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时间:2020-07-22
《统计学教程(含spss)二 统计量描述课件.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、用SPSS作统计量描述统计量描述由Frequencies计算由descriptivestatistics计算由Explore计算用SPSS作统计量描述序号性别年龄身高体重序号性别年龄身高体重123456789101112131415男男男男男女女女女女男男男男男131313131313131313131314141414156.0155.0144.6161.5161.3158.0161.0162.0164.3144.0157.9176.1168.0164.5153.047.537.838.641.643.347.347.14
2、7.033.833.849.254.550.044.058.0161718192021222324252627282930女女女女女男男男男男女女女女女141414141415151515151515151515164.7160.5147.0153.2157.9166.0169.0170.0165.1172.0159.4161.3158.0158.6169.044.153.036.430.140.457.058.551.058.055.044.745.444.342.851.1三十名学生的身高与体重数据[据集2]由descriptivesta
3、tistics计算由descriptivestatistics计算选入分析变量由descriptivestatistics计算均值合计偏度峰度标准差方差全距最小观测值最大观测值均值标准误离散趋势分布形态输出顺序按均值升序显示统计量按均值降序显示统计量按变量名字母顺序显示统计量按数据集中变量的排列顺序显示统计量由descriptivestatistics计算由descriptivestatistics计算由Frequencies计算选入分析变量由Frequencies计算四分位数百分位数均值中位数众数合计偏度峰度标准差方差全距最小值最大值均值标
4、准误由Frequencies计算由Frequencies计算由Frequencies计算由Frequencies计算由Frequencies计算由Explore计算选入分析变量由Explore计算由Explore计算由Explore计算结束关键术语平均数(mean)衡量数据集中心位置的量度。用所有数据值相加的和除以项数计算中位数(median)衡量数据集中心位置的量度。中位数将所有的数据分为两个相等的部分,一部分的值都大于或等于它,而另一部分都小于或等于它众数(mode)衡量数据中心位置的量度。它是发生频数最高的数据值百分位数(percent
5、ile)至少有p%的数据项小于等于这个值,且至少有(100-p)%的数据项大于等于这个值。第50百分位数即为中位数四分位数(quartile)第25、第50、第75百分位数即为第1、第2、第3四分位数。四分位数将数据集分为4个部分。每一部分含有25%的数据临界点(hinges)下端临界点为第1四分位数,上端临界点为第3四分位数。全距(range)用以衡量变异程度的量度,它是最大值减最小值的差四分位内距(interquartilerange,IQR)用以衡量变异程度的量度,它是第3四分位数与第1四分位数之差方差(variance)用以衡量数据集
6、变异程度的量度,是建立在距平均数离差的平方值的基础上的标准差(standarddeviation)用以衡量数据集变异程度的量度,取方差的正的平方根Z分数(z-score)以距平均数的离差除以标准差所得的值。是标准化的数值,指数据值距离平均数的标准差的个数切贝谢夫定理(chebysher’stheorem)这一定理可以用于任何数据集,用来描述与平均数的距离在特定数目个标准差范围之内的数据项的百分比经验法则(empiricalrule)这一法则适用于钟形分布的数据,用以描述与平均数的距离在1、2、3个标准差之内的数据项的百分比异常值(outlie
7、r)异常大或异常小的数据值五数概括法(five-numbersummary)是一种探索性数据分析的技术。用五个数据值:最小值、第1四分位数、平均数、第3四分位数和最大值来概括数据集盒形图(boxplot)一种用图形概括数据的方法。用一个以第1和第3四分位数为边界的盒来表明在中心位置50%的数据。以一条横线(须线)从方盒两侧延伸以表明大于第3四分位数和小于第1四分位数的数据值的位置。所有异常值民予以标明协方差(covariance)用以衡量两变量间线性相关关系的数值量度。正值表示正相关,负值表示负相关相关系数(correlationcoeffi
8、cient)用以衡量两变量间线性相关关系的数值量度。加权平均数(weightedmean)将每个数据值予以一个权重以反映其在数据集中重要程度。以此获得的平均数即为加
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