經(jīng)管類定量分析在spss中的實現(xiàn)-文庫吧
2025-04-22 09:01 本頁面
【正文】 er→Simple ”繪制直方圖 年份2021202119901980能源消耗8000700060005000400030002021二 、頻數(shù)分析及特征參數(shù)的計算 ① 簡單統(tǒng)計指標(biāo) 最大值、最小值、組距（極差）、頻數(shù)（ frequency）、累計頻數(shù)、頻數(shù)比例、累計頻數(shù)比例、百分比、累計百分比 ② 定距變量的集中趨勢統(tǒng)計指標(biāo) ? 眾數(shù)（眾值， mode）：頻數(shù)最多的變量值 ? 中位數(shù)（中位值， mediam）： 將一系列數(shù)值由小到大排列，位于中間位置的那個數(shù)值 ? 平均數(shù)（均值， mean）： 是綜合性最強(qiáng)的中心測量尺度，它涵蓋了所有的個體值 在沒有極端值的情況下，用平均數(shù)代表中心趨勢最合適，而如果由極端值存在，則用中位數(shù)更適合。 （ 1） 統(tǒng)計分析背景知識 ③ 定距變量的離散趨勢統(tǒng)計指標(biāo) ? 極差（ range） ： 最大值與最小值的差 ? 四分位差（ quartiles） : 用對應(yīng)于累計頻率為 75％的變量值和對應(yīng)于累計頻率為 25％的變量值相減而得 方差 (variance） 與 標(biāo)準(zhǔn)差 ()： 表示分布對平均數(shù)的偏離程度或伸展程度 ? 方差 ： 觀測值與其均值之差的平方和除以全部觀測總數(shù) N ? 標(biāo)準(zhǔn)差 ：方差的平方根 （ 2） 簡單數(shù)列頻數(shù)分析 ① 調(diào)入“ 09110311312成績（分類） .sav” SPSS數(shù)據(jù)文件，輸出“高數(shù)”的頻數(shù)分布； ② 選擇 “Analyze→Descripitive Statistic→ Frequencies ” ，彈出對話框 ③ 在對話框左側(cè)的原變量中選取選中“ 高數(shù) ”變量，單擊向右箭頭按鈕，將其送入 Variable(s)框中； ④ 選中“ Display frequency tables”復(fù)選框，表示顯示次數(shù)分布表。 ⑥ 選擇需要分析的項目： mean, medium, sum, , variance, range，按 continue，回到 Frequencies對話框； ⑦ 再單擊 Charts 按鈕，進(jìn)行圖的設(shè)置，顯示 Frequencies: Charts對話框，選擇“ Histograms”（直方圖）和“ With normal curve”（帶有正態(tài)曲線）兩項，按 continue， ⑤ 單擊 Statistic按鈕，顯示 Frequencies: Statistics對話框； ⑦ 回到 Frequency對話框，單擊 OK，得描述統(tǒng)計結(jié)果。 S t a t i s t i c s高數(shù)7408 1 .4 8 6 51 . 3 4 6 2 58 3 .0 0 0 08 3 .0 01 1 .5 8 0 8 61 3 4 . 1 1 6 3 . 5 4 0. 2 7 9 . 1 4 6. 5 5 24 6 .0 05 4 .0 01 0 0 . 0 07 4 .7 5 0 08 3 .0 0 0 09 0 .2 5 0 0V a li dMi s s in gNMe a nS t d . E r r o r o f Me a nMe d ia nMo d eS t d . D e v ia t ionV a r ia n ceS k e w n e s sS t d . E r r o r o f S k e w n e s sK u r t o s isS t d . E r r o r o f K u r t os isR a n g eMi n im u mMa x im u m255075P e r ce n t il e s 頻數(shù)分布結(jié)果： 高數(shù)1 1 . 4 1 . 4 1 . 43 4 . 1 4 . 1 5 . 41 1 . 4 1 . 4 6 . 81 1 . 4 1 . 4 8 . 11 1 . 4 1 . 4 9 . 51 1 . 4 1 . 4 1 0 . 81 1 . 4 1 . 4 1 2 . 21 1 . 4 1 . 4 1 3 . 52 2 . 7 2 . 7 1 6 . 21 1 . 4 1 . 4 1 7 . 63 4 . 1 4 . 1 2 1 . 61 1 . 4 1 . 4 2 3 . 01 1 . 4 1 . 4 2 4 . 31 1 . 4 1 . 4 2 5 . 72 2 . 7 2 . 7 2 8 . 42 2 . 7 2 . 7 3 1 . 12 2 . 7 2 . 7 3 3 . 81 1 . 4 1 . 4 3 5 . 15 6 . 8 6 . 8 4 1 . 94 5 . 4 5 . 4 4 7 . 31 1 . 4 1 . 4 4 8 . 67 9 . 5 9 . 5 5 8 . 12 2 . 7 2 . 7 6 0 . 82 2 . 7 2 . 7 6 3 . 52 2 . 7 2 . 7 6 6 . 21 1 . 4 1 . 4 6 7 . 62 2 . 7 2 . 7 7 0 . 32 2 . 7 2 . 7 7 3 . 02 2 . 7 2 . 7 7 5 . 73 4 . 1 4 . 1 7 9 . 71 1 . 4 1 . 4 8 1 . 11 1 . 4 1 . 4 8 2 . 41 1 . 4 1 . 4 8 3 . 83 4 . 1 4 . 1 8 7 . 83 4 . 1 4 . 1 9 1 . 91 1 . 4 1 . 4 9 3 . 21 1 . 4 1 . 4 9 4 . 62 2 . 7 2 . 7 9 7 . 32 2 . 7 2 . 7 1 0 0 . 074 1 0 0 . 0 1 0 0 . 05 4 . 0 05 6 . 0 05 7 . 0 06 1 . 0 06 3 . 0 06 5 . 0 06 7 . 0 06 9 . 0 07 0 . 0 07 1 . 0 07 2 . 0 07 3 . 0 07 4 . 0 07 5 . 0 07 6 . 0 07 7 . 0 07 8 . 0 07 9 . 0 08 0 . 0 08 1 . 0 08 2 . 0 08 3 . 0 08 4 . 0 08 5 . 0 08 6 . 0 08 7 . 0 08 8 . 0 08 9 . 0 09 0 . 0 09 1 . 0 09 2 . 0 09 3 . 0 09 4 . 0 09 5 . 0 09 6
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