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SPSS第4章 描述性统计

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SPSS软件学习_spss统计描述过程

SPSS软件学习_spss统计描述过程
变量 频数statistics选项 统计频数表 统计频数图（加正态分布图）
11
分布曲线形状：偏度的含义
偏度：
大于0表示=正偏=右偏=均值在中位数的右边
左偏
右偏
均值 中位数 众数
众数 中位数 均值
63
12
分布曲线形状：峰度的布
峰度大于0
13
二、描述统计量过程
Frequency
Horsepower
70
60
50
40
30
20
10
Std. Dev = 38.52
Mean = 104.8
0
N = 400.00
50.0 70.0 90.0 110.0 130.0 150.0 170.0 190.0 210.0 230.0
60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 220.0
中位数适用于任意分布类型的资料。用中 位数来描述连续变量会损失很多信息，对于 对称分布资料，优先考虑使用均数，仅仅均 数不能使用时才用中位数加以描述；
中位数对于定序变量、连续变量均可以使 用。对定序变量通常采用中位数（不是众数） 来反映更多、更精确的信息。
36
4.2.3 其它集中趋势描述指标
1. 截尾均数 数据排序 去掉最两端的数据（常用的截尾均数有5% 截尾均数，即两端去掉5%的数据，在SPSS 中Explore中可以实现）
如果截尾均数与原均数相差不大，说明 数据不存在极端值，反之相反。
37
2.几何平均数
常用于计算百分比、比率、指数、增长率等 指标的平均数
几何平均数 算术平均数 公式（要求 xi > 0 ）

第4章-SPSS基本统计分析

第4章-SPSS基本统计分析

2016/12/25
21
基本描述统计量
描述离散程度的统计量
离散程度：指一组数据远离“中心值”的程度。 即考查所有数据相对于“中心值”分布的疏密程度。 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数 据的离散程度较小，则说明“中心值”对数据的 代表性就好； 如果数据比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则 “中心值”说明数据特 征是不具有代表性的。
案例

利用“大学生职业生涯规划数据”进行 以下分析：
1. 计算专业和职业认知得分的基本描述统计
量，并比较男女生的得分差异； 2. 分析是否存在专业和职业认知得分的异常 值。

应用举例
基本描述统计
以“居民储蓄调查数据”为例，对一次存(取)款金 额。有两个分析目标： 目标一：计算存(取)款金额的基本描述统计量，并对 城镇储户和农村储户进行比较 (数据拆分)
SK 0
左(负)偏态
x
M M
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 e 169o170 171 172 173 174 175
基本描述统计量

描述陡峭程度的统计量
– 峰度(kurtosis): 描述某变量取值分布形态陡缓程
龄
合 计
频数分析表

频数分析的任务： 编制频数分布表
用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图 如果有缺省值，那 – 各组的名称 形。使用于定序和定类变量的分析 么有效百分比能更 – 频数（Frequency） 加准确地反映取值 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图形。 – 百分比（Percent） 分布状况

《SPSS数据分析与应用》第4章 描述分析

《SPSS数据分析与应用》第4章 描述分析

3. 基本描述统计量的SPSS实现
第三步：在“描述”对话框中， 单击【选项(O)】按钮，弹出“描述： 选项”对话框，在该对话框中指定计 算表示集中趋势、离散程度、分布形 态的基本描述统计量，同时，可以设 置【显示顺序】。勾选【平均值(M)】 【标准差(I)】【最小值(N)】【最大 值(X)】【峰度(K)】【偏度(W)】，并 选择【变量列表(B)】，如图所示。
3. 基本描述统计量的SPSS实现
第四步：如果需要对数据进行标准化处理，勾选“描述”到家了中左下角 的【将标准化值另存为变量(Z)】，将会在SPSS数据编辑器窗口保留标准化后 的新变量。此处选择对“平均薪资”进行标准化处理并保存标准化值，如图所 示。
3. 基本描述统计量的SPSS实现
第五步：解读SPSS描述统计量的计算结果。
“奇葩”直方图
锯齿型
孤岛型
（3）锯齿型：直方图内出现高度参差不齐，但整体图形保持了中间高、两边低、两 边基本对称的形状。一般是由于做直方图时，分组过多或者测量仪器误差造成的。
（4）孤岛型：在远离主分布的地方出现小的直方图，犹如孤岛，一般是业务上的非 异常因素在起作用，比如工程零部件出了问题、产品出现了某Bug等，是很值得关注的 现象。
• 它是用一系列宽度相等、高度不等 的长方形表示数据的图。
• 长方形的宽度表示数据范围的间 隔，长方形的高度表示在给定间隔 内的频数。
集中趋势、离散程度、分布形态
“奇葩”直方图
陡坡型
双峰型
（1）陡坡型：往往是数据源缺失，或者被剔除一部分后，造成断崖式的折断。用户可以适当地调整 组数，或者利用对数变换，再做出对数直方图。 （2）双峰型：直方图的图形出现了两个高峰。双峰直方图的数据来自两个总体，一般是混合了多种 数据源或者类别数据造成的。

