 3 专题研究
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第四节 统计资料的收集
三 几种常用的抽样方法 1 简单随机抽样 简单随机抽样又称完全随机抽样。就是在总体中
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第三节 体育统计中的若干基本概念
概率的主要性质有： 1．概率P为非负值，因m≥0，故任何随机事件
的概率P≥0。 2．当m=n时，P（A）=1，事件A为必然事件；
当m=0时，P（A）=0，则事件A为不可能发生 的事件。 3．若A、B两事件相互排斥，则有：P（A）+P （B）=P（A+B）。
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第五节 统计资料的整理
描述性统计分析与探索性统计分析
第一章 描述性统计我们把对某一个问题的研究对象的全体称为总体，总体就是一个具有确定分布的随机变量．我们统计分析的目的是通过从总体中抽得的样本，对总体分布进行推断，要想较准确的推断出总体的分布，首先要对样本的分布状况有一个基本的了解，这一章就是介绍用以描述样本分布状况的一些常用统计分析方法，这些方法既直观又简单，而且也很实用．1.1频数分析与图形表示一、总体X 为只取少数个值的离散型随机变量 例1.1.1考察一枚骰子是否均匀，设计实验如下： 独立地掷这枚骰子42次，所得点数纪录如下：3 24 15 1 5 3 4 3 56 4 2 5 3 1 3 4 1 4 3 1 6 3 3 1 2 4 2 6 3 4 6 6 1 6 2 4 5 2 6 X 为掷一枚均匀的骰子一次所得的点数二、当总体X 取较多离散值或X 为连续取值时设x x x n ,,21是总体X 的一组样本观测值，具体做法如下：1求出x )1(和x n )(，取a 略小于x )1(,b 略大于x n )(；2将区间[a ，b]分成m 个小区间（m ＜n ）,小区间长度可以不等，分点分别为a =t t t m <<< 10=b注意：使每个小区间中都要有一定量的观测值，且观测值不在分点上。
划分区间个数的确定：区间过少：分布信息混杂，丢失信息． 区间过多：出现很多空区间．区间划分个数m 依赖于样本总数n ，理论上有如下两个公式可参考： Moore(1986) ： m ≈C n 5/2，C = 1～3； Sturges(1928) ： m ≈1+3.322（lg n ）；3用n j 表示落在小区间（t j 1-,t j ]中观测值的个数（频数）并计算频率f j =nn j （j=1,2,…,m ）；4在直角坐标系x-o-y 的x 轴上标出t t t m ,,,10 ，分别以（t j 1-,t j ]为底边，以n j 为高作矩形，即得频数条形图。
心理统计学《现代心理与教育统计学》考研真题与笔记
心理统计学张厚粲《现代心理与教育统计学》考研真题与笔记第一部分考研真题精选一、单项选择题1已知某小学一年级学生的体重平均数21kg，标准差3.2kg，身高平均数120cm，标准差6.0cm，则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是（）。
[统考2019研]A．体重离散程度更大B．身高离散程度更大C．两者离散程度一样D．两者无法比较【答案】A查看答案【解析】计算体重和身高的变异系数，CV体重＝（3.2/21）×100%＝15.2%，CV身高＝（6/120）×100%＝5%。
由此可知体重离散程度更大。
2已知某正态总体的标准差为16，现从中随机抽取一个n＝100的样本，样本标准差为16，则样本平均数分布的标准误为（）。
[统考2019研] A．0.16B．1.6C．4D．25【答案】B查看答案【解析】总体正态，且方差已知，则样本平均数的分布为正态分布，标准误SE＝σ/sqr（n）＝16/10＝1.6。
3如果学生参加压力量表测试的分数服从正态分布，平均数为5，标准差为2，那么分数处在5和9之间的学生百分比约为（）。
[统考2019研] A．34%B．48%C．50%D．68%【答案】B查看答案【解析】计算原始分数为5的标准分数Z1＝0，原始分数为9的标准分数Z2＝2，已知±1.96包含95%的个体，则可估计p（0＜Z＜2）＝0.48。
4对样本平均数进行双尾假设检验，在α＝0.10水平上拒绝了虚无假设。
如果用相同数据计算总体均值的置信区间，下列描述正确的是（）。
[统考2019研]A．置信区间不能覆盖总体均值B．置信区间覆盖总体均值为10%C．置信区间覆盖总体均值为90%D．置信区间覆盖总体均值为0.9%【答案】C查看答案【解析】置信度即置信区间覆盖总体均值的概率，题干说明置信度为1－α＝0.90。
5一元线性回归分析中对回归方程是否有效进行检验，H0∶β＝0，t＝7.20，b ＝1.80，则斜率抽样分布的标准误SE b为（）。
描述性统计分析DescriptiveStatistics菜单详解
第六章：描述性统计分析－－菜单详解描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：过程的特色是产生频数表；过程则进行一般性的统计描述；过程用于对数据概况不清时的探索性分析；过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在菜单中。
§6.1 过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，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，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。
如果想用过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的过程产生一个新变量来代表所需的各组段。
6.1.1 界面说明对话框的界面如下所示：该界面在中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【复选框】确定是否在结果中输出频数表。
【钮】单击后弹出对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。
现将各部分解释如下：o复选框组定义需要输出的百分位数，可计算四分位数()、每隔指定百分位输出当前百分位数( )、或直接指定某个百分位数()，如直接指定输出P2.5和P97.5。
o复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数()、中位数()、众数()、总和()。
o复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差()、方差()、全距()、最小值()、最大值()、标准误()。
o复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（）和峰度系数()。
o复选框当你输出的数据是分组频数数据，并且具体数值是组中值时，选中该复选框以通知，免得它犯错误。
众数()指所有数值中出现频率最高的一个值，在国内用的非常少。
2024年度-统计学教案完整版
线性回归模型建立及检验
线性回归模型建立
确定自变量和因变量。
构建线性回归方程：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk。
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线性回归模型建立及检验
使用最小二乘法估计参数β。 线性回归模型检验 拟合优度检验：通过计算决定系数R²，评 估模型对数据的拟合程度。
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线性回归模型建立及检验
偏态与峰度的衡量
通过计算偏态系数和峰度 系数来进行量化评估。
12
03
推论性统计方法
13
抽样分布原理
抽样分布的概念
阐述抽样分布的定义及其在统计学中 的地位和作用。
抽样分布的性质
详细讲解抽样分布的性质，包括望、 方差、分位数等。
抽样分布的类型
介绍常见的抽样分布类型，如正态分 布、t分布、F分布等。
假设检验与结论
根据方差比较结果，进行假设 检验，并得出相应结论。
06
19
多重比较与交互作用分析
LSD法
SNK法
最小显著差异法，适用于各组样本量相等的 情况。
Student-Newman-Keuls法，适用于各组样 本量不等的情况。
Duncan法
适用于多组间的多重比较。
交互作用分析
研究两个或多个因素之间的相互作用对结果 变量的影响。通过构建包含交互项的模型， 分析交互作用的显著性。
统计学教案完整版
1
CONTENTS
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 方差分析与回归分析应用 • 时间序列分析与预测技术 • 统计软件应用实践
2
01
统计学基本概念与原理
3
《统计学》完整ppt课件
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
《应用商务统计》-课程教学大纲
《应用商务统计学》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16045003课程名称：应用商务统计学英文名称：Applied Business Statistics课程类别：专业课学时： 48学分： 3适用对象: 国际商务专业考核方式：考试先修课程：《微积分》、《概率论与数理统计》二、课程简介应用商务统计学介绍在商务经济活动当中常用的统计描述和统计推断的方法。
主要内容包括如何使用图形和统计指标对数据进行整理和描述、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、列联表分析、方差分析、回归分析。
课程的教学中将介绍计算机统计分析软件EXCEL的使用和案例分析。
Applied Business Statistics introduces some statistical description and statistical inference methods used in business and economic activities. The main contents include how to use graphics and statistical indicators to organize and describe the data, sampling distribution, point estimation, interval estimation, hypothesis testing, contingency table analysis, variance analysis and regression analysis. The course will introduce the use of computer statistical analysis software EXCEL and the analysis of several cases. 三、课程性质与教学目的应用商务统计学是一门应用性统计学课程，系统论述了统计理论与方法在商务经济活动中的应用。
《统计学》教案完整版doc(2024)
移动平均法
通过计算一定时期内的移动平均 值来消除季节变动和不规则变动 的影响，从而揭示时间序列的长
期趋势。
指数平滑法
根据时间序列的近期数据对未来 进行预测，通过加权平均的方式 对历史数据进行处理，使得近期 的数据对预测结果具有更大的影
响。
线性回归法
通过建立因变量与自变量之间的 线性关系模型，利用最小二乘法 求解模型参数，从而实现对时间
软件安装与启动
