第四章 SPSS的基本统.ppt

第四章 SPSS的基本统计分析 基本统计分析 频数分析 计算基本描述统计量（分布特征测度） 图形分析工具 列联分析 频数分析 目的 粗略把握变量值的分布状况。 例：研究被调查者的特征（如：性别、年龄、收入） 研究被调查者对某个问题的总体看法（如：教学方式、选修课程） 研究被调查者某方面的状态（如：购买家电的类型、居民月支出状况） 采用的方法 计算频分布表：包括计算频数、百分比、累计百分比 绘制统计图形：条形图、饼图 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 频数分析 应用举例 储户的职业分析 特点：定类数据 频数分布表输出按频数升降序输出 储户收入水平分析 特点：定序数据 除使用频数、百分比、总数外，还可以充分使用累计百分比 频数分析 频数分析中的其他分析 计算分位数:适用于定距数据 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 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 分位数、中位数、众数的应用举例 不同户口所在地的储户取款金额比较 利用分位数（不显示频数分析表） 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),频数最大的值比均值小,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表示与标准正态分布峭度相同。 大于0表示比标准正态分布陡，尖峰。 小于0表示比标准正态分布缓；平峰。 计算描述统计量 其他统计量 标准误差(standard error S.E):抽样分布中的标准差，反映样本误差。 均值标准误差(means of S.E) 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。 分析比较不同户口所在地储户取款情况 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（68.2%，95.4%，99.7%） 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 你能以较简便的方法快速找到取款数目出众的储户吗？ 基本统计分析的图形工具 以制作条形图为例 以制作条形图为例 第一种模式下的三种图形：用于某变量在各分类情况的比较 基本统计分析的图形工具 以制作条形图为例 第二种模式下的三种图形：用于若干变量的统计量的比较 基本统计分析的图形工具 箱线图 (箱线图中以四分位差的1.5倍为标准剔除值） 基本统计分析的图形工具 直方图和P-P图 基本统计分析的图形工具 交叉分组下的频数分析 目的 了解不同变量在不同水平下的数据分布情况 例：学习成绩与性别有关联吗？(两变量) 例：职业、性别、爱逛商店有关联吗？(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 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. 控制变量的层次设置:同层为水平数加;不同层为水平数积. (5)是否显示各分组的棒图(display clustered bar charts ) 产生交叉列联表 应用举例 户口与收入水平有关联吗吗？ 行变量：户口；列变量：月收入 不同