常用統(tǒng)計分析軟件

常用統(tǒng)計分析軟件第一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六推薦使用的幾本教材以上教材均被超星數(shù)字圖書館收藏，校園網(wǎng)用戶均可直接下載。SPSS等統(tǒng)計軟件的下載地址：/incoming/Science/第二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS入門序言SPSS基礎(chǔ)SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與管理SPSS數(shù)據(jù)的基本加工和處理SPSS輸出窗口第三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言統(tǒng)計分析軟件是數(shù)據(jù)分析的主要工具完整的數(shù)據(jù)分析過程包括：數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)的整理數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計學(xué)為數(shù)據(jù)分析過程提供一套完整的科學(xué)的方法論。統(tǒng)計軟件為數(shù)據(jù)分析提供了實(shí)現(xiàn)手段。第四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言統(tǒng)計分析軟件的一般特點(diǎn)功能全面，系統(tǒng)地集成了多種成熟的統(tǒng)計分析方法；有完善的數(shù)據(jù)定義、操作和管理功能；方便地生成各種統(tǒng)計圖形和統(tǒng)計表格；使用方式簡單，有完備的聯(lián)機(jī)幫助功能；軟件開放性好，能方便地和其他軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換第五頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言常用統(tǒng)計軟件簡介SAS(Ver8.2)--真正的巨無霸。被譽(yù)為國際上的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計軟件和最權(quán)威的組合式優(yōu)秀統(tǒng)計軟件。人機(jī)對話界面太不友好圖形操作界面比較糟糕一切圍繞編程設(shè)計學(xué)習(xí)起來較困難（編程）說明書非常難懂價格貴的人直跳第六頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言常用統(tǒng)計軟件簡介SPSS(Ver10)--統(tǒng)計軟件中的貴族操作界面極為友好所有統(tǒng)計軟件中最友好的精心設(shè)計的圖形操作界面美觀的結(jié)果輸出強(qiáng)大的輔助教學(xué)功能輸出結(jié)果與中文WORD尚存在一定兼容問題在國內(nèi)深受歡迎，特別是市場調(diào)研行業(yè)在歐洲各研究機(jī)構(gòu)中得到廣泛應(yīng)用第七頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言常用統(tǒng)計軟件簡介S-Plus(Ver6)S語言（AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室）的后續(xù)發(fā)展極為強(qiáng)大的統(tǒng)計功能和繪圖能力應(yīng)用上以理論研究、統(tǒng)計建模為主需要有較好的數(shù)理統(tǒng)計背景對編程能力要求極高第八頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言常用統(tǒng)計軟件簡介Stata(Ver7)軟件小巧繪圖美觀統(tǒng)計分析能力極強(qiáng)數(shù)據(jù)接口差不提供對話框界面，命令行方式操作第九頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六序言國產(chǎn)統(tǒng)計軟件的佼佼者－DPS（v5.12）一套通用多功能數(shù)據(jù)處理、數(shù)值計算、統(tǒng)計分析和模型建立軟件；較強(qiáng)的統(tǒng)計分析和數(shù)學(xué)模型模擬分析功能;是目前國內(nèi)功能最完整的統(tǒng)計軟件包。

第十頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六

序言學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計分析軟件的基本方法弄清分析的目的正確收集待處理和分析的數(shù)據(jù)(目的、影響因素的剔除）。弄清統(tǒng)計概念和統(tǒng)計含義，知道統(tǒng)計方法的適用范圍，無需記憶公式。選擇一種或幾種統(tǒng)計分析方法探索性地分析數(shù)據(jù)。