SPSS统计分析第3章 描述性统计分析新

《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数据分析—描述性统计分析描述性统计分析是一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。

这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。

很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。

我们也会发现，许多分析方法的结果中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个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。

描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。

描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。

需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。

由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常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，但基本上都可以输出常用的指标结果。

分析-描述统计-频率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。

分析-描述统计-描述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。

分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。

与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。

分析-描述统计-比率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。

分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。

它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。

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。

学会使用SPSS进行市场调研数据分析第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于市场调研和数据分析领域。

它提供了丰富的统计分析方法、数据操作功能和数据可视化工具，使得用户可以针对市场调研数据进行深入的分析和洞察。

第二章：数据导入与清洗在进行市场调研数据分析之前，首先需要将数据导入SPSS软件中。

SPSS支持多种常见的数据格式，包括Excel、CSV等。

导入后，需要对数据进行清洗，删除无效数据、处理缺失值和异常值等。

清洗后的数据将为后续的统计分析提供可靠的基础。

第三章：描述性统计分析描述性统计分析是市场调研数据分析的第一步，它提供了对数据的基本认识。

通过SPSS可以计算数据的均值、中位数、标准差、频数等统计量，并绘制柱状图、直方图、箱线图等图表，直观地展示数据的分布情况，帮助分析人员快速了解和总结数据。

第四章：相关性分析在市场调研中，往往需要了解变量之间的相关性。

SPSS提供了多种相关性分析方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

通过相关性分析，可以了解变量之间的线性或非线性关系，并通过相关系数的大小和正负方向判断相关性的强弱和方向。

第五章：t检验与方差分析t检验和方差分析是常用的统计检验方法，用于比较不同组别之间的差异是否显著。

SPSS提供了多种t检验和方差分析的方法，包括独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多因素方差分析等。

通过这些统计方法，可以验证市场调研数据中的差异是否具有统计学意义。

第六章：回归与预测分析回归分析是一种重要的数据分析方法，用于建立变量之间的数学模型，预测一个变量对其他变量的影响程度。

SPSS提供了多种回归方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

通过回归分析，可以提取出影响市场调研数据的重要因素，并进行预测和决策支持。

第七章：聚类分析与因子分析聚类分析和因子分析是常用的数据降维方法，用于从大量的市场调研数据中提取出核心信息和隐含结构。

《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mean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。

使用SPSS进行医学统计分析教程第一章引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，包括医学研究领域。

本教程旨在向读者介绍如何使用SPSS进行医学统计分析，包括数据导入、数据清洗、描述性统计、方差分析、回归分析等。

第二章数据导入与清洗在进行医学统计分析之前，首先需要将数据导入SPSS，并进行清洗。

SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等。

读者可以选择合适的导入方式，并确保导入数据的准确性和完整性。

一旦数据导入成功，接下来需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。

SPSS提供了各种处理方法，如替换缺失值、删除异常值等，读者可以根据实际情况选择适当的方法。

第三章描述性统计描述性统计是医学统计分析的基础，主要用于对样本数据进行整体描述和总结。

SPSS提供了丰富的描述性统计分析功能，如计算平均值、中位数、标准差、百分位数等。

同时，SPSS还支持绘制直方图、箱线图、散点图等图表，以便更直观地展示数据分布情况。

读者可以根据需求选择合适的描述性统计方法和图表类型，对样本数据进行详细的描述和分析。

第四章方差分析方差分析常用于比较多组样本间的均值差异，适用于评估不同因素对医学研究结果的影响。

SPSS提供了多种方差分析方法，如单因素方差分析、双因素方差分析等。

读者可以根据研究设计选择适当的方差分析方法，并进行统计检验和结果解读。

此外，SPSS还支持进行方差分析的前提和假设检验，以验证方差分析结果的可靠性和显著性。

第五章回归分析回归分析常用于探索自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。

在医学研究中，回归分析被广泛应用于探索疾病发生的风险因素及其影响程度。

SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

读者可以根据研究目的和数据类型选择适当的回归分析方法，并进行统计检验和结果解读。