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  • spss描述性统计分析
    2022-07-12 11:01:12

    频数分析

    • 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一。它主要能够了解变量取值的状况,对把握数据分布特征非常有用。例如,了解某班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的收入水平等都可以借助于频数分析。
    • 输出结果
    • 基本统计结果输出
    • 频数分析表
    • 直方图

    描述统计分析

    1 目的与实现方式

    • 统计分析的目的是研究总体的数量特征。为实现上述分析,往往采用两种方式实现:第一,数值计算,即计算常用的基本统计量的值,通过数值来准确反映数据的基本统计特征;第二,图形绘制,即绘制常见的基本统计图形,通过图形来直观展现数据的分布特点。通常,这两种方式都是混合使用的。

    2 统计量

    • 样本中的每个个体均相互独立且与总体有相同的分布。不含未知参数的样本的函数称为统计量。
      在SPSS中,可供选择的常用统计量有:
      (1)反映集中趋势的统计量
        ① 均值(Mean):样本中各观测值的算
      术平均值。
      ② 中位数(Median):样本中各观测值处于中间位置的数值。如n为偶数,中位数是处于中间位置的两个数的算术平均值。有时中位数也被定义为各组观侧值的中间点的算术平均值。
        ③ 众数(Mode):与最大的ni对应的xi 。如有多个,一般取i最小的一个。
        ④ 和(Sum):样本观测值之和。
        (2)反映离散程度的统计量
        ① 标准差(Std. Deviation):各样本观测值xi与样本均值 差的平方和除n-1后的算术平方根。
        ② 方差(Variance):标准差的平方。
         ③ 最小值(Minimum):样本观测值中的最小值。
         ④ 最大值(Maximum):样本观测值中的最大值。
        ⑤ 极差(Range):最大值与最小值之差。
        ⑥ 均值的标准误差(S. E. Mean):各样本观测值xi与样本均值 差的平方和除以n后的算术平方根。
        (3)反映分布曲线形状和位置的统计量
        ① 偏度系数(Skewness):系数越大,曲线
      的对称性越差。
        ② 偏度系数的标准误差(Std. Error of Skewness)
        ① ②是反映分布曲线是否具有对称性的定量指标。
        ③ 峰度系数(Kurtosis):系数越大,曲线越陡峭。
        ④ 峰度系数的标准误差(Std. Error of Kurtosis)
        ③ ④是反映分布曲线是否陡峭的定量指标。

    探索性分析

    使用目的

    • 探索性数据分析(Exploratary Data Analysis,简称EDA)的基本思想是从数据本身出发,不拘泥于模型的假设而采用非常灵活的方法来探讨数据分布的大致情况,也可以为进一步结合模型的研究提供线索,为传统的统计推断提供良好的基础和减少盲目性。

    主要内容

    • 一般来说,进行探索性分析主要考察以下内容。
      (1)检查数据是否有错。过大或过小的数据均可能是异常值、影响点或错误值。要检查这样的数据,并分析原因,然后决定是否从分析中剔除这些数据。
      (2)获得数据分布特征。很多统计方法模型对数据的分布有要求,如方差分析就需要数据服从正态分布。
      (3)对数据的初步观察,发现一些内在规律。
    • SPSS中的探索性分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图形。它既可以对观测量整体分析,也可以进行分组分析。从这个过程可以获得箱线图、茎叶图、直方图、各种正态检验图、频数表、方差齐性检验等结果,以及对非正态或正态非齐性数据进行变换,并表明和检验连续变量的数值分布情况。

    交叉列联表分析

    使用目的

    • 列联表是指一个频率对应两个变量的表(一个变量用来对行分类,第二个变量用来对列分类)。列联表非常重要,它经常被用来分析调查结果。它有两个基本任务:第一,根据收集到的样本数据产生二维或多维交叉列联表;第二,在列联表基础上,对两两变量间是否存在一定的相关性进行分析。

    行列变量间关系的分析

    • 列联表的频数分布不可能用来直接确定行、列变量之间的关系及关系的强弱。令人感兴趣的二维列联表的检验问题是行、列变量的独立性检验。
    • 独立性检验指的是对列联表中行变量和列变量无关这个零假设进行的检验,即检验行、列变量之间是否彼此独立。常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数,但在交叉列联表分析中,由于行、列变量往往不是连续等距变量,不符合计算简单相关系数的前提要求。
    • 所以,一般采用的检验方法是卡方(χ2)检验,它的计算公式为:
      在这里插入图片描述
    • 其中,f0表示实际观察频数,fe表示期望频数。
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  • 第3章 SPSS描述性统计分析.ppt
  • 描述性统计分析spss

    2021-05-30 11:42:51
    详细介绍如何用spss描述性统计分析,包含案例、实验和视频讲解
  • SPSS中的数据分析—描述性统计分析【1】

    万次阅读 多人点赞 2020-06-17 10:52:57
    从今天开始,小白将深入给大家带来关于数据分析工具SPSS的使用和讲解,在这段时间里我会带着大家来一起学习了解如何使用SPSS进行描述性统计分析、假设检验、相关分析、回归分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等。...