介绍SPSS软件的安装步骤和启动方法，以及软件界面的基本组成。
2024/1/26
数据文件建立与管理
讲解如何在SPSS中建立数据文件，输入和编辑数据，以及数据文件的保存和管理。
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描述性统计、推论性统计在SPSS中实现
描述性统计
介绍如何使用SPSS进行描述性统 计分析，包括频数分布、集中趋 势、离散程度等指标的计算和解
拒绝原假设的决策。
19
05 回归分析预测技 术探讨
2024/1/26
20
一元线性回归分析
01
02
03
04
一元线性回归模型的定 义与假设
最小二乘法原理及其在 一元线性回归中的应用
回归系数的估计与解释
模型的检验与评估：拟 合优度、显著性检验等
2024/1/26
21
多元线性回归分析
01
02
03
04
多元线性回归模型的定义与假 设
计算检验统计量的值
利用样本数据计算出检验统计量的值。
作出决策
将计算得到的检验统计量的值与拒绝域进行比较，作出 是否拒绝原假设的决策。
17
方差分析应用
2024/1/26
方差分析的概念
方差分析是一种用于研究不同因素对总体均值是否有显著 影响的统计方法。
第8讲 差异显著性检验
1. 零假设和对立假设
如：我们假设不同性别的游客对某一景区提供的住宿条 件的满意程度不存在显著差异，我们以 H0代表这个假 设，H0就称为“零假设”（null hypothesis ）（也称为
“原 假设”或“虚无假设”）。
其对立面，不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的 满意程度存在显著差异，通常以H1代表，称为 “对立假
SPSS软件提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验 （One-Sample T Test ），独立样本T检验（Independent
-Sample T Test ）和成对样本T检验（Paired-Sample T Test ）。
在旅游研究中，比较常用的是独立样本 T检验，因而本章 仅讨论独立样本T检验。独立样本T检验在一些教科书中 被称为独立双样本T检验，顾名思义，其显然仅适用于自 变量为两组的情况。如考虑不同性别的游客心理感知差异 时，由于性别只有男女两组，此时应该采取独立样本 T检 验方法进行有关检验。
一、假设检验
（一）假设检验的基本原理
所谓假设，可以理解为是研究者对于某个有待解决的问题 所提出的暂时性或尝试性的答案。就差异显著性的假设检 验而言，其假设的陈述形式是一种差异式陈述方式。
例如： 不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的满意程度是 否存在显著差异？ 不同收入的游客群体对某一景区自然风光的评价是否存在 显著差异？ 要回答这些问题，我们最好先提出有关假设 。
本例中自变量为性别，因变量为满意度，由于自变量只 有男和女两组，属于间断（类别）变量，而满意度是根 据Likert 5 点量表进行调查的结果，可视为连续变量， 因而可以采用独立双样本T检验的方法进行检验，以判 断男性游客与女性游客对景区住宿条件的满意度是否存 在显著差异。
2021管理类-统计学讲义(统计基本知识+描述统计+推断统计+统计分析+习题答案)158页
目录第一篇统计基础知识...........................................................................................1第一章导论..........................................................................................................1第二篇描述统计...................................................................................................8第二章数据的搜集..............................................................................................8第三章数据的图表展示.....................................................................................18第四章数据的概括性度量.................................................................................35第三篇推断统计.................................................................................................52第九章方差分析................................................................................................87第十章线性回归分析.......................................................................................100第十一章静态分析—统计指标.......................................................................119第十二章动态分析—时间序列分析...............................................................126第十三章指数分析..........................................................................................第五章概率与概率分布.....................................................................................52第六章统计量及其抽样分布.............................................................................63第七章参数估计................................................................................................72第八章假设检验................................................................................................79第四篇统计分析.................................................................................................87143参考答案. (152)第一篇统计基础知识第一章导论【案例导引】统计与我们的工作、生活息息相关。
sas各过程笔记描述性统计线性回归logistic回归生存分析判别分析聚类分析主成分分析因子分析
第一部分：基本统计方法注：主要讲述过程：means(描述性统计)；freq(算频数表)；univariate(检验)；anova(方差分析)；ttest(检验)；glm(广义线性回归)；npar1way（非参,wilcox）一：计量资料的统计分析方法1.01均值+频数表+百分位数+正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图data ex2_1;input x@@;low=2.3;dis=0.3;z=x-mod(x-low,dis);cards;3.964.23 4.42 3.595.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.164.61 4.263.774.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.044.55 4.254.63 3.91 4.41 3.525.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.144.57 4.264.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.124.56 4.264.66 4.28 3.83 4.205.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.173.96 3.274.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.124.27 3.614.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.184.26 4.365.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.973.964.495.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.044.56 4.254.92 4.23 4.47 3.605.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.694.61 4.263.894.21 4.36 3.425.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.134.57 4.264.035.46 4.16 3.64 4.16 3.76;/*freq语句，算频数表*/proc freq;tables z;run;proc means data=ex2_1n mean std stderr clm;var x;run;data ex2_1;input x f@@;cards;3.07 23.27 33.47 93.67 143.87 224.07 304.27 214.47 154.67 104.87 65.07 45.27 2;run;proc means;freq f;var x;run;/*把freq f改成weight f就是把f当权重或频数来算，f则在0，1之间*//*计算x的95%的置信区间*/proc univariate data=ex2_1;var x;output out=pctpctlpre=ppctlpts=2.5 97.5;run;proc print data=pct;run;/*正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图*/proc univariate data=ex2_1normalplot;var x;run;/*Extreme Observation显示的值是最小的5个极值和最大的5个极值*/1.02几何均值data ex2_5;input x f@@;y=log10(x);cards;10 420 340 1080 10160 11320 15640 141280 2;proc means noprint;/*调用means过程，不显示结果*/var y;freq f;output out=b/*结果输出到数据集b中*/mean=logmean;/*把数据集b中均数的变量名mean改为logmean*/run;data c;/*新建数据集c*/set