描述性分析详解.pptVIP

* 三 峡 大 学 经济与管理学院 * 三 峡 大 学 经济与管理学院 第三讲 描述性分析 实验目的 摘要性分析的诸个过程，完成许多统计学指标，对于计量资料，可完成均数、标准差、标准误等指标的计算；对于计数和一些等级资料，可完成构成比率等指标的计算。 第一节 Frequencies过程（频数分析）例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 打开【分析】选择【频率】 名义和序号变量一般选择条形图或饼图 度量变量选择直方图 Bootstrap法又称为自助法，是以现有样本为基础的模拟抽样判断法，可用于研究某统计量的分布特征，特别适用于那些难以用常规方法处理的参数区间估计，假设检验等问题。其提出是基于参数估计准确性考察的目的，目前已发展到几乎统计学所有领域。提供了一条确保所建模型的稳定性和可靠性的有效途径，它通过对原始样本进行有放回的重置抽样，进而估计某个估计量的抽样分布。 若要做等距分组进行频数描述如何操作？ 如分成：60以下 60—70 70—80 80—90 90以上 练习： 某百货公司连续40天的商品销售额如下 （单位：万元） 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 （1）根据以上的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制频数分布的直方图； （2）计算适当的统计指标对该百货公司这40天的销售情况进行描述说明。 多重反应下的频次分析 基本功能：对每一项目对应多个反应（如多项选择）的数据进行频次分析。 菜单位置：【分析】—【多重响应】—【定义变量集】—【频率】 例：你主要的新闻渠道包括哪些？（可多选） 1报纸 2 电视 3杂志 4 广播 5互联网 6 朋友/家人 步骤：第一步：录入，把每个选项视为一个变量，变量的数目与选项的数目相等。最好把每个多选项统一编码，以便于分析数据。 第二步:【多重响应】—【定义变量集】 $a1 频率 响应 个案百分比 N 百分比 获取新闻主要渠道a 报纸 802 25.2% 72.3% 电视 794 24.9% 71.5% 杂志 243 7.6% 21.9% 广播 171 5.4% 15.4% 互联网 1031 32.4% 92.9% 朋友/家人/同事 145 4.6% 13.1% 总计 3186 100.0% 287.0% a. 组 第三步：【多重响应】—【定义变量集】—【频率】 第二节 Descriptives过程（描述性分析） 调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始数据转换成标准Z分值并存入数据库，所谓Z分值是指某原始数值比其均值高或低多少个标准差单位，高的为正值，低的为负值，相等的为零。 如：1班分数的均值和标准差分别为78.53和9.43，而2班的均值和标准差分别为70.19和7.00。试问1班的90分是不是比2班的82分成绩更好？ (Z1=1.22, Z2=1.69) 例：30名学生的考试成绩：SPSS练习21 1．打开【分析】—【描述统计】—【描述】 描述统计量 N 全距 极小值 极大值 和 均值 标准差 方差 偏度 峰度 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 标准误 统计量 统计量 统计量 标准误 统计量 标准误 成绩 30 41 51 92 2.E3 74.90 2.011 11.015 121.334 -.283 .427 -.599 .833 有效的 N （列表状态） 30 系统以ZCJ为变量名将原始数据转换成标准z分值，存放在原数据库中,亦即变量的标准化过程。 第三节 Explore过程（探索分析） 调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索性统计。 它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 打开【分析】—【描述统计】—【探索】 例：男女各15名学生的考试成绩，试分析成绩与性别是否有关系。 见SPSS练习21 描述 SEX 统计量 标准误 成绩 男