定性数据的统计分析

数据统计与分析(SPSS).

数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计

二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。

数据的基本统计分析

数据的基本统计分析 数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析 通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit description，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为description的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=description(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end

医学统计学定性资料统计描述思考与练习带答案

第五章定性资料的统计描述 【思考与练习】 一、思考题 1．应用相对数时需要注意哪些问题？ 2. 为什么不能以构成比代替率？ 3. 标准化率计算的直接法和间接法的应用有何区别？ 4. 常用动态数列分析指标有哪几种？各有何用途？ 5. 率的标准化需要注意哪些问题？ 二、案例辨析题 某医生对98例女性生殖器溃疡患者的血清进行检测，发现杜克雷氏链杆菌、梅毒螺旋体和人类单纯疱疹病毒2型病原体感染患者分别是30、51、17例，于是该医生得出结论：女性生殖器溃疡患者3种病原体的感染率分别为30.6%(30/98)、52.0%(51/98)和17.4%(17/98)。该结论是否正确？为什么？ 三、最佳选择题 1. 某地2006年肝炎发病人数占当年传染病发病人数的10.1%，该指标为B A. 率 B. 构成比 C. 发病率 D. 相对比 E. 时点患病率 2. 标准化死亡比SMR是指A A. 实际死亡数/预期死亡数 B. 预期死亡数/实际死亡数 C. 实际发病数/预期发病数 D. 预期发病数/实际发病数 E. 预期发病数/预期死亡数 3. 某地人口数：男性13,697,600人，女性13,194,142人；五种心血管疾病的死

亡人数：男性16774人，女性23334人；其中肺心病死亡人数：男性13952人，女性19369人。可计算出这样一些相对数： 11395283.18%16774 p ==， 21395219369 83.08%1677423334p +==+， 313952 101.86/1013697600 p = =万， 416774122.46/1013697600p = =万，523334 176.85/1013194142 p = =万， 645p p p =+ 71395219369 123.91/101369760013194142 p += =+万 81677423334 149.15/101369760013194142 p += =+万 该地男性居民五种心血管疾病的死亡率为D A. 1p B. 2p C. 3p D. 4p E. 5p 4. 根据第3题资料，该地居民五种心血管病的总死亡率为E A. 1p B. 2p C. 5p D. 6p E. 8p 5. 根据第3题资料，该地男、女性居民肺心病的合计死亡率为D A. 2p B. 5p

matlab数据的基本统计分析

第四讲 数据的基本统计分析 数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析 通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit discription，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为discription的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=discription(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end

计数资料的统计学分析 (1)

[模拟] 计数资料的统计学分析 A型题题干在前，选项在后。有A、B、C、D、E五个备选答案其中只有一个为最佳答案。 第1题： 计数资料又称如下哪一种资料 A.数量资料 B.抽样资料 C.普查资料 D.调查资料 E.定性资料 参考答案：E 答案解析： 第2题： 计数资料是指将观察单位按下列哪一种分组计数所得的资料 A.数量 B.体重 C.含量 D.属性或类型或品质 E.放射性计数 参考答案：D 答案解析： 第3题： 计数资料的初步分析常常要用下列哪些相对数 A.频数 B.频数和频率指标 C.率、构成比和相对比 D.构成指标和相对比 E.比和构成比 参考答案：C 答案解析： 第4题： 频率指标，它说明某现象发生的如下哪一种

B.强度 C.比重大小 D.例数 E.各组的单位数 参考答案：B 答案解析： 第5题： 构成指标，它说明一事内部各组成部分所占的如下哪一种大小 A.比重 B.强度 C.频数 D.频率 E.例数 参考答案：A 答案解析： 第6题： 对480人进行老年性白内障普查，分60岁一、70岁一和80岁一三个年龄组受检人数分别为300、150和30人，白内障例数分别为150、90和24人。回答70岁一年龄组的患病率(％)是多少 A.5 B.50 C.60 D.80 E.20 参考答案：C 答案解析： 第7题： 对1000人进行老年性白内障普查，分50岁一和60岁一两个年龄组，受检人数分别为480人和520人，白内障例数分别为120人和280人。回答患者50岁一年龄构成比(％)是多少 A.53.9 B.12 C.30 D.28

