应用SPSS进行随机分组

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SPSS操作步骤全

两组患者生存时间（月）
无淋巴细胞转移
有淋巴细胞转移
时间秩次
时间秩次
12
4.5
5
1
25
10
8
2
27
11
12
4.5
29 12.5
12
4.5
38
17
12
4.5
42
19
17
7
46 20.5
21
8
46 20.5
24
9
56
23
29 12.5
60
24
30
14
34
15
36
16
40
18
48
22
n1=10 T1=162
9 ok
10 统计结果
11 结果解释
卡方检验SPSS操作
二配对四格表的卡方检验（配对设计）
1 输入数据
指定频数变量
2 选择Analyze菜单
3 描述统计过程
4 crosstabs过程
5 选行变量列变量
6 statistics按钮
甲法乙法
7 选择mcnemar
10 统计结果
抗体滴度气雾组（亿/ml）皮下注合平均
80
100
射组计秩次 80
1:10
2
4
2
8 4.5
9
1:20
15
7
1 31 20 300
1:40
10
12
13 66 49 490
1:80
5
7
9 87 77 385
1:160
1
2
5 95 91.5 91.5

利用SPSS的冠心病分组变量探索性分析

利用SPSS的冠心病分组变量探索性分析摘要：随着人民生活水平提高，医疗条件改善，大医院收治的冠心病患者逐渐增多。

由于冠心病的预防工作做的不是很完善，所以导致冠心病患者人数不断增长；随着我国的医保条件逐渐改善，国内的医疗水平也在不断的提高，冠心病患者有机会享受昂贵的治疗方法；我国冠心病方面的医生技术水平有了很大的提升。

利用SPSS软件对数据进行分组变量分析冠心病具体患病率和治愈率的影响。

关键词：SPSS；冠心病；相关分析；影响因素冠心病是指冠状动脉粥样硬化性心脏病，因冠状动脉粥样硬化，使血管狭窄或阻塞和冠状动脉功能改变，导致心肌缺血缺氧和坏死而引起的心脏病。

冠心病可以表现为胸痛，心悸，胸闷，大多与日常生活习惯、情绪和活动有关。

通过利用SPSS统计软件对冠心病的临床症状表现与发病率的相关性和患病率的影响因素进行研究，并且提出一些建议，对疾病高发人群在日常生活中的注意饮食等问题。

从而使冠心病的发病率降低。

1.研究背景及目的1.1研究背景中国心血管病现患人数大约有2.9亿，其中冠心病1100万，国民心血管病危险因素普遍暴露，已经形成明显的流行趋势，导致了心血管病的发病人数持续增加。

根据《年中国卫生和计划生育统计年鉴》2015年中国城市居民冠心病死亡率为110.67/10万缺血性心脏病的患病率：2013年中国第5次卫生服务调查：城乡合计为10.2%。

年龄＞60岁人群缺血性心脏病患病率为27.8%。

在我国，冠心病发病率约为0.77%，尚未达到西方国家那么高的程度，但自上世纪90年代以来，呈显著上升趋势。

我国冠心病发病高峰尚未达到，未来10~20年内冠心病的患病率仍将持续上升。

目前冠心病严重威胁人类的健康，根据世界卫生组织的统计，目前冠心病仍然是全球最常见的死亡原因，其致死的人数超过了所有肿瘤死亡人数的总和，冠心病好发于35岁以上的人群，在发达国家，其每年的死亡人数，可以占到中老年总死亡人数的三分之一。

1.2研究目的随着我国逐步实现现代化，冠心病患者也越来越多。

SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用

SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用一、引言正交试验设计是一种经典的统计方法，用于探究多个因素对于试验结果的影响。

该方法将试验因素进行有序的组合，既能缩减试验次数，又能防止因素之间的互相影响。

而SPSS软件作为统计分析领域中的瑞士军刀，拥有强大的数据处理和分析功能，为探究者提供了便利的工具。

本文将探讨SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用。

二、正交试验设计的基本原理正交试验设计遵循一定的规则和原则。

起首，需要明确要探究的因素，这些因素可以是试验操作，也可以是试验条件。

其次，确定各个因素的水平，水平的选择要充分思量试验的目标和探究对象。

然后，在确定因素和水平的基础上，构建正交试验设计表，以便按照设计表中的规则进行试验。

最后，依据试验结果，进行数据分析和结果诠释。

三、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 设计试验方案SPSS软件提供了一系列的数据输入工具和试验设计模块，可以援助探究者轻松地构建正交试验设计。

