搜档网
当前位置:搜档网 › 描述性统计研究分析

描述性统计研究分析

描述性统计研究分析
描述性统计研究分析

描述性统计分析

本文由应用教程贡献

LOGO

描述性统计分析

统计分析的基本概念

武汉大学计算中心

LOGO

进行数据分析首先应: 进行数据分析首先应:

明确分析的目的明确分析的对象确定是否需要抽样在一些问题中,要考查整个总体往往是不可能的,因为要耗费太多的时间和资源确定需要记录的数据项目

武汉大学计算中心

LOGO

1. 总体和样本

总体( 总体(population)是所研究 ) 的指标测量值的集合. 的指标测量值的集合.

抽样(sampling)是指从总体中抽取部分的做法. 样本(sample)通过抽样得到的总体的一个子集.

总体样本

武汉大学计算中心

LOGO

抽样方法

简单随机抽样:在抽样的过程中, 简单随机抽样:在抽样的过程中,任何一个样本被选中的机会都相同. 被选中的机会都相同. 利用计算机产生的随机数(对于有限总体), 可模拟简单随机抽样,如对学生的学号用随机数进行抽样对于无限总体不能进行标号,抽样过程不能用随机数,难于实施分层抽样:按数据的层次进行抽样. 分层抽样:按数据的层次进行抽样. 如小学生的身高,按每年级分为一个层

武汉大学计算中心

LOGO

分层抽样的优点

抽取的样本在总体中分布得更均匀, 抽取的样本在总体中分布得更均匀,更合理个层内单位之间差异程度相对减小, 个层内单位之间差异程度相对减小,使在该层内抽取的样本对该层的代表性得到提高层内成员差异小,而层间成员差异较大时, 层内成员差异小,而层间成员差异较大时,分层抽样可以提高估计的精度

武汉大学计算中心

LOGO

2. 参数和统计量

对总体概括度量值和对样本概括度量值所用的方法及名称是不同的. 法及名称是不同的. 总体的度量值称为参数(parameters),样本的总体的度量值称为参数 , 度量值称为统计量(statistics). 度量值称为统计量 . 通常,总体参数是未知的总体参数是未知的,SAS系统给出的描述统通常总体参数是未知的系统给出的描述统计量适用于样本. 计量适用于样本.

武汉大学计算中心

LOGO

2. 参数和统计量

参数( ):总体的度量值参数(parameters):总体的度量值. ):总体的度量值. 统计量( ):样本的度量值统计量(statistics):样本的度量值. ):样本的度量值. 一般总体参数用希腊字母表示: 一般总体参数用希腊字母表示: 均值方差标准差σσ2 总体样本 X s2 s

武汉大学计算中心

LOGO

3. 自由度

自由度是某一统计量中, 自由度是某一统计量中,变量可以自由取值的个数表示自由度. 用df表示自由度. 表示自由度 [例]变量有n个取值, df=n;若它们受到变量X有个取值个取值, 例变量 ; k(k

武汉大学计算中心

LOGO

4. 表示数据位置的统计量

均值( 均值(M

ean): ): 所有观测值的平均值. 所有观测值的平均值.

x = (∑ xi ) / n

i =1

n

中位数( ):用以描述数据取中位数(Median或Med):用以描述数据取或 ): 值的中心位置. 值的中心位置. 中位数的计算方法:先将数据从小到大排序,x1,x2,…,xn然后计算:

中位数的优点是它不受个别极端数据的影响,具有稳健性

武汉大学计算中心

LOGO

4. 表示数据位置的统计量

众数( ):观测值中出现最多的数众数(Mode):观测值中出现最多的数. ):观测值中出现最多的数. 百分位数(Percentile): 描述数据分布和位置的统计百分位数量. 0.5分位数就是中位数,0.75分位数和0.25分位数分别称为上,下四分位数,记为Q3和Q1. 一般地,k百分位数(k-percentile),即约有k%的观测值小于它.

武汉大学计算中心

LOGO

5. 表示数据分散程度的统计量

极差(Range):数据中最大值和最小值之差. :数据中最大值和最小值之差. 极差

极差 = max{xi } min{xi }

方差(Variance)以变量取值相对于均方差( ) 值的偏差平方平均来度量(又称均方MS). 值的偏差平方平均来度量(又称均方 ).

s = (∑(xi x) ) /(n 1)

2 2 i=1

武汉大学计算中心

n

LOGO

[例]SAS计算样本方差的步骤例计算样本方差的步骤

计算样本均值计算每个观测值同均值的差值把这些差值分别平方再求这些平方的和把平方和除以n-1,n为差值的个数(样本容量) 为差值的个数( 把平方和除以 , 为差值的个数样本容量) 假设样本值分别为10,11,12,15,均值为 ,样假设样本值分别为 ,均值为12, 本容量为4,方差按下式计算: 本容量为 ,方差按下式计算:

s2=(( ((10-12)2+(12-12) 2+(11-12) 2+(15-12) 2)/(4-1) (( ) ( ) ( ) ( ) ( ) =4.67

武汉大学计算中心

LOGO

5. 表示数据分散程度的统计量

标准差( ):方标准差(Standard deviation或Std Dev):方或 ): 差的开平方. 差的开平方. 标准差的量纲与原变量一致. 方差和标准差所反映的是数据对其均值的某种离散程度.标准差(或方差)较小的观测数据一定是比较集中在均值附近,反之则是比较离散的. 变异系数(Coefficient of Variation或CV) 变异系数或变异系数是将标准差表示为均值的百分数,是观测数据分散性的一个度量,它在比较用不同单位测量的数据的分散性时是有用的.

