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基本统计分析,本章内容,SPSS 统计分析功能概述SPSS 数值分析过程基本统计分析概述7.1 一维频数分布表Frequencies7.2 描述统计分析过程Descriptives7.3 探索分析 Explore7.4 多维频数分布表(交叉表,列联表)7.5 OLAP报告摘要表OLAP Cubes补充：Reports的其他分析过程练习题,SPSS 统计分析功能概述,有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。SPSS有数字分析和作图分析两类方法,SPSS 数值分析过程,SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：a、基本统计分析：Reports,Descriptive Statisticsb、均值比较与检验：Compare Meansd、方差分析：ANOVA Modelsb、相关分析：Correlatee、回归分析：Regression f、聚类与判别：Classifyg、因子分析：Data Reduction h、非参数检验：Nonparametric Tests 等等,基本统计分析概述,基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。在SPSS的Analyze菜单中包括了一系列统计分析过程。其中Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies：频数分析Descriptives：描述统计量分析Explore：探索分析Crosstabs：多维频数分布交叉表（列联表）Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes：OLAP报告摘要表Case Summaries：观测量列表Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告,7.1 一维频数分布表Frequencies,1、了解变量的取值分布情况对整体把握数据的特征是非常有利的。2、求分类（定类、定序）变量的频数和作Bar图3、求定距变量(连续变量)的分布情况和作直方图Histogram 比Descriptives 多百分位，在Statistics选项(见Excel第三章 数据描述与分析)和 Format选项）4、对连续变量进行分组(recode)后再求频数，如老中青(35,60)的比例，文化程度(中学、大学及以上)的人数及比例等5、Analyze+Descriptive Statistics+Frequencies6、例子p105-106：对1991年美国社会调查情况数据(data07-01)进行统计处理。分析不同年龄（age变量）和最高受教育年限（educ变量）各水平的频数分布情况。,7.2 描述统计分析过程Descriptives,1、功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理(标准化后的新变量的均值为0，标准差为1，目的是为了消除各变量间变量值在数量级上的差异，从而增强数据间的可比性)。2、描述统计分析过程通过平均值(Mean)、算术和(Sum)、标准差(Std Dev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、方差(Variance)、范围(Range)、平均数标准误(S.E.Mean)等统计量对变量进行描述。3、一般是求定距变量的描述统计量，从中分析差异性（max，min）4、Analyze+Descriptive Statistics+Descriptives5、例子：1985年美国联邦调查局对50个州各种犯罪情况调查的数据(data07-02)进行描述统计分析50个州总的情况不同地区region的情况(2种方法：Split File+Descriptives，第8章的Means),7.3 探索分析 Explore,1.考察数据的奇异性和分布特征奇异性：数据的过大或过小（找出、分析原因、是否剔除）分布特征：数据是否来自正态分布总体考察方法：统计量和统计图形（箱图、茎叶图（频数、茎和叶）、方差齐次性检验Spread vs level图）2.一般是考察定距变量3.Analyze+Descriptive Statistics+Explore因（分析）变量（Dependent List）：定距变量分组变量（Factor List）：分类变量标识变量(Label Cases by):为方便查找输出观测量如id4.例子p112：考察银行数据(data07-03)中的不同性别的工资情况,7.4 多维频数分布表(交叉表,列联表),二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系Analyze+Descriptive Statistics+Crosstabs行变量（Row）：需分类变量列变量（Column）：需分类变量分层变量（Layer）：条件（若有，需分类变量）Statistics选项：Chi-square复选项及其四种检验结果Correlations复选项：相关系数例子：银行数据(data07-03)中：如求男女的民族分布情况，可得到白种人多，男性多的结论（注意cell选项，一般选频数和百分比），如求每一工种的男女分布情况（人数）P118：1991年美国社会调查情况数据(data07-01)：男女对生活的认识。,7.5 OLAP报告摘要表OLAP Cubes,OLAP（Online Analytical Processing）在线分析处理过程以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。Analyze+Reports+OLAP CubesSummary Variables：要进行统计汇总的数值型变量Grouping Variables：分组变量（分类变量），注意：此分组变量在实际的运算过程中并不发挥分组的功能，而是确定进入统计的观测量的范围。如选择数学成绩作为摘要分析变量，而性别作为分组变量，要计算数学平均成绩，则结果中显示的并不是男生的数学平均成绩和女生的数学平均成绩，而是所有男女生观测量的数学成绩的总平均值。即所有性别有值（非Missing Value）的Case，才参与分析计算Statistics选项：Sum和、Number of Cases观测量数目、Mean均值、Median中位数、Maximum最大等等例子p122：1991年美国社会调查情况数据(data07-01)：对不同种族race的孩子childs和教育educ情况进行报告摘要分析。,补充：Reports的其他分析过程,Reports的其他分析过程有：Case Summaries：观测值摘要分析Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告,Case Summaries：观测量列表,察看或打印所需要的变量值Analyze+Reports+Case SummariesVariables：要显示的变量名Grouping Variables：分组变量（分类变量）结果显示：多行或单行,行形式输出报告,Summary 按行，如：sum、mean、max、min、count、std dev、variance、percentage(above,below,inside)等菜单：Analyze+Reports+Report Summaries in RowsData Column：报告变量Break Column：分组变量及其Summary(多个交叉)Report:可对全部数据进行描述统计(Grand Total)Display Cases：是否显示每一个观测量,列形式输出报告,Summary 按列，如：sum、mean、max、min、count、std dev、variance、percentage(above,below,inside)等菜单：Analyze+Reports+Report Summaries in ColumnsData Column：报告变量一一对应的SummaryInsert Total：汇总列，可汇总两列或多列的信息Break Column:分组变量(多个交叉)及SubtotalReport:可对全部数据进行描述统计(Grand Total),练习题,关于计算机课程教学情况的调查.DOC请用Word提交分析报告，包括：用什么命令（如Frequencies，Descriptive）和分析的变量结果（表格或图形）结果分析,
