第12章研究资料的统计处理全书电子课件完整版电子教案课件电子教案幻灯片.ppt

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1、主讲：马秀芳主讲：马秀芳 博士博士/副教授副教授教育技术学研究方法利用SPSS进行统计描述华南师范大学华南师范大学 教育信息技术学院教育信息技术学院主要内容1统计描述方法概述2SPSS的发展3SPSS功能概述4SPSS数据的简单处理5利用SPSS进行统计描述一、统计描述方法概述p统计描述方法是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。p将搜集来的大量数据资料加以整理、归纳和分组，简缩成易于处理和便于理解的形式；p计算所得数据的各种统计量，如平均数、标准差、以及描述有关事物或现象的分布情况、波动范围和相关程度等；p揭示事物的特点和规律。（一）数据资料的整理和表示p数据检查：完整性和正确性p数据分类：

2、品质分类、数量分类p数据排序：数量排序、次数排序p数据统计表：成绩单等p数据的图式法：饼图、直方图等（二）统计描述特征参数1.集中趋势2.离散趋势3.次数分布特征4.总体水平特征分析5.各层次分布特征分析6.其他趋势1、集中趋势的描述指标（1）算数平均数（Mean）误差最小的总体代表值。（2）中位数（Median）在有极端值时，中位数比均数更能代表数据的集中趋势。（3）众数（Mode）样本数据中出现频次最大的那个数字。（4）Z分数2、离散趋势的描述指标（1 1）全距（）全距（RangeRange）反应变量的变异范围或离散幅度。它仅取决于两个极端值，不能反映其间的变量分布情况。（2 2）方差和标

3、准差（）方差和标准差（VarianceVariance和和Standard DeviationStandard Deviation）p对于每个数据而言，其离散程度的大小就是与均数的差值，称为离均差。p离均差之和不能描述整体样本的离散程度。因为所有数据的离均差之和等于零。p考虑将离均差取绝对值再求和，离均差绝对值之和可以表示数据离散程度的大小。p绝对值符号在数学推导中很难处理，又改用将各离均差先平方再求和。p离均差平方和在使用上比绝对值方便，但受到样本量影响，样本越大该指标就越大。因此要去除样本量的影响。p将离均差平方和除以样本量N，就是方差。p方差克服了离均差平方和样本量的影响，能反映不同样本

4、量数据分布的离散程度。p方差越大，数据的分布离散程度越大。p标准差标准差p方差常出现量纲不合理。如身高的量纲为米，方差的量纲就是平方米，很别扭。p为此，将方差开放，就是标准差。p对于同性质的数据来说，标准差越小，数据的变异程度越小，即数据越整齐，数据的分布范围越集中；标准差越大，表明数据的变异程度越大，即数据越参差不齐，分布越分散。3、次数分布特征p次数分布，指总体或样本按随机变量大小次序在出现频率上的排列。p通常，用次数分布表、次数分布直方图或次数分布曲线来表示。例如：有50名学生的成绩，原始数据如下学号学号成绩成绩学号学号成绩成绩学号学号成绩成绩学号学号成绩成绩学号学号成绩成绩182117

5、62185318741712581257229232604254393138023833383439348914602488348444755721589256535684590685165126823684466679717752773378447778981860288638894863956197429863994498610772067307440755069次数分布表编制方法p求全距：最大数-最小数=98-51=47p定组数：一般10到20为宜p定组距：组距=（全距+1）/组数=（47+1）/10=4.8（取5）p定组限：95-100，90-95，85-90p求组中值：组中值=（上限

6、+下限）/2p归类：把原始数据分别归入相应组中，得到次数分布表。次数分布表组别组中值（Xc）次数（f）积累次数（ef）积累百分比（%）95-10097.535010090-9592.54479485-9087.510438680-8582.58336675-8077.56255070-7572.55193865-7067.55142860-6562.5491855-6057.5351050-5552.5224合计50/次数分布直方图-SPSS分析4、总体水平特征分析 X-S平面特征数据分析模型组别平均分标准差182162471535054953如：四个实验小组的平均分和标准差分别如右表所示。怎

