SPSS統(tǒng)計(jì)分析-描述性統(tǒng)計(jì)分析課件

SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐(第2版)聯(lián)系Email：sharepub@126.com描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析是基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析過程。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，可以挖掘出很多統(tǒng)計(jì)量的特征。1、描述性統(tǒng)計(jì)量：集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì)2、頻數(shù)分布表分析3、基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量分析4、探索性分析5、列聯(lián)表分析6、相對(duì)比分析SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐(第2版)描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)描述性統(tǒng)計(jì)量集中趨勢(shì)離散趨勢(shì)分布情況均值Mean標(biāo)準(zhǔn)差Std.deviatiom偏度Skewness中位數(shù)Median方差Variance峰度Kurtosis眾數(shù)Mode極小值Minimum和Sum極大值Maximum全距Range均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差S.E.mean描述性統(tǒng)計(jì)量集中趨勢(shì)離散趨勢(shì)分布情況均值Mean標(biāo)準(zhǔn)差Std【DescriptiveStatistics】子菜單

①Frequencies：產(chǎn)生變量值的頻數(shù)分布表，并可計(jì)算常見描述性統(tǒng)計(jì)量和繪制相對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)圖。②Descriptives：計(jì)算一般的描述性統(tǒng)計(jì)量。③Explore：探索性分析，使用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計(jì)信息?！綝escriptiveStatistics】子菜單④Crosstabs：對(duì)分類變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，包括卡方檢驗(yàn)、確切概率等，是SPSS重要的過程。⑤Ratio：計(jì)算兩個(gè)變量相對(duì)比的統(tǒng)計(jì)量特征。⑥P-PPlots：繪制P-P圖，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)服從的分布情況。⑦Q-QPlots：繪制Q-Q圖，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)服從的分布情況④Crosstabs：對(duì)分類變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，包括卡方檢驗(yàn)頻數(shù)分析－Frequencies頻數(shù)分析簡(jiǎn)介

頻數(shù)分析表是描述性統(tǒng)計(jì)中最常用的方法之一，它主要包括以下幾點(diǎn)功能：

1、產(chǎn)生詳細(xì)的頻數(shù)表

2、按要求給出某個(gè)分位點(diǎn)

3、繪制常用的條圖、餅圖等統(tǒng)計(jì)圖

適用范圍：更適用于對(duì)分類變量以及不服從正態(tài)分布的連續(xù)性變量進(jìn)行描述。頻數(shù)分析－Frequencies頻數(shù)分析簡(jiǎn)介學(xué)生身高頻數(shù)表：已知有某地120名12歲男童身高數(shù)據(jù)，編制其傳統(tǒng)的簡(jiǎn)易頻數(shù)表。

執(zhí)行【Analyze】/【DescriptiveStatistics】/【Frequencies】命令，彈出如下所示對(duì)話框

學(xué)生身高頻數(shù)表：已知有某地120名12歲男童身高數(shù)據(jù)，編制其結(jié)果解讀

1、頻數(shù)表

結(jié)果解讀

2、描述性統(tǒng)計(jì)量

3、直方圖

◆問題：以上3個(gè)結(jié)果分別用來說明什么問題？2、描述性統(tǒng)計(jì)量基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析－DescriptiveDescriptive簡(jiǎn)介

Descriptive過程是連續(xù)資料統(tǒng)計(jì)描述應(yīng)用最多的一個(gè)過程。對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算并列出一系列相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。這與其它過程相比并無不同。這個(gè)過程有一個(gè)特殊的功能，可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布評(píng)分值，并以變量形勢(shì)存入數(shù)據(jù)庫供以后分析?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析－DescriptiveDescriptive學(xué)生身高頻數(shù)表

執(zhí)行【Analyze】/【DescriptiveStatistics】/【Explore】命令，彈出如下對(duì)話框

學(xué)生身高頻數(shù)表結(jié)果解讀

1、描述性分析表

結(jié)果解讀2、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變化

Z變換（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換）：其中表變量的均值，S表變量的標(biāo)準(zhǔn)差。如果選擇該項(xiàng)，則數(shù)據(jù)文件中將自動(dòng)生成一列名為“Z＋原變量名”的新變量。

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變換前變換后◆問題：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變化后的數(shù)據(jù)有什么作用？SPSS統(tǒng)計(jì)分析—描述性統(tǒng)計(jì)分析ppt課件探索性分析——Explore與前面介紹的兩個(gè)過程相比，【Explore】過程更加強(qiáng)大。它除了可以計(jì)算常見描述性統(tǒng)計(jì)量之外，還可以給出一些簡(jiǎn)單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形，有助于用戶進(jìn)一步地分析數(shù)據(jù)?！暨m用范圍：對(duì)資料的性質(zhì)，分布特點(diǎn)等完全不清楚的時(shí)候探索性分析——Explore補(bǔ)充：假設(shè)檢驗(yàn)定義：假設(shè)檢驗(yàn)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中根據(jù)一定假設(shè)條件由樣本推斷總體的一種方法。它是根據(jù)原資料作出一個(gè)總體指標(biāo)是否等于某一個(gè)數(shù)值，某一隨機(jī)變量是否服從某種概率分布的假設(shè)，然后利用樣本資料采用一定的統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出有關(guān)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量，依據(jù)一定的概率原則，以較小的風(fēng)險(xiǎn)來判斷估計(jì)數(shù)值與總體數(shù)值(或者估計(jì)分布與實(shí)際分布)是否存在顯著差異，是否應(yīng)當(dāng)接受原假設(shè)選擇的一種檢驗(yàn)方法。

