社會調查方法第九講第1頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六單變量的統計分析描述統計推論統計第2頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六常用單變量描述統計頻數/頻率分布集中趨勢分析離散趨勢分析第3頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六頻數分布頻數分布(frequencydistribution),指一組數據中取不同值的個案的次數分布情況頻率分布（percentagesdistribution),一組數據中不同取值的頻數對于總數的比率分布情況第4頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六利用變量的頻數分布分析可以方便的對數據按組進行歸類整理，形成各觀測量的不同水平（分組）的頻數分布情況表和圖形，以便對數值的數量特征和內部結構狀況有一個概括的認識。第5頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六SPSS次數分布表的實現簡單次數分布表：Analyze--DescriptiveStatistics—Frequencies選入所需變量選中displayfrequencytables復選項第6頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六次數/頻次相對次數累積次數第7頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六集中趨勢分析集中趨勢（centraltendencyanalysis)指用一個典型值或代表值來反映一組數據的一般水平，或者說反映這組數據向這個典型值集中的情況。常用統計量：算術平均數（均值）中數眾數第8頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六平均數(mean)使用最多總體各單位數值之和除以總體單位數目所得之商∑X?n第9頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六某大學100名學生勤工助學收入的分布收入（元）學生數（人）100-19910200-29910300-39940400-49920500-59920合計100第10頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六算術平均數的特點在一組中每個變量與平均數之差的總和等于0在一組數據中，每一個數都加上一常數c，則所得平均數為原來的平均數加常數C在一組數據中，每一個數都乘以一個常數C，所得的平均數為原來的平均數乘以常數C第11頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六平均數的優缺點優點：反應靈敏計算嚴密計算簡單簡明易解適合于于進一步用代數方法演算較少抽樣變動的影響缺點：易受極端數據影響若出現模糊不清的數據時，無法計算平均數第12頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六眾數（mode)：一組數據中出現次數最多（即頻數最高）的那個數值第13頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六某大學100名學生勤工助學收入的分布收入（元）學生數（人）100-19910200-29910300-39940400-49920500-59920合計100第14頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六中位數（median)：把一組數據按值的大小順序排列起來，處于中央位置的數值第15頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六某大學100名學生勤工助學收入的分布收入（元）學生數（人）100-19910200-29910300-39940400-49920500-59920合計100第16頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六比較平均值對數據總體的描述和反應，一般比中位數更加全面和準確平均數易受極端值變化的影響穩定性：同樣方式多次抽樣，平均值之間的差別，往往小于中位數的差別第17頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六注意只有連續變量（定距或定比變量）才可以計算中位數和均值第18頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六離散趨勢分析離散趨勢分析（dispersiontendencyanalysis)：用一個特別的數值來反映一組數據相互之間的離散程度對集中量數（平均數、眾數、中位數）的代表性作出補充說明從不同側面描述和揭示一組數據的分布情況，反映資料的全面特征第19頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六舉例：某校三個系各選五名同學參加智力競賽，成績如下A系：78，79，80，81，82B系：65，72，80，88，95C系：35，78，89，98，100第20頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六常用離散趨勢分析統計量全距（range)方差標準差四分位差異眾比率第21頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六全距（range),又稱極差，是一組數據中最大值與最小值之差全距越大，離散程度較大，則集中量數的代表性越低僅僅依靠兩個極端值，偶然性大第22頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六方差（variance）S2，σ2變異數、均方sm=-?122NX()S=-?122nXX()第23頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六標準差（Standarddeviation)，方差的平方根，s或SD，σsmm=-?=-?=11212NXNXiiN()()m=?-??è??=?-2222XNXNXN()S=-?=-?=11212nXXnXXiin()()=?-??è??=?-2222XnXnXnX()第24頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六意義方差和標準差是最常用的差異量數表示離散程度的最好指標反應靈敏、計算公式嚴密確定、容易計算、適合代數運算、受抽樣變動影響小第25頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六異眾比率（variationratio)，一組數據中非眾數的次數相對于總體全部單位的比率第26頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六某年級學生的年齡年齡（歲）人數（頻數）17101825195020402120225合計150第27頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六四分位差(interquartilerange),先將一組數據按大小排列成序，然后將其四等分，去掉序列中最高的1/4和最低的1/4后，中間的一半數值之間的全距年齡：17，18，18，19，19，20，20，21，21，22，22第28頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六第29頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六離散系數（coefficientofvariation),也稱變差系數，標準差與平均數的比值是一種相對的離散量數統計量可對同一總體的不同變量的離散程度進行比較（人均收入，住房情況）或對不同總體同一統計量進行比較（不同城市收入比較）第30頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六SPSS集中量數的實現Analyze--DescriptiveStatistics—Frequencies選入所需變量Statistics…勾選第31頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六SPSS差異量數的實現Analyze--DescriptiveStatistics—Frequencies選入所需變量Statistics…勾選第32頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六練習用數據文件分析不同性別的職業頻次（employmentcategory)計算不同性別的平均收入水平（currentsalary)分別計算不同性別收入的平均數、中數、標準差、全距（演示）第33頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六單變量推論統計區間估計假設檢驗第34頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六區間估計：在一定的可信度（置信水平下），用樣本統計值的某個范圍（置信區間）來“框”住總體的參數值假設檢驗：先對總體的某一參數作出假設，然后用樣本的統計量去進行驗證，以決定假設是否為總體所接受第35頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六雙變量分析相關關系因果關系第36頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六相關分析相關關系（correlation)指的是當其中一個變量發生變化時（或取值不同時），另一個變量也隨之發生變化（取值也不同）E.g.收入水平-消費觀念相關關系的方向：對于定序以上層次的變量來說，變量與變量之間的關系分為正關系與負關系E.g.文化程度-收入水平；經濟水平-家庭平均子女數目相關關系的類型：直線相關，曲線相關散點圖（僅適用于定距以上層次的變量）第37頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六相關分析相關關系的強度：變量之間相關程度的強弱或大小可用相關系數進行測量相關關系的推論要根據樣本的資料推論兩個變量在總體中是否相關，須進行相應檢驗注意這里關心的已不是樣本的結果，而是總體的情形；并且，關心的也不是相關程度的大小，而只是是否相關第38頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六注意選擇何種相關測量方法和何種檢驗方法，需要看兩變量的測量層次第39頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六實例:雙變量相關分析第40頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六因果關系因果關系：兩變量，當其中一個變量變化時（取不同的值時），會引起或導致另一個變量也隨之發生變化（取值也不同）；但反過來，當后一變量變化時，卻不會引起前一變量的變化。相關關系-因果關系的關系兩變量相關，未必因果兩變量因果，必定相關第41頁，共44頁，2023年，2月20日，星期六因果關系的條件變量x與y之間存在不對稱的相關關系變量x與y在發生順序上有先后之別變量x與y的關系不是同源于第三個變量的影響第42頁，共44頁，2023年，2月20日，