SPSS基本統(tǒng)計分析

第四章SPSS基本統(tǒng)計分析對樣本數(shù)據(jù)的刻畫與描述1提要頻數(shù)分析計算基本描述統(tǒng)計量交叉分組下的頻數(shù)分析多選項分析比率分析要求：掌握每種方法的基本功能、作用掌握每種方法的基本操作方法掌握每種方法的適用范圍2一、頻數(shù)分析頻數(shù)分析，用于了解變量取值的狀況，有利于把握數(shù)據(jù)的分布特征（一）基本概念頻數(shù)：頻率，變量值落在給定區(qū)間的次數(shù)（數(shù)目）百分比：各頻數(shù)占總樣本數(shù)的百分比有效百分比：各頻數(shù)占有效樣本數(shù)的百分比有效樣本數(shù)：不包含缺失值的樣本的個數(shù)=總樣本數(shù)-缺失樣本數(shù)累積百分比：各百分比逐級累加起來的結(jié)果注意：頻數(shù)，只針對單個變量進行！3（二）基本分析步驟1.選擇菜單AnalyzeDescriptive

StatisticsFrequencies2.選擇分析對象變量在Variable(s)框中，放置要進行頻數(shù)分析的變量；可放置多個，但分析是分別進行的3.調(diào)正輸出分布表中數(shù)據(jù)的輸出順序

Format…按鈕，可按變量值的升降，頻數(shù)Counts的升降進行排序4.選擇輸出圖形

Chart…按鈕，可選擇顯示的內(nèi)容：頻數(shù)Frequencies，百分比Percentanges5.輸出裁剪可視分析的具體情況，對結(jié)果做必要的裁剪（去掉某些變量的分析結(jié)果）圖形可被編輯：雙擊圖形，出現(xiàn)ChartEdit圖形編輯窗口4（三）擴展功能Statistics計算分位數(shù)（PercenticleValues）、計算集中趨勢（CentralTendency）、計算離散趨勢（Dispersion）、描述分布形態(tài)（Distribution）等計算分位數(shù)：變量在不同區(qū)段內(nèi)的取值情況、數(shù)目（PercenticleValues）注意：分位數(shù)的分位范圍為0~100，作用：描述數(shù)據(jù)離散程度，差越大，說明在相應(yīng)位段上的離散程度越大*拆分會對以后的分析操作一直起作用，即，都會是在每個拆分的組上分別進行分析！5頻數(shù)分析過程（Frequencies）該過程可計算數(shù)據(jù)資料的各種描述統(tǒng)計指標、給出變量簡單頻數(shù)分布表、繪制幾種變量分布圖。Analyze?DescriptiveStatistics

?Frequencies出現(xiàn)對話框操作6案例4-1：住房狀況分析打開對話框選擇頻數(shù)表選擇柱狀圖789101112描述統(tǒng)計量表平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)標準差方差偏度系數(shù)峰度系數(shù)全距（極差）最小值最大值百分比13次級數(shù)據(jù)資料分析—擴展分析1、對資料進行分組

TransformRecodeIntoDifferentVariable2、對已分組的資料進行頻數(shù)分析（1）、對頻數(shù)進行加權(quán)DataWeightCases

（2）、求分組數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析表和描述統(tǒng)計量

Analyze?DescriptiveStatistics

?Frequencies14案例4-2151617二、計算基本描述統(tǒng)計量若要對定距型數(shù)據(jù)的分布特征進行更精確的把握，可通過計算基本描述統(tǒng)計量來實現(xiàn)，如：計算均值、標準差、偏度、峰度等。常用基本描述統(tǒng)計量：刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計量刻畫離散程度的描述統(tǒng)計量Dispersion刻畫分布形態(tài)的描述統(tǒng)計量Distribution181.刻畫集中趨勢的描述統(tǒng)計量集中趨勢：一組數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的傾向。目的：找到能夠反映數(shù)據(jù)一般水平的“代表值”常用的中心值：均值Mean：（算術(shù)平均值）中位數(shù)Median：按升序排列后，處于中間位置的數(shù)據(jù)值；評價社會老齡化程度眾數(shù)Mode：一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)值；生產(chǎn)鞋號的生產(chǎn)計劃均值標準誤差StandardErrorofMean：反映樣本均值與總體均值間的差異程度19各種平均數(shù)之間的關(guān)系不同的平均數(shù)適用于研究不同的問題，各種平均數(shù)都具有自己的含義、特點和應(yīng)用場合。如算術(shù)平均數(shù)適用于正態(tài)分布的資料，中位數(shù)則適用于所有分布類型的資料，幾何平均數(shù)適用于對數(shù)正態(tài)分布?？坍嫈?shù)據(jù)集中程度的特征量20刻畫數(shù)據(jù)集中程度的特征量算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)的關(guān)系若根據(jù)光滑的頻數(shù)曲線來解釋這三種測度，可以說均值是變量分布的平衡點或重心；中位數(shù)把這個分布正好劃分兩半；眾數(shù)正好在分布頂端出現(xiàn)。在頻數(shù)分布完全對稱的情況下，均值=中位數(shù)=眾數(shù)在頻數(shù)分布右偏時，眾數(shù)＜中位數(shù)＜均值在頻數(shù)分布左偏時，均值＜中位數(shù)＜眾數(shù)左偏分布均值