補(bǔ)充：假設(shè)檢驗(yàn)基本思想：概率反證法

(1)為了檢驗(yàn)一個(gè)零假設(shè)(即虛擬假設(shè))是否成立，先假定它是成立的，然后看接受這個(gè)假設(shè)之后，是否會(huì)導(dǎo)致不合理結(jié)果。如果結(jié)果是合理的，就接受它；如不合理，則否定原假設(shè)。

(2)所謂導(dǎo)致不合理結(jié)果，就是看是否在一次觀察中，出現(xiàn)小概率事件。通常把出現(xiàn)小概率事件的概率記為0.01或者0.05，即顯著性水平。

◆問題：能否通過直觀的描述假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想？基本思想：概率反證法一般步驟：（1）根據(jù)問題的需要對(duì)所研究的總體作某種假設(shè)，記作H0

（2）選取合適的統(tǒng)計(jì)量，這個(gè)統(tǒng)計(jì)量的選取要使得在假設(shè)H0成立時(shí)，其分布為已知。（3）由實(shí)測(cè)的樣本，計(jì)算出統(tǒng)計(jì)量的值。（4）計(jì)算并根據(jù)預(yù)先給定的顯著性水平進(jìn)行檢驗(yàn)，作出拒絕或接受假設(shè)H0的判斷。一般步驟：學(xué)生身高的探索性分析

執(zhí)行【Analyze】/【DescriptiveStatistics】/【Explore】命令，彈出如圖所示對(duì)話框

學(xué)生身高的探索性分析結(jié)果解讀

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析表其中，5%TrimmedMean：去掉5％極端數(shù)之后的均值。結(jié)果解讀2、M－均值估計(jì)——檢驗(yàn)異常數(shù)據(jù)。

2、M－均值估計(jì)——檢驗(yàn)異常數(shù)據(jù)。3、分位點(diǎn)表

其中Tukey'sHinges表示的是繪制箱圖時(shí)所用的分位點(diǎn)數(shù)據(jù)，它的計(jì)算方法和一般的百分位數(shù)略有不同。

3、分位點(diǎn)表

4、極值表

5、正態(tài)性檢驗(yàn)

4、極值表6、方差齊次性檢驗(yàn)

6、方差齊次性檢驗(yàn)

7、莖葉圖

莖葉圖包括頻數(shù)（Frequency）、莖（Stem）和葉（Leaf）3部分。7、莖葉圖8、QQ圖和QQ去勢(shì)圖

◆問題：各種圖形是用來做什么的？正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊次性檢驗(yàn)方法的作用分別是什么？8、QQ圖和QQ去勢(shì)圖列聯(lián)表分析－Crosstabs1、四格卡方檢驗(yàn)的基本思想

在分類資料統(tǒng)計(jì)分析中我們常會(huì)遇到這樣的資料，如兩組大白鼠在不同致癌劑作用下的發(fā)癌率如下表，問兩組發(fā)癌率有無差別？

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處理發(fā)癌數(shù)未發(fā)癌數(shù)合計(jì)發(fā)癌率%

---------------------------------------------------------甲組52197173.24

乙組3934292.86

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合計(jì)912211380.33

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卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量是卡方值，它是每個(gè)格子實(shí)際頻數(shù)A與理論頻數(shù)T差值平方與理論頻數(shù)之比的累計(jì)和。

每個(gè)格子中的理論頻數(shù)T是在假定兩組的發(fā)癌率相等（均等于兩組合計(jì)的發(fā)癌率）的情況下計(jì)算出來的，如第一行第一列的理論頻數(shù)為71*91/113=57.18，故卡方值越大，說明實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差別越明顯，兩組發(fā)癌率不同的可能性越大。

列聯(lián)表分析－Crosstabs1、四格卡方檢驗(yàn)的基本思想2、卡方檢驗(yàn)方法的適用條件

2、卡方檢驗(yàn)方法的適用條件

吸煙習(xí)慣與患病率的關(guān)系

調(diào)查339名50歲以上吸煙習(xí)慣與患慢性氣管炎病的關(guān)系，如上表所示。試問吸煙者與不吸煙者慢性氣管炎患病率是否有所不同?！魯?shù)據(jù)的預(yù)處理：WEIGHTCASE吸煙習(xí)慣與患病率的關(guān)系執(zhí)行【Analyze】/【DescriptiveStatistics】/【Crosstabs】命令，彈出如圖所示對(duì)話框

執(zhí)行【Analyze】/【DescriptiveStati結(jié)果解讀

1、列聯(lián)表

2、卡方檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果解讀3、條圖3、條圖相對(duì)比描述——Ratio在實(shí)際問題中，研究者有時(shí)除了希望了解變量自身的統(tǒng)計(jì)特征，還希望得到兩個(gè)變量相對(duì)比之間的統(tǒng)計(jì)描述。法一：通過對(duì)兩個(gè)變量作除法形成一個(gè)新變量，然后分析新變量的統(tǒng)計(jì)特征來得到。法二：直接通過【Ratio】過程來分析兩個(gè)變量之間的相對(duì)比關(guān)系，并且可以得到多于第一種方法的信息。相對(duì)比描述——Ratio各地區(qū)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平比較

已知