SPSS常用统计图.ppt
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SPSS常用统计图.ppt
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SPSS常用统计图,SPSS,主要内容,1.统计图一览表,2.条图,3.线图,4.面积图,5.饼图,6.高低图,7.帕雷托图,8.质量控制图,9.箱图,10.误差条图,11.散点图,12.直方图,13.P-P图&Q-Q图,14.金字塔图,15.普通序列图,16.时间序列图,17.ROC曲线,实验I、II,2.1SPSS统计图一览表
(1),2.1SPSS统计图一览表
(2),2.2条图,条图,简单条图,分段条图,分组条图,条图用于描述定类或定序变量的分布,有3种条图:
简单条图、分组条图、分段条图。
简单条图,从菜单选择“GraphsBars”弹出BarCharts对话框类型:
选择Simple数据描述方式:
选择Summariesforgroupsofcases单击Define进行定义,简单条图分组条图公段条图数据描述方式:
观测量分类,对应简单条图变量分类,对应分组条图单个观测量描述,统计量选项框,候选变量框,长条代表的含义:
记录数记录数百分比累积记录数累积记录百分比其他统计量,默认为均值,分类轴变量,按所选变量在同一横轴或纵轴绘制多张条图,选择绘图模板,单击设置图题,单击设置选项,单击改变统计量,条图统计量选择框,均值标准差中位数方差众数最小值记录数最大值观测值合计累积数大于value值%大于value值记录数小于value值%小于value值记录数等于value值分位介于Low和High介于Low和High之间记录数之间记录占%是否显著组中值,单击Continue,返回主对话框,图题,主标题,副标题,脚注,单击Continue,返回主对话框,选项对话框,单击Continue,返回主对话框,缺失值处理方式:
剔除缺失值剔除有缺失值的整个观测量把分类变量缺失值作为一个组表示出来把变量值在图中显示为相应点的标签(只有在图中有散点具变量标签存在时此项地可用显示误差条设置图形置信度、标准误和标准差置信度标准误标准差,简单条图,分组条图,从菜单选择“GraphsBars”弹出BarCharts对话框类型:
选择Clustered数据描述方式:
选择Summariesofseparatevariables单击Define进行定义,分组条图定义对话框,候选变量框,要绘制图形的变量,横轴标志,行或列分组变量,例,分组条图例,对左表(条图.sav)数据,要求:
绘制分年级各班语文、数学、英语平均成绩的条图。
分组条图,分段条图,从菜单选择“GraphsBars”弹出BarCharts对话框类型:
选择Stacked数据描述方式:
选择Summariesofseparatevariables其定义方法与分组条图相同。
定义完毕后单击OK。
分段条图,线图,SPSS的线图描述连续性变量的变化趋势,非连续性变量通常不宜采用。
执行GraphsLine其定义方法与条图完全对应。
线图包括三种:
简单线图、复式线图和垂线图。
承上例,简单线图,复式线图,垂线图,面积图,面积图与条图、线图操作方法完全对应,其类型有两种:
简单面积图和复合面积图。
执行:
GraphsArea命令,设置对话框。
OK,生成面积图。
面积图,线图、条图和面积图都是描述变量在不同取值下的分布,饼图则是用来表示部分与整体之间的关系。
例:
(超市.sav)解:
(1)建立数据文件
(2)执行GraphsPie命令,设置对话框(3)单击Define按钮,定义变量,饼图,候选变量框,绘图变量,分类变量,分组变量,标题及脚注,选项对话框,饼图定义对话框,饼图,高低图用于同时描述数据长期和短期的变化趋势。
其功能不及Excel中的股价图。
仅介绍简单高低图。
高低图,高低图5种类型,图中数据含义,观测量分类描述模式:
只能显著最高与最低,最高与最低在一个变量中输入,分类采用二元变量。
变量描述模式:
以变量的值显示最高、最低与收盘价,用的最多。
观测值模式:
以观测值显示最高、最低与收盘价,与变量描述模式相似。
执行Graphshigh-low命令,弹出对话框:
