第四章 SPSS基本统计分析
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第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)1、利用习题二第6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、利用习题二第6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、利用习题二第4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、利用习题二第4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、利用习题二第6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。
根据存款金额排序,观察其最大值与最小值,算出组数和组距。
第四章SPSS基本统计分析SPSS的主要分析工具——Analyze菜单报告--Rports描述性统计分析--Descriptive Statistics菜单表格--Tables均数间的比较--Compare Means菜单一般线性模型――General Linear Model菜单相关分析――Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单对数线性模型——Loglinear菜单聚类分析与判别分析——Classify菜单因子分析与对应分析——Data Reduction菜单信度分析与多维尺度分析——Scale菜单非参数检验――Nonparametric Tests菜单时间序列分析--Time series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。
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,包括:Frequencies:频数分析过程,特色是产生频数表(主要针对分类变量)Descriptives:数据描述过程,进行一般性的统计描述(主要针对数值型变量)Explore:数据探察过程,用于对数据概况不清时的探索性分析Crosstabs:多维频数分布交叉表分析(列联表分析)Ratio statistics:比率分析对数据分析通常是从基本统计分析入手的。
通过基本统计分析,能够使用权分析者掌握的基本统计特征,把握数据的总体分布形态。
基本统计分析的结论对今后进一步的数据建模,将起到重要的指导和参考作用。
对数据的基本统计分析通常包括以下几个方面:(1)编制单个变量的频数分布表。
(2)计算单个变量的描述统计量以及不同分组下的描述统计量。
(3)编制多变量的交叉频数分布表,并以此分析变量间的关系(4)其它探索性分析(5)数据的多选项分析为实现上述分析,往往采用两种方式实现:第一,数值计算,即计算常见的基本统计量的值,通过数值来准确反映数据的基本统计特征,反映变量统计特征上的差异;第二,图形绘制,即绘制常见的基本统计图形,通过图形来直观展现数据的分布特点,比较数据分布的异同。