《SPSS中文教程》

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11
混合运行管理方式
混合运行方式是以上两种方法的结合方式。
操作程序：首先在数据窗中输入数据或利用主菜单中的（File）菜单项打开已经存在的数据文件，然后利用对话框选择分析过程和分析参数。选择后不马上执行，而是用Paste将选择的过程与参数变换成相应的命令语句。在语句窗口中可以进行修改，然后再将程序提交系统执行。
换成平面表，即文本输出。 Text Output文本输出栏，控制文本输出页的尺寸。
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27
草稿观察窗口参数设置
•日志中是否显示命令 •显示警告 •显示说明信息 •显示标题 •显示统计图形 •显示文本输出 •显示运行日志 •显示表格输出
分页设置 •在每个程序之间分页 •在每个输出之间插入一个分割符
要点表参数设置 (Pivot Tables)
数据功能卡设置 (Data)
数值型变量自定义格式设置（Currency）
稿本窗口参数设置 (Scripts)
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通用参数的设置项目
设置日志文件设置内存工作区的大小启动spss 时语句窗口状态的设置测度系统参数设置设置显示变量表顺序的方式文件表中文件数的设置启动时输出窗口类型的设置输出通告设置临时文件路径设置
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交互图形窗口参数设置
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读取8.0前版本的数据文件栏可对数值型变量描述最小值以便将数据分类或指明刻度。
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当生成图表的数据文件与图表分开时，控制信息与交互图形一起保存
只保存综合数据

SPSS13.0中文教程

SPSS13.0中文教程《SPSS13.0统计软件应用》教学大纲课程编号：课程类型：专业选修/专业课总学时：36 理论学时：24 实验学时：12适用专业：应用心理学、临床医学专业全科医学方向课程简介：（200 词的中英文简介）SPSS 13.0 提供了很多新的功能和特征，能帮助你更好地管理数据，创建更漂亮的统计图表和更美观的输出文件。

另外SPSS 13.0 还新增了两个模块—SPSS Classification Trees and SPSS Complex Samples，能帮助你更快速的分析各种数据类型，其他模块也相应得以增强，能使你更方便的进行统计数据的分析。

SPSS Base 13.0 for Mac OS X provides a number of new features and capabilitiesto help you access and manage data create graphics and produce output. In additiontwo new add-on modules—SPSS Classification Trees and SPSS Complex Samples—enable you to more accurately work with certain data types. Enhancements to severalother modules provide you with new statistics and improve the way you create andpresent tables.一、课程性质、目的和任务SPSS 13.0 统计软件应用作为一门统计分析应用工具，是统计学理论知识的一门辅助课程，能更好的帮助学生理解统计学的理论知识，并且更注重学生的实际操作与应用能力。

通过学习这门课程帮助学生掌握基本的统计分析的知识及应用，为学生今后的学习及科研工作打下基础。

SPSS_17中文教程

SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门.。

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(3)1。

1 SPSS 软件的特点....。

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31。

2 SPSS的组成与安装。

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41。

2。

1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍。

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41.2.2 SPSS for Windows 17。

0的安装步骤。

(5)1.3 SPSS的运行方式。

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. 101。

4 SPSS的主要界面。

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(10)1。

4.1 SPSS的启动。

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. 101。

4.2 SPSS的数据编辑窗口。

111。

4.3 SPSS的结果输出窗口 151。

5 本章小结。

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(18)第2章数据的基本操作..。

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. 192。

1 建立数据文件。

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(19)2.1.1 输入数据建立数据文件。

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19 2。

1.2 直接打开其他格式的数据文件..。

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202。

1。

3 使用数据库查询建立数据文件..。

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.. 212。

1。

4 导入文本文件建立数据文件。

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. (22)2。

2 编辑数据文件。

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232.2.1 输入数据..。

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. 232.2.2 定义数据的属性。

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242。

2.3 插入或删除数据.。

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. 332。

2.4 数据的排序.。

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. 342.2.5 选择个案.。

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352。

2。

6 转置数据.。

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. (38)2。

2。

7 合并数据文件..。

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. 382。

2.8 数据的分类汇总。

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442。

2。

9 数据菜单的其他功能.。

462.3 数据加工。

SPSS教程(中英)

SPSS中英文对照<转贴>Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 一般线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换SPSS新手速成作者：张佳转自中国统计网随着速度越来越快，计算机的功能越来越多，计算统计功能反而已经成为了计算机的一个次要部分。

SPSS19_中文版最全教程

2.2.10 变量测度水平：Measure栏
• 【Measure(测度)】栏主要用于定义变量的测度水平，用户可以选择Scale（定距型数据）Ordinal（定序型数据）和No• 【Role(角色)】栏主要用于定义变量在后续统计分析中的功能作用，用户可以选择Input、Target和Both 等类型的角色。
2.3.1 观测量排序：地区生产总值分析
SPSS操作详解 • Step01：打开观测量排序对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File(文件)】→ 【Data(数据)】→【Sort Cases(排序个案)】命令，弹出【Sort Cases(排序个案)】对话框。
1. SPSS操作详解
• Step02：选择排序变量在左侧的候选变量列表框中选择主排序变量，单击右向箭头按钮，将其移动至【Sort by(排序依据)】列表框中。 • Step03：选择排序类型在【Sort Order(排列顺序)】选项组中可以选择变量排列方案。 • Step04：单击【OK】按钮，此时操作结束。
2.1.2 直接打开已有数据文件
• 打开SPSS软件后，现在菜单栏中的【File(文件)】→【Open (打开)】→【Data(数据)】命令，弹出【Open Data(打开数据)】对话框。选中需要打开的数据类型和文件名，双击打开该文件。
2.1.3 利用数据库导入数据
• 打开软件后，现在菜单栏中的【File(文件)】→【Open Database(打开数据库)】→【New Query(新建查询)】命令，弹出【Database Wizard(数据库向导)】对话框。通过这个数据库向导窗口，用户可以选择需要打开的文件类型，并按照窗口上的提示进行相关操作。
3. 实例结果

spss软件使用教程

spss软件使用教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析的软件，可以对大量数据进行处理、分析和呈现。

