教程 第二章 描述统计课件

1,2 描述统计,描述统计与推论统计 用SPSS如何做描述统计,2,2.1 描述统计与推论统计,统计学中的主要术语 什么是描述统计 什么是推论统计 描述统计与推论统计之间的关系,3,2.1.1 统计学中的主要术语,总体：Population，所有个体的集合 样本：Sample，总体的一部分 参数：Parameter，总体的数字特征 统计量：Statistic，样本的概括性测度值,4,2.1.2 什么是描述统计,基本内容 （1）整理数据 （2）展示数据的集中趋势、离散趋势、数据在数组中的地位、数据之间的相关、数据的分布情况等 目的 （1）描述数据特征，清晰直观地反映研究对象 （2）为推论统计做准备,5,2.1.2 什么是描述统计,集中量数：Center，反映一组观测数据集中趋势的统计量。 差异量数：Dispersion，反映一组观测数据差异状况或离散程度的统计量。 地位量数：描述或确定一个观测值在全体数据中所处的位置的量数。 相关量数：Correlation，描述两种或两种以上变量相互关系的统计量。,7,2.1.2 什么是描述统计,均数、中数、众数比较,8,2.1.2 什么是描述统计,差异量数：绝对差异与相对差异 绝对差异量：单位与原始数据相同 （1）全距，极差，Range=XmaxXmin （2）四分位差，Quartile deviation=(Q3Q1)2 （3）离差，一数据与该组数据的平均数之差 （4）方差，Variance，变异数，离差的平方和的平均数，S2 （5）标准差，Standard deviation，是方差的平方根，S，SD,9,2.1.2 什么是描述统计,相对差异量：测量单位不同（身高和体重）、或样本水平相差比较大（1年级和5年级） （6）差异系数，Coefficient of Variation，CV。CV=SDM100%,10,2.1.2 什么是描述统计,差异量数除了反映数据的离散程度，还可反映集中量数所具有的代表性。差异量数越大，集中量数代表性越差；差异量数越小，集中量数代表性越好；差异量数为0，集中量数即该数值本身。 差异量数与集中量数结合起来，才可以准确反映数据的全貌。 所以在研究报告中必须呈现这两种统计量数：M，SD,11,2.1.2 什么是描述统计,地位量数：绝对地位量与相对地位量 绝对地位量：次第、等级、百分等级（RX），在日常生活中常用。 相对地位量数：标准分数，Standard score，又称Z分数，是以标准差为单位表示一个分数在团体中所处位置的相对地位数。其数学定义是：一个分数离开平均数以标准差为单位的距离。 Z=离差标准差,12,2.1.2 什么是描述统计,标准分数的性质 （1）它是以标准差为单位的比值，无实际单位。 （2）Z分数有正（均数以上几个标准差）、负（均数以下几个标准差）之分，Z=0表示变量与均数相等。 （3）Z分数的绝对值越大，说明某分数离开平均数的位置越远。 标准分数的应用 （1）明确各个分数在总体中的位置 （2）比较不同单位的分数在总体中的位置 （3）是判断特殊个体的依据,13,2.1.2 什么是描述统计,相关量数：变量之间的共变关系 （1）相关系数，判断两列变量的相关方向和程度的统计指标，r，-1，1 （2）相关种类： 简单相关与复相关 直线相关与曲线相关 正相关、负相关、零相关 积差相关，Pearson correlation 等级相关，Spearman correlation 多列等级相关，Kendall correlation,14,2.1.2 什么是描述统计,分布：Distrubution，指数据的分布形态 （1）偏度，skewness，Sk。是反映数据分布不对称性的一个数字特征，当数据呈正态分布时，Sk=0 （2）峰度，kurtosis，Kur。是以正态分布为标准，描述数据分布密度的形状为陡峭还是平坦的一个数字特征，当数据呈正态分布时，Kur=0,15,2.1.3 什么是推论统计,基本内容 （1）参数估计：点估计、区间估计 （2）假设检验：参数检验、非参数检验 目的 根据样本特征对总体特征做出推断,16,2.1.4 描述统计与推论统计的关系,反映客观现象的数据,描述统计 （统计数据的整理、展示和分析等）,17,2.1.4 描述统计与推论统计的关系,18,2.2 用SPSS如何做描述统计,描述统计，Descriptive Statistics，主要介绍以下三种功能选项： 频数分析，Frequencies 数据描述，Descriptives 数据探察，Explore 多项选择题的描述分析，Multiple Response 多重响应分析统计功能,19,2.2.1 频数分析 Frequencies,Variable(s)：选入变量（一个或多个） Display frequency tables：选择则显示频数表，否则只显示图形 Statistics：选择统计量 Charts：确定图形输出类型 Format：设置频数分析表输出格式,20,2.2.2 数据描述 Descriptives,Variable(s)：选入变量（一个或多个） Save standardized values as variables：将当前变量的数据标准化，保存为另一个变量放在最后一列，新名为Z原变量名 Options：统计量选项,21,2.2.3 数据探察 Explore,Dependent list：因变量列表 Factor list：自变量列表，要求是分组变量 Display：显示统计表或图形 Statistics：选择统计量 Plots：选择图形 Options：缺失值处理选项,22,2.2.4 多项选择题的描述分析,多项选择题录入在SPSS中的实现 多项选择题的描述,23,2.2.4.1 多项选择题录入在SPSS中的实现,首先，定义题目的变量并输入数据。 （1）方法1是多重二分法，即每个选项即定义成一个变量（例如：T1_1，T1_2，T1_3，T1_4）；用1表示选择该项，用0表示未选该项。 多重二分法适用于所有多项选择题。但可能显得不经济，数据输入麻烦。,24,2.2.4.1 多项选择题录入在SPSS中的实现,（2）方法2是多重分类法，即不是每个选项都定义成一个变量，而是根据被试实际可能给出的最多答案数或研究者要求的选项数而定，每个变量表示被试的一次选择；而且这些变量须为数值型变量，利用值标签将答案标出，所有变量采用一套值标签。未选择者，数据输入可空缺；选择者则直接输入选项的数字代码。 多重分类法适用于问题选项较多的情况，尤其适合于“请在下列选项中选出最重要（最喜欢）的几个”这样一类问题。,25,2.2.4.1 多项选择题录入在SPSS中的实现,其次，要定义多选题集。这样才能把多项选择题的全部变量当作一个题目来分析。具体做法： （1）Analyze Multiple Response Define Sets，打开定义多项选择题集的对话框。 （2）Variables in Set：选入需要加入同一个多选题变量的变量列表。 （3）Variable Are Coded As：选择变量的编码方式。Dichotomics即为多重二分法编码方式，counted value是指用哪个数值表示选中。Categories指为多重分类法编码方式，此时需要设定取值范围Rangethrough，在该范围内的记录值将纳入分析。 （4）Name：定义变量集名字。 （5）Label：定义变量集名字的标签。,26,2.2.4.2 多项选择题的描述,描述指标： Count Cases：选择了某选项的人数，即原始频数。 Percent of cases：指选择了某选项的人占总人数的比例。它可以反映该选项在人群中的受欢迎（重视）程度，其总和大于100% 。 Count Responses：选择某选项的次数。它有时与Count Cases相等，有时不等。 Percent of Responses：在做出的所有选择中，选择某选项的次数占总次数的比例。它可以用于不同选项受欢迎程度的比较，其总和应等于100%。,27,2.2.2.2 多项选择题的描述,Analyze Multiple Response Frequencies：Ta