《描述性统计》PPT课件.ppt

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1、上节回顾一、数据的编码、录入与整理二、数据问卷与编码三、编码类型数值型数据的编码非数值型数据的编码多项选择题:限定多选项分类法任意多项二分法四、缺失值的处理替代法剔出法五、数据处理中的操作术语个案,样本,变量,量值六、定义变量定义变量名定义变量类型、宽度及小数位数定义变量标签定义变量值标签定义缺失值七、数据的录入单击“DataView”标签八、数据的导入方法一:File→Open→Data.方法二:练习通过复制、粘帖的办法九、数据的整理数据分值的转换Transform→Recode→IntoDifferentVariables量表的统分Transform→

2、Compute数据的排序Data→SortCases数据的限选Data→SelectCases数据加权Data→WeightCases数据的计数Transform→CountValueswithcases第8讲描述性统计分析一、描述性统计分析概念目的通过变量的描述性统计分析,能够掌握和了解样本数据的统计特征和总体分布形态,进而更深入地揭示变量变化的统计规律。方法数据计算:计算常见的描述性统计量的值,准确反映样本数据的统计特征。图形绘制:绘制常见的统计图形,通过图形来直观展现数据的分布特征,比较数据分布的异同。通常,两种方法混合使用。SPSS软件中相关的几种

3、功能频数分析(Frenquencies):描述统计量(Descriptives):探索性分析(Explore):交叉列联表(Crosstabs):比率分析(Ratio):P-P图Q-Q图二、基本描述统计量1.常见的描述统计量大致可以分为三类:第一类:描述集中趋势(CentralTendency)的统计量第二类:描述离散趋势(Dispersion)的统计量第三类:描述分布形态(Distribution)的统计量二、基本描述统计量二、基本描述统计量描述离散趋势的统计量与“集中趋势”相反,“离散趋势”反映的是一组资料中各个观察值之间的差异或离散程度。即考察所有数

4、据相对于“中心值”分布的疏密程序。有如下统计量:方差(Variance):样本方差越大,说明变量值之间的差异越大,样本方差没有单位。标准差(std.deviation):样本标准差越大,说明变量的观测值之间的差异越大,距离均值这个“中心”的离散程度越大。二、基本描述统计量描述离散趋势的统计量极差(Range):也称全距或跨度或范围,R=最大值-最小值极差不考虑最大值与最小值之间的观测值,仅仅依靠端点值来确定,因而稳定性差。最小值(Minimum):一组资料中各个观测值的最小者。最大值(Maximum):一组资料中各个观测值的最大者。均值标准误差(S.E.M

5、ean,StandardErrorofMean,简称标准误):样本数据是从总体数据中抽取出来的。虽然在一定程度上,样本数据可以反映总体数据的特征。但在不同次抽样中所得的样本均值是不同的,并且它们与总体均值间存在差异。均值标准误差就是描述这些样本均值与总体均值之间平均差异程度的统计量。即:样本均值的标准差。二、基本描述统计量描述分布形态的统计量考察数据分布形态特征的统计量,例如,数据分布是否对称、偏斜程度以及陡缓程度,主要有如下两种统计量:偏度(Skewness):偏度值>0,为正偏或右偏,即在峰的右边有大的偏差值,使右边出现一个拖得较远的尾巴;偏度值<0,

6、为负偏或左偏,即在峰的左边有大的偏差值,使左边出现一个拖得较远的尾巴。偏度绝对值越大,偏斜越大。返回峰度(Kurtosis):峰度值>0,数据分布比标准正态分布更陡峭,为尖峰分布;峰度值<0,数据分布比标准正态分布更平缓,为平峰分布。二、基本描述统计量频数分析三、频数分析概念统计的是每一组中观测点的个数,而不考虑其实际取值。了解变量取值的一般特征。如,哪些数值出现的频率高?变量取值的大致范围是什么?考察数据是否符合要进行的统计分析的假设。如:样本数足够大吗?每个变量的观测值是否合理呢?评估数据的质量。如,有多少缺失值或者有多少数据录入错误?三、频数分析SP

7、SS中的频数分布表频数分析的基本功能之一:是编制频数分布表,以下是几个频数分析时常用的概念:频数(Frenquency):变量值落在某个区间或者某个取值点的个数。百分比(Percent):各频数占总样本数的百分比。有效百分比(ValidPercent):各频数占有效样本数的百分比。累计百分比(CumulativePercent):各百分比逐级累加起来的结果,最终取值是100。取值不及格及格中等良好优秀合计取值区间0-5960-6970-7980-8990-1000-100频数1919321677百分比1.30%11.69%24.68%41.56%20.78

8、%100.00%累计百分比1.30%12.99%37.66%79.

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