参考答案：C 答案解析： 第8题： 在计数资料计算相对数时，应注意如下哪些问题 A.分母不宜过大 B.可比性 C.随机性 D.分母不宜过小 E.分母宜中 参考答案：D 答案解析： 第9题： 在计数资料进行相对数间比较时，应注意如下哪些问题 A.分母不宜太小 B.可比性 C.可用频率指标代替构成指标 D.随机性和正态分布 E.其可比性和遵循随机抽样 参考答案：E 答案解析： 第10题： X2检验是要计算检验统计量X2值、X2值是反应如下哪种情况 A.实际频数大于理论频数 B.理论频数大于实际频数 C.实际频率和理论频率的吻合程度 D.实际频数和理论频数的吻合程度 E.实际频率大于理论频率 参考答案：D 答案解析： 第11题： X2值愈大，则X2值的概率P值如下哪种情况

2021年医学统计学定性资料统计描述思考与练习带答案

第五章定性资料的统计描述 欧阳光明（2021.03.07） 【思考与练习】 一、思考题 1．应用相对数时需要注意哪些问题？ 2. 为什么不能以构成比代替率？ 3. 标准化率计算的直接法和间接法的应用有何区别？ 4. 常用动态数列分析指标有哪几种？各有何用途？ 5. 率的标准化需要注意哪些问题？ 二、案例辨析题 某医生对98例女性生殖器溃疡患者的血清进行检测，发现杜克雷氏链杆菌、梅毒螺旋体和人类单纯疱疹病毒2型病原体感染患者分别是30、51、17例，于是该医生得出结论：女性生殖器溃疡患者3种病原体的感染率分别为30.6%(30/98)、52.0%(51/98)和 17.4%(17/98)。该结论是否正确？为什么？ 三、最佳选择题 1. 某地2006年肝炎发病人数占当年传染病发病人数的10.1%，该指标为B A. 率 B. 构成比 C. 发病率 D. 相对比

E. 时点患病率 2. 标准化死亡比SMR 是指A A. 实际死亡数/预期死亡数 B. 预期死亡数/实际死亡数 C. 实际发病数/预期发病数 D. 预期发病数/实际发病数 E. 预期发病数/预期死亡数 3. 某地人口数：男性13,697,600人，女性13,194,142人；五种心血管疾病的死亡人数：男性16774人，女性23334人；其中肺心病死亡人数：男性13952人，女性19369人。可计算出这样一些相对数： 11395283.18%16774p = =， 21395219369 83.08% 1677423334p +==+， 313952 101.86/1013697600p ==万 ， 416774122.46/1013697600p ==万， 523334 176.85/1013194142p = =万 ， 645p p p =+ 该地男性居民五种心血管疾病的死亡率为D A.1p B. 2p C.3p D.4p E. 5p 4. 根据第3题资料，该地居民五种心血管病的总死亡率为E

数据统计分析方法

数据统计分析常用方法

目录 1 统计学基础知识 (3) 1.1 统计的含义 (3) 1.2 统计的分类 (3) 1.3 样本 (3) 2 数据的概括性度量 (4) 2.1 总规模度量 (4) 2.1.1 总量指标 (4) 2.2 比较度量 (5) 2.2.1 相对指标 (5) 2.3 平均度量 (6) 2.3.1 概念 (6) 2.3.2 平均数的种类和计算方法 (6) 2.4 离散变量 (8) 2.4.1 变异指标 (8) 2.5 数据的标准化 (11) 2.5.1 Min-max标准化 (11) 2.5.2 Z-score标准化 (11) 3 相关分析 (11) 3.1 概念 (11) 3.2 分类 (12) 3.3 相关分析的作用 (12) 3.4 相关系数的计算 (12) 3.5 相关系数的性质 (12) 3.5.1 相关性类型 (12) 3.5.2 相关性强弱 (12) 4 数据分析 (13) 4.1 数据分析的含义 (13) 4.2 数据分析的作用 (13) 4.3 数据分析方法 (13) 4.3.1 对比分析法 (13) 4.3.2 分组分析法 (14) 4.3.3 结构分析法 (15) 4.3.4 平均分析法 (15) 4.3.5 交叉分析法 (15) 4.3.6 综合评价分析法 (16) 4.3.7 漏斗图分析法 (17) 4.3.8 抽样分析法 (17) 4.3.9 相关分析 (18) 4.3.10 时间序列预测 (20)

