SPSS 介绍李洋

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高校病理性互联网使用者人格特质分析

Analysis of Personality Traits about Pathological Internet Users in Colleges
作者：李洋
作者机构：安徽师范大学教育科学学院,安徽芜湖241000
出版物刊名：安徽广播电视大学学报
页码： 79-83页
年卷期： 2013年第4期
主题词：病理性互联网使用人格特质大学生
摘要：为了解分析高校病理性互联网使用者人格特质,通过自编《高校病理性互联网使用调查》问卷与艾森克人格问卷简式量表中国版对208名大学生进行了随机抽样调查.结果表明：1）自编问卷具有良好的效标效度,可以用于鉴别出病理性互联网使用者,数据显示病理性互联网使用者比例为7.69％;2）大学生病理性互联网使用者中存在性别、学科类别差异,年级、城乡间无差异;3）无病理性互联网使用者与病理性互联网使用者在神经质量表中差异显著,在精神质量表与外倾性量表中无差异.得出如下结论：高校病理性互联网使用者人格特质可以概括为焦虑急切、沮丧、负罪感强、自尊心低、紧张、郁郁寡欢、抑郁、自控能力弱,强迫倾向等.。

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析

如何运用SPSS及AMOS进行中介效应与调节效应分析SPSS和AMOS是两个常用的统计软件，它们可以用于进行中介效应和调节效应分析。

下面我将详细介绍如何在SPSS中进行中介效应和调节效应分析，并结合AMOS进行结构方程模型的分析。

中介效应分析：中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间是否存在中介变量，以及中介变量对于因变量和自变量之间关系的解释程度。

1.数据准备首先，需要将需要分析的数据导入SPSS软件中。

确保数据已经整理好并进行了数据清洗。

2.建立回归模型在SPSS中，选择“回归”分析模块。

将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中。

3.检验中介变量在回归模型中，将可能的中介变量放入“控制变量”框中。

运行回归模型后，观察自变量对因变量的影响是否减小或变得不显著。

如果在加入中介变量后，自变量对因变量的影响减小或不显著，则说明中介变量起到了中介作用。

4.中介效应检验使用SPSS的BOOTSTRAP方法进行中介效应检验。

在“回归分析”中选择“中介效应”，然后将自变量、中介变量和因变量依次放入相应的框中。

确保你勾选了“调节变量”框，在该框中放入与自变量和中介变量之间可能存在调节关系的变量，比如性别、年龄等。

5.结果解释SPSS将计算出中介效应的点估计值和置信区间。

通过检查置信区间是否包含0来判断中介效应是否显著。

如果置信区间不包含0，则可以认为中介效应是显著的。

调节效应分析：调节效应分析用于探索调节变量对于自变量和因变量之间关系的调节作用。

1.数据准备同样，将需要分析的数据导入SPSS软件中。

2.建立回归模型选择“回归”分析模块。

将自变量放入“独立变量”框中，将因变量放入“因变量”框中，将调节变量放入“控制变量”框中。

3.检验调节效应观察调节变量是否对自变量和因变量之间的关系产生显著的影响。

如果调节变量对于自变量和因变量关系的显著性有所改变或存在交互作用，则说明调节变量具有调节效应。

spss概览

第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解（医学统计之星：张文彤）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 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。

由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。

从下一章开始，我们再详细介绍SPSS 各个模块的精确用法。

我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。

没关系，基本操作是完全一样的。

好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！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 让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是打开计算机，然后进入windows98或2000，在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。

SPSS入门

SPSS软件的特点

①集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例

②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
1.2.2日期型变量(Date)

用于表示日期和时间的变量类型SPSS提供了多达29种日期型变量的格式.
1.2.3字符型变量(String)

