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推荐SPSS实验报告
第四章描述性统计分析
一、实验目的
通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量,并辅助于SPSS提供的图形功能,能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态,对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。
并且,通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现,包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析,能够使分析者更好的掌握基本的统计分析,即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。
二、实验内容
1.打开数据文件data4-8.sav,完成以下统计分析。
(1)计算各科成绩的描述统计量:
平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值;
①解决问题的原理:
描述性分析
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-描述”,打开“描述性”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
描述统计量
N
全距
极小值
极大值
均值
标准差
方差
成绩
45
83
15
98
60.51
23.048
531.210
有效的N(列表状态)
45
表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。
(2)使用Recode命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩的分段:
90~100为1,80~89为2,70~79为3,60~69为4,60分以下为5,其值标签:
1—优,2—良,3—中,4—及格,5—不及格。
分段以后进行频数分析,统计各分数段的人数,最后生成条形图和饼图。
①解决问题的原理:
频率分析。
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-频率”,打开“频率”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
成绩
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
15
1
2.2
2.2
2.2
19
1
2.2
2.2
4.4
24
1
2.2
2.2
6.7
28
1
2.2
2.2
8.9
30
1
2.2
2.2
11.1
32
2
4.4
4.4
15.6
33
1
2.2
2.2
17.8
34
1
2.2
2.2
20.0
36
1
2.2
2.2
22.2
37
2
4.4
4.4
26.7
43
1
2.2
2.2
28.9
49
1
2.2
2.2
31.1
50
1
2.2
2.2
33.3
55
1
2.2
2.2
35.6
成绩
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
15
1
2.2
2.2
2.2
19
1
2.2
2.2
4.4
24
1
2.2
2.2
6.7
28
1
2.2
2.2
8.9
30
1
2.2
2.2
11.1
32
2
4.4
4.4
15.6
33
1
2.2
2.2
17.8
34
1
2.2
2.2
20.0
36
1
2.2
2.2
22.2
37
2
4.4
4.4
26.7
43
1
2.2
2.2
28.9
49
1
2.2
2.2
31.1
50
1
2.2
2.2
33.3
55
1
2.2
2.2
35.6
56
4
8.9
8.9
44.4
60
3
6.7
6.7
51.1
62
1
2.2
2.2
53.3
63
1
2.2
2.2
55.6
69
1
2.2
2.2
57.8
70
1
2.2
2.2
60.0
73
3
6.7
6.7
66.7
74
1
2.2
2.2
68.9
75
1
2.2
2.2
71.1
76
1
2.2
2.2
73.3
78
1
2.2
2.2
75.6
81
1
2.2
2.2
77.8
83
1
2.2
2.2
80.0
85
2
4.4
4.4
84.4
86
1
2.2
2.2
86.7
90
2
4.4
4.4
91.1
91
1
2.2
2.2
93.3
95
2
4.4
4.4
97.8
98
1
2.2
2.2
100.0
56
4
8.9
8.9
44.4
60
3
6.7
6.7
51.1
62
1
2.2
2.2
53.3
63
1
2.2
2.2
55.6
69
1
2.2
2.2
57.8
70
1
2.2
2.2
60.0
73
3
6.7
6.7
66.7
74
1
2.2
2.2
68.9
75
1
2.2
2.2
71.1
76
1
2.2
2.2
73.3
78
1
2.2
2.2
75.6
81
1
2.2
2.2
77.8
83
1
2.2
2.2
80.0
85
2
4.4
4.4
84.4
86
1
2.2
2.2
86.7
90
2
4.4
4.4
91.1
91
1
2.2
2.2
93.3
95
2
4.4
4.4
97.8
98
1
2.2
2.2
100.0
合计
45
100.0
100.0
