描述性統(tǒng)計(jì)分析在實(shí)證研究中的作用及具體軟件實(shí)現(xiàn)

——以SPSS為例

為了提升經(jīng)管代碼庫(kù)(https://bbs.pinggu.org/forum-2626-1.html)人氣，一大早起床，打算就微觀實(shí)證分析中描述性統(tǒng)計(jì)分析作用及SPSS具體軟件實(shí)現(xiàn)做個(gè)詳細(xì)的說明，理由如下：

一是有壇友在論壇上問：看到很多實(shí)證研究在建模前有做描述性統(tǒng)計(jì)分析，問做這個(gè)有何意義(網(wǎng)址鏈接：https://bbs.pinggu.org/thread-929635-1-1.html)，說明有實(shí)際需求；二是論壇上也沒看見有什么詳細(xì)闡述這個(gè)問題的，說明有實(shí)際需求而無有效供給。故而特開此貼，希望能吸引更多對(duì)計(jì)量實(shí)證感興趣的朋友關(guān)注經(jīng)管代碼庫(kù)，來多多發(fā)此類原創(chuàng)帖。不多說，圖文并茂的開講啦！

做用SPSS具體做描述性統(tǒng)計(jì)分析前，先簡(jiǎn)要說一下我個(gè)人認(rèn)為的在實(shí)證分析中做描述性統(tǒng)計(jì)分析的作用——探究數(shù)據(jù)分布趨勢(shì)，找出極端異常值。由于此貼只講描述性統(tǒng)計(jì)分析，故而不對(duì)極端異常值對(duì)模型的影響，數(shù)據(jù)分布趨勢(shì)不是正態(tài)進(jìn)一步詳盡處理展開來說，只點(diǎn)到即止，后續(xù)帖子陸續(xù)補(bǔ)充。

在用SPSS做描述性統(tǒng)計(jì)分析前，先截兩張實(shí)證論文中一般做的描述性統(tǒng)計(jì)分析表格。進(jìn)而可以直觀看到我們一般做描述性統(tǒng)計(jì)分析要交待哪些統(tǒng)計(jì)量。

2015-4-7 19:29:59 上傳

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以上兩個(gè)表格是常見的描述性統(tǒng)計(jì)分析表述表格，一般實(shí)證論文中，做描述性統(tǒng)計(jì)分析要報(bào)告以下4個(gè)統(tǒng)計(jì)量：均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值(有的文章限于表格篇幅，只報(bào)道均值和標(biāo)準(zhǔn)差)。問題來了，做了描述性統(tǒng)計(jì)分析后，結(jié)果要怎么看呢？我們要怎么才能確認(rèn)結(jié)果是好或者不好呢(即變量是否符合正態(tài)分布呢)？

這個(gè)問題一般看均值和標(biāo)準(zhǔn)差。如果標(biāo)準(zhǔn)差>>均值，那表明數(shù)據(jù)可能存在極端異常值，這時(shí)可能要對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理。如做箱形圖看是否存在極端異常值(頭上標(biāo)*的就是)。然而，一般情況下如果均值和標(biāo)準(zhǔn)差相差不大，如上表中“1998—2003年年均調(diào)整地塊百分比”這類變量，可以就這樣，不用做進(jìn)一步處理。若存在極端異常值，參見我這篇帖子的處理方法：https://bbs.pinggu.org/thread-3569928-1-1.html。

下面用SPSS截圖演示怎么做描述性統(tǒng)計(jì)分析吧(案例用的SPSS自帶文件accidents.sav)。

軟件操作：分析——描述統(tǒng)計(jì)——描述

2015-4-7 19:33:01 上傳

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得到如下結(jié)果：這時(shí)平均值>>標(biāo)準(zhǔn)偏差，說明數(shù)據(jù)離散程度不高，可以進(jìn)一步進(jìn)行后面的建模分析。

2015-4-7 19:33:51 上傳

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為了看看變量的趨勢(shì)，我們?cè)僮鲆粋€(gè)直方圖，附加正態(tài)分布曲線看看。

軟件操作：圖形—圖表構(gòu)建器(彈出對(duì)話框，點(diǎn)確認(rèn))—選擇直方圖(直接將下面的圖形拖動(dòng)到圖表預(yù)覽窗口即可)，選擇“風(fēng)險(xiǎn)人口”變量到X軸，右邊勾選“顯示正態(tài)曲線”。

2015-4-7 19:35:04 上傳

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如果還不放心，做一個(gè)箱圖看看是否存在極端異常值。

軟件操作：圖形—圖表構(gòu)建器(彈出對(duì)話框，點(diǎn)確認(rèn))—選擇箱圖。這時(shí)，“風(fēng)險(xiǎn)人口”這種連續(xù)變量放縱坐標(biāo)，性別等類別變量放橫坐標(biāo)(前提是你想看不同性別風(fēng)險(xiǎn)人口是否存在極端異常值，若只想看變量總體的分布是否存在極端異常值，則只將關(guān)心的連續(xù)變量拖到縱坐標(biāo)框即可，橫坐標(biāo)不用管，然后點(diǎn)確定)。我們這里只看總體吧。

看結(jié)果，上面沒有“*”出現(xiàn)，表明不存在極端異常值。可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步做建模處理。

2015-4-7 19:36:16 上傳

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分界點(diǎn)：下面我們?nèi)藶榈母淖円幌略紨?shù)據(jù)大小，使其出現(xiàn)兩個(gè)極端異常值(極大值和極小值)，看看情況。我們把原始數(shù)據(jù)人口第一行從198522改為10000，第6行208239改為1000000。然后再重復(fù)前面的描述性統(tǒng)計(jì)分析過程。

2015-4-7 19:37:21 上傳

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由上表可知，標(biāo)準(zhǔn)偏差>平均值的(但可能是否遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于不好判斷，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)量就只有6個(gè)，比較少)。這時(shí)我們持保留態(tài)度。看箱圖。

軟件操作：圖形—圖表構(gòu)建器(彈出對(duì)話框，點(diǎn)確認(rèn))—選擇箱圖。

2015-4-7 19:38:14 上傳

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這時(shí)，我們看到這個(gè)箱形圖的上下方各有一個(gè)“*”，表明存在極端異常值。接下來就是對(duì)極端異常值的處理了。限于篇幅，本篇描述性統(tǒng)計(jì)分析介紹就到這里，下一篇是極端異常值的診斷和處理。請(qǐng)期待經(jīng)管代碼庫(kù)的下篇解說，謝謝。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

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