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1、主要内容,2.5 单个名义变量统计描述 2.6 多指标统计描述,2.5 单个名义变量的描述分析,例2-6 对数据文件data2-1中的性别和学校两个 变量计算其构成比，并绘制直条图 。,1、操作提示：,单击Analyze/Descriptive Statistics/ Frequencies打开频率分析对话框，选择分析。,单击Statistics取消所有基本统计量。,单击Charts设置选项。,2、结果解释,2.6 多指标的描述分析,例2-7 对data2-1中的数据分别计算各学校参与 调查学生的性别构成比 。,1、操作提示：,单击Analyze/Descriptive Statistics/
2、 Crosstabs打开相关分析对话框，选择分析。,绘制分组直条图 取消统计表输出,相关分析对话框设置：,选择行变量,选择列变量,层变量,表内统计量,输出格式,前一层,后一层,百分比 行百分比 列百分比 总百分比,表内统计量对话框设置：,频数,实际频数 理论频数,残差 实际值 标准化残差 调整标准化残差,输出格式对话框设置：,行变量输出格式 行变量数据值升序排序 行变量数据值降序排序,2、结果解释,练习2-9 某药厂观察9只小鼠口服高山红景天醇提物（RSAE）后在乏氧条件下的生存时间（分钟） 如下：49.1，60.8，63.3，63.6，63.6，65.6，65.8，68.6，69.0 求其均
3、值、中位数和众数。,中位数（n为奇数，M=63.6）,计算常用统计指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。,练习2-10 设甲、乙、丙三人，采每人的耳垂血， 然后红细胞计数，每人数5个计数盘，得结果如下 （万/mm3）,练习2-11 8名新生儿的身高（cm）为55，58，54， 50，53，51，54，52，求中位数。,解,数据排序得,50，51，52，53，54，54，55，58,主要内容,3.1 P-P图法 3.2 Q-Q图法 3.3 直方图、箱式图与茎叶图法 3.4 计算法,3.1 P-P图法,正态P-P图是以样本的累计频率作为横坐标， 以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐
4、 标，把样本值表现为直角坐标系的散点，所描绘 的图形。,如果资料服从正态分布，则样本点应呈一条围 绕第一象限对角线的直线。,两种P-P图：正态P-P图和正态去势P-P图（累 计概率残差图）,正态去势P-P图（累计概率残差图）是以样本 的实际累计频率作为横坐标，以样本的实际累计 频率与按照正态分布计算的相应累计概率差（称 为累计概率的残差）作为纵坐标，把样本表现为 直角坐标系的散点，所描绘的图形。,如果资料服从正态分布，残差散点基本在Y=0 上下均匀分布。,3.1 P-P图法,例3-1 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料
5、进行正态性检验 。,1、运用P-P图法操作提示：,单击Craphs/p-p打开p-p作图对话框，选择作图。,P-P作图对话框设置,检验分布类型,定义所检验的分布参数 根据样本数据估计总体参数,转换 自然对数变换 标准化值 差分变换 季节差分变换,对数分布 对数正态分布 正态分布 帕累托分布 t 分布 威布尔分布 均匀分布,检验分布类型,P-P 作图对话框设置,选择计算比例的计算公式,数值相同编秩方法,平均、最高、最低秩次 相同值在秩次范围内任意分配,例3-1 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,P-P
6、 作图操作提示：,单击Craphs/p-p打开p-p作图对话框；,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,使用默认选项，单击确定，完成操作。,2、结果解释,练习3-1 对数据文件data2-1，中的体重、身高 和肺活量的资料利用P-P图法进行正态性检验 。,3.2 Q-Q图法,正态Q-Q 概率图：是以样本的分位数(Px)为 横坐标，以按照正态分布计算的相应理论分位数 为纵坐标，把样本表现为直角坐标系的散点，所 描绘的图形。,如果资料服从正态分布，则样本点应呈一条围 绕第一象限对角线的直线。,3.2 Q-Q图法,正态去势Q-Q图（分位数的残差图） ：是以样 本的实际分位数作为横坐标，以样本的实际分位数
7、 与按照正态分布计算的相应理论分布分位数的差 （称为分位数的残差）作为纵坐标，把样本表现为 直角坐标系的散点，所描绘的图形。,如果资料服从正态分布，残差散点基本在Y=0 上下均匀分布。,1、运用Q-Q图法操作提示：,单击Craphs/Q-Q打开Q-Q作图对话框，选择作图。,例3-2 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,Q-Q作图对话框设置,检验分布类型,定义所检验的分布参数 根据样本数据估计总体参数,转换 自然对数变换 标准化值 差分变换 季节差分变换,2、结果解释,例3-2 某地40名30-49岁健
8、康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,单击Craphs/q-q打开q-q作图对话框；,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,使用默认选项，单击确定，完成操作。,Q-Q图操作提示：,3.3 直方图、箱式图与茎叶图法,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,3.3.1 直方图,直方图：用于表示连续变量的频数分布，横轴表 示被观察的指标，纵轴表示单位组段频数或频 率，以直条的面积代表各组段的频数或频率。,直方图法操作讲解：,单击Craph
