SPSS统计分析第3章描述性统计分析(新).ppt

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1、第三章,描述性统计分析,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.2 频数分析3.3 描述性分析3.4 探索性分析3.5 交叉列联表分析3.6 多选项分析,3.1 基本描述性统计量的定义及计算,3.1 基本描述性统计量简介,描述集中趋势的统计量 1.均值（Mean）2.众数（Mode）3.中位数（Median）4.总和（Sum）5.百分位数（Percentile Value）,3.1 基本描述性统计量的定义及计算,描述离散程度的统计量 1.样本方差（Variance）2.样本标准差（Std.deviation）3.极差（Range）4.均值标准误差（Standard Error of

2、Mean）,3.1 基本描述性统计量的定义及计算,描述总体分布形态的统计量 1.偏度（Skewness）：是描述取值分布形态对称性的统计量；偏度系数大于0，表示其数据分布形态有一条长尾拖在右边，称为右偏或正偏，偏度系数小于0,表示其数据分布形态有一条长尾拖在左边，称为左偏或负偏。偏度系数的绝对值越大，与正态分布相比越偏斜。2.峰度（Kurtosis）：是描述变量取值分布形态陡缓的统计量；峰度系数等于0，表明数据分布的陡峭程度与正态分布相同。峰度系数大于0时为尖峰分布，表明数据分布的陡峭程度比正态分布大，峰度系数小于0时为平峰分布，表明数据分布的陡峭程度比正态分布小。,3.1 基本描述性统计量的

3、定义及计算,描述总体分布形态的统计量 来自于正态总体的偏度及峰度均近似为0，可以利用偏度和峰度的值是否接近0作为检验是否是正态分布的重要依据。,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.3 描述性分析3.4 探索性分析3.5 交叉列联表分析3.6 多选项分析,3.2 频数分析,3.2 频率分析,3.2.1 基本概念及统计原理 频率就是一个变量在各个变量值上取值的个案数，分析时不考虑其实际取值。基本统计分析往往从频率分析开始。通过频率分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。例如，调查消费者拥有数码产品的数量，首先分析受访者的总人数、家庭收入情况、受教育程度、性别等，

4、获取样本是否具有总体代表性、抽样是否存在系统偏差等信息。这些可以通过频率分析来实现，经过频率分析可以得到如下结果：（1）频率分布表：该表中包含频率、各频率占总样本数的百分比、有效百分比、累计百分比。（2）统计图：用统计图形展示变量的取值状况，频率分析中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。,3.2 频率分析,3.2.2 SPSS实例分析【例3-1】以下是调查问卷中针对被调查人设置的两个问题：1、您的家庭月收入大约是：（请包括所有工资、奖金、津贴等在内，以人民币为单位）单选 500-1000.1 1000-19992 2000-29993 3000-39994 4000-49995 500

5、0-59996 6000-69997 7000-79998 8000-89999 9000-999910 10000及以上112、您的教育程度：（指您受过的最高或正在接受的教育程度）单选 没有受过正式教育/小学.1初中.2 高中/中专/技校.3 大专/大学非本科/高职高专4 大学本科.5研究生及以上.6 从问卷中收集到的数据如表4.1所示,试对收集到的数据进行频数分析,3.2 频率分析,第1步 数据组织：根据表3.1生成SPSS数据文件，建2个变量：“收入”、“教育”，度量标准均为序号。第2步 频率分析设置：选择菜单：“分析 描述统计 频率”，打开“频率（F）”对话框，将“教育”和“收入”加入

6、到“变量”列表框中。打开“统计量”对话框，选中“百分位数”“众数”，并在“百分位数”中添加30.0、60.0、90.0；打开“图表”对话框，选中“直方图”及后 面的复选框,表4.1,3.2 频率分析,第3步 主要结果及分析：统计量表变量“教育”的频率分布表,表中分别显示两个分析变量“教育”及“收入”的有效个案数、缺失值个数、及两个分析变量的“众数”及对应于30%、60%及90%的百分位数。,表中显示了变量“教育”在各个取值上出现的次数（频率）、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。,3.2 频数分析,变量“收入”的频率分布表,表中显示了变量“收入”在各个取值上出现的次数（频率）、

7、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。,3.2 频数分析,变量“教育”的直方图变量“收入”的直方图,表中显示了变量“教育”的直方图，从图上可以看出受访者教育程度同正态分布相比左偏，不具备明显的正态分布。,表中显示了变量“收入”的直方图，从图上可以看出受访者家庭收入同正态分布相比右偏，不具备明显的正态分布。,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.2 频数分析3.4 探索性分析3.5 交叉列联表分析3.6 多选项分析,3.3 描述性分析,3.3 描述性分析,3.3.1 基本概念及统计原理 描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量的值，通过上一节的学习可知，频率分析同样

