常用統(tǒng)計軟件講解課件

常用統(tǒng)計分析軟件SPSS

10.0forWindows統(tǒng)計學與統(tǒng)計軟件市場經(jīng)濟呼喚統(tǒng)計學統(tǒng)計學是研究客觀事物數(shù)量特征和數(shù)量關系的方法論學科，能夠告訴人們?nèi)绾瓮ㄟ^打開幾扇窗口去探索一個未知的世界，教會人們怎樣用一種新的方式來思考問題，是一門很實用的學科。大至國家的宏觀決策，小至企事業(yè)單位的微觀管理，都離不開統(tǒng)計的應用?，F(xiàn)代市場經(jīng)濟對統(tǒng)計信息的需求急劇增加，對統(tǒng)計理論與方法提出了更高的要求。社會發(fā)展問題、經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展問題、國際競爭力問題、金融風險管理問題、保險精算問題、人口與社會保障問題、環(huán)境保護問題、科學研究探索問題等等，這些都迫切地等待著我們?nèi)ド钊氲匮芯?。統(tǒng)計學的分類統(tǒng)計方法的基本功用提供了整理和描述數(shù)據(jù)的科學的方法提供由樣本推論總體的科學的方法提供通過誤差分析以鑒定處理效應的科學的方法提供了分析多個變數(shù)間相關密切程度的科學的方法提供進行科學試驗設計的科學的方法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/stat本課程的教學網(wǎng)站網(wǎng)站地址/statnews內(nèi)容教案教學大綱習題留言SPSS入門序言SPSS基礎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)的分析結果的解釋和推論統(tǒng)計學為數(shù)據(jù)分析過程提供一套完整的科學的方法論。統(tǒng)計軟件為數(shù)據(jù)分析提供了實現(xiàn)手段。序言統(tǒng)計分析軟件的一般特點功能全面，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)機幫助功能；軟件開放性好，能方便地和其他軟件進行數(shù)據(jù)交換。序言常用統(tǒng)計軟件簡介SAS(Ver9.1)--真正的巨無霸。被譽為國際上的標準統(tǒng)計軟件和最權威的組合式優(yōu)秀統(tǒng)計軟件。人機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計學習起來較困難（編程）說明書非常難懂價格貴的人直跳序言常用統(tǒng)計軟件簡介SPSS(Ver13)--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計的圖形操作界面美觀的結果輸出強大的輔助教學功能輸出結果與中文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)在歐洲各研究機構中得到廣泛應用序言常用統(tǒng)計軟件簡介S-Plus(Ver6)S語言（AT&T貝爾實驗室）的后續(xù)發(fā)展極為強大的統(tǒng)計功能和繪圖能力應用上以理論研究、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)計分析能力極強數(shù)據(jù)接口差不提供對話框界面，命令行方式操作序言最易上手的統(tǒng)計軟件－－NCSS2004界面友好功能齊全數(shù)據(jù)接口太簡單序言國產(chǎn)統(tǒng)計軟件的佼佼者－DPS（v6.05）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；較強的統(tǒng)計分析和數(shù)學模型模擬分析功能;是目前國內(nèi)功能最完整的統(tǒng)計軟件包。自稱：DPS=Excel+SPSS網(wǎng)站地址

序言學習使用統(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)。讀懂計算機分析的數(shù)據(jù)結果，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，得出分析SPSS基礎軟件名稱StatisticalPackageforSocialScienceStatisticalProductandServiceSolutions軟件發(fā)展60年代：美國斯坦福大學三位研究生研制70年代：SPSS總部成立于芝加哥，推出SPSS中小型機版—SPSSX80年代：微機版（V1-3）SPSS/PC+90年代：Windows版（v5-11）2003年：Windows版（v12）SPSS基礎基本窗口數(shù)據(jù)編輯窗口（dataeditor）功能：對SPSS的數(shù)據(jù)進行定義、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運行過程中自動打開；且只能打開一個窗口；運行過程中無法關閉SPSS中各統(tǒng)計分析功能都是針對該窗口中的數(shù)據(jù)進行的；窗口中的數(shù)據(jù)以.sav存于磁盤上SPSS基礎基本窗口輸出窗口（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、結果顯示區(qū)、狀態(tài)顯示區(qū)在進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；輸出窗口可以關閉；狀態(tài)欄上的！表示當前輸出窗口窗口內(nèi)容以.spo存于磁盤上SPSS基礎SPSS的菜單SPSS基礎利用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)文件結構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)預處理統(tǒng)計分析和建模結果的說明和解釋數(shù)據(jù)和分析結果的保存SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與管理數(shù)據(jù)文件的特點結構的定義數(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

