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第四章 描述性统计分析
一、实验目的
通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态，对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。并且，通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析，能够使分析者更好的掌握基本的统计分析，即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。
二、实验内容
1．打开数据文件data4-8.sav，完成以下统计分析。
（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；
①解决问题的原理：描述性分析
②实验步骤：通过“分析-描述统计-描述”，打开“描述性”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：
描述统计量
N
全距
极小值
极大值
均值
标准差
方差
成绩
45
83
15
98
60.51
23.048
531.210
有效的 N （列表状态）
45
表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。
（2）使用Recode命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签：1—优，2—良，3—中，4—及格，5—不及格。分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。
①解决问题的原理：频率分析。
②实验步骤：通过“分析-描述统计-频率”，打开“频率”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：
成绩
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
15
1
2.2
2.2
2.2
19
1
2.2
2.2
4.4
24
1
2.2
2.2
6.7
28
1
2.2
2.2
8.9
30
1
2.2
2.2
11.1
32
2
4.4
4.4
15.6
33
1
2.2
2.2
17.8
34
1
2.2
2.2
20.0
36
1
2.2
2.2
22.2
37
2
4.4
4.4
26.7
43
1
2.2
2.2
28.9
49
1
2.2
2.2
31.1
50
1
2.2
2.2
33.3
55
1
2.2
2.2
35.6
56
4
8.9
8.9
44.4
60
3
6.7
6.7
51.1
62
1
2.2
2.2
53.3
63
1
2.2
2.2
55.6
69
1
2.2
2.2
57.8
70
1
2.2
2.2
60.0
73
3
6.7
6.7
66.7
74
1
2.2
2.2
68.9
75
1
2.2
2.2
71.1
76
1
2.2
2.2
73.3
78
1
2.2
2.2
75.6
81
1
2.2
2.2
77.8
83
1
2.2
2.2
80.0
85
2
4.4
4.4
84.4
86
1
2.2
2.2
86.7
90
2
4.4
4.4
91.1
91
1
2.2
2.2
93.3
95
2
4.4
4.4
97.8
98
1
2.2
2.2
100.0
合计
45
100.0
100.0
表中显示了变量“成绩段”在各个取值上出现的次数（频率）、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。
表中显示了变量“成绩段”的直方图，从图上可以看出不具备明显的正态分布。
表中显示了变量“成绩段”的饼图，从图上可以更好的看出“成绩段”的分布。
2．打开数据文件data4-9.sav，完成以下统计分析。
表4.22 吸烟人群健康状况调查表是否吸烟是否患气管炎
表4.22 吸烟人群健康状况调查表
是否吸烟
是否患气管炎
人数
是
患病
43
是
健康
162
否
患病
13
否
健康
121
①解决问题的原理：探索性分析
②实验步骤：通过“分析-描述统计-探索”，打开“绘制”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：
身高 Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem Leaf
2.00 9 . 99
16.00 10 . 0000001222333344
39.00 10 . 555555556666677778888888999999999999999
18.00 11 . 000000112222233344
13.00 11 . 5556667788999
7.00 12 . 0000002000
1.00 12 . 5
Stem
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