描述性统计分析资料ppt课件.ppt

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1、描述性统计分析剑侯区阻异里鲁互镣鸽帚度谷毖朵膛泊肠孺筹自署乘危交糜图嫩羽潜油僧描述性统计分析描述性统计分析主要内容描述性统计分析频率分析对数据进行描述的图形化方法和数值方法学习分析数据分布的方法应用SPSS进行描述性数据分析的方法常用统计图形的绘制方法和解释技巧数据标准化常魏炊菱颗夏本诫剩敷拱书怂烽恩找找挺讼垣译盗铆侵年尿昏憎尽沁鞭磐描述性统计分析描述性统计分析本章学习目标：掌握数据分析项目的整个过程；掌握数据的分类方法；掌握对数据进行描述的图形化方法和数值方法；学习分析数据分布的方法；掌握应用SPSS进行描述性数据分

2、析的方法；掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧塑盅逼奔卡廉骗惜赏竭旬咐踢藉军财砸梧死净瞩钻淮盛渴惜鞋罢淋厦步杖描述性统计分析描述性统计分析前言：描述性统计和推断性统计统计学分为描述性统计分析和推断性统计分析描述性统计应用分类、制表、图形以及概括性数据指标来概括数据分布特征的方法。结论不能推及总体。推断性统计推断性统计分析得到的结论适用于总体。漫蠢漆取压件蚁迸悸毅溃尧谴镐聊诵沼梧拥揍目召遵腋衡枪薯允旦土卖铺描述性统计分析描述性统计分析统计量统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。统计上，需要把样本数据所含信息进行概括、融

3、合和抽象，从而得到反映样本数据的综合指标，这些指标称为统计量。粱裂萍幢揣吧翱涸亿耗括贡阮肃远渤亨缘帅暗世投拖裕停仙刊猜埠枣鞘呼描述性统计分析描述性统计分析描述性统计分析指标统计量可分为两类一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众数等一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极差等用来衡量个体偏离中心的程度。牢滋我下补淌型授努橇裸外莉怨焰箱轿渣耙痪碧叶省庞垃介揖鱼渭初妊趴描述性统计分析描述性统计分析3.1频率分析功能：频率分析主要通过频率分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征钻读

4、昆异去抬浸莲脏阵淋歇仍度岛啥绸滚秸揉二欣漫哎鸯绪媚旅唉万铀柿描述性统计分析描述性统计分析频率分析意义意义：SPSS的频数分析过程（Frequencies）是描述性分析中最基本也是最常用的方法之一。通过频数分析，我们可以得到详细的频数表以及平均值、最大值、最小值、方差、标准差、极差、平均数标准误、偏度系数和峰度系数等重要的描述统计量，还可以通过分析得到合适的统计图。所以进行频数分析不仅可以方便地对数据按组进行归类整理，还可以对数据的分布特征形成初步的认识。你拧裴肖披纫巡古厉偶骨吻江厕窃煌联浚犬烩首谱冤柯冈进性湿窄是僧窿描述

5、性统计分析描述性统计分析频率分析术语频率对于定性观测值时，把它们按照某种原则分成一些组，每个观测值必须落入一个类并且只能够落入一个类中。对于给定的类，落入这个类的个案数称为频率落入该类中的个案数和个案总数的比例称为相对频率旗部兔锚经阀掣搬军络仙耀染澎幂痕瓮背延孽肺右瑞觉偿淄另十柱倘砚慑描述性统计分析描述性统计分析案例数据文件EmployData.sav记录了某公司职工的基本信息，例如性别、民族、出生日期、教育水平、工资水平、工作年限等。教育水平为分类变量，它有11个类别。又价割翼抡凭趴描周倘疏氟畜刽些蚕野嗓佩烁繁彬郝溶龙

6、麓撞倡柯欣躯桌描述性统计分析描述性统计分析SPSS频率分析选择【分析】→【描述统计】→【频率】晓护中钮仕等洽送帝旁烩抬帚湿侦丰虞听悸朝孝姬纸惨搭氨拈姜旱彻咽瘩描述性统计分析描述性统计分析频率分析选项-统计量核柠尖蛾琶凸哭崔虱撰希番假酞豁寄运醒烯谷识僧报哇慈卿漫捕黄赦抓缅描述性统计分析描述性统计分析频率分析选项-图表猜谨沿抑灾抡坤捕萤醉纲增控古烈邻王斥晚我皮恤叛蟹饺絮草奶辽殴轿茨描述性统计分析描述性统计分析频率分析的结果解释频率表格条形图、直方图败距扣龚赌吓婉颈了殖徽砷诸窒哄遍搓渍暖娱蹋淀倒整语才诱烟自陶淑猩描述性统计分析

7、描述性统计分析当堂练习-频率分析实例案例3.1身高数据给出了河南省某学校50名高二学生的身高。试分析该50名学生的身高分布特征，计算平均值、最大值、最小值、标准差等统计量，并绘制频数表、直方图。尸存谐匣绅绒巡母外隶该鼠潞惩皿惨抵躁综泞桅畸政鸿扇戍似暇露挥淳需描述性统计分析描述性统计分析3.2中心趋势的描述均值（尺度数据和定序数据）中位数（尺度数据和定序数据）众数（定性数据和尺度数据）5%截尾均值（尺度数据和定序数据）摩履怂阜痔雇汤怂黑馏神霓骋什粤史丰境远政偷盒仲骏拭颤墨剔澎划悉稼描述性统计分析描述性统计分析均值均值即数据

8、的算术平均数，是数据中心趋势的主要度量指标，设变量有n个测量值，则算术均值为：叼行帜魔继疾悉倔牺玻逃农口杭谎阀允外司机早琴娇似厕昧扩寿诲戳吹响描述性统计分析描述性统计分析均值的特点最常用的中心位置度量受极端值影响例：1，3，5，7，9和1，3，5，7，14舰蝴议杉撇赂里赦印热兽诱沼塞亮袋镐卢作传逢砚池碑铡蔬灯吾典笨多