CV

=

s ( 标准差) × 100 % x ( 均值 )

武汉大学计算中心

LOGO

5. 表示数据分布形状的统计量

偏度(Skewness):描述数据对称性的指标. :描述数据对称性的指标. 偏度

xi x SK ∑1 s i= 在SAS中,均值对称的数据,其偏度为0;左侧更为分散的数据,其偏度为负,称为左偏;右侧更为分散的数据,其偏度为正,称为右偏. 峰度(Kurtosis):描述数据向分布尾段散布的趋势峰度描述数据向分布尾段散布的趋势 4 2 n = ( n 1 )( n 2 )

n

3

n n(n +1) xi x 3(n 1) K=

∑ s (n 2)(n 3) (n 1)(n 2)(n 3) i=1

利用峰度研究数据分布形状是以正态分布为标准,比较两端极端数据的分布情况,若

近似于标准正态分布,峰度接近于零;尾部较正态分布更分散,则峰度为正;尾部较正态分布更集中,则峰度为负武汉大学计算中心 LOGO

正态分布

如果数据来自正态分布总体, 如果数据来自正态分布总体,则:

68%的值落在距均值个标准差的范围之内的值落在距均值1个标准差的范围之内的值落在距均值 95%的值落在距均值个标准差的范围之内的值落在距均值2个标准差的范围之内的值落在距均值 99%的值落在距均值个标准差的范围之内的值落在距均值3个标准差的范围之内的值落在距均值

例如:由12岁女孩体重组成一个总体,这个总体服从均值为39公斤,标准差4.5公斤,则: 68%的值落在34.5~43.5公斤之间 95%的值落在30~48公斤之间 99%的值落在25.5~52.5公斤之间

武汉大学计算中心

LOGO

概率P(probability) 概率概率是度量某随机事件发生可能性大小的一个数量. 概率的取值范围在0~1之间.若某一事件必然不发生,P=0;某一事件必然发生,P=1 概率论是数理统计的基础,统计分析的许多结论,都是建立在概率大小的基础之上的.

武汉大学计算中心

LOGO

统计的过程如下:

总体抽样样本计算统计量推断描述统计量

描述:描述样本的各主要特征推断:扩大所收集信息的使用范围,用样本的特征来推断总体的特征. LOGO

武汉大学计算中心

[例]儿童体检数据如下例

刘明蔡行李敏李涛夏天郭红胡月程彬杨兵刘进王苗苗 7 张思凡 7 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 女女男男女男男女女女男男 1.16 1.15 0.94 0.91 1.39 1.02 1.06 1.01 1.02 1.07 1.12 1.14 19.93 18.2 13.59 14.2 16.15 15.44 15.3 15.04 15.07 17.04 18.09 18.8 55.5 51.4 50.4 50 51.6 51.9 51 51.9 52.7 53.7 54.1 53.5

试用作描述性统计分析

武汉大学计算中心

LOGO

二,用SAS/ASSIST进行描述统计进行描述统计选择解决方案选择解决方案/ASSIST,并在欢迎窗口中点击解决方案 , <继续按钮继续>按钮继续选择Cascading Menu为新的为新的ASSIST工作选择为新的工作模式;选择Block Menu为ASSIST 6的菜单模式;选择为的菜单工作模式. 工作模式. 选择 Data Analysis/Elementary/Summary Statistics 打开数据统计分析的操作窗口 .

武汉大学计算中心

LOGO

点击Table按钮,确定要操作的数据集按钮, 点击按钮点击Columns按钮,确定要分析的变量按钮, 点击按钮点击Class按钮,确定分组变量按钮, 点击按钮点击Output Table 按钮可将本次分析的结果点击按钮可将本次分析的结果数据输出到一个数据集中作为原始数保存起来 Summary Statistic窗口的下方,确定所求 Statistic窗口的下方窗口的下方,

的统计量 ,可以根据需要选择一项或多项

武汉大学计算中心

LOGO

所求的统计量

Number of nonmissing values 包括分析变量缺项值的观测数 Number of missing values 不包括分析变量缺项值的观测数 Minimum 最小值 Maximum 最大值 Range 全距, 全距,极差

Sum 和 Mean (平)均值 Variance 方差 Standard Deviation 标准差 Standard error of the mean 均数的标准误 Coefficient of variation 变异系数 Skewness 偏度 Kurtosis 峰度

武汉大学计算中心

LOGO

三,用SAS/INSIGHT进行数据描述进行数据描述

1. 用INSIGHT作直方图作直方图

选择解决方案/分析交互式数据分析命令启动SAS/INSIGHT 选择解决方案分析/交互式数据分析命令启动分析软件确定数据所在的数据集( 确定数据所在的数据集(CLASS) 选择分析 /直方图条形图(y)项绘制某变量的柱状图直方图直方图/条形图项绘制某变量的柱状图/直方图直方图条形图项绘制某变量的柱状图将WEIGHT选为Y 再点击确定若单独考察女生的年龄分布, 若单独考察女生的年龄分布,可在既存的图下作如下操作编辑/窗口/动画,在弹出的对话框中选SEX中的G即可,若再点击"应用"则以动态的方式交替显示不同性别的直方图,拖动"速度"处的游标可以调节交替的速度