b;/*调用数据集b*/g=10**logmean;/*计算变量logmean的反对数，该值就是x的几何均数，将该值赋值给变量g*/ proc print data=c;var g;run;/*这个是计算平通平均数的值*/proc means data=ex2_5;var x;freq f;run;1.03已知均值和方差求置信区间-单样本+单样本与总体/*单样本*/data ex3_2;n=10;mean=166.95;std=3.64;t=tinv(0.975,n-1);pts=t*std/sqrt(n);lclm=mean-pts;uclm=mean+pts;proc print;var lclm uclm;run;/*单样本与总体均值*/data ex3_5;n=36;/*样本量*/s_m=130.83;/*样本均值*/std=25.74;/*样本标准差*/p_m=140;/*总体均值*/df=n-1;/*自由度*/t=(s_m-p_m)/(std/sqrt(n));p=(1-probt(abs(t),df))*2;/*根据t值计算p值*/run;proc print;var t p;run;1.06双样本均值相等检验+两组分开+两组一起算+两组样本量不同/*双样本分开算*/data ex3_4;n1=29;n2=32;m1=20.10;m2=16.89;s1=7.02;s2=8.46;ss1=s1**2*(n1-1);ss2=s2**2*(n2-1);sc2=(ss1+ss2)/(n1+n2-2);se=sqrt(sc2*(1/n1+1/n2));t=tinv(0.975,n1+n2-2);lclm=(m1-m2)-t*se;uclm=(m1-m2)+t*se;proc print;var t se lclm uclm;run;/*双样本相减后再算*//*用MEANS作配对资料两个样本均数比较的t检验*/data ex3_6;input x1 x2 @@;d=x1-x2;cards;0.840 0.5800.591 0.5090.674 0.5000.632 0.3160.687 0.3370.978 0.5170.750 0.4540.730 0.5121.200 0.9970.870 0.506;proc means t prt;var d;run;/*用UNIVARIATE过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/ proc univariate data=ex3_6;var d;run;/*双样本两组样本量不同*/data ex3_7;input x@@;if _n_<21 then c=1;/*当观测数小于21时，变量c的值为1，表示试验组*/else c=2;/*其余变量c的值为2，表示对照组*/cards;-0.70 -5.60 2.00 2.80 0.70 3.50 4.00 5.80 7.10 -0.502.50 -1.60 1.703.00 0.404.50 4.60 2.50 6.00 -1.403.70 6.50 5.00 5.20 0.80 0.20 0.60 3.40 6.60 -1.106.00 3.80 2.00 1.60 2.00 2.20 1.20 3.10 1.70 -2.00;proc ttest;/*调用ttest过程*/var x;/*定义分析变量为x*/class c;/*定义分组变量为c*/run;1.08-1.13anova方差分析过程+一维分组+二维分组+三维分组/*只有一组分组因素*/data ex4_2;input x c @@;cards;3.53 1 2.42 2 2.86 3 0.89 44.59 1 3.36 2 2.28 3 1.06 44.34 1 4.32 2 2.39 3 1.08 42.66 1 2.34 2 2.28 3 1.27 43.59 1 2.68 2 2.48 3 1.63 43.13 1 2.95 2 2.28 3 1.89 43.30 1 2.36 2 3.48 3 1.31 44.04 1 2.56 2 2.42 3 2.51 43.53 1 2.52 2 2.41 3 1.88 43.56 1 2.27 2 2.66 3 1.41 43.85 1 2.98 2 3.29 3 3.19 44.07 1 3.72 2 2.70 3 1.92 41.37 12.65 2 2.66 3 0.94 43.93 1 2.22 2 3.68 3 2.11 42.33 1 2.90 2 2.65 3 2.81 42.98 1 1.98 2 2.66 3 1.98 44.00 1 2.63 2 2.32 3 1.74 43.55 1 2.86 2 2.61 3 2.16 42.64 1 2.93 23.64 3 3.37 42.56 1 2.17 2 2.58 3 2.97 43.50 1 2.72 2 3.65 3 1.69 43.25 1 1.56 2 3.21 3 1.19 42.96 13.11 2 2.23 3 2.17 44.30 1 1.81 2 2.32 3 2.28 43.52 1 1.77 2 2.68 3 1.72 43.93 1 2.80 2 3.04 3 2.47 44.19 1 3.57 2 2.81 3 1.02 42.96 1 2.97 23.02 3 2.52 44.16 1 4.02 2 1.97 3 2.10 42.59 1 2.31 2 1.68 33.71 4;proc anova;/*调用anova过程*/class c;/*定义分组变量为c*/model x=c;/*定义模型，分析g对x的影响*/means c/dunnett;/*用LSD法对多组均数过行两两比较*/means c/hovtest;/*作方差齐性检验，默认levene法，p值大于0.05，则认为是g组方差相等*/run;quit;/*有两组分组因素*/data ex4_4;input x a b@@;cards;0.82 1 10.65 2 10.51 3 10.73 1 20.54 2 20.23 3 20.43 1 30.34 2 30.28 3 30.41 1 40.21 2 40.31 3 40.68 1 50.43 2 50.24 3 5;proc anova;class a b;/*定义分组变量a和b*/model x=a b;/*定义模型，分析a和b对x影响*/means a/snk;/*用SNK法对变量a的多组均数进行两两比较*/run;quit;1.15嵌套设计资料的方差分析glm过程一级因素+二组因素/*嵌套设计资料的方差分析*/data ex11_6;input x a b @@;cards;82 1 184 1 191 1 288 1 285 1 383 1 365 2 461 2 462 2 559 2 556 2 660 2 671 3 767 3 775 3 878 3 885 3 989 3 9;proc glm;/*调用glm过程*/class a b;/*定义分组变量为a和b*/model x=a a(b);/*定义模型，以a为一组因素，b为二级因素*/run;quit;1.17重复测量资料的方差分析data ex12_2;input t1 t2 g@@;/*确定变量名称，t1和t2分别为两个时间点的分析变量，g为处理因素变量，b为区组变量*/cards;130 114 1124 110 1136 126 1128 116 1122 102 1118 100 1116 98 1138 122 1126 108 1124 106 1118 124 2132 122 2134 132 2114 96 2118 124 2128 118 2118 116 2132 122 2120 124 2134 128 2;proc glm;/*调用glm过程*/class g;/*定义分组变量g*/model t1 t2=g;/*定义模型，分析g对变量t1和t2的影响*/repeated time 2/*命名重复因子为time，有2个水平*/contrast(1)/*表示以第一时间点为对照点*//summary;/*考察不同时间点与对照时间点比较的结果*/run;quit;data ex12_3;input t0-t4 g@@;cards;120 108 112 120 117 1118 109 115 126 123 1119 112 119 124 118 1121 112 119 126 120 1127 121 127 133 126 1121 120 118 131 137 2122 121 119 129 133 2128 129 126 135 142 2117 115 111 123 131 2118 114 116 123 133 2131 119 118 135 129 3129 128 121 148 132 3123 123 120 143 136 3123 121 116 145 126 3125 124 118 142 130 3;proc glm;class g;model t0-t4=g;repeated time 5/*命名重复因子为time，有2个水平*/contrast(1);run;quit;二：计数资料的统计分析方法2.1四格表资料的卡方检验data ex7_1;input r c f@@;/*确定变量名称，r为行变量，c为列变量，f为频数变量*/ cards;1 1 991 2 52 1 752 2 21;proc freq;/*调用freq过程*/weight f;/*定义f为频数变量*/tables r*c/*作r*c的列联表*//chisq/*对列联表作卡方检验*/expected;/*输出每个格的理论频数*/run;2.5阳性事件发生的概率（二项分布）data ex6_1;do x=6 to 8;/*建立循环，变量x从6到8*/p1=probbnml(0.7,10,x);/*计算二项分布随机变量不大于x的概率*/p2=probbnml(0.7,10,x-1);/*计算二项分布随机变量不大于x-1的概率*/p=p1-p2;*/计算出现x的概率*/output;/*结果输出*/end;proc print;var x p;run;2.6正态分布法计算总体率的可信区间data ex6_3;n=100;x=55;p=x/n;sp=sqrt(p*(1-p)/n);u=probit(0.975);usp=u*sp;lclm=p-usp;uclm=p+usp;proc print;var n p sp lclm uclm;run;2.7样本率与总体率的比较（直接法——单侧检验）data ex6_4;d=probbnml(0.55,10,8);p=1-d;proc print;var p;run;2.8样本率与总体率的比较（直接法——双侧检验）data ex6_5;p01=probbnml(0.6,10,9);p02=probbnml(0.6,10,8);p0=p01-p02;/*计算出现9的概率*/do i=0to10;/*建立循环，变量i从0到10*/p11=probbnml(0.6,10,i);p12=probbnml(0.6,10,i-1);p1=p11-p12;/*计算出现i的概率*/if i=0then p1=p11; /*定义出现0的概率*/if p1<=p0 then output; /*如果出现i的概率小于出现9的概率，则保留在数据集中*/ end;proc means sum;var p1;run;2.9两个样本率比较的z检验data ex6_7;n1=120;n2=110;x1=36;x2=22;p1=x1/n1;p2=x2/n2;pc=(x1+x2)/(n1+n2);/*计算合并发生率*/sp=sqrt(pc*(1-pc)*(1/n1+1/n2));/*计算两个率相差的标准误差*/u=(p1-p2)/sp;/*计算u值*/p=(1-probnorm(abs(u)))*2;/*计算p值*/format u p 5.4;/*输出格式为小数点后保留4位*/proc print;var pc sp u p;run;2.10．