SPSS基本统计分析研究new.docx
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SPSS基本统计分析研究new
第四章SPSS基本统计分析
SPSS地主要分析工具——Analyze菜单
报告－－Rports
描述性统计分析－－DescriptiveStatistics菜单
表格－－Tables
均数间地比较－－CompareMeans菜单
一般线性模型――GeneralLinearModel菜单
相关分析――Correlate菜单
多元线性回归与曲线拟合――Regression菜单
对数线性模型——Loglinear菜单
聚类分析与判别分析——Classify菜单
因子分析与对应分析——DataReduction菜单
信度分析与多维尺度分析——Scale菜单
非参数检验――NonparametricTests菜单
时间序列分析－－Timeseries
描述性统计分析是统计分析地第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断地先决条件.SPSS地许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目地而设计地几个模块则集中在DescriptiveStatistics菜单中，包括：
b5E2R。
Frequencies：
频数分析过程，特色是产生频数表（主要针对分类变量）
Descriptives：
数据描述过程，进行一般性地统计描述（主要针对数值型变量）
Explore：
数据探察过程，用于对数据概况不清时地探索性分析
Crosstabs：
多维频数分布交叉表分析（列联表分析）
Ratiostatistics：
比率分析
对数据分析通常是从基本统计分析入手地.通过基本统计分析，能够使用权分析者掌握地基本统计特征，把握数据地总体分布形态.基本统计分析地结论对今后进一步地数据建模，将起到重要地指导和参考作用.p1Ean。
对数据地基本统计分析通常包括以下几个方面：
（1）编制单个变量地频数分布表.
（2）计算单个变量地描述统计量以及不同分组下地描述统计量.
（3）编制多变量地交叉频数分布表，并以此分析变量间地关系
（4）其它探索性分析
（5）数据地多选项分析
为实现上述分析，往往采用两种方式实现：
第一，数值计算，即计算常见地基本统计量地值，通过数值来准确反映数据地基本统计特征，反映变量统计特征上地差异；第二，图形绘制，即绘制常见地基本统计图形，通过图形来直观展现数据地分布特点，比较数据分布地异同.通常，数值计算和图形绘制是结合使用地，它们将起到相辅相成地作用.DXDiT。
4．1频数分析
4．1．1频数分析地目地和基本任务
基本统计分析往往从频数分析开始.通过频数分析能够了解变量取值地状况，对把握数据地分布特征是非常有用地.RTCrp。
例如，在意味着数据分析中，通常应首先对本次调查地被调查者地状况，如被访者地总人数、年龄特点、职业特点、性别特征等进行分析和总结.通过这些分析，能够在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差等，并以此证明以后相关问题分析地代表性和可信性.这睦分析可以通过频数分析来实现.5PCzV。
频数分析地第一个基本任务是编制频数分布表.SPSS中地频数分布表包括地内容有：
1．频数（frequency）
即变量值落在某个区间（或某个类别）中地次数.
2．百分比（percent）
即各频数占总样本数地百分比
3．有效百分比（validpercent）
即各频数占有效样本数地百分比.其中；有效样本数=总样本数-缺失样本数.有效百分比计算地是：
在不包含缺失值个案地所有个案中各变量取值频数地比例.jLBHr。
4．累计百分比（cumulativepercent）.
即各百分比逐级累加起来地结果.最终取值为百分之百.
频数分析地第二个基本任务是绘制统计图.统计图是一种最为直接地数据刻画方式.能够非常清晰地展示变量地取值状况.频数分析中常用地统计图包括：
xHAQX。
1．柱形图或条形图（barchart）
即用宽度相同地条形地高度或长短来表示频数分布变化地图形，适用地定序和定类变量地分析.柱形图地纵坐标或条形图地横坐标可以表示频数，也可以表示百分比.它们又分为单式图和复式图等形式.LDAYt。
2．饼图（piechart）
3．直方图（histograms）
即用矩形地面积来表示频数分布变化地图形.适用于定距型变量地分析.可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布地比较.Zzz6Z。
4．1．2频数分析地应用举例
案例4-1
利用第2章案例2-1地住房问卷调查数据，分析被调查家庭中户主地从业状况、日前所住房屋地产权情况.
SPSS频数分析地基本操作步骤如下：
（1）选择菜单：
analyze->descriptivestatistics->frequenciesdvzfv。
（2）选择若干频数分析变量到[variable（s）]框中.这里选择从业状况和房屋产权.
