SPSS统计绘图功能
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(1)Statistics选项:AgglomerationSChedUle:凝合状态表。
显示聚类过程的每•步合并的类或样品、被合并的类或样品之间的距离以与样品或加入到一类的类水平。
Proximitymatrix:相变量似矩阵。
给出各类之间的距离或相像测度值。
ClusterMembership:类成员。
显示每个样品被安排到的类或显示若干步凝合过程。
详细内容有三个选项:①None:不显示类成员表,是默认值:②Singlesolution:要求列出聚为肯定类数的各样品所属的类:③RangeofSOlUtiOnS:要求列出某个范围中每•步各样品所属的类。
(2)Plol选项Dendrogram:树形图。
Icicle:冰柱图。
(3)Method选项Cluster:聚类方法选择。
Measure;对距离和相像系数的不同测量方法。
TransformValues:转换数值的方法,标准化方法。
TransformMeaSUreS:测度的转换方法。
<4)实例演示①一维集群分析(按年龄集群)②促销市场的选择③各省份依据产业结构、水平分类(5)聚类要留意的问题①聚类结果主要受所选择的变量影响"假如去掉•些变量,或者增加一些变量,结果会很不同。
②相比之卜.,聚类方法的选择则不那么重要了。
因此,聚类之前肯定要目标明确。
③另外就分成多少类来说,也要有道理。
只要你兴奋,从分层聚类的计算机结果可以得到任何可能数量的类。
但是,聚类的目的是要使各类距离尽可能的远,而类中点的距离尽可能的近,而旦分类结果还要有令人信服的说明。
这一点就不是数学可以解决的广。
判别分析(AnaIyZe/Classify/DiSCriIiinate)1.基木概念判别分析探讨方法是依据已知对象的某些观测指标和所屈类别来推断未知对象所属类别的一种统计学方法。
与聚类分析有所不同的是:判别分析法首先须要对所探讨对象进行分类,进•步选择若干对观测对象能够较全面地描述的变量,建立判别函数。
第5章SPSS的绘图功能5.1、菜单功能介绍☆Gallery画廊窗口,该选项实际上是一个打开图形协助的快捷窗口,相当于一个自学向导。
☆Interactive:交互式统计图☆Bar:条形图☆Line:线形图☆Area:面积图☆Pie:圆饼图☆High-Low:高低图☆Pareto:帕雷托图☆Control:控制图☆Boxplot:箱形图☆Error Bar:误差条形图☆Scatter:散点图☆Histogram:直方图☆ P-P:反映变量分布累加比与正态分布配加比之间关系的图形☆Q-Q反应分布的分位数与正态分布分元数之间关系的图形☆Sequence:序列图☆ROC Curve 产生受试者特征曲线☆Time Series 时间序列图☆Map:主题式地图,将统计数据整合地图直接呈现出。
5.2 条形图一、基本概念1、适用范围:各个层次的变量均适用2、两个基本选择:(1)条形图类型选择Bar Charts☆Simple简单条形图这种类型用拥有间隔的等宽条带表示各类统计数据的大小,通过它可以很明显的某一分类导向的数据之间的对比情况。
☆Clustered 分组条形图分组条形图是相对于简单条形图中的每一个条带对应的数据基于其他变量作进一步的分类,并且用没有间距的条代表示这一次级的分类。
☆Stacked 分段条形图分组条形图是相对于简单条形图中的每一个条带对应的数据基于其他变量作进一步的分类,并且用这一次级的分类数据的相对大小的比例关系,将原条带分段,并用不同的颜色或阴影填充方式来表示这种分段。
(2)统计量综述方式选择Data in Chart are☆Summaries for groups of Cases个案分组综述方式条形图反映了按同一变量取值不同进行分类汇总。
☆Summaries of Separate V ariables 变量综述方式条形图反映了按不同变量进行分类汇总。
☆Summaries of individual Cases 个案综述方式条形图反映数据的观测值。
SPSS常⽤统计图形的制作和编辑第七章常⽤统计图形的制作和编辑统计图——描述统计的重要⽅法,不仅如此,⽬前在推断统计中,统计图形化分析⽅法也起着愈加重要的作⽤。
⼀、SPSS对话框元素介绍SPSS绘图功能基本上集中在GRAPH菜单中。
GRAPH菜单简介:①Gallery:⼀个统计绘图⾃学向导⼯具。
②interactive: 主要是⽤于绘制复杂的交互式统计图,详细内容见第⼋章。
③map: 统计地图,⽬前应⽤还不是⾮常普及④bar, line, area: 条图、线图、⾯积图,三种图形基本上是⼀回事,可以相互转换。
⑤scatter : 散点图,最常⽤的观察数据变动趋势的图形⑥P-P,Q-Q:⽤于检验数据是否服从某种分布(如正态分布)的图形⑦Histogram: 直⽅图,⽤于观察数据分布的常⽤图形⑧Pie:饼图,⽤于观察总体内在结构的图形。
⑨其他统计图(略)划横线部分为本章学习内容。
⼆、统计图形⼊门——条图注:在本节中,将详细讲述如何绘制条图,⽽线图、⾯积图与条图基本上是⼀回事,三种图形可以相互转换,掌握⼀种,触类旁通。
(⼀)、条图对话框介绍:选择Graph——Bar,进⼊条图界⾯。
1、条图类型①Simple :简单条图(单式条图),⽤于表⽰单个指标的变动②Clustered: 复式条图(分组条图),⽤于表⽰两个或多个指标③Stacked: 分段条图,⽤于表⽰某个变量的内部构成情况2、条图中数据的表达⽅式①、summaries for groups of cases,对同⼀变量的多个取值分别进⾏汇总统计②、summaries for groups of variables ,对多个变量各⾃进⾏汇总③、values of individual cases,对每条记录分别进⾏绘制(⼆)、如何绘制简单条图例1:见书P84(1)⾸先根据题⽬确定条图中横纵轴各⾃表达的含义。
本例中要求按照对象不同将得分进⾏分类汇总,对象取值为1~12,得分score,可知,subject 为分类变量,score为汇总变量。
第一章 SPSS概览--数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列,首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好,使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用(当然还至少要有不太高的英语水平),我们准备在课程安排上做一个新的尝试,即不急于介绍它的界面,而是先从一个数据分析实例入手:当你将这个例题做完,SPSS 的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始,我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的--什么?你还在用7.0版!那好,由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别,本章我们将特别照顾一下老版本,在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述,但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。