7、样判断各小组的学习情况？X-S平面特征数据分析模型坐标原点以常态作为参考标准：（X=60，S=10）XS组别统计特征对应象限18216平均分高，标准差大，存在低分学生124715平均分地，标准差大，存在高分学生23505平均分低，标准差小，整体水平低34953平均分高，标准差小，整体水平高4XS5、各层次分布特征分析 利用正态分布进行层次分析（1）正态分布的特征：p正态分布的曲线是一条对称曲线；p单峰，在均值处达到最高点；p正态分布曲线峰的矮阔或尖峰与标准差有关。标准差越大，个体差异越大，正态曲线越矮阔。p曲线无论向左或右延伸，都是越来越接近横轴，但不会与横轴相交，以横轴为渐进线。不同形态的正

8、态曲线XXSS（2）正态曲线下各等分所包含的面积优良中差6.6%1.5S3S-1.5SM-3S6.6%43.3%43.3%标准差标准差平均分平均分p利用正态分布曲线的特性，可以划分不同学习水平等级的界限和学生人数比例的理论数值。p如：常态 =75，S=10的情况，其优良中差各等级的分数范围和人数比例（假设人数n=30）如表所示：X等级区间范围分数范围人数比例优(+1.5S)以上90分以上n*6.6%=2良 (+1.5S)间7590之间n*43.3%=13中(-1.5S)间6075之间n*43.3%=13差(-1.5S)以下60分以下n*6.6%=2XXXXXXp例如：给定样本n=30，得知平均

9、分为83，标准差为7.78，便可得到学习水平等级的划分界限，并将人数比例的理论数和实际数相比较。当 =83，S=7.78，n=30时，各等级分数范围与人数比例等级区间范围分数范围理论人数实际人数优(+1.5S)以上94.7分以上n*6.6%=21良 (+1.5S)间8394.7之间n*43.3%=1317中(-1.5S)间71.383之间n*43.3%=1310差(-1.5S)以下71.3分以下n*6.6%=22XXXXXXXp样本组的峰值位置位于正态分布曲线的右侧，属于正偏态。p样本组的水平等级标准较高，分数要在94.7 以上才能达到优秀，而在71.3之下便是差等。p样本组中优、良的实际人数

10、（18）要比理论人数（15）所占比例多。p因此，该样本总体属于平均水平较高的整体。二、SPSS的发展SPSS，Statistical Package for Social Science，社会科学统计软件包。SPSS发展史 1968年，斯坦福大学的三位研究生开发了最早的SPSS；同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。20世纪80年代前，SPSS主要用于企业、事业单位；1984年，SPSS推出世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，确立了个人用户市场第一的地位。2002年，SPSS公司更名为Statistical Pro

11、duct and Service Solutions。p2009.7.28,SPSS被IBM以12亿美元收购.p2010.12.28，推出最新版本SPSS Statistics 19.0pIBM SPSS Statistics 19 Core System 用户指南 BB下载p http:/p目前，SPSS是世界上应用最广泛的统计软件之一，应用领域包括通信、医疗、银行、证券、保险、科研、教育等。pSPSS和SAS(Statistical Analysis System，统计分析系统)、BMDP(Biomedical Programs，生物医学程序)并称为国际上最有影响的三大统计软件。p国际学术

12、界不成文规定：在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析可以不必说明算法。三、SPSS功能概述SPSS for Windows的基本功能包括数据管理、统计分析和图表分析、输出管理等。SPSS统计分析过程包括：描述性统计、统计检验、因子分析、均值比较、方差分析、相关分析、回归分析等几大类；每类中又分好几个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。SPSS数据录入1、变量命名原则p变量名不多于8个字符。p首字符应该是英文字母，其后可为字母或数字及除了“？”、“！”和“*”外的字符，但是最后一个字母不能是下划线“_”或圆

