第六講描述統(tǒng)計(jì)性統(tǒng)計(jì)分析-資料下載頁
【導(dǎo)讀】第6章統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì)···································································94. OLAPCubes：分層報(bào)表過程····················································94. casesummaries：個案綜合分析···················································96. 按列綜合統(tǒng)計(jì)報(bào)表································································101. 2頻數(shù)分析和描述性統(tǒng)計(jì)分析·····························
【正文】 52 . 01 . 51 . 0.50 . 0X1X2X34457584 第 6 章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì) 114 莖葉圖 （ 1）莖葉圖可分為三部分，頻數(shù)、莖和葉。 莖表示數(shù)值的整數(shù)部分，葉表示數(shù)值的的小數(shù)部分每行的莖和每行的葉組成數(shù)字相加再乘于莖寬，即莖葉所表示數(shù)據(jù)的近似值，即近似值 =（莖 +葉） *莖寬。 （ 2）例如， data500，對 5歲兒 童身高和體重?cái)?shù)據(jù)（ N=30），進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。 操作舉例，取數(shù)據(jù) data 身高體重 / analyze/descriptive statistics/ Explore/open DHK/height→ Dependent list/Display plots/descriptive/Stem and leaf/BoxPplots /ok。結(jié)果見下表。 Descriptives Statistic Std. Error HEIGHT Mean 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound Upper Bound 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis （ 3）莖葉圖 HEIGHT StemandLeaf Plot Frequency Stem amp。 Leaf 9 . 6 10 . 11223334 10 . 56777889 第 6 章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì) 115 11 . 00002234 11 . 56699 Stem width: Each leaf: 1 case(s) 莖葉圖結(jié)果分析，頻數(shù)為 30，莖寬為 10，莖數(shù)分別為 11，其中莖數(shù)為 9 的葉數(shù)只有一個，是 6，即 96。莖表示數(shù)值的整數(shù)部分。以此類推。 近似值 =（莖 +葉） *莖寬 =（ 9+） 10=96。 近似值 =（莖 +葉） *莖寬 =（ 11+） 10=115。 正態(tài)分布檢驗(yàn) （ 1）常用的方法有 圖示法和 Lillifors 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)法。 操作舉例，取數(shù)據(jù) data 500/ analyze/descriptive statistics/ Explore/open DHK/height and weight→ Dependent list/Display /plots/Normality plots with tests /ok。 選擇 Normality plots with tests：輸出顯示正態(tài)概率與離散正態(tài)概率圖。 Tests of Normality KolmogorovSmirnov ShapiroWilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. HEIGHT 30 30 WEIGHT 30 30 * This is a lower bound of the true significance. a Lilliefors Significance Correction （ 2）用 KolmogorovSmirnov 方法檢驗(yàn)，變量 HEIGHT Sig=，所以接受正態(tài)分布假設(shè)。用 ShapiroWilk方法檢驗(yàn)， Sig=，所以接受正態(tài)分布假設(shè)。 （ 3）用 KolmogorovSmirnov 方法檢驗(yàn)，變量 WEIGHT Sig=，所以拒絕正態(tài)分布假設(shè)。用 ShapiroWilk方法檢驗(yàn)， Sig=，所以拒絕正態(tài)分布假設(shè)。 下圖左邊為變量 HEIGHT 觀測量的正態(tài)概率圖， 下圖右邊為變量 WEIGHT 觀測量的正態(tài)概率圖。正態(tài)概率圖中的斜線正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)曲線，散點(diǎn)圖中點(diǎn)越接近與直線，說明數(shù)值分布越接近正態(tài)，可以看出 變量 HEIGHT 數(shù)值分布接近正態(tài)，而 變量 WEIGHT第 6 章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì) 116 數(shù) 值分布偏離了斜線。 N o r m al Q Q P l o t o f H E I G H TO b s e r v e d V a lu e1 2 01 1 01 0 090Expected Normal21012 N o r m al Q Q P l o t o f W E I G H TO b s e r v e d V a lu e24222018161412Expected Normal21012 D et r en d ed N o rm al Q Q P lo t o f H E I G H TO b s e r v e d V a lu e1 2 01 1 01 0 090Dev from Normal.4.3.2.10 . 0 .1 .2 .3 .4 D et r en d ed N o rm al Q Q P lo t o f W E I G H TO b s e r v e d V a lu e24222018161412Dev from Normal1 . 0.8.6.4.20 . 0 .2 .4 （ 4）注意事項(xiàng)： ? 用圖形菜單上 PP、和 作圖也可以得到上述結(jié)果。 ? 下圖為離散正態(tài)概率圖，主要看散點(diǎn)是否在直線周圍呈隨機(jī)均勻分布（正態(tài)分布），或是非隨機(jī)、有明顯的曲線模式（非正態(tài)分布）。 ? PP 分布與 分布類似。 ? 通過 PP 分布與 分布檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布是否均勻，例如不同時間心率、血壓等是否均勻 方差齊性檢驗(yàn) （ 1）主要檢驗(yàn)各分組樣本是否來自方差相同的正態(tài)整體，主要方法有 spread vs level圖、 levene檢驗(yàn)和 M估計(jì)等， SPSS可提供幾種指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，一般情況下，如果 sig，那么就可以拒絕各方差相等的假設(shè)。 （ 2）操作舉例 第 6 章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì) 117 取數(shù)據(jù) data / analyze/descriptive statistics/ Explore/open DHK/X X2 and weight→Dependent list/Display /both/ num → label/open statistics DHK/descriptive 、 outliers、Mestimatiors /ok。 注意，方差分析一定要選兩個變量以上，必須有分類變量才能進(jìn)行比較。 第 6 章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表和描述性統(tǒng)計(jì) 118 （ 3）主要結(jié)果 MEstimators 表中列出 4種經(jīng)加權(quán)后不同方法計(jì)算出的 M估計(jì)量。用這些值可以和他們的均值進(jìn)行比較，如果均值大于 M 估計(jì)量，說明數(shù)據(jù)偏正態(tài)分布，均值受到 較大的影響。 MEstimators STRAINS Huber39。s MEstimator Tukey39。s Biweight Hampel39。s MEstimator Andrews39。 Wave X1 KM ICR BALB X2 KM ICR BALB WEGHT KM ICR BALB SPSS提供了 4種方法進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)， 4種方法各有利弊。 Test of Homogeneity of Variance Levene Statistic df1 df2 Sig. X1 Based on Mean 2 80 Based on Median 2 80 Based on Median and with adjusted df 2 Based on trimmed mean 2 80 X2 Based on Mean 2 80 Based on Median 2 80 Based on Median and with adjusted df 2 Based on trimmed mean 2 80 WEGHT Based on Mean 2 80 Based on Median 2 80 Based on Median and with adjusted df 2 Based on trimmed mean 2 80 下表顯示出數(shù)據(jù)進(jìn)行冪轉(zhuǎn)換的冪值 =，即要使分組中數(shù)據(jù)的方差相等， SPSS建議進(jìn)行冪轉(zhuǎn)換的冪值的大小，兩點(diǎn)的斜率為 。
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