spss第四章描述统计简介PPT课件

spss第四章描述统计简介PPT课件
定义：设，对样本数据集合中的所有数据的排序结果为X1≤X2≤…≤Xn，n为样本容 量，则上述排序的序列中，处于“正中间位置”上的数据，称为样本中位数。
当n 为奇数时：正中间位置号码=（n+1）/2 样本中位数=X(n+1)/2
当n为偶数时：正中间位置号码=（n+1）/2是小数，处于n/2与(n/2)+1之间。 样本中位数=(Xn/2+X(n/2)+1)/2 如5位同学的学习成绩：3，3，3，4，5。中间位置是第三位，中位数：3。 如果六位同学： 3，3，4，5，5，5。中间位置是3与4位中间的位置，中位数为： （4＋5）/2=4.5
第四章 描述统计量简介
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
1
调查杭州市居民收入情况，得到
调查顾客对产品的满意第度情四况章， 获得100个样本数据，能分
样本100统个计样本量数描据，述根据这些数据，
析出哪些信息？
你最想得到哪些信息？
调查大学生群体中对手机品牌的偏 好程度，你如何描述调查结果？
• 选择Percentile Values 栏中的 选项，输出所选变量的百分值
• Dispersion（离差）栏，用于
指定输出反映变量离散程度的 统计量
• Central Tendency （集中趋势）
栏，用于指定输出反映变量集 中趋势的统计量
• Distribution （分布特征）栏，
用于指定输出描述分布形状和
如果样本容量为n，那么，某个样本值出现 的频率＝该样本值出现的频次/n
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
9
分类数据或顺序数据描述频次与 频率的图形方法

SPSS统计分析—描述性统计分析

SPSS统计分析—描述性统计分析

SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析（Descriptive statistics analysis）简介描述性统计分析是统计学的一个领域，主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。

它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以用于进行各种描述性统计分析。

本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。

1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础，主要目的是对数据进行概括性的总结。

常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。

在SPSS中，可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。

该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。

此外，使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。

2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。

常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。

在SPSS中，可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。

例如，使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图，使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图，使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。

3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。

它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。

在SPSS中，可以使用“Correlations”命令进行相关分析。

该命令可以计算出各个变量之间的相关系数，并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。

4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。

在SPSS中，可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。

该命令可以根据指定的变量，自动提取主成分或因子，并计算出因子载荷矩阵和因子得分。

第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)

第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)

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。

spss第四章,描述性统计分析。。

spss第四章,描述性统计分析。。

第4章描述性统计分析（重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表）4.1 频数分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框，并将数学、语文和英语选到“variable”中。

如图：---单击“statistics”----出现对话框，选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图，重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框，如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.24.2 基本描述统计量（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框，并将数据进行如图选入：-----单击“options”—得到对话框，并选中如图6个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.34.3 探索性分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框，并将数据进行如图选入：----单击“Plots”—得到对话框，并选中如图4个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。

结果如表4.6（与书有不同）4.4交叉列联表分析（使用表化环0708）（1）T ransform（修改）----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字：eg：T1-------change-------（此处T1和T2是已经做好的分组）点击-----old and new values对其分组---例：Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs（交叉列联表）”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests（精确检测）对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs：statistics（交叉表统计）对话框”-------点击“Chi—square（卡方检验）”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs：Cells display（交叉表统计）对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数，-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项，分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析（课本71页）不需要掌握英语未写完作业：1-10，11-25，26-30。

