箱线图的制作SPSS应用.ppt

附实验一 箱线图和直方图的制作 主要内容 箱线图的制作 直方图的制作 一、箱线图的制作 一、箱线图的制作 二、直方图的制作 统计数据异常值检验 - 豆丁网 直观明了地识别数据批中的异常值 一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会带来不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。箱形图为我们提供了识别异常值的一个标准：异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。虽然这种标准有点任意性，但它来源于经验判断，经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。这与识别异常值的经典方法有些不同。众所周知，基于正态分布的3σ法则或z分数方法是以假定数据服从正态分布为前提的，但实际数据往往并不严格服从正态分布。它们判断异常值的标准是以计算数据批的均值和标准差为基础的，而均值和标准差的耐抗性极小，异常值本身会对它们产生较大影响，这样产生的异常值个数不会多于总数0.7%。显然，应用这种方法于非正态分布数据中判断异常值，其有效性是有限的。箱形图的绘制依靠实际数据，不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据作任何限制性要求，它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌；另一方面，箱形图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的耐抗性，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响，箱形图识别异常值的结果比较客观。由此可见，箱形图在识别异常值方面有一定的优越性。 也可调用菜单“图形”?“旧对话框”?“箱图”制作. SPSS软件应用 例1：140行水稻产量数据 （1）输入数据 将以上数据输入Excel的工作表中，首行为变量名，数据以纵列方式输入（如右图）。 （2）导入数据文件（Excel文件） 点击菜单“文件”?“打开”?“数据”；在弹出的“打开数据”对话框（下图）中，将文件类型改为“Excel”，选中要打开的数据文件。 （2）导入数据文件（Excel文件）续 在弹出的“打开Excel数据源”对话框中，勾选“从第一行数据读取变量名”（软件默认）。 （3）用SPSS探索分析功能制作箱线图 点击菜单“分析”?“描述统计”?“探索”；在弹出的“探索”对话框（下左图），先将“水稻产量” 移入因变量列表，再点击“绘制”按钮，在弹出的对话框（下右图），设箱图分组为“不分组”；最后选择输出方式为两者都或图。 异常值 UQ LQ UQ(75%分位数) LQ(25%分位数) UQ+1.5 IQR LQ-1.5 IQR （4）查看输出结果 在输出查看器中查看“箱线图”结果。 （1）导入数据文件（Excel文件）——步骤同“箱线图制作” 点击菜单“文件”?“打开”?“数据”；在弹出的“打开数据”对话框中，将文件类型改为“Excel”，选中要打开的数据文件。在弹出的“打开Excel数据源”对话框中，勾选“从第一行数据读取变量名”。 例1：140行水稻产量数据 （2）用SPSS频率分析功能制作直方图 点击菜单“分析”?“描述统计”?“频率”；在弹出的“频率”对话框（下左图），先将“水稻产量” 移入变量框，再点击“图表”按钮，在弹出的对话框（下右图），设图表类型为“直方图”，根据需要勾选正态曲线。 统计数据异常值检验 - 豆丁网 直观明了地识别数据批中的异常值 一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会带来不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。箱形图为我们提供了识别异常值的一个标准：异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。虽然这种标准有点任意性，但它来源于经验判断，经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。这与识别异常值的经典方法有些不同。众所周知，基于正态分布的3σ法则或z分数方法是以假定数据服从正态分布为前提的，但实际数据往往并不严格服从正态分布。它们判断异常值的标准是以计算数据批的均值和标准差为基础的，而均值和标准差的耐抗性极小，异常值本身会对它们产生较大影响，这样产生的异常值个数不会多于总数0.7%。显然，应用这种方法于非正态分布数据中判断异常值，其有效性是有限的。箱形图的绘制依靠实际数据，不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据作任何限制性要求，它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌；另一方面，箱形图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的耐抗性，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四