高低图主要类型,简单高低图,单击OK输出高低图绘制结果,单击Define命令按钮设置定义对话框,建立数据文件,执行GraphsHigh-Low命令选择高低图类型,第1步,第2步,第3步,简单高低图,帕雷托图是ABC管理法的直观表示。
进行如下操作:
(1)建立数据表,并按观测值大小降序排列;
(2)执行GraphsPareto命令,选择类型:
(3)单击Define进行定义(4)单击OK输出,简单Pareto图,例(超市.sav),1.绘制甲地区Pareto图,2.绘制甲乙分段图,帕雷托图,图中数据表示观测量分类描述变量描述模式观测值描述模式,分段Pareto图,简单帕雷托图,注意:
分段Pareto图数据类型要选第2项Sumsofseparatevariables,分段帕雷托图,分段帕雷托图,质量控制图,质量控制图主要用于监测生产过程中的变化趋势,从而提示生产者发现问题,并采用措施来及时纠正某些不良趋势。
SPSS中质量控制图包括:
均值-极差控制图(均值-标准差控制图)、个值-移动极差控制图、不合格品率和不合格品控制图、缺陷数和单位缺陷数控制图4种。
我们仅以均值-极差控制图为例。
执行GraphControl命令,弹出对话框:
例:
绘制质量控制图,质量控制图类型选择,各观测样本只有一个值各观测样本是一组值,缺陷数和单位缺陷数控制图,不合格品率和不合格品控制图,个值-移动极差控制图。
当控制图每个小类的数据样本只有一个,则采用这种图形反映数据波动情况,包括均值-极差控制图、均值-标准差控制图两类。
当控制图每小类样本小于10,默认前者,否则默认后者。
本例有5小类,每类2个样本,采用第一种类型控制图。
质量控制图定义,定义零件质量为监测变量;定义零件号为分类变量。
单击OK,得输出结果。
均值控制图,极差控制图,质量控制图,箱图,箱图和误差条图都用于描述数据的分布信息。
箱图主要描述数据的中位数、四分位数及极值。
误差条图主要描述均值、标准差、置信区间等。
二都具体的绘制过程都与条图类似。
例:
学生成绩.sav,求10个班级语文成绩箱图解:
(1)建立数据文件
(2)调用SPSS过程,箱图类型选择对话框,执行GraphsBoxplot命令,选择箱图类型。
按变量别呈现资料,可呈现多个变量,按观测组别呈现资料,只呈现1个变量,简单箱图,分组箱图,单击Define按钮,进行箱图相关选项定义。
简单箱图分组定义对话框,选择语文成绩为绘图变量,选择班级为横轴分类变量,单击OK,输出结果,简单箱图,按观测量百分比呈现的四分位数及中位数简单箱图。
误差条图主要描述均值、标准差、置信区间等。
其绘制过程箱图类似。
误差条图,例:
在右表所示数据文件中求chinese误差条图。
解:
(1)执行GraphsErrorBar命令,选择图类型,由于只绘制语文一科,选择简单图
(2)单击Define定义选项(3)单击OK,输出结果,散点图是用来表示两个或两个以上变量之间相互关系的图形。
在做统计分析时,要选择恰当的统计方法,通常都离不开散点图。
执行GraphsScatter命令,弹出对话框,提供5种散点图。
最常用的是简单散点图,只介绍简单散点图,其他类型需要时可自学。
散点图,重叠散点图:
将两幅简单散点图叠加到一张图上,描述多个变量之间的两两关系,3D散点图:
描述三个变量的相互关系,简单散点图:
描述两个变量之间的相互关系,矩阵散点图:
在一张图上同时描述多个变量之间的两两关系,简单点图:
描述一个变量各个值的分布情况,例:
在19世纪,苏格兰物理学家JamesD.Forbes试图通过水的沸点来估计海拔高度,在阿尔卑斯山及苏格兰收集了沸点及海拔的数据如表所示。
试绘制沸点与气压关系的散点图。
(华氏F=9/5+32),简单散点图例,单击OK输出绘制结果,单击Define设置定义对话框,建立数据文件,执行GraphsScatter/dot,第1步,第2步,第3步,散点图,数据文件(散点图.sav),执行GraphsScatter/dot选择简单散点图(SimpleCcatter)单击Define,进入定义对话框,散点图定义对话框,以气压为Y轴,以沸点为X轴,可以设置图题,此处未设,选择项采取默认,单击OK输出结果,散点图绘制结果,直方图主要用于描述变量的分布情况。
