描述性統(tǒng)計分析課件

描述性統(tǒng)計分析,【學習提要】對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計描述是統(tǒng)計分析中最基本的工作。對于整理好的數(shù)據(jù)，通過描述性統(tǒng)計分析，可以挖掘出很多統(tǒng)計量的特征。SPSS軟件中，描述性統(tǒng)計分析功能主要集中在“DescriptiveStatistics”菜單。具體包括5個過程：Frequencies過程、Descriptives過程、Explore過程、Crosstabs過程和Ratio過程。,4.1描述統(tǒng)計量常見的描述性統(tǒng)計量主要包括以下3類：描述變量集中趨勢的統(tǒng)計量、描述變量分布情況的統(tǒng)計量、描述變量離散程度的統(tǒng)計量。通常，綜合這三類統(tǒng)計量就能夠極為準確和清晰的把握數(shù)據(jù)的分布特點。,描述變量集中趨勢的統(tǒng)計量：均值Mean：表示變量值的平均水平中位數(shù)Median：一組數(shù)據(jù)中處于最中間位置的數(shù)眾數(shù)Mode：一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)和Sum：某變量的所有變量值之和,描述變量分布情況的統(tǒng)計量偏度Skewness：描述變量分布的對稱程度和方向。偏度為0表示對稱，大于0表示右偏，小于0表示左偏峰度Kurtosis：描述變量分布的陡峭程度。峰度為0表示陡峭程度和正態(tài)分布相同，大于0表示比正態(tài)分布陡峭，小于0表示比正態(tài)分布平緩,描述變量離散程度的統(tǒng)計量標準差Std.deviation：描述變量關于均值的偏離程度方差Variance：標準差的平方極大值Maximum：某變量所有取值的最大值極小值Minimum：某變量所有取值的最小值全距Range：某變量極大值與極小值之差均值的標準誤差S.E.mean：均值的標準誤差,在描述性統(tǒng)計分析中，Descriptives過程是連續(xù)資料統(tǒng)計描述應用最多的一個過程，他可對變量進行描述性統(tǒng)計分析，計算并列出一系列相應的統(tǒng)計指標。,【界面介紹】選擇菜單【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Descriptives】，進入基本描述性統(tǒng)計量的分析界面，出現(xiàn)如圖所示的窗口。,在Variables(s)框定義要分析的數(shù)值型變量，可同時選擇多個變量。若需將原始數(shù)據(jù)的標準正態(tài)評分存為新變量，則選擇Savestandardizedvaluesasvariables選項。單擊【Options】按鈕指定計算哪些基本描述性統(tǒng)計量，出現(xiàn)如圖所示的窗口。,【實驗案例】例4-1測量20臺液晶顯示器的重量，數(shù)據(jù)見4-1-1.sav，對其進行描述性統(tǒng)計分析。,4.2頻數(shù)分布表分析頻數(shù)分析統(tǒng)計的是每一組中觀測點的個數(shù)，而不是考慮其實際取值。通過頻數(shù)分析能夠了解變量取值的情況，對于把握數(shù)據(jù)的分布特征非常有用。當某變量的自然取值是局限在有限的幾個數(shù)值中，則頻數(shù)分析就是統(tǒng)計該變量在各個取值點的個數(shù)分布情況；如果某變量的取值是在某范圍內(nèi)的離散值，則需要將其取值區(qū)域劃分為幾個取值區(qū)間，頻數(shù)分析就是統(tǒng)計該變量在各個取值區(qū)間觀測點個數(shù)的分布情況。,【界面介紹】選擇菜單【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Frequencies】，進入頻數(shù)分析的分析界面，出現(xiàn)如圖所示的窗口。將若干頻數(shù)分析變量選擇到Variables(s)框中；選擇Displayfrequencytables復項表示在結果中輸出頻數(shù)表。,單擊【Statistics】按鈕后彈出Statistics子對話框。,單擊【Charts】按鈕后彈出Charts子對話框。,單擊【Format】按鈕，彈出Format子對話框。該對話框用于定義輸出頻數(shù)表的格式，在實際中，我們一般采用默認格式。,例4-2已知有某地110名10歲女生身高數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)見文件4-2-1.sav，請編制頻數(shù)表。,4.3探索性分析Explore過程可對變量進行更為深入詳盡的描述性統(tǒng)計分析，主要用于對資料的性質(zhì)、分布特點等完全不清楚時，故又稱之為探索性分析。它在一般描述性統(tǒng)計指標的基礎上，增加有關數(shù)據(jù)其他特征的文字與圖形描述，如莖葉圖、箱圖等，顯得更加詳細、全面，有助于用戶制定繼續(xù)分析的方案。