是非数值型变量类型,其值是由字符串组成的.对其定义的对话框只有一个输入项
1.2.4修改数据变量的默认值

对于SPSS变量的参数,系统都会自动给出默认值.也可通过Edit菜单中的Date对话框重新设置
1.5度量尺度

定距型变量(scale)可以表示如温度、重量等含义的连续性数值变量,也可以表示年龄、次数等离散型变量.还可以表示时间的日期变量或者货币的货币型变量,但不能是字符型变量. 定序型变量(ordinal)其值表示一种顺序的前后,如职称变量可分为高中低三个档次,可用A(1)、B(2)、C(3)表示，定序型变量可以是数值型也可以字符型定类型变量(nominal)：该变量不存在变量值之间的大小、顺序的前后等。只表示属于的类别。如性别中“1”表示男， “2”表示女等,可以是数值型也可以字符型

SPSS课件第四章均值比较与T检验

辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
进行均值比较及检验的过程
MEANS 过程 T test 过程单一样本T检验独立样本的T检验
配对样本的T检验
单因素方差分析
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
一、定量资料基本分析过程（MEANS过程）
MEANS过程用于定量资料的统计分析，可
计算21种统计量，还可以进行单向方差分析。当观测量按一个分类变量分组时，MEANS过程可以进行分组计算。例如要计算学生的平均身高，SEX变量把学生按性别分为男、女
CHILD.sav数据文件在SP11DATA文件夹下
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
练习题
在治疗肝癌的药物研究中，为了提高治疗药物在靶器官— 肝脏的浓度，降低在非靶器官如心脏的浓度，行2×3×2 析因设计，即设置3个因素，第一个因素是药物（“drug”），有2个水平，分别为“丝裂酶素+高分子物质+磁性物质”（实验组=1）和“丝裂酶素”（对照组 =2）；第二个因素是时间（“time”），有3个水平，分别为给药后15min（=1）、30min(=2)和60min（=3）；第三个因素器官（“organ”），有2个水平，分别是心脏（=1）和肝脏（=2）。将60只小鼠随机分为12组（即 2*3*2种组合），每组5只,即重复的例数为5。观察指标（反应变量）为组织中丝裂酶素的浓度（ug/g），结果见表8-1和数据文件“factorial_1”。
差别等也会造成一定的偏差，使样本统计量SS统计软件应用
温有锋
均值比较的概念
由此可以得出这样的认识：
均值不相等的两个样本不一定来自均值不同
的总体。能否用样本均数估计总体均数，两个变量均数接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两个样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义，能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。

spss实践题分析及答案(二)

s p s s实践题分析及答案(二)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March期末实践考查一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调查。

在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额。

研究人员收集了50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据。

试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据见附表）。

Descriptive StatisticsMean Std. Deviation N消费金额（元）50年收入（元）50家庭人口（人）50Correlations消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation消费金额（元）.631.753年收入（元）.631.173家庭人口（人）.753.173Sig. (1-tailed)消费金额（元）..000.000年收入（元）.000..115家庭人口（人）.000.115.N消费金额（元）505050年收入（元）505050家庭人口（人）505050Model Summary bModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1.909a.826.818ANOVA bModel Sum of SquaresdfMean SquareFSig. 1Regression .6722 .836.000aResidual 47Total.82049Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficients tSig. BStd. ErrorBeta1(Constant).000 年收入（元） .033.004.516 .000 家庭人口（人）.664.000结果分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第一章--概述PPT课件

学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分析目标。如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费行为
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二、正确地收集数据即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
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窗口主菜单工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
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三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
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4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程序--> 点【运行】（Run ）

如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战

如何在SPSS及AMOS分析调节效应实战调节效应是指一些因素对于两个变量之间的关系起到调节作用。

SPSS和AMOS是常用的统计分析工具，可以用来进行调节效应的实战分析。

下面将介绍如何在SPSS和AMOS中进行调节效应的分析。

1.数据准备：首先要准备数据，包括自变量、调节变量和因变量的观测数据。

确保数据的质量和准确性。

2.分析方法选择：根据研究目的和数据类型选择适合的分析方法。

如果变量之间的关系是线性的，可以使用回归分析；如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用结构方程模型（SEM）。

