《统计学基本概念》ppt课件

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1、态度测量技术具体变量、抽象变量与测量具体变量是指用数字描绘的定量变量。如：年龄、身高、收入抽象变量是指用语言描绘的定性变量。如：性别、学历、容貌社会科学中的测量：将抽象变量（定性变量）定量化。即：按照一定的规则将数字或符号分配给测量目标，将其定量化的过程。态度是抽象变量，态度测量技术就是将其量化的技术内容提要第一节：测量的尺度第二节：测量尺度与描述性统计指标第三节：测量量表的类型第四节：量表的信度与效度第一节测量的尺度不同的数字分配规则形成了不同的测量尺度（Scale）史蒂文斯（S.S.Stevens）1951年创立了被广泛采用的测量尺度的分类法定类尺度(NominalScale)定序

2、尺度(OrdinalScale)定距尺度(IntervalScale)定比尺度(RatioScale)定类尺度(nominalscales)数据表现为“类别”计量层次最低各类别可以指定任意数字代码表示，互换代码也不损失信息具有=或的数学特性如：对性别进行测度球员的编号定序尺度(ordinalscales)数据表现为类别和大小比定类尺度精确未测量出类别之间的准确差值具有>或<的数学特性如：对教育程度进行测度产品质量的等级定距尺度(intervalscales)1.数据不仅表现为类别和大小，而且数据之间的差距相等2.比定序尺度精确3.具有+或-的数学特性4.没有绝对零点如：对智商的测量，

3、调研者也希望对态度的测量是等距的定比尺度(ratioscales)1.对事物的精确测度2.与定距尺度处于同一层次3.数据表现为“数值”4.有绝对零点5.具有或的数学特性如：销售额、生产成本、市场份额、消费者数量四种计量尺度的比较四种计量尺度的比较定类变量定序变量定距变量定比变量分类（＝，≠）排序（<，>)间距（+，-）比值（×，÷）√√√√√√√√√√计量尺度数学特性“√”表示该尺度所具有的特性表：测量尺度实例：对电视栏目的评价类别量表顺序量表等距量表等比量表栏目名称栏目编号按喜好程度排序按喜好程度打分上月内收视时间（小时）1~711~17A177951520B222571740C

4、38827170D433061635E511071750F655351530G79954140H866151520I944561635J10101152122第二节：测量尺度与描述性统计指标数据的特征和测度分布的形状离散程度众数中位数均值离散系数方差和标准差峰度四分位差异众比率偏态集中趋势一、集中趋势的测量(Centraltendency)一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度，测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值不同类型的数据用不同的集中趋势测度值，选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势，要根据所掌握的数据的类型来确定定类数据：众数(mode)出现次数最多的变量值可能没有众数或

5、有几个众数主要用于定类数据，也可用于定序数据和数值型数据（测量型数据）众数(mode)定序数据：中位数和分位数（medianandquartile）中位数(概念要点)排序后处于中间位置上的值Me50%50%2.主要用于定序数据，也可用数值型数据，但不能用于定类数据3.各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即四分位数(概念要点)1.排序后处于25%和75%位置上的值2.主要用于定序数据，也可用于数值型数据，但不能用于定类数据QLQMQU25%25%25%25%定距和定比数据：均值（mean）均值(概念要点)1.最常用的测度值2.一组数据的均衡点所在3.用于数值型数据，不能用于定类数据和

6、定序数据4.各变量值与均值的离差之和等于零,各变量值与均值的离差平方和最小众数、中位数和均值的关系对称分布均值=中位数=众数左偏分布均值中位数众数右偏分布众数中位数均值数据类型与集中趋势测度值表4-4数据类型和所适用的集中趋势测度值数据类型定类数据定序数据测量型数据适用的测度值※众数※中位数※均值—四分位数众数—众数中位数——四分位数——————二、离散程度的测量(dispersion)集中趋势并不足以描绘数据的特征，还需要离散程度这类指标离散程度是对数据离中趋势所作的描述反映各变量值远离其中心值的程度，因此也称为离中趋势从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度不同类型的数据有不同的

7、离散程度测度值离散程度的测度1.定类数据：异众比率2.定序数据：四分位差3.定距和定比数据：方差及标准差4.相对离散程度：离散系数定类数据：异众比率异众比率(概念要点)1.离散程度的测度值之一2.非众数组的频数占总频数的比率3.计算公式为4.用于衡量众数的代表性定序数据：四分位差（interquartilerange）四分位差(概念要点)1.离散程度的测度值之一2.也称为内距或四分间距3.上四分位数与下四分位数之差QD=QU-QL4.反映了中