武汉大学计算中心

LOGO

2,用SAS/INSIGHT进行分布检验 , 进行分布检验解决方案/分析分析/交互式数据分析选择解决方案分析交互式数据分析命令启动 SAS/INSIGHT软件软件确定数据所在的数据集分布(Y)项绘制某连续变量的盒状图和分布图选择分析 /分布分布项绘制某连续变量的盒状图和分布图在分布(Y)对话框右侧的列表框中选择对话框右侧的列表框中选择WEIGHT变量,单击变量, 在分布对话框右侧的列表框中选择变量 按钮按钮单击<输出按钮, 输出>按钮单击输出按钮,选累积分布分布检验"下方选择"正态" 在"分布检验"下方选择"正态" 在置信带下选95%置信水平在置信带下选置信水平

依次点击<确定依次点击确定> 确定

武汉大学计算中心

LOGO

2,用SAS/INSIGHT进行分布检验 , 进行分布检验

在显示的图形中,中间是经验分布曲线,两侧的是在显示的图形中,中间是经验分布曲线, 置信限 . 置信水平可用鼠标拖动改变. 置信水平可用鼠标拖动改变. 检验结果汇总在下方的分布检验表中并提供了统计量的数值及相应的检验概率值: 并提供了统计量的数值及相应的检验概率值:原假设为总体分布为正态的. 设为总体分布为正态的. 本例相应的p值本例相应的值>0.15>0.05=α.所以无法拒绝 . 原假设, 原假设,可以接受总体分布为正态的

武汉大学计算中心

LOGO

用分析家作频数统计

选择"解决方案分析分析家" 分析/分析家选择"解决方

案/分析分析家"进入分析家环境点击"文件/按名称打开" 点击"文件按SAS名称打开"打开数据集名称打开点击"统计/描述性统计频数统计" 在弹出的对描述性统计/频数统计点击"统计描述性统计频数统计",在弹出的对话框中: 话框中: AGE=>Frequencies,Sex=>Frequencies 点击OK

武汉大学计算中心

LOGO

用程序作基本统计分析 SAS提供有多个不同的过程来实现统计量的计算,它们在功能范围上有许多的重复,下面介绍用FREQ,MEANS和UNIVARIATE这三个过程来计算简单的描述统计量. FREQ过程常用来计算分类变量取值的频数, 而MEANS和UNIVARIATE过程则对数值型变量计算均值,标准差等统计量.

武汉大学计算中心

LOGO

用程序作基本统计分析

Proc freq data=数据集名 [选项 ; 选项]; 数据集名选项 tables 变量名列表选项 ; 变量名列表[/选项选项]; Run;

Tables语句中的选项: 语句中的选项: 语句中的选项 nocum—不要累计的频数和百分数不要累计的频数和百分数 nopercent--不要百分数和累计的百分数不要百分数和累计的百分数 Proc freq语句中的选项: 语句中的选项: 语句中的选项 order=internal按变量值排序按变量值排序 freq按频数降序排序按频数降序排序 data按数据集中的值的次序排序按数据集中的值的次序排序 formatted按变量格式化的值排序按变量格式化的值排序

武汉大学计算中心

LOGO

[例] 例

[1]

Proc freq data=temp.class order=freq; tables age; Run;

[2]

Proc freq data=temp.class order=freq; tables w; Run;

可见,数据的统计意义不大.但是若将体重数据分组显示频数,是有意义的

LOGO

武汉大学计算中心

MEANS过程 2. MEANS过程

(1) 语法格式 MEANS过程的一般格式: 过程的一般格式: 过程的一般格式

–PROC MEANS DATA=<数据集名>[<统计量关键字列表>]; –[VAR <分析变量列表>;] –[BY <分组变量名>;] – [CLASS <分组变量名>;] – RUN;

武汉大学计算中心

LOGO

PROC MEANS语句后的选项主要用来指定所语句后的选项主要用来指定所要计算的统计量,

默认情况下, 要计算的统计量,默认情况下,MEANS过程会过程会给出频数,均数,标准差,

最大值和最小值等, 给出频数,均数,标准差,最大值和最小值等, 其余统计量的计算均需要

在选项中指定. 其余统计量的计算均需要在选项中指定. VAR语句引导所要进行分析的所

有变量的列语句引导所要进行分析的所有变量的列将对VAR语句所引导的所有变量分别表,SAS将对将对语句所引导的所有变量分别进行描述性统计分析. 进行描述性统计分析. BY语句与语句与CLASS语句所指定的分类变量用来语句与语句所指定的分类变量用来进

行分组统计,但输出格式不同. 进行分组统计,但输出格式不同.