3.回归分析：在SPSS中进行回归分析，可以通过“统计”菜单中的“回归”子菜单进行操作。

将自变量、调节变量和因变量输入到相应的变量框中，并点击“确定”进行分析。

分析结果会显示自变量的回归系数和调节变量的交互效应。

4.调节效应检验：根据回归分析的结果进行调节效应的检验。

判断调节变量是否对于自变量和因变量之间的关系起到显著的调节作用。

可以通过回归分析结果中的回归系数、调节变量和交互项的显著性水平来判断。

5.结构方程模型：如果需要考虑多个变量之间的关系，可以使用AMOS进行结构方程模型分析。

在AMOS中，用路径图表示变量之间的关系，并设置路径系数、因子载荷及误差项等参数。

可以通过模型拟合指数（如χ²/自由度、RMSEA、CFI等）来评估模型的拟合程度。

6.调节效应分析：在结构方程模型中，可以将调节变量作为中介变量或调节变量引入模型，通过路径系数来表达调节效应的大小。

通过比较不同模型的拟合指数来判断调节效应的显著性。

需要注意的是，在进行调节效应分析时a.控制其他潜在的干扰变量，以保证调节效应的准确性。

b.样本量要足够大，以获得稳定的结果。

c.清晰定义调节变量的作用机制和理论假设。

总结起来，进行调节效应分析的步骤包括数据准备、分析方法选择、回归分析、调节效应检验和结构方程模型分析。

通过这些步骤，可以实现在SPSS和AMOS中进行调节效应实战分析的目的。

spss教程第十二章

spss教程第十二章第十二章非参数检验――Nonparametric Tests菜单详解（医学统计之星：张文彤）最后一次更新时间：12.1 概论12.2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test12.3 Two-Independent-Samples Tests§12.1概论作为二十一世纪统计理论的三大发展方向之一，非参数统计是统计分析的重要组成部分。

可是与之很不相称的是他针对一般性统计分析的理论发展远远不及参数检验完善，因而比较完善的可供使用的方法也不多。

比如多组均数间的两两比较，虽然已有好几种方法可资利用，但由于在理论上仍存在争议，几种权威的统计软件（如SAS和SPSS）均没有提供这方面的方法。

虽然这些洋统计软件没有提供两两比较的非参数方法，但国产的统计软件大都是提供了的（国情不同嘛），因此建议大家：如果真的要做这方面的非参数分析，不如直接用PEMS、SPLMWIN、NOSA等国产软件，免得用SPSS等只能做一半。

在SPSS中，几乎所有的非参数分析方法都被放入了Nonparametric Tests 菜单中，具体来讲有以下几种：Chi-square test：用卡方检验来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。

比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%，我随便写的）。

请注意该检验和我们一般所用的卡方不太一样，我们一般左的卡方要用crosstable菜单来完成，而不是这里。

Binomial Test：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一刀两断。

Runs Test：用于检验某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。

[VIP专享]SPSS—回归—多元线性回归结果分析(二)

SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二）2011-10-27 14:44，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示：结果分析1：由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands" 建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase" 建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1时，从“线性模型中”剔除结果分析：1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些（0.422>0.300）2：从“Anova"表中，可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和= 回归平方和+残差平方和，由于残差平方和(即指随即误差，不可解释的误差）由于“回归平方和”跟“残差平方和”几乎接近，所有，此线性回归模型只解释了总平方和的一半，3：根据后面的“F统计量”的概率值为0.00，由于0.00<0.01，随着“自变量”的引入，其显著性概率值均远小于 0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设，通过ANOVA方差分析表可以看出“销售量”与“价格”和“轴距”之间存在着线性关系，至于线性关系的强弱，需要进一步进行分析。

结果分析：1：从“已排除的变量”表中，可以看出：“模型2”中各变量的T检的概率值都大于“0.05”所以，不能够引入“线性回归模型”必须剔除。

SPSS人大薛微第三版课后习题

SPSS人大薛微第三版课后习题spss人大薛微第三版课后习题五点二independentsamplestestlevene's TestForeQuality of Variances T-TestForeQuality of Means？ò等变差被统计为等变差未被统计257.985.000f9.6409.815sig.381345.536t.000.000df.41978.41978sig.(2-tailed).04354.04277meandifference.33416.33566std.erdifferen.5054.5039第六章p179-1811组内组间方差分析销售数据总计405 534269.737675.271DF43034平均平方101。

