《社会统计软件》PPT课件

社会统计学的研究方法：统计 调查、统计分析、统计预测等
社会统计学的应用领域：社会 学、经济学、政治学、教育学 等
研究对象和范围
社会统计学的研究 对象：社会现象和 问题
研究范围：包括人 口、教育、就业、 收入、健康、犯罪 等社会领域
研究方法：采用定 量和定性相结合的 方法，包括描述性 统计、推论统计、 实验设计等
数据分析方法：描述性统计分析、推 论性统计分析、探索性数据分析等
数据的描述性分析
描述性统 计量：平 均数、中 位数、众 数、标准 差、方差 等
数据的分 布：正态 分布、偏 态分布、 峰度、偏 度等
数据的集 中趋势： 平均数、 中位数、 众数等
数据的离 散程度： 标准差、 方差等
数据的分 布形状： 直方图、 箱线图等
添加标题
显著性水平：用于 判断假设检验结果 的标准，通常为 0.05或0.01
添加标题
双尾检验：同时检 验两个方向的假设， 适用于对称分布的 数据
添加标题
单尾检验：只检验 一个方向的假设， 适用于非对称分布 的数据
方差分析、回归分析和相关分析
方差分析：用于比较两组或多组数据的平均值，判断它们是否 存在显著性差异
社会统计学PPT大纲
汇报人：XX
目录
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单击添加目 录项标题
社会统计学 概述
社会统计学 的理论基础
社会统计学 的技术方法
社会统计学 在各领域的
应用
社会统计学 的前沿和发
展趋势
添加章节标题
社会统计学概述
定义和概念
社会统计学：研究社会现象的 数量关系和变化规律的科学
社会统计学的研究对象：社会 现象的数量特征和变化规律

age
年龄（岁）
实测值
pathsi 病理肿瘤大小（cm） 实测值，99表示缺失值 ze
lnpos 阳性腋下淋巴结（个数）
实测值
histgr ad
组织学分级
分1，2，3级，4缺失值
pr
孕酮受体状况
0阴性；1阳性；2缺失值
time
生存时间（月）
实测值
（一）数据编码
▪ 1. 定义变量名（variable） 原则如下： （1）变量名的长度不能多于8个字符
加选 显 权择 示
病标 例签
数据编辑窗的菜单栏和快捷图标栏（病例，即观察单位，case）
பைடு நூலகம் 数据的整理
▪ 在菜单命令 Data实现 1. 排序（Sort Cases）
练习：将例中的数据按生存时间time从 小到大排序，观察到什么？
2. 选择观察单位（Select Cases） 练习：将例中阳性腋下淋巴结个数lnpos 为0，（无腋下淋巴结转移）同时孕酮受 体er为1（阳性）的观察单位选择出来。 观察到什么？
1、鼠标形状与操作说明
➢光标形状
箭头形用于选项。 沙漏斗表示电脑正在运算中。 I字形用于文书处理中光标的移动。 手指形用于选择名词解释。
➢单击：常用光标的定位或选项。 ➢双击：常用运行某种过程。 ➢拖曳：表示标识了某一范围。
2、SPSS启动
（1）在桌面双击.SPSS13.0图标 （2）从菜单选择：开始程序 ▪ SPSS for Windows ▪ SPSS13.0 for Windows （ 3 ） 在 资 源 管 理 器 中 双 击 SPSSWIN.exe
数据的转换
▪ 在菜单命令 Transform实现
1.生成新变量

图表设计原则与规范
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简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。

学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计 学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用 和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标 即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分 析目标。 如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费 行为
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二、正确地收集数据 即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区 特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
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窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
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三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
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4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的 完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程 序--> 点【运行】（Run ）

秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
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秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
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CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
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CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。

非平稳时间序列转换方法
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转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
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组合预测模型应用
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组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
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组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
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方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
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数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
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SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
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定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
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列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
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参数估计方法
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（3）定矩尺度（Interval Measurement）：定矩尺度是对事物类 别或次序之间间距的测度。
特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指 出类别之间的差距是多少；定居变量通常以自然或物理单位为计量 尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减 运算。
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（4）定比尺度（Scale Measurement）：定比尺度是能够测算 两个测度值之间比值的一种计量尺度，它的测量结果同定距变 量一样表现为数值。
日期型：日期型数据是用来表示日期或时间的。日期型数据 的显示格式有很多，SPSS以菜单方式列出日期型数据的显示 格式以供用户选择。事实上，SPSS存储中的日期型变量是该 实践与1582年10月14日零点相差的秒数。
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关于日期型格式的几点说明：
“m”在年与日（字母y与d）之间表示月份；在时与秒（字母h与s）之间表 示“分”钟。 “mmm”表示要求书写英文月份单词的前三个字母组成的缩写。 “ddd”三个字母d表示要求用从元月一日算起的日数表示日期。 指定了日期变量的格式，不一定在输入时就使用指定的格式。可以输入用 “/”或“—”作分隔符的具体日期，回车后，系统将自动将输入的格式转 化为指定的格式，显示在单元各种。
在spss中，能适用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型 变量。使用定类变量对事物进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥 原则。
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（2）定序尺度（Ordinal Measurement）：定序尺度是对事物之间的 等级或顺序差别的一种测度，可比较优劣或排序。
特点：由于定序变量只能侧度类别之间的顺序，无法测出类别之间的 准确差值，即测量数值不代表绝对的数量大小，所以其测量结果只能 排序，不能进行运算。

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1.3.3 语句窗口
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Syntax(语法)】命令，新建一个SPSS的语句文件， 如下图所示。
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Syntax(语法)】命令，打开一个保存的语句文件。
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1.3.4 脚本编辑窗口
第1章 统计软件SPSS基础
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前言
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1.1 SPSS的产生及发展
SPSS是软件英文名称的首字母缩写，全称为： Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科 学统计软件包”。它是目前世界上流行的三大统计分 析软件之一（SAS、SPSS及SYSTAT）。在我国，SPS S以其强大的统计分析功能、方便的用户操作界面、 灵活的表格式报告及其精美的图形展现，受到了社会 各界统计分析人员的喜爱。
选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Script(脚本)】命令，新建一个SPSS的脚本编辑窗 口，如下图所示。
选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Script(脚本)】命令，打开一个保存的脚本语言文 件。
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1.4 SPSS菜单命令详解
1.6.1 基本菜单栏 1.6.2 File菜单 1.6.3 Edit菜单 1.6.4 View菜单 1.6.5 Data菜单 1.6.6 Transform 菜
插入观测量 查找 查找下一个 替换 光标移动到指定观测量 光标移动到指定变量 光标移动到错误处 选项，设置SPSS工作环境等

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Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
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§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
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将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时 下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统 弹出比较组定义对话框如右图所示：
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1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已 经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表 示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还 未输入过数据，即该数据集内没有记录。
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1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。

假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。