中位數(shù)

眾數(shù)對稱分布

均值=中位數(shù)=眾數(shù)右偏分布眾數(shù)

中位數(shù)

均值212.刻畫離散程度的描述統(tǒng)計量Dispersion離散程度：一組數(shù)據(jù)遠離其中心值的程度，即所有數(shù)據(jù)相對于中心值的疏密程度；越密，離散程度越小，中心值的代表性越強。目的：結(jié)合中心值，給出數(shù)據(jù)更全面、完整的描述常用統(tǒng)計量：樣本標準差StandardDeviation（StdDev）：表示變量取值距均值的平均離散程度；值越大，差異越大樣本方差Variance：意義同上；值越大，差異越大全距Range：極差，數(shù)據(jù)最大值與最小值間的絕對差；全距大筆全距小的數(shù)據(jù)分散22方差（Varance）和標準差（StandardDeviation）A、方差方差是每個變量與其算術(shù)平均數(shù)之間差的平方的算術(shù)平均數(shù)。設(shè)從某個總體中抽取的數(shù)據(jù)為，則樣本方差為：設(shè)該總體的全部數(shù)據(jù)就是，則總體方差為：

23B、標準差設(shè)從某個總體中抽取的數(shù)據(jù)為，則樣本標準差為：設(shè)該總體的全部數(shù)據(jù)就是則總體標準差為：24例：樣本方差

原始數(shù)據(jù):1059136825例：樣本標準差26標準差是測定數(shù)據(jù)離散程度的最常用的方法。標準差廣泛應(yīng)用于相關(guān)與回歸分析、抽樣推斷、統(tǒng)計預測等各方面。27C、極差（全距）1.一組數(shù)據(jù)的最大值與最小值之差2.離散程度的最簡單測度值3.易受極端值影響未考慮數(shù)據(jù)的分布計算公式為未分組數(shù)據(jù)R=max(Xi)-min(Xi)組距分組數(shù)據(jù)R=最高組上限-最低組下限283.刻畫分布形態(tài)的描述統(tǒng)計量Distribution數(shù)據(jù)形態(tài)：指數(shù)據(jù)分布是否對稱、偏斜程度、分布陡緩程度等；作為集中趨勢和離散程度的補充常用統(tǒng)計量：偏度系數(shù)Skewness：描述變量取值分布形態(tài)對稱性的統(tǒng)計量；絕對值越大，偏斜程度越大；為0，表示對稱；正，正偏/右偏，低于平均標準；負，負偏/左偏，高于評價標準峰度系數(shù)Kurtosis：描述變量取值分布形態(tài)陡緩程度的統(tǒng)計量（與標準正態(tài)圖做對比）；0，相同；正數(shù)，更陡（尖峰分布），少數(shù)人占東西的多，低于平均標準；負數(shù)，更緩（平峰分布），大家比較平均，高于平均標準29偏態(tài)與峰度分布的形狀左偏分布右偏分布扁平分布尖峰分布偏態(tài)峰度與標準正態(tài)分布比較！30偏態(tài)1. 數(shù)據(jù)分布偏斜程度的測度2. 偏態(tài)系數(shù)=0為對稱分布3. 偏態(tài)系數(shù)>0為右偏分布4. 偏態(tài)系數(shù)<0為左偏分布5.計算公式為31峰度1. 數(shù)據(jù)分布扁平程度的測度2. 峰度系數(shù)=3扁平程度適中3. 偏態(tài)系數(shù)<3為扁平分布4. 偏態(tài)系數(shù)>3為尖峰分布5.計算公式為32基本分析步驟選擇菜單：AnalyzeDescriptive