武汉

大学计算中心

LOGO

如对数据集class中的中的hight变量计算简单统计量, 变量计算简单统计量, 如对数据集

中的变量计算简单统计量只要用如下MEANS过程: 过程: 只要用如下过程

proc means data = class; var hight; run;

武汉大学计算中心

LOGO

(2) 使用统计量关键字列表在PROC MEANS语句中使用统计量关键字列表: 语句中使用统计量关键字列表: 语句中使用统计量关键字列表

proc means data = class n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min; var hight; run;

武汉大学计算中心

LOGO

可以计算的描述性统计量关键字及其含义见下表. 可以计算的描述性统计量关键字及其含义见下表.

关键字 n nmiss mean std stderr var median mode cv max min sum sumwgt css uss 所代表的含义有效数据记录数缺失数据记录数均值标准差标准误方差中位数众数变异系数最大值最小值总计加权值总计校正平方和未校正平方和

武汉大学计算中心

关键字 range skewness kurtosis t probt q1 q3 qrange p1 p5 p10 p90 p95 p99

所代表的含义极差偏度峰度分布位置假设检验之t统计量上述t统计量对应的概率值第一四分位数第三四分位数四分位数间距第一百分位数第五百分位数第十百分位数第九十百分位数第九十五百分位数第九十九百分位数

LOGO

(3) 使用使用CLASS语句和语句语句和BY语句语句和使用CLASS语句和语句可以分组计算分析语句和BY语句可以分组计算分析使用语句和变量的描述统计量值, 语句和BY语句变量的描述统计量值,由CLASS语句和语句语句和指定的变量在分析中起分组( 的作用, 指定的变量在分析中起分组(类)的作用,被称为分类变量.两个语句的区别是: 为分类变量.两个语句的区别是: 使用BY语句时要求数据集须按语句时要求数据集须按BY 变量排● 使用BY语句时要求数据集须按BY变量排使用CLASS语句无此要求. 语句无此要求. 序,使用语句无此要求使用BY语句时输出按语句时输出按BY变量的每个值分● 使用语句时输出按变量的每个值分别提供一个表,使用CLASS语句则将所有结果别提供一个表,使用语句则将所有结果排列在一个表之中. 排列在一个表之中.

武汉大学计算中心

LOGO

使用BY语句之前先排序, 使用语句之前先排序,如下代码可以在上语句之前先排序例中按变量sex分组统计: 分组统计: 例中按变量分组统计

proc sort data = class; by sex; run; proc means data = class n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min; var hight; by sex; run;

武汉大学计算中心

LOGO

使用CLASS语句分组较为简单,如下代码也可以语句分组较为简单, 使用语句分组较为简单在上例中按变量sex分组统计: 分组统计: 在上例中按变量分组统计

proc means data = class n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min; var hight; class sex; RUN;

武汉大学计算中心

LOGO

UNIVARIATE过程 3. UNIVARIATE过程

UNIVARIATE过程的一般格式为: 过程的一般格式为: 过程的一般格式为

–PROC UNIVARIATE DATA = <数据集名> [<统计量关键字列表>]; –[VAR <分析变量列表>;] – [BY | CLASS <分组变量名>;] – [HISTOGRAM <变量名称>/<选项列表>;] – [OUTPUT OUT = <数据集名> <统计量关键字> = < 自定义变量名>;] – RUN;

武汉大学计算中心

LOGO

UNIVARIATE过程和过程和MEANS过程的格式非常过程的格式非常过程和相似,相同的语句和选项其含义也相同, 相似,相同的语句和选项其含义也相同,所不同的是某些统计量只能在UNIVARIATE过程中计的是某些统计量只能在过程中计如众数),而且UNIVARIATE过程中具有 ),而且算(如众数),而且过程中具有绘图功能. 绘图功能. 其中, 语句用来指示SAS对其其中,HISTOGRAM语句用来指示语句用来指示对其后所指定的变量绘制直方图, 后所指定的变量绘制直方图,其后的选项用来指添加不同类型的拟合图形( 示SAS添加不同

类型的拟合图形(如正态分布添加不同类型的拟合图形的分布密度曲线). 的分布密度曲线).

武汉大学计算中心

LOGO

输出包括五个部分. 输出包括五个部分. 第一部分是各统计量. 第一部分是各统计量. 第二部分为基本的位置和分散程度统计量, 第二部分为基本的位置和分散程度统计量, 位置统计量包括均值,中位数,众数, 位置统计量包括均值,中位数,众数,分散程度统计量包括标准差,方差,极差, 统计量包括标准差,方差,极差,四分位间距第三部分为关于均值等于零的三种检验的结包括t检验符号检验和符号秩检验. 检验, 果,包括检验,符号检验和符号秩检验. 第四部分为各个重要的分位数. 第四部分为各个重要的分位数. 第五部分是观测数据的五个最低值和五个最高值. 高值.

武汉大学计算中心

LOGO

六,FORMAT过程过程

FORMAT过程用于定义变量的输出格式. 定义: PROC FORMAT; VALUE 格式变量名分组形式; RUN; 其中:格式变量名由用户命名,在其他在其他过程中可以引用该格式名. 引用: PROC 过程名 DATA=数据集名; 过程语句; FORMAT 数据集中的变量名格式名.; RUN;

武汉大学计算中心

LOGO

[例] 例

[3]

Proc format; Value wfmt low-<32="24-32" 32-<40="32-40" 40-<48="4048" 48-56="48-56" 56-<64="56-64 " 64-<72="64-72" 72high="72-"; Run; Proc print data=temp.class; Format w wfmt.; 若没有该语句数据集中的数据仍按原始显示若没有该语句,数据集中的数据集中的W数据仍按原始显示 Run;

[4]

Proc freq data=temp.class order=freq; tables w; Format w wfmt.; Run;

武汉大学计算中心

LOGO

上机作业

1.下列数

据为两个不同地区居民家庭收入和支出情况的 .

