第七讲 spss 人口统计

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SPSS统计软件的操作与应用

SPSS统计软件的操作与应用

SPSS统计软件的操作与应用SPSS(Statistical Package for the Social Sciences,社会科学统计软件包)是一种用于数据统计和分析的软件工具。

它提供了广泛的功能和分析选项,适用于各种研究领域和数据类型。

本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。

一、SPSS的基本操作步骤:1.数据输入:在SPSS中,可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。

点击“文件”-“打开”命令,选择数据文件并确认导入选项。

4.数据转换与清洗:SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。

可以使用“计算变量”命令来创建新的变量,通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。

可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。

5.数据分析:SPSS提供了丰富的统计分析功能,包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。

可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析,使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。

6.图表绘制和结果解释:SPSS可以绘制各种类型的图表,如柱形图、线形图、散点图等,以可视化方式展示数据。

分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。

7. 输出和导出结果:SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件( .spo )或HTML格式,也可以导出为Microsoft Office软件(如Excel、Word、PowerPoint)或PDF格式。

二、SPSS的应用场景:1.社会科学研究:SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。

可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。

2.医学研究:医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释,SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析,帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。

3.市场研究:市场研究中需要对调查数据进行分析和预测,SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析,帮助企业了解市场需求和制定市场策略。

数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt

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(3)单击右下角的“uesr prompts”按钮,添加对程序的 交互分析界面。
(4)单击“Browse”按钮制定结 果保存路径,单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies,
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性,如图所示。
如果输入变量名后回车,将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性,直接输入数据,系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中,每一行描述一个变量,依次是: Name:变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头,总长度不超过8个字 符,共容纳4个汉字或8个英文字母,英文字母不区别大小写,最后一个字 符不能是句号。 Type:变量类型。变量类型有8 种,最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有:String字符型,Date日期型,Comma逗号型(隔3位数加 一个逗号)等。 Width:变量所占的宽度。 Decimals:小数点后位数。 Label:变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values:变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing:缺失值的处理方式。 Columns:变量在Date View 中所显示的列宽(默认列宽为8)。 Align:数据对齐格式(默认为右对齐)。 Measure:数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种(默认为等间距尺度)。

SPSS软件中常用统计分析方法

SPSS软件中常用统计分析方法

SPSS软件中常用统计分析方法:均值比较与检验方差分析(参数检验)非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析(心理学)多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样,是指注册会计师在实施审计程序时,从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试,并根据测试结果,推断审计对象总体特征的一种方法。

目录审计抽样,是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序,使所有抽样单元都有被选取的机会。

审计抽样,是指内部审计人员在内部审计活动中,采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试,以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。

1、抽样审计不同于详细审计。

详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目,并根据审计结果形成审计意见。

而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计,并根据样本推断总体并发表审计意见。

2、审计抽样不能等同于抽查。

抽查作为一种技术,可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据,在使用中无严格要求。

而审计抽样作为一种审计方法,需运用统计原理,并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。

3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序,也可用于符合性测试和实质性测试;但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。

(1)统计抽样和非统计抽样。

审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点:A、都需合理运用专业判断;B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据;C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。

统计抽样和非统计抽样的根本区别:统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险;非统计抽样中,注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。

只要设计得当,非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。

学会使用SPSS进行数据统计与分析

学会使用SPSS进行数据统计与分析

学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章:SPSS介绍与环境配置SPSS(统计分析软件)是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。

本章将介绍SPSS的基本功能和概念,并给出环境配置的步骤。

1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件,可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。

它提供了丰富的统计方法和分析工具,如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等,能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。

1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前,我们需要了解一些相关概念。

SPSS中最基本的单位是变量(Variable),变量可以是数值型、字符型或日期型。

每个变量都有一个或多个取值(Value),取值是变量的具体表现形式。

变量可以按照水平(Level of Measurement)分为名义、序数、间隔和比例四个层次,不同的层次决定了所能使用的统计方法。

1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析,我们首先需要进行环境配置。

具体步骤如下:(1)安装SPSS软件:从官方网站下载SPSS软件安装包,按照提示完成安装。

(2)导入数据:在SPSS软件中新建数据集,将需要分析的数据导入到数据集中。

可以从Excel、CSV等文件格式导入,也可以手动输入数据。

(3)数据清洗:对导入的数据进行清洗,包括处理缺失值、异常值、重复值等。

通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。

(4)变量设定:为每个变量设置正确的变量类型和取值。

根据实际情况判断变量的层次,选择适当的统计方法。

(5)保存数据集:将处理好的数据集保存在SPSS格式(.sav)中,方便下次使用。

第二章:数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础,能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。