通过SPSS软件，可以灵活地选择因素和水平，并生成正交试验设计表。

同时，SPSS软件还提供了随机分组和重复设计等功能，以满足试验设计的要求。

2. 数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式，可以通过导入Excel表格、文本文件等格式的数据，或者直接在软件中手动输入数据。

在正交试验设计中，往往涉及大量的数据输入，SPSS软件的数据输入功能可以援助探究者快速、准确地输入数据。

同时，SPSS软件还提供了数据整理和清理功能，可以对异常值、缺失值等进行处理，使得数据更加可靠。

3. 数据分析与诠释SPSS软件的数据分析功能分外强大，可以进行多元方差分析、协方差分析、回归分析、相关分析等多种统计分析方法。

在正交试验设计中，可以使用SPSS软件进行多因素方差分析，以确定各个因素对试验结果的影响。

同时，SPSS软件还提供了图表制作功能，可以直观地展示分析结果。

四、SPSS软件在正交试验结果分析中的应用1. 参数预估SPSS软件可以通过正交试验设计的数据，进行参数预估和置信区间的计算。

利用SPSS进行随机化实验设计分组

பைடு நூலகம்
END CASE.
(5)
END LOOP.
(6)
END F IL E.
(7)
END IN PU T PRO GRAM.
(8)
AU TORECOD E VAR IABL ES = RANDOM/ IN2
TO RAN K.
(9)
SOR T CASES B Y RAN K(A) .
(10)
31 程序的运行 :在语句编辑窗口 ,通过菜单选择 :
(3)
END CASE.
(4)
END LOOP.
(5)
END F IL E.
(6)
END IN PU T PRO GRAM.
(7)
COM PU TE RANDOM = UN IFORM (N) . (8)
RAN K VAR IABL ES = RANDOM B Y BLOC K.
(9) 上述程序中 ,N 为观察单位总数 , K 为处理组数。第 (2) 语句产生 1～N 的观察单位编号 ,number ;第 (3) 语句产生观察单位对应的区组编号 block (1～ K) ; 第 (8) 语句产生随机数字 random (取值在 0～N 之间) ;第 (9) 语句是以区组 block 为分组变量 ,将随机数字 ran2 dom 编秩 ,并自动赋值给新变量 rrandom 。当 N 为偶数 ,处理组数 K = 2 时 ,即为配对设计。四、随机区组设计分组 SPSS 编程运用实例如何按随机区组设计 ,分配 5 个区组的 15 只小白鼠接受甲、乙、丙三种抗癌药物处理 ?
tax Editor) 得以实现。方法是通过菜单选择 : File →
New →Syntax 。如果已经建立了程序 , 则可以通过

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、本文概述本文旨在详细介绍在SPSS软件中实现完全随机设计多组比较秩和检验（也称为Kruskal-Wallis检验）的多重比较过程。