抽样调查(单位: ),试分别统计收入和支出情况. 抽样调查(单位:元),试分别统计收入和支出情况. 试分别统计收入和支出情况将表中数据通过Excel导入到导入到SAS数据集数据集MyDATA 将表中数据通过导入到数据集个变量名分别为: , 中,4个变量名分别为:ID,R_ID,Income和个变量名分别为 , 和 Outgo,相应的标签名为家庭编号,地区编号, Outgo,相应的标签名为家庭编号,地区编号,家庭总收入和家庭总支出.并将数据集MyDATA 存到庭总收入和家庭总支出.并将数据集存到你的磁盘中. 你的磁盘中

武汉大学计算中心

LOGO

家庭收支情况

家庭编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 地区编号 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 家庭总收入 1794 1716 3410 1765 2184 2050 2460 1976 2850 4275 2010 2236 3305 2400 2250 家庭总支出 1550 1365 2730 1530 1900 2050 2184 1170 2496 2760 1275 1810 2820 1976 1970 家庭编号 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 地区编号 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 家庭总收入 2200 2730 2496 1760 2820 2250 3170 1200 1776 1980 2455 1080 1986 3369 1530

武汉大学计算中心

家庭总支出 2060 2236 1455 1040 2366 1966 2400 1250 1350 1794 2550 1380 1200 2305 1316

LOGO

2.用INSIGHT检验家庭收入的分布是否为正态, . 将INSIGHT的累积分布图,以Distribution 为名为名保存到你的磁盘中.

3.用"分析家"软件计算统基本计量,将输出结果以summary 文件名保存到你的磁盘中.

武汉大学计算中心

LOGO

SAS数据的描述性统计分析答案

实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下( B )语句对变量进行分组,在使用前需按分组变量进行排序? 以下( C )语句可对变量进行分类,在使用前不必按分类变量进行排序? 用( A )语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析? (A)WHERE语句(B)BY语句(C)CLASS语句(D)FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序?( A ) (A)BY语句(B)CLASS语句(C)WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验,需要使用哪个过程?( B )(A)MEANS (B)UNIV ARIATE (C)FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析,要求此过程输出茎叶图、正态概率图等,应在语句中加上什么选项?(plot ) 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析,在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值?( A ) (A)T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量(g/L)服从均值为75,标准差为3的正态分布,试产生样本数据,并利用SAS软件解决下面问题: 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度; 2、画出直方图(垂直条形图); 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图; 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;

描述性统计分析报告--Descriptive Statistics菜单详解

第六章:描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并 不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示:

该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下:【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下,用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下:

描述性统计量分析

实验报告课程名称:sas

附录 1、直接从sas的Import data那,从桌面导入数据lwh; 2、在数据表lwh中增设sum变量形成新的数据表aa;从数据表aa剔除那些没有交易的股 票。 data lwh; set lwh; sum=average_price*volume; run; data lwh; set lwh; if price>0; run; 3、Tabulate过程输出统计量表 proc tabulate data=lwh; class region; var sum price; table region, (sum price)*(mean var); run; 运行结果: 图1 4、Gplot过程输出统计图表 proc gplot data=lwh; symbol1i=join v=+ color=red; symbol2i=rq v=& color=black; plot speed*low Level_Change*high/overlay; run; proc gplot data=lwh; symbol i=rqcli95 v=* color=blue; plot (Level_Change speed)*(low high); run;

运行结果: 图2 涨速和最低价、换手率和最高价的叠加散点图 图3 换手率和最低价的散点图

图4 涨速和最低价的散点图 5、输出现价的直方图程序: proc gchart data=lwh; vbar price/levels=18 modpoints=5791113151719212325272931 34384255; run; 运行结果:

05.第五讲 描述性统计分析评价方法

第五讲描述性统计分析评价方法——综合指标 实际上,从这一讲开始的教学内容都是介绍教育评价技术中的重要方法——教育统计分析方法,也即是分析资料的方法。其中包括描述性统计分析方法和推断性统计分析方法两大部分。 一、描述性统计分析评价方法的主要特点。对数据资料计算综合指标,然后根据综合指标值对教育客观事物给予评价。所谓综合指标指的是从数量方面综合说明事物特征的指标。常用的综合指标有绝对数、相对数、平均数和标准差。重点介绍后面两种。 二、综合指标的计算及解释 (一)绝对数(规模) (二)相对数(程度) (三)平均数(水平) 通常可用符号表示平均数 1.算术平均数(未经分类汇总的测量数据资料)计算方法见p62的(4.1)公式。 2.加权平均数(已经分类汇总的资料)