Poisson分布的样本均数与总体均数比较（直接法）data ex6_12;n=120;/*确定样本例数*/pai=0.008; /*确定总体率*/lam=n*pai; /*计算总体均数lamda*/x=4; /*确定实际发生数*/p=1-poisson(lam,x-1);/*计算实际发生数所对应的概率*/proc print;var lam p;run;2.11 Poisson分布的样本均数与总体均数比较（正态近似法）data ex6_12;n=25000;/*样本量*/x=123; /*样本均数*/pi=0.003; /*确定总体率*/lam=n*pi; /*计算总体均数*/u=(x-lam)/sqrt(lam*(1-pi)); /*计算u值*/p=1-probnorm(abs(u)); /*计算u值所对应的p值*/proc print;var lam u p;run;2.14负二项分布的参数估计data ex6_16;input x f@@;cards;0 301 142 83 44 25 06 2;proc univariate;var x;freq f;output out=mv2var=v;run;data k;set mv2;k=mu**2/(v-mu);proc print;var mu k;run;三、非参数统计方法3.2单个样本中位数和总体中位数比较data ex8_2;input x1@@;median=45.30;/*假设中位数为45.30*/d=x1-median; /*计算x1和假设中位数的差值*/cards;44.21 45.30 46.39 49.47 51.05 53.1653.26 54.37 57.16 67.37 71.05 87.37;proc univariate; /*调用univariate过程度*/var d;run;proc means median; /*调用means过程计算x1实际的中位数*/var x1;run;3.3两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验(R对应函数wilcox.test())data ex8_3;input x c @@;/*确定变量名称，x、c分别为分析变量和分组变量(类别多于两类一样的写法)*/2.78 13.23 14.20 14.87 15.12 16.21 17.18 18.05 18.56 19.60 13.23 23.50 24.04 24.15 24.28 24.34 24.47 24.64 24.75 24.82 24.95 25.10 2;proc npar1way wilcoxon;/*调用npar1way过程，进行wilcoxon分析*/var x;/*定义分析变量为x*/class c;/*定义分组变量为c*/run;3.4等级资料的两样本比较data ex8_4;input c g f@@;/*确定变量名称，f为频数，c为分类，g为要分析的变量（分类多种类似）*/ cards;1 1 11 2 81 3 161 4 101 5 42 1 22 2 232 3 112 5 0;proc npar1way wilcoxon;/*调用npar1way过程，进行wilcoxon分析*/freq f;/*确定频数变量为f*/var g;/*定义分析变量g*/class c;/*定义分组变量c*/run;第二部分：多元统计分析方法注：主要讲述过程:reg(回归)，corr(相关分析)，nlin(对数曲线回归)，logistic(逻辑回归)，phreg(条件logistic回归分析+cox回归)，life test(生存分析)，discrim(判别分析)，stepdisc(逐步回归)，cluster(聚类)，varclus(指标聚类)，princomp(主成分分析)，factor(因子分析)，cancorr(典型相关分析)一：回归和相关分析1.1两个变量的直线回归分析data ex9_1;input x y;/*确定变量名称*/cards;13 3.5411 3.019 3.096 2.488 2.5610 3.3612 3.187 2.65;proc reg;/*调用reg过程*/model y=x;/*定义模型，以y为应变量，以x为自变量*//*在model语句后面加上选项，得到一些有用的统计量，常用的有：stb（输出标准化偏回归系数）、p（输出每个观测的实际值、预测值和残差）、cli（输出每个观测预测值均数的双侧95%置信区间）、clm（输出每个观测预测值的双侧95%置信范围）*//*例如：model y=x /stb p cli */plot y*x;/*画出散点图*/run;1.2两个变量的直线相关分析data ex9_5;input x y;cards;43 217.2274 316.1851 231.1158 220.9650 254.7065 293.8454 263.2857 271.7367 263.4669 276.5380 341.1548 261.0038 213.2085 315.1254 252.08;proc corr;/*若要求作spearman相关分析，则可以写成proc corr spearman */ var x y;run;/*得到一个相关系数矩阵*/1.4加权直线加回data ex9_9;input x y;w=1/(x*x); /*设置权重变量w*/cards;0.11 4.000.12 5.100.21 9.500.30 9.000.34 17.200.44 14.000.56 18.900.60 29.400.69 22.100.80 41.50;proc reg;weight w;/*定义权重变量w*/model y=x;/*定义模型，以y为因变量，以x为自变量*/run;1.5两个直线回归系数的比较data ex9_12;input x y c@@;cards;13 3.54 111 3.01 19 3.09 16 2.48 18 2.56 110 3.36 112 3.18 17 2.65 110 3.01 29 2.83 211 2.92 212 3.09 215 3.98 216 3.89 28 2.21 27 2.39 210 2.74 215 3.36 2;proc glm;class c;model y=x c x*c;/*定义模型，分析x、c以及x和c的交互作用对y的影响，即判断两总体直线回归系数是否相同*/run;proc glm;class c;model y=x c;/*上一步已排除协变量的影响，然后再分析两分析变量是否来自同一总体*/run;1.6两个变量的对数曲线回归data ex9_13;input x y;cards;0.005 34.110.050 57.990.500 94.495.000 128.5025.000 169.98;proc nlin;/*调用nlin过程*/parms a=0 b=0; /*定义初始值*/model y=a+b*log10(x); /*定义对数模型，以y为因变以量，x为自变量*/ run;1.7两个变量的指数曲线回归分析data ex9_14;input x y;cards;2 545 507 4510 3714 3519 2526 2031 1634 1838 1345 852 1153 860 465 6;proc nlin;parms a=4 b=0.03;/*定义初始值*/model y=exp(a+b*x);/*定义指数模型，以y为因变量，x为自变量*/run;1.8多元回归data ex15_1;input x1-x4 y@@;/*确定变量名称，x1，x2，x3，x4分别为自变量，y为应变量*/ cards;5.68 1.90 4.53 8.20 11.203.79 1.64 7.32 6.90 8.806.02 3.56 6.95 10.80 12.304.85 1.075.88 8.30 11.604.60 2.32 4.05 7.50 13.406.05 0.64 1.42 13.60 18.304.90 8.50 12.60 8.50 11.107.08 3.00 6.75 11.50 12.103.85 2.11 16.28 7.90 9.604.65 0.63 6.59 7.10 8.404.59 1.97 3.61 8.70 9.304.29 1.97 6.61 7.80 10.607.97 1.93 7.57 9.90 8.406.19 1.18 1.42 6.90 9.606.13 2.06 10.35 10.50 10.905.71 1.78 8.53 8.00 10.106.40 2.40 4.53 10.30 14.806.06 3.67 12.797.10 9.105.09 1.03 2.53 8.90 10.806.13 1.71 5.28 9.90 10.205.78 3.36 2.96 8.00 13.605.43 1.13 4.31 11.30 14.906.50 6.21 3.47 12.30 16.007.98 7.92 3.37 9.80 13.2011.54 10.89 1.20 10.50 20.005.84 0.92 8.616.40 13.303.84 1.20 6.45 9.60 10.40;proc reg;model y=x1-x4;/*也可以写成model y=x1 x2 x3 x4;*/run;1.9逐步回归data ex12_2;input x1-x4 y@@;cards;5.68 1.90 4.53 8.20 11.203.79 1.64 7.32 6.90 8.806.02 3.56 6.95 10.80 12.304.85 1.075.88 8.30 11.604.60 2.32 4.05 7.50 13.406.05 0.64 1.42 13.60 18.304.90 8.50 12.60 8.50 11.107.08 3.00 6.75 11.50 12.103.85 2.11 16.28 7.90 9.604.65 0.63 6.59 7.10 8.404.59 1.97 3.61 8.70 9.304.29 1.97 6.61 7.80 10.607.97 1.93 7.57 9.90 8.406.19 1.18 1.42 6.90 9.606.13 2.06 10.35 10.50 10.905.71 1.78 8.53 8.00 10.106.40 2.40 4.53 10.30 14.806.06 3.67 12.797.10 9.105.09 1.03 2.53 8.90 10.806.13 1.71 5.28 9.90 10.205.78 3.36 2.96 8.00 13.605.43 1.13 4.31 11.30 14.906.50 6.21 3.47 12.30 16.007.98 7.92 3.37 9.80 13.2011.54 10.89 1.20 10.50 20.005.84 0.92 8.616.40 13.303.84 1.20 6.45 9.60 10.40;proc reg;model y=x1-x4/selection=stepwise/*定义模型，以y因变量，x1-x4为变量进行多元回归分析*/ sle=0.10/*定义入先变量的界值*/sls=0.10;/*定义剔除变量的界值*/run;三：logistic回归3.1 两个变量logistic回归分析data ex16_1;input y x1 x2 f@@;/*确定变量名称，y为发病情况，x1为吸烟情况，x2为饮酒情况，f为发生频数*/cards;1 0 0 631 0 1 631 1 0 