用spss作基本统计分析164页PPT

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（4） 在“探索”对话框中 点击“统计量（S）”按钮， 选择“探索：统计量”对话 框中的系统默认设置，如图 所示。
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（5）在“探索”对话框中 点击“绘制（T）”按钮， 选择“探索：图”对话框中 的默认系统设置，如图所示。
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在“探索”对话框中点击 “选项（O）”按钮，选择 “探索：选项”对话框中的 默认系统设置，如图所示。
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实验二 频数分析
• 实验目的
• 了解变量取值（数据）的分布情况； • 判断样本的代表性及抽样的系统偏差； • 学习运用频数分析方法解决实际问题。
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• 知识准备
• 频数是同一数据或同一事件出现的次数。频数分 析可以用来考察数据值的分布状况，即变量取值
的分布情况，使研究者对所研究随机变量的变化
(4)在“频率（F）”对话框中点击 “图表（C）”按钮，打开“频率：图 表”对话框，在“图表类型”下的选 项中选择“条形图（B）”，在“图表 值”下面的选项中选择选择系统默认 设置“频率（F）” ,点击“继续”按 钮，返回“频率（F）”对话框。
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（5）在“频率（F）”对话框中，单击“确定”按钮，提交系 统运行。得到各部门职工人数统计的频数表和条形图。
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准备知识
描述统计
数据描述统计是对数据进行基 本分析，从总体上把握数据分布基 本特征的统计方法。通常用均值（ 及标准误）、中位数和众数描述数 据的集中趋势，用标准差、方差和 全距（及最大值和最小值）描述数 据的离散性，用峰度、偏度和分位 数描述数据的分布情况。
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实验一 描述性统计
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例如：在问卷数据分析中，通常应首先对本次调 查的被调查者的状况，如被访者的总人数、年龄特点、 职业特点、性别特征等进行分析和总结。通过这些分 析，能够在一定程度上反映样本是否具有总体代表性， 抽样是否存在系统偏差等，并以此证明以后相关问题 分析的代表性和可信性。这些可以通过频数分析来实 现。
29.11.2020
加减 d 定比 （Ratio Scale）：计次、排序、
加减、乘除
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7
4.1.2 频数分析的基本操作
（1）选择菜单Analyze—Descriptive Statistics—Frequencies。
（2）将若干频数分析变量选择到Variable(s) 框中。
（3）单击Chart按钮选择绘制统计图形，在 Chart Values框中选择条形图中纵坐标
4
2、基本任务
（1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分 布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间 （或某个类别）中的次数
百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分 比
有效百分比（Valid Percent）：即各频数占有效 样本数的百分比，这里有效样本数＝总样本－缺 失样本数
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13
4.1.4 频数分析的应用举例
利用居民储蓄调查数据进行频数分 析，有以下两个分析目标：
目标一：分析储户的户口和职业的基本情 况。
目标二：分析储户一次存（取）款金额的 分布，并对城镇储户和农村储户进行比较。
✓ Descriptives：数据描述过程，进行一般性的统 计描述
✓ Explore：数据探察过程，用于对数据概况不清 时的探索性分析
✓ Crosstabs：列联表分析过程

9例非肿瘤患者作对 照分析，按性别分层，研究吸烟与肺癌的关系，调查 结果见下表，试作肺癌的病例对照分析。
吸烟史 病例
吸烟 647 不吸烟 2 合计 649
男性 对照 622 27 649
合计 1269
29 1298
病例 41 19 60
女性 对照 28 32 60
合计 69 51 120
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
一、Report（数据汇总报告菜单）
OLAP Cubes即时汇总过程 Cases Summary数据汇总 Report Summaries in Rows行汇 总报告
Report Summaries in Columns 列汇总报告
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温有锋
1、Frequencies（频数分布分析 ）
频数分布分析主要通过频数分布表、条形图 和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种 统计量，描述数据的分布特征；
利用频数分布表可以方便地对数据按组进行 归类整理，形成各变量的不同水平（分组） 的频数分布表和图形，以便对各变量的数据 的特征和观测量分布状况有一个概括的认识。
Quartiles（四分位数） Cut point for（将数据平分 为所设定的相等等分。2～ 100之间） Percentile(s)（用户自定义 百分位数）
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SPSS统计软件应用
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Statistics
Central Tendency (中心趋势)
Mean（均值） Median（中位数） Mode（众数） Sum（总和）
reportolapcubes即时汇总过程casessummary数据汇总reportsummariesrows行汇总报告reportsummariescolumns列汇总报告descrptivestatistics描述性统计分析frequencies频数分析descrptive描述统计量分析explore探索分析crosstabs多维频数分布ratio比率统计分析frequencies利用频数分布表可以方便地对数据按组进行归类整理形成各变量的不同水平分组的频数分布表和图形以便对各变量的数据的特征和观测量分布状况有一个概括的认识