本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。

2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前,我们首先需要对数据进行描绘,了解数据的分布情况。

SPSS统计分析—差异分析

SPSS统计分析—差异分析

点击“确定”,运值等统计量,判断两组 数据是否存在显著性差异
撰写结论:根据P值判断结果, 解释两组数据之间的差异是否 具有统计学意义
05
SPSS差异分析的实例
单因素方差分析实例
目的:比较不同 组别的数据差异
步骤:选择数据→ 定义变量→选择分 析方法→设置参数 →分析结果
选择控制变量:考虑可能影响结果的其他因 素
确定样本量:根据研究目的和预期结果确定 合适的样本量
检查数据质量:确保数据完整、准确、可靠
选择合适的差异分析方法:根据研究目的和 变量类型选择合适的差异分析方法
设置差异分析选项
在弹出的窗口中,选择“独立样 本t检验”或“配对样本t检验”
选择“分析”菜单,点击“比 较平均值”选项
SPSS操作:在SPSS中输入数据,选择双因素方差分析, 得到结果
结果解读:分析不同产品类型和不同销售渠道对销售额 的影响程度和显著性水平
结论:根据分析结果,提出改进建议和策略
T检验实例
目的:比较两组数据的平均值是否存在显著性差
01 异
单击此处输入你的项正文,文字是您思想的提炼,请
尽量言简意赅的阐述观点
大数据环境下的SPSS差异分析: 利用大数据技术提高分析效率和 准确性
SPSS差异分析与人工智能技术的结 合:利用人工智能技术进行自动分 析和预测,提高分析效果和效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
云计算环境下的SPSS差异分析: 利用云计算技术实现分布式计算 和存储,提高分析速度和灵活性
SPSS差异分析在跨学科研究中的应用: 与其他领域的研究相结合,拓展SPSS 差异分析的应用范围和深度
b. 样本量的大小
c. 假设检验的设置

最新《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第7章)

最新《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第7章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第7章SPSS的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同,进行随机调查收集到以下数据:满意程度年龄段青年中年老年很不满意126 297 156不满意306 498 349满意88 61 75很满意27 17 44请选择恰当的非参数检验方法,以恰当形式组织上述数据,分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。

卡方检验步骤:(1)数据→加权个案→对“人数”加权→确定(2)分析→描述统计→交叉表格→行:满意度;列:年龄→Statistics→如图选择→确定满意程度 * 年龄交叉表计数年龄总计青年中年老年满意程度很不满意126 297 156 579 不满意306 498 349 1153满意88 61 75 224很满意27 17 44 88 总计547 873 624 2044卡方检验值自由度渐近显著性(双向)皮尔逊卡方66.990a 6 .000似然比(L) 68.150 6.000线性关联.0081.930McNemar-Bowker 检验. ..b有效个案数2044a. 0 个单元格 (0.0%) 具有的预期计数少于 5。

最小预期计数为 23.55。

b. 仅为 PxP 表格计算(其中 P 必须大于 1)。

因概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,不同年龄度对该商品满意程度不一致。

2、利用第2章第7题数据,选择恰当的非参数检验方法,分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。

单样本K-S检验分析→非参数检验→旧对话框→1-样本-K—S…→选择相关项:本次存款金额[A5] →确定结果如下:单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字282正态参数a,b平均值4738.09标准偏差10945.569最极端差分绝对.333正.292负-.333检验统计.333渐近显著性(双尾).000ca. 检验分布是正态分布。

数据统计分析SPSS教程完整版

数据统计分析SPSS教程完整版

市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析,识别 不同消费群体的特征和需求,为市场细分提 供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为,为 企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析,探究问题背后的原因 和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法,通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时,可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式,通过将自变量多次方来 拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法,通过将因变量 转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中,我们假设两个样本分别来自不同的总体,并 检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量,我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。