441 1 1 2650 0 0 1360 0 1 1070 1 0 570 1 1 151;proc logistic;/*调用logistic过程*/freq f;/*定义频数变量f*/model y=x1 x2;/*定义模型，以y为因变量，x1和x2为自变量*/run;3.2 1:M配对资料的条件logistic回归分析data ex16_3;input i y x1-x6 @@;/*确定变量名称，i为区组变量，y为病人情况，1为病例，0为对照，x1-x6为危险因素*/t=2-y;/*定义时间变量*/cards;1 1 3 5 1 1 1 01 0 1 1 1 3 3 01 0 1 1 1 3 3 02 1 13 1 1 3 02 0 1 1 13 2 02 0 1 2 13 2 03 1 14 1 3 2 03 0 1 5 1 3 2 03 0 14 1 3 2 04 1 1 4 1 2 1 14 0 2 1 1 3 2 05 1 2 4 2 3 2 0 5 0 1 2 1 3 3 05 0 2 3 1 3 2 06 1 1 3 1 3 2 1 6 0 1 2 1 3 2 06 0 1 3 2 3 3 07 1 2 1 1 3 2 1 7 0 1 1 1 3 3 07 0 1 1 1 3 3 08 1 1 2 3 2 2 0 8 0 1 5 1 3 2 08 0 1 2 1 3 1 09 1 3 4 3 3 2 0 9 0 1 1 1 3 3 09 0 1 4 1 3 1 010 1 1 4 1 3 3 1 10 0 1 4 1 3 3 010 0 1 2 1 3 1 011 1 3 4 1 3 2 0 11 0 3 4 1 3 1 011 0 1 5 1 3 1 012 1 1 4 3 3 3 0 12 0 1 5 1 3 2 012 0 1 5 1 3 3 013 1 1 4 1 3 2 0 13 0 1 1 1 3 1 013 0 1 1 1 3 2 014 1 1 3 1 3 2 1 14 0 1 1 1 3 1 014 0 1 2 1 3 3 015 1 1 4 1 3 2 0 15 0 1 5 1 3 3 015 0 1 5 1 3 3 016 1 1 4 2 3 1 0 16 0 2 1 1 3 3 016 0 1 1 3 3 2 017 1 2 3 1 3 2 0 17 0 1 1 2 3 2 017 0 1 2 1 3 2 018 1 1 4 1 3 2 0 18 0 1 1 1 2 1 0 18 0 1 2 1 3 2 019 0 1 1 1 2 1 019 0 2 2 2 3 1 020 1 1 4 2 3 2 120 0 1 5 1 3 3 020 0 1 4 1 3 2 021 1 1 5 1 2 1 021 0 1 4 1 3 2 021 0 1 2 1 3 2 122 1 1 2 2 3 1 022 0 1 2 1 3 2 022 0 1 1 1 3 3 023 1 1 3 1 2 2 023 0 1 1 1 3 1 123 0 1 1 2 3 2 124 1 1 2 2 3 2 124 0 1 1 1 3 2 024 0 1 1 2 3 2 025 1 1 4 1 1 1 125 0 1 1 1 3 2 025 0 1 1 1 3 3 0;proc phreg;/*调用phreg过程*/model t*y(0)=x1-x6/*定义模型，以t为时间变量，y为截尾变量，x1-x6为自变量*//selection=stepwise/*选择逐步回归方法筛选变量*/sle=0.1sls=0.1/*入选和剔除的界值均为0.1*/ties=discrete;/*用离散logistic模型替代比例危险模型*/strata i;/*定义区组变量*/run;2.3 应变量为多分类资料的logistic回归data ex16_5;input x1 x2 y f;/*x1是两个社区，x2是性别，Y是获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3，f为频数）*/cards;0 0 1 200 0 2 350 0 3 260 1 1 100 1 2 270 1 3 571 0 1 421 02 171 1 1 161 12 121 1 3 26;proc logistic;freq f;/*定义频数变量为f*/model y(ref='3')/*定义模型，以y为因变量，ref语句指时参照的类别为“社区宣传”，最后得到结果均为与“社区宣传”相对应*/=x1 x2/*定义x1和x2为自变量*//link=glogit;/*指定多分类应变量回归模型*/run;四：生存分析4.1乘积极限法估计生存率，例17-2甲、乙两种手术方法的生存率估计data ex17_2;input t d@@;/*确定变量名称，t为时间变量，d为截尾变量*/cards;1 13 15 15 15 16 16 16 17 18 110 110 114 017 119 020 022 026 034 134 044 159 1;proc lifetest;/*调用lifetest过程*/time t*d(0);/*定义模型，以t为时间变量，d为截尾变量，变量值为0表示截尾数据*/ run;4.2寿命表法估计生存率data ex17_3;input t d f@@;cards;0 0 00 1 4561 0 391 1 2262 0 222 1 1523 0 233 1 1714 0 244 1 1355 0 1075 1 1256 0 1336 1 837 0 1027 1 748 0 688 1 519 0 649 1 4210 0 4510 1 4311 0 5311 1 3412 0 3312 1 1813 0 2714 0 3314 1 615 0 2015 1 0;proc lifetest method=life/*调用lifetest过程，指定用寿命表法估计生存率*/ width=1;/*表示每间隔1估计生存率*/freq f;/*表示以f为频数变量*/time t*d(0);/*定义模型，以t为时间变量，d为截尾变量，变量值为0表示截尾数据*/ run;4.3生存曲线比较的log-rank检验及制作生存曲线data ex17_4;input t d g @@;cards;1 1 13 1 15 1 15 1 15 1 16 1 16 1 16 1 17 1 18 1 110 1 110 1 114 0 117 1 119 0 120 0 122 0 126 0 131 0 134 1 134 0 144 1 159 1 11 1 21 1 22 1 23 1 23 1 24 1 24 1 24 1 26 1 26 1 28 1 29 1 29 1 210 1 211 1 212 1 213 1 215 1 217 1 218 1 2;proc lifetest plot=(s);/*调用lifetest过程并做生存曲线图*/ time t*d(0);strata g;/*定义变量g为分组变量*/run;4.4.cox回归分析data ex17_5;input x1-x6 t y @@;cards;54 0 0 1 1 0 52 057 0 1 0 0 0 51 058 0 0 0 1 1 35 143 1 1 1 1 0 103 048 0 1 0 0 0 7 140 0 1 0 0 0 60 044 0 1 0 0 0 58 036 0 0 0 1 1 29 139 1 1 1 0 1 70 042 0 1 0 0 1 67 042 0 1 0 0 0 66 042 1 0 1 1 0 87 051 1 1 1 0 0 85 049 1 1 1 0 1 76 0 52 1 1 1 0 1 74 0 48 1 1 1 0 0 63 0 54 1 0 1 1 1 101 0 38 0 1 0 0 0 100 0 40 1 1 1 0 1 66 1 38 0 0 0 1 0 93 0 19 0 0 0 1 0 24 1 67 1 0 1 1 0 93 0 37 0 0 1 1 0 90 0 43 1 0 0 1 0 15 149 0 0 0 1 0 3 150 1 1 1 1 1 87 0 53 1 1 1 0 0 120 0 32 1 1 1 0 0 120 0 46 0 1 0 0 1 120 043 1 0 1 1 0 120 044 1 0 1 1 0 120 0 62 0 0 0 1 0 120 0 40 1 1 1 0 1 40 1 50 1 0 0 1 0 26 1 33 1 1 0 0 0 120 0 57 1 1 1 0 0 120 0 48 1 0 0 1 0 120 0 28 0 0 0 1 0 3 1 54 1 0 1 1 0 120 1 35 0 1 0 1 1 7 1 47 0 0 0 1 0 18 1 49 1 0 1 1 0 120 0 43 0 1 0 0 0 120 0 48 1 1 0 0 0 15 1 44 0 0 0 1 0 4 1 60 1 1 1 0 0 120 0 40 0 0 0 1 0 16 1 32 0 1 0 0 1 24 1 44 0 0 0 1 1 19 1 48 1 0 0 1 0 120 0 72 0 1 0 1 0 24 1 42 0 0 0 1 0 2 1 63 1 0 1 1 0 120 0 55 0 1 1 0 0 12 1 39 0 0 0 1 0 5 1 44 0 0 0 1 0 120 074 0 0 0 1 1 7 161 0 1 0 1 0 40 145 1 0 1 1 0 108 038 0 1 0 0 0 24 162 0 0 0 1 0 16 1;proc phreg;model t*y(1)=x1-x6/*定义模型，以t为时间变量，y为截尾变量，变量值1表示截尾数据，x1-x6为危险因素*//selection=stepwisesle=0.05sls=0.05;run;五：判别和聚类分析5.1判别分析data ex18_4;input x1-x4 g; /*确定变量名称，x1-x4为用于进行判别分析的指标，g为分组变量*/ cards;6.0 -11.5 19 90 1-11.0 -18.5 25 -36 390.2 -17.0 17 3 2-4.0 -15.0 13 54 10.0 -14.0 20 35 20.5 -11.5 19 37 3-10.0 -19.0 21 -42 30.0 -23.0 5 -35 120.0 -22.0 8 -20 3-100.0 -21.4 7 -15 1-100.0 -21.5 15 -40 213.0 -17.2 18 2 2-5.0 -18.5 15 18 110.0 -18.0 14 50 1-8.0 -14.0 16 56 10.6 -13.0 26 21 3-40.0 -20.0 22 -50 3;proc discrim;class g;/*定义分组变量为g*/var x1-x4;/*定义用于分析的指标变量为x1-x4*/run;(结果横向是真实值，竖向的预测值)5.2逐步判别分析data ex18_5;input x1-x4 g;cards;6.0 -11.5 19 90 1-11.0 -18.5 25 -36 390.2 -17.0 17 3 2-4.0 -15.0 13 54 10.0 -14.0 20 35 20.5 -11.5 19 37 3-10.0 -19.0 21 -42 30.0 -23.0 5 -35 120.0 -22.0 8 -20 3-100.0 -21.4 7 -15 1-100.0 -21.5 15 -40 213.0 -17.2 18 2 2-5.0 -18.5 15 18 110.0 -18.0 14 50 1-8.0 -14.0 16 56 10.6 -13.0 26 21 3-40.0 -20.0 22 -50 3;proc