卡方检验（2） 卡方检验（3） 卡方检验（4） 卡方检验（5） 卡方检验（6） 卡方检验（7） 卡方检验（8） 卡方检验（9） 分布表 结果 Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 33.378 12 0.001 Likelihood Ratio 37.283 12 0.000 Linear-by-Linear Association 11.226 1 0.001 N of Valid Cases 4,754 　 　 a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5.28. 统计预测 统计预测的步骤 确定预测目的 搜索和审核资料 分析预测误差，改进预测模型 选择预测模型和方法 提出预测报告 预测方法   线性回归模型 线性回归模型 人数=600.038+171.926*序数 预测值  谢谢！ *   让我们携手共进         用 心 沟 通  天 地 人 和  描述性统计（3） 描述性统计 离散程度 集中趋势 SPSS和EXCEL比较 峰度 偏度 总分 平均 156.8998738 标准误差 0.343950224 中位数 158 众数 164 标准差 23.7151123 方差 562.4065516 峰度 0.656194342 偏度 -0.334991065 区域 176 最小值 44 最大值 220 求和 745902 观测数 4754 最大(1) 220 最小(1) 44 置信度(95.0%) 0.674301746 均值，中位数，众数 对称种型分布   均值 =  中位数 =  众数 左偏分布 均值    中位数    众数 右偏分布 众数    中位数    均值 直方图 几种常用统计方法 线性回归分析 卡方检验分析 均值比较分析 均值比较分析（1） 均值比较分析（2） 均值比较分析（3） t-检验: 成对双样本均值分析 　 变量 1 变量 2 平均 0.695198443 0.7371432 方差 0.022994532 0.0091781 观测值 18 18 泊松相关系数 0.145129924 假设平均差 0 df 17 t Stat -1.06433258 P(T =t) 单尾 0.151031454 t 单尾临界 1.739606716 P(T =t) 双尾 0.302062908 t 双尾临界 2.109815559 　 单因素方差分析（1） 单因素方差分析（2） 单因素方差分析（3） 单因素方差分析（4） 单因素方差分析（5） 单因素方差分析（6） 描述统计 方差齐性检验 方差分析结果 单因素方差分析（7） 两两比较 多因素方差分析（1） 多因素方差分析（2） 多因素方差分析（3） 多因素方差分析（4） 多因素方差分析（5） 多因素方差分析（6） 多因素方差分析（7） 多因素方差分析（8） 多因素方差分析（9） 多因素方差分析（10） 区域 N Subset 1 2 3 4 1 1,384 150.89 　 　 　 5 839 　 155.40 　 　 2 222 　 158.48 158.48 　 8 236 　 158.92 158.92 　 9 505 　 159.43 159.43 　 4 408 　 159.82 159.82 　 3 221 　 160.19 160.19 　 6 787 　 　 162.37 162.37 7 152 　 　 　 165.14 Sig. 　 1.000 0.059 0.210 0.107 		不同部门员工对工资水平的满意度是否有差异？ 卡方检验 员工性质 满意度 合计 1 2 3 4 5 （经营）1 62 342 1061 471 73 2009 （运营）2 57 411 1140 495 62 2165 （职能）3 9 81 225 62 10 387 （会计类）4 2 41 121 28 1 193 合计 130 875 2547 1056 146 4754 卡方检验（1） * * 如何做统计分析？ 职业规划部：张国华 目录 什么是统计？ §1 如何区分数据类型？ §2 怎样利用统计分析方法？ §3 什么是统计呢？ 什么是统计? 你想过下面的问题吗？ 		当公司推行客户发货需保价时，告知客户发货时需要购买保险。说多了，客户会觉得高，以后不来发货；说少了，公司会得不偿失，也是损失。到底这个保价额是怎样决定的呢？ 保价这么高？ 这是公司定的… 你想过下面的问题吗？           任何客户都有一个信用问题。有些客户试图发货时采用月结或欠款方式付账时，如何根据它们的财务和商业资料来判断一个客户的信用等级呢？ 这次我可以欠款吗？ 可以！ 你想过下面的问题吗？          如何通过员工调查来得到性别、年龄、职业、收入等各种因素与员工对某项事物（比如公司某项制度或政策）的态度的关系呢？ 他们会认同这项政策吗？ 你想过下面的问题吗？         绩效的高低与领导者花在沟通上时间的多寡成正比？   统计是什么？ 一般来说，统计先从现实世界收集数据（信息），如营业额增长 然后，根据数据作出判断，称为模型 模型是从数据产生的 模型也需要根据新的信息来改进 不存在完美的模型 模型的最终结局都是被更能够说明现实世界的新模型所取代 一句话  		统计学（statistics）是用以收集数据，分析数据和由数据得出结论的一组概念，原则和方法。 统计学的理念 数据类型的分类 数据类型 品质型数据 （定性数据） 数值型数据 （定量数据） 数据类型举例 例：花名册信息 籍贯：广东广州 姓名：张三 性别：男 民族：汉 家庭成员：4 年龄：50 (连续变量) 身高：172cm 不同类型数据处理办法 SPSS操作界面-定义变量 SPSS操作界面-输入数据 数值型数据 品质型数据 如何选取统计方法？ 该用哪种分析方法？ 关于美国选举的两个例子(1) 谁会在1936选举中获胜 ?Alf London还是 max.book118.com.(罗斯福)?  Literary Digest (文摘)送出一千万份问卷(返回二百四十万份)后,预测London 会赢.  而Gallop(盖洛普)只问了5000人说 Roosevelt (罗斯福)会赢.  最后罗斯福和盖洛普都赢了.文摘倒闭了 关于美国选举的两个例子(2) 谁会在1948选举中获胜 ? Thomas Dewey还是Harry Truman(杜鲁门)?  Crossley, Gallop(盖洛普), Roper所有都预测Dewey 会赢(每个机构用了5000个问卷).  最后(包括盖洛普)他们都输了, 而杜鲁门赢了. 抽样方法 一、简单随机抽样法  二、系统抽样法  三、分层抽样法  四、整群抽样法 抽样调查考虑因素 时间/人力及预算成本 操作过程的精确性 破坏性检验 考虑因素 样本大小(1)  利与弊 样本太小 结果不具代表性, 导致抽样误差可能 过大 样本过大 可以降低抽样误差, 增加了成本负担，包括 时间，人力等 一般样本以50-5000之间为宜。 样本大小(2) 两个公式：  当估计△时，   N=Z2* σ2/ 

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