實驗四描述性統(tǒng)計分析

試驗四描述性統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)的特征和測度數(shù)據(jù)的特征和測度集中趨勢離散程度分布的外形異眾比率眾偏態(tài)數(shù)四分位差中位數(shù)方差和標(biāo)準(zhǔn)差均值峰度離散系數(shù)一、集中趨勢的測度定類數(shù)據(jù)：眾數(shù)定距和定比數(shù)據(jù)：均值眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的傾向和程度測度集中趨勢就是查找數(shù)據(jù)一般水平的代表值或中心值不同類型的數(shù)據(jù)用不同的集中趨勢測度值數(shù)據(jù)的集中趨勢測度值并不適用于低層次的測量數(shù)據(jù)確定眾數(shù)〔Mode〕1、集中趨勢的測度值之一2、消滅次數(shù)最多的變量值3、不受極端值的影響4、可能沒有眾數(shù)或有幾個眾數(shù)5、主要用于定類數(shù)據(jù)，也可用于定序數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)中位數(shù)(Median)6、集中趨勢的測度值之一7、排序后處于中間位置上的值505050%Me8、不受極端值的影響9、主要用于定序數(shù)據(jù)，也可用數(shù)值型數(shù)據(jù)，但不能用于定類數(shù)據(jù)10、 各變量值與中位數(shù)的離差確定值之和最小，即四分位數(shù)(Quartiles)集中趨勢的測度值之一252525252525QL QM QU不受極端值的影響主要用于定序數(shù)據(jù)，也可用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，但不能用于定類數(shù)據(jù)均值〔Mean〕集中趨勢的測度值之一最常用的測度值一組數(shù)據(jù)的均衡點所在易受極端值的影響用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，不能用于定類數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù)眾數(shù)、中位數(shù)和均值的關(guān)系均值中位數(shù)眾數(shù) 均值=中位數(shù)=眾數(shù) 眾數(shù)中位數(shù)均值左偏分布 對稱分布 右偏分布二、離散程度的測度定類數(shù)據(jù)：異眾比率定序數(shù)據(jù)：四分位差定距和定比數(shù)據(jù)：方差及標(biāo)準(zhǔn)差異眾比率離散程度的測度值之一非眾數(shù)組的頻數(shù)占總頻數(shù)的比率僅用于定類數(shù)據(jù)用于衡量眾數(shù)的代表性四分位差離散程度的測度值之一也稱為內(nèi)距或四分間距上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差QD=QU-QL50%數(shù)據(jù)的離散程度不受極端值的影響用于衡量中位數(shù)的代表性方差和標(biāo)準(zhǔn)差〔VarianceandStd。deviation〕離散程度的測度值之一最常用的測度值反映了數(shù)據(jù)的分布反映了各變量值與均值的平均差異為樣本方差或標(biāo)準(zhǔn)差〔kurtosis〕數(shù)據(jù)分布偏斜程度的測度偏態(tài)系數(shù)=0為對稱分布偏態(tài)系數(shù)>0為右偏分布偏態(tài)系數(shù)<0為左偏分布峰度(skewness)數(shù)據(jù)分布扁平程度的測度峰度系數(shù)=3扁平程度適中偏態(tài)系數(shù)<3為扁平分布偏態(tài)系數(shù)>3為尖峰分布三、描述統(tǒng)計量的軟件實現(xiàn)1、Excel即可輸出大局部描述統(tǒng)計量。EXCEL平均122.98標(biāo)準(zhǔn)誤差1.14中值(中位數(shù))123模式(眾數(shù))122標(biāo)準(zhǔn)偏差8.03樣本方差64.43峰值-0.41偏斜度0.00區(qū)域(極差)32最小值107最大值139求和6149計數(shù)50最大(1)139最小(1)107置信度(95.0%)2.282、SPSSSPSSStatistics面的四個過程：Frequencies過程的特色是產(chǎn)生頻數(shù)表；Descriptives過程則進展一般性的統(tǒng)計描述；Explore過程用于對數(shù)據(jù)概況不清時的探究性分析；Crosstabs過程則完成計數(shù)資料和等級資料的統(tǒng)計描述和一般的統(tǒng)計檢驗；X2檢驗也在其中完成。Frequencies此過程可以便利地對數(shù)據(jù)按組進展歸類整理，形成各變量的不同水平的頻數(shù)步分析?！維tatistics按鈕】 位數(shù)(Quartiles)、每隔指定百分位輸出當(dāng)前百分位數(shù)(Cutpointsfor (Percentiles)，如直P2.5P97.5； (Mean)、中位數(shù)(Median)、眾數(shù)(Mode)、總和(Sum)；Dispersion復(fù)選框組用于定義描述離散趨勢的一組指標(biāo)：標(biāo)準(zhǔn)差(Std.deviation)、方差(Variance)(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、均值標(biāo)準(zhǔn)誤差(S.E.mean)；Distribution〔Skewness〕和峰度系數(shù)(Kurtosis)； 并且具體數(shù)值是組中值時，選中該復(fù)選框以通知SPSS，免得它犯錯誤?！