讀懂計算機(jī)分析的數(shù)據(jù)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，得出分析第十一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS基礎(chǔ)軟件名稱StatisticalPackageforSocialScienceStatisticalProductandServiceSolutions軟件發(fā)展60年代：美國斯坦福大學(xué)三位研究生研制70年代：SPSS總部成立于芝加哥，推出SPSS中小型機(jī)版—SPSSX80年代：微機(jī)版（V1-3）SPSS/PC+90年代：Windows版（v5-11）2003年：Windows版（v12）第十二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS基礎(chǔ)基本窗口數(shù)據(jù)編輯窗口（dataeditor）功能：對SPSS的數(shù)據(jù)進(jìn)行定義、錄入、修改、管理等基本操作的窗口組成：窗口主菜單（Data、Transform、Analyze、Graphs）、工具欄、數(shù)據(jù)編輯區(qū)、狀態(tài)顯示區(qū)SPSS運(yùn)行過程中自動打開；且只能打開一個窗口；運(yùn)行過程中無法關(guān)閉SPSS中各統(tǒng)計分析功能都是針對該窗口中的數(shù)據(jù)進(jìn)行的；窗口中的數(shù)據(jù)以.sav存于磁盤上第十三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS基礎(chǔ)基本窗口輸出窗口（viewer）功能：SPSS統(tǒng)計分析報表及圖形的輸出窗口組成：窗口主菜單、工具欄、結(jié)果顯示區(qū)、狀態(tài)顯示區(qū)在進(jìn)行第一次分析時自動打開，也可手工打開；可以手工打開若干個可相互切換的viewer窗口；輸出窗口可以關(guān)閉；狀態(tài)欄上的！表示當(dāng)前輸出窗口窗口內(nèi)容以.spo存于磁盤上第十四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS基礎(chǔ)利用SPSS做數(shù)據(jù)分析的一般步驟建立SPSS數(shù)據(jù)文件定義數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)錄入修改和編輯待分析的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析之前的數(shù)據(jù)預(yù)處理統(tǒng)計分析和建模結(jié)果的說明和解釋數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的保存第十五頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與管理數(shù)據(jù)文件的特點(diǎn)結(jié)構(gòu)的定義數(shù)據(jù)的錄入和保存數(shù)據(jù)的編輯與其他軟件數(shù)據(jù)共享第十六頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六

SPSS數(shù)據(jù)文件的特點(diǎn)SPSS數(shù)據(jù)文件是一種有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件的每一行代表一個觀測量（概率事件）每一列代表一個變量在數(shù)據(jù)編輯器中可以輸入和編輯數(shù)據(jù)，但是不能輸入數(shù)學(xué)表達(dá)式和函數(shù)第十七頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六定義數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)變量名(Variablename)變量名是變量存取的唯一標(biāo)志變量類型(type)和顯示寬度(width)數(shù)值型：常用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型(Numeric):默認(rèn)類型8.2如：12345678、12345.67、-1234.56字符型(String):存儲字符數(shù)據(jù)8位。如：beijing處理時用雙引號擴(kuò)起來日期型（Date):存儲日期數(shù)據(jù)，如：20-AUG-1999注意：顯示寬度不影響數(shù)據(jù)的存儲第十八頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六定義數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)變量名標(biāo)簽(Variablelabel)變量值標(biāo)簽(Valuelabel)變量列格式(ColumnFormat)缺失值(MissingValues)變量度量(Measurement)scale:數(shù)值型Ordinal：序數(shù)型Nominal：名詞型第十九頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)的編輯打開數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)定位插入和刪除個案插入和刪除變量數(shù)據(jù)單元數(shù)據(jù)的移動和復(fù)制第二十頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六與其他軟件共享數(shù)據(jù)打開其他格式的數(shù)據(jù)文件直接打開在SPSS10已經(jīng)可以直接讀入許多常用格式的數(shù)據(jù)文件使用數(shù)據(jù)庫查詢打開利用通用數(shù)據(jù)庫ODBC接口讀取數(shù)據(jù)