SPSS在经济统计中的应用(PPT256)

SPSS在经济统计中的应用一、SPSS在描述统计中的应用SPSS的背景SPSS操作环境介绍数据的输入和保存数据的预处理数据的描述（一）SPSS的背景SPSS(StatisticsPackageforSocialScience)社会科学统计软件包应用领域涵盖了宽泛的社会科学应用模块化统计分析软件SPSS的基本特点和功能使用简便统计功能强方便快捷的绘图汉字操作样本数据的描述和预处理假设检验（包括参数检验、非参数检验及其他检验）方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析）列联表相关分析回归分析对数线性分析聚类分析判别分析因子分析对应分析时间序列分析生存分析可靠性分析SPSS数据分析的基本步骤建立SPSS数据文件分析之前的预处理统计分析分析结果的解释说明定义SPSS数据文件的结构录入、修改、保存SPSS数据文件（二）SPSS操作环境介绍1、操作窗口变量编辑窗口数据编辑窗口结果输出窗口变量编辑窗口数据编辑窗口数据输出窗口2、SPSS的菜单1、File：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示和打印等；2、Edit：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换3、View：视图4、Data：数据管理菜单，有关数据变量定义、数据格式选定、观察对象的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接、汇总等；5、Transform：数据转换处理菜单，有关数值的计算、重新赋值、缺失值替代等；6、Analyze(Statistics)：统计菜单，有关一系列统计方法的应用；7、Graphs：作图菜单，有关统计图的制作；8、Utilities：用户选项菜单，有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗口设计等；9、Windows：窗口管理菜单，有关窗口的排列、选择、显示等；10、Help：求助菜单，有关帮助文件的调用、查寻、显示等。（二）SPSS操作环境介绍(三)数据的输入和保存1、数据的类型变量每个变量都有10个属性，依次为Name,Type,Width,Decimals,Label,Values,Missing,Columns,Align,Measure数据尺度刻度级Scale数据比率级Ratio（比如身高）间距级Interval（比如气温）序次级Ordinal（比如成绩等：ABCD）名义级Nominal（比如喜欢的颜色）(三)数据的输入和保存2、定义一个变量和数据输入新建一个数据文件，选择变量编辑窗口VariableView依次定义变量的10项属性切换到DataView输入数据察看变量信息菜单：Utilities—Variables命令(三)数据的输入和保存3、导入数据SPSS可从Excel,Txt,PowerBuilder等格式的数据文件中导入数据从Excel中导入数据菜单：File—Open—Data命令核对录入、导入的数据(四)数据的预处理1、个案的排序菜单：Data—SortCases在对话框中选择排序的字段和升降序支持多个字段的联合排序实例：职工数据.sav按职称和工资收入排序排序实例：职工数据排序结果(四)数据的预处理2、分割文件将当前的数据文件分割成若干组，对每个组分别进行分析。并非真正的分割文件菜单：Data—SplitFile命令实例：将“职工数据.sav”按“职称”变量分割分割实例：职工基本情况分割结果(四)数据的预处理3、分类汇总以指定的分类变量取值为依据，将另一个或多个变量分成若干类后再各类内部进行描述统计，并把统计结果生成新的数据文件菜单：Data—AggregateAggregateVariables汇总变量BreakVariables分类变量实例：对“职工数据.sav”中的“工资收入”变量按“文化程度”进行分类汇总汇总分类实例：职工数据分类汇总结果分类汇总结果(四)数据的预处理4、数据分组(1)单变量值分组把每一个变量值作为一组菜单：TransformAutomaticRecode实例：职工数据.sav按“工资收入”分组这种分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少的情况实例：职工基本情况单变量分组结果(2)组距分组将全部变量值依次分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组菜单：TransformRecodeIntoDifferentVariables实例：职工数据.sav按“工资收入”分组实例：职工数据组距分组结果分组后基本工资531.331.331.3531.331.362.516.36.368.8212.512.581.3318.818.8100.016100.0100.0850以上850-900900-950950-10001000以上TotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercent(五)数据描述统计分析1、频数分析Frequencies最常用的统计分析之一，功能是描述变量的分布特征菜单：AnalyzeDescriptiveStatisticsFrequencies在左侧源变量框中选择一个或多个变量送入Variables中；根据需要选择相应的选择项实例：对“居民储蓄.sav”中的“户口和职业”进行频数分析以及“存款金额”的分布，对比城镇和农村实例：居民储蓄实例：居民储蓄—户口和职业户口20070.970.970.98229.129.1100.0282100.0100.0城镇户口农村户口TotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercent职业5419