    从今天开始,小白将深入给大家带来关于数据分析工具SPSS的使用和讲解,在这段时间里我会带着大家来一起学习了解如何使用SPSS进行描述性统计分析、假设检验、相关分析、回归分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等。在分享的途中会出现大量的分析实例,通过实例来解析数据分析的技术和技巧,最后提高SPSS数据分析的技能。今天小白先从描述性统计分析开始给大家介绍,话不多说,直接进入主题。

    在工作和生活中,我们有的时候无法得到研究对象的全部数据,我们只能够得到总体中抽取出来的一部分,在数据分析中,我们称这个部分叫做样本。数据分析就是通过样本的数据来推断研究总体的数据,在这个过程中我们使用的方法可以分为两种:描述性统计分析以及推断性统计分析。在这两种方法里面,描述性统计分析是指通过分类、制表、图形以及其他数据指标(例如方差、均值等)来概括整个数据分布的特征。而另外一种推断性统计分析方法则是通过随机抽样,利用其他不同的统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法。举个例子来说,我们需要分析某一家企业近3-5年的经营数据,了解企业的经营状况。这个时候,我们可以通过各种统计图、方差、均值等描述性统计方法。但是我们需要知道的是,分析这个公司我们得到的结论无法应用到其他的同类型企业,所以我们需要用到推断性统计分析,我们可以在同类型企业中抽取很多家企业的数据,然后运用卡方检验、方差分析、回归分析等方法来分析,看看我们通过分析得到的结果是具有偶然性还是具有普遍性,而这样得到的分析结果我们就可以使用到总体数据当中去。

    我们先从描述性统计分析开始给大家介绍。在SPSS中有许多选择菜单都能够进行描述性分析,在许多分析过程中也都会提供描述性统计分析的指标输出,例如方差分析、因子分析、T检验等许多分析过程中,都会在结果中提供对应变量的描述性统计量。

    如上图所示,在SPSS中专门用来进行描述性统计分析的窗口在分析列表的描述统计中。我们可以看到,在描述统计分析中,我们可以通过频率、描述、探索、交叉表、比率、P-P图、Q-Q图这几类来进行选择,不过一般来说后面几个选项平时用的机会比较少,所以小白会针对前面几个选项进行详细讲解。首先我们来看频率这个选项是如何进行分析的:

    上图是我们本次用来进行分析的数据,显示了企业一周7天的营业额,我们现在针对这个营业额进行频率分析:

    我们选择频率以后,将销售额这个变量选中,然后在右侧的统计量选项中进行上图选择(本次重点看统计量,所以就不用操作其他几个选项),在勾选完输出标准以后点击确定就能够得到本次频率分析的结果:

    上面给大家讲了第一个选项频率,我们再来看看第二个描述选项,选中以后我们将会进入到下面的描述界面中,选中我们需要进行分析的变量,然后在选项中勾选我们需要输出的统计量:

    在设置完成以后点击确定就可以出现我们本次描述分析的输出结果,如下图所示:

    看完前面的频率和描述,我们再来看看探索子菜单,我们选择探索以后就会进入到下面的探索界面中,这个时候我们需要选择我们分析的变量到对应的位置,然后按下图所示进行设定:

    在我们设定好输出需求以后点击确定,SPSS就会将我们本次需要的输出结果展示出来,如下图所示:

    以上就是今天给大家分享的关于利用SPSS进行描述性统计分析的相关内容啦,大家是不是对SPSS这个工具又有了新的认识了呢?篇幅的原因今天先跟大家分析这么多,下次的文章会针对描述性统计分析中的统计图来给大家进行分享,在这之前大家可以先练习一下今天介绍的分析方法。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    大家可以私信我进入到交流群中参与讨论和交流。

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  • 我们在用SPSS进行问卷数据的统计分析时,通常要首先对问卷量表的信度和效度进行检验。​ 对于未划分维度的量表来说,在做因子分析之前,首先需要做项目分析。 首先做项目分析,目的主要在于检验量表中的各个题项的...

