SPSSStatistics培训第天

1、 SPSS Statistics SPSS Statistics 培训（一）培训（一）Asia-Analytics (Formerly SPSS China)LUNCH茶歇时间安排讲师课程指导课程指导2午饭SPSS Statistics SPSS Statistics 课程安排课程安排3DateSessionSubject Day 16H统计分析简介1H1.1 统计分析概念 1.1.1 Introduction to Statistical Analysis 1.2 统计分析过程与实例 1.2.1 统计分析过程1.2.2 一个调查研究的实例 SPSS Statistics1H2.1 SPSS

2、Statistics 介绍 2.1.1 Introduction to SPSS Statistics2.1.3 利用SPSS进行数据分析的一般步骤SPSS Statistics数据准备 4H3.1 数据录入与获取3.1.1 数据格式，数据录入与引入，数据保存3.2 数据管理和变换3.2.1 新变量的生成3.2.2 变量类型和数据结构的转换3.2.3 数据合并、汇总、选择和拆分描述统计 2H4.1 数值描述4.1.1 定性变量的数值描述4.1.2 定量变量的数值描述4.2 图形与图表4.2.1 图形与图表SPSS Statistics SPSS Statistics 课程安排课程安排4Day

3、26H简单推断2H5.1 简单推断与方差分析5.1.1 简单推断5.1.2 方差分析相关分析1H6.1 相关分析6.1.1 相关分析回归分析1H6.2 一元线性回归分析6.2.1 一元线性回归分析回归分析2H7.1 多元线性回归分析7.1.1 多元线性回归简介7.1.2 SPSS实现7.1.3 多重共线性7.1.4 模型调整7.1.5 回归诊断7.1.6 总结7.2 Logistic回归分析7.2.1 Logistic回归分析SPSS Statistics 课程安排课程安排5Day 36H细分技术2H8.1 聚类分析8.1.1 聚类分析定义8.1.2 系统聚类8.1.3 K-means聚类8.

4、1.4 两步聚类细分技术2H8.2 判别分析8.2.1 判别分析定义8.2.2 常用判别分析方法介绍8.2.3 判别效果评估8.2.4 SPSS实现8.2.5 总结数据降维3H9.1 主成分与因子分析9.1.1 主成分分析9.1.2 因子分析9.1.3 SPSS实现对应分析、信度分析、尺度分析10.1 对应分析10.1 对应分析10.2 信度分析10.2 信度分析10.3 尺度分析10.3 尺度分析时间序列分析2H11.1 时间序列分析11.1.1 时间序列分析11.1.2 时间序列预处理11.1.3 时间序列建模SPSS实现11.1.4 时间序列模型残差分析11.1.5 因果时间序列分析SP

5、SS实现 第一第一讲讲：统计分析简介：统计分析简介目录目录n1.1 统计分析概念n1.2 统计分析过程与实例 1.2.1 统计分析过程 1.2.2 一个调查研究的实例72. 什么时候用数据分析u统计模型的严格数学表达很复杂、繁琐，但是其背后的思想往往很简单u作为统计学的使用者，重要的是掌握统计学的思想、解决问题的步骤和结果的解读1. 数据分析、统计学、统计工具的关系81.1 1.1 统计分析概念统计分析概念(1/2)(1/2)数据分析背景：拥有一定量的数据产生需求：从数据中提取信息统计学数据分析的依据统计学：随机性与规律性统计工具利用统计学原理服务于数据分析数据问题实际问题实际问题及解决方案把

6、实际问题转化为数据问题数据分析及结果把数据结果转化为实际问题的解决方案4. 统计学的一句话概括3. 数据的价值91.1 1.1 统计分析概念统计分析概念(2/2)u数据无处不在u数据包含的信息很多，但是数据中的信息往往是分散的，单个数据很难直接被应用起来u统计学就是把数据转化为信息的科学u 统计学是用以收集数据、整理分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。统计的一个重要但又往往不易为人所理解的特点是统计从来不绝对地说“是”或“不是”统计只能够说可能，而且往往提供某事可能发生的概率统计只说可能性是实际世界的真实体现。真实世界充满了不确定性从某种意义来说，生活中唯一确定的事情就是其不确定性