第4章 SPSS基本统计分析

第4章 SPSS基本统计分析
• 分析不同居住类型的被访者未来的购房预 期是否一致
练习3
• 完成上例
提纲
1
频数分析
2
计算基本描述统计量
复合分组下的频数分析 多选项分析
3
4
5
比率分析
多选项分析
实现思路 1）按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题 分解成若干的问题，并设置若干个SPSS变量 2）采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频
• 选择若干个频数分析的变量
• 选择绘制统计图形
4、频数分析的扩展功能
计算分位数 • 分位数：是变量在不同百分位点上的取值。分位 点在0~100之间。 • 分位数差是一种描述数据离散程度的方式。分位 数差越大，表示数据在相应分位上的离散程度越 大
4、频数分析的扩展功能
频数分布表格式的定义 • 调整频数分布表中数据的输出顺序
– 按变量值的升序或降序输出 – 按频数值的升序或降序输出
• 压缩频数分布表
– SPSS默认如果变量取值的个数或取值区间的个数大于10，则 不输出相应的频数分布表
5、频数分析应用举例
分析月住房开销的分布，并对不同居住类型进行比较 • 1）“月住房开销”为定距型变量→先分组，再编 制频数分布表
• 2）计算月住房开销的四分位数→按照“居住类型” 将数据拆分，并重新计算四分位数→进行比较
• 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果，
最终取值为100%。
2、频数分析中常用统计图
• 条形图：适用于定序和定类变量的分析。条形图
的纵坐标可以是频数,也可以是百分比。
• 饼图：饼图中圆内的扇形面积可以表示频数,也可
以表示百分比。
• 直方图：适用于定距型变量的分析。
3、频数分析的基本操作

《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件

《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件
（3）众数（Mode）：即一组数据中出现次数最多的 数据值。如生产鞋的厂商在制定各种型号鞋的生产 计划时应该运用众数。
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（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）：描述 样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。 其计算公式为：
S.E.of .Mean ( x X )2 n
按Variables框中的排列顺 序输出
按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列
Options 对话框
学习交流PPT
28
在上面窗口中，用户可以指定分析多变量时结 果输出的次序（Display Order）。其中，Variable list表示按变量在数据窗口中从左到右的次序输出； Alphabetic表示按字母顺序输出；Ascending Means 表示按均值升序输出；Descending Means表示按均 值降序输出。
至此，SPSS便自动计算所选变量的基本描述统 计量并显示到输出窗口中。
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29
• 5.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
1. 利用商品房购买意向的调查数据，对月住 房开销变量计算基本描述统计量。
有以下分析目标：计算月住房开销的基本描述 统计量，并分别对不同居住类型进行比较分析： 首先按居住类型对数据进行拆分（Split file）， 然后计算月住房开销的基本描述统计量。
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19
常见的刻画离散程度的描述统计量如下：
（1）全距（Range）：也称极差，是数据的最大值 （Maximum）与最小值（Minimum）之间的绝对离差。
（2）方差（Variance）：也是表示变量取值距均值的离 散程度的统计量，是各变量值与算数平均数离差平方 的算术平均数。其计算公式为：

第 章 SPSS 基本统计量的描述

第 章 SPSS 基本统计量的描述

存 (取 )款 金 额
直方图
二、计算基本描述统计量
目的：精确把握变量的总体分布状况。 基本操作： ✓ 描述统计－频率过程：统计 ✓ 描述统计－ 描述过程 ✓ 描述统计－ 探索过程 ✓ 均值比较－均值 过程（分组显示） 用途：计算变量的集中趋势、离散趋势、偏度、
峰度等指标，绘制统计图。
几个过程的基本描述统计量比较
农村户口
户口
城镇户口
饼图
Frequency
100
0 0.0
Std. Dev = 10945.57 Mean = 4738.1 10000.0 20000.0 30000.0 40000.0 50000.0 60000.0 70000.0 80000.0 90000.0N10=000208.02.00
McNemar：配对计数资料的卡方检验。零假设
为两变量的阳性率无差别源自2(bc 1)2
bc
Kappa一致性检验：系数取值－1～1。测量同 一观测对象在两变量（两变量服从二项分布） 上取值的一致性程度。其绝对值越接近1，说明 一致性程度越高。一般来说：
✓ 系数>=0.7,一致性程度较高；
✓ 0.4~0.7,一致性程度一般；
卡方检验操作：统计量选项
【单元格】：用于定义列联表单元格中需 要计算的指标：
计数：是否输出实际观察数和理论数；
百分比：是否输出行百分数、列百分数以及合 计百分数；
残差：选择残差的显示方式；
【格式】：用于选择行变量是升序还是降 序排列。
结果：城乡储户的收入水平没有明显差异。
Pearson卡方值的影响因素
C
2 2 n
A11A22A12A21
R1R2C1C2
2