没关系,基本操作是完全一样的。
好,说了这么多废话,等急了吧,就让我们开始吧!希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87让我们把要做的事情理理顺:首先要做的肯定是打开计算机(废话),然后进入瘟98或瘟2000(还是废话,以下省去废话2万字),在进入SPSS后,具体工作流程如下:1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。
基本统计图表的制作1 P-P图和Q-Q图P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。
通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。
当数据符合指定分布时,P-P图中各点近似呈一条直线。
如果P-P图中各点不呈直线,但有一定规律,可以对变量数据进行转换,使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图同样可以用于检验数据的分布,所不同的是,Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异,SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致,下面将对两者统一加以说明。
具体操作步骤如下:打开数据文件,选择【分析】(Analyze)菜单,单击【描述统计】(Descript ive Statistics)命令下的【P-P图】(P-P Plots)或【Q-Q图】(Q-Q Plots)命令。
“P-P图”(P-P Plots)、“Q-Q图”(Q-Q Plots)的对话框分别如图3-20和图3-21所示。
图3-20 “P-P图”对话框图3-21 “Q-Q图”对话框在“P-P图”(P-P Plots)或“Q-Q图”(Q-Q Plots)对话框中,最左边的变量列表为原变量列表,通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的“变量”(Variables)列表框中。
根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图,并进行分布检验。
“P-P图”或“Q-Q图”对话框的中下方和右方有5个选项栏,选项栏中各选项的意义如下:(1)转换(Transform)栏(复选项):l 自然对数转换(Natural log transform):选择此项,对当前变量的数据取自然对数,即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变量。
l 标准值(Standardize values):选择此项,将当前变量的数据转换为标准值,即转换后变量数据的均值为0,方差为1。
统计图是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等来表达资料的内容。
它可以把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象直观地表现出来,以便于读者的阅读、比较和分析。
本章将介绍SPSS在绘制常用统计图方面的功能。
由于计算机绘图具有快速、清晰、规范、可修正以保证准确无误等特点,故在论文、报告等写作中有着十分重要的应用价值。
第一节直条图15.1.1 主要功能调用Graphs菜单的Bar过程,可绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数,也可以是相对数)的数量大小。
15.1.2 实例操作[例15-1]研究血压状态与冠心病各临床型发生情况的关系,分析资料如下所示,试绘制统计图。
15.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口,定义变量名:年龄标化发生率为RATE,冠心病临床型为DISEASE,血压状态为BP。
RATE按原数据输入,DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入,BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
15.1.2.2 操作步骤选Graphs菜单的Bar...过程,弹出Bar Chart定义选项框(图15.1)。
在定义选项框的下方有一数据类型栏,系统提供3种数据类型:图15.1 直条图定义选项框Summaries for groups of cases:以组为单位体现数据;Summaries of separate variables:以变量为单位体现数据;Values of individual cases:以观察样例为单位体现数据。
大多数情形下,统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在定义选项框的上方有3种直条图可选:Simple为单一直条图、Clustered为复式直条图、Stacked为堆积式直条图,本例选复式直条图。
点击Define钮,弹出Define Clustered Bar:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.2),在左侧的变量列表中选rate点击 钮使之进入Bars Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选disease点击 钮使之进入Category Axis框,选bp点击 钮使之进入Define Clusters by框。
