SPSS教程2
SPSS数据分析教程-2-数据文件的建立和管理
最新课件
14
数据的输入操作(2)
ID号(id) 性别(sex):1:男; 2:女
1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2
身高(height)
76,59,67,65,63,72,70,68,69,74,68,63
参加活动以前的体重(before)
185 113 145 156 109 191 155 165 175 180 135 118
如果一个文件中的某个个案在另一个文件中找不到 个案来匹配,则该个案于第二个文件的变量上的取 值为缺失值。反之亦然。
如果一个文件中的某个个案在另一个文件中找到两 个或者两个以上的个案来匹配,则该个案只取第二 个文件中第一个相匹配的个案来连接。反之亦然。
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合并变量示意图:一对一
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3
本章学习目标
理解信息、数据与数据处理的基本概念; 了解SPSS数据编辑器的特点,熟悉SPSS的变
量视图和数据视图,掌握SPSS常用的工具按 钮;
掌握数据录入SPSS软件的方法;
掌握把电子表格、数据库、文本文件等格式的 数据文件读入SPSS软件的方法;
掌握SPSS数据集的数据字典; 学习合并两个数据文件的方法; 明确分割SPSS数据文件的方法。
分析的目的是比较不同收益类型客户的概要特征。
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42
先按照关键变量“orgntype”(客户工作单 位的类型)进行合并文件。选择【数据】→ 【排序个案】 ,首先按照关键变量
“orgntype”排序。
然后选择【数据】→【合并文件】→【添加变 量】 进行合并。
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2.7 数据的拆分
SPSS教程(完整)
第二章 SPSS统计应用第一节 SPSS基础SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)即社会科学统计软件包,是当今世界上公认的最流行、最强大的三大统计分析软件(SPSS、SAS和BMDP)之一。
SPSS从10.0版本开始就基于Microsoft Windows 95操作系统上运行,具有Windows软件的共同特征。
由于SPSS具有统计、绘图功能强、使用简单方便等优点。
受到广大科研工作者的青睐。
在这里主要以12.0版为基础,介绍SPSS的基本使用方法。
一、SPSS安装和运行1 SPSS v12.0 安装打开计算机,启动Windows XP操作系统。
1) 将课程配备的光碟放入光盘驱动器中。
2) 启动Windows资源管理器,双击光盘驱动器图标,在目录窗口中找到“SPSS12 install”文件夹,双击进入该文件夹;找到“setup”应用程序,双击后就启动安装。
显示欢迎安装SPSS 12.0版以及版权声明(图2-1),浏览后单击“Next”按钮进入下一个画面。
图2-1 SPSS12.0欢迎窗口3)同意SPSS12.0软件协议用户阅读“协议”,同意协议,单击“I accept the terms in license agreement”选项。
否则单击“Cancel”退出安装,如图2-2。
图2-2 软件协议窗口4)阅读SPSS 12.0 自述文件后,单击“Next”按钮,进入下一个界面。
5)填写用户信息。
例如:在用户名“Name:”栏填写: Student在单位名称“Organization:”栏填写: SWU如图2-3。
单击“Next”按钮,进入下一个界面。
图2-3填写用户信息5)指定SPSS12.0系统的安装目录(图2-4)图2-4 指定安装目录同意安装程序自动安装到“C:\Program file\spss”,单击“Next”后进入下一个画面继续安装。
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。
SPSS统计分析实用教程(第2版)
探索性分析
03
均值比较与t检验
总结词
单样本t检验用于检验单个样本的均值是否与已知的某个值或参考值存在显著差异。
详细描述
在单样本t检验中,我们将已知的某个值或参考值作为检验标准,然后比较单个样本的均值与此标准之间的差异。通过计算t统计量和对应的p值,我们可以判断样本均值与标准值是否存在显著差异。
单样本t检验
通过图形方式展示两个变量之间的关系,可以直观地观察到它们之间的模式和趋势。
相关分析
散点图
相关系数
预测模型
通过一个或多个自变量预测因变量的值,建立预测模型,并评估模型的拟合优度和预测能力。
回归系数
描述自变量对因变量的影响程度,通过回归系数可以了解各个自变量对因变量的贡献。
线性回归分析
非线性关系
协方差分析是在考虑一个或多个协变量的影响后,比较两个或多个分类变量对数值型变量的影响。通过控制协变量的影响,可以更准确地评估各组之间的差异,并确定分类变量对数值型变量的真实效应。
总结词
详细描述
协方差分析
05
非参数检验
适用范围
01
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。
计算方法
02
通过卡方统计量,即实际观测频数与期望频数的差的平方与期望频数的比值,来评估两者之间的差异程度。
聚类分析
聚类分析基于观测数据之间的相似性或距离将它们分组,使得同一聚类中的数据尽可能相似,不同聚类中的数据尽可能不同。
聚类分析在市场细分、生物信息学和社交网络等领域有广泛应用。
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感谢您的观看
详细描述
探索性分析
总结词
探索性分析还可以用于预测和分类,例如决策树、逻辑回归等。
教学课件 SPSS统计分析高级教程(第2版)-张文彤
@文彤老师
2021年1月25日
17
方差分析模型常用术语
• 固定因素(Fixed Factor)
– 指的是该因素在样本中所有可能的水平都出现 了。从样本的分析结果中就可以得知所有水平 的状况,无需进行外推。
多因素方差分析模型入门
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
X 一位受访者i的月收入Xi该如何表达?
