高中数学科综合实践活动-高中数学中常见的分类讨论
课程名称:SPSS统计软件应用 课程性质:专业必修课
授课班级:16财政1、2
教学内容
教学目的要求
教学重点
教学难点
第三章 描述性统计分析
课次学
时
202
掌握应用SPSS
进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析
的方法。掌握常用统计图形的绘制方
法和解释技巧。
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析
的方法
掌握应用SPSS进行描述性数据分析的方法。掌握应用SPSS进行探索性数据分析
的方法。
掌握常用统计图形的绘制方法和解释技巧。
教学组织设计
讲授
A. 随堂测试(30分钟)
测试内容:数据特征的描述
测试内容详见阶段测试三
答案及采分点详见阶段测试文件
B. 教学内容
SPSS描述性分析
1. 频率入口
Step1
打开主窗口:选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Descriptive
St
atistics(描述性统计)】→【Frequencies(频率)】命令,弹出
【Freque
ncies(频率)】对话框,这是频数分析的主操作窗口。
Step2
选择分析变量:在
【Frequencies(频率)】对话框的左侧的候选变
量列表框中,选取一个或多个待分析变量,
将它们移入右侧的
【Variable(s)(变量)】列表框中。
Step3
输出频数分析表:勾选【Display frequency
tables(显示频率表
格)】复选框,输出频数分析表。
其他基本统计分析:在对话框中
还可以单击【Statistics(统计量)】
和【Chars(图表)】等按钮。这些选项提供了丰
富的统计输出
结果。
单击【Statistics】按钮,在弹出的对话框中可以设置输出各类基
本统计量结果。
Step4
输出格式选择:单击【Format】按钮,在弹出的对话框中设置
频数表输出的格式。
Step5
相关统计量的Bootstrap估计:
单击【Bootstrap】
按钮,在弹出的对话框中可以进行如下统计
量的Bootstrap估计。
●
支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和百分位
数的Bootstrap估计。
●
支持百分比的Bootstrap估计。
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Step6
完成操作:单击【OK】按钮,结束操作,SPSS软件自动输出结
果。
实例图文分析:产品的销售量
在描述统计分析中的应用
Descriptives 过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程,它
可对变量进行描
述性统计分析计算,并列出一系列相应的统计
指标。这和其他过程相比并无不同。但该过程还有个特殊功
能,
就是可将原始数据转换成标准化值,并以变量的形式保存。
Step1
打开主窗口:选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→
【Descriptive
Statistics(描述性统计)】→【Descriptives(描述)】命
令,弹出
【Descriptives(描述)】对话框,该对话框是描述性统
计分析的主操作窗口。
Step2
选择分析变量:在左侧的候选变量列表框中选取一个或多个待
分析变量,
将它们移入右侧的【Variable(s)(变量)】列表框中。
Step3
计算基本描
述性统计量:【Options】按钮,弹出【Options(选择)】
对话框,该对话框用于指定输
出的描述性统计量。这些统计量
的含义是:均数(Mean)、总和(Sum)、标准差(ion)、方
差(Variance)、全距 (Range)、最小值(Minimum)、最大值
(Ma
ximum)、标准误差()、偏度系数(Skewness)和峰
度系数(Kurtosis)。
Step4
保存标准化变量:选【Save standardized values
as variables(保
存标准化变量值)】复选框
Step5
相关统计量
的Bootstrap估计:单击【Bootstrap】按钮,弹出
【Bootstrap】对话框,
可以进行均值、标准差、方差、偏度和
峰度的Bootstrap估计。
Step6
完成操作:单击【OK】按钮,结束操作,SPSS软件自动输出结
果。
实例图文分析:奥斯卡获奖者的年龄
SPSS在探索性分析中的应用
探索性分析的基本原理
1.使用目的
探索性数据分析(Exploratary
Data Analysis,简称EDA)的基本
思想是从数据本身出发,不拘泥于模型的假设而采用
非常灵活
的方法来探讨数据分布的大致情况,也可以为进一步结合模型
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:SPSS统计软件应用 课程性质:专业必修课
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的研究提供线索,为传统的统计推断提供良好的基础和减少盲
目性。
2.主要内容
一般来说,进行探索性分析主要考察以下内容。
(1)检查数据是否有错。过大或过小的数据
均可能是异常值、
影响点或错误值。要检查这样的数据,并分析原因,然后决定
是否从分析中剔
除这些数据。
(2)获得数据分布特征。很多统计方法模型对数据的分布有要
求,如方差分析
就需要数据服从正态分布。
(3)对数据的初步观察,发现一些内在规律。
3.