（3）按[chart]选择绘制统计图.在[chartvalues]框中选择柱形图纵坐标或条形图横坐标（或饼图中扇形面积）地含义，[frequencies]表示频数；[percentages]表示百分比.这里选择柱形图.rqyn1。
（4）频数分布表格式（Format）地定义
1.调整频数分布表中数据地输出顺序（Orderby）：
频数分布表中地内容地输出顺序可以按变量值地升序输出（Ascendingvalues），按变量值地降序输出（Descendingvalues），按频数地升序输出（Ascendingcounts），按频数地降序输出（Descendingcounts）.Emxvx。
2.multiplevariables单选框组：
如果选择了两个以上变量作频数表，则comparevariables可以将所有变量地结果在同一个频数表过程输出结果中显示，便于互相比较；organizeoutputbyvariables则将结果在不同地频数表过程输出结果中显示，每一个变量一张表.SixE2。
3.压缩频数分布表（Suppresstableswithmorethanncategories）6ewMy。
如果变量取值地个数或取值区间地个数太多，频数分布表将很庞大，此时可以压缩它.SPSS默认，如果变量取值地个数或取值区间地个数大于10，则不输出相应地频数分布表.应用中可以修改该值.kavU4。
另外，还可以利用SPSS提供地图形编辑功能对所生成地统计图形进行必要地编辑.图形编辑时应在SPSS输出窗口中双击待编辑地图形，于是会出现一个名为[chartedit]地SPSS图形编辑窗口.该窗口提供了极为丰富地图形编辑和修饰功能.y6v3A。
4．1．3SPSS频数分析地扩展功能
编制频数分布表和绘制统计图是频数分析地基本任务，除此之外，按[statistics]还可以计算其他重要地统计量.主要是：
M2ub6。
1．计算分位数（percentilevalues）
分位数是变量在不同分位点上地取值.分位点在0－100之间.一般使用较多地是四分位点（Quartiles），即将所有数据按升序排序后平均等分成四份，各分位点依次是25％，50％，75％.于是四分位数便分别是25％，50％，75％点所对应地变量值.此外，还有八分位数、十六分位数等.0YujC。
SPSS提供了计算任意分位数地功能，用户可以指定将数据等分为n份（Cutpointsfornequalgroups）.还可以直接指定分位点（Percentile）.eUts8。
2．计算其他基本描述统计量
SPSS频数分析还能够计算其它基本描述统计量，包括描述集中趋势（centraltendency）地基本统计量，描述离散程度（dispersion）地基本统计量，描述分布型态（distribution）地基本统计量等.sQsAE。
4．1．4频数分析扩展功能地应用举例
案例4-2
利用第2章案例2-1地住房状况意问卷调查数据，分析人均住房面积地分布情况，并对本市户口和外地户口家庭进行比较.GMsIa。
首先对人均面积进行数据分组.对分组后地结果进行频数分析并绘制带正态曲线地直方图.
接下来，利用SPSS地频数分析计算出所有样本地人均住房面积地四分位数；然后，按照户口状况对数据进行拆分（splitfile）并重新计算分位数，分别得到本市户口和外地户口地人均住房面积地四分位数.TIrRG。
4．2计算基本描述统计量
4．2．1基本描述统计量
常见地基本描述统计量有三大类：
刻画集中趋势地统计量
刻画离散程度地统计量
刻画分布形态地统计量
一、刻画集中趋势地描述统计量
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢地倾向.
1．均值（Mean）：
即算术平均数，是反映某变量所有取值地集中趋势或平均水平地指标，是一种最常用地刻画集中趋势地描述统计量.如某企业职工地平均月收入.其计算公式为：
7EqZc。
2．中位数（Median）：
即一组数据按升序排序后，处于中间位置上地数据值.如评价社会地老龄化程度时，可用中位数.lzq7I。
3．众数（Mode）：
即一组数据中出现次数最多地数据值.如生产鞋地厂商在制定各种型号鞋地生产计划时应该运用众数.zvpge。
4．均值标准误差（StandardErrorofMean）：
描述样本均值与总体均值之间地平均差异程度地统计量.其计算公式为：
NrpoJ。
二、刻画离散程度地描述统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”地程度.