文件在9.0及以前版本中非常重要使用文本導(dǎo)入向?qū)ёx入文本文件和大型機(jī)交換文件時常用第二十一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六與其它軟件共享直接打開第二十二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六SPSS數(shù)據(jù)的基本加工和處理數(shù)據(jù)文件的整理個案排序、個案選取、文件合并、文件轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù)加工計算變量、產(chǎn)生計數(shù)變量、分類匯總數(shù)據(jù)分組手工分組數(shù)據(jù)文件的其他處理功能指定加權(quán)變量、SPSS變量集的定義和使用第二十三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)文件的整理個案排序(sort)將所有個案按照用戶指定的某一個或多個變量的變量值的升序或降序重新排列快速查找異常值、極端值個案選取(selectcases)個案選取方式第二十四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)文件的整理文件合并(mergefile)將兩個SPSS數(shù)據(jù)文件合并到一個數(shù)據(jù)文件中?？v向合并、橫向合并文件轉(zhuǎn)置(transpose)將數(shù)據(jù)文件行列互換,即:將個案轉(zhuǎn)為變量,變量轉(zhuǎn)為個案.第二十五頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)的加工變量計算(compute)產(chǎn)生新變量或?qū)υ兞窟M(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換SPSS算術(shù)表達(dá)式和邏輯表達(dá)式SPSS函數(shù)產(chǎn)生計數(shù)變量(count)對所有或部分個案，計算若干個變量中有幾個變量的值落在指定的區(qū)域內(nèi)，并將結(jié)果存入新變量中。第二十六頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)的加工分類匯總(aggreate)按指定的分類變量的變量值對個案分組；計算每組個案的匯總變量的基本統(tǒng)計量；將計算結(jié)果生成到一新文件中，即：在新文件中對應(yīng)分類變量的每一個分類值產(chǎn)生一個個案。第二十七頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)的分組目的:了解數(shù)據(jù)的總體分布狀況手工分組(recode)將指定按哪個變量分組，即：指定分組變量；定義分組變量的分組區(qū)間（不重、不漏）；指定一個存放分組結(jié)果的標(biāo)志變量自動分組(CategorizeVariables)將連續(xù)性變量自動按分位數(shù)要求分成幾類第二十八頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六數(shù)據(jù)文件的其它處理功能加權(quán)(weightcases)指定某一變量為加權(quán)變量。變量集加快變量選擇的速度變量集的定義變量集的使用第二十九頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六第二章統(tǒng)計分析基本統(tǒng)計分析均值檢驗(yàn)方差分析相關(guān)和回歸分析聚類分析第三十頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.1基本統(tǒng)計分析頻數(shù)分布分析（Frequencies）描述性統(tǒng)計分析（Descriptives）探索性分析（Explore）列聯(lián)表資料分析（Crosstabs）第三十一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.1.1頻數(shù)分布分析目的頻數(shù)分布分析主要通過頻數(shù)分布表、條圖和直方圖，以及集中趨勢和離散趨勢的各種統(tǒng)計量，描述數(shù)據(jù)的分布特征。采用的方法計算頻分布表繪制統(tǒng)計圖形上述方法適用于定序、定類、定距類型數(shù)據(jù)第三十二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.1.2描述性統(tǒng)計分析目的：描述性統(tǒng)計分析主要用以計算描述集中趨勢和離散趨勢的各種統(tǒng)計量，并可對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。步驟：【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Descriptives】第三十三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2均值檢驗(yàn)統(tǒng)計假設(shè)測驗(yàn)概述單樣本的t測驗(yàn)兩個獨(dú)立樣本的t測驗(yàn)兩個配對樣本的t測驗(yàn)第三十四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.1統(tǒng)計假設(shè)測驗(yàn)概述統(tǒng)計推斷（statisticalinference），就是根據(jù)抽樣分布律和概率理論，由樣本結(jié)果（統(tǒng)計數(shù)）來推論總體特征（參數(shù)）。