描述性统计分析的表和图

描述统计名词解释
描述统计是指通过对数据进行收集、整理、汇总和分析，来描述和总结数据的统计方法。

它主要依靠描述性指标，即通过几个重要的统计量来揭示数据的特征和规律。

在描述统计中，常用的统计指标包括以下几个：
1. 中心趋势测度：用于描述数据集中的趋势，常见的指标有均值、中位数和众数。

均值是将所有数据加起来再除以数据的个数，中位数是将数据按大小顺序排列后的中间值，众数是数据集中出现次数最多的数值。

2. 离散程度测度：用于描述数据的分散程度，常见的指标有极差、标准差和方差。

极差是最大值与最小值之间的差异，标准差是数据围绕均值的平均差异程度，方差是标准差的平方。

3. 偏态和峰态测度：用于描述数据的偏斜程度和峰度程度，常见的指标有偏度和峰度。

偏度是数据分布的偏斜程度，峰度是数据分布的尖峰或平坦程度。

4. 百分位数：是指在一组有序数据中，某一特定百分比的数据所处的位置。

例如，第75百分位数表示75%的数据落在该数值以下。

除了以上常用的统计指标外，描述统计还可以通过图表来展示数据的分布和关系。

常见的图表包括直方图、饼图、线图和散点图等。

描述统计的目的是为了对数据进行概括和总结，通过对数据的描述性统计分析，可以帮助人们更好地理解数据的特征、趋势和规律，并为后续的推断统计提供基础。

同时，描述统计也广泛应用于各个领域的研究和实践中，如社会科学、自然科学、商业和医疗等。

第二篇 数据分析基础实验五 描述性统计分析实验目的：了解相关系数和偏相关系数的计算方法。

实验工具：SPSS 描述性统计分析菜单项。

知识准备：一、统计整理统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。

统计整理的结果为统计表与统计图。

统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。

二、集中趋势的测量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。

集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。

1、算术平均数算术平均数又称为均值，其定义为：设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数∑==ni i X n X 11算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。

2、调和平均数调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。

调和平均数的计算公式为：使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。

在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

3、几何平均数几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。

凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。

其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=⋅⋅⋅⋅= (321)式中：标志值个数。

连乘符号；各个标志值；数；几何平均------------∏n x G在SPSS 中，几何平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

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。

eviews描述性统计分析表步骤在我们的日常工作中，对于数据分析的结果，常常要用到描述性统计表来分析。

这是一种图表统计表格，通常情况下，描述性统计表使用最多的是 Java编写和使用。

而 Excel是在 Java 开发环境下编写和使用的。

今天就以它为例说明一下描述性统计表表的制作过程。

首先我们要做的就是将所需要进行分析的数据导入 Excel表格，然后根据表格需求进行处理了。

如果数据在这里不能够清晰反映出来，就需要对各个变量进行属性替换或修改了，以方便后续分析。

然后我们要按照表格顺序生成一张统计图表啦！可以看到这些图表的属性包括：性别、年龄、种族、国家/地区（如果有的话）、来源（来自哪里）及工作年限等（需要详细说明),每个图表都包含了一些参数设置或说明。

当然，这些参数可以自定义配置或在统计图表中添加或者修改啊！1.在项目界面中选择表格并创建，然后单击“添加表头”按钮。

选择“列表”，然后点击“数据项”按钮，将“属性”项复制到表中的任何位置。

复制后单击“确定”按钮即可完成一个表头的创建。

如图所示，在窗口中左部有两个小的文本框可选择：“基本信息”和“属性”。

选择“基本信息”后会弹出两个对话框。

左侧“基本信息”框为已经创建好的表的详细信息，右侧的“属性”栏显示了在 Excel中添加表中的其他参数信息啦！如图所示，选中“数据项”后可以看到其主要包含以下参数（默认情况下会使用公式来计算出来):所有表头都是以此公式为基础进行修改的！当需要将表头合并时，在这里我们就使用公式即可啦！2.然后点击“新建表头”按钮。

在“表头”页面中，我们看到里面有一组关于图表数据配置的文档。

在这里，我们想了解一个新表的配置信息。

我们可以选择这组文档，下面有详细的配置说明：我们可以将所有图表进行配置后设置成表格样式（有需要可自行调整）。

接着，我们点击“创建新表头”按钮。

新建的表头文件就会创建了，下面介绍一下创建新表的方法。

先在表格中新建一个新表头，这个表头文件名叫 DB格式，里面包含了很多数据。

第六章 描述性统计分析－－ Descriptive Statistics 菜单详解6.1 Frequencies 过程 6.1.1 界面说明 6.1.2 分析实例 6.1.3 结果解释 6.2 Descriptives 过程 6.2.1 界面说明 6.2.2 结果解释 6.3 Explore 过程 6.3.1 界面说明 6.3.2 结果解释6.4 Crosstabs 过程 6.4.1 界面说明 6.4.2 分析实例 6.4.3 结果解释描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。

先决条件。

SPSS SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般性的统计描述；性的统计描述；Explore Explore 过程用于对数据概况不清时的探索性分析；过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X 2检验也在其中完成。

检验也在其中完成。

§6.1 Frequencies 过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies Frequencies 过程就是专门为产生频数表而设计的。

它不仅可以产生详细的频数表，它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。

点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。

和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。

如果想用Frequencies 过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode 过程产生一个新变量来代表所需的各组段。