第4章spss基本统计分析

第四章时间序列分析由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。

.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。

因此学习时间序列分析方法是非常必要的。

本章主要内容：1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图；2. SPSS 软件的时间序列的分析方法−季节变动分析。

§4.1 实验准备工作§4.1.1 根据时间数据定义时间序列对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。

定义时间序列的具体操作方法是：将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。

从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。

图4.1 产生时间序列对话框§4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图一、线图线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。

下面通过例题说明线图的制作。

例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。

试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。

（参考文献[2]）表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。

为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。

具体操作如下：1. 在数据编辑窗口单击Graphs→Line,打开Line Charts对话框如图4.2.。

从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。

WORD 格式整理《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 4 章 SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。

分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。

Statistics户口所在职业年龄地Valid282282282NMissing000户口所在地Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent中心城市20070.970.970.9 Valid 边远郊区8229.129.1100.0Total282100.0100.0职业Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent 国家机关248.58.58.5商业服务业5419.119.127.7文教卫生18 6.4 6.434.0公交建筑业15 5.3 5.339.4Valid 经营性公司18 6.4 6.445.7学校15 5.3 5.351.1一般农户3512.412.463.5种粮棉专业4 1.4 1.464.9户WORD 格式整理种果菜专业10 3.5 3.568.4户工商运专业3412.112.180.5户退役人员17 6.0 6.086.5金融机构3512.412.498.9现役军人3 1.1 1.1100.0Total282100.0100.0年龄Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent20 岁以下4 1.4 1.4 1.420~35 岁14651.851.853.2 Valid 35~50 岁9132.332.385.550 岁以上4114.514.5100.0Total282100.0100.0分析：本次调查的有效样本为282 份。

使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。

它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。

为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。

本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。

第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。

这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。

SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。

第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。

SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。

通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。

第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。

在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。

这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。

第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。

在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。

此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。

第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。

SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。

这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。

第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。

在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。

统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。

描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。

两者相互补充，共同反映数据的全貌。

这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。

1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies)频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。

下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。

1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。

2)调用分析过程在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项，打开如图3-4所示的对话框。

图3-4 “Frequencies” 对话框3)设置分析变量从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。

在这里我们选“三化螟蚁螟 [虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。

4)输出频数分布表Display frequency tables，选中显示。

5)设置输出的统计量单击“Statistics”按钮，打开图3-5所示的对话框，该对话框用于选择统计量：图3-5 “Statistics”对话框① 选择百分位显示“Percentiles Values”栏：Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。

Cut points for 10 equal groups：将数据平分为输入的10个等份。

Percentile(s):：用户自定义百分位数，输入值0—100之间。

选中此项后，可以利用“Add”、“Change”和“Remove”按钮设置多个百分位数。

② 选择变异程度的统计量“Dispersion”：（离散趋势）Std.deviation 标准差Minimum 最小值Variance 方差Maximum 最大值Range 极差S.E.mean 均值标准误③ 选择表示数据中心位置的统计量“Central Tendency”：（集中趋势）Mean 均值Median 中位数Mode 众数Sum 算术和④ 选择分布指标“Distribution”：Skewness 偏度Kurtosis 峰度6) 统计图形输出设置单击“Charts”按钮，将弹出如图3-6所示的对话框：图3-6 “Charts”对话框① Chart Type 图形选择栏：○ None：不输出图形；○ Bar charts：输出条形图；○ Pie char ts：输出饼图；⊙ Histograms：输出柱状图。

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。

分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。

Statistics户口所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户口所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中心城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户4 1.4 1.4 64.9种果菜专业户10 3.5 3.5 68.4 工商运专业户34 12.1 12.1 80.5 退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0年龄Frequency Percent ValidPercent Cumulative PercentValid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁146 51.8 51.8 53.2 35~50岁91 32.3 32.3 85.5 50岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0分析：本次调查的有效样本为282份。

目录第四章统计描述 (2)4。

2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4。

1(探索性数据分析）操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5。

4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10)6。

3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3。

5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6。

3。

6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例(列联表） (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归（操作步骤) (26)1．多重共线性检验 (26)2。

使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计（操作步骤） (32)9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35)第十章聚类分析 (39)10。

3.1 K-均值操作步骤： (39)10。

4。

1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3。

1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13。

2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14。

2相应分析实例（操作步骤) (70)第十五章典型相关分析 (75)15。

2操作步骤： (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。

4.1 基本概念和原理4。

1.1 频数分布4。

1。

2 集中趋势指标算数平均值:适用于定比数据、定距数据中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用：(1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。