以下是一个简单的SPSS软件使用教程，帮助您快速上手：1. 打开SPSS软件：点击桌面上的SPSS图标或通过开始菜单打开软件。

2. 创建新的数据文件：选择“文件”菜单中的“新建”选项，或使用快捷键Ctrl + N，然后选择“数据集”。

3. 导入数据：在数据文件中导入数据，可以从Excel、CSV文件等导入。

选择“文件”菜单中的“打开”选项，或使用快捷键Ctrl + O，然后选择需要导入的数据文件。

4. 数据清理与变量设置：导入数据后，您可以对数据进行清理和变量设置。

使用“数据”菜单中的“变量查看器”选项，可以查看已导入数据的变量和数据类型。

若存在缺失值或异常值，可以使用“数据”菜单中的“数据清理”选项进行处理。

5. 数据分析：使用SPSS进行数据分析的主要功能是“统计”菜单。

您可以选择不同的统计方法，如描述统计、方差分析、回归分析等。

选择相应的统计方法后，设定变量和分析选项，然后点击“确定”进行分析。

6. 数据可视化：SPSS提供了丰富的数据可视化功能，可以通过图表、统计图、散点图等方式呈现数据。

选择“图表”菜单中的“创建”选项，选择所需的图表类型，然后指定变量和数据类型。

7. 输出结果：分析完成后，您可以查看并保存分析结果。

选择“窗口”菜单中的“输出”选项，可以查看结果，也可以导出为PDF、Excel等格式。

8. 存储与使用分析模板：您可以保存自己常用的分析和设置为模板，以便日后使用。

选择“文件”菜单中的“存储”选项，保存当前工作为模板文件。

以上是SPSS软件的基本使用教程，希望能帮助您快速上手该软件。

记住，熟能生巧，多实践和尝试，您将掌握更多的数据分析技能。

SPSS19中文版超经典教程(完整+免费版)

1.在Windows的【开始】菜单中，选择【设置】 →【控制面板】→【添加或删除硬件】命令，弹出【添加或删除硬件】对话框。
2.在程序列表中选择【Spss St a t ist ics 19.0 】项，然后单击【删除】按钮。
3.在执行完删除命令后，单击【确定】按钮，此时删除SPSS软件成功。
1. rt Va ria b le s
变量排序
• Tra ns p o s e
行列转置
• Me r g e F ile s
合并文件
• Re s truc ture
重新构建数据文件
• Ag g r e g a t e • Ortho go na l De s ig n • C o p y Da ta s e t • S p lit F ile • S e le c t C a s e s • We ig h t C a s e s
适配卡及以上。支持TCP/ IP网络协议的网络适配卡，主要用于软件
更新及各类相关服务。
1.3.2 软件环境要求
SPSS St a t is t ic s 19.0 要求的操作系统是 Win d o ws XP（32位）、Vist a （32位或 64 位）或Windows 7（32位或64 位）。
• Re c o d e in t o Sa me Va r ia b l 赋值给同一变量变量重
es
新赋值给不同变量自动
•
Re c o d e ia b le s
in t o Dif f e r e n t
Va r
赋值可视离散化
• Au t o ma t ic Re c o d e • Vis u a l Bin n in g
1.4.1 SPSS的启动

SPSS19中文版超经典教程完整和免费版

SPSS19中文版超经典教程完整和免费版SPSS（统计分析系统）是一款非常强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调查、数据挖掘等领域。

作为SPSS19中文版的超经典教程，本教程将为你详细介绍SPSS的使用方法，并提供完整和免费版供读者下载使用。

无需多言，让我们直接进入正文。

一、SPSS19中文版简介SPSS19是SPSS公司推出的一款统计分析软件，其中文版提供了更加便捷的操作界面和详尽的中文帮助文档，方便中文用户进行数据分析和统计处理。

SPSS19中文版凭借其稳定的性能和丰富的功能集成，在学术界和商业领域被广泛应用。

二、SPSS19中文版特色功能1. 数据导入和导出：SPSS19中文版支持多种常见数据格式的导入和导出，包括Excel、CSV、Access等，方便用户快速获取和处理数据。

2. 数据清洗：SPSS19中文版提供了强大的数据清洗工具，帮助用户处理数据中的缺失值、异常值和重复值等，确保数据的质量和准确性。

3. 数据可视化：SPSS19中文版提供了丰富的数据可视化功能，包括柱状图、折线图、散点图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。

4. 统计分析：SPSS19中文版内置了多种统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等，满足用户对数据的不同需求。

5. 高级分析：SPSS19中文版还提供了一些高级分析功能，如因子分析、聚类分析、决策树等，帮助用户深入挖掘数据背后的规律。

三、SPSS19中文版的安装和使用1. 安装：用户可以从官方网站下载SPSS19中文版的安装包，按照提示进行安装，注意选择中文语言和完整安装选项。

2. 数据导入：在SPSS19中文版的主界面，用户可以通过菜单栏或快捷工具栏选择“导入数据”命令，选择需要导入的数据文件，如Excel 文件，然后设置导入参数和选项，最后点击“导入”按钮即可完成数据导入。

