第13章数据分析.pptVIP

第十三章 数据分析;数据分析概述;含义;为什么要进行数据分析？;为什么要进行数据分析？;数据分析的基本方法;数据分析方法的选择;描述统计分析;内容;运用SPSS进行描述性分析;运用SPSS进行描述性分析;单变量频数分析;描述统计量的计算;交差分组下的频数分析;多选项问题分析;研究问题 某商场对6种品牌的电视机进行消费者满意度调查，让消费者选出最满意的3 个电视机品牌，收集到的数据如下表;解析性统计分析;统计推断;参数估计;区间估计;假设检验;假设检验;假设检验;目的：是检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异。 方法：1、提出零假设 2、计算检验统计量观察值和相伴概率p 3、给出显著水平a并作出决策 p＞a 接受零假设，总体均值与指定检验值无差异。反之则反。 SPSS命令： Analyze→Compare Means →one-sample T test;两个独立样本T检验;两个配对样本T检验;卡方检验;K-S检验;方差分析;方差分析原理;单因素方差分析;问题：某服装公司拟通过市场研究了解不同年龄的消费者对该公司生产的T牌休闲服购买量有无显著性差异，以决定是否细分市场。 方法：将调查对象按年龄因素分为老、中、青三个水平，随机调查该公司下辖的五个专卖店在某一时间内不同年龄消费者的购买情况。得资料如下：;相关分析与回归分析;统计关系;相关分析方法 散点图 相关系数r 相关系数r的取值在-1与+1之间. r0正的线性相关关系，r0负的线性相关关系。 r=1完全正相关；r=-1完全负相关；即函数关系。 r=0不存在线性相关关系。 相关程度：r的绝对值大于0.8时高度相关； 在0.5与0.8之间时中度相关；在0.3与0.5之间时低度相关；小于0.3视为不相关。;回归分析 步骤： 确定回归方程的解释变量和被解释变量。 确定回归模型 建立回归方程 对回归方程进行各检验 利用回归方程进行预测;回归分析 回归方程的统计检验： 拟合优度检验 是检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，从而评价回归方程对样本数据的代表程度。 方法：计算判定系数R2 R2取值在0至1之间，R2越接近1，说明回归方程对样本数据点拟合优度越高，反之则反。;回归分析 回归方程的统计检验： 回归方程显著性检验 是检验被解释变量和所有解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述它们之间的关系是否恰当。 方法：F检验 Pa 线性关系显著 pa 线性关系不显著;回归分析 回归方程的统计检验： 回归系数显著性检验 是根据样本估计的结果对总体回归系数的有关假设进行检验。 方法：t检验 Pa x对y具有显著的影响作用 pa x对y没有显著影响