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多元统计分析及 SPSS 应用. 赵瑞清. Ruiqing Zhao. 天津大学. Tianjin University. rzhao@orsc.edu.cn http://orsc.edu.cn/~zhao. rzhao@orsc.edu.cn session 3 聚类分析. 应用多元统计分析及 SPSS 应用 Session 3 统计数据的收集、整理与描述. Session Topics. 统计数据的来源. 统计数据的收集. 统计数据的整理. 统计数据的描述. 统计数据的来源. 一、统计数据的直接来源. 来源于管理和研究需要而专门组织的调查.
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多元统计分析及SPSS应用 赵瑞清 Ruiqing Zhao 天津大学 Tianjin University rzhao@orsc.edu.cn http://orsc.edu.cn/~zhao
rzhao@orsc.edu.cnsession 3聚类分析 应用多元统计分析及SPSS应用 Session 3 统计数据的收集、整理与描述
Session Topics 统计数据的来源 统计数据的收集 统计数据的整理 统计数据的描述
统计数据的来源 • 一、统计数据的直接来源 • 来源于管理和研究需要而专门组织的调查 • 来源于科学试验的数据 • 二、统计数据的间接来源 • 来源于公开出版物的数据 • 来源于内部调查的数据
询问调查 观察实验 访问调查 邮寄调查 电话调查 电脑辅助 座 谈 会 个别深访 观 察 实 验 统计数据的收集 数据的搜集方法
访问调查 1. 调查者与被调查者通过面对面地交谈而获得资料 2. 有标准式访问和非标准式访问 • 标准式访问通常按事先设计好的问卷进行 • 非标准式访问事先一般不制作问卷
邮寄调查 • 也称邮寄问卷调查 • 是一种标准化调查 • 调查者与被调查者没有直接的语言交流,信息的传递依赖于问卷 • 通过某种方式将调查表或问卷送至某调查者手中,由被调查者填写,然后将问卷寄回指定收集点 • 问卷或表格的发放方式有邮寄、宣传媒介传送、专门场所分发三种
您好! 我是××调查公司的调查员… • 电话调查 • 调查者利用电话与被调查者进行语言交流以获得信息 • 时效快、成本低 • 问题的数量不宜过多
电脑辅助调查 • 又称电脑辅助电话调查 • 电脑与电话相结合完成调查的全过程 • 一般需借助专门的软件进行 • 硬件设备要求较高
座谈会 1. 也称集体访谈 2. 将一组被调查者集中在调查现场,让他们对调查的主题发表意见以获得资料 3. 参加座谈会的人数不宜过多,一般为6~10人 4. 侧重于定性研究
个别深度访问 • 一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查 • 适合于较隐秘的问题,如个人隐私问题;或较敏感的问题,如政治方面的问题 • 侧重于定性研究
观察法 1. 就调查对象的行动和意识,调查人员边观察边记录以收集所需信息 2. 调查人员不是强行介入 3. 能够在被调查者不察觉的情况下获得资料
实验法 1. 在设定的特殊实验场所、特殊状态下,对调查对象进行实验以获得所需资料 2. 有室内实验法和市场实验法
2.网络 世界发展报告 中国人口统计年鉴 中国市场统计年鉴 世界经济年检 Internet 工业普查数据 中国统计年鉴2001 中国统计出版社 • 统计数据的间接来源 1. 公开出版物:《 中国统计年鉴》、《中国统计摘要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发展报告》……
统计数据的整理 一、统计分组 根据统计研究的目的和客观现象的内在特点,按某个标(或几个标志)把被研究的总体划分为若干个不同性质的 组,称为统计分组。 例:某班学生按考试成绩分组
二、频数分布与频率分布 • 将数据按其分组标志进行分组的过程,就是频数分布和频率分布形成的过程。表示各组的单位的次数称为频数,各组次数与总次数之比称为频率。
二、频数分布与频率分布 • 频数分布就是观察值按其分组标志分配在各组内的次数,由分组标志序列和各组相对应的分布次数两个要素构成。 • 由分组标志序列和各组相应的频率构成频率分布。
当所观察的次数很多,组距很小并且组数很多时,所绘出的折线图就会越来越光滑,逐渐形成一条光滑的曲线,这种曲线即频数分布曲线,反映了数据的分布规律。当所观察的次数很多,组距很小并且组数很多时,所绘出的折线图就会越来越光滑,逐渐形成一条光滑的曲线,这种曲线即频数分布曲线,反映了数据的分布规律。
