第四章 数据特征的描述统计分析

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1、第四章数据特征的描述统计分析9/15/20211SPSS的主要分析工具——Analyze菜单报告－－Reports描述性统计分析－－DescriptiveStatistics菜单表格－－Tables均数间的比较－－CompareMeans菜单一般线性模型――GeneralLinearModel菜单相关分析――Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合――Regression菜单对数线性模型——Loglinear菜单聚类分析与判别分析——Classify菜单因子分析与对应分析——DataReduction菜单信度

2、分析与多维尺度分析——Scale菜单非参数检验――NonparametricTests菜单时间序列分析－－Timeseries2描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在DescriptiveStatistics菜单中，包括：Frequencies：频数分析过程，特色是产生频数表（主要针对分类变量）Descriptives：数据描述过程，进行一般性的统计描述（主要针对数值型变量）Explore：数据探

3、察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析Crosstabs：多维频数分布交叉表分析（列联表分析）Ratiostatistics：比率分析3第一节报告分析（Report）1、OLAP在线分析处理过程2、CaseSummaries观测值摘要分析过程3、摘要报告分析过程ReportSummariesinRows行形式摘要报告ReportSummariesinColumn列形式摘要报告9/15/20214按Analyze—Reports—OLAPCubes顺序单击打开如下对话框：摘要变量框：进入此框变量为数值型变量分层变

4、量框：进入此框变量为数值型或字符型变量1、OLAP（在线分析处理过程）9/15/20215标题对话框输入统计量的标题输入注解,这些注解将显示在统计量输出栏的下面04-1下面举例说明9/15/2021730名少儿身高数据表4-19/15/20218（1）操作步骤：1）按Analyze—Reports—OLAPCubes顺序单击打开OLAPCubes对话框2）打开数据文件“少儿身高.sav”，将height变量选入SummaryVariable框中，将sex变量作为分组变量选入GroupingVariable框中；3

5、）单击Statistics按钮，在Statistics框中选择Sum、Mean、Median项作为要输出的统计量；4）单击Title按钮，在Title框中输入“少儿身高分层报告”，单击Continue返回；单击OK9/15/202199/15/202110表4-3观测量摘要表4-2说明观测量的一些基本情况，包括总个数、有效值个数和缺省值个数。表4-3是分层报告，输出了总和、均值和中位数。表4-2（2）输出结果及分析9/15/2021112、观测值摘要分析过程Ⅰ、主要功能计算指定变量的分组统计量，分组变量可能是一个

6、，也可以有多个。如是多个，则将所有水平进行交叉分组。每个组中，变量值可以显示或不显示。Ⅱ、观察值摘要分析按Analyze—Reports—CaseSummaries顺序单击打开CaseSummaries对话框。9/15/202112可在参数框中输入数值，该数值表示分析过程只对前几个观测值进行带有缺省值的观测值不被显示在列出观测值的同时，显示观测值的序号分组变量：可选择一个或多个待分析变量：数值型或字符型变量。SummarizeCases对话框见下图2、观测值摘要分析过程9/15/202113输入脚注在输出结果中显

7、示各分组统计量的标题在分析过程中剔除带有缺失值的观测量键入一个字符以便在输出结果中标记缺失值输入标题Ⅲ、例题分析:对表4-1资料（数据文件为“04-1少儿身高.sav”）进行观测值摘要分析。Options对话框9/15/2021141）打开数据文件“少儿身高.sav”2）打开CaseSummaries对话框，将height选入Variables框中，作为摘要分析的变量，将sex和grade选入GroupingVariables框中作为分组变量。3）清除Displaycases复选框。4）单击Statistics按

8、钮，在Statistics框中选择Numberofcases、Mean、Median项作为要输出的统计量；单击Continue返回。5）单击OK（1）操作步骤9/15/2021159/15/202116表4-4观测量处理摘要表4-4说明观测量的总个数、有效值个数和缺省值个数以及各占的百分比。（2）输出结果及分析9/15/202117分组统计量表4-5分三部分，1、男生的基