7、u“明天降水概率为40%”u“该节目收视率是30%”u“某县是贫困县”u“该药品疗效是99%”5. 如何理解下面的说法u统计可以指导我们收集数据u当拥有来自一些变量(指标)的数据或记录,但缺乏模型来描述这些变量之间关系的情况下,可用统计方法建立模型.u在有了一定的模型时,统计可以确定手中数据是否令人信服地支持某种论点.模型也用来对未来进行预测.u统计直观的图表展示,可以使各个领域的专家容易理解6. 统计的一些做法2. 统计的应用领域1. 一些应用的例子101.2 1.2 统计分析过程与实例统计分析过程与实例u如何根据一些财务数据发现漏税的嫌疑单位u如何进行偏差较少的民意调查u如何确定一个产品可

8、靠性u如何按照各种指标评价雇员u如何根据不同环境估计某商店的顾客人数u如何对电视节目排名次精算审计学医学诊断农业动物学人类学考古学晶体学人口统计学牙医学社会统计学牙医学生态学教育学经济计量学流行病学心理学气象学军事科学核材料安全管理眼科学制药学物理学政治学心理物理学质量控制分类学气象改善博采，等等金融水产渔业研究遗传学地质学地理学历史研究人类遗传学工业法律语言学文学劳动计划学管理科学市场营销学2. 计划编制1. 概述 .1 统计分析过程统计分析过程(1/3)(1/3)u 计划编制确定研究问题建立项目预算确定研究范围 即确定研究的总体和个体确定样本的抽取方法分析评估所需样本量

9、确定数据收集方式确定与研究问题相关的数据 即确定应该收集个体的哪些数据确定研究问题的分析方法和分析工具1. 计划编制 数据分析 5. 部署 7. 数据报告 6. 2. 数据收集 3. 数据访问 4. 数据管理和准备u数据访问目的： 将分散的原始格式各不相同的数据读入分析工具中，使分析工具可以对数据进行分析。4. 数据访问u 数据收集收集目标依赖于计划的编制方式：观察、访谈、问卷调查利用已有数据资源 注：收集的数据要和预期研究的问题相关，要能够从中得出有意义的结论 3. 数据收集 .1 统计分析过程统计分析过程(2/3)(2/3)u 数据分析预分析：概括性统计描述探索性推断

10、精确分析拟合最佳的统计模型需要统计知识和专业相互补充6. 数据分析u 数据管理和准备清理数据以保证数据的准确性对数据进行必要的转换填充缺失数据对数据进行合并、汇总等5. 数据管理和准备 u 部署目标：将分析阶段得到的模型、信息和知识带给决策者方法：将生成的模型编译成单独运行的控件或程序，将其整合到应用平台中去8. 布署u 数据报告目的：将数据分析项目的结果以恰当的方式表达方式：文本文档、表格、图形或者网页注：报告应使得决策者能够快速理解，并做出决策7. 数据报告 .1 统计分析过程统计分析过程(3/3)(3/3)2. 计划编制-收集个体的数据信息u研究的问题中国大学生对于

11、AIDS知识的整体了解情况是如何的？u研究的总体中国高校大学生u样本抽取方法分层抽样，抽样个体为来自天津四所医学和非医学院校的学生u数据收集方式发放调查问卷的方式1. 计划编制 .2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(1/6)u参加调查者的人口统计信息 包括性别、年龄、年级、学校表现、健康状况等u家庭成员的相关信息 包括如父母受教育程度、家庭收入、家庭类型等u对AID 的认知uAID信息的来源 包括是否从公众/媒体获得任何关于AID的任何方面的信息、是否参与过关于AID的讨论、哪种AID信息渠道被认为是最可靠的等等uAID知识：包括如下四个方面的问题（共21个问题） A

12、ID的定义/症状 传播方式 临床症状 治疗/预防4. 数据访问u统计问题：根据研究的目的，初步判定主要采用描述性统计、均值比较和方差分析u分析工具：SPSS Statistics 20u数据收集主要采用现场发放问卷的形式u最后收回有效问卷930份3. 计划编制-数据分析方法和分析工具、数据收集.2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(2/6)u通过对调查问卷整理，最后通过SPSS读入数据uFINAL-KAP-CLEANED-DATA.sav5. 数据管理与准备(2/5)u由于收集到的数据存储方式很不规则，读入到SPSS的数据不便于分析u数据管理与准备除了要解决原始数据自身