《SPSS培训教程》课件

《SPSS培训教程》课件

01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析,了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析,评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析,了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性,提供更加直观 和易用的界面设计,提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据,评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析,包括描述性 统计、因子分析和回归分析等,以评估品牌形象对消费者选择的影响,为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三:市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据,识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入,如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作,确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ,满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ,如求平均值、标准差、频数等,以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ,简化数据,便于后续的深入分析。

spss论文分析报告带数据我国人口老龄化

spss论文分析报告带数据我国人口老龄化

SPSS论文分析报告——我国人口老龄化引言随着社会的发展和人们的生活水平提高,我国的人口老龄化问题日益凸显。

人口老龄化对社会经济发展、政府社会保障政策以及家庭关系等方面都带来了巨大的影响。

为了解决这个问题,政府和各界人士亟需进行全面深入的研究和分析。

本文利用SPSS软件对我国人口老龄化的现状进行了详细的统计分析,并提出了相应的政策建议。

本报告希望通过数据分析的方式为我国解决人口老龄化问题提供参考和指导。

数据收集与处理方法本文的数据来源于中国国家统计局发布的年度人口统计数据,包括不同地区和不同年龄段的人口数量和比例。

我们以2019年为例进行数据分析,共收集了30个省级行政单位的数据。

为了保证数据的可靠性和准确性,在进行分析前,我们对数据进行了清洗和处理:删除了缺失值或异常值,并进行了数据标准化。

结果分析人口老龄化比例根据数据统计,我国人口老龄化的比例逐年上升。

在2019年的数据中,老年人口(60岁以上)占总人口的比例为20.5%。

下面是大致的人口老龄化比例分布情况:省份人口老龄化比例北京25.4%上海24.8%天津22.5%重庆19.3%广东17.6%……从表格中可以看出,城市地区的老年人口比例普遍较高,而农村地区相对较低。

这符合我国城市化进程加快的趋势。

就业情况与人口老龄化本文还对我国人口老龄化与就业情况之间的关系进行了研究。

统计结果显示,老年人口的就业率逐年上升。

2019年,老年人口的就业率为50.8%。

进一步分析表明,老年人就业率高的主要省份有广东、江苏和浙江等地,其就业率分别为53%、52.2%和51.5%。

这些省份经济发展相对较好,提供了更多的就业机会。

社会保障政策对人口老龄化的影响为了解决人口老龄化问题,我国政府采取了一系列的社会保障政策。

本文对这些政策的影响进行了分析。

研究结果显示,社会保障政策对人口老龄化问题的缓解起到了一定的作用。

在享受社会保障政策的老年人中,生活质量有所改善,老年人的长期抚养比得到了一定程度的缓解。

spss人口预测-二次函数模型预测

spss人口预测-二次函数模型预测

2. 用曲线估算预测
3.根据曲线估算结果,决定采用二次函数模型,
4.根据列表,列出数学公式
5.根据人均建设用地占地面积计算 建设用地需求总量
6.根据比例计算各类型的建设用地所需面积
end 。
网络错误3请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
spss人口预测 -二次函数模型预测
总体思路:根据00-20年的人口数据 预测2025年的人口数量 根据预测结果和人居建设用地面积计算2025年预测所需的建设用地面积 根据各类型占比分配用地 (注意:人口预测方法不止这一种) 步骤如下: 1. 建立散点图查看趋势

spss统计分析报告

spss统计分析报告

spss统计分析报告目录spss统计分析报告 (1)引言 (2)研究背景 (2)研究目的 (3)研究意义 (4)研究方法 (5)数据收集 (5)数据处理 (6)统计分析方法选择 (7)数据描述分析 (7)样本描述 (7)变量描述 (8)数据质量检验 (9)假设检验 (10)单样本t检验 (10)相关分析 (11)方差分析 (12)回归分析 (13)线性回归分析 (13)多元回归分析 (14)逐步回归分析 (15)因子分析 (16)因子提取 (16)因子旋转 (17)因子解释 (18)聚类分析 (19)聚类方法选择 (19)聚类结果解释 (20)结论与讨论 (21)结果总结 (21)结果解释 (21)研究局限性 (22)进一步研究建议 (23)参考文献 (24)附录 (25)数据处理代码 (25)SPSS输出结果 (27)引言研究背景随着科学技术的不断进步和社会的快速发展,统计分析在各个领域中的应用越来越广泛。

作为一种重要的数据分析工具,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)在社会科学研究中得到了广泛的应用。

