社会调查方法第九讲.ppt

1、第八章 描述统计,单变量的统计分析,描述统计 推论统计,常用单变量描述统计,频数/频率分布 集中趋势分析 离散趋势分析,频数分布,频数分布(frequency distribution),指一组数据中取不同值的个案的次数分布情况 频率分布（percentages distribution),一组数据中不同取值的频数对于总数的比率分布情况,利用变量的频数分布分析可以方便的对数据按组进行归类整理，形成各观测量的不同水平（分组）的频数分布情况表和图形，以便对数值的数量特征和内部结构状况有一个概括的认识。,SPSS次数分布表的实现 简单次数分布表： Analyze-Descriptive Statis

2、ticsFrequencies 选入所需变量 选中display frequency tables复选项,次数/频次,相对次数,累积次数,集中趋势分析,集中趋势（central tendency analysis) 指用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平，或者说反映这组数据向这个典型值集中的情况。 常用统计量： 算术平均数（均值） 中数 众数,平均数(mean)使用最多 总体各单位数值之和除以总体单位数目所得之商 Xn,某大学100名学生勤工助学收入的分布,算术平均数的特点 在一组中每个变量与平均数之差的总和等于0 在一组数据中，每一个数都加上一常数c，则所得平均数为原来的平均数加常数

3、C 在一组数据中，每一个数都乘以一个常数C，所得的平均数为原来的平均数乘以常数C,平均数的优缺点 优点： 反应灵敏 计算严密 计算简单 简明易解 适合于于进一步用代数方法演算 较少抽样变动的影响 缺点： 易受极端数据影响 若出现模糊不清的数据时，无法计算平均数,众数（mode)：一组数据中出现次数最多（即频数最高）的那个数值,某大学100名学生勤工助学收入的分布,中位数（median)：把一组数据按值的大小顺序排列起来，处于中央位置的数值,某大学100名学生勤工助学收入的分布,比较,平均值对数据总体的描述和反应，一般比中位数更加全面和准确 平均数易受极端值变化的影响 稳定性：同样方式多次抽样，

4、平均值之间的差别，往往小于中位数的差别,注意,只有连续变量（定距或定比变量）才可以计算中位数和均值,离散趋势分析,离散趋势分析（dispersion tendency analysis)：用一个特别的数值来反映一组数据相互之间的离散程度 对集中量数（平均数、众数、中位数）的代表性作出补充说明 从不同侧面描述和揭示一组数据的分布情况，反映资料的全面特征,举例：,某校三个系各选五名同学参加智力竞赛，成绩如下 A系：78，79，80，81，82 B系：65，72，80，88，95 C系：35，78，89，98，100,常用离散趋势分析统计量,全距（range) 方差 标准差 四分位差 异众比率,全距

5、（range),又称极差，是一组数据中最大值与最小值之差 全距越大，离散程度较大，则集中量数的代表性越低 仅仅依靠两个极端值，偶然性大,方差（variance）S2，2 变异数、均方,标准差（Standard deviation)，方差的平方根，s或SD，,意义 方差和标准差是最常用的差异量数 表示离散程度的最好指标 反应灵敏、计算公式严密确定、容易计算、适合代数运算、受抽样变动影响小,异众比率（variation ratio)，一组数据中非众数的次数相对于总体全部单位的比率,某年级学生的年龄,四分位差(interquartile range), 先将一组数据按大小排列成序，然后将其四等分，去

6、掉序列中最高的1/4和最低的1/4后，中间的一半数值之间的全距 年龄：17，18，18，19，19，20，20，21，21，22，22,离散系数（coefficient of variation),也称变差系数，标准差与平均数的比值 是一种相对的离散量数统计量 可对同一总体的不同变量的离散程度进行比较（人均收入，住房情况） 或对不同总体同一统计量进行比较（不同城市收入比较）,SPSS集中量数的实现,Analyze-Descriptive StatisticsFrequencies 选入所需变量 Statistics 勾选,SPSS差异量数的实现,Analyze-Descriptive Stat

7、isticsFrequencies 选入所需变量 Statistics 勾选,练习 用数据文件 分析不同性别的职业频次（employment category) 计算不同性别的平均收入水平（current salary) 分别计算不同性别收入的平均数、中数、标准差、全距 （演示）,单变量推论统计,区间估计 假设检验,区间估计：在一定的可信度（置信水平下），用样本统计值的某个范围（置信区间）来“框”住总体的参数值 假设检验：先对总体的某一参数作出假设，然后用样本的统计量去进行验证，以决定假设是否为总体所接受,双变量分析,相关关系 因果关系,相关分析,相关关系（correlation)指的是当其中

8、一个变量发生变化时（或取值不同时），另一个变量也随之发生变化（取值也不同） E.g. 收入水平-消费观念 相关关系的方向：对于定序以上层次的变量来说，变量与变量之间的关系分为正关系与负关系 E.g. 文化程度-收入水平；经济水平-家庭平均子女数目 相关关系的类型：直线相关，曲线相关 散点图（仅适用于定距以上层次的变量）,相关分析,相关关系的强度：变量之间相关程度的强弱或大小 可用相关系数进行测量 相关关系的推论 要根据样本的资料推论两个变量在总体中是否相关，须进行相应检验 注意这里关心的已不是样本的结果，而是总体的情形；并且，关心的也不是相关程度的大小，而只是是否相关,注意,选择何种相关测量方法和何种检验方法，需要看两变量的测量层次,实例:双变量相关分析,因果关系,因果关系：两变量，当其中一个变量变化时（取不同的值时），会引起或导致另一个变量也随之发生变化（取值也不同）；但反过来，当后一变量变化时，却不会引起前一变量的变化。 相关关系-因果关系 的关系 两变量相关，未必因果 两变量因果，必定相关,因果关系的条件,变量x与y之间存在不对称的相关关系 变量x与y在发生顺序上有先后之别 变量x与y的关系不是同源于第三个变量的影响,回归分析,回归分析(regression analysis