13、点“.”。p不能使用SPSS保留字，如：ALL、AND、OR、NOT、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、TO、WITH及一些常用的函授符号等。p不区分大小写。p变量名必须唯一。2、变量属性p变量的类型（Type）p变量的长度（Width）p变量小数点位数（Decimals）p变量标签（Label）p变量值标签（Values）p缺失值的定义方式（Missing）p变量的显示宽度（Columns）p变量显示的对齐方式（Align）p变量的测量尺度（Measure）p变量的类型数值型数值型逗点型逗点型句点型句点型科学计数法科学计数法日期型日期型美元型美元型自定义型自定义型字符串型字符串型p变量的长

14、度（Width）p设定变量的长度，当变量为日期型时无效。p变量的显示宽度（Columns）p设定变量值显示的位数p两者区别：当变量的长度为n，显示宽度为n-2时，用户最终变量看到的变量值的宽度为n-2.p变量标签（Label）p对变量的进一步描述。p变量名不得超过8个字符，但8个字符经常不足以描述变量的含义。变量标签可长达120个字符，变量标签可显示大小写，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。p变量标签是一个可选择的属性。p变量值标签（Values）p对变量取值的进一步描述，当变量是定类或定序变量时，非常有用。p如：将“父母文化程度”这一变量的取值分为大本及以上、专科、中学、小学及以下。

15、可以用、代替。具体设置：p第一个Values输入，第二个输入“大本及以上”，点“and”按钮，直到输入完成。p缺失值的定义方式（Missing）p无缺失值，“No Missing values”p变量的观察值是离散的，“Discrete missing values”p变量的观察值可能是连续值，也可能是离散值。“Range plus one optional discrete miss”p变量的测试尺度（Measure）p定类尺度（Nominal）：事物类别的测试尺度，如男、女。p定序尺度（Ordinal）：对事物之间等级或顺序差别的一种测试尺度，如“1-非常喜欢，2-喜欢，3-无所谓，4-不

16、喜欢”。p定比尺度（Scale）：能够测算两个测度值之间比值的一种计算尺度，如月收入，企业销售额等，定比尺度中“0”表示没有。定比尺度市测量尺度的最高水平，可以进行各种常见运算。3、数据录入的注意事项p变量的长度最好不超过8个字符p变量名称与变量标签配合使用以简化变量名称p利用变量值标签将字符型变量转化为数值型变量四、利用SPSS进行统计描述（一）SPSS中的相应功能（二）实例分析（三）练习（一）SPSS中的相应功能pSPSS专门提供了几个用于统计描述的过程，均集中在Descriptive Statistics子菜单中：pFrequencies过程：产生原始数据的频数表，并能计算各种百分位数。

17、pDescriptive过程：一般性的统计描述，使用频率最高。pExplore过程：用于对连续性资料分布状况不清楚时的探索性分析。pRatio过程：功能比较特殊，用于对两个连续性变量计算相对比指标，可以计算出一系列专业的相对比描述指标，适用面较窄。（二）实例分析实例1：现有学生24人，分成两组，某次期中测验，某学科测验成绩如表所示。要求：数据文件 （1）将学生成绩按升序排列；（2）计算总平均分和标准差；（3）分别计算两组学生的平均分和标准差；（4）根据处理结果，分析两组学生成绩的统计特征。p参考指标：算术平均数（Mean）中位数（Median）众数（mode）总合（Sum）全距（Range）方

18、差（Variance）标准差（Standard Deviation）最小值（Minimum）最大值（Maximum）均值的标准误差（S.E.Mean）偏度（Skewness）峰度（Kurtosis）实例2：根据50名学生的成绩，计算60以下，60-70，70-80，80-90，90以上的次数分布表，并绘制次数分布直方图。（P347，数据文件）p按成绩将数据分组，产生新变量p进行次数统计分析p“实例3：原始数据”中是某年级一、二班的学生成绩。根据这些数据，请完成以下任务：p录入数据，保存为SPSS文件p计算全体学生成绩的平均分、标准差p绘制全体学生成绩的次数分布直方图p分别计算一班和二班的平均分和标准差p用平面特征模型图说明一班、二班同学成绩的总体分布情况有何不同？（三）练习：谢谢 谢谢！