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  • 实验7-SPSS频率分析

    2019-01-18 02:58:00
    SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征,以便我们对数据的分布特征形成...
    SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析
     
    频率分析
    • 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征,以便我们对数据的分布
    • 特征形成初步的认识,发现隐藏在数据背后的信息,为后续数据分析提供了方向和依据。
    • 频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。

    • 1.1 分类变量频率分析
    •       前段时间我们对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行了一次调研。以这份网站用户消费行为“调研数据”为例,在SPSS中实现分类变量的频率分析。
    • 实验步骤:【分析】-【描述统计】-【频率】
    • 1167156-20190118025738572-1840138779.jpg
                                       图1-1 参数设置
    • 输出Q1和Q2两道题目的频率分析结果
    •  
      1167156-20190118025739040-18188250.jpg

                                   图1-2  频率分析输出结果

    •       通过上述分析可知,有效个案数为1300个,缺失个案数为0个。第二张表和第三张表详细地显示了城市、性别这两个变量每个选项的频率
    • 及其百分比,我们可以清晰地了解到被访者的城市及性别分布情况,从城市频率表中可知排名前三的有效个案数依次为
    • 杭州(191个,占比14.7%)、上海(182个,占比14.0%)、北京(163个,占比12.5%),从性别频率表中可知女性的有效个案数
    • 最多,为680个,占比52.3%,男性为620个,占比47.7%。
    • 3.1.2 连续变量频率分析
    • 现在我们以“Q3. 周岁年龄”这个变量进行连续变量的频率分析。
    • 【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】

    • 1167156-20190118025739490-1005192377.jpg
                               图1-3 频率:统计参数设置
    • (1)百分位值
    • 百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量,我们常用的百分数值一般是四分位数。
    • (2)集中趋势
    • 集中趋势反映了数据向其中心值聚集的程度,是对数据一般水平的概括性度量,主要通过平均数、中位数和众数来表示。
    • (3)离散趋势
    • 离散趋势反映了数据远离中心值的程度,是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据离散程度越大,说明
    • 集中趋势值的代表性越低;反之,数据的离散程度越接近于0,说明击中趋势值的代表性越高。数据的离散
    • 程度主要通过范围、标准差和方差来表示。
    • (4)分布特征
    • 在样本量较大的情况下,会提出研究假设,认为数据应当服从某种分布,每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据
    • 偏离分布的程度。例如,我们通常会考量数据是否服从正态分布、偏度和峰度就可以用来反映数据偏离正态分布的程度,
    • 偏度和峰度越接近于0,说明数据越符合假定的正态分布。

    • 1167156-20190118025739966-1466265703.jpg
      •        图1-4  连续变量描述统计输出结果

    •       通过上述图表分析可知,年龄数据的平均值为27.1,标准差为7.07,样本容量个案数为1300个,以30岁以下的年轻人居多;
    • 从图表中可以大致了解数据的集中趋势和离散趋势,从直方图也可以看出“周岁年龄”这个变量的数据分布特征,该变量的分布特征大致符合正态分布





    转载于:https://www.cnblogs.com/xuxaut-558/p/10285703.html

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  • spss频率分析-分类变量频率分析

    万次阅读 2016-11-20 21:55:47
    频率分析主要通过频数分布表、条形图、直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据分布特征,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,才能发现隐含在数据背后的信息,为后续数据分析提供了方向和依据。...

    频率分析主要通过频数分布表、条形图、直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据分布特征,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,才能发现隐含在数据背后的信息,为后续数据分析提供了方向和依据。


    频率分析主要包括分类变量的频率分析连续变量的频率分析


    分类变量频率分析

    step 1:在spss中打开文件,单击【分析】菜单,选择【描述统计】,此时右侧弹出子菜单,从中选择第一项【频率】,则弹出【频率】对话框。



    step 2:在【频率】对话框中选中需要频率分析的变量,移至右侧的【变量】框中,在本例中,将Q1、Q2两个变量移至右侧的【变量】框中。




    step 3:完成变量选择后,单击【确定】按钮,spss的输出窗口就显示出Q1和Q2两道题目的频率分析结果。

    从上述结果中很轻松的就能得出各分类的频率分析结果。


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  • 接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析 现在我们以“Q3. 周岁年龄”这个变量进行连续变量的频率分析: 步骤:【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】 在【频率:统计】中,SPSS提供了丰富的描述性计量...

