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  • spss 描述性分析

    2019-12-22 15:17:25
    分析】【描述统计】【频率】,把需要频率分析的变量,移至右侧的【变量】框中 变量标签不方便选取,可以选择一个变量右键【显示变量名】,左侧框就只显示变量名了 点击【确定】后,输出窗口就会弹出频率分析...

    目录

    分类变量频率分析

    连续变量频率分析

    描述分析

    交叉表分析

    多选题定义

    分类变量报表制作

    连续变量报表制作

    表自定义分组


    分类变量频率分析

    【分析】【描述统计】【频率】,把需要频率分析的变量,移至右侧的【变量】框中

    变量标签不方便选取,可以选择一个变量右键【显示变量名】,左侧框就只显示变量名了

    点击【确定】后,输出窗口就会弹出频率分析结果

    百分比:计算每类有效值和缺失值个数占总体的比例

    有效百分比:仅计算每类别有效值个数占总体的比例

    累计百分比:从第一个类别依次累加有效百分比

     

     

    连续变量频率分析

    【分析】【描述统计】【频率】,将目标变量移至右框,【统计】

    百分位值:主要用于对连续变量数据离散程度的测量,一般常用四分位数,是将变量中的数据从小到大排序后,三个数据点分为四等分

    集中趋势:反映了数据向其中心值聚集程度,是对数据一般水平的概括性度量

    离散趋势:数据离中心值远离的程度,是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度,

    选择【图表】对于连续数据,选直方图

    取消【显示频率表】

     

     

    描述分析

    对于连续变量,还可以用此方法初步研究,仅适用于连续性

    【分析】【描述统计】【描述】。目标变量移至右侧框,【选项】选择需要输出的描述统计量

     

     

    交叉表分析

    多个变量在不同取值下的数据分布情况

    【分析】【描述统计】【交叉表】,将目标变量移至对应的【行】【列】中,,右侧【单元格】,选择统计量

     

     

    多选题定义

    【分析】【定制表】【多重响应集】,把多选题的的选项变量移至右边框【集合中的变量】

    由于数据取值是二分法,取0,1,所以算着【二分法】,计数值输入1,统计汇总选中个数

    填写【集合名称】【集合标签】,【添加】

    如果是【多重分类法】,需要选择【类别】,输入【集合名称】【集合标签】即可

     

     

    分类变量报表制作

    【分析】【定制表】

    选中变量拖至【行】或【列】待出现公社框后松开,完成拖拽【摘要统计】,【统计】框中选择【列数%】,加入到右侧显示框中,【应用于所选项】【关闭】返回,【确定】

     

     

    连续变量报表制作

    步骤一样,只不过,【摘要统计】有变化

     

     

    表自定义分组

    【定制表】,目标变量拖至制表区域,【类别和总计】

    选中广州,【添加小计】,输入‘一线城市’,表示广州及其之上的城市都归为‘一线城市’

    【应用】

     

     

     

     

     

     

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  • SPSS描述性分析

    2011-10-23 16:07:00
    描述性分析过程主要用于对连续变量...SPSS中的描述性分析过程可以生成相关的描述性统计量,如:均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度,同时描述性分析过程还将原始数据转换为Z分值并作为变量储存,通过这些描述性统...

    描述性分析过程主要用于对连续变量做描述性分析,可以输入多种类型的统计量,也可以将原始数据转换成标准Z分值饼存入当前数据集。

    基本统计量的计算与描述性分析简介

    描述性分析主要是针对数据进行基础性描述,主要用于描述变量的基本特征。SPSS中的描述性分析过程可以生成相关的描述性统计量,如:均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度,同时描述性分析过程还将原始数据转换为Z分值并作为变量储存,通过这些描述性统计量,我们可以对变量的综合特征进行全面的了解。

    表示集中趋势的统计量

    (1)均值

    均值分析可以分为算数平均数、调和平均数以及集合平均数三种。

    算数平均数  算术平均数是集中趋势最常用、最重要的测度值。他是将总体标志总量处理总体单位总量而得到的均值。算是平均数的基本公式是:

