SPSS描述统计(3).ppt

数据转换 Transform Compute计算产生变量 数据转换 Transform Compute 利用函数进行计算 描述性统计分析 1统计量介绍2频数分析3描述统计量4数据探索5比率统计分析 SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的基础和前提 通过基本统计方法的学习 可以对要分析数据的总体特征有比较准确的把握 从而有助于选择其他更为深入的统计分析方法 本节课主要介绍如何在SPSS中进行平均数 中位数 众数 方差 百分位 频数 峰度 偏度 探索分析 交叉联列表分析 多选项分析 基本统计报表制作等的操作 基本统计量介绍 集中趋势均值 Mean 中位数 Median 众数 Mode 百分数 四分位数Quartiles等 离散趋势样本方差 Variance 样本标准差 Std deviation 均值标准差 StandErrorofMean 极差 Range 分布形态偏度 Skewness 峰度 Kutosis 定义 峰度是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量 这个统计量是与正态分布相比较的量 峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同 峰度大于0表示比正态分布高峰要更加陡峭 为尖顶峰 峰度小于0表示比正态分布的高峰要平坦 为平顶峰 具体的计算公式为 定义 偏度也是描述数据分布形态的 它是描述某变量取值分布对称性的统计量 具体的计算公式为 这个统计量是与正态分布相比较的量 偏度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度x相同 偏度大于0表示正偏差数值较大 为正偏或右偏 即有一条长尾巴拖在右边 偏度小于0表示负偏差数值大 为负偏或左偏 有一条长尾拖在左边 而偏度的绝对值数值越大表示分布形态的偏斜程度越大 扁平分布 尖峰分布 峰态 左偏分布 右偏分布 与标准正态分布比较 偏态 扁平分布 尖峰分布 扁平分布 尖峰分布 左偏分布 扁平分布 尖峰分布 右偏分布 左偏分布 扁平分布 尖峰分布 频数分析 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 新建数据库或打开已有数据库 Analyze Descriptivestatistics Frequencies 使左侧源变量栏进入右侧variable s 栏 单击statistics选择统计指标 continue chat选择要输出的图形 continue format选择要输出的格式 continue OK 频数分析 frequencies 1 候选变量框列出数据文件中所有的变量 2 Variables框从候选变量框中选择要分析的变量移入此框中 可同时选择多个变量 此时 SPSS就将分别产生多张频数表或统计图形 3 Displayfrequencytables复选框此复选框设置是否显示频数表 系统默认选中 表示要显示频数表 图4 1 频数分析过程的操作界面 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 图4 1 频数分析 例 测量100名健康成人的血清蛋白总含量 形成数据serum 克 升 使用频数分析了解这一数据的统计特征 SPSS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 频数分析 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 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 SPSS的输出结果 该教学案例数据解析 均值 平均值 平均数 表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平 例如 学生某门学科的平均成绩 公司员工的平均收入 某班级学生的平均身高等 计算公式如下 总体平均数 若一组数据X1 X2 XN 代表一个大小为N的有限总体 则其总体平均数为 样本平均数 若一组数据x1 x2 xn 代表一个大小为n的有限样本 则其样本平均数为 中值是在一组数据中居于中间的数 特别注意的地方是 这组数据之前已经经过升序排列 即在这组数据中 有一半的数据比它大 有一半的数据比它小 如果这组数据包含偶数个数字 中值是位于中间的两个数的平均值 1020405070102030405060 百分位数分析 比如 假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分 相对于参加同一考试的其他学生来说 他的成绩如何并不容易知道 但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数 我们就能知道大约70 的学生的考分比他低 而约30 的学生考分比他高 众数 Mode 统计学名词 在统计分布上具有明显集中趋势点的数值 代表数据的一般水平 众数可以不存在或多于一个 修正定义 是一组数据中出现次数最多的数值 叫众数 有时众数在一组数中有好几个 用M表示 理性理解 简单的说 就是一组数据中占比例最多的那个数 定义 全距也称为极差 是数据的最大值与最小值之间的绝对差 在相同样本容量情况下的两组数据 全距大的一组数据要比全距小的一组数据更为分散 计算公式 最大值 最小值 2020 1 27 26 4 3描述性分析 描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量的值 通过上一节的学习可知 频数分析同样可以做到 都是以计算数值型单变量的统计量为主 描述性统计分析没有图形功能 也不能生成频数表 但描述性分析可以将原始数据转换成标准正态评分值 并以变量形式存入数据文件中 以便后续分析时应用 变量标准化 将原始数据转化成标准常态评分值 采用以下公式 其中 为变量的第i个观测值 为变量均值 为变量标准差 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 在处理试验数据时 因素在不同水平下的均值一般情况下都有差异 就是在同一水平下进行多次不同的试验 由于随机误差的存在 试验数据波动也不小 描述统计量 例 调查记录了130名正常男性血液中的红细胞数 RBC 万 mm 用描述统计量查看该数据的统计特征 SPSS的操作步骤 1 菜单中点分析 描述统计 描述 进入描述对话框 2 将变量算入变量窗口 进入选项对话框进行设置 完成后点继续 并确定 SPSS的输出结果 数据编辑窗口中 在原变量右侧多了一列由原变量标准化产生的 Z 原变量名 的列 3数据探索 数据中隐含的统计规律尚不清楚时 可以对数据进行考察和探索 也可找出异常值 例 调查记录了97名幼儿的编号 性别 月龄 体重 身高 坐高 胸围 头围 左眼视力 右眼视力 年龄 血检数据 要求对身高进行探索分析 SPSS的操作步骤 1 菜单中点分析 描述统计 探索 进入探索对话框2 分别将身高和性别变量选入因变量和因子列表 打开统计量窗口进行设置 完成后点继续返回 SPSS的操作步骤 3 分别打开绘制和选项对话框 对所输出图形以及缺失值处理进行设置 完成后点继续返回 并点确定 SPSS的输出结果 SPSS的输出结果 SPSS的输出结果 箱线图 Boxplot 也称箱须图 Box whiskerPlot 是利用数据中的五个统计量 最小值 第一四分位数 中位数 第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法 它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性 分布的分散程度等信息 特别可以用于对几个样本的比较 SPSS的输出结果 茎叶分析 茎叶图理解 茎叶图利用原始数据以图形的形式表现了分布的形状 图中包括频数 Frequency 茎 Stem 和叶 Leaf 3部分 右图中的下方说明中给出了本图的茎宽为10 每片叶子代表一个数据 对应图中的第一行数据 从左到右依次为 频数为6 茎为0 有6片叶子 也就是指第一组里包含6个数据 其近似值为 6 6 7 7 7 7 图4 10出生率茎叶图 出生率Stem and LeafPlotFrequencyStem Leaf6 000 6677775 000 999997 001 00111117 001 22223335 001 445551 001 7Stemwidth 10 00Eachleaf 1case s 4比率统计 将两个连续型变量之比的指标进行描述统计分析 反映对比关系的一致性 例 仍用上节中的97名幼儿的数据 按年龄变量分组 对坐高和身高进行比率统计分析 SPSS的操作步骤 1 菜单中点分析 描述统计 比率 进入比率对话框2 分别将坐高 身高和年龄选入分子 分母 和组变