spss--描述性统计分析教程(精彩)

1、1，第4章，描述性统计分析，2，主要内容，4.1基本描述性统计的定义和计算，4.2频率分析，4.3描述性分析，4.4探索性分析，4.5交叉表分析，4.6多选项分析，3，4.1基本描述性统计的定义和计算，1描述性统计，均值，模式，中位数，总和，集中趋势的百分位值，4，4.1定义和计算基本描述性统计，2描述离散趋势的统计，样本方差，标准差，范围，均值的标准误差，5， 4.1基本描述性统计的定义和计算，3偏斜度峰度，6，主要内容，4.1基本描述性统计的定义和计算，4.2频率分析，4.3描述性分析，4.4探索性分析，4.5交叉列联表分析，4.6多选项分析，7，4.2频率分析，1频率分析目的和主要功能频

2、率是变量取值于各种变量值的情况。 通过频率分析，我们可以知道变量的值，这对掌握数据的分布特征非常有用。例如，要调查消费者拥有的数字产品数量，首先要分析受访者总数、家庭收入、教育水平、性别等。并获取诸如样本是否具有一般代表性以及采样中是否存在系统偏差等信息。这些可以通过频率分析来实现，通过频率分析可以得到如下结果：(1)频率分布表：该表包括频率、每个频率在样本总数中所占的百分比、有效百分比和累计百分比。(2)统计图：用统计图显示变量的值状态。频率分析中提供的统计图可以是条形图、饼图或直方图。8，4.2频率分析，2频率分析流程操作界面(1)候选变量框列出数据文件中的所有变量(2)变量框从候选变量框

3、中选择要分析的变量移入此框，并且可以同时选择多个变量。此时，SPSS将分别生成多个频率表或统计图。(3)显示频率表复选框该复选框设置是否显示频率表，默认情况下选择该选项，表示应该显示频率表。图4-1，9，4.2频率分析，2频率分析过程操作界面(4)统计按钮点击此按钮将弹出一个新的对话框，主要用于确定输出结果中出现的统计信息。选中统计数据前的复选框以输出统计数据。(5)图表按钮用于确定要输出的图形的类型和值。(6)格式按钮定义输出频率表的格式，图4-1，10，4.2频率分析，3示例分析示例4-1以下是问卷中为调查对象设置的两个问题：1 .你家的月收入大约是：(请包括所有的工资、奖金、津贴等。单位

4、为人民币)，单个选项为500-1000.11000-199922000-299933000-399944000-499955000-599966000-699977000-79998000-899999000-。你的教育水平：(指你已经接受或正在接受的最高教育水平)你没有正式的教育/小学。1所初中、2所高中/中专、3所大专/大学非本科/高职学院、4名本科生、5名研究生及以上.6调查问卷收集的数据见表4.1、图4-1、11、4.2频率分析，3个实例分析试图分析收集的数据。根据表4.1，生成SPSS数据文件，并建立两个变量：“收入”和“教育”。数据文件的格式类似于表4.1。打开主对话框；选择分析描

5、述性统计频率，打开频率分析主对话框，如图4-1所示。步骤3:确定要输出的统计数据；单击统计按钮，并在统计子对话框中选择模式统计。步骤4，确定待输出的统计图；单击图表按钮，并在图表子对话框中选择直方图以运行结果和分析。13、4.2频率分析、3个案例分析和运行结果。图4-2变量“教育”的直方图，表4.2变量“教育”的频率分布表，14，主要内容，4.1基本描述性统计的定义和计算4.2频率分析4.3描述性分析4.4探索性分析4.5交联表分析4.6多项选择分析，15，4.3描述性分析，1描述性分析目的和主要功能描述性分析主要用于输出变量的各种描述性统计的值。从上一节的研究中，我们可以看出频率分析也是可以

6、做的，它主要是计算单变量的统计量。描述性统计分析没有图形功能，不能生成频率表，但是描述性分析可以将原始数据转换成标准的正常分值，并以变量的形式存储在数据文件中，以便在后续分析中应用。16、4.3描述性分析，2描述性分析操作界面，列出数据文件中的变量，选择要描述性分析的变量，在此框中选择要描述性分析的变量，同时选择多个变量。此时，SPSS将分别生成多个变量的描述性分析结果，点击选项按钮，设置要计算的描述性统计。图4-3，17，4.3描述性分析，3示例分析书P100示例4-2选择“高度”变量进行描述性分析，选择要计算的统计数据后，计算结果如表4.3所示。表4.3，18，主要内容，4.1基本描述性统

