SPSS数据分析

向右看齐 2023-07-22 11:29 1阅读 0赞

*  数据加权后交叉表分析  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
 *  定义新变量  
    “转换” “计算变量”  
    目标变量：新变量的名称  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
 *  对个案的计数和百分比统计  
    ![在这里插入图片描述][20200405213937791.png]  
    目标变量：定义一个新的变量  
    数字变量：依据的现有变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
    使用频率图分析  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
 *  批量更换值  
    1）重新编码为相同变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
    2）重新编码为不同变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]
 *  对数据排序  
    将秩1指定给最小值：升序排列  
    “顺序秩到唯一值”则不会出现断  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
    ![在这里插入图片描述][20200405221052641.png]  
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## 数据分析 ##

*  频数分析  
    四分位数：25 50 75 100  
    标准偏差/方差：围绕平均值的差距  
    偏度（左右偏差）：包括正态分布（偏度=0），右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0）左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
    峰度（上下偏差）：正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）  
    ![在这里插入图片描述][20200405222727378.png]  
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    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]
 *  描述统计  
    ![在这里插入图片描述][20200406210820667.png]  
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    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]
 *  探索性分析  
    ![在这里插入图片描述][20200406213228716.png]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]
 *  交叉表统计  
    ![在这里插入图片描述][20200406214342703.png]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

## 检验 ##

### 平均值检验 ###

![在这里插入图片描述][20200408150415446.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。  
ANOCA表：方差分析表（反映一组或多组变量数据偏离平均值的波动大小的表格数据）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

*  t检验  
    t检验，亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 \[1\] t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。  
    1）单样本t检验（提供检验值）  
    单样本t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
    自由度df：是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。  
    df=-1=9  
    显著性SIg.（双侧）：p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受，存在显著差异。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
2）独立样本的t检验（提供依据的分组）  
用于检验两组非相关样本的差异性  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
比较男女最高年龄的显著性  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]

*  配对样本T检验  
    检验匹配而成的两组数据或同组在不同条件下所获得的数据的差异性  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]

### 非参数检验 ###

*  卡方检验  
    卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 31]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 32]
 *  二项式检验  
    ![在这里插入图片描述][20200409151732691.png]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 33]
 *  游程检验  
    游程检验亦称“连贯检验”，是根据样本标志表现排列所形成的游程的多少进行判断的检验方法。如果游程数越多，则越说明不是随机检验。零假设是样本具有随机性。运行次数为游程数。渐进显著性大于0.05，不能拒绝零假设，即该实验为随机性实验。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 34]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 35]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 36]
 *  单样本k-s检验  
    零假设为正态分布，判断和正态分布是否有显著差异  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 37]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 38]
 *  两独立样本的非参数检验  
    两个实验是否具备相同的分布（存在显著的差异）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 39]  
    以1/2分成两组，判断这两组的体重分布是否存在显著差异  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 40]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 41]  
    多个样本的非参数检验  
    ![在这里插入图片描述][20200409154622855.png]
 *  配对样本的非参数检验  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 42]  
    将体重和体重2作为配对样本，比较两者的差异性  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 43]  
    体重2更大的有6个，相同的有0个。>0.5，零假设为没有显著差异，说明没有显著性差异。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk2NjcxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 44]

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