i
i
– 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
• 方差不齐时的两两比较方法:一般认为是 Games-Howell法稍好一些,但最好直接使用 非参数检验方法
@文彤老师
2021年1月25日
10
两两比较方法的选择
多组两两比较
否
是
事先计划?
是(证实性研究)
否(探索性研究)
各组例数相等?
否
是
Bonferroni法 (LSD)法
Scheffe法
Tukey法
2021年1月25日
15
方差分析模型常用术语
• 元素(Element)
– 指用于测量因变量值的观察单位,比如研究职 业与收入间的关系,月收入是从每一位受访者 处得到,则每位受访者就是试验的元素
– 一个单元格内可以有多个元素,也可以只有一 个,甚至于没有元素。
• 这主要在一些特殊的设计方案中出现,如正交设计
述参数的最佳估计值。
@文彤老师
2021年1月25日
2
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。
SPSS 的数据编辑器界面_SPSS数据分析实用教程(第2版)_[共4页]
27 结果文件,需要在SPSS 16或者更高版本中安装结果浏览器软件Legacy Viewer 才能阅读“*.spo ”格式的输出结果文件。
2.2 SPSS 数据编辑器简介
2.2.1 开始SPSS
当启动SPSS 软件(SPSS Statistics )以后,默认情况下首先弹出图2-1所示的SPSS 开始界面对话框。
如果选择左边部分的两个选项,你可以进行如下的选择。
(1)选择【打开现有的数据源】,打开最近使用过的数据文件。
(2)选择【打开其他文件类型】,打开最近使用过的其他类型的非SPSS 的*.sav 格式的文件,例如SPSS 语法文件(*.sps ),SPSS 结果输出文件(*.spv
)等。
图2-1 SPSS 开始界面
或者选择右边的4个选项之一。
(1)选择【运行教程】,将出现SPSS 统计分析软件的教程,用户可以从中系统地学习SPSS 统计分析软件的各项功能。
(2)选择【输入数据】,可以输入全新的数据。
(3)选择【运行现有的查询】,可以运行已有的Sql 查询语句,在SPSS 数据编辑器中显示查询结果。
(4)选择【使用数据库向导创建新查询】,SPSS 数据库向导将帮助用户一步一步地从数据库中获取数据。
如果勾选图2-1下方的【以后不再显示此对话框(D )】,则以后启动SPSS 软件时,图2-1所示的对话框将不再出现。
2.2.2 SPSS 的数据编辑器界面
1.数据编辑器界面
SPSS 数据编辑器有两个界面,数据视图界面和变量视图界面。
数据视图界面的数据编辑区是。
SPSS教程(完整)
第二章 SPSS统计应用第一节 SPSS基础SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)即社会科学统计软件包,是当今世界上公认的最流行、最强大的三大统计分析软件(SPSS、SAS和BMDP)之一。
SPSS从10.0版本开始就基于Microsoft Windows 95操作系统上运行,具有Windows软件的共同特征。
由于SPSS具有统计、绘图功能强、使用简单方便等优点。
受到广大科研工作者的青睐。
在这里主要以12.0版为基础,介绍SPSS的基本使用方法。
一、SPSS安装和运行1 SPSS v12.0 安装打开计算机,启动Windows XP操作系统。
1) 将课程配备的光碟放入光盘驱动器中。
2) 启动Windows资源管理器,双击光盘驱动器图标,在目录窗口中找到“SPSS12 install”文件夹,双击进入该文件夹;找到“setup”应用程序,双击后就启动安装。
显示欢迎安装SPSS 12.0版以及版权声明(图2-1),浏览后单击“Next”按钮进入下一个画面。
图2-1 SPSS12.0欢迎窗口3)同意SPSS12.0软件协议用户阅读“协议”,同意协议,单击“I accept the terms in license agreement”选项。
否则单击“Cancel”退出安装,如图2-2。
图2-2 软件协议窗口4)阅读SPSS 12.0 自述文件后,单击“Next”按钮,进入下一个界面。
5)填写用户信息。
例如:在用户名“Name:”栏填写: Student在单位名称“Organization:”栏填写: SWU如图2-3。
单击“Next”按钮,进入下一个界面。
图2-3填写用户信息5)指定SPSS12.0系统的安装目录(图2-4)图2-4 指定安装目录同意安装程序自动安装到“C:\Program file\spss”,单击“Next”后进入下一个画面继续安装。
SPSS教程2:利用SPSS进行统计描述
在教育技术研究过程中收集到大量的资料数据,但从这些杂乱无章的资料中,很难对其总体水平与分布状况做出评价判断。
因此,必须采用一些适当的方法对这些资料进行处理,使之简约化、分类化、系统化,从中发现它们的分布规律,掌握总体的特征,以便对其水平做出客观的评价。
统计描述方法,是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。