13、的问题外，还要围绕要研究的问题展开u根据此次研究的目的以及收集到的数据内容，我们把分析集中在被调查者对AID知识回答情况的分析。为了有针对性的管理和准备数据，提出如下待解决的问题 1. 930名学生对关于AID知识的21个问题回答的正确率 2. 930名学生的平均回答正确率 3. 不同类型的学校、不同性别、不同受教育水平学生的平均正确率: 医科大学&非医科大学；男性&女性；硕士&博士5. 数据管理与准备(1/5).2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(3/6)u检验如下群体回答正确率之间是否有差别 医学&非医学学生 男性&女性 硕

14、士&博士 不同年级的硕士生 不同年级的博士生5. 数据管理与准备(4/5)D01=Cannot D02-1=LikelyD03-1=LikelyD04-1=LikelyD05-1=LikelyD06-1=LikelyD07-2=UnlikelyD08-2=UnlikelyD09-2=UnlikelyD10-1=Likely5. 数据管理与准备(3/5).2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(4/6)D11-1=LikelyD12-2=UnlikelyD13-2=UnlikelyD14-2=UnlikelyD15-2=UnlikelyD16-2=UnlikelyD

15、17-2=UnlikelyD18-1=TrueD19-2=FalseD20-1=TrueD21-2=False21个问题的个问题的正确选项正确选项这样的数据如何进这样的数据如何进行分析？行分析？6. 数据分析u主要思路 规范数据格式，以数值编码代替字符（串） 正确选项的编码均设置为“1”u在SPSS中可以通过两种方式来完成： 菜单运行方式 编程方式u具体数据管理和准备过程 DATA CLEANING.sps5. 数据管理与准备(5/5).2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(5/6)u利用处理好的数据，选择恰当的统计方法，解决基于此次调查提出的问题 HIV_Data_A

16、nalysized.sav analysis.spsu最终输出结果：final result.spo7. 分析报告.2 一个调查研究的实例一个调查研究的实例(6/6)第二讲第二讲 SPSS Statistics SPSS Statistics介绍介绍目录目录n2.1 SPSS Statistics介绍2.1.1 SPSS Statistics 简介2.1.2 SPSS Statistics 界面2.1.3 SPSS Statistics 帮助n2.2 利用SPSS Statistics进行数据分析的一般步骤212. SPSS Statistics的常用概念 u易用性强操作界

17、面极为友好，操作简单良好的帮助系统和自学功能为高级用户提供编程功能u功能强大成熟的统计过程完美的图形处理功能提供多种数据准备技术u兼容性好数据输入: Excel, Lotus, Oracle, SQL Server, Access, dBASE, 文本，以及各类统计软件的数据形式SAS，Stata文件数据输出: Word, HTML, XML, Excel, PowerPoint, PDF1. SPSS Statistics的基本特点222.1 SPSS Statistics2.1 SPSS Statistics介绍介绍 u6个窗口：数据编辑器、结构浏览器、语法编辑器、枢轴表编辑器、图表编辑器

18、、文本输出编辑器u4种运行方式：菜单对话框、程序、 Include命令、SPSS Production Facility(结合SPSS宏）u4种结果输出：表格、文本、标准图、交互图 1. SPSS Statistics名称和版本介绍 2.1.1 SPSS2.1.1 SPSS StatisticsStatistics简介简介SPSS Statistics是一款在调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具，是世界上最早的统计分析软件。全球约有28万家产品用户，它们分布于通讯、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。tati

19、stical ackage for ocial ciences)( tatistical roduct and ervice olution)n StandardnProfessionalnPremium231. SPSS Statistics的常用窗口 2.1.2 SPSS2.1.2 SPSS StatisticsStatistics 界面（界面（1/41/4）数据编辑窗口数据编辑窗口语法编辑窗口语法编辑窗口结果查看窗口结果查看窗口242. 数据视图 Columns: 变量或特征变量或特征Cell: 值值Rows: 个案或观察个案或观察2.1.2 SPSS Statistics2.1.2 S