,【界面介紹】選擇菜單【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Explore】，進入探索性分析界面，出現(xiàn)如圖所示的窗口。,(2)單擊【Statistics】按鈕，彈出Statistics子對話框，如圖所示。該項用于選擇所需要的描述統(tǒng)計量。,(3)單擊【Plots】按鈕，彈出Plots子對話框。該項用于選擇所需要的統(tǒng)計圖。,(4)單擊【Options】按鈕，在彈出的子對話框中選擇對缺失值的處理方式，可以是不分析有任一缺失值的記錄（Excludecaseslistwise）、不分析計算某統(tǒng)計量時有缺失值的記錄（Excludecasespairwise），或報告缺失值（Reportvalues）。,例4-3已知有某地城市和農(nóng)村各55名10歲女生身高數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)見文件4-2-1.sav，請利用Explore過程分組分析。,4.4列聯(lián)表分析通過頻數(shù)分析能夠掌握單個變量的數(shù)據(jù)分布情況。在實際分析過程中，不僅要了解單變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，掌握多變量的聯(lián)合分布特征，進而分析變量之間的相互影響和關系。當問題涉及多個變量時，采用單純的頻數(shù)分析方法顯然不夠，這時，我們需要借助交叉分組下的頻數(shù)分析，又稱為列聯(lián)表分析。,列聯(lián)表分析的主要任務有兩個：第一，根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)，產(chǎn)生二維或多維交叉列聯(lián)表。交叉列聯(lián)表是兩個或多個以上變量交叉分組后形成的頻數(shù)分布表。第二，在交叉列聯(lián)表的基礎上，分析兩兩變量之間是否具有獨立性或一定的相關性。對交叉列聯(lián)表中的行變量和列變量之間關系進行分析是列聯(lián)表分析的第二個任務。在列聯(lián)表基礎上做進一步分析，可以得到行變量和列變量之間是否有聯(lián)系、聯(lián)系的緊密程度如何等更深層次的信息。,【界面介紹】選擇菜單【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Crosstabs】，進入列聯(lián)表分析界面。,【實驗案例】例4-4調(diào)查339名45歲以上吸煙習慣與患肺癌的關系，數(shù)據(jù)見4-4-1.sav。試問吸煙者與不吸煙者患肺癌的概率是否有所不同。,4.5相對比描述相對比描述用于對兩變量間變量值對比變化的描述分析，適用于定距型變量。在實際問題中，研究者有時除了希望了解變量自身的統(tǒng)計特征外，還希望得到兩個變量相對比之間的統(tǒng)計描述。通常，這可以通過對兩個變量做除法形成一個新變量，然后分析新變量的統(tǒng)計特征來得到(如均值、中位數(shù)、標準差、全距等)。SPSS的Ratio過程除了能夠完成上述分析外，還提供了其他相對比描述指標，大致屬于集中趨勢描述指標(CentralTendency)和離散程度描述指標(Dispersion)的范疇。,指標的具體含義如下：加權比例均值(Weightedmean)加權比例均值屬于集中趨勢描述指標，是兩變量均值的比。平均絕對離差(AAD，AverageAbsoluteDispersion)AAD用于對比率變量離散程度的描述。式中，是比率數(shù)，M是比率變量的中位數(shù)。,離散系數(shù)(COD，CoefficientofDispersion)COD也用于對比率變量離散程度的描述，其數(shù)學定義為：相關價格微分(PRD，Price-relatedDifferential)PRD也用于對比率變量離散程度的描述，是比率均值與加權比率均值的比。,變異系數(shù)(COV，CoefficientofVariation)COV用于對比率變量離散程度的描述，分為基于均值的變異系數(shù)(MeancenteredCOV)和基于中位數(shù)的變異系數(shù)(MediancenteredCOV)?；诰档淖儺愊禂?shù)是通常意義下的變異系數(shù)，是標準差除以均值；基于中位數(shù)的變異系數(shù)數(shù)學定義為：,【界面介紹】選擇菜單【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Ratio】，進入比率分析界面，出現(xiàn)所示的窗口。,將相對比中作分子的變量選入Numerator框中。將相對比中作分母的變量選入Denominator框中。將分組變量選入GroupVariable框中。選擇Sortbygroupvariables選項表示選擇分組變量的排序方式。選擇Displayresult選項表示顯示結果。選擇Sa