SPSS统计分析—描述性统计分析

SPSS统计分析—描述性统计分析

Skewness
中位数 Median
方差
Variance
峰度
Kurtosis
众数
Mode
极小值
Minimum
和
Sum
极大值
Maximum
全距
Range
均值的标准 误差
S.E.mean
• 【Descriptive Statistics】子菜单
• ① Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见 描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/ 【Crosstabs】命令，弹出如图所示对话框
• 结果解读
1、列联表 2、卡方检验结果
3、条图
相对比描述——Ratio
• 在实际问题中，研究者有时除了希望了解变量自身的统计特 征，还希望得到两个变量相对比之间的统计描述。
适用范围：更适用于对分类变量以及不服从正态分布的连 续性变量进行描述。
• 学生身高频数表：已知有某地120名12岁男童身高数据，编 制其传统的简易频数表。
执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/ 【Frequencies】命令，弹出如下所示对话框
• 结果解读 1、频数表
每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组 合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数 为71*91/113=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的 差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。
2、卡方检验方法的适用条件
• 吸烟习惯与患病率的关系
调查339名50岁以上吸烟习惯与患慢性气管炎病的关系，如 上表所示。试问吸烟者与不吸烟者慢性气管炎患病率是否有 所不同。 ◆ 数据的预处理：WEIGHT CASE

第四章SPSS描述统计分析

第四章SPSS描述统计分析
本例以上四个复选框全部选择
第4步：设置绘图
点击【图】按钮，弹出“探索：图”对话框。
在“描述”栏内，同 时选择“ 茎叶图”、 “直方图”两个复选框 ，要求作茎叶描述，以 及直方图显示。
同时，选择“含检验 的正态图”。
第5步：设置选项。点击【选项】按钮，弹 出“探索：选项”对话框。
第6步：在主对话框中点击【确定】按 钮 。SPSS在输出窗口的输出结果。
□描述：输出均数、 中位数、众数、5%修正 均数、标准误、方差、 标准差、最小值、最大 值、范围、四分位全距 、峰度系数、峰度系数 的标准误、偏度系数、 偏度系数的标准误。
□M-估计量：作中心趋势的粗略最大似然确 定，输出四个不同权重的最大似然确定数；
□离群值：输出五个最大值与五个最小值； □百分位数：输出第5%、10%、25%、50%、 75%、90%、95%位数；
SPSS 23.0 统计分析
——在心理学与Leabharlann 育学中的应用第四章 描述统计分析
2020/7/9
全书目录
第一章 SPSS 23.0简介与基本操作 第二章 数据编辑与整理 第三章 数据转换 第四章 描述统计分析 第五章 交叉表分析 第六章 比较平均值 第七章 方差分析 第八章 相关分析 第九章 回归分析
所谓Z分值是指某原始数值比其均值高 多少个标准差。
4.2 描述分析
案例：【例4- 2】被试对某一次测验的测验
总分进行分析，描述该测验分数的基本描述 信息，以及将每个被试的分数转化为标准化 分数。
第1步：打开分析数据。打开“测验数据文 件.sav”文件。
第2步：启动分析过程。点击【分析】【描述
第
四 4.1 频数分析
章
描 4.2 描述分析 述 4.3 探索分析