将搜集来的大量数据资料,加以整理、归纳和分组,简缩成易于处理和便于理解的形式,并计算所得数据的各种统计量,如平均数、标准差、以及描述有关事物或现象的分布情况、波动范围和相关程度等,以揭示其特点和规律。
(一)数据资料的整理和表示在教育技术研究中,我们用各种方法搜集来的资料,一般是零散的,它只反映个别现象的个别特征,必须经过整理加工,使之系统化,才能计算统计指标,进行统计分析,为进一步研究提供有用的信息,首先要进行的是统计整理,它包含以下几部分内容:1.数据检查主要检查数据的完整性与正确性。
统计资料完整性的检查,就是要根据调查项目检查是否填写齐全,避免遗漏,删去重复。
正确性检查,就是检查搜集的资料是否真实可靠。
特别是统计数字的真实性是统计工作的生命,统计资料的检查整理必须抓紧这一环。
数据检查可分为逻辑检查和计算检查两种方法。
逻辑检查,是从理论和一般常识上来检查资料内容是否合理,指标之间是否矛盾。
计算检查是检查统计数字在计算方法和计算结果上有否错误。
2.数据分类数据分类就是把搜集来的数据进行分组归类。
数据分类要做到既不重复、不遗漏,又不混淆,一般又可分为品质分类和数量分类。
品质分类:是按事物性质划分为不同的组别、种类。
如以性别为标志可分为男与女;按“理解能力”、“学习态度”等为标志,又可分为好、较好、一般、差等几种水平,每种水平可看成类,每一类可给以相当的数量。
可以通过各类所包含的数据再进行数量化的比较和分析。
数量分类:是按数量的属性分类。
有顺序排列法、等级排列法和次数分布法等。
⒊数据的排序数据排序:将各数据从大到小或从小到大进行排列。
小结_SPSS数据分析实用教程(第2版)_[共12页]
2118.7 小结本章主要介绍了回归分析的基本概念。
从简单线性回归的概念入手,介绍了回归方程、回归方程的拟合程度检验、应用回归方程进行预测等方法。
多元线性回归和简单线性回归十分类似,应用回归分析需要检验回归分析的前提条件。
另外,还需要对回归方程的拟合程度进行分析和检验。
SPSS 线性回归分析过程提供了丰富的选项,用户可以根据预测变量与响应变量的相关程度来选择预测变量。
8.5节介绍了非线性回归,要求先给出数据之间的模型和未知参数的初始值,然后SPSS 将估计出该模型的具体形式,并给出模型拟合程度的度量。
8.6节介绍了曲线拟合的方法。
思考与练习1.下面哪些指标能够给出个案对回归影响大小的信息: A .COOK 距离 B .R 方C .调整的R 方D .Leverage 值2.进行线性回归,需要对回归的条件进行验证,哪些条件是不需要验证的: A .因变量和自变量之间具有因果关系 B .残差具有方差齐性 C .残差之间不相关D .自变量服从正态分布3.在一元回归情况下,以下论断正确的是:A .回归方程的显著性检验和斜率的显著性检验是等价的B .R 方和变化的R 方等价C .回归方程的常数项可以忽略D .以上论断都不正确4.下列方程是否为线性方程,如果形式上不是线性方程,能否变换成线性方程? A .201y b b x =+ B .2210b xb x b y e ++=C .3311220b x b x b x Y b e e +=++5.数据文件“world95.sav ”记录了1995年统计的各个国家的生育率(Fertility )和妇女的平均预期寿命(Lifeexpf )等数据。
(1)探索性分析这两个变量,探察两个变量中是否存在异常点。
(2)做出这两个变量的散点图,建立两个变量的线性回归模型,判断得到的模型的合理性。
(3)利用生育率来预测妇女的预期寿命,并设置相关选项,以进一步检验关于线性回归的假定条件。
SPSS教程
SPSS教程2:利用SPSS进行量表分析admin本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后,我们利用SPSS对量表可以作出三种分析,即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析,目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常,量表的制作是要经过专家的设计与审查,因此,题项一般均具有鉴别度,能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析,目的是在多变量系统中,把多个很难解释,而彼此有关的变量,转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素,从而分析多个因素的关系。
在具体应用时,大多数采用“主成份因素分析”法,它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析,目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高,代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性,因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点,量表的信度系数如果在0.9以上,表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少,许多专家的看法也不一致,有些专家定为0.8以上,也有的专家定位0.7以上。