StatisticsDescriptives選擇分析變量到Variable（S）中設(shè)置要分析的方法Option最上：描述集中趨勢Dispersion：描述離散程度Distribution：描述分布形態(tài)設(shè)置輸出特點DisplayOrder：輸出顯示規(guī)律Variablelist：按變量在數(shù)據(jù)窗口中從左到右的次序輸出Alphabetic：按變量名字母順序輸出Ascendiingmeans：按均值升序輸出Descendingmeans：按均值降序輸出33數(shù)據(jù)描述過程

(Descriptives）該過程計算數(shù)據(jù)資料的各種描述統(tǒng)計指標，但不給出分布圖。Analyze?DescriptiveStatistics

?Descriptives

出現(xiàn)對話框操作34案例4-335案例4-436三、交叉分組下的頻數(shù)分析(一)基本概念1．交叉分組下的頻數(shù)分析：又稱列聯(lián)表分析，（條件概率），用于分析多變量不同取值下的數(shù)據(jù)分布情況，可用于掌握多變量的聯(lián)合分布特征，進而分析變量間的相互影響和關(guān)系，主要是看是否存在關(guān)聯(lián)（相同，一致）。例如：針對職工基本情況表，分析不同職稱、不同文化程度交叉分組下的職工頻數(shù)分析----條件概率37(二)基本分析步驟1．根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)編制交叉列聯(lián)表2．在交叉列聯(lián)表的基礎(chǔ)，對兩兩變量間是否存在一定的相關(guān)性進行分析舉例：針對職工基本情況表，分析不同職稱、不同文化程度交叉分組下的職工頻數(shù)分析38(三)SPSS下的操作步驟1．進行數(shù)據(jù)的預處理2．選擇AnalyzeDescriptive

StatisticsCrosstabs3．選擇需要分析的變量：3.1若進行二維列聯(lián)表分析，行變量放到Rows框，列變量到Columns框。3.2若進行多維列聯(lián)表分析，將其它維的變量放到Layer框中。（多變量間可以同層次Previous\Next，也可以疊加）（Layer中，放置的一般是互不相干變量，如：性別）4．選擇Displayclusteredbarcharts，指定繪制個變量交叉分組下的頻數(shù)分布柱形圖395．指定輸出的內(nèi)容，Cells按鈕Observed：觀測頻數(shù)Expected：期望頻數(shù)Percentages：行、列百分比Residuals：各單元格中暑促觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)的差Unstandardized，非標準化剩余，觀測-期望Standardized，標準化剩余6．指定各單元格的輸出順序，F(xiàn)ormat鈕完成列聯(lián)表的設(shè)定7．指明用于行列間關(guān)系的分析方法，Statistics鈕--選擇變量間關(guān)系的分析方法Chi-Square：卡方檢驗40列變量行變量列百分比行百分比總百分比頻數(shù)邊緣百分比邊緣百分比案例4-54142(四)結(jié)果說明1．交叉列聯(lián)表的主要內(nèi)容行：行變量，其標題為相關(guān)變量的變量值。列：列變量，其標題為相關(guān)變量的變量值。行邊緣分布：僅針對行變量的分布列邊緣分布：僅針對列變量的分布交叉列聯(lián)表的條件分布：在行（列）變量取值條件下的列（行）變量的分布行百分比：針對行變量在當前行總數(shù)的比例列百分比：針對列變量在當前列總數(shù)的比例總百分比：針對總體書的比例432．交叉列聯(lián)表行列變量間關(guān)系的分析目的：分析行、列變量間是否有聯(lián)系、聯(lián)系的緊密程度等常用方法：非參數(shù)檢驗方法和度量變量間相關(guān)程度的統(tǒng)計量（卡方χ2檢驗、相關(guān)性檢驗）441）卡方檢驗Pearson（屬于假設(shè)檢驗，看假設(shè)是否正確）原假設(shè)：行、列變量彼此獨立。根據(jù)統(tǒng)計量觀測值和臨界值比較的結(jié)果進行決策：若觀測值大于臨界值，則差異顯著，行列變量不獨立，可拒絕原假設(shè)。反之，不能拒絕原假設(shè)，行列變量獨立。根據(jù)統(tǒng)計量觀測值的概率P-值和顯著性水平α比較的結(jié)果進行決策：若P<=α，卡方觀測值出現(xiàn)的概率很小，是一個本不該發(fā)生卻發(fā)生了的事情，因此拒絕原假設(shè)，行列變量不獨立，存在依存關(guān)系；反之，接受原假設(shè)，行列變量相互獨立。452）交叉列聯(lián)表卡方檢驗的說明

