SPSS数据处理与分析教案-数据的描述性统计分析
发布时间：2020-07-27
授课内容 （项目，任务）
教学目标：
1．掌握平均值的计算方法。 2．掌握中位数的计算方法。
3．掌握5%截尾均值的计算方法。 4．掌握众数的计算方法。
教学重点、难点：
重点：能够计算数据的集中趋势指标。 难点：理解集中趋势指标的适用场景。
项目三 SPSS Statistics数据的描述性统计分析
任务1 集中趋势指标分析
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
(5分钟
一、变量的分类
二、集中趋势指标的计算
1．平均值
（1）度量变量的平均值
(10分钟
子任务1：在“7月气温.sav”文件中，计算苏州地区的最高气温的平均值。
【步骤1】～【步骤5】
（2）有序变量的平均值 子任务2：某企业人事处为了了解企业工程师对于福利待遇和工作条件等方面的满意度情
况，编制了调查问卷，并随机抽取10%的工程师作为样本，得到的数据存放在“工程师满意度 调查.sav”文件中。请利用SPSS Statistics计算各个方面满意程度的平均值，以及不同性别
(20分钟
工程师各个方面满意程度的平均值。各个方面的满意度按照“非常满意”“比较满意”“一般”
“不太满意”“不满意”分别赋值“5分”“4分”“3分”“2分”“1分”。
【步骤1】～【步骤8】
2．中位数
子任务3：某公司员工工资数据存放在“工资统计.sav”文件中，根据此数据文件计算平均值与中位数，并比较哪一个指标更能体现工资的集中趋势。
【步骤1】～【步骤4】 3．5%截尾均值
子任务4：在“工资统计.sav”中，计算“工资”变量的5%截尾均值。 【步骤1】～【步骤4】
(10分钟
(10分钟
4．众数
子任务5：打开“男鞋尺码统计.sav”文件，如图3-19所示，利用SPSS Statistics中众数指标，统计哪个尺码的鞋子卖出的数量最多。
【步骤1】～【步骤3】 任务实训
调查同班的5位同学，将调查的数据输入“学习影响因素.sav”文件中，并计算各因素的平均值、中位数、众数。
课后总结分析：
(10分钟
20分钟
授课内容 （项目，任务）
教学目标：
1．掌握极差的计算方法。
2．掌握方差与标准差的计算方法。 3．掌握四分位数的计算方法。 教学重点、难点：
重点：能够计算数据的离散趋势指标。 难点：理解离散趋势指标的适用场景。
教学内容及过程设计
一、极差
子任务1：打开“温差.sav”文件，如图3-23所示，分别计算漠河、重庆、南京、三亚在1月8号的温差，并进行比较。
【步骤1】～【步骤3】
项目三 SPSS Statistics数据的描述性统计分析
任务2 离散趋势指标分析
补充内容和时间分配
二、方差与标准差
子任务2：某测试机构为了评价甲、乙、丙三家淘宝店铺的客户满意度，邀请了10名客户对三家店铺进行打分，三名客户在购买相同商品的情况下，对三家不同的店铺进行打分，分数记录在“淘宝店铺打分.sav”文件中，请通过评分平均值和标准差选出最好的一家淘宝店铺。
【步骤1】～【步骤4】
(10分钟 (15分钟
(20分钟
(20分钟
(20分钟
子任务3：某年级“数据分析技术”课程成绩存储在“成绩.sav”文件中，现对成绩进行分级，生成新变量“分段成绩1”，成绩前25%为“A+++” 