2.1 定量资料的统计描述
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定量资料统计描述概述定量资料是指数据以数字形式呈现的资料,与定性资料(如文字、图片等)不同,定量资料的数据具有明确的数值意义,常常需要进行统计分析。
在众多的数据分析方法中,统计是最为基础和重要的一种。
在统计分析中,描述统计是对搜集的数据进行基本的描述和概括,为进一步分析打下基础。
本文将从以下几个方面介绍定量资料的统计描述:1.定量资料的类型2.定量资料的统计描述方法3.定量资料的图表展示定量资料的类型定量资料通常可分为连续型和离散型两种。
具体来说,连续型数据是指在一定区间范围内可以取任意值的数据,如身高、体重等。
而离散型数据则是指一个变量只能取有限个取值的数据,例如血型、班级人数等。
定量资料的统计描述方法1. 集中趋势集中趋势是描述一组数据中心位置的统计指标,常用来表征该组数据的一般水平。
主要指标包括均值、中位数及众数。
其中,均值是指某组数据所有数据之和除以数据的个数,中位数是在一组数据中,数值按照从小到大排列,处于中间位置的数据,众数则是指整个数据中出现最频繁的那个数据。
2. 离散程度离散程度是描述一组数据分散程度的统计指标,常用来表征该组数据的分布情况。
主要指标包括极差、方差和标准差。
其中,极差是指一组数据最大值与最小值的差,方差是各数据偏离它们算术平均数的平方和的平均数,标准差则是方差的非负平方根。
3. 偏态与峰态偏态和峰态是描述一组数据偏离正态分布情况的统计指标。
偏态是指一组数据分布的不对称程度,主要指标包括偏态系数。
而峰态是指一组数据分布峰值的高低程度,主要指标包括峰态系数。
定量资料的图表展示图表展示是定量资料描述的一种重要手段。
常用的图表形式包括直方图、折线图、箱线图等。
1. 直方图直方图是一种对连续性定量数据分布情况的图形表示。
在直方图中,数据被划分为几个区间,每个区间的数据频数用柱形的高度来表示。
直方图能够反映数据的集中趋势和分散程度。
2. 折线图折线图是一种用折线表示数据值的图形,常用来描述离散型定量数据的变化趋势。
【精品】定量资料的统计描述定量资料的统计描述是指通过定量数据分布的一系列统计量来描述一个样本或总体的特征。
常用的统计量包括中心位置、离散程度、分布形态和相关性等。
中心位置中心位置是指数据分布的平均水平。
常用的中心位置统计量包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据值的总和除以数据个数。
它具有良好的代表性,但受极端值的影响较大,因此需要谨慎使用。
中位数是将数据按大小排序后位于中间的数值,当数据存在极端值时,中位数比平均数更能正确反映数据的中心位置。
众数是数据中出现次数最多的数值,适用于分布具有明显峰值的情况。
离散程度离散程度是指数据分布的距离平均值的大小。
常用的离散程度统计量包括标准差、方差、极差和四分位数差等。
标准差是数据离均值的平均距离,是最常用的衡量数据分散程度的统计量。
方差是标准差的平方,由于平方的量级较大,因此比标准差不易解释。
极差是数据最大值与最小值之差,不考虑数据内部的分布情况,因此不具有代表性。
四分位数差是在数据中将数值分为四个部分,即25%、50%、75%三个分位点,然后用75%分位点减去25%分位点,用于描述数据离散程度。
分布形态分布形态是指数据分布的偏态和峰态。
常用的分布形态统计量包括偏度和峰度。
偏度是反映数据分布偏斜程度的统计量,正偏分布表示分布的长尾在分布的右侧,负偏分布表示分布的长尾在分布的左侧。
当偏度为0时,表示分布是对称的。
峰度是反映数据分布峰态的统计量,正峰分布表示分布的峰在分布的中心较高,负峰分布表示分布的峰在分布的中心较低。
当峰度为0时,表示分布的峰态基本接近正态分布。
相关性相关性是指两个变量之间的关联程度。
常用的相关性统计量包括相关系数和协方差。
相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的统计量,取值范围为-1~1之间,正值表示正相关,负值表示负相关,0表示不相关。
协方差是反映两个变量之间相关性的统计量,数值大小表示两个变量之间的相关程度,但由于单位的影响,不易比较。
一、SPSS 基本功能SPSS基本功能数据管理统计分析图表分析:条图、直方图、饼图、线图、散点图等输出管理:对输出结果复制、编辑等描述性分析均数比较一般线性模型相关与回归分析非参数检验生存分析FrequenciesDescriptivesExploreCrosstabs 统计资料的类型资料类型定量资料:用定量的方法获得的数值资料计数资料:按性质或类别分组后清点各组个数等级资料:半定量资料定量资料的统计推断正态分布两组均数比较单样本设计t检验配对设计t检验成组设计t检验三组及以上均数比较完全随机设计方差分析随机区组设计方差分析重复测量方差分析析因设计方差分析偏态分布配对设计秩和检验单样本设计秩和检验成组设计秩和检验资料类型定量资料计数资料等级资料统计分析统计描述统计推断相对数总体率的估计假设检验u检验卡方检验4假设检验参数检验非参数检验正态分布等级资料偏态分布资料分布类型未知方差不齐,且不易变换达到齐性数据一端或两端不确定的资料1.参数检验:已知总体分布类型,对未知的总体参数做推断的假设检验方法。
故参数检验依赖于特定的分布类型,比较的是总体参数2.非参数检验:不依赖于总体分布类型、不针对总体参数的检验方法。
故非参数检验对总体的分布类型不做任何要求,不受总体参数的影响,比较的是分布或分布位置。
适用范围广,可适用于任何类型资料 参数检验➢ 优点:资料信息利用充分;检验效能较高 ➢ 缺点:对资料的要求高;适用范围有限 2.非参数检验➢ 优点:适用范围广,可适用于任何类型的资料 ➢ 缺点:检验效能低,易犯Ⅱ型错误 凡适合参数检验的资料,应首选参数检验对于符合参数检验条件者,采用非参数检验,其 检验效能低,易犯Ⅱ型错误研究人员通常需要了解和研究某一类个体,这个类就是总体。
总体是根据研究目的所确定的所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的集合,通常有无限总体和有限总体之分,前者指总体中的个体是无限的,如研究药物疗效,某病患者就是无限总体,后者指总体中的个体是有限的,它是指特定时间、空间中有限个研究个体。