1统计学基础知识 1.1统计的含义 “统计”一词在各种实践活动和科学研究领域中都经常出现。然而，不同的人或在不同的场合，对其理解是有差异的。比较公认的看法认为统计有三种含义，即统计活动、统计数据和统计学。 ●统计活动 统计活动又称统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的活动过程。 ●统计资料 统计资料又称统计数据，即统计活动过程所获得的各种数字资料和其他资料的总称。表现为各种反映社会经济现象数量特征的原始记录、统计台账、统计表、统计图、统计分析报告、政府统计公报、统计年鉴等各种数字和文字资料。 ●统计学 统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。它以现象总体的数量方面为研究对象，阐明统计设计、统计调查、统计整理和统计分析的理论与方法，是一门方法论科学。 1.2统计的分类 从统计方法的功能来看，统计学可以分为描述统计学与推断统计学。从方法研究的重点来看，统计学可分为理论统计学和应用统计学。本文中主要按统计方法的功能进行讨论，不涉及理论统计学。 ●描述统计学 研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。描述统计学的内容包括统计数据的搜集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。 ●推断统计学 研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。 描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。 1.3样本 样本是统计学中非常重要的概念，理解这个概念需要注意三大问题： 构成某一样本的每一单位都必须取自某一特定的统计总体，不允许该总体之外的单位介入该总体的样本。 样本单位的抽取应是按一定的概率进行的，而具体样本的产生应是随机的，因此必须排除人的主观因素对样本单位抽取和样本生成的干扰。

数据表达和常用统计分析的注意事项

第五节数据表达和常用统计分析的注意事项 药理实验资料可以分为计数资料和计量资料。计数资料又称质反应资料，指的是观察指标以出现或不出现，有或无表达。如实验动物是否死亡，惊厥反应是否出现等。其特点是，每一观察对象可获得反应的属性，每一组观察对象可以给出性质相同的反应例数或占总例数的比率。计量资料指的是观察指标可以用连续数据表达。如血压、体重、体温、血细胞数、心功能指数、炎症抑制率等。其特点是，每一观察对象都可获得一个定量的数据。每一组观察对象可获得平均数和标准差。 一、数据的表达和精确度 数据必须来自可靠的实验结果。计量资料的数据应依据测量仪器的精度读取。实验数据通常应至少有3位有效数字，标准差有2位有效数字。有效数据的多少反映数据的相对误差。因为实际测得的数据，其最后一位可能有误差。如15.6的误差是±0.1,相对误差是0.1/15.0；而15.60的误差是±0.01, 相对误差是0.01/15.60。后者的相对误差比前者小，精确度高。有效位数少，表示数据的精确度小或相对误差大。数据的有效位数要与测量仪器所能达到的精确度一致。实验报告中出示的数据，其有效位数大于仪器精度许多是不适当的。进行加减乘除运算时，中间步骤数据可多取1～3位有效数字。但结果数据的有效位数应取实测值中最小的有效位数。如15.12+12.1=27.22,取27.2。因为12.1的第一位小数只是估计值，故两数之和也只能取一位小数。均数的小数位数应与标准差相同，如15.60±0.78。统计数据表达应写出均数、标准差、例数、P值情况（大于、小于0.05或0.01,也可出示具体P值）等。正文用“无显著意义，有显著意义，有非常显著意义”表达统计结论，并做出专业结论，还应写出所用的统计方法。 二、极端数据的处理 在收集的一组计量数据中，有时会遇到极少数过大或过小的数值，称为极端值。对待这样的数据要从实验一开始就给予足够的重视。一方面，实验记录要认真、仔细，尽量避免差错；另一方面，一旦遇到，对可疑数据及时复测或复核，如发现差错及时纠正。对于无法复测的数据，除非能肯定（注意，是肯定，而不是大概）是出于差错，否则此数据即便偏大或偏小，也不可轻易剔除，对此类数据可借助于统计学的方法作出是否可以剔除的判断。如果一组数据按正态分布的话，x±s、x±1.96s、x±2.58s范围内的数据分布应该分别占总数的

