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一、准备数据 本次分析采用的是居民健康状况数据,数据有编号、身高、体重、代谢综合症、性别、胆固醇。 变量视图: 数据视图: 计算BMI变量: 根据BMI值评判个人健康状况,新增评判结果变量,如果值为1,正常;为2,过轻;为3,肥胖。 二、数据分析: (1)简单的统计分析 选中性别列,鼠标右击,点击描述统计,可以得到描述统计分析 交叉表:分析-描述统计-交叉表 (2)交叉频数分布 分析-描述统计-交叉表 (3)复杂的交叉频数分布表 分析-描述统计-交叉表 (4)条形图 图形-旧对话框-条形图-简单(选择个案组摘要) 双击-元素-显示数据标签 (5)簇状条形图 图形-旧对话框-条形图-簇状(选择个案组摘要) (6)堆积条形图 图形-旧对话框-条形图-堆积(选择个案组摘要) (7)饼图 图形-旧对话框-饼图(选择个案组摘要)。选择分类变量到分区定义依据。 (8)直方图 图形-旧对话框-直方图-变量处选择身高或者体重。 双击-元素-显示分布曲线 (9)茎叶图 分析-描述统计-探索 (10)箱线图 图形-旧对话框-箱线图-简单-确定。生成图之后点击中间横线-右击-显示数据标签。 (11)散点图 图形-旧对话框-散点图-简单散点图-(X轴身高,Y轴体重)-确定。双击图像-元素-总计拟合线。 (12)描述统计量 分析-描述统计-探索-因变量为身高-统计中选描述-选项中选成列排除个案-确定 (13)参数估计 分析-比较平均值-单样本T检验-选择身高--检验值为0-确定 (14)假设检验 分析-比较平均值-单样本T检验-选择身高-检验值设置数值-确定 (15)拟合优度检验(卡方检验) 分析-非参数检验-旧对话框-卡方-选择“评判结果”-确定 原假设:无显著差异。渐近显著性水平(P值)。由于P=0.000 |
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