统计分析基础教程.ppt

概率和机会显然，这种概率不可能超过百分之百，也不可能少于百分之零。换言之，概率是在0和1之间的一个数，说明某事件发生的机会有多大。因此，从某种意义说来，概率描述了某件事情发生的机会。你可能经常听到概率（probability）这个名词。例如在天气预报中会提到降水概率。大家都明白，如果降水概率是百分之九十，那就很可能下雨；但如果是百分之十，就不大可能下雨。有些概率是无法精确推断的实际上，到了周末，你或者去，或者不去；不可能有分身术把百分之八十的你放到公园，而其余的放在别处。其实你想说的是你很可能去，但又没有完全肯定。比如你对别人说你下一个周末去公园的概率是百分之八十。但你无法精确说出为什么是百分之八十而不是百分之八十四或百分之七十八。有些概率是可以估计的比如掷骰子。只要没有人在骰子上做手脚，你得到6点的概率应该是六分之一。得到其他点的概率也是一样。01得到6的概率或者机会是可以知道的，但掷骰子的结果还只可能是六个数目之一。02这个已知的规律就反映了规律性，而得到哪个结果则反映了随机性。03如果你掷1000次骰子，那么，大约有六分之一的可能会得到6；这也是随机性呈现有规律的一个体现。041.3变量和数据一节火车车厢有多少坐位是一个固定的数目，称为常数(constant)或者常量。但是，开车后，坐在这节车厢的旅客有多少就没准了。这有随机性。该车厢的乘客数为变量(variable)。1.3变量和数据一个学校的注册在校男女生比例是固定的，为常量但是，该校任意一群学生的男女生比例就不一定和全校的比例一样了，它为变量(variable)。1.3变量和数据当变量按照随机规律所取的值是数量时该变量称为定量变量或数量变量(quantitativevariable)；因为是随机的，也称为随机变量(randomvariable)。如身高体重，购买某商品的人数等等SPSS主要为Numeric1.3变量和数据这些定性变量也可以由定量变量来描述，如男女生的数目，持有某观点的人数比例等等。象性别，观点之类的取非数量值的变量就称为定性变量或属性变量或分类变量(qualitativevariable，或categoricalvariable)。1.3变量和数据定性变量只有用数量来描述时，才有可能建立数学模型，并使用计算机来分析。数据中它们通常用哑元（dummyvariable)代表，比如性别用0、1代表，三种收入用0、1、2代表(或用字母代表）SPSS中没有特别的变量，往往用数值表示1.3变量和数据有了变量，何谓数据？不同机构调查所得到的北京收入万元以上市民的比例都不一样，这是变量而这些调查产生一些数目，这些数目就是数据(data)数据是关于变量的观测值。1.3变量和数据通过数据可验证有关的理论或假定。比如通过抽样调查验证美国选民对共和党候选人的支持率是否超过50%通过抽样，可以检验某批产品是否合格等等1.4变量之间的关系现实世界紧密联系的人们想知道投资方式和经济效益之间的关系、旅客人数和经济发展之间的关系等等不讨论变量之间的关系，就无从谈起任何有深度的应用，统计的基本概念就仅仅是摆设而已。1.4.1定量变量间的关系例1.1．广告投入和销售之间的关系。下表（数据ads.sav）显示了某企业的广告投入和销售额之间的关系（万元）。看得出有何种关系吗？横坐标代表广告投入，而纵坐标代表销售收入。1.4.1定量变量间的关系能否从该数据回答下面问题：这两个变量是否有关系？如果有，它们的关系是否显著？这些关系是什么关系，能否用数学模型来描述？这个关系是否带有普遍性？这个关系是不是因果关系？1.4.1定量变量间的关系关于因果关系在可控制的试验中，较容易找到因果关系；比如治疗方式和疗效的关系等但是，一般来说，变量之间有关系这个事实并不意味着一定存在明确的因果关系。1.4.1定量变量间的关系比如，北京GDP在一年中是快速增长的，而一个刚出生的巴拿马婴儿在这一年中的体重也是快速增长的如果画出图来，它们有类似线性的关系但它们显然没有因果关系1.4.1定量变量间的关系只要有关系，即使不是因果关系也不妨碍人们利用这种关系来进行推断。比如利用公鸡打鸣来预报太阳升起；虽然公鸡打鸣绝对不是日出的原因(虽然打鸣发生在先）来自中国最大的资料库下载来自中国最大的资料库下载来自中国最大的资料库下载来自中国最大的资料库下载SPSS统计分析基础教程主讲人：彭超课程目的应用统计学理解统计数据分析主要方法的基本理论掌握基本统计方法在实践中的应用能熟练运用SPSS软件实现数据分析建立起独立运用统计方法解决实