描述性统计与变量分布形态

2022-03-30  本文已影响0人  木火_magic

在作数据分析时,我们拿到一组数据需要对改数据进行概要分析,以简明的方式尽可能提供关键信息,只需要常见的具有代表性的一组数据的特征即可,在做正式的一般性描述统计之前,先了解一下几个基本概念

数据的分布特征可以分为三类:数据分布的集中趋势数据分布的离散趋势数据频数的分布形态

一、集中趋势:目的是找到最能代表整个数据的值

1、平均值

一组数据的平衡点,最常用的代表性数值。平均值易受到极端值的影响,此时可以用截尾均数或中位数来代替。例如2、102、112、103、105、102、106、103、110、112、101中,2就是这组数中的极端值(偏离值),如果用平局值来表示这组数据,则会有偏差,所以此时不用考虑平局值代表这组数

2、截尾均数

平均数容易受到极端值的影响,通过去掉极端值(偏离值,例如从小到大排序号前后各5%的值)只算剩下的平均数

3、中位数

将数据按照从小到大排序后,在中间位置上的数,注意:在极短值和偏态分布时,数据分布不对称时,使用中位数。

4、众数

一组数据中出现次数最多的数值,注意:众数可能有多个,SPSS中会注明有多个众数,显示的众数为数值大小最小的那个,在一组数据中也有可能没有众数。

适用类型
若为名义变量---计算众数
若为定序变量---计算众数或中位数
若为定距及定比变量---以上几种都可以

二、离散程度
1、标准差:
数据关于均值的离散程度,类似于数据关于均值的疏密程度。标准差越大,说明偏离均值的程度越大、变量值之间的差异更大,数据分布的离散程度大,反之亦然。
注意:只有当标准差差异不大时,比较多组数据的均值才有意义。
2、方差:
标准差的平方
3、全距:
在SPSS24.0中称作范围,是一组数据中最大值与最小值的差,可以粗略的了解数据的分布范围。
4、四分位数间距
首先将数据按照从小到大排序,分成四等份,每份占25%,上四分位数为75%处的数值,下四分位为25%处的数值,四分位数间距=75%处数值-25%处数值。数值越大,个体差异越大
5、标准误差平均值:
是样本均值与总体均值间平均差异程度的统计量

使用类型:
名义变量--全距
定序变量--全距
定距及定比变量--以上都可以

三、分布形态

1、正态分布:一个对称的曲线。标准差越大,正态曲线越矮阔,个体差异越大。标准正态分布:均值为0,标准差为1.
正态分布
2、偏度:分布不对称的方向和和程度。若偏度>0,为正偏态,长长的尾巴在右侧;若偏度<0,为负偏态,长长的尾巴在左侧。(如下图)
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注意:若为正偏态,则众数<中位数<平均数。
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若为负偏态,则中位数<平均数<众数。
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3、峰度:指分布图形的峰凸程度。峰度>0,为高峰度,表示比正态分布更陡峭,峰形较尖,反之亦然。(如下图)
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在SPSS中,数据的描述性统计与分布形态,在分析——描述统计中,后面几节,我们将详细展开。
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