SPSS數(shù)據(jù)文件的特點SPSS數(shù)據(jù)文件是一種有結構的數(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)學表達式和函數(shù)定義數(shù)據(jù)文件的結構變量名(Variablename)變量名是變量存取的唯一標志變量類型(type)和顯示寬度(width)數(shù)值型：常用標準數(shù)值型(Numeric):默認類型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)的存儲定義數(shù)據(jù)文件的結構變量名標簽(Variablelabel)變量值標簽(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)的移動和復制與其他軟件共享數(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入向?qū)ёx入文本文件和大型機交換文件時常用與其它軟件共享直接打開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變量、SPSS變量集的定義和使用數(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（addcases）、橫向合并（addvariables）文件轉置(transpose)將數(shù)據(jù)文件行列互換,即:將個案轉為變量,變量轉為個案。將數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)旋轉90°。數(shù)據(jù)的加工變量計算(compute)產(chǎn)生新變量或?qū)υ兞窟M行必要的轉換SPSS算術表達式和邏輯表達式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)，并將結果存入新變量中。SPSS函數(shù)SPSS函數(shù)是事先編好并存儲在SPSS軟件中，能夠?qū)崿F(xiàn)某些特定任務的一段計算機程序。根據(jù)函數(shù)功能和處理的變量類型，SPSS函數(shù)大致可以分成八大類：算術函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、分函數(shù)、邏輯函數(shù)、字符串函數(shù)、缺失值函數(shù)、日期函數(shù)和其他函數(shù)。算術函數(shù)算術函數(shù)統(tǒng)計函數(shù)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；將計算結果生成到一新文件中，即：在新文件中對應分類變量的每一個分類值產(chǎn)生一個個案。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果的標志變量自動分組(CategorizeVariables)將連續(xù)性變量自動按分位數(shù)要求分成幾類數(shù)據(jù)文件的其它處理功能加權(weightcases)指定某一變量為加權變量。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章統(tǒng)計分析基礎統(tǒng)計包括：描述性統(tǒng)計、方差分析、t-檢驗、線性回歸、相關分析等專業(yè)統(tǒng)計：包括：辨別分析、因子分析、聚類分析、主成分分析等高級統(tǒng)計分析包括：logistic回歸分析、多元方差分析、非線性回歸、probit回歸分析、曲線估計等2.1描述性統(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）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。采用的方法計算頻率分布表繪制統(tǒng)計圖形上述方法適用于定序、定類、定距類型數(shù)據(jù)步驟【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Frequences】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，并可對變量進行標準化處理。步驟：【Analyze】【DescriptiveStatistics】【Descriptives】2.2均值檢驗統(tǒng)計假設測驗概述單樣本的t測驗兩個獨立樣本的t測驗兩個配對樣本的t測驗2.2.1統(tǒng)計假設測驗概述統(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)計假設測驗（hypothesistest）參數(shù)估計（parametricestimate）統(tǒng)計假設測驗是指根據(jù)某種實際需要，對未知的或不完全知道的統(tǒng)計總體提出一些假設（這些假設通常構成完全事件系），然后由樣本的實際結果，經(jīng)過一定的計算，作出在概率的意義上應當接受那種假設的測驗。假設測驗的步驟