①组距数列平均数(对测量数据分组统计人数)例如P63表4-1的资料。计算方法如P63的(4.2)公式及83名教师平均年龄的计算。 * 为了减少计算的麻烦,在此介绍计算器统计功能的使用: A、操作步骤 计算器的统计功能的计算只能得到如下六个统计结果:n(数据个数)、(数据和)、(数据平方和)、(平均数)、(总体标准差)和S(样本标准差)。操作步骤如下:1)显示统计状态:2ndF STAT(或SD) 2)输入数据:每输入一个数据按DATA 3)取出统计结果:这时六个统计结果均处于待取状态,可根据需要取出其中的结果。 B、注意事项 1)若需继续进行第二组数据的统计运算时,需取消统计状态,再按上述步骤操作。按2ndF STAT即可取消统计的状态。 2)若不需要计算、、、、和S时(即进行 其他一般运算时),也应取消统计状态)。

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三:(1)掌握Excel中基本的数据处理方法;(2)学会使用Excel进行统计分组;(3)学会使用Excel计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解数据整理中的统计计算问题;理解描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实训指导书,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据(可用本实训所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 (一)问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此,航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据(单位:分钟),结果如下表。

航空公司认为,为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法顾客提出的意见是否合理请你对上面的数据进行适当的分析,回答下列问题。 (1)对数据进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制频数分布图(直方图、折线图、饼图)。 (2)根据分组后的数据,计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 (3)分析顾客提出的意见是否合理为什么 (4)使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理 答:(1): 2:

从表中我们可以得到中位数为众数为1平均数为标准差为 (3):合理,虽然他的平均数是<5属于正常范围,但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围,那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的,购票太慢的现象确实存在。 (4):平均数比较合理,它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性! 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据(可用本实验导引所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤

描述性统计分析-Eviews

主讲人:刘莎莎 第三讲 描述性统计分析
一、 序列窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去(第二种导入数 据的方式) 。 知识点 2:如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图,将直方图和正态 分布曲线叠加在一起,从而更直观地观察数据的分布特征。 (如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中) 知识点 3:如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析(本案例 的分类变量是该天是星期几) 知识点 5:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6:如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7:如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明:2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。 (第三种 导入数据的方式) 。 知识点 2:如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3:如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明:国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4:如何计算当前序列组的相关系数矩阵,协方差矩阵

主讲人:刘莎莎
案例数据说明:1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据,变量包括粮食产 量(单位:万吨)、农业化肥施用量(单位:万千克)、粮食播种面积(单位: 公顷)
附注:描述性统计量的计算公式
标准差(Std.Dev.)的计算公式是:
s=
2 ( y ? y ) ∑ t t =1
T
T ?1
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数。
偏度(Skewness)的计算公式是:
1 T yt ? y 3 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。对
称分布的偏度是零,比如正态分布。
峰度(Kurtosis)的计算公式是:
1 T yt ? y 4 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。
正态分布的峰度值是 3。

多组和分类数据的描述性统计分析

§3.2多组和分类数据的描述性统计分析17 ?盒子图 盒子图能够直观简洁地展现数据分布的主要特征.我们在R 中使用boxplot()函数作盒子图.在盒子图中,上下四分位数分别确定中间箱体的顶部和底部,箱体中间的粗线是中位数所在的位置.由箱体向上下伸出的垂直部分为“触须”(whiskers),表示数据的散布范围,其为1.5倍四分位间距内距四分位点最远的数据点.超出此范围的点可看作为异常点(outlier). §3.2多组和分类数据的描述性统计分析 在对于多组数据的描述性统计量的计算和图形表示方面,前面所介绍的部分方法不能够有效地使用,例如许多函数都不能直接对数据框进行操作.这时我们需要一些其他的函数配合使用. 1.图形表示: ?散点图:前面介绍的plot,可直接对数据框操作.此时将绘出数据框中所对应的所有变量两两之间的散点图.所做图框中第一行的散点图是以第一个变量为纵坐标,分别以第二、三...个变量为横坐标的散点图.这里数据举例说明. library(DAAG);plot(hills) ?盒子图:前面介绍的boxplot,亦可直接对数据框操作,其在同一个作图区域内画出各组数的盒子图.但是注意,此时由于不同组数据的尺度可能差别很大,这样的盒子图很多时候表达出来不是很有意义.boxplot(faithful).因此这样做比较适合多组数据具有同样意义或近似尺度的情形.例如,我们想做某一数值变量在某个因子变量的不同水平下的盒子图.我们可采用类似如下的命令: boxplot(skullw ~age,data=possum),亦可加上参数horizontal=T,将该盒子图横向放置. boxplot(possum$skullw ~possum$sex,horizontal=T) ?条件散点图:当数据集中含有一个或多个因子变量时,我们可使用条件散点图函数coplot()作出因子变量不同水平下的多个散点图,当然该方法也适用于各种给定条件或限制情形下的作图.其调用格式为 coplot(formula,data)比如coplot(possum[[9]]~possum[[7]] possum[[4]]),或 coplot(skullw ~taill age,data=possum); coplot(skullw ~taill age+sex,data=possum)

描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如 何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

