多元统计分析及SPSS应用.ppt
,多元统计分析及SPSS应用,rzhaoorsc.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,统计数据的描述,统计数据的整理,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,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,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,您好! 我是××调查公司的调查员,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610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,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。,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,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。,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,加工零件数,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 VariableOutput 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：8089，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,三个中心度量的比较,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=0 时，表示分布的峰度是正态分布的峰度；当0 时，表示分布曲线的高峰是尖顶高峰；当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。,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。,输出结果：,The End！ Enjoy!,