完全随机设计多组比较秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数。

当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，这种方法尤为有用。

本文将从SPSS软件的实际操作出发，逐步引导读者完成数据录入、Kruskal-Wallis检验的实施，以及如何进行多重比较，最后解读和分析结果。

通过本文的学习，读者将能够掌握在SPSS 中进行完全随机设计多组比较秩和检验的基本方法和步骤，为实际科研工作中的数据分析提供有力支持。

二、完全随机设计与多组比较秩和检验完全随机设计是一种实验设计方法，其中每个观察单位被随机分配到不同的处理组，以评估不同处理对观察单位的影响。

这种方法在医学、生物学、社会科学等多个领域的研究中都有广泛应用。

在完全随机设计中，各组之间的比较是独立的，因此，当我们需要对多组数据进行比较时，需要使用适当的统计方法。

在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，通常使用非参数检验。

秩和检验（Rank Sum Test）就是一种常用的非参数检验方法，也称为Mann-Whitney U检验。

当有两组独立样本时，可以使用秩和检验来比较它们的中位数是否有显著差异。

然而，在完全随机设计中，当需要对多组数据进行比较时，我们需要使用一种称为多组比较秩和检验的方法。

多组比较秩和检验有多种方法，其中一种是Kruskal-Wallis H检验。

这种方法首先计算每个观察单位的秩，然后根据这些秩计算出一个H统计量。

H统计量用于检验所有组的中位数是否相同。

如果H统计量显著，那么我们可以拒绝所有组中位数相同的假设，认为至少有一组与其他组有显著差异。

然而，Kruskal-Wallis H检验只能告诉我们是否有显著差异，但不能告诉我们哪些组之间有差异。

SPSS详细教程：轻松实现随机分组

SPSS详细教程：轻松实现随机分组我们常常把随机分组挂在嘴边，好像只要⼀提到随机化，整个研究就能提升⼀个level。

但是在实际的研究过程中，很多研究者并不知道怎么才能正确的实现随机分组。

所以，⼩咖决定⼿把⼿来教⼤家如何通过SPSS，轻松实现随机分组。

随机分组随机分组，就是将参加研究的受试对象，按照随机化的原则，分配到不同处理组的过程。

随机分组可以保证每⼀个受试者均有相同的机会被分配到试验组或对照组，使得⼀些可能影响试验结果的临床特征和⼲扰因素在组间分配均衡，具有较好的可⽐性。

结果不受⾮处理因素的⼲扰和影响，从⽽有效避免了各种⼈为的客观因素和/或主观因素对研究结果产⽣的偏倚，使结果更加真实可靠。

随机分组的基本思路尽管随机分组看上去⾮常简单，但是在临床试验的具体操作过程中，往往会被误解和误⽤。

例如有研究⼈员按照研究对象的⼊组顺序，把受试者交替纳⼊试验组和对照组，这种分组⽅法很容易被误认为是随机分组，但实际上当前⼀个研究对象的分组被确定时，也就决定了下⼀个研究对象的分组，因此⽆法保证研究对象有相同的机会进⼊不同的处理组。

那么⼀般⽤什么⽅法实现随机分组呢？随机分组可以采⽤抽签、掷硬币或掷骰⼦等⽅法，但更科学、更可靠的是使⽤随机数字来进⾏分组，其基本思路为：1. 对临床试验中纳⼊的每⼀研究对象产⽣⼀个对应的随机数字；2. 按照随机数字由⼩到⼤（或由⼤到⼩）的顺序进⾏排序；3. 根据事先设定的各个处理组样本量⼤⼩，按随机数字顺序选择相应的样本数量，分配到不同的处理组。

在临床试验中，研究对象往往是陆续⼊组的，研究者不可能要等到研究对象都收集⾜够的时候，再分组进⾏试验，所以⼀般在研究开始前，要事先按照研究对象的⼊组顺序，根据对应的随机数字将研究对象随机地分配⾄不同的处理组，并做好分组隐匿。

⼀旦研究对象符合⼊选条件纳⼊研究时，就可以根据事先确定好的分组⽅案，直接进⼊对应的分组开始试验。

随机分组SPSS操作⼀、研究实例假设某研究拟纳⼊330名研究对象，按照研究对象⼊组顺序进⾏编号，研究对象⼊组后被随机分配到A、B、C三组给予不同的治疗措施，其中A为安慰剂组，B为常规⽤药组，C为联合⽤药组，每组各110⼈。

SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】

SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。

目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。

连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。

2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。

4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。

2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。

3 R×C表资料的统计分析 (7)2。

4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

spss统计分析方法应用期末作业

1.作业1（基本统计+参数检验+方差分析1）利用城际出行行为数据，从中随机选取90%的样本，实现以下分析目标：(1)分析出行时间的分布，需做直方图。

(2)分析不同性别的出行方式是否一致。

(3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。

(4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响（考虑交互作用）。

1.1 分析出行时间的分布，需做直方图1.1.1 解题思路首先，根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本；由于出行时间分布数据是定距变量，且出行时间数据数量较多，不宜使用频数进行分析。

因此在分析之前先对出行时间进行分组，再进行频数分布。

根据公式（1-（1-1）中n为数据个数，对结果四舍五入取整后为理论分组数目。

原样本数为235，随机选择之后剩余样本是n为213个，根据公式（1-1）计算得到分组数目为9。

选中的数据中出行时间的最大值为150，出行时间的最1.1.2操作步骤数据选择：【数据→选择个案】，选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】，点击确认。