胸 围 （ cm） 1
10 .504 .138
10
肺 活 量 (L) .504 .138 10 1
10
结果：胸围与肺活量无相关关系。
例
某地一年级12名女大学生的体重与肺活量侧值如 表，二者是否直线相关？
体重 42 42 46 46 46 50 50 50 52 52 58 58
（Kg）
肺活 2.55 2.20 2.75 2.40 2.80 2.81 3.41 3.10 3.46 2.85 3.50 3.00
量（L)
Correlations
x
y
x
Pearson Correlation
1
.749**
Sig. (2-tailed)
.005
N
12
12
y
Pearson Correlation
.749**
1
Sig. (2-tailed)
.005
N
12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2 -ta i l ed ).
F 148.086
Si g. .001a
Coefficientsa
Un stan d ard i ze d Co effi ci e nts
M od e l 1
(Constant) lnx
B 110.060
15.685
Std. Error 4.095 1.289
a. Dependent Variable: ACTH(pmol/L)
简单线性相关
应用条件
1 X、Y双变量均为正态分布的资料。 2 相关的变量应有内在联系。如年龄与体重，年龄与

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单击Statistics按钮，打开OLAP Cubes：Statistics对话框
对话框左边的统计量清单框中，列出供选择使用的各种统计量。右边Cell Statistics框，接纳用户选择的统计量，凡选入的统计量在输出的分层报告表的 单元格里显示他们的值。
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单击Title按钮，打开OLAP Cubes：Title话框
频数分析
Descriptives Statistics Descriptives…
统计描述
(描述性统计)
Explore…
数据探索
Crosstabs…
交叉表,或列联表
Compare Means
Ratio… Means…
比率统计 均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test…
单样本T检验
Independent-Sample T Test… 独立样本T检验
Categorize Variables… Rank Cases…
Into Same Variable… Into Defferent Variable…
Automatic Recode… Create Time Series… Replace Missing Values
Run Pending Transforms
下面我们将列出所有的统计分析功能：
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子菜单
用途说明
OLAP Cubes…
层分析报告
Reports(统计报告)
Case Summaries
观测量概述
Report Summaries in Rows 行概述报告
Report Summaries in Colums 列概述报告

使用SPSS进源自相关分析，了解变量之间的关系和相关性。
SPSS中的t检验
在SPSS中进行t检验，用于比较两个样本或群体的均值是否存在显著差异。
SPSS中的方差分析
通过SPSS进行方差分析，用于比较多个样本或群体之间的均值差异。
SPSS中的非参数检验
学习在SPSS中执行非参数检验，用于比较中位数、百分位数等非正态分布数 据。
SPSS中的描述性统计分析
使用SPSS进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差和百分位数。
SPSS中的频数分析
通过SPSS进行频数分析，了解变量的分布情况和频率。
SPSS中的中心趋势和离散程度 分析
通过SPSS计算变量的中心趋势和离散程度，包括平均值、中位数、方差和标 准差。
SPSS中的相关分析
进一步探索SPSS中的因子分析，包括因子旋转、解释和解读因子载荷。
SPSS中的线性回归分析
使用SPSS进行线性回归分析，预测和建立变量之间的线性关系模型。
SPSS中的因子分析
探索SPSS中的因子分析，识别变量之间的潜在维度和关联性。
SPSS中的聚类分析
利用SPSS进行聚类分析，将相似的观测或样本进行自动分类和分组。
SPSS中的判别分析
在SPSS中进行判别分析，探索如何预测和分类观测到不同群体。
SPSS中的贡献率分析
通过SPSS进行贡献率分析，了解不同变量对整体方差的贡献程度。
SPSS中的交叉表分析
利用SPSS进行交叉表分析，了解不同变量之间的关联性和交互作用。
SPSS中的多维尺度分析
在SPSS中执行多维尺度分析，将多个变量转化为少数几个维度进行分析和可视化。
SPSS中的因子分析进阶
使用SPSS统计软件基础课 件演示教程PPT