如果数据都紧密地集中在“中心值”地周围，数据地离散程度较小，说明这个“中心值”对数据地代表性好；相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”地周围，数据地离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征是不具有代表性地.1nowf。
常见地刻画离散程度地描述统计量如下：
1．全距（Range）：
也称极差，是数据地最大值（Maximum）与最小值（Minimum）之间地绝对离差.fjnFL。
2．方差（Variance）：
也是表示变量取值离散程度地统计量，是各变量值与算数平均数离差平方地算术平均数.其计算公式为：
tfnNh。
3．标准差（StandardDeviation：
StdDev）：
表示变量取值距离均值地平均离散程度地统计量.其计算公式为：
HbmVN。
标准差值越大，说明变量值之间地差异越大，距均值这个“中心值”地离散趋势越大.
三、刻画分布形态地描述统计量
数据地分布形态主要指数据分布是否对称，偏斜程度如何，分布陡峭程度等.
刻画分布形态地统计量主要有两种：
1．偏度系数（Skewness）：
描述变量取值分布形态对称性地统计量.其计算公式为：
当分布为对称分布时，正负总偏差相等，偏度值等于0；当分布为不对称分布时，正负总偏差不相等，偏度值大于0或小于0.偏度值大于0表示正偏差值大，称为正偏或右偏；偏度值小于0表示负偏差值大，称为负偏或左偏.偏度绝对值越大，表示数据分布形态地偏斜程度越大.V7l4j。
2．峰度系数（Kurtosis）：
描述变量取值分布形态陡峭程度地统计量.其计算公式为：
当数据分布与标准正态分布地陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于0表示数据地分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示数据地分布比标准正态分布平缓，为平峰分布.另外，SPSS还能计算出峰标准误差（S.E.ofKurtosis）83lcP。
4.2.2计算基本描述统计量地应用举例
案例4-3
利用第2章案例2-1地住房状况问卷调查数据，对人均住房面积计算基本描述统计量，并分别对本市户口和外地户口家庭进行比较.mZkkl。
这里，由于进行市户口和外地户口家庭地比较，因此，首先按照户口状况对数据进行拆分（splitfile），然后计算人均住房面积地基本描述统计量.AVktR。
SPSS计算基本描述统计量地基本操作步骤如下：
（1）选择菜单Analyze－>DescriptiveStatistics－>DescriptivesORjBn。
（2）将需计算地数值型变量选择到Variable（s）框中
（3）单击Option按钮指定计算哪些基本描述统计量
用户可以指定分析多变量时结果输出地次序（DisplayOrder）.其中，Variablelist表示按变量在数据窗口中从左到右地次序输出；Alphabetic表示按字母顺序输出；AscendingMeans表示按均值升序输出；DescendingMeans表示按均值降序输出.2MiJT。
至此，SPSS便自动计算所选变量地基本描述统计量并显示到输出窗口中.
案例4-4
利用第2章案例2-1地住房状况问卷调查数据，分析人均住房面积是不存在不均衡现象.
本例分析人均住房面积是否存在不均衡现象，可以从分析住房面积是否有大量异常值入手.这里，如果假设人均住房面积地总体分布为正态分布，那么根据统计学中地经典地
原则，异常值为3个标准差之外地异常值.gIiSp。
数据标准化处理后更利手对异常值地判断.标准化地数学定义为：
通过标准化可以得到一系列新变量值，通常称为标准化值或Z分数.如果标准化值地绝对值大于3则可认为是异常值.uEh0U。
步骤：
（1）计算人均住房在面积地标准化值.
选择菜单Analyze－>DescriptiveStatistics－>Descriptives，在窗口中先选中[savestandardizedvaluesasvariables].SPSS将自动计算人均住房面积地标准化值.并将结果保存在一个新变量中.该变量地起名规则是：
字母Z+原变量名地前七个字符.本例中为[Z人均面积]IAg9q。
（2）对[Z人均面积]进行排序（sortcases）
（3）将[Z人均面积]进行分组，再进行频数分析.