描述性统计分析

07 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 员工人数12 9390.00 447519.00 128633.7500 164594.68556 业务及管理费12 57.60 876.31 285.7252 295.70362 存款利息投入12 351.00 6190.60 2467.5333 2106.81170 非利息收入12 12.09 296.92 111.9029 116.65440 利息收入12 112.47 2244.65 781.5745 792.37162 有效的 N (列表状态)12 08 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 员工人数12 11109.00 441883.00 133190.0833 163139.78332 业务及管理费12 72.92 991.93 380.5942 371.88382 存款利息投入12 86.37 3224.30 1307.1217 960.74201 非利息收入12 30.27 626.06 143.8101 191.94540 利息收入12 134.92 3051.58 946.5858 974.79290 有效的 N (列表状态)12 09 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 员工人数12 12301.00 440830.00 136322.0833 163373.41681 业务及管理费12 76.88 1017.03 409.1125 380.84033 存款利息投入12 963.28 16254.08 7076.2133 6108.27179 非利息收入12 13.22 733.17 238.9600 266.07660 利息收入12 158.07 2458.21 891.2656 848.13433 有效的 N (列表状态)12 10 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 员工人数12 14304.00 444447.00 143473.5000 164723.77709 业务及管理费12 106.27 1165.78 480.6733 431.78391 存款利息投入12 1859.44 13902.87 6008.6475 4474.67915 非利息收入12 17.19 770.72 193.6858 262.19946 利息收入12 227.60 3037.49 1226.6899 1125.16190 有效的 N (列表状态)12

数据的描述性统计分析

统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。描述数据分布特征的统计量可分为两类:一类表示数量的中心位置,另一类表示数量的变异程度(或称离散程度)。两者相互补充,共同反映数据的全貌。 这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。 1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies) 频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各 种统计量来描述数据的分布特征。 下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。 1) 输入分析数据 在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。 2)调用分析过程 在主菜单栏单击“Analyze”,在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上,在出现的次菜单里单击“Frequencies”项,打开如图3-4所示的对话框。 图3-4 “Frequencies” 对话框 3)设置分析变量 从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“三化 螟蚁螟[虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。 4)输出频数分布表

Display frequency tables,选中显示。 5)设置输出的统计量 单击“Statistics”按钮,打开图3-5所示的对话框,该对话框用于选择统计量: 图3-5 “Statistics”对话框 ①选择百分位显示“Percentiles Values”栏: Quartiles:四分位数,显示25%、50%和75%的百分位数。 Cut points for 10 equal groups:将数据平分为输入的10个等份。 Percentile(s)::用户自定义百分位数,输入值0—100之间。选中此项后,可以利用“Add”、“Change”和 “Remove”按钮设置多个百分位数。 ②选择变异程度的统计量“Dispersion”:(离散趋势) Std.deviation标准差 Minimum 最小值 Variance 方差 Maximum 最大值 Range 极差 S.E.mean均值标准误 ③选择表示数据中心位置的统计量“Central Tendency”:(集中趋势) Mean 均值 Median 中位数 Mode 众数 Sum 算术和

描述性统计分析

第六章描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解 6.1 Frequencies过程 6.1.1 界面说明 6.1.2 分析实例 6.1.3 结果解释 6.2 Descriptives过程 6.2.1 界面说明 6.2.2 结果解释 6.3 Explore过程 6.3.1 界面说明 6.3.2 结果解释 6.4 Crosstabs过程 6.4.1 界面说明 6.4.2 分析实例 6.4.3 结果解释 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明

关于描述性统计分析

关于描述性统计分析 作者:记忆de&#…文章来源:csdn blog 点击数:156 更新时间:2007-2-12 在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Anal ysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 (1)数据的频数分析:在数据的预处理部分,我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。此外,频数分析也可以发现一些统计规律。比如说,收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高,或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是表面的特征,在后面的分析中还要经过检验。 (2)数据的集中趋势分析:数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平,常用的指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下: 平均值:是衡量数据的中心位置的重要指标,反映了一些数据必然性的特点,包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。 中位数:是另外一种反映数据的中心位置的指标,其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列,位于中央的数据值就是中位数。 众数:是指在数据中发生频率最高的数据值。 如果各个数据之间的差异程度较小,用平均值就有较好的代表性;而如果数据之

间的差异程度较大,特别是有个别的极端值的情况,用中位数或众数有较好的代表性。 (3)数据的离散程度分析:数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度,常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方,根据不同的数据类型有不同的计算方法。 (4)数据的分布:在统计分析中,通常要假设样本的分布属于正态分布,因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度;而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下,如果样本的偏度接近于0,而峰度接近于3,就可以判断总体的分布接近于正态分布。 (5)绘制统计图:用图形的形式来表达数据,比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里,可以很容易的绘制各个变量的统计图形,包括条形图、饼图和折线图等。 示例SIM手机描述性统计分析 为简化起见,我们只分析SIM手机用户满意调查中的两个变量:“总体感知质量”和“总体满意度”变量。 (1)数据的频数分析 用SPSS软件的频数分析可以很容易地画出两个变量的频数图:

描述性统计分析

描述性统计分析 作者:清华大学中国企业研究中心阅读次数:24704次发布日期:2005-07-04 在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 (1)数据的频数分析:在数据的预处理部分,我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。此外,频数分析也可以发现一些统计规律。比如说,收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高,或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是表面的特征,在后面的分析中还要经过检验。 (2)数据的集中趋势分析:数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平,常用的指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下: 平均值:是衡量数据的中心位置的重要指标,反映了一些数据必然性的特点,包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。 中位数:是另外一种反映数据的中心位置的指标,其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列,位于中央的数据值就是中位数。 众数:是指在数据中发生频率最高的数据值。 如果各个数据之间的差异程度较小,用平均值就有较好的代表性;而如果数据之

