内容描述统计.pptx

;在数据收集、整理完毕后，进行深入统计分析之前，首要的工作就是去了解这个数据的整体情况，随后考虑作深入的推断。用少量数字（描述指标）概括大量原始数字，对数据进行描述的统计方法即为描述性统计分析。;集中趋势的描述指标;全距

大体了解数据的分布范围，用于预备性检查

方差和标准差

适用于正态分布

百分位数

如中位数（P50）、四分位数（P25、P50、P75）

四分位间距

即P75-P25，适用于任意分布类型，不受极端值影响

变异系数（CV）

S/，适用于测量尺度相差太大或数据量纲不同时，

比较两组数据离散程度的大小;SPSS的许多模块均可完成统计描述的任务，除各种用于统计推断的过程会附带进行相关的统计描述外，SPSS还专门提供了几个用于连续变量统计描述的过程，均集中于Analyze－DescriptiveStatistics子菜单中。;Frequencies：产生原始数据的频数表，并能计算各种百分数，并可绘制频数图，如连续型变量的直方图，或分类变量的饼图或条图。下面以demo.sav为例，对人群的年龄数据（age）进行描述。;若无变量标签，则列表框中只显示变量名;鼠标右键单击变量，可以获得更多变量信息;:表示该变量为数值型变量;Statistics：设定要分析的统计量;本例选中绘制直方图;Format：在SPSS对话框中，用于设定结果文件中的

数据格式，通常默认即可。;通过大纲视图可以快速定位各项结果

例如：点击大纲视图上的Histogram，则可快速定位至

age的频数直方图;分析结果;Frequencies过程;Frequencies过程;Descriptive：一般性统计描述，相对于Frequencies，它不能绘制统计图，所能计算的统计量也较少，适用于对服从正态分布的连续型变量进行描绘。同样以demo.sav为例，对人群的年龄数据（age）进行描述。;单击中间的箭头，可以实现变量从一张表移入另一张表，

现将变量age移入右边variable列表中;;人群年龄的最小值为18岁，最大值为77岁，均数42.06岁，标准差12.29岁，偏度系数0.299，峰度系数-0.602，基本近似正态。;;;点估计中的稳健估计：M估计;箱式图;缺失值的设置，一般默认即可;本例无缺失值，有效人数女性3179人，男性3221人;现仅对女性的??析结果依次解释，查看详情;集中趋势指标、离散趋势指标

分布特征指标、参数估计;集中趋势指标：3179名女性的平均年龄为41.74岁（Mean），去掉两侧各5％的极端值后，截尾均数为41.45岁（5％TrimmedMean），中位数41.00岁（Median），本例上述三指标值基本相同，可推测数据应当是对称分布的。;分布特征指标：表明数据偏离正态分布程度的偏度系数（Skewness）为0.327，峰度系数（Kurtosis）为-0.534。偏度系数大于0为正偏态，峰度系数小于0表明峰比正态低，本例偏度和峰度系数均接近0，因此认为近似正态分布。;Explore过程;Explore过程;Ratio：功能较特殊，用于对两个连续性变量计算相对比指标，它可以计算一系列非常专业的相对比描述指标，相对而言使用面较窄，在此不详述。;SPSS的许多分析过程均可完成统计描述的任务，还专门提供了用于分类变量统计描述的过程，均集中于Analyze－DescriptiveStatistics子菜单中。;Frequencies：主要针对分类输出频数表，从而得到频数、百分数、累计百分比，给出原始频数表，众数，条图，饼图等。以demo.sav为例，分别对人群的教育水平（ed）、职业满意度（jobsat）进行描述。;6400人的教育水平和职业满意度的数据都是完整的，

无缺失值。;Frequencies过程;Crosstabs：用于输出交叉列联表，以demo.sav为例，描述人群的婚姻情况marital（0、1）、退休状况retire（0、1）的交叉频数分布;用于分类变量统计推断时的参数设定，此例暂不使用;Cells：在SPSS对话框中，对于单元格要显示的参数进行设定;6400人的婚姻状况和退休状况的数据都是完整的，

无缺失值。;婚姻状况（行）和退休状况（列）的交叉表