7、计的定义和计算4.2频率分析4.3描述性分析4.4探索性分析4.5交叉列联表分析4.6多选项分析，19，4.4探索性分析1探索性分析的目的和主要功能与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更强大，它是对数据的探索和调查，可以对变量进行更深入和详细的统计分析。在进行统计分析之前，通常需要寻找和确定适合所研究问题的统计方法。SPSS提供的探索性分析是解决这些问题的有效途径。探索性分析提供了许多总结数据和直观描述图表的方法，不仅对案例数据有效，而且对案例分组也有效。探索性分析在输出常用描述性统计的基础上，增加了关于数据详细分布特征的文字和图形表达，如茎叶图和方框图，更加详细和完整。它还可以为变量的交

8、换提供线索，达到方差齐性的目的，有助于用户制定进一步的分析方案。20，4.4探索性分析，2探索性分析操作界面，(1)依赖列表框选择要分析的变量，可以同时选择多个变量。注意：所选变量必须是数字变量。(2)在2)因子列表框中选择分组变量，并根据变量的不同值分组分析依赖列表框中的变量。你可以选择没有或多重选择。(3)统计按钮：设置输出统计；绘图按钮：设置输出图形；选项按钮：设置缺失值的处理。图4-4，21，4.4探索性分析，3实例分析实例4-3表4.4是2007年各地区出生率和死亡率的统计数据。试着做一个探索性的分析，检验它是否服从正态分布。表4.4各地区人口自然变化，22.4探索性分析，3个案例分

9、析，1步数据组织；根据表4.4生成SPSS数据文件，并建立两个变量：“出生率”和“死亡率”。数据文件的格式在步骤2中打开主对话框；选择分析描述性统计探索，选择变量“出生率”和“死亡率”并将其移动到“受抚养人列表”文本框中。23、4.4探索性分析，3案例分析步骤3确定探索性分析的描述性统计；单击统计按钮，在统计子对话框(图4-5)中选择描述符复选框和M估计值复选框，然后单击继续返回主对话框。图4-5，24，4.4探索性分析，3案例分析步骤4确定探索性分析输出的统计图；单击绘图按钮，在绘图子对话框中选择“相关联在一起”、“茎叶”和“带测试的正态性绘图”，如图4-6所示。单击继续返回主对话框。图4-

10、6，25，4.4探索性分析，3个案例分析结果分析，表4.5描述性统计，26，4.4探索性分析，表4.6 M估计值，27，4.4探索性分析，3个案例分析结果分析使用Kolmogorov-Smimov检验和Shapiro-维尔克检验来确定变量是否服从。表示重要性级别。一般来说，Sig.0.05代表接受零假设，即接受变量服从正态分布的假设。在本例中，Sig。两个变量的两个方法的值都大于0.05，所以两个变量都服从正态分布。表4.7正常测试结果，28，4.4探索性分析，3个案例分析结果，图4-7方框图，29，4.4探索性分析，3个案例分析结果，图4-8出生率QQ趋势图，Q-Q图可以用来测试数据是否服从

11、一定的分布。在Q-Q图中，有两个检验数据是否服从给定分布的标准：Q-Q趋势图上的点是否在相对于直线Y=0的小范围内上下波动。30，4.4探索性分析，3个案例分析结果分析，图4-9出生率QQ图，31，4.4探索性分析，3个案例分析结果分析茎叶图利用原始数据以图形的形式展示分布形态，包括频率、茎叶三部分，该图的茎宽在右图的下方描述中给出。对应图中第一行数据，从左到右，频率为6，茎为0，有6片叶子。也就是说，第一组包含6个数据，其近似值是：6，6，7，7，7，图4-10。出生率茎叶图频数茎(2)在列联表分组下用频数分析或频数分析方法进行分析。45，4.6多选项分析，2多选项问题的分解方法(1)多重二

12、分法；(2)多类别方法)，46，4.6，4.6多选项分析，3示例分析示例4-5调查了50名消费者，他们拥有的数字产品类型有以下选项：(1)数码相机(2)数码摄像机(3)MP3 (4)影碟机可以选择多个，并尝试按性别统计各种数字产品第一步是分解多选项问题并定义多选项变量集；第一步分解多选项问题并定义多选项变量集；(1)根据二分法分解多个选项。表4.9是多种选择的二分法记录，其中性别1为男性，性别2为女性。在其他数据中，1表示拥有产品，0表示没有。表4.9、表48、表4.6多选项分析、表3示例分析(2)定义多选项变量集，选择分析多响应定义集，弹出图4-14所示的对话框，定义多选项变量集。从最左边的列表框中选择四个产品对应的变量，将其添加到“集合中的变量”文本框中，选择默认的变量分解方法，即二分法计数值，将变量集合设置为“dp”，并将变量集合标记为“数字产品”。完成上述准备工作后，添加按钮被激活。单击此按钮，将定义的数据集添加到“多响应集”列表中，列表中将出现名为“$dp”的多变量数据集名称。图4-14，49，4.6多选项分析，3示