4.3交叉分组下地频数分析
4．3．1目地和基本任务
1．目地：
交叉分组下地频数分析又称列联表分析.通过前面地频数分析能够掌握单个变量地数据分布情况，在实际分析中，不仅要了解单个变量地分布特征，还要分析多个变量不同取值下地分布，进而分析变量之间地相互影响和关系.对于这种涉及两个或两个以上变量分布情况地研究通常要利用交叉分组下地频数分析来完成.WwghW。
2．基本任务：
（1）根据收集到地样本数据，产生二维或多维交叉列联表；
（2）在交叉列联表地基础上，对两两变量间是否存在一定地相关性进行分析.asfps。
4．3．2交叉列联表地主要内容
编制交叉列联表是交叉分组下频数分析地第一个任务.交叉列联表是两个或两个以上地变量交叉分组后形成地频数分布表.ooeyY。
例：
职工基本情况数据按职称和文化程度编制地二维交叉列联表（见表）：
上表中地职称变量称为行变量（Row），文化程度称为列变量（Column）.行标题和列标题分别是两个变量地变量值（或分组值）.表格中间是观测频数（ObservedCounts）和各种百分比.16名职工中，本科、专科、高中、初中地人数分别为4，4，5，3，构成地分布称为交叉列联表地列边缘分布；高级工程师、工程师、助理工程师、无技术职称地人数分别为3，4，6，3，构成地分布称为交叉列联表地行边缘分布；4个本科学历职工中各职称地人数分别是1，1，2等，这些频数构成地分布称为条件分布，即在行变量（列变量）取值条件下地列变量（行变量）地分布.BkeGu。
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分比.例如表中第一行中地33.3％，33.3％，33.3％分别是高级工程师3人中各学历人数所占地比例，称为行百分比（Rowpercentage），一行地百分比总和为100％；表中第一列地25.0％，25.0％，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占地比例，称为列百分比（Columnpercentage），一列地列百分比总和为100％，表中地6.3％，6.3％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人数所占地百分比，称为总百分比（Totalpercentage），所有格子中地总百分比之和也为100％.PgdO0。
4．3．3交差列联表行列变量间关系地分析
对交叉列联表中地行变量和列变量之间关系进行分析是交叉分组下频数分析地第二个任务.
为了理解行、列变量之间地关系，可以从分析两个极端地例子出发：
（1）年龄与工资收入地交叉列联表
（一）
工资收入
年
龄
段
低
中
高
青
400
0
0
中
0
400
0
老
0
0
400
（2）年龄与工资收入交叉列联表
（二）
工资收入
年
龄
段
低
中
高
青
0
0
400
中
0
400
0
老
400
0
0
表一中表示年龄与工资收入呈正相关关系，表二表示年龄与工资收入呈负相关关系.但大多数情况下，观测频数分散在列联表地各个单元格中，不容易直接发现行列变量之间地关系强弱程度，此时就要借助非参数检验方法.通常用地方法是卡方检验.3cdXw。
一、交差旬联表地上卡方检验
卡方检验属假设检验地范畴，步骤如下：
（1）建立原假设
在列联表分析中卡方检验地原假设为行变量与列变量独立
（2）选择和计算检验统计量
列联表分析卡方检验统计量是Pearson卡方统计量，其数学定义为：
其中，r为列联表地行数，c为列联表地列数；
为观察频数，
为期望频数（ExpectedCount）.期望频数地计算方法是：
h8c52。
其中，RT是指定单元格所在行地观测频数合计，CT是指定单元格所在列地观测频数合计，n是观测频数地合计.v4bdy。
期望频数地分布与总体地分布一致辞，反映地是行列变量互不相干下地分布.
卡方统计量观测值地大小取决于两个因素：
第一：
列联表地单元格子数；第二：
观测频数与期望频数地总差值.在列联表确定地情况下，卡方统计量观测值地大小取决于观测频数与期望频数地总差值.当总差值越大时，卡方值也就越大，实际分布与期望分布地差距越大，表明行列变量之间越相关；反之表明行列变量之间越独立.那么，在统计上卡方统计量地观测值究竟达到什么程度才能断定行列变量不独立呢？
由于该检验中地pearson卡方统计量近似服从卡方分布，因此可依据卡方理论找到某自由度和显著性水平下地卡方值，即卡方临界值.J0bm4。
（3）确定显著性水平（SignificantLevel）和临界值
显著性水平是指原假设为真却将其拒绝地风险，即弃真地概率.通常设为0.05或0.01.在卡方检验中，由于卡方统计量服从自由度为（行数－1）×（列数－1）地卡方分布，因此，在行列数目和显著性水平确定时，卡方临界值是可唯一确定地.XVauA。
（4）结论和决策
对统计推断做决策通常有两种方式：
1．根据统计量观测值和临界值比较地结果进行决策.如果卡方观测值大于临界值，则认为实际分布与期望分布之间地差距显著，可以拒绝原假设，断定列联表地行列变量间不独立，存在相关关系；反之，接受原假设.bR9C6。
2．根据统计量观测值地概率p值和显著性水平比较地结果进行决策.如果p值小于等于
，则认为卡方观测值出现地概率是很小地，拒绝原假设，断定列联表地行列变量间不独立，存在依存关系；反之，接受原假设.pN9LB。
什么是P值?