间的差异程度较大,特别是有个别的极端值的情况,用中位数或众数有较好的代表性。

(3)数据的离散程度分析:数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度,常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方,根据不同的数据类型有不同的计算方法。 (4)数据的分布:在统计分析中,通常要假设样本的分布属于正态分布,因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度;而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下,如果样本的偏度接近于0,而峰度接近于3,就可以判断总体的分布接近于正态分布。 (5)绘制统计图:用图形的形式来表达数据,比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里,可以很容易的绘制各个变量的统计图形,包括条形图、饼图和折线图等。 示例SIM手机描述性统计分析 为简化起见,我们只分析SIM手机用户满意调查中的两个变量:“总体感知质量”和“总体满意度”变量。 (1)数据的频数分析 用SPSS软件的频数分析可以很容易地画出两个变量的频数图:

描述性统计分析--Descriptive-Statistics

描述性统计分析--Descriptive-Statistics菜单详解

第六章:描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并 不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示:

该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下:【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下,用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下:

matlab在统计数据描述性分析的应用

统计数据的描述性分析 一、实验目的 熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法,掌握基本统计命令:样本均值、样本中位数、样本标准差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数df、随机数生成rnd。 二、实验内容 1 、频数表和直方图 数据输入,将你班的任意科目考试成绩输入 >> data=[91 78 90 88 76 81 77 74]; >> [N,X]=hist(data,5) N = 3 1 1 0 3 X = 75.7000 79.1000 82.5000 85.9000 89.3000 >> hist(data,5)

2、基本统计量 1) 样本均值 语法: m=mean(x) 若x 为向量,返回结果m是x 中元素的均值; 若x 为矩阵,返回结果m是行向量,它包含x 每列数据的均值。 2) 样本中位数 语法: m=median(x) 若x 为向量,返回结果m是x 中元素的中位数; 若x 为矩阵,返回结果m是行向量,它包含x 每列数据的中位数3) 样本标准差 语法:y=std(x) 若x 为向量,返回结果y 是x 中元素的标准差; 若x 为矩阵,返回结果y 是行向量,它包含x 每列数据的标准差

std(x)运用n-1 进行标准化处理,n是样本的个数。 4) 样本方差 语法:y=var(x); y=var(x,1) 若x 为向量,返回结果y 是x 中元素的方差; 若x 为矩阵,返回结果y 是行向量,它包含x 每列数据的方差 var(x)运用n-1 进行标准化处理(满足无偏估计的要求),n 是样本的个数。var(x,1)运用n 进行标准化处理,生成关于样本均值的二阶矩。 5) 样本的极差(最大之和最小值之差) 语法:z= range(x) 返回结果z是数组x 的极差。 6) 样本的偏度 语法:s=skewness(x) 说明:偏度反映分布的对称性,s>0 称为右偏态,此时数据位于均值右边的比左边的多;s<0,情况相反;s 接近0 则可认为分布是对称的。 7) 样本的峰度 语法:k= kurtosis(x) 说明:正态分布峰度是3,若k 比3 大得多,表示分布有沉重的尾巴,即样本中含有较多远离均值的数据,峰度可以作衡量偏离正态分布的尺度之一。 >> mean(data) ,

excel与描述性统计分析

用Excel进行数据分析:描述性统计分析 郑来轶发表于2013-04-14 22:03 来源:本站原创 在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专题访问量差异的量化标准,借此来作为分析每天访问量的价值、参差不齐、此起彼伏一个衡量的依据。要求得到均值、区间、众数、方差、标准差等统计数据。 二、操作步骤 1、打开数据表格,这个案例中用的数据无特殊要求,只是一列数值就可以了。 2、选择“工具”——“数据分析”——“描述统计”后,出现属性设置框

注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,可以参考上一篇文章《用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?》。 3、依次选择 选项有2方面,输入和输出选项 输入区域:原始数据区域,选中多个行或列,选择相应的分组方式逐行/逐列;

如果数据有标志,勾选“标志位于第一行”;如果输入区域没有标志项,该复选框将被清除,Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志; 输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿; 汇总统计:包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。第K大(小)值:输出表的某一行中包含每个数据区域中的第k 个最大(小)值。 平均数置信度:数值95% 可用来计算在显著性水平为5% 时的平均值置信度

用Excel进行数据分析:描述性统计分析

在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专题访问量差异的量化标准,借此来作为分析每天访问量的价值、参差不齐、此起彼伏一个衡量的依据。要求得到均值、区间、众数、方差、标准差等统计数据。 二、操作步骤 1、打开数据表格,这个案例中用的数据无特殊要求,只是一列数值就可以了。 2、选择“工具”——“数据分析”——“描述统计”后,出现属性设置框

注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,可以参考上一篇文章《用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?》。 3、依次选择 选项有2方面,输入和输出选项 输入区域:原始数据区域,选中多个行或列,选择相应的分组方式逐行/逐列;

如果数据有标志,勾选“标志位于第一行”;如果输入区域没有标志项,该复选框将被清除,Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志; 输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿; 汇总统计:包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。 第K大(小)值:输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。 平均数置信度:数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。

相关主题