数据统计分析软件(SPSS)使用方法优质PPT.pptx
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为保证装包机每天的正常工作,每天开工前都需要对装包机进行测算,以防有系统误差。
今早用装包机包装了10袋物品,10袋物品的质量(kg)分别是:
50.1;
50.2;
49.8;
50.3;
49.7;
50.4;
49.6;
49.9;
49.5。
现在企业希望判断一下,这一自动装包机是否在正常工作?
例2,在教学质量评价中,通常是通过对不同班级的学生成绩进行比较,以分析两个班级间的学生成绩是否有显著差异。
某校两个班级的学生期中考试成绩如下:
A班:
547,619,486,505,523,541,667,559,511,649,601,625,571,523,456,613B班:
577,601,637,583,523,607,625,661,583,523,649,553,649,541,559,438,例3,对于实验研究人员来说,通常运用前后对照试验来研究某一方法或产品是否具有优良特性。
如:
医生对10个病人采用了一种新的治疗方法,他分别在治疗前和治疗后,对病人的血压进行了测量,请问:
这种疗法是否有效?
治疗前:
122,127,144,107,110,115,116,137,128,121治疗后:
123,109,120,106,101,99,102,150,105,108,均值比较与T检验连续变量的统计推断(续),样本均数与总体均数的比较单样本T检验(one-sampleTtest)例1两个独立样本均数的比较独立样本T检验(Independent-sampleTtest)例2样本来自两个正态分布总体(需考虑到方差齐性问题)配对设计样本均数的比较配对样本T检验(Paired-sampleTtest)例3,*样本量、样本的整体分布,例1:
单样本T检验,物品的质量(kg)50.1;
49.5,例2:
独立样本T检验,547,619,486,505,523,541,667,559,511,649,601,625,571,523,456,613,A班B班,577,601,637,583,523,607,625,661,583,523,649,553,649,541,559,438,例3:
配对样本T检验,治疗前,122,127,144,107,110,115,116,137,128,121,治疗后123,109,120,106,101,99,102,150,105,108,大纲,SPSS简介及其数据录入与管理描述性统计分析均值比较与T检验方差分析相关分析回归分析聚类分析,单因素方差分析连续变量的统计推断,方差分析的意义,例:
教育部想了解今年山西、河北、陕西三个省份的考生的高考成绩差异,我们是否需要用3次T检验来进行分析呢?
(犯错的几率)方差分析的用途,方差分析用于两个以上样本均值差别的显著性检验。
方差分析方法在不同领域的各个分析研究中都得到了广泛的应用。
从方差入手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。
而单因素方差分析,即:
在单一因素下(eg.成绩),比较多个不同水平(或多个组)的观察值之间是否有显著的差异。
方差分析的基本原理,(SSSSB:
随机误差+处理差异;
SSW:
随机误差),当SSB远大于SSW时,也即F远1时,出现显著性差异。
B,F,组间变异(SS),组内变异(SSW),某饮料生产企业研制出一种新型饮料,饮料颜色共分为四种,分别为:
橘色、粉色、绿色和咖啡色。
除了颜色不同外,饮料的能量、味道、规格、销售渠道等因素均相同。
我们收集了上一季度饮料5个销售点的销售量,具体数据如下:
例单因素方差分析,单因素方差分析的基本操作步骤,单因素方差分析的菜单图,趋势成分分析:
考虑将组间偏差平方和分解为线性、二次、三次或更高次的趋势成分,常用的系数之和应为0,因素变量有几个水平就输入几个系数值,不参与比较的分组系数应为0,ostho均c值多重比较对话框,选项:
输出统计量对话框,检验各组均值相等,当不能确定方差齐性假设时,该统计量优于F统计量,实例分析输出1,描述统计量方差齐性检验表单因素方差分析表,实例分析输出2,HoLLwSeDlDl法法,进Tukey行均法,值,Bonferron,多重比较的结法果以及Games-,其中,有出现“*”,表示在默认的0.05显著性水平时,相应的两组观察变量的均值存在显著性差异!
实例分析输出3,Turkey法进行一致性子集检验,实例分析输出4,操作,均值图,大纲,SPSS简介及其数据录入与管理描述性统计分析均值比较与T检验方差分析相关分析回归分析聚类分析,相关分析,相关分析?
事物间存在着各种各样的联系直接的、间接的;
正向的、反向的。
变量要求?
相关分析适用于各种类型的变量(连续的,非连续的)具体方法?
