第9章 定性数据的建模分析(含SPSS)

定性数据的图表描述分析定性数据的图表描述分析内容摘要：数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。

实际上在企业管理中有很多问题和现象无法通过数值直接表示出来，因此人们经常使用定性数据来反映对应的定类或定序变量的值。

下面我们介绍如何用图表对定类和定序变量的定性数据值进行整理和描述。

本文通过对单变量和多变量定型数据的图形描述来实现对定性数据图表的全面分析。

首先，我们简单介绍一下定性数据的整理；其次我们从单变量定性数据的图标描述着眼，具体可分为条形图、饼图、累积频数分布表和帕累托图。

最后我们从多变量定性数据的图形描述着眼，具体可分为环形图、交叉表和多重条形图。

这就是本文的全部内容介绍。

关键词：定性数据；单变量；多变量；图表描述Content abstract: the data of the data for the next step is described and analyzed. Actually has a lot of problems and phenomena in the enterprise management can't directly by numerical representation, so people often use qualitative data to reflect the corresponding nominal or ordinal variable's value. We introduce how to use the chart below for nominal and ordinal variables in order and description about the qualitative data values. Based on univariate and multivariate finalize the design of the data graph description to achieve comprehensive analysis of the qualitative data chart. First, we make a brief introduction of qualitative data sorting; Secondly we from single variable on the basis of the icon description of qualitative data, the concrete can be divided into bar chart, pie chart, cumulative frequency distribution table and pareto chart. We finally on the basis of the graph description of qualitative data from multiple variables, concrete can be divided into circular diagram, cross table andmultiple bar chart. This is the entire contents of the introduced in this paper.Keywords: qualitative data; Single variable; Many variables; The chart description目录一、定性数据的图表描述 ..................................... - 1 -二、单变量定型数据的图形描述 ............................... - 1 -（一）条形图 ............................................ - 1 -1.组数 ............................................... - 1 -2.组宽度 ............................................. - 2 -3.组限 ............................................... - 2 -（二）饼图 .............................................. - 2 - （三）累积频数分布图 .................................... - 2 -1.排列图法 ........................................... - 2 -2.因果分析图法 ....................................... - 3 -3.事故树分析法 ....................................... - 3 -4.事件树分析法 ....................................... - 3 -5.统计图表分析法 ..................................... - 3 -（四）帕累托图 .......................................... - 3 - 三、多变量定型数据的图形描述 ............................... - 4 -（一）环形图............................................ - 4 - （二）交叉表............................................ - 4 - （三）多重条形图 ........................................ - 5 - 参考文献................................................... -5 -一、定性数据的图表描述数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。

保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。

而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。

本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。

步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。

然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。

选择相应的数据文件，并点击“打开”。

现在，你的数据集就已经成功导入。

步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。

在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。

如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。

步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。

这包括处理缺失值、异常值和离群值等。

SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。

你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。

步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。

SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。

你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。

步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。

然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。

点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。

步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。

SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。

你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。

步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。

SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。

在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。

基于SPSS数据分析的定价模型及规律分析摘要：使用了Google Earth对地理位置的确定，通过使用SPSS软件，得到大量的数据分析并进行对比，我们建立了任务占比完成率的模型，以及营业模式模型，考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素，得到了定价的规律，并拟定出改进的定价方案。

通过经纬度转换公式变成平面坐标，再通过遗传算法分析得出会员密度、接单者离任务的距离等对“一对多”问题进行定价。

并得到一个更加完善的，使用范围广的定价模型。

关键词：马斯洛需求层次理论；遗传算法；坐标转换；会员密度1 引言“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。

用户下载APP，注册成为APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情况），赚取APP对任务所标定的酬金。

总结到实质的影响因素，人均工资（元/小时）、限制时间、会员密度、任务密度，进行价位模型的重新拟定。

由于对会员数据的分析，发现会员密度会对初始的定价发生影响，对会员密度我们进行了全方位的实际分析。

并且，人均工资对是否接单会有一定的影响，所以加入了人均工资变量。

对此类工作的定价是一种对人的时间的购买，那这种购买需要一定的量来限制，故考虑了时间的参数。

最终我们对新生成的定价方法进行了评价。

2 模型的建立2.1模型一的建立与求解G=（V，E）为一个有M+N个顶点的有向图其中V为其顶点集合，E为其有向边集合，顶点p0~pM-1为M个人，每个中心的任务分配能力为Ci（0≤i≤M-1）顶点V0~VN-1为N个需求点，每个需求点的需求量为Wi（0≤i≤N-1），顶点i的坐标为（xi，yi）。

目标函数的求解算法：由于单亲遗传算法取消了传统遗传算法交叉算法代之以仅在一条染色体上操作的基因重组算法，简单化了遗传操作，提高了计算效率，也不存在“早熟”问题，文中使用单亲遗传算法来求解目标函数（1）。

