多元统计分析及SPSS应用.ppt

[e-mail]3聚类分析SessionTopics统计数据的来源统计数据的收集访问调查邮寄调查电话调查电脑辅助调查座谈会个别深度访问观察法实验法统计数据的间接来源统计数据的整理二、频数分布与频率分布二、频数分布与频率分布当所观察的次数很多，组距很小并且组数很多时，所绘出的折线图就会越来越光滑，逐渐形成一条光滑的曲线，这种曲线即频数分布曲线，反映了数据的分布规律。三、累积频数分布与频率分布1.定义工人编号和加工零件数的变量名分别为NO和X，然后输入变量NO和X的原始数据。2.选择[Analyze]=>[DescriptiveStatistics]=>[Frequencies...]，弹出[Frequencies]主对话框。现欲X进行频数分析，在对话框左侧的变量列表中选X，单击按钮使之进入[Variable(s)]列表框，并选择[DisplayFrequencyTables]显示频数分布表。3.可单击[Format...]按钮弹出[Frequencies：Format]子对话框4.可单击[Statistics...]按钮，弹出[Frequencies:Statistics]子对话框，并单击相应项目，在作频数表分析的基础上，附带作各种统计指标的描述，特别是可进行任何水平的百分位数计算。这里不选。用户可选三种图形：直条图（Barchart）、饼图（PieCharts）和直方图（Histogram）。这里选择[Histogram]项，并选择[WithNormalCurve]要求绘制正态曲线。单击[Continue]按钮返回[Frequencies]主对话框，再单击[OK]钮即可得到（累计）频数（频率）分布表和直方图。输出结果加工零件数应该注意的是，SPSS在未特别指定的情形下，直方图或频数分布表是按照原始数值逐一作频数分布的，这与日常需要的等距分组、且组数保持在一定数目的要求不符。

在调用[Frequencies]统计过程命令之前，可先对原始数据进行预处：
已知最小值为84，最大值为128，全距为10，故可要求分成5组，起点为80，组距为10。

选择[Transform]=>[Recode]=>[IntoDifferentVariable...]，在弹出的[RecodeIntoDifferentVariable]对话框中选定X，单击按钮使之进入[NumericVariable→OutputVariable]列表框，在[OutputVariable]栏的[Name]文本框中输入x1，单击[Change]按钮表示新生成的变量名为x1。
单击[OldandNewValues]按钮弹出[RecodeIntoDifferentVariable:OldandNewValues]子对话框，在[OldValue]选项中单击[Range]项，输入第一个分组的数值范围：80～89，在[Newvalue]栏内输入新值：80，单击[Add]按钮.

依此将各组的范围及对应的新值逐一输入，最后单击[Continue]按钮返回，再单击[OK]按钮即完成。系统在原数据库中生成一新变量为x1，这时再调用[Frequencies]统计过程将输出等距分组且组数为5的频数分布表。
统计数据的描述中位数(median)与分位数三个中心度量的比较二、分布的形状（二）内距(Inter-QuartileRange,IQR)三、偏度与峰度（二）峰度(kurtosis)四、SPSS操作打开[Descriptives]主对话框。在主对话框左边列表中选定变量X，单击按钮使之进入[Variables(s)]列表框。（三）单击[Options...]按钮，打开[Descriptives：Options]子对话框。选择均值(Mean)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度（Skewness）和峰度(Kurtosis)，选好后单击[Continue]按钮返回[Descriptives]主对话框，再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。输出结果：弹出[Frequencies]主对话框。现欲X进行频数分析，在对话框左侧的变量列表中选X，单击按钮使之进入[Variable(s)]列表框，并选择[DisplayFrequencyTables]显示频数分布表。（三）单击[Statistics...]按钮，弹出[Frequencies:Statistics]子对话框，并单击相应项目。本例中选择均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range