A．列聯(lián)表個單元格中期望頻數(shù)大小的問題不應(yīng)有期望頻數(shù)小于1的單元格，或不應(yīng)有大量期望頻數(shù)小于5的單元格。（>20%時，會存在偏大的趨勢，不應(yīng)使用此方法，可考慮使用似然率卡方檢驗等方法進行修正）

B．樣本量大小的問題卡方值受樣本量的影響。463）卡方檢驗結(jié)果表說明自己選一個顯著性水平0.05>P，所以無關(guān)，不一致。

LikelihoodRatio：似然比卡方（大樣本數(shù)時，與卡方基本一致）

Linear-byLinearAssociation：線性相關(guān)卡方，只適合于定序變量，用于檢驗行列變量的線性相關(guān)性，原假設(shè)為行列變量0相關(guān)。（相關(guān)，但戶口為定類變量！，不能用此）47四、多選項分析(一)基本概念1．多選項分析：針對問卷調(diào)查中多選項的分析（一個變量，可選擇一個以上答案，定序、定類）2．編碼：將多選項中內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)值型數(shù)據(jù)的方式。多選項問題的回答方式，答案有一定的先后次序，答案無序，因此在編碼時需要考慮。48(二)基本步驟1．將多選項問題分解2．用多選項頻數(shù)分析或多選項交叉分組下的頻數(shù)分析等方法進行分析SPSS對調(diào)查問卷的處理過程：單選：一個問題設(shè)為一個變量，用戶的選項為變量值，可選項為變量的取值范圍多選：一般是將該問題分解為若干個問題，對應(yīng)設(shè)置若干個SPSS變量，分別存放描述這些問題的幾個可能被選擇的答案（一個變?yōu)槎鄠€）多選的分解辦法：多選項二分法（MultipleDichotomiesMethod）、多選項分類法（MultipleCategoryMethod）49多選項二分法：將多選項中的每個答案設(shè)為一個SPSS變量，每個變量只有0或1的值，表示是否選擇該答案。---不利于內(nèi)容順序性的體現(xiàn)多選項分類法：首選估計多選項問題中最多可能出現(xiàn)的答案個數(shù)，將其每個組合設(shè)置為1個SPSS變量，變量取值為多個可能答案組合中的一個。（依據(jù)要求用戶可選擇的最大數(shù)目，來設(shè)置變量）---利于順序性的分析多選項分解辦法的選擇：是否便于分析和是否丟失信息的角度選擇有順序性的選分類法，無順序性要求的選二分法50(三)SPSS操作步驟對數(shù)據(jù)中多選項變量進行分解，輸入數(shù)據(jù)將分解開的變量定義為多項選擇變量集AnalyzeMultipleResponseDefineSets進行多選項頻數(shù)分析AnalyzeMultiple