3. 数据清洗：在数据导入后，用户可以通过菜单栏或快捷工具栏选择“数据清洗”命令，对数据进行缺失值处理、异常值处理和重复值处理等操作，确保数据的质量和准确性。

SPSS-17中文教程

SPSS-17中文教程SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门 (3)1.1 SPSS 软件的特点 (3)1.2 SPSS的组成与安装 (4)1.2.1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍 (4)1.2.2 SPSS for Windows 17.0的安装步骤 (5)1.3 SPSS的运行方式 (10)1.4 SPSS的主要界面 (10)1.4.1 SPSS的启动 (10)1.4.2 SPSS的数据编辑窗口. 111.4.3 SPSS的结果输出窗口 151.5 本章小结 (18)第2章数据的基本操作 (19)2.1 建立数据文件 (19)2.1.1 输入数据建立数据文件 (19)2.1.2 直接打开其他格式的数据文件 (20)2.1.3 使用数据库查询建立数据文件 (21)2.1.4 导入文本文件建立数据文件 (22)2.2 编辑数据文件 (23)2.2.1 输入数据 (23)2.2.2 定义数据的属性 (24)2.2.3 插入或删除数据 (33)2.2.4 数据的排序 (34)2.2.5 选择个案 (35)2.2.6 转置数据 (38)2.2.7 合并数据文件 (38)4.6 聚类分析 (146)4.6.1 两步聚类分析 (146)4.6.2 其他聚类分析 (152)4.7 判别分析 (154)4.7.1 判别的函数公式 (155)4.7.2 判别分析的菜单 (155)4.8 因子分析与主成分分析 (161)4.8.1 因子分析 (161)4.8.2 主成分分析 (166)4.9 时间序列分析 (167)4.9.1 定义日期变量 (168)4.9.2 创建时间序列 (169)4.9.3 填补缺失数据 (171)4.9.4 时间序列分析 (171)4.10 生存分析 (172)4.10.1 寿命表分析 (173)4.10.2 其他生存分析 (174)4.11 相关分析 (176)4.11.1 简单相关分析 (176)4.11.2 散点图 (181)4.11.3 偏相关分析 (184)4.12 信度分析 (186)4.12.1 信度分析概述 (187)4.12.2 SPSS信度分析 (189)4.12.3 信度分析的其他问题 (192)4.13 本章小结 (197)第二篇 SPSS 17统计分析应用实例第一部分调查统计第5章调查统计入门实例 (203)5.1 硬币均匀性判断 (203)5.1.1 实例内容说明 (203)5.1.2 实现方法分析 (204)5.1.3 具体操作步骤 (204)5.2 使用回归分析判断住房与收入的关系 (207)5.2.1 实例内容说明 (207)5.2.2 实现方法分析 (208)5.2.3 具体操作步骤 (208)5.3 不同性别同学成绩的均值和方差分析 (216)5.3.1 实例内容说明 (216)5.3.2 实现方法分析 (216)5.3.3 具体操作步骤 (216)5.4 本章小结 (220)第6章调查统计提高实例 (221)6.1 学生身高的探索性分析 (221)6.1.1 实例内容说明 (221)6.1.2 实现方法分析 (222)6.1.3 具体操作步骤 (222)6.2 使用对数线性模型分析骨折资料 (229)6.2.1 实例内容说明 (229)6.2.2 实现方法分析 (229)6.2.3 具体操作步骤 (230)6.3 培训班学习成绩的显著性分析 (237)6.3.1 实例内容说明 (237)6.3.2 实现方法分析 (238)6.3.3 具体操作步骤 (238)6.4 本章小结 (241)第7章调查统计经典实例 (243)7.1 学习成绩的聚类分析 (243)7.1.1 实例内容说明 (243)7.1.2 实现方法分析 (243)7.1.3 具体操作步骤 (244)7.2 身体生长发育指标的地区显著性差异判断 (251)7.2.1 实例内容说明 (251)7.2.2 实现方法分析 (252)7.2.3 具体操作步骤 (252)7.3 复习时间和考试成绩的关系判断 (262)7.3.1 实例内容说明 (262)7.3.2 实现方法分析 (263)7.3.3 具体操作步骤 (263)7.4 本章小结 (266)第二部分市场研究第8章市场研究入门实例 (269)8.1 机电产品销售额的影响因素分析 (269)8.1.1 实例内容说明 (269)8.1.2 实现方法分析 (270)8.1.3 具体操作步骤 (270)8.2 消费支出与可支配收入的线性回归分析 (276)8.2.1 实例内容说明 (276)8.2.2 实现方法分析 (277)8.2.3 具体操作步骤 (277)8.3 商品的季节性分析 (289)8.3.1 实例内容说明 (289)8.3.2 实现方法分析 (290)8.3.3 具体操作步骤 (290)8.4 本章小结 (300)第9章市场研究提高实例 (301)9.1 保险公司革新速度与规模及其类型间的关系分析 (301)9.1.1 实例内容说明 (301)9.1.2 实现方法分析 (302)9.1.3 具体操作步骤 (302)9.2 不同厂家同种产品的质量分析 (313)9.2.1 实例内容说明 (313)9.2.2 实现方法分析 (314)9.2.3 具体操作步骤 (314)9.3 合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析 (318)9.3.1 实例内容说明 (318)9.3.2 实现方法分析 (319)9.3.3 具体操作步骤 (319)9.4 本章小结 (325)第10章市场研究经典实例 (327)10.1 灯丝不同的灯泡的使用寿命分析 (327)10.1.1 实例内容说明 (327)10.1.2 实现方法分析 (327)10.1.3 具体操作步骤 (328)10.2 不同商品的消费者满意度分析 (336)10.2.1 实例内容说明 (336)10.2.2 实现方法分析 (337)10.2.3 具体操作步骤 (337)10.3 顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析 (344)10.3.2 实现方法分析 (344)10.3.3 具体操作步骤 (344)10.4 本章小结 (348)第三部分企业/政府数据分析第11章企业/政府数据分析入门实例 (351)11.1 儿童身高数据频数分析 (351)11.1.1 实例内容说明 (351)11.1.2 实现方法分析 (352)11.1.3 具体操作步骤 (352)11.2 百姓对奥运会评价的方差分析 (360)11.2.1 实例内容说明 (360)11.2.2 实现方法分析 (361)11.2.3 具体操作步骤 (361)11.3 居民交通工具使用情况的回归分析 (369)11.3.1 实例内容说明 (369)11.3.2 实现方法分析 (370)11.3.3 具体操作步骤 (370)11.4 本章小结 (377)第12章企业/政府数据分析提高实例 (379)12.1 卫生部门对居民寿命情况的分析 (379)12.1.1 实例内容说明 (379)12.1.2 实现方法分析 (379)12.1.3 具体操作步骤 (380)12.2 农作物产量与降水量和平均温度的相关性分析 (386)12.2.1 实例内容说明 (386)12.2.3 具体操作步骤 (387)12.3 加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析.. 39012.3.1 实例内容说明 (390)12.3.2 实现方法分析 (390)12.3.3 具体操作步骤 (391)12.4 本章小结 (394)第13章企业/政府数据分析经典实例 (395)13.1 当代大学生价值观的因子分析 (395)13.1.1 实例内容说明 (395)13.1.2 实现方法分析 (396)13.1.3 具体操作步骤 (397)13.2 职业女性家庭特征资料的信度评价 (404)13.2.1 实例内容说明 (404)13.2.2 实现方法分析 (405)13.2.3 具体操作步骤 (405)13.3 对国内生产总值和零售总额之间的关系分析 (412)13.3.1 实例内容说明 (412)13.3.2 实现方法分析 (413)13.3.3 具体操作步骤 (414)13.4 本章小结 (420)第四部分医学统计分析第14章医学统计分析入门实例 (423)14.1 血红蛋白值描述性统计分析 (423)14.1.1 实例内容说明 (423)14.1.2 实现方法分析 (424)14.1.3 具体操作步骤 (424)14.2 环氯胍的半数致死剂量计算 (428)14.2.1 实例内容说明 (428)14.2.2 实现方法分析 (429)14.2.3 具体操作步骤 (429)14.3 发硒与血硒的相关分析 (435)14.3.1 实例内容说明 (435)14.3.2 实现方法分析 (436)14.3.3 具体操作步骤 (436)14.4 本章小结 (439)第15章医学统计分析提高实例 (441)15.1 用统计图描述血压状态与冠心病的关系 (441)15.1.1 实例内容说明 (441)15.1.2 实现方法分析 (441)15.1.3 具体操作步骤 (442)15.2 判断红细胞计数的频数是否呈正态分布 (448)15.2.1 实例内容说明 (448)15.2.2 实现方法分析 (448)15.2.3 具体操作步骤 (449)15.3 胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析 (452)15.3.1 实例内容说明 (452)15.3.2 实现方法分析 (453)15.3.3 具体操作步骤 (453)15.4 本章小结 (462)第16章医学统计分析经典实例 (463)16.1 不同治疗方案的生存率分析 (463)16.1.1 实例内容说明 (463)16.1.2 实现方法分析 (464)16.1.3 具体操作步骤 (465)16.2 不同制剂的药效分析 (473)16.2.1 实例内容说明 (473)16.2.2 实现方法分析 (473)16.2.3 具体操作步骤 (474)16.3 同种药物在不同治疗阶段的药效分析 (481)16.3.1 实例内容说明 (481)16.3.2 实现方法分析 (481)16.3.3 具体操作步骤 (483)16.4 本章小结 (487)《SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹》：以经典统计学软件SPSS 17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照基础篇学习软件基本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉及调查统计、市场研究、企业／政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述插图：1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。

