第五章基本统计分析.ppt

第五章 SPSS的基本统计分析 SPSS的基本统计分析 频数分析 目的 粗略把握变量的总体分布状况。 例： 对某个问题的总体看法，如新业务的使用愿望、教学效果等 对某事物的客观描述，如通话的漫游类型、大客户的行业分布 采用的方法 制作频数分布表：包括计算 频数、累计频数、百分比、累计百分比 绘制统计图形：条形图（品质数据）、饼图、 直方图（数量数据） 频数分析 基本操作步骤 (1)菜单选项:analyze-descriptive statistics-frequencies (2)选择几个待分析的变量到variables框. (3)chart选项，选择所需要的图形 计算描述统计量 目的 精确把握变量的总体分布状况，了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。 基本方法 计算基本描述统计量 计算描述统计量 描述集中趋势的统计量 均值(mean):表示某变量所有变量值集中趋势或平均水平的统计量。 适用于定距数据。 特点：利用了全部数据，易受极端值的影响。 描述离散程度的统计量 标准差(standard deviation--Std Dev):表示某变量的所有变量值离散趋势的统计量。 SPSS中计算的是样本标准差。 方差(variance):标准差的平方。 SPSS中计算的是样本方差。 极差 (range):最大值(minimum)-最小值(minimum) 计算描述统计量 描述对称程度的统计量 偏度(skewness):描述某变量所有变量值分布形态的偏斜程度和方向的统计量. 偏度为0表示对称; 大于0表示正偏差大(右偏),众数比均值小,极值大于均值; 小于0表示负偏差大(左偏)。 计算描述统计量 描述陡峭程度的统计量 峰度(kurtosis):描述某变量所有变量值分布形态陡缓程度的统计量。 峭度为0表示与正态分布峭度相同。 大于0表示比正态分布陡，尖峰。 小于0表示比正态分布缓；平峰。 计算描述统计量 其他统计量 均值标准误差(S.E means) 中心极限定理认为：样本均值~N(u,?2/n) 反映样本均值与总体真值间的平均离散程度 样本数越大，样本均值的离散程度越小，对真值的估计越准确 计算描述统计量 基本操作步骤 (1)菜单选项:analyze-descriptive statistics-descripive (2)选择将参加计算的数值型变量名到variables框。 ——仅适用于数值型变量 分析比较男生和女生的学习成绩 比较集中趋势 比较离散趋势 比较偏斜程度 比较陡峭程度 实现方式：数据拆分 计算描述统计量 其他功能 数据标准化处理 新变量的均值为0,标准差为1; 小于0表示在平均水平下,大于0反之. 正态分布的数据标准化后呈标准正态分布（68%，95%，99%） save standardized values as variables选项 将变量作标准化后,结果存入名为“Z+原变量名”的新变量中. 数据标准化处理应用举例 快速找到移动话费出众的客户 网通集团企业效益评价 探索性描述分析 目的:在未知数据分布特点情况下,通过计算详尽描述统计量,辅助全面的统计图,认识数据分布。 基本操作步骤 (1)菜单选项:analyze-descriptive statistics-Explore (2)选择将参加计算的数值型变量名到Dependent list框。 (3)进行分组描述分析时，将分组变量选入Fact list框 描述统计量： M统计量：集中趋势的估计值，不受极端值影响。用于判断有无异常值。 探索性描述分析 相关图形 箱线图 茎叶图 直方图 正态分布图：检验变量是否符合正态分布 方差齐性检验：各组离散程度是否相同 H0：方差相等 举例：两班学生成绩分布情况，离散程度是否相同。 交叉分组下的频数分析 目的 通过了解不同变量在不同水平下的数据分布情况 ，判断水平对变量是否有影响 例：女生的学习成绩比男生好吗？(两变量) 不同专业的女生学习成绩都比男生好吗？ (三变量) 分析的主要步骤 产生交叉列联表 分析列联表中变量间的关系 针对定类数据和定序数据的频数分析 产生交叉列联表 产生交叉列联表 基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze-descriptive statistics- crosstabs (2)选择一个变量作为行变量到row框. (3)选择一个变量作为列变量到column框. (4)可选一个或多个变量作为控制变量到layer框. (5)是否显示各分组的条图(display clustered bar charts ) 产生交叉列联表 定距数据可做适当分组后再产生列联表 仅利用频数，信息利用不充分 进一步计算 cel