統(tǒng)計推斷的基本內(nèi)容：統(tǒng)計假設(shè)測驗(yàn)（hypothesistest）參數(shù)估計（parametricestimate）統(tǒng)計假設(shè)測驗(yàn)是指根據(jù)某種實(shí)際需要，對未知的或不完全知道的統(tǒng)計總體提出一些假設(shè)（這些假設(shè)通常構(gòu)成完全事件系），然后由樣本的實(shí)際結(jié)果，經(jīng)過一定的計算，作出在概率的意義上應(yīng)當(dāng)接受那種假設(shè)的測驗(yàn)。第三十五頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六假設(shè)測驗(yàn)的步驟

提出無效假設(shè)：實(shí)得差異由誤差造成；備擇假設(shè)：實(shí)得差異由總體參數(shù)不同造成。確定顯著水平。在為正確的假設(shè)下，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)的一定分布律，算出實(shí)得差異由誤差造成的概率。如果這個概率，則在水平上否定，接受；反之亦然。第三十六頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.2單樣本的t測驗(yàn)含義：檢驗(yàn)?zāi)匙兞康目傮w均值與指定的檢驗(yàn)值之間是否存在顯著差異。要求：樣本來自的總體服從正態(tài)分布。步驟：【Analyze】【Comparemeans】【Onesamplettest】第三十七頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.3兩獨(dú)立樣本的t測驗(yàn)(一)含義:根據(jù)兩獨(dú)立樣本的數(shù)據(jù),對兩總體均值是否有顯著差異進(jìn)行推斷。例如：男生和女生的計算機(jī)平均成績有顯著差異嗎？城鎮(zhèn)和農(nóng)村的平均存（?。┛罱痤~有顯著差異嗎？(二)要求:兩樣本必須相互獨(dú)立，即:抽取其中一批樣本對抽取另一批樣本沒有任何影響。(如:北京周歲兒童與上海兒童的平均身高)兩總體服從正態(tài)分布第三十八頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.3兩獨(dú)立樣本的t測驗(yàn)步驟【Analyze】【CompareMeans】【Independent-samplettest】結(jié)論首先,如果F檢驗(yàn)的P≤α，認(rèn)為方差不齊性；其次看Unequal行的t檢驗(yàn)概率。如果≤α,則拒絕t檢驗(yàn)的H0,認(rèn)為兩總體均值有顯著差異；如果>α,則不拒絕t檢驗(yàn)的H0。首先,如果F檢驗(yàn)的P>α,認(rèn)為方差齊性;其次看equal行的t檢驗(yàn)概率。其余同上第三十九頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.4兩配對樣本的t測驗(yàn)含義:根據(jù)配對樣本對兩總體均值是否有顯著差異進(jìn)行推斷.例如：某種減肥茶是否有效要求:兩樣本數(shù)據(jù)必須兩兩配對,即:樣本個數(shù)相同,個案順序相同.如:減肥茶的效果、不同廣告形式對銷售額的影響.(控制了個案自身的影響)兩總體服從正態(tài)分布第四十頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.2.4兩配對樣本的t測驗(yàn)基本思路計算兩樣本對應(yīng)的個案的差值di=Y1i-Y2i計算t統(tǒng)計量和對應(yīng)的相伴概率P(絕對值大于等于的雙側(cè)概率)結(jié)論:P≤α,則拒絕H0,認(rèn)為兩總體均值有顯著差異.P>α,不能拒絕H0.步驟【Analyze】【CompareMeans】【Paired-samplettest】第四十一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3方差分析目的:方差分析是從數(shù)據(jù)間的差異入手，分析哪些因素是影響數(shù)據(jù)差異的眾多因素中的主要因素。例如：影響某農(nóng)作物畝產(chǎn)量的因素(品種、施肥量、氣候等)影響推銷某種商品的推銷額(不同的推銷策略、價格、包裝方式、推銷人員的形象等)核心問題從數(shù)據(jù)差異角度看:觀測變量的數(shù)據(jù)差異=控制因素造成+隨機(jī)因素造成方差分析正是要分析觀測變量的變動是否主要是由控制因素造成還是由隨機(jī)因素造成的，以及控制變量的各個水平是如何對觀測變量造成影響的。第四十二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3方差分析單因素試驗(yàn)資料方差分析多因素試驗(yàn)資料方差分析協(xié)方差分析第四十三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3.1單因素方差分析目的檢驗(yàn)?zāi)骋粋€控制因素的改變是否會給觀察變量帶來顯著影響.例如：考察不同肥料對某農(nóng)作物畝產(chǎn)量是否有顯著差異.考察不同學(xué)歷是否對工資收入產(chǎn)生顯著影響.