ResponseFrequencies

結(jié)果說明51五、比率分析（一）基本概念1.比率分析：可理解為比例，用于對兩變量間變量值比率變化的描述分析，適用于定距變量例：根據(jù)各地保險業(yè)務(wù)情況，分析財險收入占全部業(yè)務(wù)收入的比例情況，得到個地區(qū)財險收入占總業(yè)務(wù)收入的比率變量，進而可進行下一步分析2.比例分析的結(jié)果可用于計算基本描述統(tǒng)計量（均值、中位數(shù)、標準差、全距）等3.加權(quán)比率均值：兩變量均值的比，描述集中趨勢4.ADD平均絕對離差：，Ri，比率值；M，比率變量的中位值；N，樣本數(shù)；描述離散趨勢525.COD離散系數(shù)：，，平均比率6.PRD相關(guān)價格微分：比率均值與加權(quán)比率均值的比，描述離散程度7.COV變異系數(shù)：分基于均值的變異系數(shù)和中位數(shù)的變異系數(shù)，描述離散程度53(二)SPSS步驟1．AnalyzeDescriptiveStatisticsRatio2．Numerator：作為比率變量的分子3．Denominator：比率變量的分母4．GroupVariable：用于分組的變量，可用于做不同組間的比率比較5．Statistics：指明要輸出哪些關(guān)于比率的描述統(tǒng)計量CentralTendency：描述集中趨勢的統(tǒng)計量Dispersion：描述離散趨勢的統(tǒng)計量54(三)結(jié)果分析1．占比例高，說明高于平均水平2．離散程度高于平均，說明發(fā)展水平差異大55案例分析：教學評估某綜合性大學，為進行教學評估，其中進行一項是對本校的畢業(yè)生調(diào)查，隨機抽取了48名畢業(yè)生組成樣本，對三個學院的畢業(yè)生，要求他們所在的工作單位對其工作表現(xiàn)、專業(yè)水平外、語水平的表現(xiàn)進行評分，評分由0到10分，分值越大表明滿意程度越高。收集的數(shù)據(jù)如下：56學院工作表現(xiàn)專業(yè)水平外語水平學院工作表現(xiàn)專業(yè)水平外語水平生物學院醫(yī)學院生物學院醫(yī)學院醫(yī)學院生物學院農(nóng)學院農(nóng)學院農(nóng)學院農(nóng)學院生物學院醫(yī)學院農(nóng)學院醫(yī)學院農(nóng)學院農(nóng)學院醫(yī)學院醫(yī)學院生物學院生物學院農(nóng)學院農(nóng)學院生物學院農(nóng)學院7.008.008.009.007.007.007.006.008.009.007.009.008.009.009.007.007.009.009.009.008.007.009.008.008.009.007.008.006.004.006.005.006.006.006.006.007.006.005.007.005.005.007.009.006.006.004.006.003.004.004.005.003.006.004.008.003.007.006.002.007.006.006.003.002.004.007.005.004.005.005.008.00農(nóng)學院生物學院農(nóng)學院農(nóng)學院醫(yī)學院生物學院醫(yī)學院農(nóng)學院生物學院醫(yī)學院醫(yī)學院農(nóng)學院生物學院農(nóng)學院生物學院醫(yī)學院醫(yī)學院生物學院農(nóng)學院生物學院醫(yī)學院生物學院醫(yī)學院生物學院6.007.007.007.009.008.009.007.009.009.008.007.008.007.008.0010.0010.009.007.008.008.0010.009.008.006.008.007.005.006.007.008.004.007.006.009.006.008.006.008.007.007.006.004.004.006.008.008.005.006.004.007.002.002.006.004.005.009.005.005.006.002.003.005.005.006.007.007.005.006.006.007.007.0057要求：管理報告對這些數(shù)據(jù)做出數(shù)值的和圖型的描述。用人單位對該校畢業(yè)生哪個方面最為滿意，哪個方面最不滿意，應(yīng)在哪個方面作出教學改革？用人單位對該校畢業(yè)生哪個方面的滿意程度差別最大？什么原因產(chǎn)生？社會對三個學院的畢業(yè)生的滿意程度是否一致？能否提出提高社會對該校畢業(yè)生滿意程度的建議？58思考：我們需做哪些分析?樣本有效性分析評價對象分析：各學院人數(shù)、比例學生各方面的整體評價各種評價的比例整體情形（集中、離散趨勢等）各學院與整體情況的對比591.對這些數(shù)據(jù)做出數(shù)值的和圖型的描述。從圖中可看出，隨機抽取48名學生是由醫(yī)學院、生物學院和農(nóng)學院組成，各學院畢業(yè)生人數(shù)分別占樣本的31%、33.3%、35.4%，可見各學院抽取畢業(yè)生大致相同，樣本具有一定的代表性。602.頻數(shù)分析過程（Frequencies）表16162633.數(shù)據(jù)描述過程（Descriptives）64結(jié)論和政策建議（1）從表1可知，用人單位對某綜合大學的畢業(yè)生的工作表現(xiàn)評分最高，而外語水平評分最低。工作表現(xiàn)評分平均得分為8.04分，外語水平平均得分為5.08分。有50%畢業(yè)生的工作表現(xiàn)評分在8分以上，其中一半在9分以上，而外語水平評分在5分以下的有50%的畢業(yè)生，僅有25%在6分以上，由此可見，用人單位最滿意該校畢業(yè)生的是工作表現(xiàn)，最不滿意的是外語水平。最近，知名管理咨詢公司麥肯錫在上海發(fā)布的最新研究報告稱，“在龐大的中國畢業(yè)生隊伍中，很少有人能夠直接勝任在