描述性分析方法复习要点

描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。

它可以将各种原始数据中的变量分别归类，然后根据研究目的进行分组统计，并对整个调查资料进行观察与综合，从而获得对于现象的比较精确的定量估计，为经济管理和科学研究提供数量化的依据。

描述性统计分析的特点是：分组及数据计算均要有详细的资料，数据必须具有可靠性。

描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同，又可分为：(1)单项数据分析；(2)总量数据分析；(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。

应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时，必须掌握下列基本概念：但是，在实际工作中，许多应用者只重视“同质性”的分析，却忽略了对于“异质性”的考虑。

异质性也称为“差异性”，是指变量之间不同水平上的差异程度。

这里的差异包括：变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。

因此，描述性统计分析的基本内容包括： 1、差异性检验； 2、差异性分类； 3、差异性的估计值； 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。

由此可见，影响因素越多，描述性统计分析的成果就越复杂，因此在实际工作中，要注意处理好同质性和异质性的关系。

描述性统计分析的方法非常广泛，其中最常用的有： (1)列联表； (2)相关分析；(3)回归分析；(4)方差分析；(5)主成分分析；(6)因子分析；(7)对数线性模型。

我们必须明白这样一个事实：假设两种或多种变量之间确实存在某种联系，那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论，还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析，才能给出更加全面和具体的信息。

比如，一个企业通过技术创新降低成本，采取该策略的效果在短期内显而易见，但长期而言，如果成本继续下降，则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位，从而真正带来成本的下降。

此时，再去寻找造成降低成本的因素，将会收到事半功倍的效果。

第二章 描述性研究描述性研究（descriptive study）又称描述流行病学，是流行病学最基本的的研究方法。

它往往是病因不明疾病病因探索的起点。

第一节 描述性研究概述一、 概念描述性研究是利用专门设计调查的资料或已有的资料，按不同人群、不同地区及不同时间即三间分布的特点分组，把疾病或健康状态的分布情况真实地描绘、叙述出来。

为进一步建立病因假设和病因研究提供基础资料。

描述性研究在揭示因果关系的探索中是基础的步骤。

二、 描述性研究的种类主要有病例调查、暴发研究、生态学研究和现况调查等。

（一） 病例调查病例调查——又称个案调查，是指对个别病例或相应的个体及周围环境进行调查。

（二） 生态学研究生态学研究——是在群体水平上研究某种因素与疾病之间的关系。

生态学研究的基本特点是以群体为单位。

生态学研究是从许多因素中探索病因线索的一种方法，有一定的局限性和提供信息的不完全性。

可以说是一种粗线条的描述性研究。

（三） 现况调查（详见第二节）三、 描述性研究的主要用途1、社区诊断：可描述疾病或健康状态在该社区人群的分布及其特征。

调查和评价该社区的某些疾病。

为进一步干预提供依据。

2、描述和分析某些因素与疾病或健康状态之间的关联，为进一步的病因研究和危险因素研究提供线索。

3、通过比较实施疾病防控对策前后的资料，为评价其效果提供基础信息。

第二节 现况研究概述一、 概念现况研究（调查）——是研究特定时点或时期与特定范围内人群中的有关变量(因素)与疾病或健康状况的关系，即是调查这个特定的群体中的个体是否患病和是否具有某些变量或特征的情况，从而探索具有不同特征的暴露与非暴露组的患病情况，或是否患病组的暴露情况。

现况调查因为所用的指标主要是患病率——患病率调查。

又因现况调查在某一时点收集的反映该时点的暴露或疾病情况。

——又称为横断面研究。

现况调查主要用于病程较长、发病率较高的疾病。

二、 现况研究的目的(一)掌握人群中疾病的患病率及其分布状态。

报告中描述性和推理统计分析的方法描述性统计分析和推理统计分析是统计学中使用最广泛且重要的两种方法。

描述性统计分析是通过收集、整理、分析和解释数据的方法，旨在揭示数据的特征和趋势。

推理统计分析则是通过基于样本数据的结论，进一步推断总体的特征和关联性。

本文将详细论述这两种方法的基本概念、应用场景、常见的统计指标和分析方法。

一、描述性统计分析1.1 描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据进行总结、整理和归纳，呈现数据的特征和总体状况。

在实际应用中，常用的描述性统计分析方法有统计图表、频数分布、集中趋势和离散程度等指标。

1.2 描述性统计分析的应用场景描述性统计分析适用于多个领域，例如社会科学、市场调查、医学研究等。

在社会科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究者了解人口统计学数据、调查问卷的回答情况等。

在市场调查中，描述性统计分析能够对产品的销售情况、消费者行为进行总结和分析。

1.3 描述性统计分析的常见统计指标和分析方法常见的描述性统计分析指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

