IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > SPSS总体比例的区间估计如何计算

SPSS总体比例的区间估计如何计算

发布时间:2021-10-25 11: 43: 44

在研究中,由于各种条件的限制,我们往往只能通过对样本的研究来估计总体的情况。例如,研究人员需要对一所学校的女生比例进行研究,但只掌握了100名学生的情况。这时,我们便可以通过在这100名学生中女生的比例推断总体的比例。这就是总体比例的区间估计,总体比例的区间估计是比较复杂的运算,但只要使用对了计算工具就很简单,例如数据统计分析软件IBM SPSS Statistics。那么SPSS总体比例的区间估计如何计算。

一、录入数据

假设,在对一所学校的调查中随机抽查的100名学生中有70名是女生,现需要通过IBM SPSS Statistics估计这所学校女生所占的比例。我们应该怎么做?

首先打开SPSS软件并录入数据。如图1,左边男女学生代表每一个体的性质,右边学生代表总体情况。每一行代表一个个体,共有100行。男生以0为代表,有30行。1代表女生,有70行。

在这里需要注意的是,要估计哪个属性占总体的比例就需要将哪个属性的值设置得与总体的值一样。如这次是估计女生的比例那么就要将女生的值设置得与总体一样,都为1。

图1:示例数据
图1:示例数据

二、通过比率完成总体比例的区间估计

在IBM SPSS Statistics中按照分析-描述统计-比率的顺序打开比率统计的窗口。

图2: 比率功能位置
图2: 比率功能位置

在比率统计的窗口中,将学生置入分母栏,将男女学生置入分子栏,这样即可估计女生的数量在学生中的比例。

图3:分子分母的选择
图3:分子分母的选择

接着点开右下角的统计,打开比率统计:统计窗口,勾选集中趋势中的均值及置信区间。置信区间一般默认为95%,若有需要可以进行更改。

图4:统计窗口的设置
图4:统计窗口的设置

三、输出分析结果

设置完成后返回到比率统计的窗口再点击确定,即可输出分析结果。在IBM SPSS Statistics输出的结果中我们可清晰看到女生占全体学生比例的估计下限为60.9%,上限为79.1%。

图5:总体比例的区间估计结果
图5:总体比例的区间估计结果

总体比例的区间估计是参数估计的内容之一,通过已知的样本推断未知的总体,这在统计上非常实用。

通过IBM SPSS Statistics不仅可以完成总体比例的区间估计,还可以完成参数估计的另一项内容——总体均值的区间估计,以上就是SPSS总体比例的区间估计如何计算的相关内容了,另外关于该软件的更多实用功能及技巧,欢迎访问SPSS中文网站。

作者:刘白

展开阅读全文

标签:spss总体比例

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
spss多元线性回归分析操作步骤,spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤,本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤,并进行spss多元线性回归分析结果解读。
2022-05-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
spss怎么做逐步回归分析 逐步回归分析spss结果解读
spss怎么做逐步回归分析?逐步回归分析是多元线性回归分析的一种,可通过spss回归分析中的“步进”法来做逐步回归分析。本文会运用例子演示逐步回归分析步骤,并进行逐步回归分析spss结果解读。
2022-05-12
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
最新文章
spss合并文件的操作步骤 spss合并文件变量怎么配对
可以使用两种方式合并两个数据文件中的数据,一是包含相同个案但不同变量的数据集,另一个是包含相同变量但不同个案的数据集,本文主要向大家介绍如何合并包含相同个案但不同变量的数据集。关于SPSS合并文件的操作步骤是什么,SPSS合并文件变量怎么配对,结合实例,向大家作简单介绍。
2023-11-06
spss计算变量如何计算平方 spss计算变量如何全选
以变量为单位管理并处理数据,是使用SPSS进行建模统计分析的基础。对于有经验的数据分析工作者,这部分工作要占整个统计分析工作的70%以上。管理变量大致包括两部分内容,变量赋值(或称为变量计算)和变量转化。本文主要向大家介绍变量计算的内容,例如SPSS计算变量如何计算平方,SPSS计算变量如何全选。
2023-11-04
spss卡方检验结果线性关联是什么 spss卡方检验结果没有连续性校正
对于两组连续性变量,一般通过回归分析判断两者是否存在相关关系。对于离散型变量,则需借助卡方检验判断两者之间是否存在相关关系。变量数据类型不同,SPSS卡方检验提供的结果形式也有所不同,因此很多用户会感到不解。本文结合实例向大家介绍SPSS卡方检验结果线性关联是什么,SPSS卡方检验结果没有连续性校正原因是什么。
2023-11-02
spss回归分析如何操作 spss回归分析的基本步骤
通过回归分析,可以了解变量间是否存在相互依赖的定量关系。根据方程类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。根据变量的数目多少,回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析。本文以最简单的一元线性回归分析为例向大家介绍SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤。
2023-10-31
spss方差齐性检验如何操作 spss方差齐性检验怎么看方差齐不齐
方差的大小代表了数据分布的离散程度,方差大,数据分布越分散,方差小,数据分布越集中。组间数据分布离散程度差别较大时,是不能进行比较的,此时不能确定两组数据的差异来源于组间还是组内,因此方差齐性检验是进行组间数据比较的基础。关于SPSS方差齐性检验如何操作,SPSS方差齐性检验怎么看方差齐不齐,本文借助实例,向大家作简单介绍。
2023-10-25
spss线性回归图怎么做 spss线性回归图怎么看结果
借助回归分析,我们可以了解到两组变量是否存在具有统计学意义的依赖关系,描述这种依赖关系的方程是什么,方程可以在多大程度上解释因变量的变化。使用SPSS,不仅可以简便的完成回归分析,还可以为变量绘制散点图,便于大家直观的了解变量间关系。关于SPSS线性回归图怎么做,SPSS线性回归图怎么看结果,本文借助实例,向大家做简单的介绍。
2023-10-25

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: