Spss统计应用实务-问卷分析与应用统计

1、Spss统计应用实践-调查分析和应用统计、主要内容、统计基本原则和通用统计方法统计基本思想和基本概念统计整理和显示方法统计解释统计推断-参数估计假设测试多元关系研究-相关和回归，单(双)因素方差分析通用统计模型：因素分析， 聚类分析定量研究和统计分析量化研究的基本概念指标分析阶段数据设置指标项目分析指标有效性和可靠性与有效性概念可靠度和有效性测试方法统计应用实例和EXCEL，Spss，统计基本原理和通用统计方法1.1统计基本思想和基本概念，1.1.1统计是什么？ 统计学是一套概念、原则和方法，用于(1)收集数据，(2)资料分析，(3)从数据导出结论。1.1.2统计学基本思想的随机性和规律性：密

2、切相关的孪生定律的随机性1.1.3统计学的几个茄子基本概念变量、值和个别定义：分类：类变量、订货变量、固定变量、固定比率变量随机事件和随机变量整体、样本总体参数和样本统计概率、统计基本原理和一般统计方法1.1统计的基本思想和基本概念； 1.1.4统计研究的基本流程数据收集-整理数据-资料分析1.1.5数据收集观测数据和实验数据变量的定义以及变量选择数据收集方法：文献资料方法、调查方法、测量等选择合适的样本。测量整个样本收集数据中的错误和误差的调查结果的因素：样本用于由适当的样本响应率提出问题的实际语句在调查中用于牙齿问题(responserate) (responserate rate)。访问

3、者的采样错误、系统错误、错误错误、随机错误响应错误响应错误、统计基本原则和与一般统计方法1.2不同的数据类型的清理和显示方法；1 . 2 . 1数据的1.2在一项城市住房问题研究中，研究人员对甲在两个城市分别抽样调查了300户家庭，其中一个茄子问题问：“你对你家人现在的住房情况满意吗？ 1很不满意。2不满意；3一般4满意5很满意。统计基本原理和一般统计方法1.2其他数据类型整理和显示方法，甲城市家庭住房状况评价的累计频率分布，统计基本原理和一般统计方法1.2其他数据类型整理和显示方法，统计基本原理和一般统计方法1.2其他数据类型整理和显示方法，1.2.4数字数据整理和显示方法数据分组，分组方法

4、， 分组方法统计基本原则与一般统计方法1.2不同的数据类型整理和显示方法，统计基本原则与一般统计方法1.2不同的数据类型整理和显示方法，组距离分组确定组数。 确定组数必须以可以显示数据的分布特性和规律为目的。决定群组间隔：群组间隔(Class Width)是群组的上限和下限差异，由所有资料的最大值和最小值以及分割群组的数目决定。即，组间隔(最大值-最小值)组数计算每个组的频率数，并将其组织到频率分布表中。实例使用Excel创建频率分布，并将数据分组。、直方图、电脑公司销售量分布的直方图、折线图、折线图和直方图以下的面积相同！140，150，210，电脑公司销售量分布的折线图，190，200，1

5、80，160，170，220，230，240，170，240今天的主食是面包、雷达图、摘要、统计基本原理和一般统计方法1.3说明统计。1.3.1数据集趋势度量指标中位数(Mode)中位数(Median)、分位数(quartile)平均值(Mean) 1.3.2数据离散趋势度量指标二色率范围(Range)变异系数(离散系数)1.1适用于接近数学性质的优秀数据对称分布或对称分布的情况。相对位置-标准分钟，经验法则表明，在一组数据对称分布的情况下，大约68%的数据在平均范围内，在1标准差范围内，大约95%的数据在平均范围内，在2标准差范围内，将大约99%的数据相加，在平均范围内，在3标准差范围内相加

6、和相减。应用标准分点进行评估标准、偏置和最高状态分布的外观、偏置、统计基本原理和通用统计方法1.4统计推断、1.4.1采样和采样分布1.4.2参数估计1.4.3假设检验、统计推断过程、统计基本原理和通用统计方法1.4统计推断、1.4.1采样和采样分布采样方法、统计基本原理和长期稳定的信息是推理的理论基础，是样本估计科学的重要依据和样本分布示意图。统计基本原理和通用统计方法1.4统计推断，1.4.1采样样本均值采样分布，目前整体提取N2的简单随机样本，在重复采样条件下共42=16个样本。所有抽样的结果是统计基本原理和一般统计方法1.4统计推断，1.4.1抽样样本均值抽样分布计算各种抽样的平均值，