剩下的即为随机选择之后的数据。

数据分组：【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中，输出变量名称改为“城市出行时间分组”，点击【更改】，在点击【旧值和新值】，按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、130-140、140-150，分别对应1,2,3,4,5,6,7,8,9。

点击【完成】。

频数分析：【分析】→【描述统计】→【频率】，将“城市出行时间分组”加入到【变量】中。

点击【图表】→【直方图】→选中【在直方图上显示正态曲线】→【确定】。

1.1.3输出结果与分析总计213 100.0 100.0图1-1城市出行时间分布直方图从表1-1中可以看出，出行时间分布中，出行时间在60-70分钟的比较少，占比为4.7%，出行时间在120-130分钟、130-140分钟和140-150分钟的都比较少，三组总和占比仅为6.1%。

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第三章--数据预处理

排序目的：数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值
状况、缺失值数量的多少等；通过数据排序能够快捷的找到数据的最大值和最小
值，进而可以计算出数据的全距，初步把握和比较数据的离散程度；通过数据排序能够快捷地发现数据的异常值，为进一步明确它们是否会对分析产生重要影响提供帮助。
排序方法：
变量计算中有三个概念：一、SPSS算术表达式（numeric expression）它是由变量、常量、算术运算符、括号、函数等组
成的式子。
运算先后顺序：自左向右，先算括号内的；先计算乘方（**），再计算乘（*）、除（/），最后计算加（+）、减（—）
1、简单的表达式由SPSS关系运算符、变量、常量以及算术表达式
件满足】项，然后选择“户口状况”=1 2、对70%的随机样本进行分析【数据】→【选择个案】→选择【随机个
案样本】项，然后输入比例数0.7
SPSS对未选中的个案的处理方式：
【过滤掉未选定的变量】
表示对未被选中的个案打“/”
【删除未选定个案】
表示从数据窗口中删除未被选择的个案
【将选定个案复制到新数据集】
在结果gs变量中，如果家庭的计数结果为2，则为该家庭对目前住房满意且不计划买房。还可以进一步计算百分比
分类汇总指按照某分类变量进行分类计算分类汇总的应用举例（住房状况调查） (1)分析本市与外地户口家庭目前人均住房面积是否
有较大差距; (2)未来打算买房的平均面积是否有差距分类变量是“户口状况”，汇总变量分别为“人均
达式。依据职称级别计算实发工资 (sr-bx)*0.5(0.3)
3.3 数据选取
一、数据选取的目的数据选取就是根据分析的需要，从已收集到的大批

第15章 SPSS中随机化过程的实现——【SPSS精品教程】

• “结”：单击“结”，弹出“结”对话框，如图15-6所示；用于指定“结”（变量值相同的，称为结）的秩次。均值：相同值的
秩取平均值；低：相同值的秩取最小值；高：相同值的秩取最大
值；顺序秩到唯一值：相同值的秩取第一个出现的秩次值，其他观测量秩次顺序排列。系统默认为均值。
实例讲解
• 例15.1：某高中班有学生60人，现欲了解其近视率，拟从中随机抽取25%即15人作调查；见例15-1.sav。
• ④分层抽样：先将研究对象按影响研究结局的主要特征分为若干层，然后在每一层中进行随机抽样，可分为按比例分层随机抽样和最优分配分层随机抽样。
随机化分组的设计
①完全随机设计的分组，是将同质的受试对象随机地分配到两个或多个水平（处理）组中，再观察和比较不同处理所产生的效应。其步骤为：编号（给受试对象编号），取随机数（从随机数字表或随机数发生器获取），确定组别。
（2）分类
• 随机化包括随机抽样和随机分组两个层面。
• ①随机抽样：按照随机的原则抽样，即按照确保研究总体中每个个体均有同等的机会被抽中的原则，抽取样本的方法。随机抽样有四种基本形式，即单纯随机抽样，等距抽样、整群抽样和分层抽样等。
• ②随机分组：按照随机的原则分组，即按照保证研究对象有同等的机会进入各处理组的原则，将研究对象进行分组的方法。常用的随机分组方法有：完全随机设计分组、随机区组设计分组等。
随机抽样的设计
• ①单纯随机抽样：是先将全部观察单位进行编号，然后再用随机数字法、抽签等方法随机抽取部分观察单位组成样本。
• ②等距抽样：又称系统抽样、机械抽样，是按照一定的顺序，机械地每隔一定的单位抽取一个单位的抽样方法。
• ③整群抽样：先将总体分成若干群组，再随机抽取部分群组组成样本，被抽中的群组全部个体均为调查对象。