stepdisc /*调用stepdisc过程*/slentry=0.2/*确定入选标准为0.2*/slstay=0.3;/*确定剔除标准为0.3*/class g;/*定义分组变量为g*/var x1-x4;/*定义用于分析的指标变量为x1-x4*/run;（筛选出变量后，调用discrim过程对筛选出的变量作判别分析，即先做5.2再做5.1）5.3作样品聚类和指标聚类data ex19_3;input x1-x9;cards;46 25 5 2138 1.68 0.35 8.11 4 4 35 12 20 3510 2.76 1.43 6.84 3 3 52 25 20 2784 2.19 0.54 4.11 3 3 32 7 20 2451 1.93 0.47 11.45 9 6 38 22 0 3247 2.56 0.80 11.68 5 5 51 31 30 3710 2.92 0.37 11.60 2 2 40 9 10 3194 2.51 0.40 11.40 5 5 34 17 20 4658 3.67 0.46 11.35 3 3 50 29 0 5019 3.95 0.47 13.45 10 8 42 20 20 7482 5.89 0.12 13.11 0 0 57 30 15 3800 2.99 0.19 10.76 2 236 15 20 2478 1.95 0.25 10.00 0 037 12 0 3827 3.01 0.82 10.50 4 4 52 32 0 2984 2.35 0.16 11.15 3 3 52 32 10 3749 2.95 0.72 11.45 11 10 42 27 30 4941 3.89 0.73 13.80 7 6 44 27 20 3948 3.11 0.33 13.65 16 14 40 21 5 3360 2.64 0.37 11.40 0 0 38 21 5 2936 2.31 0.69 11.40 1 1 44 27 20 6851 5.39 0.99 12.28 7 6 43 27 0 3926 3.09 0.47 11.95 0 0 26 10 3 4381 3.45 0.52 11.80 7 5 37 18 20 7142 5.62 0.85 11.81 5 5 28 9 20 2612 2.06 0.37 11.65 1 1 25 9 30 2638 2.08 0.78 12.25 1 1 34 14 20 4322 3.40 0.41 15.00 5 5 50 32 20 2862 2.25 0.69 8.80 2 2;proc cluster/*调用cluster过程*/method=average;/*采用类平均法进行聚类*/var x1-x9;/*定义用于分析的指标变量x1-x9*/run;proc treegraphics haxis=axis1 horizontal;/*调用tree过程输出聚类图，并将图横向输出*/ run;/*对各个指标聚类，即对9个变量聚类*/proc varclus;/*调用varclus过程*/var x1-x9;/*定义用于分析的指标变量x1-x9*/run;六、主成分分析和因子分析6.1主成分分析data ex20_1;input x1-x6;cards;92 77 80 95 99 12697 75 77 80 95 12595 80 70 78 89 12075 75 73 88 98 11092 68 72 79 88 11390 85 80 70 78 10372 93 75 77 80 10088 70 76 72 81 10264 70 69 85 93 10570 73 70 87 84 10078 69 75 73 89 9778 72 71 68 75 9675 64 63 76 73 9284 66 77 55 65 7670 64 51 60 67 8858 72 75 62 52 7582 73 40 50 48 6145 65 42 47 43 60;proc princomp;/*调用princomp过程，对6个变量做主成分分析，结果包括主成分累积贡献率，特征向量矩阵*/run;6.2因子分析data ex20_2;input x1-x9;cards;4.34 389 99.06 1.23 25.46 93.15 3.56 97.51 61.663.45 271 88.28 0.85 23.55 94.31 2.44 97.94 73.334.38 385 103.97 1.21 26.54 92.53 4.02 98.484.18 377 99.48 1.19 26.89 93.86 2.92 99.41 63.164.32 378 102.01 1.19 27.63 93.18 1.99 99.71 80.004.13 349 97.55 1.10 27.34 90.63 4.38 99.03 63.164.57 361 91.66 1.14 24.89 90.60 2.73 99.69 73.534.31 209 62.18 0.52 31.74 91.67 3.65 99.48 61.114.06 425 83.27 0.93 26.56 93.81 3.09 99.48 70.734.43 458 92.39 0.95 24.26 91.12 4.21 99.76 79.074.13 496 95.43 1.03 28.75 93.43 3.50 99.10 80.494.10 514 92.99 1.07 26.31 93.24 4.22 100.00 78.954.11 490 80.90 0.97 26.90 93.68 4.97 99.77 80.533.53 344 79.66 0.68 31.87 94.77 3.59 100.00 81.974.16 508 90.98 1.01 29.43 95.75 2.77 98.72 62.864.17 545 92.98 1.08 26.92 94.89 3.14 99.41 82.354.16 507 95.10 1.01 25.82 94.41 2.80 99.35 60.614.86 540 93.17 1.07 27.59 93.47 2.77 99.80 70.215.06 552 84.38 1.10 27.56 95.15 3.10 98.63 69.234.03 453 72.69 0.90 26.03 91.94 4.50 99.05 60.424.15 529 86.53 1.05 22.40 91.52 3.84 98.58 68.423.94 515 91.01 1.02 25.44 94.88 2.56 99.36 73.914.12 552 89.14 1.10 25.70 92.65 3.87 95.52 66.674.42 597 90.18 1.18 26.94 93.03 3.76 99.28 73.813.05 437 78.81 0.87 23.05 94.46 4.03 96.223.94 477 87.34 0.95 26.78 91.784.57 94.28 87.344.14 638 88.57 1.27 26.53 95.16 1.67 94.50 91.673.87 583 89.82 1.16 22.66 93.43 3.55 94.49 89.074.08 552 90.19 1.10 22.53 90.36 3.47 97.88 87.144.14 551 90.81 1.09 23.06 91.65 2.47 97.72 87.134.04 574 81.36 1.14 26.65 93.74 1.61 98.20 93.023.93 515 76.87 1.02 23.88 93.82 3.09 95.46 88.373.90 555 80.58 1.10 23.08 94.38 2.06 96.82 91.793.62 554 87.21 1.10 22.50 92.43 3.22 97.16 87.773.75 586 90.31 1.12 23.73 92.47 2.07 97.74 93.893.77 627 86.47 1.24 23.22 91.17 3.40 98.98 89.80;proc factor/*调用factor过程*/n=4;/*确定因子数为4,如果不写就默认为3*/run;proc factorn=4rotate=quartimax;/*因子旋转的方法为四次方最大正交旋转*/run;七、典型相关分析data ex21_1;input x1-x4 y1-y4;cards;1210 120.1 23.8 61.0 10.2 66.3 2.01 2.731210 120.7 23.4 59.8 11.3 67.6 1.92 2.711040 121.2 22.9 59.0 10.1 66.5 1.92 2.601620 121.5 24.6 59.5 9.5 67.8 1.95 2.641690 122.5 24.4 60.7 11.0 69.2 2.08 2.641150 122.7 27.2 64.5 10.5 69.1 2.19 2.841460 123.3 24.9 58.4 10.5 69.0 2.01 2.72 1190 123.4 21.8 59.0 10.6 67.4 1.90 2.71 1840 123.9 23.5 60.2 9.6 67.1 2.00 2.84 1250 124.5 25.2 63.0 11.2 67.8 2.05 2.78 1480 124.8 22.3 58.1 10.7 67.9 2.05 2.73 1310 124.9 22.0 58.0 10.5 67.8 1.98 2.68 1660 125.3 24.7 60.0 10.8 69.3 1.95 2.80 1580 125.6 22.8 59.0 9.4 69.1 2.00 2.65 1460 125.8 25.7 61.0 10.2 69.6 1.95 2.70 1240 126.0 30.2 68.0 9.2 67.1 2.14 2.88 1100 126.2 25.2 60.5 9.8 68.4 1.98 2.72 1250 126.8 23.6 58.5 10.2 67.5 1.94 2.74 1270 127.1 23.0 57.7 10.8 69.8 1.90 2.78 1300 127.6 24.3 59.0 10.3 67.9 1.93 2.84 1350 127.7 24.1 60.0 11.0 69.7 2.03 2.77 1250 128.3 21.6 55.5 10.4 68.5 1.83 2.70 1720 128.5 27.1 62.0 11.4 71.2 2.03 2.75 1480 128.5 22.6 57.4 10.0 67.3 2.04 2.83 1380 129.4 24.9 60.5 11.5 69.8 2.04 2.76 1170 129.0 26.7 63.7 9.6 67.4 2.13 2.98 1640 129.8 26.1 62.0 9.8 71.0 2.00 2.84 1640 131.6 28.7 62.8 9.7 70.7 1.89 2.89 1150 130.2 25.0 58.6 10.5 71.8 1.96 2.78 1430 130.5 26.1 60.7 10.8 68.6 2.05 2.77 1150 130.6 23.4 54.4 11.8 69.2 1.96 2.78 1150 131.4 25.5 63.2 10.2 70.4 2.05 2.84 1320 131.6 25.6 58.9 10.9 70.2 2.06 2.86 1360 131.7 27.4 62.0 10.9 73.5 1.99 2.70 1460 132.0 26.3 61.5 11.1 71.2 2.17 2.13 