綜hart按鈕】Charttype〔BarHistogram〕，其中直方圖還可以選擇是否加上正態(tài)曲線〔Withnormalcurve〕；ChartValues〔即影響縱坐標(biāo)刻度〕。例4.1利用房價原始數(shù)據(jù)圖.Sav繪制頻數(shù)表、直方圖，計算均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中M、p2.5p97.5。Analyze==>DescriptiveStatistics==>FrequenciesVariablesPriceStatistics鈕：Mean、Std.deviation、MedianContinueChartsBarchartsContinueOK。priceNMeanMedianStd.Deviation

StatisticsValidMissing

1050220.72213.0047.108Percentiles2.5134.1097.5326.35N1050Mean=220.72Median=213.00，標(biāo)準(zhǔn)差STD=47.108，P2.5=134.10，P97.5=326.35。案例1：利用居民儲蓄調(diào)查表數(shù)據(jù)進展頻數(shù)分析，實現(xiàn)：目標(biāo)一：分析儲戶的戶口和職業(yè)的根本狀況；頻數(shù)的降序輸出，戶口按餅圖輸出，職業(yè)按條形圖輸出；〔取〕款金額的分布，并對城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶進展比較。提示：由于存〔取〕款金額數(shù)據(jù)為定距型變量，直接承受頻數(shù)分析不利于對〔Transform→Record〕對數(shù)據(jù)分組后再編制頻數(shù)分布表；〔取位數(shù)，并通過四分位數(shù)比較兩者分布上的差異。Descriptives過程算術(shù)和、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等，且可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)Z分值〔標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)評分值〕并存入數(shù)據(jù)庫。選擇菜單Analyze==>descriptive==>Descriptives對話框的界面如下所示：valuesasvariables確定是否將原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)評分存為變量。案例2：利用居民儲蓄調(diào)查表數(shù)據(jù)計算根本描述統(tǒng)計量，實現(xiàn)：〔取〕款金額的根本描述統(tǒng)計量，并分別對城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶進展比較；提示：首先依據(jù)戶口對數(shù)據(jù)進展拆分；〔取〕款的數(shù)量是否存在不均衡現(xiàn)象。提示：可以從分析金額是否有大量特別值入手；SaveStandardizedAsVariables項，將自動計算存〔取〕Za5；高金額組〕后進展頻數(shù)分析；〔即低特別值組〕和高金額組〔即高特別值組〕的比例，如特別組0.3%，即認(rèn)為存〔取〕款金額存在肯定的不均衡現(xiàn)象。Explore過程1.檢查數(shù)據(jù)是否有錯誤2.數(shù)值的分布特征3.對數(shù)據(jù)的規(guī)律的初步觀看選擇菜單Analyze==>descriptive==>Explore對話框的界面如下所示：【Display用于選擇輸出結(jié)果中是否包含統(tǒng)計描述、統(tǒng)計圖或兩者均包括。【DependentList用于選入需要分析的變量?！綟actorList框】假設(shè)想讓所分析的變量按某種因素取值分組分析，則在這里選入分組變量?！綥abelcasesbyID號的變量?！維tatisticsStatistics M-estimators復(fù)選框：作中心趨勢的粗略最大似然確定，輸出四個不同權(quán)重的最大似然確定數(shù)。OutliersPercentiles5%10%2550%75%9095%位數(shù)?！綪lot彈出Plot對話框，用于選擇所需要的統(tǒng)計圖。有如下選項： (Factorlevelstogether)，也可以不分組一起繪制(Depentendstogether)，或者不繪制(None)。Descriptive(Stem-and-leaf)和直方圖(Histogram)。 否符合正態(tài)分布的檢驗。Spreadvs.LevelwithLeveneTest組間方差齊性檢驗。【Options某統(tǒng)計量時有缺失值的記錄，或報告缺失值。