通常认为,如果研究者编制的量表的信度过低,如在0.6以下,应以重新编制较为适宜。
在本节中,主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中,变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用,主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量,排除前述层次,第二个线性组合可以解释次大的变异量,最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中,以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示,有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法,其模式理论中,假定每个指针(外在变量或称题项)均由两部分所构成,一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
spss教程:回归分析:[2]二元逻辑回归
题目:spss教程:回归分析:[2]二元逻辑回归逻辑回归分析是对定性变量的分析。
二元逻辑回归中,因变量是定性变量,且结果只有两个。
百度经验:操作步骤二元逻辑回归分析的操作步骤与别的回归分析差别不大,重点在于理解检验统计量,包含-2 log likelihood,-2LL、Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验统计量、Wals统计量、Cox和Snell的R方、Nagelkerke的R方选择相关变量作为因变量和自变量,“”选择“进入”即所有的变量都进入模型中。
”中只选择“”即原始数据个案中,每一个个案最后的预测分类情况,PRE_1、PGR_1分别是最后的预测结果中的的变量名。
:“比较因变量的预测值和观测值之间的关系,反应模型的拟合情况”;Hosmer和Lemeshow的拟合度:“检验整个回归模型的拟合优度”;个案残差列表:“输出标准方差大于某值的个案或全部个案的入选状态,因变量的观察值和预测值及相应预测概率、残差值”;估计值的相关性:“模型中各估计参数间相关矩阵”;:“输出参数迭代过程中的系数及对数似然值”;exp(B)的CI(X):“该选项将会在模型检验的输出结果中列出exp(B)(各回归系数指数函数值)的置信区间”。
分类标准值:“作为分类的分割点,默认为0.5,用户可自定义为0.01-0.99”。
最大迭代次数:“最大对数似然值的最大迭代次数”。
结果解释第一个图片给出原始数据的大致描述;“迭代历史记录”:“此次只需要两次的迭代,因为两次的迭代变化小于0.001”;“”:“给出初次的预测分析结果,自行车预测全部正确,公共汽车预测全部预测错误,总的正确率为0.536=15/(15+13)”。
方程中的变量”:“解释常量的性质,数值为-0.143,概率为0.706,说明常量有显著性意义”,0.8667=2.718^(-0.143)即对原值的指数运算。
不在方程中的变量”:“观察知,只有变量的概率大于显著性水平0.05,其留在方程中不是太好,但是观察总统计量知概率为0.015,说明若是整体看,还是可以加入原方程中的”。
SPSS进行量表分析
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源:生物谷SPSS教程2:利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后,我们利用SPSS对量表可以作出三种分析,即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析,目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常,量表的制作是要经过专家的设计与审查,因此,题项一般均具有鉴别度,能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析,目的是在多变量系统中,把多个很难解释,而彼此有关的变量,转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素,从而分析多个因素的关系。
在具体应用时,大多数采用“主成份因素分析”法,它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析,目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高,代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性,因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点,量表的信度系数如果在0.9以上,表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少,许多专家的看法也不一致,有些专家定为0.8以上,也有的专家定位0.7以上。