20、PSS Statistics的界面的界面(2/4)(2/4)253. 变量视图： 用户定义的缺失值描述性的值标签变量名数据类型描述性的变量标签2.1.2 SPSS Statistics2.1.2 SPSS Statistics的界面的界面(3/4)(3/4)264. 查看器统计表、图表、文本输出概要视图2.1.2 SPSS Statistics2.1.2 SPSS Statistics的界面的界面(4/4)(4/4)271. SPSS Statistics的帮助 2.3 SPSS SPSS StatisticsStatistics的帮助的帮助2. SPSS Statistic

21、s 数据处理的流程图u1. 把数据文件读入 SPSS Statistics：可以使用SPSS Statistics 数据文件、Excel电子表格、数据库或一般文本文件、或者直接输入数据。u2. 选取程序：选择合适的分析程序对数据进行分析。u3. 选取分析的变量：选择分析程序中的分析变量。u4. 执行程序：执行程序后，可查看结果，结果会出现在SPSS Statistics 查看器中。u5. 结果存档或打印：结果文件可输出为网页文件、Word文件、Excel文件、文本文件，pdf文件等。1. SPSS Statistics 分析数据的主要步骤292.2 2.2 SPSSSPSS Statistic

22、sStatistics分析数据的主要步骤分析数据的主要步骤第三讲第三讲 SPSS Statistics SPSS Statistics数据准备数据准备目录目录n3.1 数据录入和获取3.1.1 SPSS Statistics 数据录入3.1.2 SPSS Statistics 数据获取n3.2 数据管理和变换3.2.1 新变量的生成3.2.2 变量类型和数据结构的转换3.2.3 数据合并、汇总、选择和拆分312. 变量属性说明 u 不同观察对象的数据不能在同一条记录中出现u 每一个测量指标/影响因素只能占据一列的位置，即同一个指标的测量数值都应当录入到同一个变量中去u 最终的数据集应当能够包含

23、原始数据的所有信息u 可以出现违反这些原则的例外情况，如重复测量数据1. 变量设计的基本原则323 .1 SPSS Statistics SPSS Statistics 数据录入数据录入(1/6) (1/6) u 变量名和变量标签u 变量类型数值型、字符型、日期型、货币型u 值标签u 缺失值用户自定义缺失值系统缺失值u 度量标准尺度数据（Scale ）包括表示比率的数据Ratio （比如产品的合格率）间距级Interval, Continuous（比如气温）分类数据、定性数据有序数据（Ordinal等级分类数据，比如成绩等级ABCD）名义数据（ Nominal分类数据，无等级差别

24、，比如不同省区的编码4. 问题类型 1、序号2、姓名 3、性别 1 男 2 女4、出生年月日 （dd/mm/yyyy）5、请问您通常获取新闻的方式有哪 些1报纸2杂志3电视4收音机 5网络 6、每天上网的小时数 : 小时7、对于XX产品满意程度1非常满意2满意3无所谓4不满意5非常不满意3. 问卷示例333 .1 SPSS Statistics SPSS Statistics 数据录入数据录入(2/6) (2/6) u 问题的类型：单选题-3,7 数值型开放题-1,6 文字型开放题-2日期型开放题-4多选题-52. 开放题录入：数据视图_录入数据1. 开放题录入：变量视图_定义变

25、量属性343.1.1 SPSS Statistics3.1.1 SPSS Statistics 数据录入数据录入(3/6) (3/6) u 录入方式与开放题类似，不同的是，单选题可定义值标签。以性别、产品满意程度为例定义值标签： 性别值标签：值：1 标签：男值：2 标签：女满意度值标签：值：1 标签 ：非常满意值：2 标签 ：满意值：3 标签 ：无所谓值：4 标签 ：不满意值：5 标签 ：非常不满意352. 变变量视图：点击值击值1. 单选题3. 性别值标签 4. 满意度值标签3.1.1 SPSS Statistics3.1.1 SPSS Statistics 数据录入数据录入(4/6) (4

26、/6) u 二分法：每一个题项设立一个二分类变量，用Y/N或者0/1表示该选项是否被选择。u 多重分类法：按选择的个数定义变量的数量。362. 二分法：以新闻获取方式为例1. 多选题录入方法3. 结果 3.1.1 SPSS Statistics3.1.1 SPSS Statistics 数据录入数据录入(5/6) (5/6) 请在下面列出的20个品牌中选出您认为最信得过几个（最多列五个），并将代码填入下面空格1_ 2 _ 3 _ 4 _ 5 _ 候选品牌列表：1. 长虹 2. 海尔 为了简化数据录入而采用多重分类法4. 多重多分法375. 结果3.1.1 SPSS Statistics3.1.

