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SPSS数据的基本统计分析.pptx

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文档介绍:1.频数分析
通过频数分析能够了解变量取值的状况,把握数据的分布特征,能反映样本是否具有总体代表性,抽样是否存在系统偏差等。
频数分布分析过程
(1)程序:分析(analyze)-描述统计(descriptive)-频数(frequency)
(2)选择一个或多个频数分析变量放进‘变量’框中
(3)选中右下角‘显示频数表格’
(4)点击‘统计量’、‘图表’、‘格式’依次进行设置

源变量框
待分析变量
要求输出频数分析表格
选择统计量
选择图表
选择输出格式
制作频数分布表(频数、百分比):以表格形式呈现各个数据的次数分布情况,包括频数、百分比,有效百分比、累计百分比。

百分位数选项
第25、50、75个百分位数点对应的变量值
把数值平均分为n份,每个等分位点对应的变量值(2≤n≤100)
指定输出多个百分位数
数据分布形态的偏斜度和方向
数据分布形态的陡缓程度
离散趋势测量
集中趋势测量
对于分组数据,计算百分位数值和中位数时,用各组的组中值代表各组数据。
分位数是变量在不同分位点上的取值,从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。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段上的离散程度越大。

峰度(Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓程度的统计量,而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于0 ,其数据分布的陡缓程度与正态分布相同;峰度大于0,其数据分布比正态分布更陡峭;峰度小于0,其数据分布比正态分布更平坦。
偏度(Skewness):是描述数据分布对称性的统计量,而且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于0 ,则其数据分布的对称性与正态分布相同;如果偏度大于0,则其分布为正偏或右偏;如果偏度小于0,则为负偏或左偏。

集中趋势
Central tendency (一组数据向某一中心靠拢的倾向)
离散趋势
Dispersion(一组数据远离其‘中心值’的程度)
定类
众数Mode
异众比率V
定序
中位数Median
四分位差Quartiles
定距
定比
均值Mean
全距 Range
方差 Variance
标准差Std.deviant
不同等级的变量描述性指标
均值:某变量所有取值的平均水平,其大小易受到数据中极端值的影响。
众数Mode:是一组数据中出现次数最多的数据。
中位数Median:一组数据按升序排序后处于中间位置的数据。
均值标准误差:是描述样本均值与总体均值之间差异程度的统计量。
标准差:反映变量取值距离均值的平均离散程度。其值越大,变量间的差异越大。
方差:是标准差的平方,反映变量取值离散程度。其值越大,变量间的差异越大。
全距range:也称为极差,是数据最大值与最小值之间的绝对差,也是反映变量取值的离散程度。

对称分布

均值
=
中位数
=
众数






右偏


众数

中位数

均值








左偏


均值

中位数

众数









直方图:是用矩形的面积来表示频数分布变化的图形。适用于连续性数据,即:定距数据
条形图、饼图:适用于离散型数据,即定序、定类和分组后的定距数据。其中,条形图(bar chart)是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形;饼图(pie chart)是用圆形或圆内扇形的面积来表示频数分布变化的图形。
不输出任何图形
输出条形图
输出饼图
直方图
输出正态分布曲线

案例分析:居民储蓄调查数据
目标一:分析储户的户口和职业的基本情况;
目标二:分析储户一次存(取)款金额的分布,并对城镇储户和农村储户进行分析比较。

目标一:被调查者的户口和职业情况的频数分布表和统计图


目标二:分析储户一次存(取)款金额的分布,并对城镇储户和农村储户进行分析比较。
分析思路:
由于存(取)款金额属于定距型变量,直接采用频数分析不利于对分布形态的把握。 运用数据预处理中的‘数据分组’功能对数据分组后再编制频数分布表。如:将(取)款金额重新分成5组:少于500元、500-2000、2000-3500、3500-5000、5000以上。


对比城镇储户和农村储户情况,可采用数据预处理中的‘数据拆分’并计算样本存(取)款金额的四分位数、峰度、偏度等。

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上传人:wz_198613 2021/2/27 文件大小:4.70 MB

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