SPSS之统计基础第3和4章 SPSS描述性统计分析和SPSS的均值比较过程

SPSS之统计基础第3和4章 SPSS描述性统计分析和SPSS的均值比较过程

Step01 打开主窗口
选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→ 【Descriptive Statistics(描述性统计)】 →【Explore(探索)】命令，弹出【Explore (探索)】对话框，该对话框是探索性分析的主 操作窗口。
Step02 选择分析变量
在【Explore(探索)】对话框左侧的【候选变 量】清单中，选取一个或多个待分析变量， 将它们移入右侧的【Dependent List（因 变量列表）】列表框中，表示要进行探索性 分析的变量。
在【Explore(探索)】对话框中还可以单击 【Statistics】按钮，弹出【Explore：Statisti cs】对话框，该对话框中提供了各类基本描 述性统计输出结果。
Step07 统计图形结果输出
在【Explore(探索)】对话框中还可以单击【P lots】按钮，弹出【Explore：Plots】对话框。 该对话框中提供了图形输出的类型。
● 支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、 峰度和百分位数的Bootstrap估计。
● 支持百分比的Bootstrap估计。
Step07： 完成操作
单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动 输出结果。
3.1.3 实例图文分析：产品的销售量
假设某公司每周大约卖出2000万件产品，但市场的 需求不稳定，该公司的生产经理想更好的掌握近期 该产品的分布情况。假设下面给出的销售数字（单 位：百万）代表近期公司该产品每周的销售数据。 利用频数分析你能得到什么有助于生产及销售的的 信息？
escriptive Statistics(描述性统计)】 →【Frequencies(频率)】命令，弹出 【Frequencies(频率)】对话框，这是 频数分析的主操作窗口。

SPSS-4-多变量的描述性统计资料

SPSS-4-多变量的描述性统计资料

系数法。
dy =（P+Q）/（P+Q+Ty）
P：同序对数， Q：异序对数，Ty：具有相同Y值而不同X值的同序对数。
四、相关测量法和测量层次
2、两个定序变量：Gamma , dy
（3）SPSS的实现 Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics
相关系数。 结果显示： t2（年龄）与t7（政治成绩）之间的积矩相关系数R为-0.513，
说明年龄越大的考生所取得的政治成绩越低。
下表中第二行，Ordinal by Ordianl Spearman Correlation是针对定序定序变量测得的Spearman（斯皮尔曼）相关系数。即将两定距变量的值按大 小顺序排列，只使用其定序的数学特征，来检测两数列秩序之间的相互关联。
PRE的数值越大，就表示以X值预测Y值时能够减少的误差所占的比例越大； 也就是说，X与Y的相互关系越强。若E1 = E2 ，表示用X预测Y产生的误差与不 以X来预测Y所产生的误差相等，则PRE=0，反映X与Y是不相关的。
四、相关测量法和测量层次
1、两个定类变量：Lambda（λ） ,tau-y（τ）
若两个变量都属于定类测量层次，可用Lambda相关测量法， 也可用古德曼（Goodman）和古鲁斯卡（Kruskal）的tau-y相 关测量法。两者各有不同特色，但相关系数都具有PRE的意义。
（1）λ相关测量法 λ是基于消减误差比例的原理（PRE）上的相关测度，λ反映了当用一个变
量的值来预测其它变量的值时误差的减少量。它是一种对称关系 （Symmetrical）的测度，即两变量不区分自变量和因变量，因而可以计算三 种不同的λ值，一种是两变量对称考量时的λ值；还有两种是两变量处于不对 称考量时，以行变量作为因变量的λ值，以及以列变量作为因变量的λ值。这 三种方法通常不会产生相同的λ值，因此，必须注意两变量的对称关系，若 是非对称的，要指明哪一个是因变量，即最令人感兴趣的被预测的那个变量。 当要计算λ统计量时，SPSS将显示出这个对称的λ和两个不对称的λ三个值。

SPSS统计描述

SPSS统计描述

(二）描述离散趋势的常用指标




极差（R）：也称全距。它等于观测值中最大值与最小值之差用于粗 略描述一组测量值的变异大小。 四分位数间距（Q）：四分位数是一种特定的百分位数，如果一组观 测值中有四分之一的观测值比它小，则称该特定的数值为下四分位数， 记作QL;如果一组观测值中有四分之一的观测值比它大，则称该特定 的数值为上四分位数，记作QU;四分位数间距为上四分位数与下四分 位数之差，间距越大，变异程度越大。 方差和标准差：方差和标准差是描述所有观测值对均数的平均离散程 度的指标，是描述一组数据变异程度的重要指标。方差和标准差数值 越大，说明数据间的变异程度越大离散程度。标准差是描述离散程度 最常用的指标 变异系数（CV):变异系数是度量相对离散程度的指标，等于标准差与 均数之比