8、可以做到，都是以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析没有图形功能，也不能生成频率表，但描述性分析可以将原始数据标准化为Z分数，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。,3.3 描述性分析,3.3.2 实例分析【例3-2】图3-38是5岁儿童体重、身高、胸围的部分SPSS数据，试对儿童身高作描述性统计分析。（数据文件：data3-2.sav）第1步 打开数据文件data3-2.sav;第2步 描述性分析设置：选择菜单“分析 描述统计 描述”，打开“描述性”主对话框，将要分析的变量“身高”加入“变量”列表框中。打开“描述：选项”对话框，选中“均值”、“标准差”、“最小值”、“最大值

9、”、“峰度”、“偏度”及显示顺序的“变量列表”等选项。,3.3 描述性分析,第3步 运行结果及分析：描述性分析结果表,表中分析变量“身高”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及偏度和峰度,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.2 频数分析3.3 描述性分析3.5 交叉列联表分析3.6 多选项分析,3.4 探索性分析,3.4 探索性分析,3.4.1 基本概念及统计原理 与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更加强大，它是一种在对资料的性质、分布特点等完全不清楚的情况下，对变量进行更深入研究的描述性统计方法。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研究的问题的统计方法

10、，SPSS提供的探索性分析是解决此类问题的有效办法。探索性分析提供了很多关于数据的概括分析和图表直观描述的方法，不仅对个案数据有效，而且还可以针对分组个案。在输出常用描述性统计量的基础之上，探索性分析增加了有关数据详细分布特征的文字与图形表述，如茎叶图、箱图等，显得更加详细、完整，还可以以方差齐性为目的的变量交换提供线索，有助于用户制定更进一步分析的方案。,3.4 探索性分析,3.4.2 实例分析【例3-3】下表是某班3门课程对应成绩的统计数据，试对其作探索性分析并做是否服从正态分布的检验。第1步 数据组织：定义2个变量，分别为：“科目”、“成绩”，“科目”的度量标准为“名义”，“成绩”的度量

11、标准为“度量”。第2步 探索分析设置：选择菜单“分析 描述统计 探索”，打开“探索”对话框，将“成绩”字段移入“因变量列表”，“科目”移入“因子列表”。,3.4 探索性分析,打开“统计量”对话框，选中“描述性”及“M-估计量”选项；打开“探索：图”对话框，选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验的正态图”等选项。打开“探索：选项”，选中“按列表排除个案”选项。第3步 运行结果及分析：“成绩”按科目分组的案例处理摘要表,表中显示“成绩”按“科目”分组后各组的有效个案数、个案缺失数及缺失比例等。,3.4 探索性分析,描述性统计量表,表中显示“成绩”按“科目”分组后各分组的描述性统计量，左表中只

12、显示的是”语文“分组的均值、均值的95%置信区间的上下限、中值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等。,3.4 探索性分析,M均值估计量,表中提供了四种估计方法，每种估计方法的加权量在表下方给出，对于有异常值或极端值的数据,M均值估计有很好的稳定性，用M估计值代替均值或中位数，结果更准确。根据样本值的权重不同，可以得到不同的估计量,3.4 探索性分析,表中显示了按科目分为的3个分组的两种检验方法的正态性检验结果，包括各分组的统计量、自由度及显著性水平，以K-S方法的“语文”分组为例分析：其自由度sig.=0.200,明显大于0.05，故应接受原假设，认为”语文“分组中的数据服从正态分布。,正

13、态检验表,3.4 探索性分析,箱图,箱图中显示成绩按科目分成的三个分组，每个分组中的数据绘制成对应的箱体。每一个箱体上方那条线的取值代表该分组中最大值，下方那条线的取值代表最小值。箱体自身的三条线从上到下分别代表3/4分位点、中位点、1/4分位点的取值。,3.4 探索性分析,语文成绩的标准Q-Q图及趋降标准Q-Q图,上图为“科目=语文”分组的成绩标准Q-Q图，Q-Q图可以用来检验数据是否服从某种分布，在Q-Q图中，检验数据是否较好地服从给定分布的标准有两个：看标准Q-Q图上的数据点与直线的重合度；Q-Q趋势图上的点是否关于直线Y=0在较小的范围内上下波动。从上图中可以看出，”科目=语文“的分组

14、中的数据与直线重合度较好，故很好地服从正态分布，这与前面的正态检验表中的结果是一致的。,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.2 频数分析3.3 描述性分析3.4 探索性分析3.6 多选项分析,3.5 交叉列联表分析,3.5 交叉表分析,3.5.1基本概念及统计原理1.交叉表分析的概念 在实际分析中，常需要分析多个变量之间，一个变量是否对其他变量的取值存在影响，分析变量之间是否存在关系，这种分析就称为交叉表分析，用于定类型变量之间的关系分析。交叉表是两个或多个变量交叉分组后形成的频数分布表，主要用于研究定类型变量之间有无相关性，给出了变量在不同取值下的数据分布。交叉表分析根据样本数

15、据，产生二维或多维交叉表，并在产生交叉表的基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性进行分析。,3.5 交叉表分析,2交叉表分析的相关关系的主要检验方法 在分析中，难以在交叉表中直接发现行、列变量之间的关系及关系强度，需要借助非参数检验方法和度量变量间相关程度的统计量进行分析，通常采用检验和相关性检验。卡方统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。列联系数：用于名义变量之间的相关系数计算。V系数（Phi and Cramers V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。,3.5 交叉表分析,3.5.2 SPSS实例分析【例3-4】在设置学生评价实验教学的调查表中，“实验准备”是其中的一项指标，为分