SPSS16.0中文教程第一章

1.3 SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式。 1．批处理方式 2．完全窗口菜单运行方式 3．程序运行方式
图1-1 命令（Syntax）窗口
1.4 SPSS的启动、主界面和退出
1.4.1 启动SPSS
SPSS安装完毕后，系统会自动在Windows 菜单中创建快捷方式。
1.4.2 SPSS的数据编辑窗口
（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征。例如问卷上的每一项就是一个变量。（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）。例如，问卷上的每一个人就是一个观测。
（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值。单元（Cell）是观测和变量的交叉。（4）数据文件是一张长方形的二维表。数据文件的范围是由观测和变量的数目决定的。可以在任一单元中输入数据。如果在定义好的数据文件边界以外键入数据，SPSS将数据长方形延长到可包括那个单元和文件边界之间的任何行和列。
1.5.1 Help菜单中的topics命令
在运行SPSS的任何时候，单击“Help”菜单中的“topics”命令，会弹出帮助主题窗口，如图1-4所示。在其中选择相关的命令，即可得到所需的各种帮助。
图1-4 帮助主题窗口
1.5.2 Help菜单中的tutorial命令
选择“Help”菜单中的“tutorial”命令，则弹出浏览器形式的帮助文件窗口，如图1-5 所示。在该窗口下面有4个按钮，分别对应 “目录索引”、“帮助主页”、“前进”、 “后退”功能。
1.2 SPSS的版本
到目前为止，SPSS已成为适合于DOS， Windows，UNIX，Macintosh及OS/2等多种操作系统使用的产品，国内常用的是其适用于 DOS和Windows的版本。 SPSS for DOS通常称为SPSS/PC+，现已较少使用。本书以运行于Windows 9X/NT/2000/XP上的SPSS 16.0 for Windows标准版为例，并在本书后面的内容中简称为SPSS。

统计分析入门与应用 SPSS 中文版 + SmartPLS 4 中文版说明书

統計分析入門與應用序科學研究就是不斷地探究人、事、物的真理，其目的在追求「真、善、美」即使無法達到盡善盡美，但是仍盡量貼近事實，我們經過20多年的多變量分析學習和實戰經歷，提供正確的多變量分析研究論文參考範例：有量表的發展、敘述性統計，相關分析、卡方檢定、平均數比較、因素分析、迴歸分析、區別分析和邏輯迴歸、單因素變異數分析、多變量變異數分析、典型相關分析、信度和效度分析、聯合分析多元尺度和集群分析，回歸(Regression) 模型、路徑分析(Path analysis) 和Process功能分析、第二代統計技術–結構方程模式(SEM)，終於完成《統計分析入門與應用SPSS (中文版) + SmartPLS 4 (PLS-SEM)》，希望能幫助更多需要資料分析的人，尤其是正確的報告多變量分析的結果。

近年來，多變量統計分析慢慢地產生巨大變化，例如：SEM的演進、以評估研究模式的適配。

發展量表，CB_SEM和PLS_SEM的區別，辨別模式的指定，反映性和形成性指標的發展和模式的指定，二階和高階潛在變數的使用，中介和調節變數的應用，Formative (形成性) 的評估、中介因素的5種型態、調節效果的多種型態、測量恆等性(Measurement Invariance)、MGA呈現的範例、被中介的調節(中介式調節)、被調節的中介(調節式中介)。

作者歷經多場演講和工作坊，也參加多場講座，培訓班，研討會，很多參加者表示不清楚如何正確的提供分析結果，另外，我們審過很多投稿到期刊的論文後，發現很多論文寫得不錯，但是由於分析或報告結果不精確，而被拒稿了。

《統計分析入門與應用SPSS (中文版) + SmartPLS 4 (PLS-SEM)》的完成可以幫助更多需要正確報告多變量分析的研究者，順利發表研究成果於研討會、期刊和碩博士論文。

感謝眾多讀者對於《多變量分析最佳入門實用書SPSS + LISREL》、《統計分析SPSS (中文版) + PLS_SEM (SmartPLS)》和《統計分析入門與應用SPSS (中文版) + SmartPLS 3 (PLS_SEM)》第二版&第三版的厚愛，本書已經更新至SmartPLS 4版本。

SPSS16.0教程——全新中文相当详尽

第一章SPSS概‎览－－数据分析实‎例详解1.1 数据的输入‎和保存1.1.1 SPSS的‎界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分‎析1.2.1 数据的简单‎描述1.2.2 绘制直方图‎1.3 按题目要求‎进行统计分‎析1.4 保存和导出‎分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结‎果希望了解S‎P SS 10.0版具体情‎况的朋友请‎参见本网站‎的SPSS 10.0版抢鲜报‎道。

例1.1 某克山病区‎测得11例‎克山病患者‎与13名健‎康人的血磷‎值(mmol/L)如下, 问该地急性‎克山病患者‎与健康人的‎血磷值是否‎不同（卫统第三版‎例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87解题流程如‎下：1.将数据输入‎S PSS，并存盘以防‎断电。

2.进行必要的‎预分析（分布图、均数标准差‎的描述等），以确定应采‎用的检验方‎法。

3.按题目要求‎进行统计分‎析。

4.保存和导出‎分析结果。

下面就按这‎几步依次讲‎解。

§1.1 数据的输入‎和保存1.1.1 SPSS的‎界面当打开SP‎S S后，展现在我们‎面前的界面‎如下：请将鼠标在‎上图中的各‎处停留，很快就会弹‎出相应部位‎的名称。

