基本统计分析.ppt

1、基本统计分析,一 基本统计描述,SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的基础和前提。基本统计描述包括了平均数、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、基本统计报表制作等操作。,均值：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、某班学生的平均身高等。,均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean）,平均值：若一组数据X1， X2， ，XN，代表一个大小为N的总体或样本，则其平均数为：,中位数（Media）,定义：把一组数据按递增或递减的顺序排列，处于中间位置上的变量值就是中位数。 计算公式：,N为奇数：,N为偶

2、数：,众数（Mode）和全距(Range),众数：指一组数据中，出现次数最多的那个变量值。众数在描述数据集中趋势方面有一定的意义。计算公式需要统计数据的次数分布。,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。 公式：最大值-最小值,方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和频数(Frequency),方差：所有变量值与平均数偏差平方的平均值，表示了一组数据分布的离散程度的平均值。,方差和标准差越大，说明变量值之间的差距越大，距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。,标准差：方差

3、的平方根，它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。,频数：是一个变量在各个变量值上取值的个案数。它可以使人们非常清楚地了解变量取值的分布情况。,Mean、Median、Mode是描述变量取值集中趋势的统计量，称之为集中量数。 Std.Deviation、Std.Error of Mean、Variance、和Range都是描述变量取值的离散程度的统计量，称之为差异量数。,小 结,样本数据采集到以后，常用一些统计量描述原始数据的集中程度和离散状况：,标准化Z分数与T分数,Z分数定义：Z分数表示的是此变量大于或小于平均数几个标准差。, Z分数没有单位，可以用来比较两个从不同单位总体中抽出的变量值

4、。,T分数：,基本统计分析功能,频率分析 描述统计分析 列联表分析和卡方检验 比率分析,1、频数分析表（Frequencies),一、主要功能 可对数据按组进行归类整理，形成变量不同水平的频数分布表和图形，对数据的分布趋势进行初步分析。 二、频数分析 1）按AnalyzeDescriptive StatisticFrequencies顺序，打开Frequencies对话框如图。,选择一个或多个变量右移入Variable（s）框。,按Statistics按钮，打开Statistics对话框,显示频数分布表,按Chart按钮，打开Chart 对话框,按Format按钮，打开Format 对话框,F

5、requences主对话框,离差栏,中心趋势栏,输出统计量对话框,Chart 对话框,不输出任何图形，为默认 输出条形图，各条高度代表变量各分类的频数 输出圆图，圆图中各块的数值表示各分类变量的频数 输出直方图，此图仅适用于区间型数值变量。选择此项后，还可选择With normal curve，画出的直方图带有正态曲线,Format 对话框,多变量框中可设定多变量表格输出的格式,设置频数表输出的格式,选择频数表中排列顺序 按变量升序排列，此为默认 按变量降序排列 按变量各种取值发生的频数的升序排列 按变量各种取值发生的频数的降序排列,例题分析： 对某校英语专业两个班级英语成绩做频率分析。,步骤

6、： 按“analyze-descriptive statistics-frequencies”顺序，打开“frequencies”频率分析对话框。 选择测试变量进入“variable”框中。 选中“display frequency tables” 复选框，要求输出频率分配表。 按“statistic”按扭，打开“statistics”对话框，选择要输出的统计量。 单击Chart 按钮，选择Histogram项，输出直方图，并选择With normal curve复选框，输出正态曲线。 按“format”按扭，打开“format”对话框，选择数值排列顺序。 在主对话框中选“ok”钮。,一、主要

7、功能： 调用此过程对变量进行描述性统计分析，计算均值、标准差、全距和均值标准误差等，并可将原始数据转换成Z分数。,2、描述性统计分析（Descriptives),二、描述统计量分析 按Analyze Descriptive Statistics Descriptives顺序单击，打开 Descriptives主对话框。如图,如选中此框，将对Variables框中选择的变量进行标准化产生相应的Z分值，并作为新变量保存到数据窗口，其变量名在原变量名前加z。,选一个或多个变量移入,Descriptive 对话框,Options 对话框,基本统计量,当Variables框中有多个变量时，此框确定其输出

8、顺序： 按Variables框中的排列顺序输出 按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列,分布,例题分析 已知某高中高一学生对教师九种教学方法偏爱程度得分（五分制量表记分），试对其结果进行描述统计分析。,步骤： 按“analyze-descriptive statistics-descriptives”顺序，打开“descriptives”对话框。 将所测变量移入“variable”栏中。 勾选“save standardized values as variables”复选框，要求计算变量的Z分值，并保持结果在当前数据集中。 打开“options”对话框，选择要输出的统计量