通常认为,如果研究者编制的量表的信度过低,如在0.6以下,应以重新编制较为适宜。
在本节中,主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中,变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用,主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量,排除前述层次,第二个线性组合可以解释次大的变异量,最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中,以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示,有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
spss使用教程
spss使用教程SPSS使用教程SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款常用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据分析功能,可以帮助我们进行数据清洗、统计描述、假设检验、回归分析、因子分析等各种统计分析任务。
下面是一个简单的SPSS使用教程,帮助你快速上手SPSS。
1. 新建数据集打开SPSS软件,点击"File"-"New"-"Data"来新建一个数据集。
可以选择手动输入数据,也可以将已有的数据文件导入。
2. 数据清洗在数据集中,经常会遇到缺失值、异常值等问题,需要进行数据清洗。
在SPSS中,可以使用"Transform"-"Recode"命令来处理缺失值,使用"Analyze"-"Descriptive Statistics"命令来识别和处理异常值。
3. 数据分析SPSS提供了丰富的数据分析功能。
以下是一些常用的数据分析任务及对应的SPSS命令:- 统计描述:使用"Analyze"-"Descriptive Statistics"命令来计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
- 假设检验:使用"Analyze"-"Compare Means"命令来进行独立样本t检验、配对样本t检验等假设检验。
- 回归分析:使用"Analyze"-"Regression"命令来进行线性回归分析,探索变量之间的关系。
- 因子分析:使用"Analyze"-"Dimension Reduction"-"Factor"命令来进行因子分析,提取出潜在的因子结构。
SPSS统计分析基础教程第二版课程设计
SPSS统计分析基础教程第二版课程设计一、课程简介SPSS统计分析基础教程第二版课程是为了帮助学生全面掌握SPSS软件的基本操作和实现各种统计分析方法而设计的。
学生将通过本课程,学习到如何使用SPSS软件进行数据输入、数据清洗、数据可视化、统计分析等基础知识,并能熟练掌握SPSS软件的应用。
二、课程目标1.让学生掌握SPSS软件的基本操作步骤;2.帮助学生掌握数据输入、数据清洗、数据可视化、统计分析等基础知识;3.让学生能够熟练掌握SPSS软件的应用,并能灵活运用在实际的数据处理和分析中。
三、课程内容1. SPSS软件基础•SPSS软件介绍;•SPSS软件操作环境介绍;•SPSS数据文件格式;•SPSS软件的基础操作。
2. 数据输入与数据清洗•数据输入的三种形式;•SPSS软件数据集的构建;•数据清洗与数据转换。
3. 数据描述与可视化•数据描述概念;•数据可视化方法;•频数分布;•统计图表。
4. 统计分析方法•单变量的描述与检验;•双变量的描述及相关性分析;•比较分析;•方差分析;•回归分析;5. 统计分析结果的解读与表达•统计分析结果报告撰写;•统计分析报告格式与要求;•统计分析结果的可视化表达。
四、教学方法本课程采用讲解和练习相结合的教学方法,以降低学员的认知难度,让学生更好地理解和掌握SPSS软件的相关操作和分析方法。
具体教学方法包括:•讲解法:讲解SPSS软件的相关操作和分析方法;•案例分析法:通过分析实际案例,让学生应用SPSS软件进行数据处理和分析;•练习法:编织练习题,让学生进行自主练习,加深对SPSS软件的理解和掌握。
五、考核要求本课程考核包括平时成绩和期末考试成绩。
考试形式为闭卷考试,主要考核学生对SPSS软件的操作能力和统计分析方法的理解掌握程度。
六、参考资料•SPSS统计分析基础教程第二版;•SPSS Program Syntax Reference Guide;•SPSS Advanced Models 16.0;•SPSS Statistics 20.0 User’s Guide;•SPSS Survival Manual:A Step by Step Guide to Data Analysis Using SPSS。
二项式检验_SPSS数据分析实用教程(第2版)_[共8页]