请注意窗口‎顶部显示为‎“SPSS for Windo‎w s Data Edito‎r”，表明现在所‎看到的是S‎P SS的数‎据管理窗口‎。

这是一个典‎型的Win‎d ows软‎件界面，有菜单栏、工具栏。

特别的，工具栏下方‎的是数据栏‎，数据栏下方‎则是数据管‎理窗口的主‎界面。

该界面和E‎X CEL极‎为相似，由若干行和‎列组成，每行对应了‎一条记录，每列则对应‎了一个变量‎。

SPSS_17中文教程23414

SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门 (3)1.1 SPSS 软件的特点 (3)1.2 SPSS的组成与安装 (4)1.2.1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍 (4)1.2.2 SPSS for Windows 17.0的安装步骤 (5)1.3 SPSS的运行方式 (10)1.4 SPSS的主要界面 (10)1.4.1 SPSS的启动 (10)1.4.2 SPSS的数据编辑窗口. 111.4.3 SPSS的结果输出窗口 151.5 本章小结 (18)第2章数据的基本操作 (19)2.1 建立数据文件 (19)2.1.1 输入数据建立数据文件 (19)2.1.2 直接打开其他格式的数据文件 (20)2.1.3 使用数据库查询建立数据文件 (21)2.1.4 导入文本文件建立数据文件 (22)2.2 编辑数据文件 (23)2.2.1 输入数据 (23)2.2.2 定义数据的属性 (24)2.2.3 插入或删除数据 (33)2.2.4 数据的排序 (34)2.2.5 选择个案 (35)2.2.6 转置数据 (38)2.2.7 合并数据文件 (38)2.2.8 数据的分类汇总 (44)2.2.9 数据菜单的其他功能.. 462.3 数据加工 (47)2.3.1 数据转换 (47)2.3.2 数据的手动分组（编码） (50)2.3.3 数据的自动分组（编码） (54)2.3.4 产生计数变量 (55)2.3.5 数据秩（序）的确定.. 572.3.6 替换缺失值 (59)2.4 数据文件的保存或导出 (61)2.4.1 保存数据文件 (61)2.4.2 导出数据文件 (62)2.5 本章小结 (62)第3章 SPSS基础统计描述 (63)3.1 数理统计量概述 (63)3.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. Mea n） (63)3.1.2 中位数（Median） (64)3.1.3 众数（Mode） (64)3.1.4 全距（Range） (65)3.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviatio n） (65)3.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）.. 663.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） (66)3.2 数据描述 (67)3.3 频数分析 (69)3.4 探索分析 (73)3.5 交叉列联表分析 (78)3.6 比率分析 (84)3.7 P-P图和Q-Q图 (86)3.8 图表绘制 (89)3.8.1 条形图 (89)3.8.2 线图 (94)3.8.3 面积图 (96)3.8.4 饼形图 (98)3.8.5 高低图 (99)3.8.6 箱图 (101)3.8.7 直方图 (103)3.9 本章小结 (104)第4章 SPSS基础模块分析 (105)4.1 均值分析 (105)4.1.1 均值的计算公式 (105)4.1.2 均值分析菜单 (106)4.2 方差分析 (108)4.2.1 单因素方差分析 (109)4.2.2 其他方差分析 (113)4.3 参数检验 (116)4.3.1 单样本T检验 (117)4.3.2 其他参数检验 (119)4.4 非参数检验 (120)4.4.1 卡方检验 (121)4.4.2 其他非参数检验 (124)4.5 回归分析 (131)4.5.1 线性回归 (131)4.5.2 其他回归分析 (138)4.6 聚类分析 (146)4.6.1 两步聚类分析 (146)4.6.2 其他聚类分析 (152)4.7 判别分析 (154)4.7.1 判别的函数公式 (155)4.7.2 判别分析的菜单 (155)4.8 因子分析与主成分分析 (161)4.8.1 因子分析 (161)4.8.2 主成分分析 (166)4.9 时间序列分析 (167)4.9.1 定义日期变量 (168)4.9.2 创建时间序列 (169)4.9.3 填补缺失数据 (171)4.9.4 时间序列分析 (171)4.10 生存分析 (172)4.10.1 寿命表分析 (173)4.10.2 其他生存分析 (174)4.11 相关分析 (176)4.11.1 简单相关分析 (176)4.11.2 散点图 (181)4.11.3 偏相关分析 (184)4.12 信度分析 (186)4.12.1 信度分析概述 (187)4.12.2 SPSS信度分析 (189)4.12.3 信度分析的其他问题 (192)4.13 本章小结 (197)第二篇 SPSS 17统计分析应用实例第一部分调查统计第5章调查统计入门实例 (203)5.1 硬币均匀性判断 (203)5.1.1 实例内容说明 (203)5.1.2 实现方法分析 (204)5.1.3 具体操作步骤 (204)5.2 使用回归分析判断住房与收入的关系 (207)5.2.1 实例内容说明 (207)5.2.2 实现方法分析 (208)5.2.3 具体操作步骤 (208)5.3 不同性别同学成绩的均值和方差分析 (216)5.3.1 实例内容说明 (216)5.3.2 实现方法分析 (216)5.3.3 具体操作步骤 (216)5.4 本章小结 (220)第6章调查统计提高实例 (221)6.1 学生身高的探索性分析 (221)6.1.1 实例内容说明 (221)6.1.2 实现方法分析 (222)6.1.3 具体操作步骤 (222)6.2 使用对数线性模型分析骨折资料 (229)6.2.1 实例内容说明 (229)6.2.2 实现方法分析 (229)6.2.3 具体操作步骤 (230)6.3 培训班学习成绩的显著性分析 (237)6.3.1 实例内容说明 (237)6.3.2 实现方法分析 (238)6.3.3 具体操作步骤 (238)6.4 本章小结 (241)第7章调查统计经典实例 (243)7.1 学习成绩的聚类分析 (243)7.1.1 实例内容说明 (243)7.1.2 实现方法分析 (243)7.1.3 具体操作步骤 (244)7.2 身体生长发育指标的地区显著性差异判断 (251)7.2.1 实例内容说明 (251)7.2.2 实现方法分析 (252)7.2.3 具体操作步骤 (252)7.3 复习时间和考试成绩的关系判断 (262)7.3.1 实例内容说明 (262)7.3.2 实现方法分析 (263)7.3.3 具体操作步骤 (263)7.4 本章小结 (266)第二部分市场研究第8章市场研究入门实例 (269)8.1 机电产品销售额的影响因素分析 (269)8.1.1 实例内容说明 (269)8.1.2 实现方法分析 (270)8.1.3 具体操作步骤 (270)8.2 消费支出与可支配收入的线性回归分析 (276)8.2.1 实例内容说明 (276)8.2.2 实现方法分析 (277)8.2.3 具体操作步骤 (277)8.3 商品的季节性分析 (289)8.3.1 实例内容说明 (289)8.3.2 实现方法分析 (290)8.3.3 具体操作步骤 (290)8.4 本章小结 (300)第9章市场研究提高实例 (301)9.1 保险公司革新速度与规模及其类型间的关系分析 (301)9.1.1 实例内容说明 (301)9.1.2 实现方法分析 (302)9.1.3 具体操作步骤 (302)9.2 不同厂家同种产品的质量分析 (313)9.2.1 实例内容说明 (313)9.2.2 实现方法分析 (314)9.2.3 具体操作步骤 (314)9.3 合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析 (318)9.3.1 实例内容说明 (318)9.3.2 实现方法分析 (319)9.3.3 具体操作步骤 (319)9.4 本章小结 (325)第10章市场研究经典实例 (327)10.1 灯丝不同的灯泡的使用寿命分析 (327)10.1.1 实例内容说明 (327)10.1.2 实现方法分析 (327)10.1.3 具体操作步骤 (328)10.2 不同商品的消费者满意度分析 (336)10.2.1 实例内容说明 (336)10.2.2 实现方法分析 (337)10.2.3 具体操作步骤 (337)10.3 顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析 (344)10.3.2 实现方法分析 (344)10.3.3 具体操作步骤 (344)10.4 本章小结 (348)第三部分企业/政府数据分析第11章企业/政府数据分析入门实例 (351)11.1 儿童身高数据频数分析 (351)11.1.1 实例内容说明 (351)11.1.2 实现方法分析 (352)11.1.3 具体操作步骤 (352)11.2 百姓对奥运会评价的方差分析 (360)11.2.1 实例内容说明 (360)11.2.2 实现方法分析 (361)11.2.3 具体操作步骤 (361)11.3 居民交通工具使用情况的回归分析 (369)11.3.1 实例内容说明 (369)11.3.2 实现方法分析 (370)11.3.3 具体操作步骤 (370)11.4 本章小结 (377)第12章企业/政府数据分析提高实例 (379)12.1 卫生部门对居民寿命情况的分析 (379)12.1.1 实例内容说明 (379)12.1.2 实现方法分析 (379)12.1.3 具体操作步骤 (380)12.2 农作物产量与降水量和平均温度的相关性分析 (386)12.2.1 实例内容说明 (386)12.2.3 具体操作步骤 (387)12.3 加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析.. 39012.3.1 实例内容说明 (390)12.3.2 实现方法分析 (390)12.3.3 具体操作步骤 (391)12.4 本章小结 (394)第13章企业/政府数据分析经典实例 (395)13.1 当代大学生价值观的因子分析 (395)13.1.1 实例内容说明 (395)13.1.2 实现方法分析 (396)13.1.3 具体操作步骤 (397)13.2 职业女性家庭特征资料的信度评价 (404)13.2.1 实例内容说明 (404)13.2.2 实现方法分析 (405)13.2.3 具体操作步骤 (405)13.3 对国内生产总值和零售总额之间的关系分析 (412)13.3.1 实例内容说明 (412)13.3.2 实现方法分析 (413)13.3.3 具体操作步骤 (414)13.4 本章小结 (420)第四部分医学统计分析第14章医学统计分析入门实例 (423)14.1 血红蛋白值描述性统计分析 (423)14.1.1 实例内容说明 (423)14.1.2 实现方法分析 (424)14.1.3 具体操作步骤 (424)14.2 环氯胍的半数致死剂量计算 (428)14.2.1 实例内容说明 (428)14.2.2 实现方法分析 (429)14.2.3 具体操作步骤 (429)14.3 发硒与血硒的相关分析 (435)14.3.1 实例内容说明 (435)14.3.2 实现方法分析 (436)14.3.3 具体操作步骤 (436)14.4 本章小结 (439)第15章医学统计分析提高实例 (441)15.1 用统计图描述血压状态与冠心病的关系 (441)15.1.1 实例内容说明 (441)15.1.2 实现方法分析 (441)15.1.3 具体操作步骤 (442)15.2 判断红细胞计数的频数是否呈正态分布 (448)15.2.1 实例内容说明 (448)15.2.2 实现方法分析 (448)15.2.3 具体操作步骤 (449)15.3 胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析 (452)15.3.1 实例内容说明 (452)15.3.2 实现方法分析 (453)15.3.3 具体操作步骤 (453)15.4 本章小结 (462)第16章医学统计分析经典实例 (463)16.1 不同治疗方案的生存率分析 (463)16.1.1 实例内容说明 (463)16.1.2 实现方法分析 (464)16.1.3 具体操作步骤 (465)16.2 不同制剂的药效分析 (473)16.2.1 实例内容说明 (473)16.2.2 实现方法分析 (473)16.2.3 具体操作步骤 (474)16.3 同种药物在不同治疗阶段的药效分析 (481)16.3.1 实例内容说明 (481)16.3.2 实现方法分析 (481)16.3.3 具体操作步骤 (483)16.4 本章小结 (487)《SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹》：以经典统计学软件SPSS 17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照基础篇学习软件基本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉及调查统计、市场研究、企业／政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述插图：1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。