9、。 在主对话框中选“ok”钮。,3、列联表分析(Crosstabs)和卡方检验,功能：统计研究中，变量可分为定量变量和分类变量，列联表分析则用于对分类材料提供各种格式的频数分布描述，并进行简单的统计推断。,列联表分析过程,列联表分析程序 按Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs 顺序打开 Crosstabs 主对话框。如图,该框中的变量作为分布表中的行变量，必须是数值型或字符型等分类变量。,该框中的变量作为控制变量，决定频数分布表中的层，可有多个控制变量，如要增加新的控制变量，按Next 键，要修改以前的变量按Previous 键,显示每一组中各变量的

10、分类条形图。,只输出统计量，不输出多维列联表。,Crosstabs 对话框,进行行和列变量相互独立的假设检验，有多种检验法。（注）,进行相关系数的检验，有两项结果显示： Pearson相关系数和 Spearman相关系数,适用于定类变量的统计量： 基于卡方检验基础上对相关性的检验 用来描述相关性 当用自变量预测因变量时，此系数反映这种预测降低错误的比率。 显示不确定系数，表示用一个变量来预测其他变量时降低错误的比率,适用于定序变量： Gamma系数反映两个有序变量间的对称相关性。 是Gamma检验的非对称推广。 对有序变量和秩变量相关性的非参数检验。 与Kendalls tau-c相似,适用于

11、定序变量： 用于检验相关性 用于检验两个评估人对同一对象的评估是否具有一致系。 检验某事件发生和某因子之间的关系 进行两个相关的二值变量的非参数检验 进行一个二值因素变量和一个二值响应变量的独立性检验。,Crosstabs的Statistics 对话框,Crosstabs的Cell Display 对话框,选择在列联表中输出的统计量，包括观测量数、百分比、残差,输出观测量的实际数量 如果行和列变量在统计上是独立的或不相关的，那么会在单元格中输出期望的观测值的数量。,输出单元格中观测量的数目占整行全部观测量数目的百分比 输出单元格中观测值的数目占整列全部观测量数目的百分比 输出单元格中观测量的数

12、目占全部观测量数目的百分比,计算非标准化残差 计算标准化残差 计算调整后残差,Table Format 对话框,决定各行的排列顺序： 各行的排列按升序 各行的排列按降序,例题：在一项地区方言调查中，研究人员发现男性与女性在某些发音方面有一定差别。男性多使用后鼻音，而女性较少使用后鼻音。搜集到的数据如下表所示，试检验性别与后鼻音的使用与否有无联系。,步骤： 选择“data-weight case”，通过“weight case”对个案加权。 依次选中“analyze-descriptive statistics-crosstabs”，打开“crosstabs”主对话框。 将“发音特征”选入“ro

13、w”作为行变量，将“性别”选入“column”作为列变量。 打开“statistics”对话框，选择“chi-square”要求进行卡方检验，按“continue”按钮返回主对话框。 打开“cells”，在“count”记数栏中选“observed”（观测值）和“expected”（期望值），选中percentage（百分比）三项选项。单击“ok”完成。 注：使用卡方检验时要求单元格中期望频数不少于5，条件不满足时，可以用Fisher精确检验。,比率分析（Ratio),主要功能： 对比分析两个连续性变量，可以计算并显示多个高度专业化的对比描述统计值，全方位报告比值之间的状况及变动趋势。 主要指

14、标：成组数据的离散度Dispersion,例题： 心理学家在某大学学生中进行了一项词汇效应实验。他们想要了解大学生在辨认词汇时，拒绝非词时间是否比接受真词时间长。他们找了十个使用频率较高的汉语真词，同时用颠倒部首的方法创造了十个笔画与那十个真词相同的非词。让六个专业（文理各三）的四年级学生进行辨认，计算出每位同学接受真词和拒绝非词的平均时间。每个专业随机抽取十个学生并统计出其数据。请使用比率分析计算真词-非词判别所需时间的各项对比指标。,步骤： 依次选中“descriptive statistics-ratio statistics”进入“ratio-statistics”对话框。 将“真词”选入“numerator”（分子）栏内作为相对比分子变量；将