    算数平均数=总体标志总量/总体单位总量

    根据掌握资料的表现形式不同,算数平均数有简单算数平均数和加权算数平均数两种。

           简单算数平均数是将总体个大内每一个标志值加总得到的标志总量初一单位总量而求出平均指标。其计算方法可以如公式:

    简单算数平均数适用于总体单位数较少的未分组资料。如果所给的资料是已经分组的次数分布数列,则算数平均数的计算应采用加权算数平均数的形式。

          加权算数平均数是首先用各分组的标志值乘以相应的各组单位数求出各组的标志总量,并加总求得总体标志总量,而后再将总体标志总量和总体单位总量对比,其计算过程公式如下:

    其中f表示各组的单位数,或者是频数和权数。

    调和平均数  调和平均数又称倒数平均数,他是根据各变量值得导致来计算的平均数。具体讲,调和平均数是各变量值倒数的算数平均数的倒数。调和平均数的计算方法,根据资料的不同也有简单和加权形式。

    几何平均数  几何平均数是与算数平均数和调和平均数不同的另一种平均指标,它是几何级的平均数。几何平均数是计算平均比率或平均发展速度的最常用统计量,几何平均数可以反映现象综艺一般水平。根据掌握资料不同,几何平均数也有简单和加权形式。

    (2)中位数

    中位数是将总体单位某一变量的各个变量值按大小顺序排列,处在数列中间位置的那个变量值就是中位数。

    在资料未分组时,将各变量值按大小顺序排列后,首先确定中位数的位置,可用公式(n+1)/2确定,n代表总体单位的项数;然后根据中点位置确定中位数。有两种情况:当n为奇数项时,则中位数就是属于中间位置的那个变量值;当n为偶数项时,则中位数是位于中间位置的两个变量值的算数平均值。

    (3)众数

    众数是总体中出现次数最多的标志值,即最普遍、最常见的标志值。众数只有在总体单位较多而又明确的集中趋势的资料中才有意义。单项数列中,出现最多的那个组的标志值就是众数。若在数列中有两个的次数是相同的,且次数最多,则就是双众数或复众数。

    (4)百分位数

    如果将一组数据排序,并计算相应的累积百分位,则某一百分位对应数据的值称为这一百分位的百分位数。常用的有四分为数,指的是讲述分为四等分,分别位于25%,50%和75%处的分位数。百分位数适用于定序数据及更高级的数据,不能用于定类数据,百分位数的优点是不受极端值的影响。

    表示离中趋势的统计量

    (1)方差与标准差

    方差是总体各单位变量值与其算数平均数的离差平方的算数平均数,方差的平方根就是标准差,与方差不同的是,标准差是具有量纲的,与变量值的计量单位相同,其实际意义要比方差清楚。因此对社会经济现象进行分析时,往往更懂的使用标准差。

    根据所掌握的资料不同,方差和标准差的计算有两种形式,简单平均式和加权平均式。

    在未分组资料情况下,简单形式

    在资料分组情况下,采用加权平均式

    (2)均值标准误差

    均值标准误差就是样本均值的标准差,是描述样本均值和总体均值平均偏差程度的统计量。

    (3)极差或范围

    极差又称全距,是总体样本中最大变量值与最小变量值之差,即两极之差,用R表示。

    根据全距的大小来说明变量值波动范围的大小

    R=Xmax-Xmin

    极差只是利用了一组数据两端的信息,不能反映出中间数据的分散情况,因此不能准确描述出数据的分散程度,且易受极端值的影响。

    (4)最大值

    顾名思义,最大值即样本数据中取最大的数据。

    (5)最小值

    即样本数据中取值最小的数据。

    (6)变异系数

    变异系数是将标准差或平均差与其平均数对比所得的比值,又称离散系数。计算公式

    以上代表标准差系数和平均差系数。变异系数是一个无名数的数值,可用于比较不同数列的变异程度,其中,最常用的变异系数是标准差系数。

    表示分布形态的统计量

    (1)偏度

    偏度是对分布偏斜方向及程度的测试。测量偏斜的程度需要计算偏态系数。这里只介绍中心矩偏态测度法。常用三阶中心矩除以标准差的三次方,表示数据分布的相对偏斜程度,计算方法如下:

    a3为正,表示分布右偏;为负,表示左偏。

    (2)峰度

    峰度是频数分布曲线与正态分布相比较,顶端的尖峭程度。统计上常用四阶中心矩测定峰度,计算公式如下:

     

    当a4=3时,分布曲线为正态分布;

    当a4<3时,分布曲线为平峰分布;

    当a4>3时,分布曲线为尖峰分布。

    其他相关的统计量

    Z标准化得分

    Z标准化得分是某一数据与平均数的距离以标准差为单位的测量值。其计算公式如下:

    Zi即为Xi的Z标准得分。Z的标准化数据越大,说明它离平均数越远。

    标准化值不仅能表明各原始数据在一组数据分布中的相对位置,而且能在不同分布的各组原始数据间进行比较,同时还能接受代数方法的处理。因此标准化值在统计分析中起着重要的作用。

    -----------------------------------------------------------SPSS描述性分析-----------------------------------------------------------

    首先打开相应的数据文件,或者建立一个数据文件,就可以在SPSS数据编辑窗口进行描述性统计分析。

    1)打开文件,这里使用SPSS安装目录下Demo/transaction,如下显示:

    在数据编辑窗口的菜单栏中选择“分析”|“描述统计”|“描述”命令。

    2)选择变量

    之后打开如下的对话框,从源变量中首先单击需要描述的变量,然后单击右箭头按钮,将需要描述的变量选入“变量”列表中,如下:

    3)进行选项设置

    单击右侧“选项”按钮,弹出如下的“描述:选项”对话框。

    “描述:选项”对话框主要用于指定需要输入和计算的基本统计量和结果输出的显示顺序,分4部分:

    (1)“均值”和“合计”复选框  选中:“均值”复选框表示输出变量的算数平均数。选中“合计”复选框表示输出各个变量的合计数。

    (2)“离散”选项组  该选项组主要用于输出离中趋势统计量,共有六个复选框:“标准差”、“方差”、“最小值”、“最大值”、“范围”、“均值的标准误”,选中这些复选框分别表示输出变量的标准差、方差、最小值、最大值、范围、均值的标准误。

    (3)“分布”选项组  该选项组主要用于输出表示分布的统计量:

    “峰度”复选框,选中该复选框表示输出变量的峰度统计量。

    “偏度”复选框,选中该复选框表示输出变量的偏度统计量。

    (4)“显示顺序”选项组  该选项组主要用于设置变量的排序过程。有以下4种选择:

    变量列表:选中表示按变量列表中的变量顺序进行排列;

    字母顺序:选中表示按变量列表中的变量的首字母的顺序排列;

    按均值的升序排序:选中表示按变量列表中的变量的均值的升序排列;

    按均值的降序排序:选中表示按变量列表中的变量的均值的降序排列。

    其中,系统默认的基本统计量是“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”和小时顺序中的“变量列表”。

    设置完毕后,单击“继续”按钮,返回到“描述性”对话框。

    4)设置“将标准化得分另存为变量”复选框

    如果选中该复选框,则表示为变量列表中的每一个要分析描述的变量计算Z标准化得分,并且系统会将每个变量的Z标准化得分保存到数据文件中(其中,新变量的命名方式是在原变量的变量名前加Z,如原变量名为“Amount”,则生成的新变量名为“ZAmount”。)

    5)分析结果输出

    单击“重置”按钮,即可进行重新的选择变量,重新设置“选项”。

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  • 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
  • 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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  • 课程链接:《问卷与量表数据分析SPSS+AMOS)》 笔记所用资料皆来自课程资料。 目录 1. 基本信息的描述统计——频率分析 1.1 统计结果 1.2 操作步骤——方法1 1.3 分析步骤——方法2(推荐使用) 1.4 三线表...