27、1 SPSS Statistics 数据录入数据录入(6/6) (6/6) 383.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(1/9) (1/9) u读取SPSS格式的数据u读取Excel格式的数据u读取文本数据（“分隔”和“固定宽度”)u读取数据库格式数据（1）配置ODBC（2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行连接，并读取数据1. SPSS Statistics读取外部文件 392. 选择demo.sav1. 文件打开数据3. 结果 3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据

28、获取(2/9) (2/9) 402. 选择文件类型为Excel1. 文件打开数据3. 打开demo.xls 3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(3/9) (3/9) 4. 结果412. 选择预定义格式1. 要读取的txt文件3. 分隔符、变量名设置 3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(4/9) (4/9) 4. 数据开始的行数426. 修改变量格式(1/3)5. 数据预览6. 修改变量格式(2/3)3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS

29、 Statistics 数据获取数据获取(5/9) (5/9) 6. 修改变量格式(3/3)438. 结果7. 默认选项，点击完成3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(6/9) (6/9) 442. 选择ODBC数据源：MS Access Database1. 文件打开数据库新建查询3. 打开demo.mdb 3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(7/9) (7/9) 4. 导入的表和变量456. 选择要导入的记录（个案）5. 设置检索字段及顺序7. 使用字段名称

30、来创建变量名3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(8/9) (8/9) 8. 字符串变量转换成整数变量4610. demo数据集建立9. 选择所创建的 SQL 语句3.1.2 SPSS Statistics3.1.2 SPSS Statistics 数据获取数据获取(9/9) (9/9) u 主要集中了一些对变量进行变换的过程，如对原始数据进行四则运算、对数据重新编码、求出变量的秩次等，这些功能往往在统计分析的预处理中起着非常重要的作用1. 变量级别的数据管理转换数据转换u 对数据进行加工整理，比如根据统计分析的要求对数据进行分

31、组、合并、加权、筛选等操作2. 文件级别的数据管理数据3. 变量级别的数据管理转换473.2 3.2 数据管理和变换数据管理和变换负债率?-负债总额是多少？-资产总额是多少?-483.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(1/7)(1/7)49u可计算数值或字符(包括数字和文字)变量的值u可创建新的变化或替换现有变量的值。如果是新变量，还可以指定变量的类型和标签u可根据逻辑条件选择性地计算出数据子集的值u支持多种类型函数，包括算术函数、统计函数、分布函数、字符函数、日期和时间函数、随机变量函数、缺失函数u示例数据：demo.sav2. 转换计算变量1. 计算变量3.2.1 3.2.1

32、新变量的生成新变量的生成(2/7)(2/7)3. 设置目标变量及数字表达式4. 新变量将显示在数据编辑器中503.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(3/7)(3/7)6.设置目标变量及数字表达式51125.输入目标变量名称7.设立变量生成的条件33.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(4/7)(4/7)每月相对上月消费金额的变化?-每月消费金额-523.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(5/7)(5/7)2.选择变量，用作新变量的值源1.转换 转换值3.选择转换的方式(1)4.选择转换的方式(2)533.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(6/7)(

33、6/7)6. 希望计算相邻两个月的男装销售差额5. 希望计算相邻两个月的男装销售差额547. 结果3.2.1 3.2.1 新变量的生成新变量的生成(7/7)(7/7)你属于哪个年龄组? 18 to 35 36 to 50 50+你年龄多少?3.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(1/9)(1/9)551. 重新编码56u通过对数据值进行重新编码，可对记录进行修改。这一过程对于通过对数据值进行重新编码，可对记录进行修改。这一过程对于简化或合并类别来说特别有用。简化或合并类别来说特别有用。重新编码成相同变量重新编码成相同变量用于连续变量分段、类别变量重新分类重新编码成新的