SPSS统计分析报告是基于SPSS软件进行数据分析后所生成的报告,它能够对研究数据进行全面的描述、分析和解释,为研究者提供科学的依据和决策支持。

本文的研究背景部分将介绍SPSS统计分析报告的研究背景和意义,以及SPSS在社会科学研究中的应用情况。

一、SPSS统计分析报告的研究背景和意义SPSS统计分析报告是一种基于SPSS软件进行数据分析的报告,它能够对研究数据进行全面的描述、分析和解释。

随着社会科学研究的不断深入和数据量的不断增加,传统的手工分析已经无法满足研究者对数据分析的需求。

SPSS统计分析报告的出现填补了这一空白,为研究者提供了一种高效、准确、科学的数据分析工具。

SPSS统计分析报告的研究背景和意义主要体现在以下几个方面:1. 提高数据分析效率:传统的手工分析需要耗费大量的时间和精力,而SPSS统计分析报告能够自动化地进行数据分析,大大提高了数据分析的效率。

Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析

Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析

Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析【摘要】本研究以Logistic人口预测模型为基础,采用SPSS软件进行拟合方法分析。

在对背景、研究意义和研究目的进行了介绍。

正文部分包括Logistic回归分析原理、SPSS在人口预测模型中的应用、数据收集与处理、模型拟合及结果解读以及模型评价与优化。

结论部分强调了SPSS软件在人口预测模型中的重要性,讨论了模型的预测能力和局限性,并展望了未来研究方向。

通过本研究,可以更深入了解Logistic人口预测模型的拟合方法,为人口预测领域提供参考和启示。

【关键词】Logistic人口预测模型、SPSS拟合方法分析、Logistic回归分析、数据收集与处理、模型拟合、结果解读、模型评价、模型优化、SPSS软件、预测能力、局限性、未来研究展望1. 引言1.1 背景介绍【Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析】Logistic人口预测模型是一种基于Logistic函数的统计模型,常用于解决二分类问题。

在人口预测领域,Logistic人口预测模型可以帮助研究人员根据已有的人口数据,预测未来的人口分布和趋势。

通过对人口的特征和影响因素进行分析,Logistic回归可以帮助我们理解人口变化的规律和趋势。

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,被广泛应用于社会科学研究、商业决策等领域。

在人口预测模型中,SPSS提供了强大的数据分析和建模工具,可以帮助研究人员构建Logistic人口预测模型,并进行模型拟合、预测和评估。

本文旨在探讨Logistic人口预测模型在SPSS软件中的拟合方法和分析过程。

通过对Logistic回归的原理和SPSS软件的应用进行介绍,帮助读者了解如何利用SPSS进行人口预测模型的建模和分析。

我们将会对数据的收集与处理、模型的拟合与结果解读、模型的评价与优化等方面进行深入探讨,最终总结出SPSS在人口预测模型中的重要性,以及模型的预测能力及局限性。

SPSS-统计图操作

SPSS-统计图操作



(3)简单点图:采用点纵向累加的形式描述某单一变 量的频数分布,每个点代表一个观察单位的变量值,图 形与频数分布的直方图相似; (4)重叠分布散点图:用于多个自变量与一个应变量 或者多个应变量与一个自变量关系的重叠散点图,但应 注意每一坐标轴上的度量衡单位必须一致;
(5)3-D分布散点图:用于描述三个变量之间综合关系 的三维散点图。

9.3 3-D条形图(3-D Bar)

例9.3:以例9.1数据“社会支持”为例,绘制不同 年级大学生的性别分布3-D条形图。 (1)单击“图形”|“旧对话框”|“3-D条形图”,弹出 3-D条形图对话框,如图9-32所示。其中个案组 、单个变量和个别个案的定义与条图相同。 (2)分别在X轴代表含义和Z轴代表含义选项框 中选择“个案组”,单击“定义”按钮,弹出3-D条形 图定义主对话框,如图9-33所示。
IBM-SPSS
统计图
9.2 条形图(Bar)

1.简单条形图 例9.1:编者曾于2007年对安徽省高校3517名大学生
进行了社会支持的调查研究,见数据“社会支持”,
现欲绘制不同年级大学生客观支持得分的直条图。

条形图,也称直条图(bar chart),简称条图, 适用于相互独立的分组资料。以等宽直条长段 的比例代表各相互独立指标的数值及他们之间 的对比关系,所比较的资料可以是绝对数,也 可以是相对数。直条图分为单式(图9-14)、 复式(图9-15)和堆积条图(图9-16)三种。
9.10 人口金字塔图(population Pyramid)