步驟【Analyze】【CompareMeans】【One-wayANOVA】第四十四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六方差分析中的多重比較目的如果總體均值存在差異，F(xiàn)檢驗(yàn)不能說明哪個水平造成了觀察變量的顯著差異。多重比較將對每個水平的均值逐對進(jìn)行比較檢驗(yàn)。常用方法LSD法實(shí)際上就是t檢驗(yàn)的變形，只是在變異和自由度的計算上利用了整個樣本信息。Duncan氏新復(fù)極差測驗(yàn)法Tukey氏固定極差測驗(yàn)法Dunnett氏最小顯著差數(shù)測驗(yàn)法第四十五頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3.2多因素方差分析控制因素的種類固定效應(yīng)因素（FixedFactor）：指的是該因素在樣本中所有可能的水平都出現(xiàn)了。隨機(jī)效應(yīng)因素（RandomFactor）：該因素所有可能的取值在樣本中沒有都出現(xiàn)，因此要用樣本來推論總體情況，包括未出現(xiàn)的水平。這不可避免的存在誤差（即隨機(jī)效應(yīng)），需要估計該誤差的大小，因此被稱為隨機(jī)因素。基本思路:以兩個控制變量的方差分析為例:SS總=SSA+SSB+SSAB+SSe表示兩個控制變量的交互影響,即:兩個控制變量各水平之間搭配時對觀察變量的影響.第四十六頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3.3協(xié)方差分析目的:將無法或很難控制的因素作為協(xié)變量，在排除協(xié)變量影響的條件下更精確地分析控制變量對觀察變量的影響。第四十七頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3.3協(xié)方差分析應(yīng)用實(shí)例第四十八頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.3.3協(xié)方差分析基本思路:協(xié)變量是數(shù)值型的；與觀測變量的線性關(guān)系在各水平均成立，且斜率大致相同。SS總=SS協(xié)+SSA+SSB+SSAB+SSe步驟【Analyze】【GeneralLinearModel】【Univariate】注意：在彈出的對話框中將協(xié)變量選入【Covariate(s)】欄第四十九頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4相關(guān)和回歸分析相關(guān)分析一元回歸分析多元回歸分析曲線擬合非線性回歸分析第五十頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4相關(guān)和回歸分析相關(guān)分析和回歸分析的任務(wù)研究對象：統(tǒng)計關(guān)系相關(guān)分析旨在測度變量間線性關(guān)系的強(qiáng)弱程度?；貧w分析側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述這種關(guān)系，進(jìn)而確定一個或幾個變量的變化對另一個變量的影響程度.第五十一頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4相關(guān)和回歸分析目的通過樣本數(shù)據(jù)，研究兩變量間線性相關(guān)程度的強(qiáng)弱。(例如：職工的年齡和收入之間的關(guān)系、工人數(shù)和管理人員之間的數(shù)量關(guān)系）基本方法繪制散點(diǎn)圖、計算相關(guān)系數(shù)第五十二頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4.1相關(guān)系數(shù)作用:以精確的相關(guān)系數(shù)(r)體現(xiàn)兩個變量間的線性關(guān)系程度.r:[-1,+1];r=1:完全正相關(guān);r=-1:完全負(fù)相關(guān);r=0:無線性相關(guān)。說明:相關(guān)系數(shù)只是較好地度量了兩變量間的線性相關(guān)程度，不能描述非線性關(guān)系。數(shù)據(jù)中存在極端值時不好。第五十三頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4.2一元線性回歸方程一元回歸方程:Y=a+bXa為常數(shù)項(xiàng)；b為Y對X回歸系數(shù)，即:X每變動一個單位所引起的Y的平均變動回歸方程的顯著性檢驗(yàn)(1)目的:檢驗(yàn)自變量與因變量之間的線性關(guān)系是否顯著，是否可用線性模型來表示.(2)檢驗(yàn)方法t檢驗(yàn)F檢驗(yàn)(一元回歸中,F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)一致,即:F=t2,兩種檢驗(yàn)可以相互替代)步驟【Analyze】【Regression】【Linear】第五十四頁，共五十九頁，編輯于2023年，星期六2.4.3多元線性回歸分析多元線性回歸方程多元回歸方程:Y=β0+β1X1+β2x2+...+βkxkβ1、β2、βk為偏回歸系數(shù)。β1表示在其他自變量保持不變的情況下，自變量X1變動一個單位所引起的因變量Y的平均變動多元線性回歸分析的主要問題回歸方程的檢驗(yàn)自變量篩選多重共線性問題自變量篩選法?向前篩選法(forward)，是自變量不斷進(jìn)入回歸方程的過程.?向后篩選法(backward)，是自變量不斷剔除出回歸方程的過程?逐步篩