它是SPSS中一种很常用的图形,但定义十分简单。
例:
(直方图.sav)电缆耐压值直方图
(1)执行:
GraphsHistogram,打开直方图
(2)选择耐电压值为绘制变量,选择Displaynormalcurve,添加正态分布线(3)单击OK,输出直方图,直方图(Histogram),P-P图和Q-Q图都是用来检验数据是否服从某种分布。
其区别在于:
P-P图比较的是真实数据和待检验分布的累计概率,而Q-Q图比较的是真实数据与待检验分布的分位点值。
执行:
GraphsP-P命令,设置对话框。
待检测的分布类型(13种类型),比例估计公式,候选变量框,待绘图变量,转换类型:
作自然对数转换标准化(Z变换)使用系列值与n个相近观察值的差别值替代原始值,对相同数值秩分配办法,P-P图&Q-Q图,(例题),上列各式中,n为观察单位数,r为1n的秩次。
相同数值秩估算公式,例:
某金属含碳量如下:
绘制P-P图,判断是否服从正态分布。
执行GraphsP-P命令,设置对话框:
单击OK按钮,P-P图例题,P-P图模型描述,P-P图,金字塔图是SPSS新增的一种图形。
在经济学中,常常出现这样一种现象,即低收入者占人口较大比例,高收入者占人口较小比例。
这就是通常所说的金字塔。
金字塔图,例:
收入.sav,解:
(1)建立数据文件
(2)执行GraphsPopulationPyramid命令,设置对话框(3)单击OK输出图形,普通序列图主要用于描述一个或几个变量随着另一个变量变化的趋势。
普通序列图,例:
重庆2007年降雨量.sav绘制降雨量与月份的序列图,解:
(1)建立数据文件,
(2)执行graphSequence命令,设置普通序列图定义对话框,(3)单击OK输出图形,普通序列图设置对话框,候选变量框,定义因变量,定义时间变量,数据转换:
作自然对数转换使用系列值与n个相近观察值的差别值替代原始值,是否多个变量绘在一张图上,单击OK,Format选项:
普通序列图,时间序列图是研究与序列相关的数据特征的图形。
包括3类:
Autocorrelations自相关时间序列图:
用于研究同一变量的前一时间周期与后一时间周期对应观测点之间的相关关系。
Cross-correlations交叉相关时间序列图:
主要用于研究多个变量在对应观测点之间的相互关系。
SpectralPlot光谱图:
主要用于研究整个时间过程的周期性。
我们仍以重庆2007年降雨量为例,介绍自相关时间序列图的绘制,其他图形需要时请自学相关教材。
时间序列图,例:
重庆2007年降雨量.sav,
(1)建立数据文件,
(2)菜单选择:
GraphsTimeSeiesAutocorrelations,设置对话框,(3)单击OK输出结果,自相关时间序列图对话框,自相关系数部分自相关系数,待绘图变量,自然对数转换差分转换季节差分转换,最大滞后时间,依据模型巴特莱特近似,自相关时间序列输出结果,杨-博客斯残差平方卡方检验,自相关系数,标准误,收尾概率,0.05自相关显著,ROC曲线,ROC曲线是二元判决中用来比较判决方法优劣的一种曲线。
它以pf做横轴,pd做纵轴所生成。
其中pf表示假误判为真的概率,即虚警概率;pd表示真误判为假的概率,即漏检概率的补。
例:
仪器观测准确度的比较。
下表中sensor1、sensor2表示两个传感器关于真实数据在某一指标下的观测值,通过绘制ROC曲线比较两个传感器的优劣。
(ROC.sav)操作如下:
(1)执行GraphRoc命令,设置ROC曲线对话框,候选变量,待测试变量,状态变量,为真时取值,显示:
绘制ROC曲线对角线为标识显示标准误及置信区间通过表格输出ROC曲线各点坐标值,ROC曲线,Options设置,OK输出结果,定义边界值分类:
包括分类临界值不包括分类临界值,定义检测方向:
结果越大越趋于真结果越小越趋于真,定义曲线下面积的标准误:
方法:
非参数、负指数双边置信水平,缺失值处理:
有缺失值两变量均剔除有缺失值剔除另变量有效,ROC曲线Options对话框,ROC曲线图,
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- SPSS 常用 统计图