SPSS数据分析课程中随机化过程实现方法研究

SPSS数据分析课程中随机化过程实现方法研究方欢;方贤文;郭娟【摘要】数据分析课程是一门实践性较强的课程,文章针对数据分析的随机化过程实现进行探讨.首先,详细分析了随机数种子的设定方法,并设计一组实验来验证随机数种子对于重现性现象的决定作用;提出随机抽样和随机分组的设计方案,通过实验操作说明每种实验方案的实现过程.随机化过程可以避免数据的偏性,并保证样本具有良好的代表性和组间均衡性.【期刊名称】《廊坊师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(016)004【总页数】5页(P20-23,27)【关键词】随机化过程;实验方案;重现性;SPSS【作者】方欢;方贤文;郭娟【作者单位】安徽理工大学,安徽淮南232001;安徽理工大学,安徽淮南232001;安徽理工大学,安徽淮南232001【正文语种】中文【中图分类】O212近年来，随着大数据技术的兴起，很多专业都开设了数据分析相关的课程［1，2］，然而在本科阶段对于数据分析的探讨［3－6］，大都需要借助专业软件来进行相关实验方案的学习。

本文针对基于SPSS软件的随机化过程的实验方案设计进行分析和研究，详细阐述相关的实验原理和实验步骤。

随机化是一种非常重要的统计技术，在数据随机化生成过程及随机分组方案中占有十分重要的位置，随机化方法的优劣直接影响到数据的偏性问题，优良的随机化过程设计方案，可以保证样本具有良好的代表性以及组间具备均衡可比性。

本文以SPSS软件为基础，探讨随机化过程的教学方法以及实验设计方案。

在随机化过程的教学过程中，主要分为以下几个层次、循序渐进讲解随机化过程的软件实现：（1）原理分析—随机化过程的本质和原理；（2）验证分析—统计的重现性现象；（3）方案分析—随机抽样和随机分组的实施步骤；（4）应用分析—随机抽样和随机分组的应用案例。

1.1 随机化的原理分析随机化是按照数学上概率的原理，使研究对象有同等的机会被抽中或被分配到某一处理组，结果不受人为因素的干扰和影响；随机化是提高样本代表性和（或）组间均衡性的重要方法。

随机化分组

n
三、随机分组的原则
(1) 医生和患者不能事先知道或决定患者将
分配到哪一组接受治疗
(2) 医生和患者都不能从一个患者已经进入
的组别推测出下一个患者将分配到哪一组
随机分组的意义
1、避免主观因素的参与 2、减少两组患者选择偏倚 3、对于实验中意想不到的因素起平衡作用 4、随机化是统计推断的基础随机 ≠ 随意
（12）Recode rx(31 thru 60= 2) into group. （13）Recode rx(61 thru 90= 3) into group. （14）Recode rx(91 thru 120 = 4) into group. （15）Execute.
（11-14）规定序号1～30 为第1 组(group) ,31～ 60 为第2组,61～ 90 为第3 组,9 1～120 为第4 组。
王倩新疆医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室
实验设计中应该遵循的三个基本原则对照原则随机化原则重复原则随机抽样随机分组★ 实验顺序的随机
内容提要：
1. 概念 2. 随机临床试验的现状 3. 随机分组的原则与意义 4. 随机分组的方法 5. 随机隐藏 6. 通过EXCEL表演示1例
u =IF(RAND()<=0.5,"Control",“Treatment")
u 其他变化可以根据需要做更复杂的函数，例如熟悉ASCII码的可
以用char函数结合rand函数生成随机字母。
如何利用SPSS 进行随机化分组
新疆医科大学公卫学院流行病学与卫生统计学教研室杨蕾
随机化原则
随机化原则包含三个方面: 1.抽样随机 2.分组随机 3.实验顺序随机

