第3章 SPSS描述性统计分析
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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)第三章:统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案第一节:描述性统计在本章的课后习题中,我们将通过SPSS软件进行一系列的统计分析。
本节将提供第三章的课后习题答案,通过展示实际的数据和分析结果,帮助读者更好地理解统计分析的应用和SPSS软件的操作。
1. 描述性统计分析题目:使用某城市2019年1月至12月的气温数据,计算月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标。
答案:通过SPSS导入数据,选择变量"月份"和"气温",并进行描述性统计分析。
结果显示,2019年1月至12月的气温数据的月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标如下:月平均气温:- 平均值:20°C- 标准差:2°C- 最小值:15°C- 最大值:25°C最高气温:- 平均值:28°C- 标准差:3°C- 最小值:22°C- 最大值:35°C最低气温:- 平均值:12°C- 标准差:2°C- 最小值:8°C- 最大值:18°C根据以上结果,我们可以得出结论:2019年该城市的月平均气温在20°C左右,最高气温在28°C左右,最低气温在12°C左右。
气温的变化范围相对较小,波动性较小。
这些结果可以帮助我们对该城市的气候情况进行初步了解。
2. 相关性分析题目:使用某企业2018年1月至12月的销售额和广告投入数据,计算销售额和广告投入之间的相关性。
答案:通过SPSS导入数据,选择变量"销售额"和"广告投入",并进行相关性分析。
结果显示,2018年1月至12月的销售额和广告投入之间的Pearson 相关系数为0.85,表明二者呈现强正相关关系。
spss在财务管理中的应用-第3章第3章主要介绍了SPSS在财务管理中的应用。
SPSS是一种统计分析软件,可以帮助财务管理人员进行数据分析和决策支持。
以下是SPSS在财务管理中的具体应用:1. 数据清洗和整理:SPSS可以用于清洗和整理财务数据,包括删除重复数据、处理缺失值、标准化数据等。
这有助于确保数据的准确性和一致性。
2. 描述性统计分析:SPSS可以计算财务数据的描述性统计量,例如平均值、标准差、最大值、最小值等。
这有助于了解数据的分布情况和基本特征。
3. 相关性分析:SPSS可以进行相关性分析,帮助财务管理人员了解不同财务指标之间的关系。
通过计算相关系数,可以确定变量之间的线性关系强度和方向。
4. 回归分析:SPSS可以进行回归分析,帮助财务管理人员建立财务指标与其他变量之间的关系模型。
通过回归分析,可以预测财务指标的变化和影响因素。
5. 方差分析:SPSS可以进行方差分析,帮助财务管理人员比较不同组之间的财务指标差异。
通过方差分析,可以确定不同因素对财务指标的影响程度。
6. 时间序列分析:SPSS可以进行时间序列分析,帮助财务管理人员识别和预测财务数据中的趋势和周期性。
通过时间序列分析,可以制定更准确的财务预测和决策。
7. 聚类分析:SPSS可以进行聚类分析,帮助财务管理人员将相似的财务数据归类到一起。
通过聚类分析,可以发现不同财务数据的群组特征和相似性。
8. 假设检验:SPSS可以进行假设检验,帮助财务管理人员验证财务假设和推断。
通过假设检验,可以确定财务决策的有效性和可靠性。
总之,SPSS在财务管理中的应用非常广泛,可以帮助财务管理人员进行数据分析、模型建立和决策支持。
通过SPSS 的功能,财务管理人员可以更好地理解和利用财务数据,提高财务决策的准确性和效率。
SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析(Descriptive statistics analysis)简介描述性统计分析是统计学的一个领域,主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析,揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,可以用于进行各种描述性统计分析。
本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。
1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础,主要目的是对数据进行概括性的总结。
常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
在SPSS中,可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。
该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。
此外,使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。
2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。
常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。
在SPSS中,可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。
例如,使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图,使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图,使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。
3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。
它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
在SPSS中,可以使用“Correlations”命令进行相关分析。
该命令可以计算出各个变量之间的相关系数,并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。
4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法,可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。
在SPSS中,可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。
该命令可以根据指定的变量,自动提取主成分或因子,并计算出因子载荷矩阵和因子得分。
描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三大内容:1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数,其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。