3848.991f11。

276sig。

根据单因素方差分析结果，观察变量销售量总偏差的平方和为675.271，不同销售方法可解释的变化为405.534，抽样误差引起的变化为269.727。

它们的方差分别为101.384和8.991。

F统计量的观测值为11.276，相应的概率p值为0。

如果显著性水平为0.05，因为P小于0.05，则应拒绝原始假设，即不同营销方法对销售的影响为0.05*.themeandifferenceissignificantatthe0.05level.均值对比图如上图所示。

由lsd 方法得出的多重检验结果可知，如果显著性水平为0.05，则第一组和第三组没有显著差异，第三组和第四组差异不显著，但其他组两两之间差异非常显著。

2.（1）根据方差齐性检验表中的数据，如果显著性水平为0.05，则应拒绝原始假设，因为概率p值小于显著性水平。

认为不同类型高血压患者的血压差总体方差存在显著差异，不符合方差分析的前提要求。

（2）根据单因素方差分析结果，如果显著性水平为0.05，则应拒绝原始假设，因为概率p值为0，即抗高血压药物对不同组患者的降压效果存在显著差异。

spss详解题目一

请使用SPSS自带数据“Employee data”，执行下列操作：1.将被访者的受教育程度重新编码为“学历”，其中：9年以下为初等、9-12年为中等、12年以上为高等；P45-47Transform->Recode2.绘制饼图，分析被访者中男、女的构成；P181-182 Graph->Pie3.绘制被访者起薪的直方图；P166 Graph->Histogram4.绘制条图，对比男、女被访者的平均起薪；P188 Graph->Bar Charts5. 绘制被访者起薪与受教育程度的散点图；P201 Graph->Scatter/Dot6. 计算男被访者的平均起薪；Data->Aggregate7.在显著性水平为0.05的情况下，男、女员工的起薪是否有显著差异？P263Analyze->Compare Means->Independent####8. 计算被访者起薪与受教育程度之间的相关系数；P332 Analyze->Correlate->Bivariate9. 拟合被访者起薪与受教育程度之间的一元线性回归方程；P344 Analyze->Regression->Linear10. 计算被访者受教育程度的方差；Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies11.计算被访者受教育程度的中位数；Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies12. 根据性别拆分数据；P53 Data->Split File->13. 对被访者的受教育程度分别进行升序、降序排序；Data->Sort Cases14.生成新变量“薪水变化”，其取值为现薪与起薪之差；Transform->Compute请使用SPSS自带数据“1991 U.S General Social Survey”，执行下列操作：1.将被访者年龄（age）重新编码为“阶段”，其中：18-35岁为青年，35-50岁为中年，50岁以上为老年；P45-47 Transform->Recode2. 编制种族（race）的频数表；P77 Analyze->Dsecriptive Statistics->Frequencies3. 对被访者的受教育程度（educ）分别进行升序、降序排序；Data->Sort Cases4. 计算被访者年龄（age）的均值；Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies5. 绘制被访者年龄（age）的直方图；P166 Graph->Histogram6. 编制种族（race）与生活内涵（life）的列联表；Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs7.估计1991年美国25岁以上居民的平均年龄；Data->Select Cases ,Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies8.计算被访者与其配偶受教育程度之间的相关系数；P332 Analyze->Correlate->Bivariate9.在显著性水平为0.05的情况下，男、女在受教育程度方面是否有显著差异；P263 Analyze->Compare Means->Onw-Way ANOV A10.在显著性水平为0.05的情况下，白人、黑人、其它种族之间在受教育程度方面是否有显著差异；P263 Analyze->Compare Means->Onw-Way ANOV A11. 计算被访者年龄（age）的众数；Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies12. 计算被访者年龄（age）的方差；Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies13. 绘制被访者与其配偶受教育程度之间散点图；P201 Graph->Scatter/Dot14. 绘制条图，比较男、女被访者在受教育程度方面的差异；P188 Graph->Bar Charts15. 绘制饼图，分析被访者中白人、黑人、其它种族的构成；P181-182 Graph->Pie16. 