16、析“实验准备”情况与评价结果的关系，建立的SPSS数据文件中的部分数据如下图所示，变量值标签如下表所示。（参见数据文件：data4-4.sav。）,3.5 交叉列联表分析,第1步 数据组织：数据文件中建立两个变量：“实验准备”、“评价结果”，两个变量均为数值型或字符型的分类变量，其度量标准为“名义”，保存为SPSS数据文件data3-3.sav。第2步 交叉表分析设置：选择菜单：“分析描述统计 交叉表”，打开“交叉表”对话框，将“实验准备”及“评价结果”字段分别加入“行(s)”及“列(c)”列表框中。打开“统计量”对话框，选中“卡方”选项。打开“单元显示”对话框，选中“观察值”及“四舍五入单元

17、格计数”选项，二者都是缺省设置。,3.5 交叉表分析,第3步 主要结果及分析：案例处理摘要,案例处理摘要表给出了数据基本信息，包括参与分析的有效个案数、缺失信息等。在本例中，每个变量有50个有效个案参与分析，无缺失值。,3.5 交叉表分析,第3步 主要结果及分析：实验准备*评价结果交叉表,表中给出了数据的33交叉表，与原始数据在形式上基本一致,3.5 交叉表分析,第3步 主要结果及分析：卡方检验结果表,表中显示行、列变量通过卡方检验给出的独立性检验结果。共使用了三种检验方法。上表各种检验方法显著水平sig.都远远小于0.05,所以有理由拒绝实验准备与评价结果是独立的假设，即认为实验准备这个评价

18、指标是同评价结果是相关的。,3.5 交叉表分析,第3步 主要结果及分析：分组条形图,本条形图相当于是实验准备*评价结果交叉表的直观表示，用图形表示可更直观地得出各种情况的比较。,主要内容,3.1 基本描述性统计量的定义及计算3.2 频数分析3.3 描述性分析3.4 探索性分析3.5 交叉列联表分析,3.6 多重响应分析,3.6 多重响应分析,3.6.1 基本概念及统计原理1.基本概念 多重响应分析是对多选项问题的分析方法。多选项问题要求问题的答案都是序号变量或名义变量，并且允许选择的答案可以有多个的问题。多选项问题在问卷调查中普遍存在，要求被调查者从问卷中给出的若干个可选答案中选择一个以上的答

19、案。例如，调查消费者拥有的数码产品的种类，有如下的选项：（1）数码相机（2）数码摄像机（3）MP3（4）DVD机很显然，该问题可选的答案在一个以上，对于此类的多选项问题，通常，在SPSS中处理此类问题的一般步骤为以下两大步骤：（1）将多选项问题分解;（2）利用频数分析或者列联表分组下的频数分析方法进行分析。,3.6 多重响应分析,2多选项问题的分解方法（1）多选项二分法：该分解方法是将多选项问题中的每个答案视为一个SPSS变量，每个变量只取0或1两个值，分别表示选择该答案或没有选择该答案。（2）多选项分类法：其分解的基本思想是估计多选项问题最多可能出现的答案个数，然后为每个答案定义一个SPSS

20、变量，变量取值为多选项问题中的可选答案。,3.6 多重响应分析,3.6.2 多重响应分析Spss实例分析【例3-5】对50个消费者进行调查，拥有的数码产品的种类，有如下的选项：（1）数码相机（2）数码摄像机（3）MP3（4）DVD机可多选，按性别统计拥有各种数码产品的数量（data3-5.sav)。第1步 分解多选项问题，定义多选项变量集；分解多项式：按照二分法分解多选项问题，下表为此多选项问题的前7组数据的二分法记录表，其中性别1为男性，2为女性，其他数据中的1表示拥有该产品，0表示没有。,3.6 多重响应分析,定义多选项变量集：选择菜单“分析 多重响应 定义变量集”，打开“定义多重响应集”

21、对话框，将“数码相机”、“数码摄像机”、“MP3”、“DVD机”字段加入“集合中的变量”列表框中，“将变量编码为”选择为“二分法”，“计数值”设为1，输入多响应集的名称为“dp”，单击“添加（A）”按钮，将定义好的数据集添加到“多响应集”列表中。第2步 进行多重响应交叉分组下的频数分析：选择菜单“分析多重响应交叉表”，弹出“多响应交叉表”对话框，将第1步中建立的多响应集$dp添加到“列”列表框中作为交叉表的列，将“sex”字段添加到“行”列表框作为作为交叉表的行，确定“sex”的定义范围为最小值1、最大值2。,3.6 多重响应分析,第3步 主要结果及分析：多重响应分析个案摘要多重响应交叉分析结果,左 表中给出参与分析的个案数和缺失值的信息。,右表中显示的是多重响应交叉表分析的频数表。从表中可以看出，男性拥有数码产品的数量高于女性，各种数码数码产品中，拥有MP3的人数最多。,The End,