第二节 频数分析（Frequencies过程）
频数分析过程能够实现的功能有以下几类：1绘制频数表2计 算集中趋势、离散趋势及分位数等各种统计量3计算描述分 布的峰度、偏度系数4绘制条图、饼图、直方图（或伴正态 曲线）
一、变量设置
二、数据录入
三、过程界面说明
（一） Frequencies过程主对话框
（三）双向有序列联表
1变量设置 2数据录入
3频数数据声明 4实例具体操作步骤 5输出结果解释
第六节 比率统计分析（Ratio过程）
Ratio过程对两个变量的比值给出综合性的描述 性统计描述。它主要有以下功能:计算均数、中 位数、离散系数（COD）、价格相关差值 （PRD）、平均绝对离差（AAD）等统计量
一、变量设置 二、过程界面说明
（一）Ratio过程主对话框
（二）Statistics子对话框
三、实例具体操作步骤（P92） 四、输出结果解释

第四章 SPSS的基本统计分析

第四章 SPSS的基本统计分析
• 以制作条形图为例
• 第一种模式下的三种图形：用于某变量在各分类情况的比较
300 220 200
180
200
160
140
140
100
收入水平
1500元以上 3000~5000元
120
120
100
Count
80 60 中心城市 边远郊区
Count
100
1000~3000元 0 中心城市 边远郊区 1000元以下
2
n

A11 A22 A12 A21 R1 R2C1C2
A11 A12 C1 C2
– 当行列变量独立时：
有： 有：
0
– 当行列变量完全相关时：
– 越接近于1，相关性越强。越接近0，相关性越弱
A11 A22
1
•分析列联表中变量间的关系
• 行列变量相关性的其他测度指标
– 列联C系数(contingency coefficient）, 通常为[0,1),取值受到 行列数的影响（见EXCEL） – V系数 [0,1] – 值越大表示行列变量的相关性越大
4
Observed Cum Prob
2 Std. Dev = 15.18 Mean = 61.5 0 30.0 35.0 40.0 45.0 50.0 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 90.0 N = 60.00
MATH
交叉分组下的频数分析
• 目的
了解不同变量在不同水平下的数据分布情况
分析列联表中变量间的关系
• 目的：
通过列联表分析，检验行列变量之间是否独立。
• 方法：
–
卡方检验：对品质数据的相关性进行度量

第4章 数据预处理和描述性分析(含SPSS)

第4章 数据预处理和描述性分析(含SPSS)
种方法只有当观测的样本数据量足够或数据缺失时， 不会因删除导致参数的有效估计时，才可采用。

（2）配对删除法，是只在需要用缺失或遗漏值
进行分析时，才被删除，其他信息仍然被使用的方
法。

配对删除法相对于表列删除法，观测样本数量不
会因删除而减少过多，同时信息利用较为充分。但
同时也带来以下方面的问题：一是不一致性；二是





1、探究分析的作用 （1）考察数据的奇异性。过大或过小的数据均有 可能是异常值、影响点或是错误输入的数据。对于 这样的数据第一要找出，第二要分析原因，第三要 决定是否对这些数据进行处理。 （2）检查数据分布特征。许多分析方法对数据的 分布有一定要求，例如要求样本来自正态分布总体， 从实验或实际测量得到的数据是否符合正态分布的 规律，决定了它们是否可以选用只对正态分布数据 适用的分析方法。 （3）考查方差齐性。另外对若干组数据均值差异 性的分析需要根据其方差是否相等，选择进行检验 的计算公式。

（4）方差齐性检验 在进行均值多组间比较时，要求各组的方差相同，
所以要进行方差齐性检验，例如常用的方差分析就
要求分组样本的数据来自方差相同的正态总体。另
外，在进行独立样本T检验之前也要事先进行方差
齐性检验。具体内容请见第六章。

3、探索分析过程在SPSS中的实现 （1）建立或打开了数据文件后，按从“Analyze” → “Descriptive Statistics”→“Explore”，进入 Explore对话框。见图4-1所示。
②M-estimators复选项，要求输入集中趋势最大 似然比的稳健估计。