    课程链接:《问卷与量表数据分析(SPSS+AMOS)》

    笔记所用资料皆来自课程资料。

    目录

    1. 基本信息的描述统计——频率分析

    1.1 统计结果

     1.2 操作步骤——方法1

     1.3 分析步骤——方法2(推荐使用)

    1.4 三线表插入到word中 

    2. 基本信息的描述统计——统计描述(平均值、标准差、方差等)

    2.1 统计结果

     2.2 统计步骤

     3. 样本分布合理性分析

    3.1 目标结果

    3.2 分析过程


    1. 基本信息的描述统计——频率分析

    对频数以及百分比进行统计。

    1.1 统计结果

     1.2 操作步骤——方法1

    现在需要对性别、年龄段、身份、单位性质进行频数统计分析。

     第一步:点击“分析”——“描述性统计”——“频率”

    第二步:将要分析的变量放入进去,单击确定。

    第三步:输出结果。但是输出的结果是分散的。 下面介绍可以统计在一起的分析方式。

     

     1.3 分析步骤——方法2(推荐使用)

     第一步:选择“分析”——“表”——“定制表”

    第二步:将要统计的变量拖入到“行”

     第三步:选择“摘要统计”

    第四步:选择“列百分比” ——“列N%”,将其拖入到“显示框”中,选择“应用于所选项”,点击“关闭”。

    第五步:得到下面的结果,红框中表示按照列汇总得到的百分比。性别、年龄段等分开统计百分比。男女百分比一共为100%,所有年龄段的百分比加起来为100%。

     第六步:点击“确定”后得到下面的结果。比如身份:41.8%+53.9%+4.3%=100%。这里表示统计人数在校学生占41.8%,企事业单位员工占41.8%,其余人员占4.3%。

     第七步:调整为三线表。双击表格,然后点击“格式”-“表外观”,将三线表选入进去即可。

     

    最终的结果如下图所示:

    1.4 三线表插入到word中 

    最后将表格复制粘贴到word中,调整字体字号即可。需要注意的是变量与变量之间需要空一行。

     

    调整为三线表更加详细的步骤可以参考前面的笔记,链接:

    问卷与量表数据分析(SPSS+AMOS)学习笔记(三) : 数据分析工具,三线表的制作

     

    2. 基本信息的描述统计——统计描述(平均值、标准差、方差等)

    有些论文中平均值和标准差是分开写的,如表3。有些论文平均值和标准差是合并在一起的,如表4.

    2.1 统计结果

     2.2 统计步骤

    我们需要对7、8、9三个题目统计其最小值、最大值、平均值和标准差。

    第一步:选择“分析”——“描述统计”——“描述”

     第二步:选择需要统计分析的值,比如平均值、标准差等,根据自己的需求选择。

     第三步:输出统计结果。我们发现统计结果和我们预想的结果不一致,需要粘贴到excel中进行调整。

     第四步:在excel中调整好顺序后粘贴到word中设置为三线表,调整为目标格式即可。其中正负号的输入如下:

     

     3. 样本分布合理性分析

    【注意】只有当我们需要对不同类别的样本收集数据时需要按照一定的比例收集时才需要使用这种方式,检验是否收集符合要求。如果对数据的类别数量比例没有特殊要求,不用对样本分布合理性进行分析。

    3.1 目标结果

    sig(P)<0.05说明拒绝原假设。如下图所示,说明样本分布既不满足1:1:1:1:1的关系,也不满足1:2:2:2:3的关系。

    样本分布合理性分析的目的:为了检测我们调查的样本是否符合我们预先设计的比率,如果不符合,可以根据实际情况补充收集数据。只有当sig>0.05时,才说明样本满足条件了,可以不用重新补充收集数据了。

    3.2 分析过程

    第一步:选择“卡方检验”

     第二步:假设是1:1:1:1:1的比例,“期望值”选择“所有类别相等”。

    第三步:渐近显著性(sig)=0.000<0.05,则证明拒绝原假设。说明我们期望的频率分布和实际的频率分布不一致。

    第四步: 假设按照1:2:2:2:3的比例。

    第五步: sig=0.006<0.05,说明拒绝原假设。也就是说我们实测和期望是不一致的。

     

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spss描述性分析