SPSS教程中文完整版

word格式-可编辑-感谢下载支持SPSS统计与分析统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。

现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。

在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。

常见的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。

这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。

其中的SAS 和SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。

特别是SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。

SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。

自20 世纪60 年代SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择PASWStatistics 18.0 作为统计分析应用试验活动的工具。

1．SPSS 的运行模式SPSS 主要有三种运行模式：（1）批处理模式这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。

（2）完全窗口菜单运行模式这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。

用户无须学会编程，简单易用。

（3）程序运行模式这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。

这种模式要求掌握SPSS 的语句或脚本语言。

本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。

2．SPSS 的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS 12.0 for Windows”即可启动SPSS 软件，进入SPSS for Windows 对话框，如图 1.1，图 1.2 所示。

SPSS16.0教程——全新中文相当详尽

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。

例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87解题流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。

2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采用的检验方法。

3.按题目要求进行统计分析。

4.保存和导出分析结果。

下面就按这几步依次讲解。

§1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。

请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。

这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。

特别的，工具栏下方的是数据栏，数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。

该界面和EXCEL极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。

由于现在我们没有输入任何数据，所以行、列的标号都是灰色的。

请注意第一行第一列的单元格边框为深色，表明该数据单元格为当前单元格。

SPSS教程1

SPSS教程1新学期，我要多多攒RP~~~——SPSS17.0中文版教程作者: 李文思1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。

完全窗口菜单运行方式简单明了，除人工输入数据需要键盘外，大部分的操作命令、统计分析方法的实现都是通过菜单、图标按钮和对话框来完成的，使用者无需掌握编程知识就可以使用SPSS软件，适用于传统的统计分析人员。

程序运行方式和批处理方式则是从使用者特殊的分析需求出发，编写SPSS命令程序，通过语句直接运行的。

这两种运行方式要求使用者掌握专业的SPSS编程语法，对使用者的要求较高。

1.4 SPSS的主要界面1.4.1 SPSS的启动SPSS安装完毕后，系统会自动在Windows的【开始】菜单下创建快捷方式。

打开【开始】菜单，在“SPSS for Windows”下选中“SPSSl7.0 for Windows”并单击，即可启动SPSS。

当用户运行SPSS软件后，计算机屏幕上会出现一个SPSS启动操作对话框，如图1.10所示。

在该对话框中，用户可以选择打开数据的方式。

对话框中包括一个六选一的单选按钮组和一个复选框，分别说明如下：“您希望做什么？（What would you like to do？）”单选按钮组运行教程（Runthetutorial）：单击选中后，SPSS将打开帮助教程，在教程中，用户可选择不同模块的帮助说明进行有针对性的辅导。