根据被访者的性别拆分数据；P53 Data->Split File18. 将变量“paeduc”的变量名标签更改为“父亲的受教育程度”；数据录入及预处理某企业7名应聘者的相关资料如下表所示：1. 将该数据录入SPSS中，对变量“是否党员”设置值标签：1代表党员，0代表非党员；2. 数据的各变量分别是何种储存类型和计量尺度？3. 对面试成绩分别进行升序、降序排序；Data ->sort case - > Ascending(升序)、/ Descending（降序）P524. 如果面试成绩占40%，笔试成绩占60%，计算每位应聘者的总成绩、面试成绩在70分以上（不含70分）的应聘者的总成绩；Transform->compute(计算新变量) P435. 生成新变量“评价”，当总成绩小于60分时为“不合格”，60～70分之间时为“合格”，70～80分时为“中”，80～90分时为“良好”，90分以上时为“优秀”；Transform->record(对变量进行分组合并) P45~476. 如果该企业招聘的筛选条件为：工龄在5年以上（不含5年），学历是本科或本科以上，职称是工程师或工程师以上，是党员，面试成绩和笔试成绩都在75分以上（不含75分），请问，哪名应聘者将有机会被企业录用？Data->select case (记录筛选) P54 注意：条件之间用&相连（字符型的变量要先用亚元处理一下）描述统计指标针对数据“某高校学生衣物支出情况的调查分析”，回答下列问题：1.分析变量“平均月生活费”和“月平均衣物支出”的集中趋势，离散趋势；Analyze->Descriptive statistics->Frequencies 选进要分析的变量; 分别勾选statistics中的集中趋势的描述指标主要有Mean(均值) Median(中位数) Mode（众数）与离散趋势的描述指标主要有极差（Range）最大值(Maximum) 最小值(Minimum) 方差(Variance)标准差(Standard Deviation)2.对比男、女同学在月平均衣物支出、平均月生活费方面的异同；Analyze-> Descriptive statistics->Crosstabs （列联分析）P1013.估计该校学生的平均月生活费及月平均衣物支出；Analyze->Descriptive Statistics->Explore （P85~87）4. 对比男、女同学在买衣服首选因素、主要衣服类型方面的异同；P101 Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs （交叉表/列联表）统计表、统计图针对数据“某高校学生衣物支出情况的调查分析”，回答下列问题：1.分析被访者的月平均生活费、月平均衣物支出的分布情况；（频率）Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies 将月平均生活费、月平均衣物支出这两个变量选进框框里在display frequency table 这个栏打钩就OK了！2. 男、女同学在买衣服首选因素、月平均衣物支出、主要衣服类型方面有何异同？（频率）3.四年级的同学中，主要衣物类型有哪些？Data->Select Cases 筛选出四年级的同学再用Graphs->Pie chart(饼图)分析也可用Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies4. 比较不同年级的同学在月平均生活费、月平均衣物支出方面的差异；Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs （交叉表）5. 月平均生活费、月平均衣物支出之间有何关系？（交叉表）也可用散点图分析Graphs->Scatter/Dot Y ：月平均支出X：月平均生活费6. 请分析所在年级与主要衣物类型的关系？（交叉表）连续变量的统计推断、相关与回归分析针对数据“住房状况调查”，回答下列问题：1. 以0.05的显著性水平，分析该地区不同就业状况的居民在现住面积方面是否有显著差异；P263 Analyze->Compare Means->Onw-Way ANOV A 不能满足方差齐性的要求，两个P都小于0.052. 请问，在显著性水平为0.05的情况下，你能否认为该地区本市户口与外地户口的居民在现住面积方面有显著差异？P263 Analyze->Compare Means->Onw-Way ANOV A 是3. 假如该地区上一年的平均家庭收入为15680元，请问在显著性水平为0.05的情况下，你能否认为该地区平均家庭收入与上一年相比有显著变化？P246 Analyze->Compare Means->One-Samples T Test 是4. 请问，在显著性水平为0.05的情况下，你能否认为该地区的居民在计划面积与现住面积方面有显著差异？P263 Transform->RecodeAnalyze->Compare Means->Onw-Way ANOV A 是5. 你认为该地区居民的家庭收入与计划面积之间的关系是否密切？P332 Analyze->Correlate->Bivariate 是，非常密切6. 请拟合该地区居民的家庭收入与计划面积之间的直线回归方程；P344 Analyze->Regression->Linear a=90.983,b=0.001。

