描述性统计分析过程

几种描述性统计分分析的SAS过程描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。

它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。

SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。

以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。

可以使用该过程对数值变量进行描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。

可以通过指定多个变量和分组变量来计算针对不同子组的统计指标。

该过程还可以生成频数和百分比。

2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS过程。

它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。

该过程还可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百分比。

3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。

它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。

该过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据的分布特征。

还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。

4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。

它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵来描述变量之间的线性关系。

该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。

5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。

它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性检验。

该过程可以计算组间差异的F值和p值，并生成方差分析表。

PROCGLM还支持使用协变量进行调整的方差分析，以控制对方差的影响。

以上是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

每个过程都有各自的功能和输出，可以根据数据和分析需求选择合适的过程。

统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。

描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。

在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。

一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。

在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。

二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。

1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。

（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。

它可以用来衡量数据的总体情况。

（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。

它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。

（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。

它在描述分类数据时特别有用。

2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。

（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。

它反映了数据的总体分散程度。

（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。

它是标准差的平方。

（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。

它可以用来衡量数据的全局范围。

三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。

通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。

1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。

2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。

3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。

4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。

描述性统计分析报告引言：统计数据是现代社会中不可或缺的一部分，它为我们提供了了解各种现象和现实情况的重要工具。

在本篇文章中，我们将进行一项关于某地区居民收入的描述性统计分析，通过对数据的分析和解释，将展示出居民收入的整体状况以及在不同人口群体之间的差异。

数据来源和样本：本次统计分析所用的数据来自于某地区政府统计部门的年度统计报告，并且涵盖了该地区所有居民的收入情况。

样本总数为1000，通过随机抽样方式选取了不同年龄、教育水平、职业和家庭收入水平的居民。

总体数据分析：1. 平均收入：通过对数据进行计算，我们得出该地区居民的平均收入为12000元。

2. 中位数：进行中位数的计算后，我们发现该地区居民的中位数收入为10000元。

3. 众数：进行众数的计算后，我们发现该地区居民的众数收入为8000元。

居民收入差异分析：1. 年龄差异：我们将居民按照年龄分组，并计算每个年龄组的平均收入。

结果显示，年龄在25岁到34岁之间的居民平均收入最高，为15000元，而年龄在55岁以上的居民平均收入最低，为8000元。

2. 教育水平差异：根据居民的教育水平进行分组，并计算每个组的平均收入。

结果显示，高中及以下文凭的居民平均收入最低，为8000元，而拥有本科及以上学历的居民平均收入最高，为15000元。

3. 职业差异：我们将居民按照职业进行分组，并计算每个职业的平均收入。

结果显示，专业人士和经理人员的平均收入最高，为20000元，而服务和销售行业的居民平均收入最低，为8000元。

4. 家庭收入差异：我们将居民按照家庭收入水平进行分组，并计算每个组的平均收入。

结果显示，家庭收入水平较高的居民平均收入较高，为16000元，而家庭收入水平较低的居民平均收入较低，为10000元。

结论：通过对该地区居民收入数据的描述性统计分析，我们可以得出以下结论：该地区居民的平均收入为12000元，中位数为10000元，众数为8000元。

同时，在不同人口群体之间存在明显的收入差异，包括年龄、教育水平、职业和家庭收入水平等方面。

第二篇 数据分析基础实验五 描述性统计分析实验目的：了解相关系数和偏相关系数的计算方法。

实验工具：SPSS 描述性统计分析菜单项。

知识准备：一、统计整理统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。

统计整理的结果为统计表与统计图。

统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。

二、集中趋势的测量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。

集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。

1、算术平均数算术平均数又称为均值，其定义为：设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数∑==ni i X n X 11算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。

2、调和平均数调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。

调和平均数的计算公式为：使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。

在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

3、几何平均数几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。

凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。

其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=⋅⋅⋅⋅= (321)式中：标志值个数。

连乘符号；各个标志值；数；几何平均------------∏n x G在SPSS 中，几何平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

eviews描述性统计分析表步骤在我们的日常工作中，对于数据分析的结果，常常要用到描述性统计表来分析。

这是一种图表统计表格，通常情况下，描述性统计表使用最多的是 Java编写和使用。

而 Excel是在 Java 开发环境下编写和使用的。

今天就以它为例说明一下描述性统计表表的制作过程。

首先我们要做的就是将所需要进行分析的数据导入 Excel表格，然后根据表格需求进行处理了。

如果数据在这里不能够清晰反映出来，就需要对各个变量进行属性替换或修改了，以方便后续分析。

然后我们要按照表格顺序生成一张统计图表啦！可以看到这些图表的属性包括：性别、年龄、种族、国家/地区（如果有的话）、来源（来自哪里）及工作年限等（需要详细说明),每个图表都包含了一些参数设置或说明。