输入数据（Type in data）：需要手动输入数据，建立新的数据文件时可选择此项。

选中后，即进入空白的SPSS数据编辑窗口。

运行现有查询（Run an existing query）：选中后，可以选择查询文件（.spq）的位置，并可单击打开。

第3章SPSS基础统计描述SPSS基础统计描述是进行统计分析的基础和前提。

使用一些数学统计量来直观地描述原始数据的集中程度、离散状况和分布情况，之后就可以对数据的总体特征进行较为准确的归纳，从而便于选择合适的统计分析方法。

SPSS19中文版超经典教程

推论性统计：利用样本信息推断总体特征，通过样本统计量推断总体参数，进行假设检验和方差分析等
参数估计：根据样本信息，对总体参数进行点估计或区间估计，以推断总体的未知特征
假设检验：根据样本信息，对总体参数进行假设检验，以确定样本数据是否符合预期的假设
高级统计分析
因子分析：用于研究变量之间的
描述性统计的指标：平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
添加标题
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添加标题
目的：通过对数据的描述性统计，可以更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
描述性统计的应用范围：在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学等。
推论性统计
描述性统计：对数据进行整理、分组、计算和图形展示，以描述数据的分布特征和规律
数据挖掘概述
定义：从大量数据中提取有价值信息和知识的过程目的：发现数据中的模式、趋势和关联方法：聚类分析、决策树、神经网络等应用领域：商业智能、金融、医疗等
数据预处理
数据清洗：去除无效、错误、重复的数据数据转换：将数据转换成易于分析和可视化的格式数据分组：对数据进行分组和归类，便于后续分析数据筛选：选择与主题相关的数据，去除无关的数据
Part One
SPSS19中文版基础操作
安装和启动
安装步骤：按照提示进行安装
启动步骤：点击桌面图标或开始菜单，选择SPSS 19，进入软件界面
界面介绍：主界面包括菜单栏、工具栏、数据编辑栏等
软件帮助：提供帮助文档和在线支持，方便解决遇到的问题
界面介绍
菜单栏：包括文件、编辑、查看、分析等选项
Simple & Creative