139图6-15 模型浏览器卡方检验的模型浏览器视图显示聚类条形图和检验表。
聚类条形图显示检验字段每个类别的观察频率和假设频率。
悬停在条形上将在工具提示中显示观察频率和假设频率及其差别(残差)。
观察和假设条形中的可见区别表明检验字段可能没有假设的分布。
6.2.2 二项式检验现实生活中很多数据的取值是二值的,例如,性别变量有男性和女性两个取值;产品有合格和不合格两个取值;骰子可以有偶数面和奇数面两个取值。
通常将二值分别用0和1表示。
如果一个试验只有两个结果(分别称它们为失败和成功,并分别用0和1来表示),并且每次试验中每个结果出现的概率是固定的,则该试验为0-1试验(或称为贝努力试验)。
如果将0-1试验独立地重复进行n 次,则得到n 重贝努力试验。
在一个n 重贝努力试验中,结果1出现的次数X 是一个随机变量,其所服从的概率分布称为二项分布。
二项分布记为(,)B n p ,其中n 为重复试验的次数,p 为一次试验中出现结果1的概率(或者成功的概率),其概率密度函数如下。
()(1),0,1,2,,k n k n P X k p p k n k −⎛⎞==−=⎜⎟⎝⎠" (二项分布公式) SPSS 的二项式检验通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的二项分布。
例如,现代社会男、女的比例是否为1.01:1;工厂的次品率是否为1%等都可以通过二项式检验完成。
一家电信公司每个月大约有27%的用户会离开,为减少客户流失,公司经理想了解不同的客户群的流失比例是否有差异。
客户流失数据在本章的数据文件“telco.sav ”中。
我们所关心的是流失客户,即“Churn ”值为1的客户。
首先把个案按照客户类型和是否流失排序,这样每一类客户中的第一条个案即为为流失客户,然后按照客户类型来分隔文件,最后用二项式检验各个客户群的流失比例是否有差异。
140SPSS二项式检验首先需要定义“成功”和“失败”类别。
(1)如果是分类变量,SPSS二项式检验默认数据中的第一个类别为成功类别。
spss16使用教程02
Minimum Maximum Weighted Weighted Missing Unweighted Unweighted Missing Number of cases
Percentage above Percentage below Percentage inside Percentage outside Fraction above Fraction below Fraction inside Fraction outside
8.变量的显示宽度(Columns)
输入变量的显示宽度,默认为8。
9.变量显示的对齐方式(Align)
选择变量值显示时的对齐方式:Left(左 对齐)、Right(右对齐)、Center(居中对 齐)。默认是右对齐。
10.变量的测量尺度(Measure)
变量按测量精度可以分为定性变量、定序 变 量、定距变量和定比变量几种。
2.2.2 录入带有变量值标签的数据
在录入带有变量值标签的数据时,用户手 工输入的是实际的变量值,而屏幕上显示的是 与该变量对应的变量值标签。
图2-6 选中“Value Lables”的效果
2.2.3 SPSS数据文件的保存
在录入数据时,应及时保存数据,防止数 据的丢失,以便再次使用该数据 。
2.3.3 数据的排序
在数据文件中,可根据一个或多个排序变 量的值重排个案的顺序。
图2-10 “Sort Cases”(排序)对话框
2.3.4 数据的行列互换
图2-11 “Transpose”对话框
2.3.5 选取个案子集
在数据统计中可从所有资料中选择部分数 据进行统计分析。
图2-12 “Select Cases”对话框
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Pair 1
治 疗 前- 治 疗 后
Mean 10.00000
Std. Deviation 11.95361
Std. Error Mean 3.78006
t 2.645
df 9
Sig . (2-tailed) .027
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六、连续变量的统计推断 ——单因素方差分析
• Analyze->Compare Means->One-Way ANOVA • 数据应用条件
SPSS基础应用
2
第一章 软件入门与数据管 理
一、SPSS概述
• SPSS
–Statistical Package for Social Sciences –Statistical Product and Service Solution
• SPSS的安装
–
• SPSS的启动
95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -9.46 -6.06 -11.94 -8.70 6.06 9.46 -4.62 -.50 8.70 11.94 .50 4.62
*. The mean difference is significant at the .05 level.