定性资料的统计描述

第五章 定性资料的统计描述 在医学研究与实践中，大量资料都是按照事物的特征或属性进行分类的，这类资料称为定性资料，也称分类资料或计数资料。如性别、HIV 感染情况、病情轻重等都属于分类资料。对于这类资料，其绝对数往往不便于进行相互比较。例如甲医院某年因某病死亡105人，同年乙医院因该病死亡185人。但不能据此认为乙医院该病的死亡情况比甲医院严重，因为两医院因该病住院的人数不一定相等，此时需要采用相对数指标进行统计描述。 第一节 常用相对数及其应用 相对数是两个有关联的数值之比，常用的相对数指标有率、构成比和相对比三种。 一、率 率是指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。根据计算公式中分母的观察单位总数是否引入时间因素，率包括频率和速率两类指标。 频率(frequency)计算中，分母没有引入时间因素，无时间量纲，分子是分母的一部分，其取值在0~1之间，如常见的发病率、患病率、病死率、治愈率等指标，都属于频率型指标，其实质是比例，在流行病学中也常称为累积发生率。其计算公式可表达为： K = ?同时期实际发生某现象的观察单位数 频率某时期可能发生某现象的观察单位总数 (5.1) 式中，K 为比例基数，可以是100%、1000‰、100000/10万等。比例基数的选择主要根据习惯用法或使计算结果保留1~2位整数，以便阅读。 例5.1 为研究吸烟与肺癌的关系，某医生收集了2003~2005年286例住院肺癌患者的吸烟史，吸烟的肺癌患者有166例，而同时期同年龄段的1855名非肺癌患者中，吸烟的有407例。试计算该资料中肺癌患者与非肺癌患者的吸烟率。 由式(5.1)，肺癌患者的吸烟率=166/286100%=58.04%?，非肺癌患者吸烟率=407/1855100%=21.94%?，肺癌患者的吸烟率比非肺癌患者的吸烟率高36.1%。 速率(rate)是带有时间因素的频率，根据数理统计的定义是指随时间变化而

数据分析中常用的五个统计学基本概念分析

数据分析中常用的五个统计学基本概念分析 在回答数据分析入门要具备什么样的能力的问题中，我经常提到统计学知识，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。 在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。 一、特征统计 特征统计可能是数据科学中最常用的统计学概念。它是你在研究数据集时经常使用的统计技术，包括偏差、方差、平均值、中位数、百分数等等。理解特征统计并且在代码中实现都是非常容易的。请看下图： 上图中，中间的直线表示数据的中位数。中位数用在平均值上，因为它对异常值更具有鲁棒性。第一个四分位数本质上是第二十五百分位数，即数据中的25%要低于该值。第三个四分位数是第七十五百分位数，即数据中的75%要低

于该值。而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部，那么大部分的数据具有较低的值。如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。基本上，如果中位线不在框的中间，那么就表明了是偏斜数据; 如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差，意味着这些值被分散了，并且变化非常大。如果在框的一边有长线，另一边的不长，那么数据可能只在一个方向上变化很大 二、概率分布 我们可以将概率定义为一些事件将要发生的可能性大小，以百分数来表示。在数据科学领域中，这通常被量化到0到1的区间范围内，其中0表示事件确定不会发生，而1表示事件确定会发生。那么，概率分布就是表示所有可能值出现的几率的函数。请看下图：

spss教程常用的数据描述统计频数分布表等统计学

第二节常用的数据描述统计 本节拟讲述如何通过SPSS菜单或命令获得常用的统计量、频数分布表等。 1.数据 这部分所用数据为第一章例1中学生成绩的数据,这里我们加入描述学生性别的变量“sex”与班级的变量“class”,前几个数据显示如下(图2－2),将数据保存到名为“2-6-1、sav”的文件中。 图2－2:数据输入格式示例 1.Frequencies语句 (1)操作 打开数据文件“2-6-1、sav”,单击主菜单Analyze /Descriptive Statistics / F requencies…,出现频数分布表对话框如图2-3所示。 图2－3: Frequencies定义窗口 把score变量从左边变量表列中选到右边,并请注意选中下方的Display frequency table复选框(要求显示频数分布表)。如果您只要求得到一个频数分布表,那么就可以点OK按钮了。如果您想同时获得一些统计