    接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析
    现在我们以“Q3. 周岁年龄”这个变量进行连续变量的频率分析:
    步骤:【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】
    在这里插入图片描述
    在【频率:统计】中,SPSS提供了丰富的描述性计量,包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征4个部分。这些统计量适用与连续变量数据的分析,不适用与分类变量数据分分析

    (1)百分位值
    百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量,我们常用的百分数值一般是四分位数
    数据从小到大排列,用三个数据点将数据分为四等份,三个点相对应的就是四分位数,分别位于数据的25%(第一四分位数)、50%(第二四分位数,就是中位数)、75%(第三四分位数)。

    (2)集中趋势
    集中趋势反映了数据向其中心值聚集的程度,是对数据一般水平的概括性度量,主要通过平均数、中位数和众数来表示
    (3)离散趋势
    离散趋势反映了数据远离中心值的程度,是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据离散程度越大,说明集中趋势值的代表性越低;反之,数据的离散程度越接近于0,说明击中趋势值的代表性越高。数据的离散
    程度主要通过范围、标准差和方差来表示

    (4)分布特征
    在样本量较大的情况下,会提出研究假设,认为数据应当服从某种分布,每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据偏离分布的程度。
    例如,我们通常会考量数据是否服从正态分布、偏度和峰度就可以用来反映数据偏离正态分布的程度,偏度和峰度越接近于0,说明数据越符合假定的正态分布

    步骤:【图表】-【频率:图表】-选择直方图,勾选【在直方图中显示正态曲线】复选框,如图:
    在这里插入图片描述
    在【频率:图表】中可以根据不同类型的数据及分析目的输出不同的图表。

    分类数据:
    需了解数据分布——条形图
    需了解数据结构——饼图
    连续数据:直方图较合适

    由于连续数据可以测量其数据分布是否为正态分布,所以在直方图的下方有一个选项【在直方图中显示正态曲线】,勾选后即可一并输出正态曲线图。

    由于我们分析的是连续数据,重点考量数据的集中趋势和离散趋势,所以取消勾选【显示频率表】复选框,单击确定。
    在这里插入图片描述
    输出为:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    可以发现,该变量的分布大致符合正态分布。

    条形图和直方图的差别:

    • 条形图——分类数据
    • 直方图——连续数据
    • 条形图长度表示各类别频数多少,直方图面积表示各组频数多少,矩形高低表示每一组频数和频率,宽度表示各组组距,因此直方图高度和宽度均有意义。
    • 直方图分组数据具有连续性,所以直方图的各距形通常是连续排列的,条形图表示分类数据,则是分开排列的。

    在这里插入图片描述

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

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  • SPSS数据分析之分类变量频率分析

    千次阅读 2020-08-19 10:25:30
    1、了解SPSS中如何进行频率分析、描述性分析、交叉表分析; 2、了解SPSS中多选题的设置; 3、学习SPSS中数据报表制作及编辑技巧。 SPSS的模块可以按功能划分为三个部分:描述性分析、推断性分析、探索性分析。 描述...

    SPSS的模块可以按功能划分为三个部分:描述性分析、推断性分析、探索性分析。
    描述性分析——主要是对所收集到的数据进行分析,得出反映客观现象的各种数量特征的一种方法,它主要包括数据的

    集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等。

    描述性分析是对数据进一步分析的基础。

    推断性分析——研究如何根据样本数据来推断总体数量特征,它是在对样本数据进行描述性分析的基础上,对研究总体的数量特征做出判断的。常见的分析方法有

    假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等方法。

    探索性分析——通过一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程,它不受研究假设和分析模型的限制,尽可能地寻找变量之间的关联性。常见的分析方法有

    聚类分析、因子分析、对应分析等方法。

    频率分析

    频率分析主要通过频数分析表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,才能发现隐含在数据背后的信息,为后续收据分析提供方向和依据。
    频率分析包括:分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。

    分类变量频率分析

    案例背景:某购物网站用户消费行为调研后的调查问卷,以这份网站用户消费行为“调研数据”为例,在SPSS中实现分类变量的频率分析。

    【分析】-【描述统计】-【频率】

    1. 在 SPSS 中打开“调研数据 .sav”文件,单击【分析】菜单,选择【描述统计】,此时右侧弹出子菜单,从中选择第一项【频率】,则弹出【频率】对话框,如图所示。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      选中需要进行频率分析的变量,移至右侧的【变量】框中:
      在这里插入图片描述
      此处我们将Q1和Q2移至变量框中,单击确定,SPSS的输出窗口就显示出Q1和Q2两个的频率分析结果:如图
      在这里插入图片描述

    什么是有效个案数
    在该变量下,一共有多少个个案是有数值并且没有被定义的为缺失值的;
    什么是缺失个案数
    在该变量下,全部个案数- 有效个案数,包括本身没有数值和被定义为缺失值的数值。

    注意:缺失值不单纯表示为没有该数值,还包括人为定义的数值。
    例如:我们定义9位(不清楚/不确定)的数值-缺失值,那么在变量中就会将9列入缺失值中,当做缺失值处理。

    在这里插入图片描述
    从表中我们可以看出得到的信息:
    在Q1频率表中,城市排名前三的有效个案数依次为杭州、上海、北京;
    从性别频率表中可知女性的有效个案数最多,为680个,占比52.3%。

    百分比:计算每类别有效值和缺失值个数的占总体的比列

    有效百分比:仅计算每类别有效值个数占总资的比例,

    累计百分比:从第一个类别一次累加有效百分比

    在这里插入图片描述

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

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空空如也

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spss频率分析