③Outliers复选项，要求输出5个最大值与最小值， 在输出窗口中它们被标明为极端值。

第4章：SPSS的统计分析

第4章：SPSS的统计分析

把“地区标 志”作为分 组变量，对 不同的组进 行比较
ADD 平均绝 对离差
COD离散 系数 Mean centered COV 均值的变异系数
COV变异系数
Median centered COV中位数变异系 数
分析analyze描述统计descriptivestatistics频数frequencies点击图表chart选择统计图点击格式format调整频数分布表中数据的输出顺序点击格式format调整分布表中数据的输出顺序统计结果输出结果输出窗口413频数分析的扩展功能spss编制频数分布表和绘制统计图是频数分析的基本任务除此之外在频率窗口中通点击统计量statistics按钮还可以计算其他的统量
数据拆分
表明该数据是进行拆分了的
计算描述统计
分析结果（结果输出窗口） 分析结果（结果输出窗口）
4.3 交叉分组下的频数分析
4.3.1 交叉分组下的频数分析的目的和基本任务 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况。在实际 分析中，不仅要了解单变量的特征，还要分析多个变量不同取 值下的分布，掌握多变量的联合分布特征，进而分析变量间的 相互影响和关系。对多变量的联合分布特征的分析，常采用交 叉分组下的频数分析来完成。 交叉分组下的频数分析又称列联表分析，它包括两大基本 任务：第一，根据收集到的样本数据编制交叉列联表；第二， 在交叉列联表的基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性 进行分析。
1.多选项二分法 1.多选项二分法 多选项二分法就是将多选项问题中的每个答案设为一个 SPSS变量，每个变量只有0或1两个取值，分别表示选择该答案 和不选择该答案。例如：多选项二分法. 2. 多选项分类法 多选项分类法中，首先估计多选项问题最多可能出现的 答案个数；然后，为每个答案设置一个SPSS变量，变脸取值为 多选项问题中的可选答案。例如：多选项分类法. 在选择多选项问题分解时，对于所选答案具有一定顺序的多 选项问题可采用多选项分类法分解，而没有顺序的问题可采用 二分法分解。

SPSS操作步骤及解析

SPSS操作步骤及解析

目录第四章统计描述 (2)4。

2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4。

1(探索性数据分析）操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5。

4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10)6。

3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3。

5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6。

3。

6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例(列联表） (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归（操作步骤) (26)1．多重共线性检验 (26)2。

使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计（操作步骤） (32)9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35)第十章聚类分析 (39)10。

3.1 K-均值操作步骤： (39)10。

4。

1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3。

1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13。

2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14。

2相应分析实例（操作步骤) (70)第十五章典型相关分析 (75)15。

2操作步骤： (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。

4.1 基本概念和原理4。

1.1 频数分布4。

1。

2 集中趋势指标算数平均值:适用于定比数据、定距数据中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用：(1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。