统计分析SPSS_17简体中文版教程

SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门 (3)1.1 SPSS 软件的特点 (3)1.2 SPSS的组成与安装 (4)1.2.1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍 (4)1.2.2 SPSS for Windows 17.0的安装步骤 (5)1.3 SPSS的运行方式 (10)1.4 SPSS的主要界面 (10)1.4.1 SPSS的启动 (10)1.4.2 SPSS的数据编辑窗口. 111.4.3 SPSS的结果输出窗口 151.5 本章小结 (18)第2章数据的基本操作 (19)2.1 建立数据文件 (19)2.1.1 输入数据建立数据文件 (19)2.1.2 直接打开其他格式的数据文件 (20)2.1.3 使用数据库查询建立数据文件 (21)2.1.4 导入文本文件建立数据文件 (22)2.2 编辑数据文件 (23)2.2.1 输入数据 (23)2.2.2 定义数据的属性 (24)2.2.3 插入或删除数据 (33)2.2.4 数据的排序 (34)2.2.5 选择个案 (35)2.2.6 转置数据 (38)2.2.7 合并数据文件 (38)2.2.8 数据的分类汇总 (44)2.2.9 数据菜单的其他功能.. 462.3 数据加工 (47)2.3.1 数据转换 (47)2.3.2 数据的手动分组（编码） (50)2.3.3 数据的自动分组（编码） (54)2.3.4 产生计数变量 (55)2.3.5 数据秩（序）的确定.. 572.3.6 替换缺失值 (59)2.4 数据文件的保存或导出 (61)2.4.1 保存数据文件 (61)2.4.2 导出数据文件 (62)2.5 本章小结 (62)第3章 SPSS基础统计描述 (63)3.1 数理统计量概述 (63)3.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. Mea n） (63)3.1.2 中位数（Median） (64)3.1.3 众数（Mode） (64)3.1.4 全距（Range） (65)3.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviatio n） (65)3.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）.. 663.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） (66)3.2 数据描述 (67)3.3 频数分析 (69)3.4 探索分析 (73)3.5 交叉列联表分析 (78)3.6 比率分析 (84)3.7 P-P图和Q-Q图 (86)3.8 图表绘制 (89)3.8.1 条形图 (89)3.8.2 线图 (94)3.8.3 面积图 (96)3.8.4 饼形图 (98)3.8.5 高低图 (99)3.8.6 箱图 (101)3.8.7 直方图 (103)3.9 本章小结 (104)第4章 SPSS基础模块分析 (105)4.1 均值分析 (105)4.1.1 均值的计算公式 (105)4.1.2 均值分析菜单 (106)4.2 方差分析 (108)4.2.1 单因素方差分析 (109)4.2.2 其他方差分析 (113)4.3 参数检验 (116)4.3.1 单样本T检验 (117)4.3.2 其他参数检验 (119)4.4 非参数检验 (120)4.4.1 卡方检验 (121)4.4.2 其他非参数检验 (124)4.5 回归分析 (131)4.5.1 线性回归 (131)4.5.2 其他回归分析 (138)4.6 聚类分析 (146)4.6.1 两步聚类分析 (146)4.6.2 其他聚类分析 (152)4.7 判别分析 (154)4.7.1 判别的函数公式 (155)4.7.2 判别分析的菜单 (155)4.8 因子分析与主成分分析 (161)4.8.1 因子分析 (161)4.8.2 主成分分析 (166)4.9 时间序列分析 (167)4.9.1 定义日期变量 (168)4.9.2 创建时间序列 (169)4.9.3 填补缺失数据 (171)4.9.4 时间序列分析 (171)4.10 生存分析 (172)4.10.1 寿命表分析 (173)4.10.2 其他生存分析 (174)4.11 相关分析 (176)4.11.1 简单相关分析 (176)4.11.2 散点图 (181)4.11.3 偏相关分析 (184)4.12 信度分析 (186)4.12.1 信度分析概述 (187)4.12.2 SPSS信度分析 (189)4.12.3 信度分析的其他问题 (192)4.13 本章小结 (197)第二篇 SPSS 17统计分析应用实例第一部分调查统计第5章调查统计入门实例 (203)5.1 硬币均匀性判断 (203)5.1.1 实例内容说明 (203)5.1.2 实现方法分析 (204)5.1.3 具体操作步骤 (204)5.2 使用回归分析判断住房与收入的关系 (207)5.2.1 实例内容说明 (207)5.2.2 实现方法分析 (208)5.2.3 具体操作步骤 (208)5.3 不同性别同学成绩的均值和方差分析 (216)5.3.1 实例内容说明 (216)5.3.2 实现方法分析 (216)5.3.3 具体操作步骤 (216)5.4 本章小结 (220)第6章调查统计提高实例 (221)6.1 学生身高的探索性分析 (221)6.1.1 实例内容说明 (221)6.1.2 实现方法分析 (222)6.1.3 具体操作步骤 (222)6.2 使用对数线性模型分析骨折资料 (229)6.2.1 实例内容说明 (229)6.2.2 实现方法分析 (229)6.2.3 具体操作步骤 (230)6.3 培训班学习成绩的显著性分析 (237)6.3.1 实例内容说明 (237)6.3.2 实现方法分析 (238)6.3.3 具体操作步骤 (238)6.4 本章小结 (241)第7章调查统计经典实例 (243)7.1 学习成绩的聚类分析 (243)7.1.1 实例内容说明 (243)7.1.2 实现方法分析 (243)7.1.3 具体操作步骤 (244)7.2 身体生长发育指标的地区显著性差异判断 (251)7.2.1 实例内容说明 (251)7.2.2 实现方法分析 (252)7.2.3 具体操作步骤 (252)7.3 复习时间和考试成绩的关系判断 (262)7.3.1 实例内容说明 (262)7.3.2 实现方法分析 (263)7.3.3 具体操作步骤 (263)7.4 本章小结 (266)第二部分市场研究第8章市场研究入门实例 (269)8.1 机电产品销售额的影响因素分析 (269)8.1.1 实例内容说明 (269)8.1.2 实现方法分析 (270)8.1.3 具体操作步骤 (270)8.2 消费支出与可支配收入的线性回归分析 (276)8.2.1 实例内容说明 (276)8.2.2 实现方法分析 (277)8.2.3 具体操作步骤 (277)8.3 商品的季节性分析 (289)8.3.1 实例内容说明 (289)8.3.2 实现方法分析 (290)8.3.3 具体操作步骤 (290)8.4 本章小结 (300)第9章市场研究提高实例 (301)9.1 保险公司革新速度与规模及其类型间的关系分析 (301)9.1.1 实例内容说明 (301)9.1.2 实现方法分析 (302)9.1.3 具体操作步骤 (302)9.2 不同厂家同种产品的质量分析 (313)9.2.1 实例内容说明 (313)9.2.2 实现方法分析 (314)9.2.3 具体操作步骤 (314)9.3 合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析 (318)9.3.1 实例内容说明 (318)9.3.2 实现方法分析 (319)9.3.3 具体操作步骤 (319)9.4 本章小结 (325)第10章市场研究经典实例 (327)10.1 灯丝不同的灯泡的使用寿命分析 (327)10.1.1 实例内容说明 (327)10.1.2 实现方法分析 (327)10.1.3 具体操作步骤 (328)10.2 不同商品的消费者满意度分析 (336)10.2.1 实例内容说明 (336)10.2.2 实现方法分析 (337)10.2.3 具体操作步骤 (337)10.3 顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析 (344)10.3.2 实现方法分析 (344)10.3.3 具体操作步骤 (344)10.4 本章小结 (348)第三部分企业/政府数据分析第11章企业/政府数据分析入门实例 (351)11.1 儿童身高数据频数分析 (351)11.1.1 实例内容说明 (351)11.1.2 实现方法分析 (352)11.1.3 具体操作步骤 (352)11.2 百姓对奥运会评价的方差分析 (360)11.2.1 实例内容说明 (360)11.2.2 实现方法分析 (361)11.2.3 具体操作步骤 (361)11.3 居民交通工具使用情况的回归分析 (369)11.3.1 实例内容说明 (369)11.3.2 实现方法分析 (370)11.3.3 具体操作步骤 (370)11.4 本章小结 (377)第12章企业/政府数据分析提高实例 (379)12.1 卫生部门对居民寿命情况的分析 (379)12.1.1 实例内容说明 (379)12.1.2 实现方法分析 (379)12.1.3 具体操作步骤 (380)12.2 农作物产量与降水量和平均温度的相关性分析 (386)12.2.1 实例内容说明 (386)12.2.3 具体操作步骤 (387)12.3 加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析.. 39012.3.1 实例内容说明 (390)12.3.2 实现方法分析 (390)12.3.3 具体操作步骤 (391)12.4 本章小结 (394)第13章企业/政府数据分析经典实例 (395)13.1 当代大学生价值观的因子分析 (395)13.1.1 实例内容说明 (395)13.1.2 实现方法分析 (396)13.1.3 具体操作步骤 (397)13.2 职业女性家庭特征资料的信度评价 (404)13.2.1 实例内容说明 (404)13.2.2 实现方法分析 (405)13.2.3 具体操作步骤 (405)13.3 对国内生产总值和零售总额之间的关系分析 (412)13.3.1 实例内容说明 (412)13.3.2 实现方法分析 (413)13.3.3 具体操作步骤 (414)13.4 本章小结 (420)第四部分医学统计分析第14章医学统计分析入门实例 (423)14.1 血红蛋白值描述性统计分析 (423)14.1.1 实例内容说明 (423)14.1.2 实现方法分析 (424)14.1.3 具体操作步骤 (424)14.2 环氯胍的半数致死剂量计算 (428)14.2.1 实例内容说明 (428)14.2.2 实现方法分析 (429)14.2.3 具体操作步骤 (429)14.3 发硒与血硒的相关分析 (435)14.3.1 实例内容说明 (435)14.3.2 实现方法分析 (436)14.3.3 具体操作步骤 (436)14.4 本章小结 (439)第15章医学统计分析提高实例 (441)15.1 用统计图描述血压状态与冠心病的关系 (441)15.1.1 实例内容说明 (441)15.1.2 实现方法分析 (441)15.1.3 具体操作步骤 (442)15.2 判断红细胞计数的频数是否呈正态分布 (448)15.2.1 实例内容说明 (448)15.2.2 实现方法分析 (448)15.2.3 具体操作步骤 (449)15.3 胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析 (452)15.3.1 实例内容说明 (452)15.3.2 实现方法分析 (453)15.3.3 具体操作步骤 (453)15.4 本章小结 (462)第16章医学统计分析经典实例 (463)16.1 不同治疗方案的生存率分析 (463)16.1.1 实例内容说明 (463)16.1.2 实现方法分析 (464)16.1.3 具体操作步骤 (465)16.2 不同制剂的药效分析 (473)16.2.1 实例内容说明 (473)16.2.2 实现方法分析 (473)16.2.3 具体操作步骤 (474)16.3 同种药物在不同治疗阶段的药效分析 (481)16.3.1 实例内容说明 (481)16.3.2 实现方法分析 (481)16.3.3 具体操作步骤 (483)16.4 本章小结 (487)《SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹》：以经典统计学软件SPSS 17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照基础篇学习软件基本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉及调查统计、市场研究、企业／政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述插图：1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。

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