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    我们在用SPSS进行问卷数据的统计分析时,通常要首先对问卷量表的信度和效度进行检验。

    对于未划分维度的量表来说,在做因子分析之前,首先需要做项目分析。

    首先做项目分析,目的主要在于检验量表中的各个题项的区分性,具体是检验被调研对象是否有一部分可以在量表中给出高分,同时也有一部分被调研者可以在量表中给出低分,意味着量表中的每一个题项具有较好的区分性。本质是探究高低分的受试者在每个题项的差异。

    下面来看今天的案例:

    以下是一张关于某影响要素的量表,包括30个题项。将被调研对象按照所有题项的总分分为高低两组,首先我们计算出这30个题项的总分。

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    (图1)

    ①点击“转换”-“计算变量”,然后我们将30题项的总分加起来,生成一个新的变量叫“总分”。

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    (图2)

    ②然后就要算出总分的高低分组的临界值了,这里高低分组的界限分别为27%和73%,低于27%的就为低分组,高于73%的就为高分组。具体操作为:点击“分析”-“描述”-“频率”,将“总分”选入变量框,点击右侧的“统计”按钮,在弹出的对话框中勾选“百分位数”,分别输入27和73点击添加,最后点击确定。得出低分组和高分组的临界值分别为56和77分。表明总分低于56分为低分组,总分高于77分为高分组。

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    (图3)

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    (图4)

    f0db3ad2eccb7131ede41a68558619b1.png

    (图5)

    ②算出总分后,需要将总分按照27%和73%来划分出较低好较高组,点击“转换”-“重新编码为不同变量”,将“总分”选入右边输入变量,然后在输出变量里填写新分组的变量名,这里就叫“总分高低分组”吧。点击“旧值和新值”按钮,分别输入新的分组标准,点击添加按钮。最后点击确定。最后对生成新“总分高低分组”进行分组赋值就行了。(图5)

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    (图6)

    2acc22ea6f9b6c2d4e056efce8b3d602.png

    (图7)

    50ca1f028d61fefe3000c13c3f95cb1f.png

    (图8)

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    (图9)

    ③做完了上述总分的分组工作之后,就需要来检验量表的每一题项在高分组和低分组是否具有显著的统计学差异了。这里采用独立样本t检验。点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本t检验”,将30题全部选入检验变量框,将总分高低分组选入分组变量框,设置好分组类别,点击确定

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    (图10)

    ④得到结果如下:

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    (图11)

    可以看出所有30个题项在高低分组上的显著性水平P<0.05,说明高分组和低分组在每一个题项上都存在非常好的区分性,意味着量表中的每一个题都通过了项目分析。

    以上就是今天要讲解的问卷分析中,量表的项目分析在spss中的操作与分析方法。检验了所设题项之间的区分性。项目分析通常在信度和效度检验之前,是一个非常必要的分析。

    我们会更新更多实用的SPSS数据统计分析教程,每天更新,敬请关注哦!

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  • SPSS统计描述分析

    千次阅读 2022-01-11 16:02:29
    SPSS统计描述分析

    3.1频数分析

    频数分布分析主要通过频数分布表、条图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量,描述数据的分布特征。

    例如,要对数据文件做描述性统计分析,并绘制直方图,操作如下:

    (1)单击“分析”-“频率”,将弹出“频率”主对话框如下:

    注意对话框下方的“显示频率表”选项,SPSS默认选择,不选的话将只显示直方图,不显示频数分布表。

    (2)单击“统计量”,弹出“频率:统计量”,如下图:

    在该对话框中,选择需要显示的统计量。

    割点:选择此项,在后面的文本框中输入数值,假设为N,则表示计算并显示N分位数。

    百分位数:选择此项,在后面的文本框中输入数值,可实现想要显示的百分位数。 

    值为组的中点:表示如果数据已经分组,而且数据取值为初始分组的中点,可以选择此项,将计算百分位数统计和数据的中位数。

    (3)单击“图表”,打开“频率:图表”对话框,如下图所示:

     可以选择频数分析的图表类型。

    (4)单击“格式”,打开“频率-格式”,如下图:

     可选择排序方式,其中“多个变量”中的:

    比较变量:系统默认选择,SPSS将所有变量的描述性统计的结果显示在同一张表格中,方便用户进行比较分析。

    按变量组织输出:SPSS将对每一个变量分别输出单独的描述统计表格。

    同时,下方的“最大类别数”表示:

    通过输入的数值,可确定频数表输出的方位,即输出数据的组数不得大于窗口中输入的数值。类别数最大参数的默认值是10。

    最终的输出结果如下图:

     

     

     3.2 描述性统计分析

    描述性统计分析主要是用以计算描述集中趋势和离散趋势的各种统计量,此外还有一个重要的功能是对变量做标准化变换,及Z变换。

    操作步骤如下:
    (1)打开“分析”-“描述统计”子菜单下的“描述”命令,打开的对话框如下所示:

    将标准化值另存为变量:选择该项,将对“变量”列表框中被选中变量的数据进行标准化,然后将标准化的结果保存到新变量中。新变量的变量名为原变量名前面添加字母z,并被添加在数据编辑窗口中变量的最后一列。通过标准化,可将均值为\bar{x},标准差为s的原变量转化成均值为0,标准差为1的新变量。

    (2)单击“选项”,将打开“描述-选项”对话框,如下图所示:

    变量列表:在结果输出窗口中,选择输出的数据将按照变量在数据编辑窗口中原来的排列顺序进行排列;

    字母:按照变量的字母顺序进行排列;

    按均值的升序(降序)排列:SPSS将计算每个输出变量的平均值,再按升序(降序)排列。

    最终的输出结果如下图所示:

    3.3 探索性分析

    探索分析是指在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上,对数据进行更为深入和详细的描述性观察分析。主要进行的分析如下:

    (1)观察数据的分布特征:通过绘制箱锁图和茎叶图等图形,直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律,包括考察数据中是否存在异常值等。

    (2)正态分布检验:检验数据是否服从正态分布,以便决定它们是否能用只对正态分布数据适用的方法。

    (3)方差齐性检验:用Levene检验比较各组数据的方差是否相等,以判定数据的离散程度是否存在差异。

    操作步骤如下:
    (1)选择“分析”-“描述统计”下的子菜单“探索”,将弹出如下对话框:

    因变量列表:因变量是用户所研究的目标变量。

    因子列表:影响因变量的因素。

    个案标注依据:个案标注依据是区分每个观测量的变量。

    (2)单击“统计”,将打开“探索:统计”对话框如下:

    描述:选择此选项,将生成描述性统计表格,表中将显示样本数据的统计量,包括平均值、中位数、5%调整平均数、标准误、方差、标准差、最大值、最小值、组距、四分位数、峰度、偏度及封堵和偏度的标准误。

    平均值的置信区间:可输入数值指定均值的置信区间的置信度,系统默认的置信度为95%。

    M-估计量:选择此项,将计算并生成稳健估计量。M估计在计算时对所有观测值赋予权重,随观测量据分布中心的远近而变化,通过给远离中心值的数据赋予较小的权重来减小异常值的影响。

    离群值:是指以多个变量为参照基准,数据中与其他数据不合群的数据。

    百分位数:选择此项,将计算并显示指定的百分位数,包括5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%等。

    (3)单击“图”,打开“探索:图”对话框如下:

    箱图项:

    因子级别并置:选择此项,将为每一个因变量创建一个箱锁图,在每一个箱锁图内根据分组变量不同水平的取值创建箱型单元。

    因变量并置:选择此项,将为每个分组变量的水平创建一个箱锁图,在每个箱锁图内用不同的颜色区分不同因变量所对应的箱型单元,方便用户进行比较。

    无:选择此项,则不创建箱图。

    描述图项:

    茎叶图:茎叶图主要由三个部分组成:频率、茎和叶。在图中按从左到右的顺序依次排列,在图的底端,注明了茎的宽和每一叶所代表的观测量数。

    直方图:直接绘制直方图。

    含检验的正态图项:选择此项,将进行正态检验,并生成正态Q-Q概率图和无趋势正态Q-Q概率图。

    含莱文检验的分布-水平图项:将对所有的展布-水平图进行方差齐性检验和数据转换,同时输出回归直线的斜率及方差齐性的莱文检验,但如果没有指定分组变量,则此选项无效。

    转换后:变换原始数据。用户可在后面的参数框中选择数据变量类型。

    未转换:不变换原始数据时选择此项。

    (3)单击“选项”,打开“探索-选项”对话框如下图:

    成列排除个案:选择此项,对所有的分析过程剔除分组变量和因变量中所有带有缺失值的观测量数据。

    成对排除个案:同时剔除带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量。

    报告值:选择此项,将分组变量的缺失值单独分为一组,在输出频数表的同时输出缺失值。

    (5)单击“确定”,即可得到最终结果。

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