量,及统计图表,还需要进一步设置。 ①Statistics选项 单击Statistics按钮,打开对话框,请按图2-4自行设置。有关说明如下: (ⅰ)在定义百分位值(percentile value)的矩形框中,选择想要输出的各种分位数,SPSS提供的选项有: ●Quartiles四分位数,即显示25%、50%、75%的百分位数。 ●Cut points equal 把数据平均分为几份。如本例中要求平均分为3份。 ●Percentile显示用户指定的百分位数,可重复多次操作。本例中要求15%、50%、85%的百分位数。(ⅱ) 在定义输出集中趋势(Central Tendency)的矩形框中,选择想要输出的集中统计量,常用的选项有: ●Mean 算术平均数 ●Median 中数 ●Mode 众数 ●Sum 算术与 (ⅲ)在定义输出离散统计量(Dispersion)的矩形框中,选择想要输出的离散统计量,常用的选项有: ●Std、Deviation 标准差 ●Variance 方差 ●Range 全距 ●Minimum 最小值 ●Maximum 最大值 ●S、E、mean 平均数的标准误 (ⅳ)描述数据分布(Distribution)的统计量 ●Skewness 偏度,非对称分布指数。 ●Kurtosis 峰度,CASE围绕中心点的扩展程度。 另外,频数过程(Frequence)除了能够提供上面常用的统计量外,还可以对分组数据计算百分位数与中数(Values are group midpoints),即对于已经分组的数据,并且数据中的原始数据表示的就是组中数的数据计算百分位数的值与中位数。

简介定性资料的统计分析

第十二章 简介定性资料的统计分析 本章不是全面的介绍这方面的理论、方法和应用，而是初步反映一下这方面的主要内容，目的是展示进一步可学的知识，以便更好地解决实际问题。 §12.1 定性变量数量化 前面几章所介绍的各种统计方法，主要是研究与定量变量（或称间隔尺度变量）有关的问题，但在实际应用中，往往不可避免地要涉及到定性变量（或称名义尺度变量），例如人的性别、职业、天气状态，经济工作中选择的政策以及地层的构成类型等等，这些变量都只有各种状态的区别，而没有数量之区别。若定性变量不进入数学关系式，则会丢失信息，若要进入，又难于直接参加运算，于是从20世纪五十年代起开始发展了数量化理论，首先应用于“计量社会学”，六十年代后，逐步应用于各种学科，随着电子计算机的普及和发展，数量化理论将会在自然科学和社会科学的许多方面发挥出更大的作用。 如何对定性变量给以相应的数值描述，从而进行有关的统计分析，这就是数量化理论所研究的主要内容。 数量化理论已有专著出版，本节为了应用上的需要，仅介绍常用的0-1赋值法。 例如定性变量是性别，记为X ，如此赋值： ?? ?=???=当性别为男 当性别为女或当性别为女当性别为男 ,0 ,1X ,0 ,1X 如此赋值的理由是简单，并没有任何数量大小的意义，它仅仅用来说明观察单位的特征 或属性，因此不同特性或属性的观察单位应取不同的值。 例如：天气可取晴、阴、雨三类，则用两个变量（X 1，X 2）表示天气，如此赋值： ?? ? ??=当天气雨当天气阴当天气晴 ),1,0( ),0,1( ),0,0(),(21X X 例如：有多种有害物污染了大气，由于有害物的结构不同，将污染物分为五类地区；甲、 乙、丙、丁、成戊将地区用4个变量（X 1, X 2, X 3, X 4）来表示，如此赋值： ????? ?? ??=戊类地区丁类地区丙类地区乙类地区甲类地区 ),1,0,0,0( ),0,1,0,0( ),0,0,1,0( ),0,0,0,1( ),0,0,0,0(),,,(4321X X X X 综上所述，推广为一般的赋值法如下：若某定性变量可取K 类，则用K -1个变量表示， 如此赋值：

统计学基础课后全部详细答案与讲解

统计学第一至四章答案 第一章 一、思考题 1.统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 统计方法可分为描述统计和推断统计。 2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据 按获取数据的方式：观测数据和实验数据 按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。 3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说教师的工资。 4.有限总体：指总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数