2f 4
SQ21
fQ2
i2
17
▪ 4.2.1.2 离散趋势统计量 ▪ 样本标准差（standard deviation: Std Dev） ▪ 样本方差（Variance） ▪ 全距(Range)
∑ S
1n n 1i1
(xi
x)2
∑ S2 n11in1(xi x)2
2020/10/28
18
▪ 4.2.1.3 分布形态统计量
计百分比 ▪ 绘制统计图形：条形图、饼图、直方图
2020/10/28
4
▪4.1.2 频数分析的基本操作
▪(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies
2020/10/28
5
▪ (2)选择几个待分析的变量到variables框.
2020/10/28
2020/10/28
9
▪ bootstrap核心思想和基本步骤如下：
▪ （1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数 量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
▪ （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。
▪ （3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N 个统计量T。
▪ （4） 计算上述N个统计量T的样本方差，得到统 计量的方差。
2020/描述统计量
▪ 4.2.1.1 集中趋势统计量
▪ 均值（mean）、中位数(median)、众数(mode)、均值 标准误差(standard error of mean)
x
1 n
n i 1
xi
Me2(n1) 4
S.E.ofn.M xean
MeL 2020/10/282

• 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
在多元统计分析中，对均值差异较大的变量，采 用变量标准化后的数据进行分析，可以消除均值 差异带来的影响。
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SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置，完成后点继续返回，最后点确定
• 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2，5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N

精品课件
1. 单样本T检验
检验单个变量的均值是否与给定 的常数之间存在差异。样本均数与总体 均数之间的差异显著性检验属于单一样 本T 检验。
精品课件
精品课件Байду номын сангаас
精品课件
2. 两独立样本T检验
进行独立样本T 检验，要求被比较的两个 样本彼此独立，即没有配对关系。要求样 本均来自正态总体，而且均值对于检验是 有意义的描述统计量。
常用统计量：偏度、峰度
➢ 偏度：描述变量取值分布形态对称性的统计量。
➢ 当分布为对称分布时，正负总偏差相等，偏度值等于0；当分布为不对称分布时，正负 总偏差不相等，偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大，称为正偏或右偏 ；偏度值小于0表示负偏差值大，称为负偏或左偏。偏度绝对值越大，表示数据分布形 态的偏斜程度越大。
门为该目的而设计的几个模块则集中在描述菜单中，包括：
精品课件
1.1 频数分析
频数分析目的：基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能 够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。
基本任务 （1）编制频数分布表
• 频数：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 • 百分比：即各频数占总样本数的百分比 • 有效百分比：即各频数占有效样本数的百分比，有效样本数＝总样本－缺失样本数 • 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果。最终取值为100。
➢ 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
➢ 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于0表示数据的 分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示数据的分布比标准正态分布 平缓，为平峰分布。
精品课件
1.2 描述分析
（1）分析—描述统计—描述

• 分位数的应用
– 在排除极端值影响的条件下，通过计算分位数差，比 较两组样本数据的离散程度
– 例: ( QL=50,QU=80) 和 (QL=70,QU=75) 的比较
课件
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例题3.1
• 利用住房状况问卷调查数据 – 分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的 产权状况 – 分析人居住房面积的分布状况，并对本市户口和外地 户口家庭进行比较
• 此外,还有八分位数、十六分位数等
课件
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计算分位数
适用于定序数据
– 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 – quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、
75%(QU) – cut points for n equal groups:n等份 – percentile:自定义百分位点
课件
8
• 饼图(Pie Chart) – 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图 形 – 有利于研究事物内在结构组成等问题 – 饼图中圆内的扇形面积可以表示频数，也可以表示百 分比
课件
9
• 直方图(Histograms) – 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形 – 适用于定距型变量的分析 – 可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布 的比较
课件
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刻画离散程度的描述统计量
• 离散程度反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度）， 它从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。
– 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的 离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性 好
– 如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征 是不具有代表性的