SPSS数据的基本统计分析SPSS(统计软件包用于社会科学)是一种广泛使用的统计分析软件,它提供了一系列功能强大的工具,可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中,将介绍SPSS数据的基本统计分析方法,包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式,如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时,需要设置数据类型和变量属性,并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS,可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况,包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势:中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量,并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势:离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况:了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法,可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法,包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表,并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步,可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法,如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验:用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析:用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验:用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析:用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
spss常用统计图绘制及编辑目录第五章常用统计图绘制及编辑第一节条形图的绘制一、条形图的概念二、条形图分类变量划分三、条形图特征值划分第二节线图一、线图分类变量划分二、线图特征值划分三、其他图形的绘制第三节统计图的编辑技巧一、图元素编辑二、图形编辑三、图模板的应用第第五五章章常用统计图绘制及编辑在统计分析中,统计图作为数据描述的重要方法之一,主要是通过点、线、条、面积等的位置与大小的变化来表现或说明所研究问题的变化及其规律。
在数据分析的过程中,数据分析图与数据表格有时可同时产生,有时必须分开进行。
统计图具有简洁、直观、可读性强和易理解等特点,被分析者和信息使用者广泛使用,因此,数据分析人员在进行统计分析时,掌握统计图的绘制与编辑是必不可少的数据分析技能。
在spss 中,提供了用原始数据和表格中数据进行绘图的功能,数据图的种类也比较多,可方便地供数据分析人员选用。
第第一一节节条形图的绘制一、条形图的概念1、条形图的含义条形图(bar )用条的根数代表分类变量所分组的多少,或者选用变量的个数,用条的高度反映各组分析指标值的大小,或者变量特征值的大小,各个条之间有间隔。
它可以直观揭示或比较频数变量的频数特征值、分类变量在有关综述变量方面的特征值大小,以此发现重要组或类(group )。
2、分类轴(category axis )条形图的横轴为分类轴,用来统计分类变量所分的组数。
如果只有一个分类变量,这种条形图称为简单条形图(simple bar ),如果有两个分类变量,这种条形图称为复合条形图,其中一个变量称为分组变量,另一个变量称为分层变量。
根据分层变量绘图方式的不同,复合条形图又分为分组分层条形图(clustered bar)、分组分段条形图(stacked bars)。
3、刻度轴(scale axis )条形图的纵轴为刻度轴,用来统计各个分组的特征值。
按照特征值描述的对象不同分为以下三种类型:一是组内特征值描述(summaries for groups of cases ),即分类变量将统计个案分成若干组,统计每个组的特征值,如统计各个组的频数、频率或其他能反映组特征变量在各个组上的特征值,这类条形图简称为组特征值条形图或分组条形图。
SPSS统计绘图功能详解5.1 常用统计图5.1.1 操作界面介绍(条图)5.1.1.1 条图的通用界面5.1.1.2 复式条图与分段条图的界面5.1.2 其他常用统计图5.1.2.1 散点图5.1.2.2 线图5.1.2.3 饼图5.1.2.4 面积图5.1.2.5 直方图5.1.2.6 其他5.1.3 常用统计图编辑方法详解5.2 交互式统计图5.3 统计地图在常用的统计软件中,SAS绘制的统计图不太美观;而SPSS绘制的统计图较为美观,可以满足大多数情况下的要求;STATA绘制的统计图形最为精美,但由于它采用命令行方式操作,美观的图形需要添加大量选项,普通人不易掌握;而S-PLUS、MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强,但由于自身的定位问题,并不为大多数人所熟悉。
因此,在各种统计软件中,以SPSS制作的统计图应用最为广泛。
EXECL的统计绘图功能非常的强,我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗?这个问题我的看法是:EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能,使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图,但是,EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限,象误差条图、自回归图等它就无能为力,即是它支持的线图、条图等,如果过于复杂,如叠式条图、累计条图等也无法作出,而这些图在统计中是经常会碰到的,此时就只有采用统计软件来绘制,SPSS就是其中的佼佼者。
§5.1常用统计图在SPSS 10.0版中,除了生存分析所用的生存曲线图被整合到ANALYZE菜单中外,其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。
该菜单具体分为以下几部分:∙Gallery:相当于一个自学向导,将统计绘图功能做了简单的介绍,初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。
∙Interactive:交互式统计图,这是SPSS 9.0版新增的内容。
∙Map:统计地图,这是SPSS 10.0版新增的内容。
市面上所能见到的SPSS 10.0 D版由于执照不全,并不能安装统计地图模块。