Pearson相关分析连续变量双变量、线性关系,数据接近正态分布Spearman等级相关分类变量双变量、线性关系,Kendal等l等l级相关分类变量,双变量、线性关系,(完全负相关-1)(0不相关)(1完全正相关),积差相关,等级相关,样本量的大小需注意,相关分析操作前提,判断是否线性关系直观方法:
散点图间接方法:
以往文献数据选择相关分析方法PearsonSpearmanKendall,相关分析操作过程,例,医生对12个病人的体重和肺部大小进行了测量,他想分析二者是否具有相关性!
数据如下:
体重41.9,42.1,46.2,46,45.9,50,50.5,50,52,52.2,58,57.9肺部大小2.55,2.20,2.75,2.40,2.80,2.72,3.40,3.11,3.45,2.86,3.48,3.05,图中显示22方阵。
每个单元格分为3行:
相关系数、P值、样本数。
相关系数“0.766*”、P=0.004可知体重与肺部大小显著线性相关,二者间具十分密切的关系。
操作,大纲,SPSS简介及其数据录入与管理描述性统计分析均值比较与T检验方差分析相关分析回归分析聚类分析,回归分析,回归分析?
寻找变量间因果关系的方法,比相关分析能更精确的阐述变量间的关系回归分析的意义寻找变量间的关系预测和控制回归方法线性回归Logisc回归自回归。
回归分析线性回归,应用前提自变量与因变量具有一定线性相关性因变量取值独立性正态性方差齐性,回归分析线性回归操作,数据的初步判断,例,医生对12个病人的体重和肺部大小进行了测量,他想了解体重如何会影响腹部大小!
体重41.9,42.1,46.2,46,45.9,50,50.5,50,52,52.2,58,57.9肺部大小2.55,2.20,2.75,2.40,2.80,2.72,3.40,3.11,3.45,2.86,3.48,3.05,回归分析线性回归操作(续),回归分析线性回归操作结果,1,4,3,2,=-0.071+0.060,回归方程:
肺部大小,体重,正态性判断,操作,大纲,SPSS简介及其数据录入与管理描述性统计分析均值比较与T检验方差分析相关分析回归分析聚类分析,聚类分析,分类的意义更清晰地展现事物的特征错综复杂的数据里找到规律分类的方法经验分类(五颜六色的球?
)统计分类方法(聚类)根据数据本身的结构和特征,对其进行分类,聚类分析尤其是对多个变量的分类,具有优势;
而且根据样本数据特征,进行自动分类。
聚类分析(层次聚类、非层次聚类)按照距离的远近将数据分为若干个类别,使得同类别内数据的“差异”尽可能的小;
类别间的“差异”尽可能的大。
(*数据类别、分类方法选择、数据的标准化),聚类分析方法介绍,层次聚类(根据观察值或变量之间的亲疏程度)Q型聚类主要是对样本(个案)进行分类;
使具有共同特点的样本聚齐在一起,以便对不同类的样本进行分析。
R型聚类是对研究对象的观察变量进行分类;
使具有共同特征的变量聚在一起,以便从不同类中分别选出具有代表性的变量作分析,从而减少分析变量的个数。
层次聚类分析操作过程(Q型),1234567891011121314151617181920212223242526272829,527557557468453572579564549557572572557572572424586549586446579505527542572557542542557,学号数学61数学62,562487592517361569606547569577562577577577547510532510606398532465500525569547502510606,例,某班级共有29名同学,在进行了期中期末数学测试后,我们得到了同学们的两学期成绩,数学教师希望把学生分成3类,如何分呢?
具体数据如下:
层次聚类分析操作过程(Q型),层次聚类分析操作结果(Q型),1,2,层次聚类分析操作结果(Q型),层次聚类分析操作结果(Q型),当我们完成最后一步保存时,发现在数据视图框里,多了一个变量值:
分类数据(1、2、3),R型聚类分析方法操作步骤类似哦,操作,习题重温1,1,某企业用自动装包机包装物品,标准一包为50kg。
2,分析两个班级间的学生成绩是否有显著差异?
某校两个班级的学生期中考试成绩如下:
577,601,637,583,523,607,625,661,583,523,649,553,649,541,559,438,3,医生对10个病人采用了一种新的治疗方法,他分别在治疗前和治疗后,对病人的血压进行了测量,请问:
治疗前:
123,109,120,106,101,99,102,150,105,108,习题重温2,4、新型饮料颜色共分为四种,分别为:
橘色、粉色
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