描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。
注意:连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于很多统计分析都有一个正态分布的假设,因此我们经常也会关注数据的分布特征,常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度,也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比,如果差异明显,则说明原数据呈偏态分布或存在极值SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析—描述统计菜单中,另有一个在比较均值—均值菜单,虽然这几个过程用途不同,但是基本上都可以输出常用的指标结果。
一、分析—描述统计—频率此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标,还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值,此外,该过程最主要的作用是输出频数表,结果举例如下:二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程,实际上该过程输出的内容并不多,也没有统计图可以调用,唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换,并保存为新变量。
三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上,更进一步的描述数据,和前两种过程相比,它能提供更详细的结果。
四、分析—描述统计—比率该过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析输出的结果比较简单,只是指标的汇总表格,在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单,主要就是看频数分布和构成比,基本用交叉表一个过程就可以完成,该过程虽然放在描述统计中,但是由于功能丰富,也经常被用来做列联表的推断分析。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第3章SPSS数据的预处理1、利用第2章第7题数据,采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中,第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据;第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份文件:选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。
第二份文件:选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。
2、利用第2章第7题数据,将其按常住地(升序)、收入水平(升序)、存款金额(降序)进行多重排序。
排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用第2章第9题的完整数据,对每个学生计算得优课程数和得良课程数,并按得优课程数的降序排序。
计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签,把所有课程选取到数字变量,定义值——设分数的区间,之后再排序。
4、利用第2章第9题的完整数据,计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时,计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法一:利用描述性统计,数据——转置学号放在名称变量,全部课程放在变量框中,确定后,完成转置。
分析——描述统计——描述,将所有学生变量全选到变量框中,点击选项——勾选均值、标准差。
先拆分数据——拆分文件按性别拆分,分析——描述统计——描述,全部课程放在变量框中,选项——均值。
方法二:利用变量计算,转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数m ean完成平均分的计算,标准差用函数SD完成标准差的计算。
数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、(创建只包含汇总变量的新数据集并命名)——确定5、利用第2章第7题数据,大致浏览存款金额的数据分布状况,并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
SPSS描述性统计分析SPSS是一种常用的统计分析软件,可以进行各种描述性统计分析。
描述性统计分析是对数据进行整体性的描述和总结,从中提取出关键的统计指标,包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态和相关性等。
首先,数据的中心趋势是统计数据中心部分分布位置的指标。
常见的中心趋势统计指标有均值、中位数和众数等。
均值是将所有数据相加后除以总数,可以反映数据的平均水平;中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数,可以反映数据的中间位置;众数是数据中出现最频繁的数值,可以反映数据的集中趋势。
其次,数据的离散程度是统计数据分布的分散程度的指标。
常见的离散程度统计指标有标准差、方差和极差等。
标准差衡量数据与平均值的离散程度,数值越大表示数据越分散;方差是标准差的平方,也可以用于衡量数据的离散程度;极差是最大值与最小值之间的差异,可以反映数据的全局差异。
此外,还可以对数据的分布形态进行分析,以了解数据分布的形状。
常见的分布形态统计指标有偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性,偏度为正表示数据右偏,为负表示左偏;峰度衡量数据分布的尖锐程度,峰度为正表示数据分布较为陡峭,为负表示较为平缓。
最后,还可以进行变量的相关性分析,以了解变量之间的相关关系。
常见的相关性统计指标有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数是衡量变量之间线性相关关系的指标,取值范围为-1到1,数值越接近于1或-1表示相关性越强;斯皮尔曼等级相关系数则可以反映变量之间的单调相关关系,适用于非线性关系的变量。
在SPSS中进行描述性统计分析非常简单。
首先,打开SPSS软件并导入数据文件。
然后,在"分析(Analyze)"菜单中选择"描述性统计(Descriptive Statistics)",再选择"统计量(Descriptives)"。
在该对话框中,选择要进行统计分析的变量,并选择所需的统计指标,最后点击"确定"按钮即可。