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1、统计描述定量资料 的特征指标应用集中位置均数对称分布几何均数对数正态、等比资料所以n个观测值乘积的n次方根，常用于 描述存在少数偏大的极端值的正偏态分布或观 测值之间呈倍数关系或近似倍数关系数据的集 中位置中位数偏态分布、分布小明、末端有小确定值变异程度极差（全距）|偏态分布四分位间距偏态分布、分布小明、末端有小确定值差方差/标准对称分布变异系数单位不同、均数相差悬殊的正态分布资料、 评价测量精度箱式图主要呈现5个汇总的统计指标：最小值、卜四分位数（Q1:P25）、中位数、上四分位数（Q3:P75）、最大值。箱体越高表示数据变异程度越大。 箱线图还可标出均数和离群值。符合正态分布或近似正态分布
2、资料的统计描述统计员：（1） 描述平均水平的常用统计量一一算术均数（2） 描述变异水平（离散程度）的常用统计量一一离均差平方和（SS）、平均方差（方差：MS）、标准差（SD）（3） 描述抽样误差大小的统计量一一标准误（SB。spssB作:对某1变量（如time）进行统计描述:正态性检验：Analyze nonparametric tests _ 1-sample K-S调入某变量和激活NomalOK。 .力一也J JL*LMiha ，修 MH*D13T*-Tak TB7?1 空 A 1EE“mi. r 事”二日事下=艺 W 声且里iFT： iLwl=VC!h,11，r FAil tUINf E
3、说明time服从近似正态Z=0.649; P=0.794 0.05.分布。wwip正态的统计描述：analyzedescriptivestatistiddescriptives7调入某变量，点击 option点击 mean、SE SDOK。分析结果： 表 descriptive statistics （可看 N、min、max、mean、SD）;rtTti:3工：中口=|生豆帽 WMH苜W景 I 皿NIR. an力9 vwnmw rnrev m w kb* DffKrlfihviMr=T F;vmTII/MF0M WF星事f调入某变量，点击 option点击 mean、SE SDOK。非正态资
4、料的统计描述 统计量：（一）描述集中位置一一中位数（二）描述变异水平（离散程度）一一四分位数间距 =P75-P25SPS的作：对某1变量（红血球体积hct）进行统计描述：正态性检验（同上）：Analyze nonparametric tests-1-sample K-SH 调入某变量和激活NomalOK。非正态的统计描述：analyze descriptiv娶tatistica frequencies7调入 某变量，点击 statistics;点击 median 和 quartiles。二 C二编制频数分布表和绘制频数分布直方图一、对数据进行重新编码（recode）SPS的作：统计描述：Rec
5、ode：Transforms recode into different variables （表示 recode 后存入新的 变量名中，原始数据还在）-调入变量进入“ input-output”中，在 右侧output框中输入新的变量名，可label7点击chang门点击框下 的01d and new values根据手工分组，确定组距后：lowest： 1 - range higest:最后一组OK。根据手工分组，确定组距：(1)找出最小值和最大值(统计描述后知道的)；(2)计算全距(range, R):最大值与最小值之差；(3)确定组距：相邻两组之间的距离，组距=全距/组段数，通常组段数
6、取812组；(4)确定组段的上、下限：每个组段的起点为下限 (lower limit),终 点为上限(upper limit)。每个组段均包含组段的下限值， 最后一组的组 段写出上限值。(5)列表整理：计算频数、频率、累计频数及累计频率。(2) Frequencies 过程(制表和制图过程)：变量间关联和因果关系归/、七1纪/曳因果 AJ共变混杂BCAnalyze Descriptive Statistics Frequencies 7调入新的变量一 点击 Charts选择 Histograms 和 With normal curve Continue - OK7输出结果(frequency
7、table)和(histogram)。如果对图形 (histogram)不满意，可双击图形进入图形编辑状态进行调整。统计学上定量描述两变量的关联时需考虑:(1)两变量是否真的存在关联。散点图(2)两变量的关联方向和关联强度。相关系数(3)两变量间的数量依存关系。回归方程和决定系数(4)两变量的关联关系中是否受到 其他因素的影响和干扰。慎重考虑因果关系的确定：因果确定最直接有效的方法是实验，但是人群研究涉及伦理， 实验往往不可行。运用统计分析方法说明因果关联存在争议，但在满足某些条件 时，仍可提示因果关系，如吸烟与肺癌关联的经典例子。数据关联的探索例子：在研究学习努力程度与学习成绩的关联时，这里
8、涉及的两个变量分 别为学习努力程度和学习成绩，我们需要考虑几个问题：(1)学习努力程度与学习成绩 是否存在关联，是什么关联方 向，关联强度多大。用相关和r定量反映两者之 间关系。(2)努力学习能在多大程度上 提高学习成绩。回归(刻画2个变量之间的 数重依存关系)-反应艾里:和 解释变量(3)两者的关联可能受到其他 一些因素的影响或干扰，比如学 校的教学质量。下结论需谨慎。SPSS操作散点图1 .评价散点图(1)观察图的总体趋势和明显偏离该趋势的观测单位。(2)通过散点图的总体趋势来呈现关联的形式、方向和密切程度。2 .散点图解释(1)散点呈现线性趋势。(2)两变量同时增大或减小，即呈正相关。视
9、觉描述2个定量变量之间关联的形式、方向和密切程度。正向关联：2变量同增同减，变化趋势相同；负向关联：2变量一增一减，变化趋势不同；关联强度：通过散点图中数据点靠近直线趋势的程度来反映。线性相关(correlation )定量指标描述2个定量变量关联性的强度和方向。Pearson直线相关系数：直线相关系数用于衡量2个定量变量之间线性关系的方向和密切程度，通常记作 r,对于n个观测单位的x变量和y变量，其均数和标准分别为，其 尸。X与y变量各自减去均值再相乘一得 2变量关联方向(+/-);X与y变量各自减去均值再相乘，分母为 x与y的标准差相乘消除x与y各自量纲的影响；上述值求和再平均一刻画整体趋
10、势，反映整体相关强度。秩相关系数rs 称为 spearman 秩相关系数，秩相关系数又称等级相关系数，计算公式表明其含义与直线相关系数完全相同，主要用于描述存在等级变量时或者无法用均数和标准差描述其分布特征时两个变量间关联的程度与方向。回归直线描述2个变量之间直线相关强度和方向使用 r,描述数量依存关系时使用回归。回归直线和回归方程描述反应变量y 如何随解释变量x 改变而改变的直线称为回归直线( regression line) ，常用于预测一个给定值条件下的y 值大小。刻画 回归直线的方程称为回归方程，表示 y （帽）=b0+b1x,其中y （帽）是x相对应的预测值，bl是斜率，表示当x每改变一个单位时y （帽） 的改变量。最小二乘法拟合回归直线=回归方程。决定系数r2：在反应变量y的总变异中，r2表示用y和x的最小二乘 法回归关系所能解释的比例反应回归拟合的实际效果。残差 ：反映变量的观测值与基于回归直线的预测值之间的差异。残差图 ： 是残差相对于解释变量和反应变量预测值的散点图，可以帮助我们评价回归直线与散点的接近程度。