例9.11:以例9.1数据“社会支持”为例,采用 人口金字塔图描述不同性别大学生主观支持得 分的频数分布。 1)单击“图形”|“旧对话框”|“人口金字塔图”命令 ,进入人口金字塔图对话框,如图9-59所示。 (2)将主观支持分和性别分别选入“显示分布” 和“分割依据”,其他对话框定义如前。

spss人口年龄结构分析

spss人口年龄结构分析

spss人口年龄结构分析
SPSS人口年龄结构分析:
首先,使用SPSS软件打开要进行分析的数据集。

导入数据:
选择“文件(File)”菜单,然后选择“导入(Import)”选项。

在弹出的对话框中,选择要导入的数据文件,并设置相应的选项。

点击“确定(OK)”按钮,将数据导入到SPSS中。

查看数据:
在数据编辑器中查看导入的数据。

确保数据包含有关人口的年龄信息。

数据清理:
检查数据是否存在缺失值或异常值。

如果有缺失值或异常值,可以选择删除这些数据或进行适当的数据填充。

创建人口年龄结构变量:
根据你的数据集,创建一个代表年龄的变量。

可以将年龄分为不同的组,例如0-14岁、15-24岁、25-34岁等等,或者按照具体年龄分组。

分析人口年龄结构:
选择“分析(Analyse)”菜单,然后选择“描述统计(DescriptiveStatistics)”选项。

在弹出的对话框中,将创建的年龄变量拖放到“变量(Variables)”
框中。

点击“统计量(Statistics)”按钮,选择要计算的统计指标,例如平均值、中位数等。

点击“确定(OK)”按钮,生成人口年龄结构的描述统计结果。

可视化人口年龄结构:
选择“图表(Graphs)”菜单,然后选择“直方图(Histogram)”选项。

在弹出的对话框中,将创建的年龄变量拖放到“变量(Variable)”框中。

点击“确定(OK)”按钮,生成人口年龄结构的直方图。

进行进一步的分析:
根据需要,可以使用SPSS中的其他统计方法来进一步分析人口年龄结构。

第七讲 spss 人口统计

第七讲 spss 人口统计

24
2.年龄别死亡率
概念:也称年龄组死亡率,是指一年内某年龄组死亡 人数与相应的平均人口数之比。通常多以5岁为一组来 计算。 计算公式: 同年该年龄组的死亡人数 ×1000‰ 某年某年龄组平均人口数 年龄别死亡率消除了人口年龄构成不同对死亡水平的 影响,故不同地区同一年龄组死亡率可以进行比较。 对年龄别死亡率进行分析可以明确卫生工作的重点人 群。年龄别死亡率有其自身的规律,一般0岁组死亡率 较高,以后随着年龄的增长迅速下降,至10~14岁时 (在发达国家为5~9岁)死亡率降至最低值,以后虽 略有上升,但在40岁前一直处于低水平,40岁以后, 死亡率随年龄的增长而增高。
中国1-5次人口普查基本情况
次别 1 2 3 4 5 普查时间 1953.6.30 1964.6.30 1982.7.1 1990.7.1 2000.11.1 人口总数 601938035 723070269 性别比 年增长率% 107.5 105.46 1.83 2.1 1.48 1.07
1031882511 106.3 1160017381 106.6 129533000 106.74
23
几个国家1981年人口年龄构成与普通死亡率 年人口年龄构成与普通死亡率 几个国家
人 口 年 龄 构 成 国 家 0-14 中 国 孟加拉 法 国 瑞 士 33.6 41.2 22.0 19.2 15-64 61.5 56.0 64.5 64.3 65及以上 4.9 2.8 13.5 16.5 普通死亡率 (‰) 6.4 11.6 10.2 11.0
2
主要内容
一、人口数与人口构成 二、出生统计 三、死亡统计
3
人口数
一个国家或地区的人口,随时都有生有死,有迁入和迁出, 处于变动之中。因此,要确定一个国家或地区的人口数量 及各种构成,只能采用某一时点的资料。按一般惯例,采 用一年的中点,即某年7月1日0时(或6月30日24时)作 为标准时刻来进行统计。例如,我国1990年人口普查结果 人口总数为1133682501人,这就是1990年7月1日0时我 国的人口总数。这一数字包括了在标准时刻以前出生的人, 但不包括标准时刻以前死亡的人;在标准时刻以后出生的 人不应计入,死亡的也不应扣除。 (1)实际人口:某一时点,某一地区调查时实际存在的 人数(包括临时在该地的人)。 (2)法定人口:某一地区常住居民人数。

spss统计分析实例分析PPT课件

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• 操作步骤:
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值,并以变量形式存入数据文件中,以便后续分析时应用。
在多元统计分析中,对均值差异较大的变量,采 用变量标准化后的数据进行分析,可以消除均值 差异带来的影响。
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SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率,进入频 率对话框
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口,再点击统计 量,进行设置,完 成后点继续返回
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置,完成后点继续返回,最后点确定
• 峰度:描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时,峰度值等于0;峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭,为尖峰分布;峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2,5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。