34、变量重新编码成新的变量 用于连续变量分段、类别变量重新分类自动重新编码自动重新编码将字符串值和数值转换为连续整数当类别代码不连续时，生成的空单元将降低性能并增加内存要求 SPSS实现：实现：例:Employee data.sav3.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(2/9)(2/9)2. 转换重新编码重新编码到相同的变量时，编码前后变量类型不变,所以结果中也带$.573.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(3/9)(3/9)1. 重新编码到相同的变量2. 对“起始薪金”和“当前薪金”重新编码3. 结果2. 录入新值和旧值1. 重新编码成不同

35、的变量583.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(4/9)(4/9)3. 结果3.确定“重新编码的起点”2. 输入新变量名称，点击“添加新名称”1. 自动重新编码原变量原变量自动重新编码自动重新编码b3a2e4a2F1593.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(5/9)(5/9)2. 转换可视离散化1. 可视离散化的作用u 实现对连续的尺度变量创建分类变量，例如：可以使用一个标度收入变量创建一个包括收入范围在内的新分类变量u 将大量有序类别分成一个较小的类别组。例如，可将等级九个等级归为低、中、高三类u SPSS实现：例:Employee d

36、ata.sav603.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(6/9)(6/9)4. 选择离散变量3. 可视离散化过程1.选择要离散的变量包括数值尺度或序列尺度的变量2.分别对不同的变量进行处理3.录入变量离散后的名称4.点击“生成分割点”设定分割的规则5.设定分割的规则6. 设定分割的规则5. 录入离散化后的名称613.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(7/9)(7/9)623.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(8/9)(8/9)7. 自动生成分级8. 结果2. 选择替换的变量1. 替换缺失值的作用u 该功能专门用

37、于解决时间序列模型的缺失值问题。u 实现：“转换”-“替换缺失值”1.选择缺失值替换变量可同时对多个变量进行缺失值替换2.更改替换变量的名称3.选择要用于替换缺失值的估计方法633.2.2 3.2.2 数据类型和结构的数据类型和结构的转换转换(9/9)(9/9)3. 设置新变量名和方法2. 数据排序个案1. 个案排序的作用u 将记录按ID变量排序，有利于查找、修改u 将某个变量按升序或降序排列，可以非常容易的发现输入错误，因为他们往往就是最大/最小值。u 缺失值在排序中会排在最小值的前面，可以通过排序的方法很快发现哪些记录为缺失u SPSS实现：Car.sav643.2.3 3.2.3 数据数

38、据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(1/11)(1/11)4. 选择变量和排序方式3. 步骤5. 结果：升序排列后，缺失值位于最前面1.选择排序变量 可同时对多个变量进行排序2.选择排序方式：升序/降序653.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(2/11)(2/11)2. 数据选择个案1. 选择个案的概述u “选择个案”提供了几种基于包含变量和复杂表达式的条件来选择个案子组的方法。您也可以选择个案的随机样本。用于定义子组的条件可包括： 变量值和范围 日期和时间范围 个案（行）编号 算术表达式 逻辑表达式函数u SPSS 实现：Demo.sav6

39、63.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(3/11)(3/11)4. 指定个案选择方法3. 选择个案的步骤1、选择一个选择个案的方法2、指定选择个案的条件3、选择输出方式673.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(4/11)(4/11)6. 选择输出方式5. 制定选择个案的条件u “拆分文件”将数据文件分割为单独的组，以根据一个或多个分组变量的值进行分析。1. 选择分组分析的输出方式2. 指定分组变量：最多8个683.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(5/11)(5/11)2.

40、数据拆分文件1. 拆分文件3. 选择分组变量及分组方式u 分类资料数据录入格式： 枚举格式、频数格式u 只有先进行加权设定，统计软件才能正确识别和处理数据u SPSS实现：demo.sav693.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(6/11)(6/11)2. 加权个案1. 加权个案的意义3. 加权效果指定加权变量u 希望将原数据文件分类汇总为一个新的汇总数据文件进行分析u SPSS实现：demo.sav1、选择分组变量2、选择汇总变量及汇总函数3、选择保存方式703.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(7/11)(7/