由于在实际的分配网络中，每个人通常只会负责与其距离较近的一定范围内的需求点，为此，本算法首先使用扩大区域覆盖方法对所有需求点进行分组。

spss数据分析教程SPSS是一种广泛应用于社会科学研究和企业决策分析的统计软件。

它提供了一系列强大的数据分析功能，可以处理大规模数据集，进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析等多种统计方法。

本篇文章将为您介绍SPSS的常见数据分析方法和操作步骤。

首先，使用SPSS进行数据分析的第一步是导入数据。

SPSS支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS文件等。

在导入数据时，您需要确保数据被正确地放置在变量中。

变量分为数值型和分类型两种类型，数值型变量包括连续变量和离散变量，而分类型变量则是一些名称或类别。

在导入数据之后，下一步是进行描述性统计分析。

描述性统计是对数据进行整体性的描述和总结。

在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“描述性统计”来进行描述性统计分析。

该功能可以计算出数据的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，并绘制出直方图、箱线图等图表，以帮助您更好地了解数据的分布特征。

此外，SPSS还提供了很多常见的数据分析方法，如假设检验和回归分析。

假设检验用于检验样本数据与总体结论之间是否存在显著差异。

在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“比较手段”来进行假设检验。

根据需要选择合适的检验方法，如t检验、方差分析等，并输入相关变量和组别。

SPSS将会计算出检验结果，并给出统计显著性水平。

回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。

在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“回归”来进行回归分析。

在回归分析对话框中，您需要选择适当的回归方法，如线性回归、多元回归等，并输入相关变量。

SPSS将会给出回归模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标，帮助您理解自变量对因变量的影响程度。

另外，SPSS还支持因子分析、聚类分析、判别分析等多种高级数据分析方法。

因子分析用于确定一组观测变量与一组潜在因子之间的关系，聚类分析用于将样本根据某些相似性指标分成不同的群组，判别分析用于确定哪些变量最能用于区分不同的组别。

SPSS软件在定性数据分析中的技术处理郭梦霞【摘要】SPSS全称为社会科学统计软件包，SPSS软件在数据管理、统计建模、结果报告等方面具有相当大的优势。

本文主要研究的是在做定性数据分析的时候，如何才能利用SPSS软件恰当的进行数据的组织。

本文主要对多变量的列联表、多选项和单变量等三种形式的定性数据统计分析和输入方式进行的深入的研究。

通过本文的研究，希望各个领域、行业当需要进行定性数据分析的时候，通过本文的阅读能够掌握SPSS软件如何进行定性数据分析，方便自己的使用。

%Called the SPSS social science statistical package,SPSS software in data management,statistical modeling,the results report has a big advantage.This paper mainly studies the when doing the qualitative data analysis,how to use SPSS software appropriate for data organization.This article mainly to multivariate contingency table,more options,and the three types of qualitative data such as univariate statistical analysis and input methods of in-depth study.Through the study of this article,I hope each domain, industry when the need for qualitative data analysis,through reading of this article can grasp qualitative data analysis and SPSS software to facilitate their use.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】3页(P106-108)【关键词】社会科学统计;定性数据;单变量;多变量【作者】郭梦霞【作者单位】陕西职业技术学院管理系，陕西西安，710000【正文语种】中文0 引言SPSS 全称为社会科学统计软件包，英文全称为statistical product and service solutions。

第9章 含定性变量的回归模型思考与练习参考答案9.1 一个学生使用含有季节定性自变量的回归模型,对春夏秋冬四个季节引入4个0—1型自变量，用SPSS 软件计算的结果中总是自动删除了其中的一个自变量，他为此感到困惑不解。

出现这种情况的原因是什么？答：假如这个含有季节定性自变量的回归模型为:t t t t kt k t t D D D X X Y μαααβββ++++++=332211110其中含有k 个定量变量,记为x i 。

对春夏秋冬四个季节引入4个0—1型自变量，记为D i ，只取了6个观测值,其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则样本设计矩阵为：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=000110010110001010010010100011)(616515414313212111k k k k k k X X X X X X X X X X X XD X,显然，(X ，D)中的第1列可表示成后4列的线性组合，从而(X ，D)不满秩,参数无法唯一求出。

这就是所谓的“虚拟变量陷井",应避免。

当某自变量x j 对其余p —1个自变量的复判定系数2j R 超过一定界限时,SPSS 软件将拒绝这个自变量x j 进入回归模型.称Tol j =1—2j R 为自变量x j 的容忍度（Tolerance ），SPSS 软件的默认容忍度为0。