StatisticStd.ErrorpriceMean95%ConfidenceLowerIntervalforMeanUpperBoundBound220.72211.61229.844.5975%TrimmedMean219.55Median213.00Variance2219.125Std.Deviation47.108Minimum125Maximum345Range220InterquartileRange65Skewness.473.236Kurtosis-.274.467priceStem&Leaf1.2231.Stem&Leaf1.2231.4551.66677777777777771.888888888889999999992.000000000011112.222222222333332.44444444555552.666667772.88999993.01113.223.003.0016.0020.0014.0014.0013.008.007.004.002.001.00 3.4Stemwidth: 100Eachleaf: 1case(s)以上是莖葉圖，整數(shù)位為莖，小數(shù)位為葉。這樣可以格外直觀的看出數(shù)據(jù)的分布范圍及形態(tài)，在國外格外流行。350300250200150100price以上是箱線圖，中間的黑粗線為均數(shù)，紅框為四分位間距的范圍，上下兩個細(xì)線為最大、最小值。案例3：利用居民儲蓄調(diào)查表數(shù)據(jù)分析儲戶存〔取〕款金額的分布狀況。Crosstabs〔列聯(lián)表分析〕Crosstabs特征，進而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。稱列聯(lián)表分析或穿插分組下的頻數(shù)分析。兩大根本任務(wù)：依據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)編制二維或多維穿插列聯(lián)表；。Crosstabs〔單變量頻數(shù)表〕，該功能由Frequencies穿插列聯(lián)表的卡方檢驗:檢驗行變量和列變量是否獨立？列變量獨立；Pearson確定顯著性水平和臨界值；結(jié)論和決策。方法一：假設(shè)卡方的觀測值大于卡方臨界值，可拒絕零假設(shè)；α，拒絕零假設(shè)。SPSSSPSSP 策方式進展決策。事實上，全部的假設(shè)檢驗均是這樣進展的。例4.2利用下表格數(shù)據(jù)，進展列聯(lián)表分析。處理愈合未愈合合計呋喃硝胺54862甲氰咪胍442064合計9828126量――行變量、列變量和指示每個格子中頻數(shù)的變量，然后用WeightCases對CrosstabsX2R、CW，則數(shù)據(jù)集構(gòu)造和命令如下：RCW1.001.0054.001.002.0044.002.001.008.002.002.0020.00Data==>WeightCasesWeightCasesbyFreqencyVariableWOKAnalyze==>DescriptiveStatistics==>CrosstabsRowsRColumnsCStatisticsChi-squareContinueOK從左到右為：檢驗統(tǒng)計量值(Value)、自由度(df)、雙側(cè)近似概率(Asymp.Sig.2-sided)、雙側(cè)準(zhǔn)確概率(ExactSig.2-sided)、單側(cè)準(zhǔn)確概率(ExactSig.1-sided)；Chi-Square〕、連續(xù)性校正的卡方值(ContinuityCorrection)、對數(shù)似然比方法計算的卡方Fisher‘s(Fisher’sExactTest)、線性相LinearAssociation)、有效記錄數(shù)(NofValidCases)。另外，ContinuityCorrectionPearsonab，表格13.78。因此，這里無須校正，直接承受第一行的檢驗結(jié)果，即X2=6.133，P=0.013，如給定顯著性α0.05，由于卡方的頻率pα，因此拒絕零假設(shè)，即認(rèn)為兩組方法治療效果有差異。5，則一般不宜使用卡方檢驗。在這種狀況下，可以承受似然率卡方檢驗等方法進展修正。4.3〔職工數(shù)據(jù)〕.savAnalyze==>DescriptiveStatistics==>Crosstabs；〔zc〕Row(s)框，將列變量文化程度(xl)ColumnDisplayclusteredbarcharts選項，指定繪制各變量穿插分tables變量間關(guān)系；CellFormat行變量取值的升序排列；Chi-Square案例4：利用居民儲蓄調(diào)查表數(shù)據(jù)進展計算，實現(xiàn)以下兩個目標(biāo)：持一樣的態(tài)度；提示：列聯(lián)表的行變量為戶口〔a13〕，列變量為將來收入狀況〔a3〕，在列全都進展分析；目標(biāo)二：分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村儲戶對儲蓄是否合算的認(rèn)同是否全都。提示：該分析中列聯(lián)表的行變量為戶口〔a13〕，列變量為什么合算〔a1〕，在列聯(lián)表的根底上進展卡方檢驗。補充：多項選擇項分析多項選擇項分析是針對問卷調(diào)查中的多項選擇項問題的。SPSSSPSS將多項選擇項問題分解；〔前面已講過〕利用前面講到的頻數(shù)分析或穿插分組下的頻數(shù)分析等方法進展分析。多項選擇項頻數(shù)分析或多項選擇項穿插分組下的頻數(shù)分析1將多項選擇項問題分解并設(shè)置成多個變量后，指定這些變量為一個集合。1Analyze==>MultipleResponse==>Definesets；2Variablesinsetscodedascountedvalue哪組值進展分析。SpsscategoriesRangethrough取值的最小值和最大值。4、為多項選擇項變量集命名，系統(tǒng)會自動