41、11)2. 个案汇总的作用1.个案汇总123u 对话框界面下只能两两合并，多个文件一次就完成合并需要写程序u 纵向合并从外部文件增加记录到当前数据文件相对而言比较简单，操作上没有需要特别注意之处实例：将文件a.sav和b.sav合并，并将b.sav中w字段去掉a.savb.sav713.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(8/11)(8/11)2. 文件a.sav和b.sav1. 说明3. 合并后的数据文件723.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(9/11)(9/11)5.选择要与活动数据集合并的数据集4.数据 合并

42、文件 添加个案6.“非成对的变量”列表中的需要添加的变量height和h对都表示身高的信息1. 横向合并u从外部数据文件增加变量到当前数据文件u默认是按照记录号顺序对应起来合并，由于在许多情况下是需要按照某个ID变量取值相同的原则进行对应和合并，此时就存在是否正确对应的问题，需要加以注意u实例：将文件a.sav和c.sav合并a.savc.sav733.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(10/11)(10/11)2. 文件a.sav和b.sav3. 合并后的数据文件743.2.3 3.2.3 数据数据合并、汇总、选择和合并、汇总、选择和拆分拆分(11/1

43、1)(11/11)5. 选择要与活动数据集合并的数据集4. 数据 合并文件 添加变量6. 选择按照排序文件中的关键变量匹配个案问题数据 练习练习1请选择出婚姻状况(MARITAL)为未婚或者单身的人群信息。（个案选择的应用）2 计算不同婚姻状况(MARITAL)下的受访者的年龄（AGE）和受教育情况（EDUC）的描述统计量（最大值、最小值、均值等）。（文件分割的应用）3各调查地区（REGION）的每周上网时间（WWWHR）的均值和标准差，结果保存成新文件，名称为“AGGR_REGION_WWWHR”。（汇总数据的应用）4对于30岁以上的调查者，计算其受教育程度和其配偶的受教育程度的差。（计算变

44、量的应用）14. ex4_GSS2004_day1.savGeneral Social Survey, 2004年美国的成年人为代表的样本,包括人口统计等相关变量。75 第四第四讲讲：描述统计描述统计目录目录n4.1 数值描述4.1.1 定性变量的数值描述4.1.2 定量变量的数值描述n4.2 图形与图表4.2.1 概述4.2.2 图形的实现4.2.3 图表的实现77u数据分类定性数据名义、有序数据定量数据尺度数据u描述方法数值描述图形描述2. 数据分类及描述方法u数据(data)是所收集、分析、汇总表述和解释的事实及数字。u个体(element)是从中收集数据的实体。u变量(variable

45、)是关于个体的特征。u观测(case)是对一特定个体收集的度量集。1. 什么是数据784.1.1 4.1.1 定性定性变量的数值变量的数值描述描述定性数据（品质数据）：用于鉴别每一个体品质的标记或名称定量数据（数量数据）：表示多少794.1.1 4.1.1 定性变量的数值描述定性变量的数值描述u 方法：频数、频率和众数u 众数：就是数据中出现次数或出现频率最多的数值u SPSS实现：分析-描述统计-频数u 数据：demo.sav2. SPSS Statistics 选项1. 概述3. 界面设置804.1.1 4.1.1 定性变量的数值描述定性变量的数值描述5. 结果解释4. 输出结果u“统计量

46、”表格显示分析变量“Inccat”的有效记录数和缺失记录数u频率：各类别的记录数；u百分比：各类别的记录数占总记录数的比例；u有效百分比：各类别的记录数占有效记录总数（不含缺失值的记录总数）的比例；u累积百分比：按类别排序后，当前类别之前所有类别（包含当前类别）的记录数占有效记录总数的比例。u 推断性统计l 参数估计样本和总体样本参数和总体统计量从样本参数估计总体统计量l 假设检验假设检验的一般思路2. 推断性统计u 统计学是用以: 收集数据、整理分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。l 描述性统计利用表格、图形或者数值(数值特征)来展示和刻画数据中的信息l 推断性统计利用样本获得的

47、数据对总体的性质进行估计或者检验。总体的性质通常用概率模型刻画1. 统计学分类814.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述u 平均数u 中位数u 众数u 百分位数u 四分位数2. 位置描述概述（1）u 通过数据指标来概括数据中的信息l刻画数据的位置；l刻画数据的变异程度；l刻画相对位置和检测异常值；u 探索性的分析u 刻画两个变量之间的关系1. 概述824.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述3. 位置描述概述（2）平均数u 数据值的算术平均:u 最常用的中心位置度量u 受极端值影响u 例：1，3，5，7，9nxnii1x2inxxxn 4.1.2 4.