吸引力和典型性对于大学生道德判断的影响

作者：王蓓[1] 李洋[2]
作者机构： [1]南京中医药大学心理学院,江苏南京210023 [2]南京森林警察学院,江苏南京210023
出版物刊名：前沿
页码： 21-23页
年卷期： 2014年第1期
主题词：吸引力典型性道德判断
摘要：目的：探究道德判断对象的吸引力、典型性对于大学生道德判断的影响。

方法：采用情境问卷法，以一件虚拟谋杀案的文字描述作为研究材料。

以案件中被告的吸引力、典型性作为自变量，以470名非司法相关专业的大学生作为被试进行施测。

结果：（1）吸引力对事件的责任性存在主效应；（2）典型性对情境的可控性存在主效应；（3）吸引力和被试性别对证词可信性存在交互作用；（4）典型性和被试性别对情境可控性存在交互作用。

结论：对象的吸引力和典型性影响大学生的道德判断。

基于Logistic回归分析的个人信息管理工具应用研究

基于Logistic回归分析的个人信息管理工具应用研究
李阳;谢阳群
【期刊名称】《现代情报》
【年(卷),期】2012(032)012
【摘要】个人信息管理是当前学术界的研究热点,个人信息管理工具也逐渐被用户所接受.文中以合肥几家公司职工和某大学在校学生为调查对象,通过发放调查问卷的方式来收集信息,用SPSS工具对调查对象在个人信息管理工具应用的认知度等方面进行Logistic回归分析,指出用户背景影响了用户在个人信息管理工具上的选择,同时指出当前个人信息管理工具发展的一些问题以及调查的不足之处,最后根据调查分析给出结论.
【总页数】4页(P165-168)
【作者】李阳;谢阳群
【作者单位】安徽大学管理学院,安徽合肥230601;淮北师范大学,安徽淮北235000
【正文语种】中文
【中图分类】G202
【相关文献】
1.个人信息管理工具的发展研究 [J], 唐先富;陈淑娟
2.基于移动互联网技术儿童哮喘自我管理工具的构建与应用研究 [J], 喜雷;皇惠杰;倪鑫;向莉
3.影响个人信息管理工具的选择研究 [J], 唐先富;陈淑娟
4.基于区块链技术的绩效管理工具应用研究 [J], 陈辉
5.基于区块链技术的绩效管理工具应用研究 [J], 陈辉
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SPSS统计分析高级教程第3版张文彤课后答案

SPSS统计分析⾼级教程第3版张⽂彤课后答案SPSS统计分析⾼级教程张⽂彤董伟课后习题答案本书作者是国内*著旬的SPSS培训师，曾作为SPSS官⽅培训师，⼀⼿协助SPSS中国建⽴其统计培训体系，具有丰富的数据分析/统计软件培训经验；本书是作者多年使⽤SPSS进⾏教学、科研与项⽬实战⼯作的经验结晶；本书基于IBM SPSS Statistics 24中⽂版，从统计分析实战的⾓度详细介绍了SPSS的各种⾼级统计分析功能，和《SPSS统计分析基础教程》（第3扫⼀扫⽂末在⾥⾯回复答案+SPSS统计分析⾼级教程⽴即得到答案版）⼀起构成了对该软件的全⾯介绍。

本书既可作为⾼等学校统计学相关课程教材，也可作为培训类教材。

本书全⾯、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析⽅法的原理和软件实现，是⼀本使⽤SPSS进⾏⾼级统计分析的实⽤性很强的指导书和参考书。