0001。

也就是说，当2j R ＞0.9999时,自变量x j 将被自动拒绝在回归方程之外，除非我们修改容忍度的默认值。

而在这个模型中出现了完全共线性，所以SPSS 软件计算的结果中总是自动删除了其中的一个定性自变量。

⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k βββ 10β⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=4321ααααα9。

2对自变量中含有定性变量的问题，为什么不对同一属性分别建立回归模型,而采取设虚拟变量的方法建立回归模型？答：原因有两个，以例9.1说明。

一是因为模型假设对每类家庭具有相同的斜率和误差方差,把两类家庭放在一起可以对公共斜率做出最佳估计；二是对于其他统计推断，用一个带有虚拟变量的回归模型来进行也会更加准确，这是均方误差的自由度更多。

定性数据的建模分析含SPSSSPSS（统计分析软件）是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析各种数据类型，包括定性数据。

定性数据是指描述性或标称性的数据，可以通过分类或标记来表示。

在使用SPSS进行定性数据的建模分析时，通常会采用以下步骤：2.变量设定：根据问题的需要，将定性变量定义为分类变量。

在SPSS中，可以将定性变量设置为名义尺度或有序尺度，以便进行后续的分析。

3.描述性统计分析：使用SPSS的统计功能，可以计算出定性变量的各个类别的频数、比例、平均值等。

这些描述性统计分析可以帮助我们了解定性数据的分布情况和整体趋势。

4.单一样本假设检验：如果我们想要分析定性变量的一些类别是否与总体均值或一些预设值有显著差异，可以使用SPSS的单一样本假设检验功能。

这可以帮助我们确定一些类别的重要性或影响力。

5.交叉分析和卡方检验：交叉分析可以帮助我们研究两个或更多变量之间的关系。

在SPSS中，可以使用交叉表和卡方检验来计算出不同类别之间的关联性和显著性。

6.因子分析：如果我们想要找出影响定性变量的主要因素或维度，可以使用SPSS的因子分析功能。

因子分析可以帮助我们将多个相关变量合并成几个较为独立的维度。

7.多元逻辑回归分析：多元逻辑回归分析可以帮助我们了解定性变量对一些二元结果变量的影响。

在SPSS中，可以使用逻辑回归功能建立模型，并得出各个变量的回归系数和显著性。

8.建立预测模型：如果我们希望根据定性变量来预测一些连续变量的值，可以使用SPSS的预测建模工具，比如线性回归、岭回归、决策树等。

以上是使用SPSS进行定性数据建模分析的基本步骤。

通过这些分析，我们可以深入了解定性数据的特征和关联性，并可以进行预测和决策支持。

需要注意的是，分析结果只是从给定数据中推断出的结论，需要结合实际情况进行解释和应用。

定性数据分析方法定性数据分析方法是一种研究社会现象和个体行为的常见方法之一。

它通过对质性数据（如文字、图片、视频等）进行分析，以了解现象的本质、内涵和特点。

本文将介绍几种常见的定性数据分析方法，包括内容分析、文本分析、现象学和理论驱动。

首先，内容分析是定性数据分析中常用的方法之一。

它通过对文本、图片、音频或视频等材料的系统收集和分类，来分析其中的主题、频率、关系等。

内容分析可以定量化定性数据，使研究者能够对材料中的特定主题或概念进行评估。

例如，研究者可以对新闻报道进行内容分析，以了解某个主题在媒体中的表现方式和态度。

其次，文本分析是定性数据分析的一种重要方法。

它通过对书面或口头文本的结构、语言和意义进行解析，来理解文本中传达的信息和观点。

文本分析可以使用词频、主题模型和情感分析等技术，以探索文本中的隐含模式和趋势。

例如，研究者可以对社交媒体上用户的帖子进行文本分析，以了解用户的情感态度和主题偏好。

第三，现象学是一种重要的定性数据分析方法，它通过对人类经验和现象的直接观察和描述来理解社会现象。

现象学的核心思想是通过主体的视角来研究和分析问题，强调个体的感知、体验和意义。

研究者在现象学研究中可以运用反思、故事叙述和对话等方法，以建立对人们经验的理解。

例如，研究者可以通过参与观察和深度访谈来研究某个群体的生活和文化。

最后，理论驱动是定性数据分析的一种常见方法。

它通过结合现有理论和研究问题，来解释和理解定性数据。

理论驱动分析可以通过对数据进行编码、比较和整理等方式，来发现数据中的模式和关系，从而验证或修改现有理论。

研究者可以根据自己的研究问题选择适当的理论进行分析。

例如，研究者可以运用现象学的理论框架来解析定性数据，以理解某个社会群体的文化认同和意义构建。

总结起来，定性数据分析方法可以帮助研究者深入理解社会现象和个体行为。

内容分析、文本分析、现象学和理论驱动是常见的定性数据分析方法。

研究者可以根据研究问题和数据特点选择适合的方法，以获得有效的定性研究结果。