提出無效假設：實得差異由誤差造成；備擇假設：實得差異由總體參數(shù)不同造成。確定顯著水平。在為正確的假設下，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)的一定分布律，算出實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。2.2.2單樣本的t測驗含義：檢驗某變量的總體均值與指定的檢驗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】例題2.2.3兩獨立樣本的t測驗(一)含義:根據(jù)兩獨立樣本的數(shù)據(jù),對兩總體均值是否有顯著差異進行推斷。例如：男生和女生的計算機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2.2.3兩獨立樣本的t測驗步驟【Analyze】【CompareMeans】【Independent-samplettest】結論首先,如果F檢驗的P≤α，認為方差不齊性；其次看Unequal行的t檢驗概率。如果≤α,則拒絕t檢驗的H0,認為兩總體均值有顯著差異；如果>α,則不拒絕t檢驗的H0。首先,如果F檢驗的P>α,認為方差齊性;其次看equal行的t檢驗概率。其余同上例題2.2.4兩配對樣本的t測驗含義:根據(jù)配對樣本對兩總體均值是否有顯著差異進行推斷。例如：某種減肥茶是否有效。則可以研究在服用減肥茶前后的體重，個體之間必須為一一對應的關系。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2.2.4兩配對樣本的t測驗基本思路計算兩樣本對應的個案的差值di=Y1i-Y2i計算t統(tǒng)計量和對應的相伴概率P(絕對值大于等于的雙側概率)結論:P≤α,則拒絕H0,認為兩總體均值有顯著差異.P>α,不能拒絕H0.步驟【Analyze】【CompareMeans】【Paired-samplettest】例題例題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。2.3方差分析單因素試驗資料方差分析多因素試驗資料方差分析二因素無重復試驗資料的方差分析二因素有重復試驗資料的方差分析二因素隨機區(qū)組試驗資料的方差分析協(xié)方差分析2.3.1單因素方差分析目的檢驗某一個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.考察不同學歷是否對工資收入產(chǎn)生顯著影響.步驟【Analyze】【CompareMeans】【One-wayANOVA】例題例題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行比較檢驗。常用方法LSD法實際上就是t檢驗的變形，只是在變異和自由度的計算上利用了整個樣本信息。Duncan氏新復極差測驗法Tukey氏固定極差測驗法Dunnett氏最小顯著差數(shù)測驗法2.3.2多因素方差分析控制因素的種類固定效應因素（FixedFactor）：指的是試驗因素的k個水平是經(jīng)過特意選擇的。隨機效應因素（RandomFactor）：指試驗因素的k個水平是從該因素水平總體中隨機抽出的樣本。兩種因素的區(qū)別長江流域有成千上萬的水稻地方品種。如果通過篩選，選出若干個來作比較試驗，則該因素為固定效應因素。若我們是從這成千上萬的品種中隨機抽取若干個來研究，希望了解長江流域水稻品種總體的遺傳組成或生態(tài)特點，則該因素為隨機效應因素。2.3.2多因素方差分析基本思路: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.步驟【Analyze】【GeneralLinearModel】【Univariate】2.3.2多因素方差分析例題2.3.2多因素方差分析2.3.2多因素方差分析2.3.2多因素方差分析隨機區(qū)組試驗這種類型的試驗應用重復、隨機化和局部控制三個原則。局部控制是指將整個試驗空間分成若干個各自相對均勻的局部，這個局部叫做區(qū)組。區(qū)組可以是培養(yǎng)箱的某一層，某一畜舍或試驗地的某一段等。然后，在各個區(qū)組上試行重復和隨機化。2.3.2多因素方差分析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。協(xié)方差分析的主要功用測驗多個線性回歸方程中回歸系數(shù)bi的差異顯著性矯正處理平均數(shù)并測驗矯正平均數(shù)間的差異顯著性作出不同變異來源的相關關系分析2.3.3協(xié)方差分析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2.4相關和回歸分析相關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2.4相關和回歸分析相關分析和回歸分析的任務研究對象：統(tǒng)計關系相關分析旨在測度變量間線性關系的強弱程度?；貧w分析側重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過一定的數(shù)學表達式來描述這種關系，進而確定一個或幾個變量的變化對另一個變量的影響程度。2.4相關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程度的強弱。(例如：職工的年齡和收入之間的關系、工人數(shù)和管理人員之間的數(shù)量關系）基本方法繪制散點圖、計算相關系數(shù)繪制散點圖的方法【Graphs】【Scatter】實例實例2.4.1相關系數(shù)作用:以精確的相關系數(shù)(r)體現(xiàn)兩個變量間的線性關系程度.r:[-1,+1];r=1:完全正相關;r=-1:完全負相關;r=0:無線性相關。說明:相關系數(shù)只是較好地度量了兩變量間的線性相關程度，不能描述非線性關系。數(shù)據(jù)中存在極端值時不好。步驟【Analyze】【Correlate】【Bivariate】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；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(1)目的:檢驗自變量與因變量之間的線性關系是否顯著，是否可用線性模型來表示.(2)檢驗方法t檢驗F檢驗(一元回歸中,F檢驗與t檢驗一致,即:F=t2,兩種檢驗可以相互替代)步驟【Analyze】【Regression】【Linear】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自變量篩選多重共線性問題2.4.3多元線性回歸分析自變量篩選法Enter:所選擇的自變量將全部進入建立的回歸方程中，該項為默認方式。對一元線性回歸采用較多。Remove：將進入方程中的自變量同時剔除。Forward：向前篩選法，是自變量不斷進入回歸方程的過程。Backward：向后篩選法，是自變量不斷剔除出回歸方程的過程。Stepwise：逐步篩選法，是“向前法”和“向后法”的結合實例2.4.4曲線擬合目的:在一元回歸分析或時間序列中，因變量與自變量(時間)之間的關系不呈線性關系，但通過適當處理,可以轉化為線性模型?？蛇M行曲線估計。曲線估計的常用模型:Y=a+bX(線性擬和linear)Y=a+b1X+b2X2(二次曲線quadratic)Y=a+b1X+b2X2+b3X