本书共分4个部分，分别是⼀般线性模型、线性混合模型与⼴义线性模型，回归模型，多元统计分析⽅法，以及其他统计分析⽅法。

本书基于IBM SPSS Statistics 24中⽂版，并结合作者多年的统计分析实战经验和SPSS⾏业应⽤经验，侧重对统计新⽅法、新观点的讲解，在保证统计理论严谨权威的同时注重叙述的浅显易懂，使本书更加易学易⽤。

本书可作为⾼等学校本科⽣和研究⽣统计学相关课程教材，也可作为市场营销、⾦融、财务、⼈⼒资源管理等⾏业中需要做数据分析的⼈⼠，或从事咨询、研究、分析等⼯作的⼈⼠的参考书。

张⽂彤，是国内统计软件教学和统计学⽹络教学，特别是张⽂彤董伟SPSS统计分析⾼级教程课后习题答案SPSS软件教学的开拓者，2001年以来协助SPSS中国公司⼀⼿建⽴了其国内的培训体系，是国内最为知名的SPSS培训师之⼀。

张⽂彤博⼠在复旦⼤学任教期间，同时保持着与统计应⽤相关业界各前沿领域的密切接触，在数据挖掘应⽤、市场研究应⽤等领域经验丰富。

市场研究⽅⾯，曾为知名跨国公司完成了中国城市⼥性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等项⽬，数据挖掘⽅⾯则在基因数据分析、医疗费⽤数据分析、公共卫⽣应急预警系统等⽅⾯进⾏了深⼊研究，并协助完成多项IT、电信、税务、银⾏张⽂彤董伟SPSS统计分析⾼级教程课后习题答案等⾏业的数据挖掘项⽬。

SPSS系列培训：高级课程程注意事项

SPSS系列培训：高级课程注意事项变量测量尺度多变量统计分析法分类图关于统计分析的常见误解软件的自动化功能可以代为选择适当模型大部分情况都应当以P值为准加以取舍最符合统计学标准/原则的候选模型是最佳模型专业知识永远都在统计分析结果之上复杂的统计模型其效果要优于简单模型一般而言，模型总是越简洁越好方差分析模型入门@文彤老师模型表达式入门假设现在希望描述某个人群的月收入状况，那么根据统计学知识，均数能够表示集中趋势，标准差能够表示离散趋势，则任何一位受访者i的月收入X i该如何表达？显然，这里的的εi应当服从正态分布，其均数为0，标准差为相应总体标准差在只有样本信息时，样本均数和标准差就是上述参数的最佳估计值模型表达式入门现在希望比较三种职业的月收入有无差异，这三类职业分别是医生、律师和软件工程师如果我们仍然希望能够对每一个个体的数据加以表达，应当如何做？模型表达式入门：单因素方差分析将上面三个式子可以合并如下：为了进一步分析的方便，一般都会寻找一个均数的参照水平，将其余组的平均水平与之相比显然，这样的组合会有许多种，因此模型在实际分析的时候往往会加上一些限制条件，比如假设参照水平是最后一个组的均数，这被称为拟合的约束条件模型表达式入门由于在常见的研究中，我们更关心各组均数的差别，对于标准差的差别则比较忽视，因此在最初的方差分析模型中，往往将不同组的εij假设为服从相同的正态分布（就是说相同）注意：在后来发展的混合效应模型和多水平模型中，各组间离散程度的差异也进入了研究视野，此时模型不一定会加入此限制模型表达式入门如果职业1和职业2的平均收入不相等，则应当有α1≠α2H0: α1=α2如果三种职业的平均收入无差异，则应当有α1=α2=α3=0，此时如果采用适当的参照水平，就有H0：αi＝0，H1：至少有一个αi≠0案例：胶合板磨损深度的比较现希望比较四种胶合板的耐磨性，分别从这四个品牌的胶合板中抽取了5个样品，在相同的转速下磨损相同时间，测量其被磨损的深度(mm)，现希望对此进行分析，数据见veneer.sav方差齐性检验模型参数估计值与设计矩阵两两比较方法LSD法：实际上就是t检验的变形，只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息，因此仍然存在放大一类错误的问题Scheffe法：当各组人数不相等，或者想进行复杂的比较时，用此法较为稳妥。