1380 132.2 25.7 61.4 10.1 70.1 1.96 2.83 1300 132.5 24.5 57.0 10.8 71.8 2.02 2.84 1220 132.7 27.0 61.3 10.1 72.2 2.08 2.80 1320 132.9 25.2 60.5 11.2 73.1 2.01 2.73 1910 133.1 30.1 67.0 9.0 87.1 2.15 2.97 1800 133.5 26.5 62.5 9.8 71.7 2.07 2.82 1560 133.6 24.8 58.5 10.3 72.2 1.93 2.79 1840 134.0 26.0 60.5 10.4 73.0 1.98 2.74 1470 134.3 28.2 62.0 11.3 87.2 2.66 4.03 1590 134.4 25.5 60.7 9.6 69.9 1.99 2.81 1430 134.1 26.6 63.0 11.2 72.2 2.06 2.90 1760 134.6 32.5 66.0 9.9 87.4 2.61 2.98 1470 135.3 27.9 61.8 10.1 73.3 2.20 2.78 1580 135.6 28.1 65.8 9.8 73.1 2.05 2.891840 137.1 27.6 62.8 9.5 72.4 2.11 2.91 1810 137.4 28.3 62.5 9.4 74.2 2.06 3.00 1850 138.1 29.5 62.4 9.7 72.3 2.12 4.02 2120 140.0 34.9 68.8 9.5 87.9 2.74 4.15 1760 140.7 32.0 64.4 10.2 74.0 2.17 4.05 1800 141.0 32.5 63.8 9.5 88.2 2.65 4.08 1260 141.7 29.1 65.0 9.7 88.2 2.68 2.90 1860 142.4 19.3 70.0 10.1 89.6 2.71 4.06 1800 144.7 27.0 58.3 10.8 74.8 2.10 2.82 1470 136.8 26.3 61.4 10.0 72.2 2.07 2.93 1260 121.1 22.9 59.0 10.6 66.3 2.05 2.76 1570 132.7 25.3 58.6 11.5 73.6 2.16 2.78 1290 125.0 25.7 60.5 10.1 68.8 2.00 2.69 1580 133.2 27.3 60.7 9.6 71.7 2.11 2.85 1690 132.8 28.6 64.7 9.6 72.9 2.19 4.08 1670 131.6 25.4 59.7 10.6 69.8 2.14 2.76 1300 133.1 25.9 58.0 10.1 69.7 2.12 2.83 1610 134.0 25.8 59.6 9.4 70.8 2.10 2.88 1580 134.3 26.3 61.2 10.2 72.2 2.14 2.84 1570 129.1 27.7 62.2 11.1 72.9 2.09 2.93 1660 140.1 32.1 67.0 9.3 87.1 2.15 4.03 1040 132.6 27.9 62.0 10.3 72.5 2.08 2.81 1290 128.3 23.6 58.5 9.3 69.0 1.97 2.76 1980 145.8 34.5 68.0 9.8 89.7 2.68 4.25 1210 133.3 25.6 61.5 9.9 71.0 2.11 2.82 1300 134.3 25.6 61.0 10.5 73.2 2.02 2.83 1310 138.1 27.8 61.2 9.9 73.5 2.09 2.78 1590 135.6 25.9 59.6 9.6 72.8 2.10 2.91 1270 128.3 24.1 58.5 10.3 69.2 1.92 2.77 1310 129.7 24.7 61.7 10.1 69.4 2.03 2.80 2280 143.6 37.6 70.0 9.7 88.8 2.17 4.18 1580 136.6 32.3 67.2 10.3 87.1 2.66 4.04 2370 147.4 38.8 73.0 10.8 90.7 2.82 4.38 ;proc cancorr;/*调用cancorr过程*/var x1-x4;/*定义一组变组变量*/with y1-y3;/*定义另一组变量*/run;。
计量资料描述
计量资料的统计描述描述性统计分析是进行统计分析的第一步，做好这一步是正确进行统计推断的先决条件。
计量资料常用的统计描述指标和方法主要有：1、集中趋势指标（Central Tendency）:包括均数、几何均数、中位数等。
其中均数适用于正态分布和对称分布资料；几何均数适用于对数正态分布和呈等比的数据资料；中位数适合于所有分布类型的资料，但在实际中，中位数主要应用于偏态分布资料、分布不明资料和开口资料。
2、离散趋势指标(Dispersion):包括全距、四分位数间距、方差、标准差、变异系数、标准误等。
方差、标准差用于正态分布资料，四分位数间距用于偏态分布资料，变异系数用于度量单位不同和均数相差悬殊的资料，标准误用于反映样本均数的离散程度，说明均数抽样误差大小。
SPSS的许多模块均可完成描述性统计分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程：产生频数表；按要求给出某百分位数。
对计量资料、计数资料和等级资料的描述都适用Descriptives过程：进行一般性的统计描述，用于服从正态分布的资料，计算产生均数、标准差等；Explore过程：用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程：完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
本次实习练习前3个过程：Frequencies过程，Descriptives过程，Explore过程。
Crosstabs过程在X2检验实习讲述。
Frequencies过程案例：某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下，请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.37 5.396.30 5.217.22 5.543.93 5.214.125.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.896.25 5.324.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.035.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.165.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.776.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.604.095.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.186.14 3.24 4.90 3.05一、建立数据文件1、定义变量：在数据窗口，点击，定义一个变量，变量名（Name）“x”,类型(Type)“数值（）8,小数位数（Decimals）2，变量标签(Label)：“血清总胆固醇”。
《精品》数据的描述性统计分析习题与训练
数据的描述性统计分析习题与训练知识题1、简答题1.什么是总量指标?它在统计工作中有何作用?2.总体单位总量和总体标志总量有何不同?3.什么是实物指标和价值指标?各有什么作用?4.计算总量指标应遵循哪些原则?5.什么是相对指标?它有哪几种表现形式?有什么作用?6.相对指标有哪几种?各有何特点?7.计算和应用相对指标时应该注意哪些问题?8.什么是平均指标?它有什么作用?9.平均指标与强度相对指标有何区别?10.平均指标有哪几种?为什么说算术平均数应用最广泛?11.什么是加权算术平均数?什么是权数?加权算术平均数的数值受哪些因素的影响?12.在什么情况下用简单算术平均数和加权算术平均数计算的结果相同?试举例说明。
13.在组距数列中，利用组中值计算的算术平均数，为什么只是一个近似值?14.调和平均数有何特点?其应用条件是什么?15.试述众数、中位数的意义和应用。
16.试述变异指标的意义和作用。
’17.什么是全距?有什么优缺点?什么是平均差和标准差?有哪些计算形式?18.什么是标准差系数?在什么情况下要计算标准差系数以比较不同总体平均数的代表性高低?19.什么是是非标志?如何计算是非标志的标准差?20．总方差和组间方差、平均组内方差之间存在何种数量关系。
2、填空题（1）单项选择题1）总量指标是用（）表示的？A．绝对数形式 B.相对数形式 C.平均数形式 D.百分数形式2）直接反映总体规模大小的指标是（）A．平均指标 B.相对指标 C.总量指标 D.变异指标3）计算结构相对指标时，总体各部分数值与总体数值对比求得的比重之和（）A．小于100% B.大于100% C.等于100% D.小于或大于100%4）权数对算术平均数的影响作用，实质上取决于（）A．作为权数和各组单位数占总体单位数的比重的大小B．各组标志值占总体标志总量比重的大小C．标志值本身的大小D．标志值数量的多少5）2007 年某市下岗职工已安置了13.7 万人，安置率达80.6%，安置率是（）A．总量指标 B.变异指标 C.平均指标 D.相对指标6)对于不同水平的总体不能直接用标准差比较其标志变动度,这时需分别计算各自的( )A.标准差系数B.平均差C.全距D.均方差（2)多项选择题1)相对指标的计量单位有( )A.百分数B.千分数C.系数或倍数D.成数E.复名数2)平均数的种类有( )A.算术平均数B.众数C.中位数D.调和平均数E.几何平均数3)加权算术平均数的大小受( )因素的影响A.各组频数和频率的影响B.各组标志值大小的影响C.各组标志值和权数的共同影响D.只受各组标志值大小的影响E.只受权数大小的影响4)在什么条件下,加权算术平均数等于简单算术平均数( )A.各组次数相等B.各组变量值相等C.变量数列为组距数列D.各组次数都为1E.各组次数占总次数的比重相等5)下列统计指标属于总量指标的有( )A.工资总额B.商业网点密度C.商品库存量D.人均国民生产总值E.进出口总额6)下列指标中的结构相对指标是( )A.集体所有制企业职工总数的比重B.某工业产品产量比上年增长的百分比C.大学生占全部学生的比重D.某年积累额占国民收入的比重E.某年人均消费额(3)计算题1.某纺织厂某月棉纱生产情况如下：棉纱支数产量（千克）折合系数标准产量（千克）6 33500 0.32410 10274 0.69018 45670 0.86720 53296 1.00021 42500 1.10032 23540 1.890合计-[要求]根据表中资料计算；(1)棉纱混合产量，(2)统一折合成20 支纱的标准产2.某厂计划规定，第一季度单位产品成本应比去年同期降低10%，实际比去年同期降低8%，该厂第一季度单位产品成本计划完成情况如何?3.某企业今年产值计划完成程度为103%，实际为去年的107%，问今年产值计划比去年增长百分之几?4.某企业生产甲种产品，单位成本计划为50 元，实际为48 元，问甲产品计划完成程度如何?5.某厂某年工业增加值计划与实际数资料如下：金额单位：万元季度工业增加值本季止累计实际增加值本季实际为本季计划(%)累计增加值完成计划(%) 计划实际一800 750二900 890三900 950四1000全年合计3600[要求]根据表中资料：(1)计算表中所缺数值，并填入表内；(2)根据第三季度累计完成计划的进度，分析第四季度能否完成全年工业增加值计划？6.某管理局所属三个企业下半年产值计划及执行情况资料如下：企业第三季度实际产值（万元）第四季度第四季度为上季的（%）计划实际计划完成程度（%）元）比重（%）产值（万元）比重（%）甲115 120 122乙133 150 100.0丙232 240 98.0合计480[要求]根据表中资料：（1）计算并填写表中空格；（2）简要分析该局产值计划完成情况；（3）用第四季度实际产值资料，以甲为基数计算甲、乙、丙实际产值比例。