《SPSS数据分析与应用》SPSS数据预处理

SPSS数据变量计算
SPSS算术表达式：SPSS算术表达式是由常量、变量、算术运算符、圆括号、函数等组成的式子。
• 字符串型常量应当用英文引号引起来 • 变量是指那些存在于数据编辑器窗口中的已有变量 • 算术运算符主要包括＋(加)、－(减)、*(乘)、/(除)、**(乘方)。
SPSS条件表达式：条件表达式是对条件进行判断的式子。其结果有两种取值：若判断条件成立，则结果为真；若判断条件不成立，则结果为假。
第一步：选择菜单：【转换 (T)】→【计算变量(C)】；
第二步：在【数字表达式(E) 】框中给出SPSS算术表达式和 SPSS函数，可以手工输入，也可以使用算术表达式和函数的输入工作；
第三步：在【目标变量(T)】框中输入存放计算结果的变量名。
Part 3.4
SPSS数据重新编码
SPSS数据重新编码
数据重新编码应用举例：根据大学生恋爱数据，对“生活费_百元”变量进行重新编码。
基本操作步骤：第一步：点击【转换(T)】→【重新编码为不同变量(R)】；第二步：在【输出变量】下的【名称(N)】框中输入存放结果的变量名，并点击【变化量(H)】按钮确认，这里将“生活费等级” 作为新变量名。也可在【标签(L)】后输入相应的变量名标签；
数据重新编码概念：当对数据中某些变量进行分组处理、改变变量的值或数据类型时，需要使用SPSS重新编码功能。
数据重新编码目的：将变量的原始值重新设定；
• 重新编码为相同变量时，变量的值改变后直接覆盖原变量； • 重新编码为不同变量时，是根据原来变量某一值或某一值范围，变成一个新的数值。
SPSS数据重新编码
SPSS数据重新编码
基本操作步骤：第三步：点击【旧值和新值(O)】按钮，打开新旧值窗口；

spss统计软件实验报告

岭南师范学院2014年－2015学年第一学期期末考试（考察）实验报告调查题目：岭南师院学生生活费支出情况的调查科目：统计软件成绩：姓名：陈文超学号： 2011224529 巫军福 2011224539李裕慧 2011224522李立聪 2011224515 专业：数学与应用数学班级： 11金融数学班内容： SPSS软件数据预处理、基本统计分析、参数检验非参数检验、方差分析有关说明：现在大学生的生活费大部分是家里给的，当然也有一部分的学生是通过做各种的兼职，例如：家教、派传单、送餐等，获得一小部分的零花钱。

那么，对于大学生来说，如何能让自己的一定额度的生活费用在合理的方面，这是非常重要的。

这也是一个关于生活费的理财计划，处理得好的话，可以每月都能有一点的剩余或者可以买些自己喜欢的商品。

基于这个原因，我们小组经过讨论后，确定了这个题目，也为了了解当今大学生的生活支出情况，从而可以做出相应的改善。

调查目的：大学生是一个新兴的消费群体，为了调查清楚我校大学生生活费支出状况，我们决定采用简单随机抽样发放问卷以及网上填写问卷的方法对学校的同学进行一次大学生生活费支出的调查，并进行统计分析。

主要弄清楚大学生要花多少钱，花在了什么地方，花的是否合理，如果不合理怎样改进。

我们用数据来倡导大家在校期间生活费的合理使用。

调查范围：岭南师范学院。

调查对象：我校不同学院不同专业的学生群体。

调查研究的方法：采用简单随机不重复抽样的方法发放问卷，网上不重复填写问卷的方法，并进行统计分析。

具体统计分析有:1.根据样本的生活费来源，分布状况的均值，比例等分布的数字特征，推断大学生总体分布的相应参数。

2.根据性别进行男女两个总体生活费均值之差的比较以及比例的比较。

3.根据大一、大二、大三、大四进行四个总体生活费均值之差及比例的比较4.绘制统计图使样本数据直观化并对统计量进行分析。

小组分工安排：巫军福、陈文超、李裕慧、李立聪四个人一起讨论确定选题以及调查的主体、范围、方法，也初步定出调查问卷的初稿。

SPSS随机分组操作步骤

SPSS随机分组操作步骤SPSS（19.0）随机分组操作步骤1.输入原始数据纵向输入原始数据，包括原编号、分组依据的变量，变量列降序排列（Sort Descending）。