第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。

事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。

第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。

第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。

SPSS与数据统计分析

SPSS与数据统计分析

SPSS与数据统计分析一、spss的简介SPSS(Statistical Package for the Social Science,社会科学统计软件包)是世界著名的统计分析软件之一。

1968 年,3 位美国斯坦福大学的学生开发了最早的SPSS 统计软件系统,并基于这一系统于1975 年在芝加哥合伙成立了SPSS 公司。

20 世纪80 年代以前,SPSS 统计软件主要应用于企事业单位。

1984 年SPSS 总部推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS 微机系列产品的开发方向,从而确立了该软件在个人用户市场第一的地位。

迄今为止,SPSS 软件已有30 余年的成长历史,拥有全球约有25 万的产品用户,它们分布于通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广泛的专业统计软件。

SPSS 使用Windows 的窗口方式展示各种管理和分析数据的方法,使用对话框展示出各种功能选择项,只要掌握一定的Windows 操作技能,并了解统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

SPSS 的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。

其过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等大类,每类中又分好几个统计过程。

如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic 回归等几个统计过程,并且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。

SPSS 中还有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。

SPSS 名为社会学统计软件包,这是为了强调其社会科学应用的一面(因为社会科学研究中的许多现象都是随机的,要使用统计学和概率论的定理来进行研究)。

而实际上它在社会科学、自然科学的各个领域都能发挥巨大的作用,并已经应用于经济学、生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工业、农业、林业、商业和金融等各个领域。

Spss人口学变量统计分析

Spss人口学变量统计分析

Spss人口学变量统计分析
Spss人口学变量统计分析
计算
1、点击spss→变量视图里填上标签和对应的赋值
2、点击分析→描述统计→频率→将性别年龄等人口学数据拖到变量
3、统计☑平均值☑标准差
整理
1、所得平均值,标准差,复制到Excel →删除多余数值→复制→选择性粘贴,粘贴内容转置
2、复制其他数值表(有效百分比:剔除缺失值后百分比)没有缺失值的话可以不要
3、删除总计,进行数据调整,输入项目名称后合并相同单元格
4、百分比进行处理→➗100后转成数值复制
5、把第一步的平均值、标准差添加到调整好的分表右侧,添加表头,数值保留两位小数
6、绘制三线格。