这些指标可以揭示数据的中心位置、分布形态和离散程度。

此外，统计图表如直方图、条形图、饼图等也是描述性统计分析常用的可视化方式。

二、推理统计分析2.1 推理统计分析的基本概念推理统计分析是通过从样本中得出关于总体特征的推断，以此作为决策和预测的依据。

推理统计分析是基于概率的，通过利用样本数据估计总体参数，并进行假设检验和置信区间估计等统计推断。

2.2 推理统计分析的应用场景推理统计分析广泛应用于科学研究、质量控制、市场调查等领域。

在科学研究中，通过推理统计分析可以对实验结果进行合理的解释和推断。

在质量控制中，推理统计分析可以帮助判断产品合格与否。

在市场调查中，推理统计分析可以根据样本数据对总体的情况进行推测。

2.3 推理统计分析的常见方法推理统计分析的常见方法包括参数估计、假设检验、置信区间估计等。

参数估计可以通过样本数据估计总体参数，并对总体进行推测。

描述性统计分析统计学是一门关注收集、整理、分析和解释数据的学科。

在进行数据分析时，描述性统计是一个重要的环节。

描述性统计分析旨在通过对数据的整理和总结，揭示数据的基本特征和规律，帮助我们更好地理解和解释数据。

一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据的收集与整理。

数据可以从多种渠道获得，比如调查问卷、观测记录、实验数据等。

对于收集到的数据，需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和可靠性。

清洗和整理数据的过程包括剔除异常值、处理缺失值、标准化数据等。

二、数据集中趋势的测量数据集中趋势是指描述数据集中心位置的统计量，常用的统计量有均值、中位数和众数。

1. 均值（mean）是数据集中所有数值的平均值，用于描述数据的总体水平。

2. 中位数（median）是将数据集按大小排序后处于中间位置的数值，用于描述数据的中间位置。

3. 众数（mode）是数据集中出现频次最高的数值，用于描述数据的集中趋势。

通过计算均值、中位数和众数，我们可以得到数据的集中趋势，进一步了解数据的整体分布情况。

三、数据的变异程度测量数据的变异程度是指数据分布的离散程度。

常用的统计量有范围、方差和标准差。

1. 范围（range）是描述数据集最大值和最小值之间差异的统计量，用于度量数据的极值情况。

2. 方差（variance）是描述数据与均值之间差异的统计量，用于度量数据的分散程度。

3. 标准差（standard deviation）是方差的算术平方根，用于度量数据的离散程度。

通过计算范围、方差和标准差，我们可以了解数据的变异程度，从而判断数据的稳定性和可靠性。

四、数据的分布特征描述数据的分布特征描述主要包括对称性、峰度和偏度等。

1. 对称性是指数据分布在均值两侧是否对称，常用的描述指标是偏离标准差。

2. 峰度是描述数据分布的峰态的指标，代表数据分布的尖锐程度。

3. 偏度是描述数据分布的不对称性的指标，代表数据分布的偏斜程度。

通过分析数据的对称性、峰度和偏度，我们可以了解数据分布的形态特征，进一步推断数据的性质和规律。

2 数据转换（Transform）在有些情况下，原始数据难以满足数据分析的要求，需要对原始数据进行适当的转换。

SPSS具体强大的数据转换功能，它不仅可以进行简单的变量转换和重新建立分类变量，还可以进行复杂的统计函数运算以及逻辑函数运算。

在主菜单中点击Transform命令，弹出数据转换子菜单，如图所示。

计算产生变量重新赋值测量方位计数统计观测值单位排序自动重新赋值产生时间序列变量缺失值代替随机数2.1 计算产生变量（Compute..）计算产生变量是根据已存在的变量，经函数计算后，建立新变量或替换原变量值。

例如，我们在方差分析中常常要求对百分数和层数描叙的数据作反正弦函数的转换（sin-1SQRT(x)）。

ARSIN(SQRT(x))首先，打开数据文据文件（DATA1-1.SAV），将数据调入工作区。

然后，从菜单选择Transform- Compute..命令，弹出计算产生变量对话框，如下图：Target Variable: 目标变量名指定栏。

可以输入新的变量，也可以输入已有的变量。

输入变量后，下边的 [Type & Label..]按钮就会被激活，点击它出现变量定义的对话框，可以设置以下变量属性。

Label栏：⊙Label 输入标签名。

○Use expression as label:以数学表达式作为标签。

Type 栏:⊙Use Expression as label:数字型变量○String 字符型变量，Width： 8 字符宽度。

Numeric Expression: 数学表达式输入使用键盘或利用系统提供的计算面板输入数学表达式。

也可以将Functions(函数)框里的函数选入表达式中。

系统提供了70多种函数，它包括算术函数，统计函数，分布函数，日期函数，缺失值函数和字符函数。

If…定义条件。