STATISTICA8.0 统计分析-案例实例集 - 图文

此对话框包含了许多选项，可以用来调整频率表的显示方式和分类情况；在另外的活页下，有多种正态性检验和用于观察正态性的图形可供使用。例如，选择程序默认的分类方法 (即所有区别值，包含文本卷标 )，单击摘要：频率

表按钮开启频率表，每个被选择的变量均生成一个频率表。

在变量橄榄球的输出结果中你可以看到，39%的参与者表示他们对于收看橄榄球赛事总是感兴趣；16%表示他们通常感兴趣。总体上，合计 81%的参与者选择了总是、经常或有时感兴趣；只有 19%表示他们从不感兴趣。

1.3.4生成直方图

请注意所有被选择变量的直方图都很容易生成，方法是返回频率表对话框，并单击直方图按钮。

现在看一下变量 2(棒球)的输出结果。

这里，你可以看到大多数的参与者(37%)对收看棒球赛事仅有时感兴趣。然而，28%的参与者仍表示他们总是感兴趣。

1.3.5图形选项

在实际应用中，通过结果对话框中可选的图形选项，以上这些分析结果都可以通过图形被展示出来。单击描述统计活页，并单击所有变量之盒须图按钮。接下来，盒须图类型对话框将被打开；选择平均数/标准误/标准差选项按钮作为盒须图类型，并单击确定按钮生成图形。

对于每一个变量的响应情况，其变异性看起来是相似的；然而，就像其较小的均值所反映的，人民对于收看橄榄球赛事的兴趣要更大一些(记住，1代表最有兴趣而 4代表最没有兴趣)。当你比较反映这三个变量情况的频率表时，也同样可以发现这一结果。

现在看一下二变量之 3D直方图。当选择二变量之 3D直方图按钮时，你将被提示选择用于此图形的变量。对于本例，将橄榄球选入第一变量表列，将棒球选入第二变量表列，并单击确定按钮(请注意，如果你在一个表列中选择了多于一个的变量，那么将会生成若干个 3D直方图，每个直方图对应一对被选择的变量 )。

通过图形观察此二变量分布，发现对于变量橄榄球和棒球的响应之间存在着相关性。的确，如果你进行一个相关分析，你将会发现两个变量的斯皮尔曼(Spearman)相关系数为.6785，这可以说明喜欢收看橄榄球的人同样喜欢收看棒球赛事。

1.3.6摘要

通过以上的分析你可以了解到，不出意外，此样本中橄榄球和棒球在所有的观赏性运动中名列前茅。下一个感兴趣的问题是找出体育运动中重叠的部分。例如，如果你的客户中有一部分是愿意收看任何橄榄球、棒球和篮球的“体育狂”，也许你只需要播放这些运动中的一项，留出其他的电视播放一些完全不同的运动项目，如网球或马拉松。然而，你首先会希望知道这些运动之间到底存在多大程度的重合，以及哪些运动将会吸引那些与喜欢收看橄榄球 (Football)的观众不同的观众们。

1.4二维表

1.4.1概述

二维表是一个同时反映多个二维表格的十分经济的方法。为了继续之前的频率表分析，需要我们了解在调查中对收看橄榄球(Football)赛事表示出最大兴