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•5）Charts按钮是图形选择的对话框，选项意义如下 •Chart Type将确定图形输出的类型。若不生成和显示图形，可 选None（缺省选项）；若需生成和显示条形图（横坐标非等 距），可选Bar chart(s)；若需生成和显示饼图，可选Pie chart(s)； 若需生成和显示直方图（横坐标为等距）可选Histogram(s)。若 选择Histogram(s)后，With normal curve核选框为可用，选择此 项，在生成和输出直方图时添加正态分布曲线。
第4章 描述性统计
4.1频数分析过程（Frequencies） 4.2 数据描述过程（Descripives） 4.3 数据探察过程（Explore） 4.4 列联表分析过程（Crosstabs） 4.5 复选题的统计和分析 4.6 报告分析
本章提要
• 前文介绍了SPSS窗口的基本操作技巧，从本章起将介 绍如何应用该软件来实现各种统计分析过程，将对各 种统计分析方法的基本原理，过程调用方法，选择项 的含义，项目的操作方法及注事项等多方面进行介 绍，并用大量数据和丰富的个例来说明统计方法的调 用和分析结果。首先，回顾该统计方法的基本原理； 其次，介绍通过系统默认值的使用得到最基本的统计 数据，这对初学者的学习是有帮助的；再次，通过个 例尽可能尽多地说明相关对话框的调用和选择方法。 • SPSS分析过程在主菜单的Analyze中，通过调用各种 分析过程，得到对数据的数值分析结果。本章将介绍 统计分析中最常用描述性分析。
i 1
4.1 频数分析过程
Frequencies过程通过单变量的频数分析（FREQUENCIES）来达到整理数 据的目的，利用该过程，得到一系列描述数据分布状况的统计量。
1、对话框介绍 单击“Frequencies”选项则可打开对话框，该对话框各选项意义如下： 1）图4.1对话框左侧的源变量名列表框中，给出了当前数据文件中所有 变量的变量名。 2）Variab1e(s)列表框:从该框中选择某变量后，单击对话框中间的箭头 按钮，将变量名移到该列表框中。选定变量名后，将对选定变量的数 据进行频数分析。 3）Display frequency table选项框:默认为显示频数分布表，否则只显示 直方图，不显示频数表。 4）若单击图4.1右上方Statistics按钮，则打开统计量选择对话框（图 4.2），该对话框中各选项的意义如下。 Percentile Values复选框，可计算并显示如下内容：四分位数（Quar tiles）、等间隔 n分位数（Cut Points for：窗口中输入数值为n）、和不 等间隔Percentile(s)分位数。Percentile(s)选框后面的窗口中依次输入数 值p，单击“Add”按钮，显示在列表框中，利用“Change”和“Remove” 按钮，可以对列表进行修改。
• Multip1e Variables选项是多个变量的表格显示格式。若选择 Compare variables（缺省选项），将对应于各变量的统计量显 示在一张单独的表中。若选择Organize output by varlable单选 项，将对应于各变量的统计量分别列表显示。
• Suppress tables with more than n categories选框是限定频数表 输出的范围，若选择此项，在后面的窗口中输入数值n，即输 出数据的组数n不得大于窗口中输入的数值。缺省时该数值为 10。
2、应用举例
•在数据编辑器中打开数据文件“Employee.sav”，若在 Frequencies对话框中的“variab1e(s)”列表框中输入受 教育年数“educ”变量名，单击“Statistics”按钮，打开 对话框，在Percentile Values方框中选择“Quartiles”， 选择其他对话框中的全部选项，如集中趋势（Central Tendency）、离散趋势（Dispersion）和分布状态 （Distribution）等。设置完毕后（如图4.2），单击 “Continue”按钮后，回到Frequencies对话框，再单击 “0K”按钮，生成表4.1。该表为受教育年数变量 （educ）数据的频数分析表和变量数据统计量描述表。 应该注意的是，有些变量属于定类尺度，仅表示代码， 没有实际意义，如工作性质(Jobcat)、性别(Gender)、 民族(Minority)等，可以求频数及其分布，但是不能求 具体统计量；而有些连续的数值可以求具体的统计量， 但在不分组的情况下很难求频数。
•Central Tendency选框：显示样本集中趋势的统计量，计算并显 示样本均值Mean，中位值Median，众数Mode，与累加和Sum。 •Values are group midpoints选框：当数据已经分组，数据取值 为组中值。选择此项，可计算百分位数和数据的中位数。
•Dispersion选框：计算并显示数据的离散趋势。 •Distribution选框：设置描述数据样本分布的统计量。如显示样 本偏度Skewness和偏度标准误差，样本数据峰度Kurtosis和峰度 标准误差。
基本数学模型
样本数据通过调查或观察，采集到样本以后，常用一
些统计量描述这些数据的分布状态，并通过这种认识，
对数据的总体特征进行总结和归纳。数据的分布状态 常通过数据的集中趋势和离中趋势进行描写。
描述集中趋势的统计量
（1）算术平均值样本数据的总和除以数据个数得算
术平均值。算术平均值是描述样本数据中心趋势最常
用的统计量，因为它具有计算简便、稳定的优点。在
分组情况下，假定n组数据，数值（或平均数）分别
为X1、X2......Xn，相应各组样本分别为f1、f2、……fn个，
其算术平均为：
n
X
X i * fi
i 1
X 1 * f1 X 2 * f 2 ...... Xn * fn
n
fi
f1 f 2 ...... fn
• 6）图4.1中的Format按钮：可激活图4.4的频数分析表，其输 出格式选项的意义如下：
• Order by选项设置表中数据的排列、输出顺序。若按照变量值 的大小作升序排列（缺省选项），选Ascending values单选钮； 若按照变量值的大小作降序排列，则选Descending values单选 钮；若按变量值出现的频数作升序排列、输出，则选 Ascending counts单选钮；若按照变量值出现的频数作降序排 列、输出，则选Descending counts。一般选择默认项。