.119.119.13512.412.431.63512.412.444.03412.112.156.0248.58.564.5186.46.470.9186.46.477.3176.06.083.3155.35.388.7155.35.394.0103.53.597.541.41.498.931.11.1100.0282100.0100.0商业服务业一般农户金融机构工商运专业户国家机关文教卫生经营性公司退役人员公交建筑业学校种果菜专业户种粮棉专业户现役军人TotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercent实例：居民储蓄—存款金额（分组）实例：居民储蓄—存款金额（频数分析）居民存款金额描述统计分析居民存款金额描述统计分析结果Statistics存(取)款金额28204738.091000.00100010945.5691E+0085.234.14533.656.28910000011000011336141500.001000.005000.00ValidMissingNMeanMedianModeStd.DeviationVarianceSkewnessStd.ErrorofSkewnessKurtosisStd.ErrorofKurtosisRangeMinimumMaximumSum255075Percentiles居民存款金额频数分布表存款金额（分组）9734.434.434.48730.930.965.2165.75.770.9269.29.280.15619.919.9100.0282100.0100.0500以下500-20002000-35003500-50005000以上TotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercent居民存款金额直方图居民存款金额—比较城镇和农村（分割）Statistics存(取)款金额20004956.941000.00500a9792.5151E+0084.293.17223.208.34279999180000991387500.001000.005000.008204204.32800.00100013402.4252E+0085.948.26638.060.5269995150100001344754300.00800.002250.00ValidMissingNMeanMedianModeStd.DeviationVarianceSkewnessStd.ErrorofSkewnessKurtosisStd.ErrorofKurtosisRangeMinimumMaximumSum255075PercentilesValidMissingNMeanMedianModeStd.DeviationVarianceSkewnessStd.ErrorofSkewnessKurtosisStd.ErrorofKurtosisRangeMinimumMaximumSum255075Percentiles城镇户口农村户口Multiplemodesexist.Thesmallestvalueisshowna.(五)数据描述统计分析2、计算基本描述统计量集中趋势、离散趋势、分布形态三类；综合这三类统计量就能够极为准确和清晰地把握数据的分布特点。菜单：AnalyzeDescriptiveStatisticsDescriptives(Explore)实例：居民储蓄.sav，计算“存款金额”基本描述统计量，并分别对城镇和农村储户进行比较城镇和农村储户进行比较结果DescriptiveStatistics20020082827999999951150800001000019913873447544956.944204.329792.51513402.42595893343.880179624996.074.2935.948.172.26623.20838.060.342.526StatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStd.ErrorStatisticStd.ErrorNRangeMinimumMaximumSumMeanStd.DeviationVarianceSkewnessKurtosis存(取)款金额ValidN(listwise)存(取)款金额ValidN(listwise)城镇户口农村户口户口Explore过程Descriptives4956.944204.32692.4351480.0503591.481259.486322.397149.153247.981908.401000.00800.00958933442E+0089792.51513402.425150800001000017999999951450019504.2935.948.172.26623.20838.060.342.526存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额存(取)款金额StatisticStd.ErrorStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStd.ErrorStatisticStd.ErrorMeanLowerBoundUpperBound95%ConfidenceIntervalforMean5%TrimmedMeanMedianVarianceStd.DeviationMinimumMaximumRangeInterquartileRangeSkewnessKurtosis城镇户口农村户口户口存(取)款金额Stem-and-LeafPlotfora13=城镇户口a13=城镇户口FrequencyStem&Leaf77.000.00111122222233334555555555555666778&34.001.00000000000