48、1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述830 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10平均数平均数=50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14平均数平均数=64. 位置描述概述（3）中位数u重要的中心位置度量u 在递增排序后的数据列中u 若 n 是 奇数，中位数是正中央的数u 若 n 是 偶数，中位数是正中央的两数的平均值.u 不受极端值的影响u 例：1，5，7，3，94.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述840 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10中位数中位数=50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14中位数中位数=65. 位置

49、描述概述（4）众数u 发生频数最高的数据值u 不受极端值的影响u 众数可能不存在u 可能有多个众数（单峰，双峰，多峰）u 可用于定量或定性数据4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述850 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14众数众数=5 0 1 2 3 4 5 6没有众数没有众数6. 位置描述概述（5）百分位数u第p百分位数使得至少有p%的数据小于或等于这个值，且使得至少有(100-p)%的数据大于或等于这个值如何计算？l将原数据从小到大排列l计算i=(p/100)n l若i是整数, 则第p百分位数为第i 与第 i+1 项的平均l若i不是整数，

50、则向上取整。4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述867. 位置描述概述（6）四分位数u 将排序后的数据分为四个等份u 不受极端值的影响4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述8725%25%25%25%Q1=12.511 12 13 16 16 17 18 21Q2Q38. 变异程度描述概述（1）4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述88变异程度极差四分位点内距方差总体方差样本方差标准差总体标准差样本标准差变异系数9. 变异程度描述概述（2）全距、极差u 极差= 最大值 最小值(全距)u 忽略数据的分布极差= 12 - 7 =

51、5极差= 12 - 7 = 54.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述89 7 8 9 10 11 12 7 8 9 10 11 1210. 变异程度描述概述（3）四分位点内距u 四分位点内距=u 不受极端值的影响13QQ 11 12 13 16 16 17 18 21= 17.5 - 12.5 = 513QQ 4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述9011. 变异程度描述概述（4）方差重要度量 u 对于总体:u 对于样本: NXi22122nXXsi4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述9112. 变异程度描述概述（5）标准差u

52、 最重要的变异程度的度量u 反映了关于平均值的变异程度u 对于总体: u 对于样本: NXi212nXXsi13. 变异程度描述概述（6）标准差比较Mean = 15.5 s = 3.338 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21Data BData AMean = 15.5 s = .9258Mean = 15.5 s = 4.57Data C 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2111 12 13 14 15 16 17 18 19 20 214.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述9214. 变异程度描述概述（7）变

53、异系数u 反映标准差相对于平均值的大小，是对变异程度的相 对度量u 可用来比较两组或多组数据u 公式 ( 对样本):100XSCV4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述9315. 变异程度描述概述（8）变异系数比较uStock A: 去年的平均价格 = $50 标准差 = $5u Stock B: 去年的平均价格 = $100 标准差= $5变异系数:Stock A: 10Stock B: 5u 对定量变量数值描述的SPSS功能为：描述和探索u SPSS实现：分析-描述统计-描述/探索u 数据：demo.sav2. “描述”选项1. 概述3. 界面设置及运行结果运行结果4

54、.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述94变量标准化选项5. “探索”分析界面设置4. “探索”分析选项6. “探索”分析选项4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述957. “探索”运行结果（1）8. “探索”运行结果（2）按“Gender”分组的“Age”、“Income”的案例描述：有效记录数、缺失记录数、总记录数按“Gender”分组的“Age”描述统计量：均值、中位数、方差、标准差、峰度、偏度等4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述969. “探索”运行结果（3）10. “探索”运行结果（4）界外值显示结果：按“Gender”分组下，“Age”的五个最大值和五个最小值按“Gender”分组下，“Age”的箱图4.1.2 4.1.2 定量定量变量的数值变量的数值描述描述971. 概述u 变量分为定性变量和定量变量l定性变量主要反映现象的分类情况（分类变量）l定量变量主要反映现象的数值大小u 因此对不同