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2.年龄别死亡率
概念:也称年龄组死亡率,是指一年内某年龄组死亡 人数与相应的平均人口数之比。通常多以5岁为一组来 计算。 计算公式: 同年该年龄组的死亡人数 ×1000‰ 某年某年龄组平均人口数 年龄别死亡率消除了人口年龄构成不同对死亡水平的 影响,故不同地区同一年龄组死亡率可以进行比较。 对年龄别死亡率进行分析可以明确卫生工作的重点人 群。年龄别死亡率有其自身的规律,一般0岁组死亡率 较高,以后随着年龄的增长迅速下降,至10~14岁时 (在发达国家为5~9岁)死亡率降至最低值,以后虽 略有上升,但在40岁前一直处于低水平,40岁以后, 死亡率随年龄的增长而增高。
4. 5岁以下儿童死亡率
意义:是指某年5岁以下儿童死亡数(包括婴儿死 亡数)与同年活产数的比值。 计算公式: ×1000‰ 同年 5岁以下儿童死亡数
某年活产数
意义:许多发展中国家,由于婴儿死亡率的资料不 易准确,而5岁以下儿童死亡又很高,故联合国儿 童基金会常用5岁以下儿童死亡率作为综合反映婴 幼儿死亡水平及儿童生存大小的指标。
3.年龄别生育率(ASFR )
概念:也称年龄组生育率,是指某年每千名某年龄育龄 妇女的活产数。 同年该年龄组妇女的活 产数 某年龄组生育率= 某年某年龄组妇女数 ×1000‰ 意义:年龄别生育率消除了育龄妇女内部年龄构成对生 育水平的影响,故比总生育率又进了一步,它能反映不 同年龄(组)育龄妇女的生育水平,不同地区不同时期 同一年龄别生育率可以直接比较。通常年龄别生育率多 以5岁一个年龄组计算,所以要想得到这一指标,必须要 有育龄妇女各年龄组的妇女数和活产数,但在不少发展 17 中国家很难获得这一资料。
人口性别年龄构成
1.性别比:男性人口与女性人口的比值。其算式为:
性别比 = 男性人口数 × 100 女性人口数
2.老龄人口比重:65岁及以上的人口称老龄人口。老龄人 口占总人口的比例即为老龄人口比重。计算公式为:
65 岁及以上的人口数 × 100 % 总人口数
老龄人口比重 =
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人口金字塔
人口金字塔是一种用几何图形来形象地表示 人口性别年龄构成的方法。它以年龄为纵轴, 由小到大从基底往上排列,以各年龄组男女 人口各占总人口的百分构成(或人口的绝对 数)为横轴,男性在左边,女性在右边来绘 制的直方图,其图形形如金字塔,故称为人 口金字塔 。
总和生育率是假定同时出生的一批妇女,按照 某年的年龄别生育水平度过其一生的生育过程, 每个妇女(用‰表示则为每千名妇女)可能生 育的子女数。它能综合反映各年龄组育龄妇女 生育率,能确切地说明人群生育水平。它不受 人口性别、年龄构成对生育水平的影响,故不 同地区、不同年度的总和生育率可以直接比较, 因而应用甚广。 它是测量生育水平的最好指标。
4.总和生育率( 简记为 TFR)
总和生育率是一定时期(如某一年,2000年)每岁 一组的年龄别生育率总和,即∑ASFR。但通常容易 得到的是5岁一组的年龄别生育率,每一个5岁一组 的年龄别生育率代表本组平均生育率水平,用它来 代替本组每岁的年龄别生育率来计算总和生育率, 其计算公式为:
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TFR=ASFR15 +ASFR16 + ASFR17 + ASFR18 + ASFR19 + ……+ ASFR45 +ASFR46 + ASFR47 + ASFR48 + ASFR49 =5×ASFR15— + …… + 5×ASFR45— =5×∑ASFRi其中: ∑ASFRi : 代表每岁一组年龄别生育率。如 ASFR15表示15岁妇女的生育率。 ∑ASFRi-:代表5岁一组年龄别生育率。如 ASFR15-:表示15~19岁妇女的生育率。 式中5×ASFR15—:是用15~19岁组生育率 (ASFR15—)代替15岁、16岁、17岁、18岁和 19岁生育率所得。其它年龄组生育率计算类推。
三、死亡统计
死亡是主要的生命事件之一。死亡统计资料 不仅能反映一个国家和地区的居民健康水平, 而且也可以反映一个国家和地区的社会经济、 文化教育及卫生服务等情况。因此,死亡统 计是制定卫生工作计划,评价卫生服务效果 的重要依据,也是人口学和医学研究的一项 基础资料。
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测量死亡水平的指标
1.粗死亡率(crude death rate,简记为CDR) 2.年龄别死亡率(age-specific death rate简记为 ASDR) 3.婴儿死亡率(infant mortality rate,简记为IMR) 4.5岁以下儿童死亡率(mortality under age 5) 5.孕产妇死亡率(maternal mortality rate MMR) 6.死因别死亡率(cause-specific death rate) 7.死因构成
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人口金字塔的形状是长期以来人口的出生、死亡、迁入 和迁出而形成的,一般变化缓慢,但相隔数十年,也会有 明显的变化。
分 型
①增长型人口:人口金字塔呈上尖下宽,多为出生 率大于死亡率,表示人口不断增长。 ②静止型人口:除高龄组构成较小外,其它各年龄 组构成相近,此类人口出生率基本等于死亡率,人 口总数基本稳定。 ③缩减型人口:人口金字塔呈现上下两头小,中间 大,一般多为死亡率大于出生率,人口总数不断减 少。
常用生育统计指标
1.粗出生率 (CBR) 2.总生育率(GFR) 3.年龄别生育率(ASFR) 4.总和生育率( TFR)
各种生育率的计算
年龄 15202530354045-49 合计 妇女数 126203 116960 77523 87190 73060 52560 43920 577416 活产数 2484 27327 11927 5798 1394 302 60 49337 年龄别生育率‰ 年龄别生育率‰ 19.68 233.36 154.43 66.50 19.08 5.75 1.37 500.17
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3.婴儿死亡率(IMR)
概念:是指某年不满1岁的婴儿死亡数与同年活产数之比。 计算公式: 同年不满 1岁婴儿死亡数 ×1000‰ 意义: 某年活产数 婴儿对外界的抵抗能力差,极易患传染病而导致死亡, 故婴儿死亡率是衡量一个国家卫生文化水平的敏感指标。 不同地区、不同时期的婴儿死亡率可以比较。在人民生 活水平高,环境卫生条件和医疗保健服务好的地区,婴 儿死亡率较低。反之,婴儿死亡率较高。例如婴儿死亡 率在发展中国家可高达200‰,而在发达国家则不到 15‰。在婴儿时期,死亡并非均匀分布,出生第一个月 内死亡的婴儿数占婴儿死亡总数的比重大,通常出生后 28天以内的死亡率往往比出生后28天至11月的死亡率还 高,因此将婴儿死亡率又分为新生儿死亡率与婴儿后期 死亡率。
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1.粗出生率(CBR)
概念:是指某年每千人口中的活产数 同年活产总数 公式: 粗出生率 = × 1000 ‰ 某年平均人口数
分母为年中人口数。 意义:粗出生率的优点在于资料易获得,计算简 单,因而几乎世界所有国家均用这个指标;其 主要缺点是受人口年龄性别构成的影响大。若 人口中生育年龄的女性多,或人口较年轻,已 婚率高的地区则粗出生率会偏高。因此,粗出 生率只能粗略地反映一个国家和地区的生育水 平。
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二、出生统计
出生和死亡是人类繁衍的两大基本要素。生育 是一个生理现象,也是一个人口现象。生理现 象是指一个妇女具有生育的能力,称为生育力; 人口现象是指一定人口中的生育水平。人口中 的生育水平总是与人口中的活产数相关联,测 量某一人口的生育水平,首先必须明确活产的 定义。为了世界各国便于比较,联合国对活产 作了如下定义:“妊娠的产物全部从母体排出 时,不论妊娠时间的长短,只要具有呼吸、心 跳、脐脉搏动、明确的随意肌运动等生命现象 之一的即为活产”。
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1.粗死亡率(简记为CDR)
概念:也称普通死亡率,是指某年平均每千名人口 中的死亡数。 计算公式: 同年死亡总数 粗死亡率 = ×1000‰
某年平均人口数
意义粗死亡率和粗出生率一样,具有资料易获得、 计算简单的优点,但其高低受人口年龄构成的影响, 故只能粗略地反映人口的死亡水平,不能用来衡量 和评价一个国家的卫生文化水平。
第七讲
医学人口统计
医学人口统计分为两大类
静态人口统计: 静态人口统计:是反映 人口连续不断变化过程 中某一时点的人口状况, 如人口的数量、不同特 征(年龄、性别、职业、 民族、文化程度等)人 口构成。这类资料主要 是通过人口普查获得。 动态人口统计:反映某一时期 动态人口统计 内人口的变化情况,包括由出 生、死亡引起的人口自然变动, 人口从一个地区向另一个地区 迁移引起的机械变动,以及反 映人口从一个社会集团转入另 一个社会集团引起的人口社会 变动。在医学人口统计中,主 要以人口的自然变动作为其研 究内容。这类资料通常是通过 登记报告获得。