统计技术归类
直方图是用一系列等宽不等高的长方形不间断的排列在一起的 图形，其宽度表示数据间隔范围，高度表示在此范围内数据出 现的频数，高低不同的变化形态描述了数据的分布情况。
直方图表达了过程的质量信息：
——直方图的形状和位置表明过程质量的分布情况
——直方图的形状和位置与质量的要求范围比较可以估计不合 格品率情况。
从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多少叫样 本量。
7用样本的典型数据特性来描述数据的分布情况
一组数据有两个特征值，一是分布的中心位置，二是分布的离 散程度。
8标准差s
标准差s的值小，表示数据的离散程度小；反之，标准差s的值 大，表示数据的离散程度大。
9极差R
极差R的值小，表示数据的离散程度小，反之，极差R的值大， 表示数据的离散程度大。
⑥更多的根据实践经验，而不是单纯依靠数理统计学来确定批 量与样本之间的关系。对于从大批量产品中抽取随机样本的困 难和错判为接收或拒收的一大批产品带来的严重后果，给予了 足够的重视。
（2）设计抽样表的目的及其适用场合
设计抽样表的目的是：
——调整检验的严格程度，促使生产方改进和提高产品质量
——使用方可按质量的好坏选择供方
PC=6。
2过程能力指数Cp
Cp=标准要求/过程能力=T/6。
3根据Cp大小判断状态，采取措施（重要，表6-1）主要比较 为：
大于1.67，过程能力非常充足
在1.67和1.33之间，过程能力充足，
在1.33和1之间，过程能力尚可
在1和0.67之间，过程能力不足
小于0.67，过程能力严重不足。
4实际过程能力指数Cpk
B类不合格：单位产品的重要特性不符合规定，或单位产品的 质量特性严重不符合规定，称为B类不合格；
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二、基本描述统计量
峰度（Kurtosis）：
峰度值>0，数据分布比标 准正态分布更陡峭，为尖 峰分布；峰度值<0，数据 分布比标准正态分布更平 缓，为平峰分布。
频数分析Βιβλιοθήκη 三、频数分析1. 概念 统计的是每一组中观测点的个数，而不考虑其实际取值。
• • •
了解变量取值的一般特征。如，哪些数值出现的频率高？变量取值的大致范围是什么？ 考察数据是否符合要进行的统计分析的假设。如：样本数足够大吗？每个变量的观测值是否合理 呢？ 评估数据的质量。如，有多少缺失值或者有多少数据录入错误？
探索性分析
五、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 方法提供正确的依据。 （3）考察变量之间数据的相互关系 变量与变量之间相关性的考察、方差齐性的考察，是一些统计分析 过程必须事先了解的。
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五、探索性分析
2. 通过茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）描述频度分布
例四： 数据文件：3－StudentScore.sav 茎叶图由数字构成，表达变量的频数分布。 Analyze →Descriptive Statistics →Explore… 例如，语文成绩茎叶图。
茎叶图
数据的排序
Data → Sort Cases
数据的限选
Data → Select Cases
数据加权
Data → Weight Cases
数据的计数
Transform → Count Values with cases
第8讲
描述性统计分析
一、描述性统计分析概念
目的
通过变量的描述性统计分析，能够掌握和了解样本数据的统计特征和总体分布形 态，进而更深入地揭示变量变化的统计规律。
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二、频数分析
3. 频数分析中的统计图 频数分析的基本功能之二：是绘制统计图，统计图能非常清晰直观 地展示变量的取值状况，包括以下三种图：
条形图（Bar Chart）： 饼图（Pie Chart）： 直方图（Histograms）：
条形图与直方图区别
条形图
1. 用条形的长度表示各类别频数的多少， 其宽度是固定的 2. 各矩形通常是分开排列的； 3. 主要用于展示分类数据。
五、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。
五、探索性分析
32
五、探索性分析
3. 通过箱图（Boxplots）描述数据分布
五、探索性分析
3. 通过箱图（Boxplots）描述数据分布 语文成绩箱图
五、探索性分析
3. 通过箱图（Boxplots）描述数据分布 （数据文件：3－StudentScore.sav）
五、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(有两种) （1）正态概率图以变量（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。
4. SPSS操作及案例（数据文件：3－StudentScore.sav） Analyze → Descriptive Statistics→Frequencies…
三、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）
30
五、探索性分析
3. 通过箱图（Boxplots）描述数据分布 箱图也称为箱线图(箱式图)，显示了变量数据的中位数、 25%百分位数和75%百分位数，并给出偏离总体分布的奇异个 案和极端个案。
五、探索性分析
3. 通过箱图（Boxplots）描述数据分布 奇异值： 某个数据距离箱体主体边缘的距离超过箱主体高度的1.5倍，称为奇 异值，在箱图中用○表示。奇异值分为上奇异值和下奇异值。 极端值： 某个数据距离箱体主体边缘的距离超过箱主体高度的3倍，称为极端 值，在箱图中用★表示。极端值分为上极端值和下极端值。
茎叶图由数字构成，表达变量的频数分布。 在茎叶图中：
第1列表示频数，表示个案的个数 第2列表示茎叶图的茎，表达整数部分，其代表的数值与茎宽(Stem width)有关 当Stem=6，Stem width=10，实际表达的值是60 第3列表示茎叶图的叶子，表达小数部分，其代表的数值也与茎宽有关， Each leaf表示每片叶子的个 案数
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 （数据文件：3－StudentScore.sav） Analyze →Descriptive Statistics→Explore…
五、探索性分析
五、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析 例五：按数据文件：4－Explore.sav 考察男女学生“英语”、“数学”、“语文”三门课程成绩的分布、极 端值以及正态分布性和方差的齐性。
七、数据的录入
单击“Data View”标签
八、数据的导入
方法一：File→Open→Data. 方法二：练习通过复制、粘帖的办法
九、数据的整理
数据分值的转换
Transform → Recode → Into Different Variables
量表的统分
Transform → Compute
方法
数据计算：计算常见的描述性统计量的值，准确反映样本数据的统计特征。 图形绘制：绘制常见的统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特征，比较 数据分布的异同。 通常，两种方法混合使用。
SPSS软件中相关的几种功能
频数分析（Frenquencies）： 描述统计量（Descriptives）： 探索性分析（Explore）： 交叉列联表（Crosstabs）： 比率分析（Ratio）： P-P图 Q-Q图
二、基本描述统计量
4. 描述分布形态的统计量 考察数据分布形态特征的统计量，例如，数据分布是否对称、偏 斜程度以及陡缓程度，主要有如下两种统计量： 偏度（Skewness）：
偏度值>0，为正偏或右偏，即在峰的右边有大的 偏差值，使右边出现一个拖得较远的 尾巴； 偏度值<0，为负偏或左偏，即在峰的左边有大的 偏差值，使左边出现一个拖得较远的 尾巴。 偏度绝对值越大，偏斜越大。
直方图
1. 用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率 宽度表示各组的组距； 2. 由于分组数据具有连续性，各矩形通常是连续排列； 3. 主要用于展示数值型数据。
三、频数分析
4. SPSS操作及案例 例一：各门成绩统计 结果保存为：3-StudentScore.spv
三、频数分析
茎叶图中第1行数据表示的意义
表示有2个小于或等于55的极端值(Extreme)
茎叶图中第4行数据表示的意义
共有8个个案 值为75、76、77的个案各有1个 值为78的个案有2个 值为79的个案有3个 茎叶图中最后1行数据表示的意义 表示有2个大于或等于94的极端值(Extreme)
第 1列
第 2列 第 3列
统计描述分析
四、统计描述分析
1. 概念
通过频数分析对数据的总体分布状况有了基 本了解之后，通常还需要对定距变量的分布特征 有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述 统计量等途径来实现。
变量的值之间可以比较大小， 两个值的差有实际意义，这样 的变量叫定距变量。在调查被 访者的“年龄”和“每月平均收入”， 都是定距变量。
五、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析
五、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析
箱图
五、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析
箱图
五、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析 正态概率图 反趋势正态概率图
上节回顾
一、数据的编码、录入与整理 二、数据问卷与编码 三、编码类型
数值型数据的编码 非数值型数据的编码 多项选择题:
限定多选项分类法 任意多项二分法
四、缺失值的处理
替代法 剔出法
五、数据处理中的操作术语
个案,样本,变量,量值
六、定义变量
定义变量名 定义变量类型、宽度及小数位数 定义变量标签 定义变量值标签 定义缺失值
取值 不及格 及格 中等 良好 优秀 合计
取值区间
频数 百分比 累计百分比
0-59
1 1.30% 1.30%
60-69
9 11.69% 12.99%
70-79
19 24.68% 37.66%
80-89
32 41.56% 79.22%
90-100
16 20.78% 100.00%
0－100
77 100.00% 100.00%
三、频数分析
4. SPSS操作及案例
步骤2：对“分数分段”进行统计 Analyze → Descriptive Statistics→ Frequencies…
三、频数分析
4. SPSS操作及案例