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第7章 基本统计分析 2019/5/14
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本章内容 SPSS 统计分析功能概述 SPSS 数值分析过程 基本统计分析概述 7.1 一维频数分布表Frequencies
7.2 描述统计分析过程Descriptives 7.3 探索分析 Explore 7.4 多维频数分布表(交叉表,列联表) 7.5 OLAP报告摘要表OLAP Cubes 补充： Reports的其他分析过程 练习题 2019/5/14
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SPSS 统计分析功能概述 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。 SPSS有数字分析和作图分析两类方法 2019/5/14
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SPSS 数值分析过程 SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：
a、基本统计分析 ：Reports, Descriptive Statistics b、均值比较与检验 ：Compare Means d、方差分析：ANOVA Models b、相关分析：Correlate e、回归分析 ：Regression f、聚类与判别：Classify g、因子分析：Data Reduction h、非参数检验：Nonparametric Tests 等等 2019/5/14
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基本统计分析概述 基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。 在SPSS的Analyze菜单中包括了一系列统计分析过程。其中Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。 Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies：频数分析 Descriptives：描述统计量分析 Explore：探索分析 Crosstabs：多维频数分布交叉表（列联表） Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes：OLAP报告摘要表 Case Summaries：观测量列表 Report Summaries in Row：行形式输出报告 Report Summaries in Columns：列形式输出报告 2019/5/14
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7.1 一维频数分布表Frequencies 1、了解变量的取值分布情况对整体把握数据的特征是非常有利的。
2、求分类（定类、定序）变量的频数和作Bar图 3、求定距变量(连续变量)的分布情况和作直方图Histogram 比Descriptives 多百分位，在Statistics选项(见Excel第三章 数据描述与分析)和 Format选项） 4、对连续变量进行分组(recode)后再求频数，如老中青(35, 60)的比例，文化程度(中学、大学及以上)的人数及比例等 5、Analyze + Descriptive Statistics + Frequencies 6、例子p ：对1991年美国社会调查情况数据 (data07-01)进行统计处理。分析不同年龄（age变量）和最高受教育年限（educ变量）各水平的频数分布情况。 2019/5/14
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7.2 描述统计分析过程Descriptives
1、功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理(标准化后的新变量的均值为0，标准差为1，目的是为了消除各变量间变量值在数量级上的差异，从而增强数据间的可比性)。 2、描述统计分析过程通过平均值(Mean)、 算术和(Sum) 、标准差(Std Dev) 、最大值(Maximum) 、最小值(Minimum) 、方差(Variance)、范围(Range)、平均数标准误(S.E. Mean)等统计量对变量进行描述。 3、一般是求定距变量的描述统计量，从中分析差异性（max，min） 4、 Analyze +Descriptive Statistics+Descriptives 5、例子：1985年美国联邦调查局对50个州各种犯罪情况调查的数据(data07-02)进行描述统计分析 50个州总的情况 不同地区region的情况(2种方法：Split File+ Descriptives， 第8章的Means) 2019/5/14
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7.3 探索分析 Explore 1. 考察数据的奇异性和分布特征 2. 一般是考察定距变量
奇异性：数据的过大或过小（找出、分析原因、是否剔除） 分布特征：数据是否来自正态分布总体 考察方法：统计量和统计图形（箱图、茎叶图（频数、茎和叶）、方差齐次性检验Spread vs level图） 2. 一般是考察定距变量 3. Analyze + Descriptive Statistics + Explore 因（分析）变量（Dependent List）：定距变量 分组变量（Factor List）：分类变量 标识变量(Label Cases by):为方便查找输出观测量如id 4.例子p112：考察银行数据(data07-03)中的不同性别的工资情况 2019/5/14
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7.4 多维频数分布表(交叉表,列联表) 二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系 例子：
Analyze + Descriptive Statistics + Crosstabs 行变量（Row）：需分类变量 列变量（Column）：需分类变量 分层变量（Layer）：条件（若有，需分类变量） Statistics选项： Chi-square复选项及其四种检验结果 Correlations复选项：相关系数 例子： 银行数据(data07-03)中：如求男女的民族分布情况，可得到白种人多，男性多的结论（注意cell选项，一般选频数和百分比），如求每一工种的男女分布情况（人数） P118：1991年美国社会调查情况数据(data07-01) ：男女对生活的认识。 2019/5/14
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7.5 OLAP报告摘要表OLAP Cubes OLAP（Online Analytical Processing）在线分析处理过程以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。 Analyze + Reports + OLAP Cubes Summary Variables：要进行统计汇总的数值型变量 Grouping Variables：分组变量（分类变量），注意：此分组变量在实际的运算过程中并不发挥分组的功能，而是确定进入统计的观测量的范围。如选择数学成绩作为摘要分析变量，而性别作为分组变量，要计算数学平均成绩，则结果中显示的并不是男生的数学平均成绩和女生的数学平均成绩，而是所有男女生观测量的数学成绩的总平均值。即所有性别有值（非Missing Value）的Case，才参与分析计算 Statistics选项：Sum和、Number of Cases观测量数目、Mean均值、Median中位数、Maximum最大…等等 例子p122：1991年美国社会调查情况数据(data07-01) ：对不同种族race的孩子childs和教育educ情况进行报告摘要分析。 2019/5/14
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补充： Reports的其他分析过程 Reports的其他分析过程有： Case Summaries：观测值摘要分析
Report Summaries in Row：行形式输出报告 Report Summaries in Columns：列形式输出报告 2019/5/14
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Case Summaries：观测量列表 察看或打印所需要的变量值 Analyze + Reports + Case Summaries
Variables：要显示的变量名 Grouping Variables：分组变量（分类变量） 结果显示：多行或单行 2019/5/14
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行形式输出报告 Summary 按行，如：sum、mean、max、min、count、std dev、 variance、percentage(above,below,inside)等 菜单： Analyze + Reports Report Summaries in Rows Data Column：报告变量 Break Column：分组变量及其Summary(多个交叉) Report:可对全部数据进行描述统计(Grand Total) Display Cases：是否显示每一个观测量 2019/5/14
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列形式输出报告 Summary 按列，如： sum、mean、max、min、count、std dev、 variance、percentage(above,below,inside)等 菜单： Analyze + Reports + Report Summaries in Columns Data Column：报告变量 一一对应的Summary Insert Total：汇总列，可汇总两列或多列的信息 Break Column:分组变量(多个交叉)及Subtotal Report:可对全部数据进行描述统计(Grand Total) 2019/5/14
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练习题 关于计算机课程教学情况的调查.DOC 请用Word提交分析报告，包括：
用什么命令（如Frequencies，Descriptive）和分析的变量 结果（表格或图形） 结果分析 2019/5/14
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