《统计数据分析基础教程》课件.ppt

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1、统计数据分析基础教程―基于SPSS和Excel的调查数据分析第7章描述统计分析本章内容7.1利用SPSS对定量数据进行描述统计分析7.2利用SPSS实现多组均值比较7.3利用Excel对定量数据进行描述统计分析7.4利用Excel求量表均值并排名描述统计分析问卷回收后，对于数值型数据（定量数据），通常会以均值、中位数等统计量来描述其集中趋势，也会以标准差、最小值、最大值、极差等统计量来描述其离散程度。最常用的描述统计量是均值和标准差。描述统计量（集中趋势：均值）描述数据集中趋势的统计量主要有均值、中位数等。均值（mean）：样本值

2、的算术平均值。均值是度量数据集中趋势的常用统计量。在参数估计及假设检验中经常用到。设一组样本数据为，样本量（样本数据的个数）为n，则样本均值用（读作-bar）表示，计算公式为：描述统计量（集中趋势：中位数）描述数据集中趋势的统计量主要有均值、中位数等。中位数（median）：一组数据排序后处于中间位置上的数。中位数将全部数据等分成两部分，每部分包含50%的数据，一部分数据比中位数大，另一部分则比中位数小。中位数是用中间位置上的数值代表数据的集中趋势，其特点是不易受极端值的影响，所以称中位数比均值稳健（robust）。差异的度量：离

3、散程度论语有一句话：“不患寡，而患不均”。这是指不怕财富少，而怕分配不公平，使得贫富差距太大。贫富多寡是由集中趋势统计量来描述的，而是否“均”是由离散程度（描述数据散布，即描述集中与分散程度的度量）统计量来描述的。一般来说，数据越分散，离散程度统计量的值越大。描述统计量（离散程度：极差）极差（Range）：极端值之差。即一组数据的极（最）大值与极（最）小值之差，也称全距。由于极差只是利用了一组数据两端的信息，因而容易受极端值的影响，不能全面反映差异状况。描述统计量（离散程度：标准差和方差）标准差（standarddeviation

4、）：样本中各个数值到均值的距离的一种平均。标准差实际上是方差的平方根。方差(variance)：各点到均值距离平方的平均。方差由于和数据的量纲不同，因而在实际应用中使用得不如标准差那么普遍。数据的标准得分(standardscore)两个类似的班级（一班和二班）上同一门课，但是由于两个任课老师的评分标准不同，使得两个班成绩的均值和标准差都不一样(第7章两个班级同一门课成绩.sav）。一班分数的均值和标准差分别为78.53和9.43，而二班的均值和标准差分别为70.19和7.00。那么得到90分的一班的张颖是不是比得到82分的二班的

5、刘小平成绩更好呢？数据的标准得分(standardscore)怎么比较才能合理呢？虽然这种均值和标准差不同的数据不能够直接比较，但是可以把它们进行标准化，然后再比较标准化后的数据。一个标准化的方法是把原始观测值（亦称得分，score）和均值之差除以标准差；得到的度量称为标准得分(standardscore)：(x-m)/s（这里m和s为均值和标准差）数据的标准得分(standardscore)在SPSS中求标准得分：如果需要分组（这里按班级分组），则先用菜单“Data”->“SplitFile”，将数据文件按各班分割开用菜单“An

6、alyze”－>“DescriptiveStatistics”－>“Descriptives”的“Savestandardizedvaluesasvariables”选项；结果见数据文件中以“z-”为开头的变量。7.1利用SPSS对定量数据进行描述统计分析例7-1护士工作满意度调查分析。为了了解护士们对工作的满意程度，做了一个调查。“第7章护士工作满意度调查.sav”或“第7章护士工作满意度调查.xls”数据文件中包含了100名护士对工作、工资和升职机会的满意程度。这三个方面的评分都是从0到100，分值越大表明满意程度越高。另外，

7、调查数据还根据该护士所在的医院类型，分为3类：私人医院、公立医院和学院医院。（1）根据整个数据和三个方面的满意程度，判断哪一方面是护士们最为满意的?哪一方面是最不满意的?（2）根据离散程度（标准差、最小值、最大值、极差）的描述，判断护士们对哪一方面的满意程度差别最大?（3）从医院类型的数据中可以了解到什么?是否有某一类型的医院在三个方面的满意程度上优于其他医院?7.1利用SPSS对定量数据进行描述统计分析例7-2用SPSS实现例7-1中的问题（1）和（2）菜单：“Analyze”－>“DescriptiveStatistics”－

8、>“Descriptives”定量变量（数值型数据）：工作、工资、升职机会表7‑2护士们在三个方面的满意度情况方面人数均值标准差最小值最大值极差工作10079.798.22639532工资10054.1314.66259065升职机会10058.4