7、如下表所示。和样本均值采样分布、统计基本原理和通用统计方法1.4统计推断、1.4.1采样和采样分布样本均值采样分布、=2.5 2=1.25、总体分布、中心极限定理、中心极限定理样本均值采样分布大致遵循平均为2/n的正态分布，统计基本原理和通用统计方法1.4统计推断、1 . 4 . 4由、样本统计量组成的总参数估计部分称为置信区间统计学家()。我确信牙齿区间将在一定程度上包含实际的整体参数。所以我给它起了个名字，置信区间。由特定样本组成的区间是特定区间。我们不知道牙齿样品生成的区间是否包括整个参数阵值。我们只是牙齿区间包含整个参数阵值的大量区间之一。但是，也可能是不包含参数真值的少数区间之一。平

8、均采样分布，(1-)%区间不包括%区间，由置信区间实例、大学4年级男人组成的样品中，平均身高为71英寸，标准差为2.1英寸。介于置信区间70.4英寸71.6英寸之间，即由牙齿数据集组成的总平均高度的95%。美国成年男子的身高平均为69.1英寸，牙齿置信区间你怎么理解？从牙齿置信区间的角度来看，大学4年级男生的身高和所有男生的身高不同吗？例根据正态分布测量了某一天生产的零件中，根据重复取样方法随机抽取了9个，平均长度为21.4厘米。已知的总标准差=0.15厘米。估计牙齿部件平均长度的置信区间，置信水平为95%，统计基本原理和一般统计方法1.4统计估计，解决方案：已知：=0.15cm，n=9，x=

9、21.4，1-=95%，即统计基本原理和一般统计方法1.4统计推断假设选择假设和原始假设所犯的两个茄子错误和重要性级别1“真”错误2“假”错误统计和拒绝域基本步骤1建议原始假设H0 2选择统计计算3 a=0.05或0.01，计算阈值4比较判断结论单边检查和双面检查，假设是什么？(hypothesis)，对整体参数特定数字的陈述整体参数，整体平均，比率，方差等分析之前需要的陈述，我认为牙齿新药的功效比现有药物更有效！什么是假设检验？(hypothesis test)，首先提出整个参数(或分布形式)的假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程，用参数检验和非参数检验逻辑运用反证法，统计上的小概率

10、原理、成本说、研究者们想收集证据反对或4。h0 h0:=特定数字指定符号=，或例如h0: 10cm，研究人员想收集证据并支持的假设也称为“研究假设”。始终有符号，或以H1 H1:数字或数字(如h1: 10)表示的替代假设，是一个部件的生产标准直径必须为10厘米，为了控制生产过程，质量监视器会定期检查一台加工机床，以确保牙齿机床生产部件符合标准要求如果零件的平均直径大于或小于10cm，则生产过程不正常，需要调整。试验陈述提出了用于验证生产过程是否正常的原始假设和替代假设，并提出了假设(案例分析)，研究者想收集证据证明的假设解释为“生产过程不正常”。建立的原始假设和替代方案的假设为H0: 10CM

11、H1: 10CM，是牌子税制声称，产品规格中平均净含量在500克以上。在消费者的利益方面，相关研究人员必须抽签确定这些产品中的一些产品，以确认相关产品制造商的说明是否属实。通过陈述检验中使用的原始假设和替代假设，提出假设(实例分析)，研究人员的提取意图倾向于证明牙齿税制的平均净含量与手册中的说明不一致。成立的原始家庭和替代方案估计为H0: 500 H1: 500，500G，例一家研究机构推测，一个城市的家庭拥有汽车比例超过30%。为了验证牙齿估算是否正确，牙齿研究机构随机抽取一个样品进行了验证。陈述测试中使用的原始假设和替代假设，并提出假设(案例分析)，研究者想收集证据支持的假设是“牙齿城市家

12、庭拥有汽车的比例超过30%”。已建立的原始假设和替代假设为H0: 30% H1: 30%，原始假设和替代假设为完整的事件组，在同一问题上徐璐不同的假设(或可以得出不同的结论)，假设(结论和建议)，替代假设没有特定的方向，包含符号“”的假设检查，双面类错误(废弃错误)当原始假设成立时，拒绝原始假设类错误的概率称为重要性级别2。类错误(相似错误)当原始假设为假时，不拒绝原始假设类错误的概率记录如下：假设检查中两种茄子类型的错误(决策结果)，假设检查就像是审判过程，统计检查过程，错误和错误关系，影响错误的因素，1。整体参数幅度是假设的整体参数减少，等于2。重要性级别降低时3。整体标准差增长4。采样容量N在牙齿减少时增加。重要程度级别，1。概率值。2.当原始假设成立时拒绝原始假设的概率称为样本分布的拒绝域。3.(alpha)常用的值为0.01、0.05和0.10 4。1.在一次实验中几乎不可能发生的事件发生的概率2。在一次实验中发生中小概率事件，我们本来有理由拒绝假设。3.小概率由研究人员预先确定，统计量和拒绝域根据样本观测结果计算，根据对原始假设和替代假设决策的样本统计量对样本估计值进行标准化结果