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几个国家1981年人口年龄构成与普通死亡率 年人口年龄构成与普通死亡率 几个国家
人 口 年 龄 构 成 国 家 0-14 中 国 孟加拉 法 国 瑞 士 33.6 41.2 22.0 19.2 15-64 61.5 56.0 64.5 64.3 65及以上 4.9 2.8 13.5 16.5 普通死亡率 (‰) 6.4 11.6 10.2 11.0
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5.孕产妇死亡率
概念:MMR是指某年孕产妇死亡数与同年活产数之比。常用十 万分率表示。 算式为: 同年孕产妇死亡数 ×100000/10万 某年活产数 意义: 国际疾病分类对孕产妇死亡定义为:“妇女在妊娠期 至产后42天以内,由于任何与妊娠有关的原因所致的 死亡称为孕产妇死亡,但不包括意外事故死亡。”这 一定义中“与妊娠有关的原因”可以分为两类:①直 接产科原因:包括对妊娠合并症(妊娠期、分娩期及 产褥期)的忽视、治疗不正确等。②间接产科原因: 妊娠之前已存在的疾病,由于妊娠使病情恶化引起的 死亡。 孕产妇死亡率不仅可以评价一个国家或地区的妇幼保健 工作,而且可以间接反映一个国家的卫生文化水平。
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