9、s/Histogram打开直方图作图对话框，选择作图。,图形模板文件 图形模板文件路径,在直方图上 显示正态曲线,给图形添加标题、 副标题、脚注,标题,副标题,脚注,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,直方图操作提示：,单击Craphs/Histogram打开直方图作图对话框；,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,使用默认选项（或选择添加正态曲线和标题等），单击确定，完成操作。,结果解释,3.3.2 箱式图,箱式图：用以描述定量变量5个百分位点，P2.5 、 P25 、 P50 、 P75 、
10、 P97.5 。5条线表示5个百分位点， 由P25至P75构成“箱”，它代表中间50%的数据。 由P2.5至P25及P75至P97.5构成两条“丝”，它代表两 端45%的数据。,3.3.2 箱式图,P2.5,P25,P50,P75,P97.5,极端值：超出距箱上缘 或下缘3 倍四分位数间 距的值。,离群点：距箱上缘或下 缘1.5 倍至3倍四分位数 间距的值为离群值。,箱式图法操作讲解：,单击Craphs/Boxplot打开箱式图作图对话框，选择作图。,选择汇总方式 以某个分类变量分组汇总 分别对各变量进行汇总,单式箱图,复式箱图,单击Define按钮，打开单式箱式图定义对话框，选择作图。,观察
11、单位标记 （标记极端值、离群值）,分类变量,单击Define按钮，打开复式箱式图定义对话框，选择作图。,观察单位标记 （标记极端值、离群离）,单击Opitions按钮，打开其它设置对话框，选择作图。,显示含 缺失值组,含有任何缺失值个案均被剔除 只剔除本次统计变量含缺省值个案,显示标识的观 察单位的图形,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-4，试 对该资料进行正态性检验 。,箱式图操作提示：,单击Craphs/Boxplot打开箱式图作图对话框；,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,使用默认选项，单击确定，完成操作。,结果解释,
12、3.3.3 茎叶图,茎叶图：它是将频数表的组段用实际数值取代，数 值用“茎”和“叶”组成。是将数据按基本不变或变化 不大那一位的数值作为一个主杆（茎），将变化大 的位的数值作为分支（叶),列在主杆后面。茎叶图 有三列数，左边一列是频数，它是每个主杆上的叶 子数；中间是茎；右边一列是叶。可以把茎叶图看 作是用数字组成的直方图。,茎叶图法操作讲解：,操作提示,单击Analyze/Descriptive Statistics/Explore打 开探索性统计分析主对话框，选择分析。,统计图对话框,描述图,茎叶图 直方图,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果
13、见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,茎叶图操作提示：,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,单击Plots,选择茎叶图，单击确定，完成操作。,单击Analyze/Descriptive Statistics/Explore打 开探索性统计分析主对话框；,结果解释,3.4 计算法,3.4.1 偏度系数与峰度系数的计算,单击Analyze/Descriptive Statistics/ Descriptives打开描述统计主对话框，选择分析。,单击其他统计量选择对话框，选择偏度与峰度系 数，返回完成设置。,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的
14、测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,计算偏度、峰度系数操作提示：,将血清胆固醇变量选入分析变量框；,选择偏度、峰度选项，单击确定，完成操作。,单击Analyze/Descriptive Statistics/ Descriptives打开描述统计主对话框，选择分析。,结果解释,3.4.2 K-S检验与S-W检验,K-S检验是一种非参数检验方法，可以对样本 的拟合优度进行检验。 S-W检验是用W统计量进行正态性检验。该方法 适用样本量在350之间的数据。 检验步骤是：提出原假设，总体服从正态分布， 计算统计量和P值，给出统计推断。 SPSS软件可实现统计量和P值的计
15、算,单击图表选项对话框，选择Normality plots tests进行正态性检验并作图，返回，单击OK完 成设置。,单击Analyze/Descriptive Statistics/Explore打 开探索性统计分析主对话框，选择分析。,K-S检验与S-W检验操作提示：,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,结果解释,单击Analyze/Nonparametric Tests/1-Sample打 开K-S检验主对话框,K-S检验操作讲解：,单样本K-S检验主对话框,检验分布类型,正态分布、均匀分布,泊松分布、指数分布,K-S操作提示：,例3-3 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。,单击Analyze/Nonparametric Tests/1-Sample K-S打开单样本K-S检验主对话框，将变量血清总胆固醇选入分析列表中，其他选项默认，单击OK完成。,结果解释,作业,操作练习,