三、累积频数分布与频率分布 为了统计分析的需要,有时要观察某一数值以上或某一数值以下频数或频率之和,这就需要绘出累积频数或累计频率。 在SPSS 中对下数据进行频数(率)分析
1.定义工人编号和加工零件数的变量名分别为NO 和X,然后输入变量NO 和X 的原始数据。
2.选择[Analyze]=>[Descriptive Statistics]=>[Frequencies...],弹出[Frequencies]主对话框。
现欲X 进行频数分析,在对话框左侧的变量列表中选X,单击按钮使之进入[Variable(s)]列表框,并选择[Display Frequency Tables]显示频数分布表。
3.可单击[Format...]按钮弹出[Frequencies:Format]子对话框3.可单击[Format...]按钮弹出[Frequencies:Format]子对话框 根据数值大小按升序从小到大作频数分布 数值大小按降序从大到小作频数分布 频数多少按升序从少到多作频数分布 频数多少按降序从多到少作频数分布
4.可单击[Statistics...]按钮,弹出[Frequencies:Statistics]子对话框,并单击相应项目,在作频数表分析的基础上,附带作各种统计指标的描述,特别是可进行任何水平的百分位数计算。这里不选。4.可单击[Statistics...]按钮,弹出[Frequencies:Statistics]子对话框,并单击相应项目,在作频数表分析的基础上,附带作各种统计指标的描述,特别是可进行任何水平的百分位数计算。这里不选。 • 5.可单击[Charts...]钮,弹出[Frequencies:Charts]子对话框,
用户可选三种图形:直条图(Bar chart)、饼图(Pie Charts)和直方图(Histogram)。这里选择[Histogram] 项,并选择[With Normal Curve]要求绘制正态曲线。单击[Continue]按钮返回[Frequencies]主对话框,再单击[OK]钮即可得到(累计)频数(频率)分布表和直方图。
输出结果 频数(率)分布表
应该注意的是,SPSS 在未特别指定的情形下,直方图或频数分布表是按照原始数值逐一作频数分布的,这与日常需要的等距分组、且组数保持在一定数目的要求不符。 • 在调用[Frequencies]统计过程命令之前,可先对原始数据进行预处: 已知最小值为84,最大值为128,全距为10,故可要求分成5 组,起点为80,组距为10。 选择[Transform]=>[Recode]=>[Into Different Variable...],在弹出的[Recode Into Different Variable]对话框中选定X,单击按钮使之进入[Numeric Variable→Output Variable]列表框,在[OutputVariable]栏的[Name]文本框中输入x1,单击[Change]按钮表示新生成的变量名为x1。 单击[Old and New Values]按钮弹出[Recode Into Different Variable:Old and New Values]子对话框,在[Old Value]选项中单击[Range]项,输入第一个分组的数值范围:80~89,在[New value]栏内输入新值:80,单击[Add]按钮. 依此将各组的范围及对应的新值逐一输入,最后单击[Continue]按钮返回,再单击[OK]按钮即完成。系统在原数据库中生成一新变量为x1,这时再调用[Frequencies]统计过程将输出等距分组且组数为5 的频数分布表。
统计数据的描述 作为统计数据的代表值,一个是分布的中心,反映分布的集中趋势,另一个是分布的形状,反映分布的离散程度。这些代表性的数量特征值精确地描述出不同的统计数据分布。 一、 分布的中心 众数(mode) 在正态分布和一般的偏态分布中,分布曲线最高点所对应的数值即是众数。如果没有明显的最高点,众数可以不存在。当然,如果有两个最高点,也可以有两个众数。
中位数(median)与分位数 中位数是数据排序后,位置在最中间的数值。 与中位数相似的还有四分位数(quartiles)、十分位数(decile)和百分位数(percentile)。中位数是将统计分布从中间分成相等的两部分,而四分位数就是将数据分布四等分的三个数值,其中中间的四分位数就是中位数。十分位数和百分位数分别是将数据分布十等分和一百等分的数值。 平均数(均值)(mean) 平均数是数据集中趋势的最主要测度值
二、分布的形状 用于描述数据分布形状即分布关于其中心的波动程度的代表值有:极差、内距、方差和标准等,它们描述了分布的离散程度和差异程度。 (一)极差(range) 极差也称为全距,是最大值与最小值之间的距离,它是数据离散或差异程度的最简单测度值,即 例如,在前面的数据中,极差为128-84=44(件)。显然,数据的离散程度大,极差就越大。极差虽然很容易计算,但它只告诉我们数据分布范围,至于分布的中间部分是如何变化的则不得而知。而且它受极端值的影响可能是很大的。
(二)内距(Inter-Quartile Range, IQR) 内距又称为四分位差,是两个四分位数之差,IQR=高四分位数—低四分位数。 若内距比较小,则说明数据比较集中在中位数附近;反之则比较分散。内距常和中位数一起用来描述一个定距特别是定序测量数据的分布。 (三)方差(variance)和标准差(standard deviation) 方差是离差平方的平均数,即 或
三、偏度与峰度 (一)偏度(skewness) 所谓偏度是指反映频数分布偏态方向和程度的测度。 • 在频数分布中,最大集中点以上(频数曲线图横轴上众数的右边)的频数占总频数的一半多,称为右偏或正偏。 • 最大集中点以下(频数曲线图横轴上众数的左边)的频数占总频数的一半多,称为左偏或负偏。 偏度的计算公式为:
(二)峰度(kurtosis) 所谓峰度,是指频数分布曲线高峰的形态,即反映分布曲线 的尖峭程度的测度。 峰度的计算公式为 当β=0 时,表示分布的峰度是正态分布的峰度;当β>0 时,表示分布曲线的高峰是尖顶高峰;当β<0 时,表示分布曲线的高峰是平顶高峰。
四、SPSS 操作 在SPSS 中计算上例各种指标的步骤为: (一)定义加工零件数的变量名为X,并输入原始数据。 (二)选择[Analyze]=>[Descriptive Statistics]=>[ Descriptives...],打开[Descriptives]主对话框。
打开[Descriptives]主对话框。在主对话框左边列表中选定变量X,单击按钮使之进入[Variables(s)] 列表框。
(三)单击[Options...]按钮,打开[Descriptives:Options]子对话框。选择均值(Mean)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis),选好后单击[Continue]按钮返回[Descriptives]主对话框,再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。(三)单击[Options...]按钮,打开[Descriptives:Options]子对话框。选择均值(Mean)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis),选好后单击[Continue]按钮返回[Descriptives]主对话框,再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。
输出结果: 以上结果没有给出中位数、众数等统计量,可以在频数(率)分析时增加选项计算相应的统计量,具体操作步骤如下: (一)定义工人编号和加工零件数的变量名分别为NO 和X,然后输入变量NO 和X 的原始数据。 (二)选择[Analyze]=>[Descriptive Statistics]=>[Frequencies...],
弹出[Frequencies]主对话框。现欲X 进行频数分析,在对话框左侧的变量列表中选X,单击按钮使之进入[Variable(s)]列表框,并选择[Display Frequency Tables]显示频数分布表。
(三)单击[Statistics...]按钮,弹出[Frequencies:Statistics]子对话框,并单击相应项目。本例中选择均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis),选好后单击[Continue]按钮返回[Frequencies]主对话框,再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。(三)单击[Statistics...]按钮,弹出[Frequencies:Statistics]子对话框,并单击相应项目。本例中选择均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis),选好后单击[Continue]按钮返回[Frequencies]主对话框,再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。