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二、数据管理
• 1 数据录入格式
–同一观测数据独占一行 –同一测量指标占据一列 – “数据录入三步曲”
• 定义变量名 • 指定变量属性 • 录入数据
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2 数据的直接录入
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三、集中量数、差异量数与统计图表
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio N of Valid Cases
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.30.
79
END
ANOVA Miles per Gallon Sum of Squares 7984.957 16056.415 24041.372 df 2 394 396 Mean Square 3992.479 40.752 F 97.969 Sig . .000
Between Groups Within Groups Total
Descriptive Statistics N 体 重 Valid N (listwise) 67 67 Minimum 40.00 Maximum 130.00 Mean 59.0149 Std. Deviation 16.63079
39
40
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Correlations 身 高 身 高 Pearson Correlation Sig . (2-tailed) N Pearson Correlation Sig . (2-tailed) N 1 67 .610** .000 67 体 重 .610** .000 67 1 67
Gender
Female Male
Total
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
Total 216 216.0 258 258.0 474 474.0
Chi-Square Tests Value 79.277a 95.463 474 df 2 2 Asymp. Sig. (2-sided) .000 .000
–独立随机抽样
• 实验设计
–各水平下因变量正态分布
• 直方图 • K-S单样本检验(Kolomogorov-Simirnov One-Sample Test)
–各水平下总体方差齐性
• 初步判断:最大/最小方差之比小于3
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Test of Homogeneity of Variances Miles per Gallon Levene Statistic .106 df1 2 df2 394 Sig . .900
• 质量相关、品质相关
–Data——〉Weight Cases…… –Analyze——〉Descriptive Statics——〉 Crosstabs……Statistics——〉
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Descriptive Statistics N 身 高 Valid N (listwise) 67 67 Minimum 150.00 Maximum 182.00 Mean 167.4179 Std. Deviation 8.15457
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One-Sample Statistics N weight 9 Mean 99.9778 Std. Deviation 1.21221 Std. Error Mean .40407
One-Sample Test Test Value = 100 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -.9540 .9096
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Descriptive Statistics N 成 绩 Valid N (listwise) 100 100 Minimum 62.0 Maximum 98.0 Mean 79.680 Std. Deviation 7.0265
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四、相关分析
• 皮尔逊积差相关、斯皮尔曼等级相关
–Analyze——〉Correlate——〉Bivariate……
Std. Error Difference 2.56861 2.56861
60
61
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Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 1.44890 18.55110
F score Equal variances assumed Equal variances not assumed .733
Sig . .397
t 3.056 3.056
df 38 35.290
Sig . (2-tailed) .004 .004
Mean Difference 7.85000 7.85000
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70
Multiple Comparisons Dependent Variable: Miles per Gallon LSD Mean Difference (I-J) -7.763* -10.322* 7.763* -2.559* 10.322* 2.559*
(I) Country of Orig in American European Japanese
–Analyze->Compare Means->One-Sample T Test
• 2 平均数差异的显著性检验
–独立样本
• Analyze->Compare Means-> Independent-Samples T Test
–相关样本
• Analyze->Compare Means-> Paired-Samples T Test
Phi Cramer's V
a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
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五、连续变量的统计推断——t检验
• 1 平均数的显著性检验
Test Statistics Employment Category 3.492 2 .174
Chi-Squarea df Asymp. Sig.
a. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 23.7.
weight
t -.055
df 8
Sig . (2-tailed) .957
Mean Difference -.02222
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58
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Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Eq uality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 2.65012 2.63697 13.04988 13.06303
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七、无序分类变量的统计推断 ——χ 2检验
• χ 2配合度检验
–Analyze->Nonparametric Tests->Chi-Square
• χ 2独立性检验
–Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs
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74
75
Employment Category Clerical Custodial Manager Total Observed N 363 27 84 474 Expected N 379.2 23.7 71.1 Residual -16.2 3.3 12.9
(J) Country of Origin European Japanese American Japanese American European