探索性分析的SPSS操作详解
SPSS中的Explore过程用于计算指定变量的探索性统计量和
有
关的图形。它既可以对观测量整体分析,也可以进行分组分析。
从这个过程可以获得箱线图、
茎叶图、直方图、各种正态检验
图、频数表、方差齐性检验等结果,以及对非正态或正态非齐
性
数据进行变换,并表明和检验连续变量的数值分布情况。
Step1
打开主窗口:选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→
【Descriptive Statistics(描述性统计)】→【Explore(探索)】命
令,
弹出【Explore(探索)】对话框,该对话框是探索性分析的主操作
窗口。
Step2
选择分析变量:在【Explore(探索)】对话框左侧的【候选变量】
清单中,选取一个或多个待分析变量,将它们移入右侧的
【Dependent
List(因变量列表)】列表框中,表示要进行探索性
分析的变量。
Step3
选取分组变量:在【Explore(探索)】对话框的候选变量列表框中,
可以选取一个或多个分组变
量,将它们移入右侧的【Factor List
(因子列表)】列表框中。分组变量的选择可以将数据
按该变量
中的观测值进行分组分析。如果选择的分组变量不止一个,那
么会以分组变量的不同取
值进行组合分组。
Step4
选择标签值:从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变量,
并将其移入【Label
Cases by(标注个案)】列表框中。选择标识
变量的作用在于,若系统在数据探索时发现异常值
,便可利用
标识变量加以标记,便于用户找这些异常值。如果不选择它,
系统默认以id变量作
为标识变量。
Step5
选择输出类型:在【Explore(探索)】对话框下面的【D
isplay】选
项组中可以选择输出项。
● Both:输出图形以及描述性统计量。
●
Statistics:只输出描述统计量。选择此项后激活【Statistics】
功能按钮。
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● Plots:只输出图形。选择此项后激活
【Plots】功能按钮。
Step6
描述性统计量结果输出:在【Explore(探索)】对话框中还可以单
击 【Statis
tics】按钮,弹出【Explore:Statistics】对话框,该对
话框中提供了各类基本
描述性统计输出结果。
Step7
统计图形结果输出:在【Explore(探索)】对
话框中还可以单击
【Plots】按钮,弹出【Explore:Plots】对话框。该对话框中提<
br>供了图形输出的类型。
Step8
选择缺失值的处理方式:在【Explore(探
索)】对话框中还可以单
击【Options】按钮,在弹出的对话框中确定对待缺失值的方式。
Step9
相关统计量的Bootstrap估计:单击【Bootstrap】按钮,弹
出
【Bootstrap】对话框,可以进行如下统计量的
Bootstrap
估计。
● 支持均值、5%
切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、
峰度和内距的Bootstrap 估计。
●
M 估计量表支持Huber 的M 估计量、 Tukey 的双权
重、Hampel 的M
估计量和Andrew的Wave 的Bootstrap 估计。
●
百分位数表支持百分位数的Bootstrap 估计
Step10
操作完成:单击【OK】按钮,结束操作,SPSS软件自动输出结
果。
实例图文分析:中国南北城市的温度差异
思考题与作业
1.
2.
3.
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