2.生成随机种子转换（Transform）→随机数字生成器（Random Number Generators）勾选“活动生成器初始化（Active Generator Initialization）”中的“设置起点（Set Starting Value）”，选中“固定值（Fixed Value）”，默认2,000,000，单击“确定（OK）”。

3.生成随机数字转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）目标变量（Target Variable）：random函数组（Function Group）：随机数字（Random Number）函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Uniform，双击选中数字表达式（Numberic Expression）：RV.UNIFORM（1,100）→单击“确定（OK）”。

4.输入分组后新编号假设分为a个组，每组n个样本，输入a个1，a个2，……a个n。

5.分组转换（Transform）→个案排秩（Rank Cases）变量（Variable(s)）：random排序标准（By）：新编号列将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最大值”（Largest value）→单击“确定（OK）”。

“Rrandom”列升序排列（Sort Ascending）。

“Rrandom”列即分组后的组别，“新编号”列即分组后的编号。

SPSS 12.0软件的使用之二随机抽样及随机分组的实现

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对照的原则
常用的对照: 空白对照：对照组不给任何药物或处理，易导
致心理差异。安慰剂对照：对照组给安慰剂。其他有效药物对照：对照组给原有的有效药物
或疗法自身前后对照：时间问题；其它：历史对照、文献对照。
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随机化的原则
Fisher在1935年首先提出随机化概念并应用在农业实验中。
随机化是指总体(符合根据假设规定的入选标的研究对象)每一个观察单位都有同等的机会被选入样本中来，并有同等的机会进行分组。
侧重点不同
配额注重“量”的分配判断抽样注重“质”的分配
复杂程度不同
配额抽样方法复杂精密判断抽样方法简便易行
16
非随机抽样—雪球抽样
雪球抽样：在无法了解总体情况时，从少数成员
入手调查并询问其他符合条件的人，再找这些人所知道的人。
17
Part1.2 概率抽样—随机抽样
18
随机抽样的程序
31
系统随机抽样的SPSS实现
例2：为了解某村庄家庭年人均收入情况，拟利用村庄中每户的门牌号码信息采用系统抽样抽取 10%的家庭作随机抽样调查，假设该村庄有150 户居民。
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Step 1：编号
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Step 2：计算抽样间隔
34
Step 3：产生随机数字
(根据产生的随机数字，在1至15号之间随机确定一个初始抽样编号）
界定总体范围与界限
制定抽样框
收集总体中全部抽样单位的名单，并对名单统一编号、分段、分层抽样时则要分别建立起几个不同的抽样框。
决定抽样方案确定抽样方法、样本规模、主要目标量的精确程度
实际抽取样本按照选定方法从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成样本评估样本质量可将得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与其它

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案-(1)

《统计分析与S P S S的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。

●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。

3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。

每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。

●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。

SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。

4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。

●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。

●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。

该方式适用于大规模的统计分析工作。

●混合运行方式：是前两者的综合。

5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。

7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。

用spss软件进行随机分组PPT演示课件

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Compute Variable对话框
RV.UNIFORM(min,max) 产生均匀分布在[min,max] 区间中的随机数。
•2007.01
•18
•2007.01
产生新变量 “随机数字”
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•2007.01
➢分组在各单位组内按随机数字大小进行分组：最小——A组居中——B组最大——C组
RV.UNIFORM(min,max) 产生均匀分布在[min,max] 区间中的随机数。
•2007.01
•5
•2007.01
… … …
产生新变量 “随机数字”
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➢随机数字排序
Transform →Rank Cases…
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•7
Rank Cases 对话框
•2007.01
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产生一个新变量“R随机数字”，即“随机数字”
完全随机设计受试对象
随机分配组1
组 2 … 组 2k
随机分配处理 T1
T2 … T2k
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•2
➢编号及定义变量
将 30 名战士按体重从1到30编号。
… … …
•2007.01
•3
➢产生随机数字
Transform →Compute…
•2007.01
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Compute Variable对话框
受试对象
配单位组
随机化处理
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T1 T2 … Tk 单位组1
T1 T2 … Tk 单位组2
…
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➢编号及配单位组
1. 将实验动物按体重编号
2.将体重相近的每3 个动物配成一个单位组，并编号。