当然，这些参数可以自定义配置或在统计图表中添加或者修改啊！1.在项目界面中选择表格并创建，然后单击“添加表头”按钮。

选择“列表”，然后点击“数据项”按钮，将“属性”项复制到表中的任何位置。

复制后单击“确定”按钮即可完成一个表头的创建。

如图所示，在窗口中左部有两个小的文本框可选择：“基本信息”和“属性”。

选择“基本信息”后会弹出两个对话框。

左侧“基本信息”框为已经创建好的表的详细信息，右侧的“属性”栏显示了在 Excel中添加表中的其他参数信息啦！如图所示，选中“数据项”后可以看到其主要包含以下参数（默认情况下会使用公式来计算出来):所有表头都是以此公式为基础进行修改的！当需要将表头合并时，在这里我们就使用公式即可啦！2.然后点击“新建表头”按钮。

在“表头”页面中，我们看到里面有一组关于图表数据配置的文档。

在这里，我们想了解一个新表的配置信息。

我们可以选择这组文档，下面有详细的配置说明：我们可以将所有图表进行配置后设置成表格样式（有需要可自行调整）。

接着，我们点击“创建新表头”按钮。

新建的表头文件就会创建了，下面介绍一下创建新表的方法。

先在表格中新建一个新表头，这个表头文件名叫 DB格式，里面包含了很多数据。

【实验名称】实验一、变量的描述性统计分析【实验目的】1、掌握在Eviews中建立工作文件的方法；2、掌握单变量序列的描述统计分析；3、利用有关命令，进行多变量的相关分布，会绘制多变量的散点图。

【实验内容】P42-练习题2：查找近二十年来我国财政收入和国内生产总值的数据，利用EViews软件分别以菜单方式和命令方式建立EViews文件，并进行初步的描述性分析。

【实验步骤及结果】一、查找原始数据：在网上查找到1978年-2008年我国财政收入和国内生产总值的数据，将其复制粘贴制作成EXCEL。

EXCEL如下所示：二、导入数据：打开Eviews，点击菜单中的下拉依次选择，，如下图所示。

输出如下图对话框，选择相应的文件，点击打开，再点击finish按钮即可。

得到如下的财政收入y和国内生产总值gdp的数据表：三、单个序列的分析：（1）、折线图：在对话框内输入line语句：依次得到如下财政收入y和国内生产总值gdp单个和合起来的折线图如下所示：从上图中我们可以看出财政收入y和国内生产总值gdp都随着时间不断增长，且存在一定的趋势性。

（2）、直方图：在对话框内输入bar语句：得到如下财政收入y和国内生产总值gdp的直方图如下所示：从上图中我们同样可以看出财政收入y和国内生产总值gdp都随着时间不断增长，且存在一定的趋势性。

（3）、P值：在对话框内输入hist语句：得到如下财政收入y和国内生产总值gdp的描述性统计图：从上图中可知财政收入y的均值是11703.27，中位数是4348.95，最大值是61330.35，最小值是1132.26，标准差是15425.52，偏度是1.86，峰度是5.74，P值接近于0。

从P值可知，序列在99%的置信水平下拒绝原假设，即财政收入y不服从正态分布。

从上图中可知国内生产总值gdp的均值是72289.11，中位数是35333.9，最大值是314045.4，最小值是3645.2，标准差是82654.74，偏度是1.40，峰度是4.22，P值接近于0。

描述性统计分析怎么写描述性统计分析是指通过定量和定性的方式对数据进行整理、总结和展示，以揭示数据的特征和规律。

它是统计学中最基础的分析方法之一，可以帮助我们了解数据的分布、趋势和变异情况。

本文将介绍描述性统计分析的基本步骤和具体方法。

1. 数据的整理和准备在进行描述性统计分析前，我们需要对数据进行整理和准备。

首先，将数据导入到统计软件或编程环境中，确保数据的格式正确并且没有缺失值。

其次，对数据的变量进行归类、命名和编码，以方便后续分析。

另外，还可以进行数据的筛选和清洗，去除异常值和不合理的数据。

2. 描述性统计指标的计算描述性统计分析的核心是计算各种统计指标，用以描述和概括数据的特征。

常见的描述性统计指标包括：•中心性指标：用于反映数据的集中趋势，包括均值、中位数和众数。

均值是所有观测值的平均数，中位数是将数据排序后位于中间位置的值，众数是出现频率最高的值。

•离散程度指标：用于描述数据的离散程度，包括方差、标准差和极差。

方差是观测值与均值之间的偏离程度的平方的平均值，标准差是方差的平方根，极差是最大观测值与最小观测值之间的差。

•偏度和峰度指标：用于描述数据的分布形态。

偏度度量了数据分布的不对称性，正偏表示分布右偏，负偏表示分布左偏；峰度度量了数据分布的尖锐程度，正峰表示分布尖锐，负峰表示分布平缓。

3. 描述性统计图的绘制除了计算各种统计指标外，描绘描述性统计图也是一种直观展示数据特征的方法。

常见的描述性统计图包括直方图、箱线图和散点图。

•直方图：用于展示数据的分布情况。

将数据按照一定的区间划分，统计每个区间内的观测值个数或占比，并绘制在纵轴上，从而呈现数据的分布情况。

•箱线图：用于展示数据的中位数、四分位数以及异常值等信息。

图中的箱体表示了数据的四分位数范围，箱体内部的线表示中位数，箱体外部的点表示异常值。

•散点图：用于展示两个变量之间的关系。

将两个变量的取值作为坐标轴，绘制出所有观测值的散点，可以通过观察散点的分布来了解两个变量之间的相关性。