表中显示了变量“成绩段”在各个取值上出现的次数(频率)、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。
表中显示了变量“成绩段”的直方图,从图上可以看出不具备明显的正态分布。
表中显示了变量“成绩段”的饼图,从图上可以更好的看出“成绩段”的分布。
2.打开数据文件data4-9.sav,完成以下统计分析。
表4.22吸烟人群健康状况调查表
是否吸烟
是否患气管炎
人数
是
患病
43
是
健康
162
否
患病
13
否
健康
121
(1)对身高进行考察,分析四分位数,计算上奇异值、上极端值、下奇异值和下极端值,并生成茎叶图和箱图;
①解决问题的原理:
探索性分析
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-探索”,打开“绘制”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
身高Stem-and-LeafPlot
FrequencyStem&Leaf
2.009.99
16.0010.0000001222333344
39.0010.555555556666677778888888999999999999999
18.0011.000000112222233344
13.0011.5556667788999
7.0012.0000002000
1.0012.5
Stemwidth:
10.0
Ea00chleaf:
1case(s)
从上的茎叶图可以更加详细地分析身高数据。
从上的箱图可以分析变量“身高”的四分位数。
(2)考察身高、体重和胸围的正态性。
①解决问题的原理:
运用频率分析、描述性分析、探索性分析。
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-交叉表”,打开“交叉表”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
从上的Q-Q图中可以看出,身高、体重、胸围三个变量都很好的服从正态分布。
3.表4.22是对吸烟与患气管炎的调查表,试分析吸烟与患气管炎之间的关系。
(用交叉列联表分析,参见数据文件:
data4-10.sav。
)
①解决问题的原理:
运用交叉表分析。
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-交叉表”,打开“交叉表”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
是否患气管炎*是否吸烟
4
100.0%
0
.0%
4
100.0%
表给出了数据基本信息,表中给出了参与分析的个案数、缺失信息等。
本例中,每个变量有4个个案参与分析,无缺失值。
是否患气管炎*是否吸烟交叉制表
是否患气管炎*是否吸烟交叉制表
计数
是否吸烟
合计
是
否
是否患气管炎
患病
1
1
2
健康
1
1
2
计数
是否吸烟
合计
是
否
是否患气管炎
患病
1
1
2
健康
1
1
2
合计
2
2
4
表给出了了数据的交叉表,与原始数据在形式上基本一致。
卡方检验
值
df
渐进Sig.(双侧)
精确Sig.(双侧)
精确Sig.(单侧)
Pearson卡方
.000a
1
1.000
连续校正b
.000
1
1.000
似然比
.000
1
1.000
Fisher的精确检验
1.000
.833
线性和线性组合
.000
1
1.000
有效案例中的N
4
a.4单元格(100.0%)的期望计数少于5。
最小期望计数为1.00。
b.仅对2x2表计算
表是行、列变量通过卡方检验给出的独立性检验结果。
从表可知,各种检验方法显著水平都远小于0.05,所以有理由拒绝“实验准备与评价结果是独立的”假设,即认为实验准备这一评价指标与评价结果是相关的。
各组状况条形图相当于交叉表的直观表示,用图形表示可直观地得出各种情况的比较。
4.为分析某中学学生填报志愿的倾向,设计了一道问卷调查题,每位同学可填报3个志愿,请按顺序依次选择打算报考的大学:
第一志愿
第二志愿
第三志愿
①北京大学②清华大学③复旦大学④中国人民大学⑤北京交通大学⑥四川大学
问卷调查的结果存放在SPSS数据文件data4-11.sav中,按如下要求进行统计分析。
(1)对第一、二、三志愿填报情况进行统计分析;
(2)对各学校填报志愿的情况进行统计分析,包括人数、百分比等。
①解决问题的原理:
运用频率分析、描述性分析、交叉表分析。
②实验步骤:
通过“分析-描述统计-频率”,打开“频率”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
通过“分析-描述统计-交叉表”,打开“交叉表”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析:
统计量
志愿1
志愿2
志愿3
N
有效
100
100
100
缺失
0
0
0
中值
3.00
3.00
3.00
众数
3
3
4
标准差
1.578
1.429
1.642
方差
2.491
2.041
2.695
极小值
1
1
1
极大值
6
6
6
百分位数
25
2.00
2.00
2.00
50
3.00
3.00
3.00
75
4.00
4.00
5.00
频率表
志愿1
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
1
20
20.0
20.0
20.0
2
17
17.0
17.0
37.0
3
26
26.0
26.0
63.0
4
14
14.0
14.0
77.0
5
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