spss描述性統(tǒng)計基礎(chǔ).ppt

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1、第二部分統(tǒng)計描述與統(tǒng)計圖表主要內(nèi)容1、連續(xù)變量的統(tǒng)計描述與參數(shù)估計2、分類變量的統(tǒng)計描述與參數(shù)估計3、數(shù)據(jù)的圖形展示2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述與參數(shù)估計描述性統(tǒng)計分析是指用少量數(shù)字（即描述指標）概括大量原始數(shù)字，對數(shù)據(jù)進行描述的統(tǒng)計方法。主要包括以下幾個趨勢：1、集中趨勢：用于描述集中趨勢的統(tǒng)計量稱為位置統(tǒng)計量（LocationStatistic），如均值、中位數(shù)等；2、離散趨勢：用于描述數(shù)據(jù)波動范圍的大小又稱為尺度統(tǒng)計量（ScaleStatistic），如標準差、方差、四分位數(shù)間距等；3、分布特征：在分布假設(shè)下，描述數(shù)據(jù)偏離分布的嚴重程度，如偏度系數(shù)

2、和峰度系數(shù)等；4、其他趨勢：如百分位數(shù)指標、M統(tǒng)計量、極端值等。本節(jié)主要講述連續(xù)變量（Scale型）的統(tǒng)計描述。2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述與參數(shù)估計SPSS用于連續(xù)變量統(tǒng)計描述的過程均擊中在DescriptiveStatitics子菜單中，包括：1、Frequencies過程：產(chǎn)生原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)表，并能計算各種百分位數(shù)，以及為數(shù)據(jù)直接繪制相應(yīng)的統(tǒng)計圖；2、Descriptives過程：用于進行一般的描述統(tǒng)計，特別適用于服從正態(tài)分布的連續(xù)型變量的統(tǒng)計描述；3、Explore過程：用于對連續(xù)型數(shù)據(jù)的分布狀況不清楚時的探索性分析；4、Ratio過程：用于對兩個連

3、續(xù)型變量計算相對比指標。2.1.1描述指標簡介集中趨勢的描述指標1、算數(shù)平均值（ArithmeticMean）對于一組數(shù)據(jù)而言，算數(shù)均值為：對應(yīng)的離差和為：2.1.1描述指標簡介集中趨勢的描述指標2、中位數(shù)（Median）將數(shù)據(jù)按大小順序排列，處于中間未知的量。中位數(shù)是位置平均數(shù)，不收極端值的影響，在具有個別極大或極小標志值的分布數(shù)列中，分位數(shù)比算數(shù)均值更具有代表性。2.1.1描述指標簡介集中趨勢的描述指標3、其它指標截尾均值：由于均值較易受極端值的影響，則按照一定比例去掉兩端的數(shù)據(jù)，只使用中部的數(shù)據(jù)來求的均值。如5%截尾均值。幾何均值：眾數(shù)（Mode）

4、：樣本中出現(xiàn)頻數(shù)最大的數(shù)。調(diào)和均值（H）：數(shù)據(jù)倒數(shù)均值的倒數(shù)。2.1.1描述指標簡介離散趨勢的描述指標1、全距（Range）：全距又稱極差，是數(shù)據(jù)中最大值和最小值之差。2、方差（Variance）和標準差（StandardDeviation）2.1.1描述指標簡介離散趨勢的描述指標3、百分位數(shù)（Percentile）如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計算相應(yīng)的累計百分位，則某一百分位所對應(yīng)數(shù)據(jù)的值就稱為這一百分位的百分位數(shù)。可表示為：一組n個觀測值按數(shù)值大小排列如，處于p%位置的值稱第p百分位數(shù)。4、四分位數(shù)（Quartile）及四分位數(shù)間距（Q1，Q2，Q

5、3）可用于排除部分極端值對變異指標的影響，適用于任意分布的數(shù)據(jù)。2.1.1描述指標簡介離散趨勢的描述指標5、變異系數(shù)（CoefficientofVariation）在許多情況下無法使用樣本方差來比較兩組數(shù)據(jù)間離散程度的大小，則可使用變異系數(shù)來比較。2.1.1描述指標簡介其它描述指標1、峰度系數(shù)（Kurtosis）峰度系數(shù)是用來反映頻數(shù)分布曲線頂端尖峭或扁平程度的指標。峰度系數(shù)為0，說明其峰度與正態(tài)分布相同；大于0，說明其比正態(tài)分布要陡峭；小于0，說明其比正態(tài)分布要平緩。2.1.1描述指標簡介其它描述指標2、偏度系數(shù)（Skewness）偏度系數(shù)用以測度數(shù)據(jù)

6、分布與正態(tài)分布相比的不對稱性情況，刻畫以平均值為中心的偏向情況，其小于0，表示負偏，即均值在峰值的左邊；其大于0，表示正偏，即均值在峰值的右邊；其等于0，表示對稱分布。2.1.2連續(xù)型變量統(tǒng)計描述實例以student.sav數(shù)據(jù)文件為例，對男性和女性身高數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計描述，并對分析結(jié)果進行解讀。1、使用Explore過程進行分析；2、使用Descriptive過程進行分析；3、使用Frequencies過程進行分析。2.1.3連續(xù)型變量的參數(shù)估計根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體的客觀規(guī)律性作出合理估計的過程稱為統(tǒng)計推斷（StatisticalInference），其分為

7、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗兩大類。其中參數(shù)估計是指用樣本信息來推斷總體特征中的未知參數(shù)。正態(tài)分布及標準正態(tài)分布是統(tǒng)計分析中的重要分布，SPSS中的Descriptive過程可以將原變量標準化。Explore過程也可進行變量的標準化，還可輸出參數(shù)估計結(jié)果。2.1.3連續(xù)型變量的參數(shù)估計正態(tài)分布的專用統(tǒng)計量：1、偏度（Skewness）：用來描述變量取值分布形態(tài)的統(tǒng)計量，指分布不對稱的方向和程度，記為α。2、峰度（Kurtosis）：用來描述變量取值分布形態(tài)陡緩程度的統(tǒng)計量，是指分布圖行的尖峭程度或峰凸程度，記為β。2.1.3連續(xù)型變量的參數(shù)估計點估計的基本方法：1

8、、矩估計法2、極大似然估計法3、穩(wěn)健估計法（M-Estimator）矩估計法和極