的。例如：武昌分校10级金融专业学生 无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。例如：整个宇宙的星球 5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。 6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量”、“企业数”。连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。例如“温度”、“年龄”。 二、练习题 1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量 （4）顺序变量（5）分类变量 2.（1）这一研究的总体是IT从业者，样本是从IT从业者中抽取的1000人，样本量是1000 （2）“月收入”是数值型变量 （3）“消费支付方式”是分类变量 3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者 （2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量 第二章 一、思考题 1：答：1:普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的； ②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比较准确；4：普查的使用围比较狭窄，只能调查一些最基本的、

实验12数据的基本统计分析

实验12 数据的基本统计分析 一、实验目的 本次实验应掌握随机变量的分布函数命令，能计算概率并做出密度曲线，对于实验得到的数据能进行初步的统计分析，掌握大样本数据的处理方法，会画出直方图并熟悉概率纸检验方法。 二、实验内容及要求 1、随机变量与分布 在MA TLAB统计工具箱中有以下随机变量的密度函数与分布函数，如表1.12所示。 表1.12 密度函数与分布函数 如果将上述命令中的后缀pdf分别改为cdf,inv,rnd,srat就得到相应的随机变量的分布函数、分位数、随机数的生成以及均值与方差。 由于正态分布是实际中最常用的分布，我们以此为例说明如何利用MA TLAB中的函数来计算正态分布的分布函数、概率密度函数值、做出密度函数曲线、求出分位数的功能，其他分布的计算方法基本相同，我们留做实验。 【例1.110】已知X～N（2，25.0），试求： （1）P{0

（2）计算正态分布的分位数利用： x =norminv(p,μ,σ) x =norminv(0.6872,2,0.5)=2.23763116875765 （3）函数p =normspec([a ,b ], μ,σ)用于做出在区间[a ,b ]上的正态密度曲线： p =normspec([-2.5,3.5],2,0.5) 图1.38[-2.5，3.5]上的概率密度曲线 2、数据特征 设 n X X X ,...,,21是取自总体X 的一个简单随机样本，在n 次抽样以后得到样本 的一组观测值 n x x x ,...,,21.我们通过对数据n x x x ,...,,21.的分析研究得到总体X 的有关信息，在MA TLAB 中有专门的函数分析数据特征，如表1.13所示. 表1.13 函数 【例1.111】 已知数据：459 362 624 542 509 584 433 748 815 505 612 452 434 982 640 742 565 706 593 680 926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844 527 552 513 781 474

SPSS数据的基本统计分析

实验名称：SPSS数据的基本统计分析 实验目的：掌握SPSS数据的基本描述性统计分析和交叉分组分析，并能进行一些实际的应用。 实验内容：SPSS数据的交叉频数分组分析。 3 σ准则、交叉频数分组中的相关性分析。 实验步骤：1.date-sort case ,把“股价”输入sort by，sort order 为descending，点击ok。 2.计算分组数和组距。 组数：Transform——compute，计算组数K=1+ln1502/ln2=12 组距=(max-min)/12=(183.57-2.33)/12=11.35 去近似值为11.5 3.组距分组 Transform-rencode into different variadles →现在分组变量到numeric variable –>output 中，这里选择“股价”。→在output variable 中的name 后输入存放结果的变量名为gj ，按change确认。→按old and new values 进行区间定义，组数为12 ，组距为0.0808。 4.频数分析Analyze-descriptive statistics-frequencies →将gj输入various →点击charts，勾选histogrms和with normal curve，点击continue，点击ok.。 实验结果： 一、根据“07上市公司薪酬指数”数据文件，先对“股价”进行分组，然后进行频数分析（画条形图）。 分组后fenzuhou

fenzuhou fenzuhou 12.00 11.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 800 600 400 200 二、根据“07上市公司薪酬指数”数据文件，对“股价”进行基本描述性统计分析。 Descriptive Statistics 三、根据“07上市公司薪酬指数”数据文件，先去掉“股价”中的异常值，然后再与“所属地区”、“所有制”分别进行交叉频数分组分析。 Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 所属地区* 股 价 1456 98.7% 19 1.3% 1475 100.0%