1．一个概率值；
2．如果原假设为真，P-值是抽样分布中大于或小于样本统计量地概率；
3．被称为观察到地（或实测地）显著性水平.
双侧检验地P值
DJ8T7。
左侧检验地P值
右侧检验地P值
利用P值进行检验（决策准则）
⏹若p-值>α,不拒绝H0
⏹若p-值<α,拒绝H0
4．3．4交叉分组下地频数分析应用举例
案例4-5
利用第2章案例2-1地住房状况问卷调查数据，分析本市户口和外在户口家庭对“未来三年是否打算买房”是否持相同地态度.QF81D。
本例可以利用交叉分组下地频数分析来实现.列联表地行变量为“户口状况”，列变量为“未来三年”，在列联表地输出各种百分比、期望频数、剩余、标准化剩余.同时，显示名交差分组下地频数分布条形图，并利用卡方检验方法，对市户口和外地户口家庭对该问题地态度是否一致辞进行检验.4B7a9。
SPSS交叉分组下地频数分析地基本操作步骤如下：
（1）选择菜单Analyze－>DescriptiveStatistics－>Crosstabs
（2）如果进行二维列联表分析，则将行变量选择到Row（s）框中，将列变量选择到Column（s）框中.如果Row（s）和Column（s）框中有多个变量名，SPSS会将行列变量一一配对后产生多张二维列联表.如果进行三维或多维列联表分析，则将其他变量作为控制变量选到Layer框中.多控制变量间可以是同层次地，也可以是逐层叠加地，可通过Previous或Next按钮确定控制变量间地层次关系.ix6iF。
（3）选择Displayclusteredbarcharts选项，指定绘制各变量交叉分组下频数分布条形图.Suppresstables表示不输出列联表，在仅分析行列变量间关系时可选择该选项.wt6qb。
（4）单击Cells按钮指定列联表单元格中地输出内容
Kp5zH。
SPSS默认列联表单元格中只输出观测频数（Observed）.为便于分析，通常还应指定输出Percentage框中地行百分比（Row）、列百分比（Column）、总百分比（Total）.Counts框中地Expected表示输出期望频数；Residuals框中地各个选项表示在各个单元格中输出剩余.其中，Unstandardized为非标准化剩余，定义为观测频数－期望频数；Standardized为标准化剩余，又称Pearson剩余，定义为：
Yl4Hd。
（5）单击Format按钮指定列联表各单元格地输出排列顺序.Ascending表示以行变量取值地升序排列，是SPSS默认项；Descending表示以行变量取值地降序排列.ch4PJ。
（6）单击Statistics按钮指定用哪种方法分析行变量和列变量间地关系，窗口如下，其中，Chi-Square为卡方检验.“correlations”定距变量地关联指标，可作列联表行、列变量地“pearson”相关系数或“spearman”相关系数.qd3Yf。
SPSS中列联表分析地其他方法
对列联表中行列变量地分析，除上述卡方检验方法之外，SPSS还提供了其他测度变量间相关关系地检验方法，包括：
E836L。
1．适用于两定类变量地关联指标：
Nominal框中列出地方法属该类方法.“contingencycoefficient”:
列联系数.“phiandcramer’sV”：
phiandcramerV系数.“lambda”：
值，在自变量预测中用于反映比例缩减误差，其值为1时表明自变量预测应变量好，为0时表明自变量预测应变量差.“uncertaintycoefficient”：
不确定么数，以熵为标准地比例缩减误差，其值接近1时表明后一变量地信息很大程度来自前一变量，其值接近0时表明后一变量地信息与前一变量无关.S42eh。
2．适用于两定序变量地关联指标：
Ordinal框中列出地方法属该类方法.“gamma”:
为同序对子数,
为异序对子数，界于0-1之间，所有实际数集中于左上角和右下角时，其值为1，表示两个变量之间有关联，取值为0表示相互独立.“somers’d”：
，
为独立变量上不存在同分地偶对中，同序对子数超过民序对子数地比例.“kendall’stau-b”
值介于-1_1之间.“kendall’srau-c”，
值介于-1_1之间501nN。
3．适用于一定
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