使用SPSS软件进行化学试卷的信度分析

使用ＳＰＳＳ软件进行化学试卷的信度分析作者：刘阳阳
来源：《化学教学》2007年第06期
摘要：简要介绍了如何使用SPSS软件对化学试卷的信度进行分析，包括方法的选择、基本操作过程及对分析结果的解释。

关键词：SPSS；信度分析
文章编号：1005－6629(2007)06－0055－02中图分类号：G633.67 文献标识码：B
0引言
信度是指同一个考试或测验对同一批学生施测两次或多次，所得结果的一致性程度，也即考试结果的可靠性[1] 。

信度是评价试卷质量的重要指标。

信度反映了考试结果受随机误差影响的大小。

如果一个考试的信度较低，则随机误差影响较大，结果的可信赖程度就低。

在测量学中，信度被定义为：一组测量分数的真变异数与总变异数(实得变异数)的比率，其估计方法常用的有三种：同质性信度、分半信度和重测信度。

其中同质性信度和分半信度主要考察的是试卷的内部信度，而重测信度则主要考察的是试卷的外部信度。

（1）同质性信度：也称内部一致性信度，指试卷内部所有项目间的一致性，即：所有试题所测为同一成绩水平，因此它们之间都具有高度的正相关。

评估同质性信度的常用参数是克伦巴赫（L.J.Cronbach ）α系数，其计算方法是：
参考文献：
[1]李广洲.化学教育统计与测量导论[M]. 南京: 南京师范大学出版社, 2003: 77.
[2]邢启华,李广洲. spss11.0在化学教育统计中的应用探究[J]. 化学教学, 2004(4): 34-37.
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。

如何在SPSS及AMOS分析调节效应(实战篇)

调节效应重要理论及操作务实一、调节效应回归方程：调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调节变量也可以作为中介变量。

常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。

在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下：y=a+bx+cm+e 1）y=a+bx+cm+c’mx+e 2）在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。

二、检验调节效应的方法有三种：1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著；2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化ß值）显著，则说明调节效应显著；3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著；4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。

注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验三、显变量调节效应分析的几种类型根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下：1.分类自变量（x）+分类调节变量(m)如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。

SPSS实验报告之令狐文艳创作

描述性统计分析一、实验目的1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件，能更好地使用其进行数据统计分析。

2.学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。

3.复习权重等前章的知识。

二﹑实验内容题目一打开数据文件“data4-5.sav”，完成以下统计分析：（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；（2）使用“Recode”命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签设为：1-优，2-良，3-中，4-及格，5-不及格。

分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。

1．解决问题的原理因为问题涉及各科成绩，用描述性分析，第二问要先进行数据分段，其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。

2.实验步骤针对第一问第1步打开数据菜单选择：“文件→打开→数据”，将“data4-8.sav”导入。

第2步文件拆分菜单选择：“数据→拆分文件”，打开“分割文件”对话框，点击比较组按钮，将“科目”加入到“分组方式”列表框中，并确定。

第3步描述分析设置：（1）选择菜单：“分析→描述统计→描述”，打开“描述性”对话框，将“成绩””加入到“变量”列表框中。

打开“选项”对话框，选中如下图中的各项。

点击“继续”按钮。

（4）回到“描述性”对话框，点击确定。

针对第二问第1步频率分析设置：（1）选择菜单：“分析→描述统计→频率”，（2）打开“频率（F）”对话框，点击“合计”。

再点击“继续”按钮.（3）打开“图表”对话框，选中“条形”复选框，点击“继续”按钮。

（4）回到“频率（F）”对话框，点击确定。

（5）重复步骤（1）（2）把步骤（3）改成打开“图表”对话框，选中“饼图”复选框，点击“继续”按钮。