SPSS中异常值检验的几种方法介绍(6)_数据分析师

这样就可以得到统一视图下的选择图了！

数据可视化的艺术——用图表吸引目光（四）——Excel 金字塔图 数据可视化的艺术——用图表吸引目光（四）——Excel 金字塔图

这次介绍一个 Excel 的小技巧，关于单元格格式中【数字】这一项的设定。 请看上图所示的金字塔图，有没有发现问题？ 比如下图

按照常规的作图方式， 图中突出的两个地方的数字应该是“-9508”和“-15000”。 但是在 表示人口数量的时候使用负数显然是不合适的。因此我们可以想个办法将 Excel 中的图标 转换成 y 轴左右都是正数的形式。

调查数据的加权处理技术

很多人在进行统计分析和市场研究的时候， 都涉及到对数据进行加权的问题， 这是一个搞数 据分析和从事市场

研究的人都会碰到的问题， 需要大家正确理解并解释， 并采用合理的操作 技术和处理方法。 什么是加权呢？ 简单地说，就是要“让一些人变得比另一些人更重要！” 要能够比较好的理解加权，首先你要了解抽样设计，特别是设计权数：每个样本单位所代表 的被调查总体的单位数。设计权数由抽样设计决定,用 Wd 表示。 设计权数 Wd=1/入样概率； 入样概率：在抽样设计中，如果一个样本的入样概率=1/50，那么该样本的设计权数=50。 也就是说，这个样本代表了总体中的 50 个单位。 关于自加权抽样设计：如果所用样本的设计权数是相等的，那么这样的抽样设计是自加 权的。也就是说，总体中的每个单元被抽中的可能性相等，具有等可能性、具有相等的入样概率。如果是自加权的，在总体均值、比例估计时不用考虑设计权数，对总量的估计只要扩 大样本。 满足自加权的抽样设计：等概率抽样、简单随机抽样、系统抽样、分层抽样—各层大小 成比例，每层内简单随机抽样、多阶段抽样—最后阶段等概率，其它阶段与单位大小成比例 概率抽样。 不等概率抽样往往不满足自加权， 对于不等概率抽样， 正确使用设计权数就尤为重要了！

下面我们看看如何进行加权处理！ 加权：通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望 的相对重要性程度； 基本加权等于：设计加权=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标的实际比例；

什么情况下要进行加权？ 情景 1：我们在抽样调查得到的样本结构与总体人口统计结构状况不相符，我们可以通过加 权来消除/还原这种结构差异，达到纠偏的目的； 例如，在城市和农村各调查 300 样本，城市与农村人口比例“城市:农村=1:2”(假设)，在 分析时我们希望将城市和农场看作一个整体，这时候我们就可以赋予农村样本一个 2 倍于 城市样本的权重； 情景 2：除了人口统计结构，有时候我们在调查样本的某些变量或指标上样本的代表性可能 也会相对总体的实际状况过高/过低，此时，需要加权进行调整；

这类不匹配大多是我们“故意”而为(通过“追加”样本实现)，比如在配额抽样的时候，设置配 额要求某类被访者对某产品的使用者必须达到 50%，但实际情况是总体市场中实际使用者 仅有 10%； 有时，则是“非情愿”的出现，比如设置了能反映总体的配额比例，但实际操作却出现了比例 偏高/偏低； 情景 3：在样本组配额实验设计中，进行不同子总体对比检验，也会通过加权来调整不同组 间的样本属性不相匹配的情形(通常设有相同的配额，但执行有可能会出现差异)；通常，加 权对结果产生的差异很小，更多的是对结果从准确度上进行修饰； 情景 4：所测试样本出现了较多的缺失值，需要加权来纠正结果；对于面向特定客户的专项 研究，在调查前基本都协议有要完成的样本量，故这种情形较少；