spss統(tǒng)計(jì)分析-實(shí)例分析(編輯修改稿)
2025-05-23 08:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 o rS t a t i s t i cS t d . E r r o rNM i n i m u mM a x i m u mM e a nS t d . D e v i a t i o nS k e w n e s sK u r t o s i s人 均面 積 人 均面 積本 市戶 口 外 地戶 口戶 口狀 況D e s c r i pt i v e S t a t i s t i c s29932 . 4 01 1 5 . 0 02 2 . 0 0 6 01 2 . 7 0 1 0 62 . 1 6 07 . 7 3 9. 0 4 5. 0 8 9NM i n i m u mM a x i m u mM e a nS t d . D e v i a t i o nS k e w n e s sK u r t o s i sS k e w n e s sK u r t o s i sS t a t i s t i cS t d . E r r o r人 均 面積全部數(shù)據(jù)分析結(jié)果 分組數(shù)據(jù)分析結(jié)果 描述性分析 描述性分析主要用于輸出變量的各類描述性統(tǒng)計(jì)量的值，通過上一節(jié)的學(xué)習(xí)可知，頻數(shù)分析同樣可以做到，都是以計(jì)算數(shù)值型單變量的統(tǒng)計(jì)量為主。描述性統(tǒng)計(jì)分析沒有圖形功能，也不能生成頻數(shù)表，但描述性分析可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)評(píng)分值，并以變量形式存入數(shù)據(jù)文件中，以便后續(xù)分析時(shí)應(yīng)用。 在多元統(tǒng)計(jì)分析中，對(duì)均值差異較大的變量，采用變量標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以消除均值差異帶來的影響。 描述統(tǒng)計(jì)量 例： 調(diào)查記錄了 130名正常男性血液中的紅細(xì)胞數(shù)（ RBC，萬 /mm） ,用描述統(tǒng)計(jì)量查看該數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。 SPSS的操作步驟 菜單中點(diǎn) 分析 /描述統(tǒng)計(jì)/描述 ，進(jìn)入描述對(duì)話框 將變量算入 變量 窗口，進(jìn)入 選項(xiàng) 對(duì)話框進(jìn)行設(shè)置，完成后點(diǎn) 繼續(xù) ，并 確定 SPSS的輸出結(jié)果 數(shù)據(jù)編輯窗口中，在原變量右側(cè)多了一列由原變量標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生的“ Z+原變量名 ” 的列 交叉分組下的頻數(shù)分析 目的 了解不同變量在不同水平下的數(shù)據(jù)分布情況 ? 例：學(xué)習(xí)成績與性別有關(guān)聯(lián)嗎？ (兩變量 ) ? 例：職業(yè)、性別、愛逛商店有關(guān)聯(lián)嗎？ (三變量 ) 分析的主要步驟 ? 產(chǎn)生交叉列聯(lián)表 ? 分析列聯(lián)表中變量間的關(guān)系 列聯(lián)表 ?列聯(lián)表分析過程，可通過 Crosstabs對(duì)話框?qū)崿F(xiàn) (Analyze Descriptive Statistics Crosstabs)。 公司 1 公司 2 公司 3 公司 4 合計(jì) 贊成 68 75 57 79 279 反對(duì) 32 45 33 31 141 合計(jì) 100 120 90 110 420 例 已知對(duì)集團(tuán)公司某項(xiàng)改革方案意見的調(diào)查結(jié)果，試分析各子公司對(duì)該項(xiàng)改革方案的態(tài)度是否一致 . 定義變量 (形成數(shù)據(jù)集 3) 公司 pany 公司 1 1 公司 2 2 公司 3 3 公司 4 4 68 32 75 45 57 33 79 31 態(tài)度 attitude 贊成 1 反對(duì) 2 贊成 1 反對(duì) 2 贊成 1 反對(duì) 2 贊成 1 反對(duì) 2 觀察頻數(shù) freq 指定 freq為加權(quán)變量 Crosstabs對(duì)話框 指定行變量 指定列變量 指定分布表的層變量 顯示分類條形圖 不輸出多維交叉表 Crosstabs對(duì)話框 本例中選擇 chisquare 卡方檢驗(yàn) 分類變量相關(guān)指標(biāo) 相關(guān) 列聯(lián)系數(shù) Φ和 V系數(shù) λ值 不確定系數(shù) 定序變量的相關(guān)指標(biāo) 適用于一個(gè)為分類變量、另一個(gè)為等間隔變量的檢驗(yàn) 列聯(lián)表中的 卡方獨(dú)立性檢驗(yàn) H0： 行變量與列變量獨(dú)立 顯著性水平 = Crosstabs對(duì)話框 本例中選擇頻數(shù)及頻率輸出項(xiàng) 觀察頻數(shù) 期望頻數(shù) 頻率 行頻率 列頻率 總和頻率 殘差 非標(biāo)準(zhǔn)化 標(biāo)準(zhǔn)化 調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)化殘差 頻數(shù) 升序 行順序 降序 輸 出 結(jié) 果 ㈠ 輸出結(jié)果㈡： 顯著值為 接受零假設(shè)，態(tài)度與 公司沒有關(guān)系 方差分析 方差分析概述 背景案例 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 相關(guān)統(tǒng)計(jì)量 SPSS操作 SPSS結(jié)果解讀 方差分析案例 影響農(nóng)作物產(chǎn)量的因素可能有多個(gè)，如品種、施肥量、地域特征等。在眾多的因素中，有些因素會(huì)對(duì)產(chǎn)量有明顯的影響，有些因素的影響不大。因此，找到中影響因素中起重要的和關(guān)鍵作用的因素是非常重要的。進(jìn)一步，在掌握了關(guān)鍵因素后，如品種、施肥量等，還需要對(duì)不同品種、不同施肥量的產(chǎn)量進(jìn)行比較，研究究竟哪個(gè)品種的產(chǎn)量高，施肥量究竟多少最為合適。 在制定廣告宣傳策略時(shí)，不同方案所獲得的廣告效果可能是不一樣的。廣告效果可能會(huì)受到廣告形式、地區(qū)規(guī)模、播放時(shí)間段、播放頻率等因素的影響。需要研究在影響廣告效果的眾多因素中，哪些因素是主要的，哪些是次要的，哪些因素水平是最合理的。 對(duì)這種類似問題的研究可以通過方差分析來實(shí)現(xiàn)。 方差分析概述 方差分析相關(guān)概念 觀測(cè)變量： 農(nóng)作物產(chǎn)量、廣告效果 因素（控制變量）： 品種、施肥量、播放時(shí)間段等 因素水平： 因素的不同類別，如甲品種、乙品種就是品種這一變量的兩個(gè)水平。 單因素方差分析、多因素方差分析 方差分析概述 方差分析統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 觀測(cè)變量取值變化原因： 控制變量； 隨機(jī)變量 如果相對(duì)于隨機(jī)變量引起的觀測(cè)值差異，控制變量引起的觀測(cè)值差異較大，則說明控制變量對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，控制變量和隨機(jī)變量引起的差異可以分別用一個(gè)統(tǒng)計(jì)量來表示。單因素方差分析中，分別用 SSA、 SSE來表示。 SSA：組間差
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