第二章SPSS在食品试验数据分析中的应用-1
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
SPSS 软件在食品工艺研究中的应用
SPSS 软件在食品工艺研究中的应用【摘要】SPSS for windows 是功能强大的统计分析软件，它能对工艺研究中的正交试验设计进行全面、准确的统计分析，帮助试验得出最佳优化条件。
本文通过SPSS 软件针对有关食品工艺研究文献中的正交试验数据进行全面的统计分析，得到与文献中几乎完全一致的最佳工艺条件。
【关键词】SPSS ；正交设计；数据处理引言随着计算机应用的不断发展，对利用计算机进行数据分析和统计运算已成为人们科研工作的重要手段。
SPSS(Statistical Package forthe Social Science)——社会科学用软件包是世界上著名的统计分析软件之一，它集数据整理、分析功能为一身，用户可以根据实际需要选择合适的功能模块，而且大多数操作是通过“菜单”、“快捷图标”、“对话框”来完成，易于使用[1]。
SPSS 的基本功能包括数据管理、统计分析、图标分析、输出管理等等。
SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均数比较、一般线性模型、相关分析、多元回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数[2]。
SPSS 软件对正交实验的数据处理，只需输入参数和结果，便可得到统计分析表等，避免了大量的烦琐计算，并可根据数理统计知识，对结果分析得出更可靠的结论[3]。
利用SPSS Conjoint 的正交设计功能进行试验，操作方便、快捷，可根据预设好的水平因素表直接生成相应的正交表，再用一般线性模型的Univariate 过程进行数据分析，结果可根据需要输出因素变量表、方差分析表、单因素统计量表等[4]。
本文通过SPSS 软件对食品工艺研究中的正交试验数据进行处理和分析，并与引用文献中的最终优化结论进行比较，在两个实例中具体演示操作过程。
例 1多元回归分析在食品科学研究中，影响因变量y的自变量往往是多个。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案(第2章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第2章SPSS数据文件的建立和管理1、S PSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？SPSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。
原始数据的组织方式：待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本的统计指标。
计数数据的组织方式：所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的数据。
2、什么是SPSS的个案？什么SPSS的变量？个案：在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。
变量：数据编辑器窗口中的一列。
3、在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？默认的变量名：VAR------;默认的变量类型：数值型。
变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。
4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料？问：在S P S S中应如何组织该数据?数据文件如图所示：5、什么是SPSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义？如何在SPSS中指定用户缺失值？缺失值分为用户缺失值（User Miss ing Value ）和系统缺失值（System Miss ingValue ）。
用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。
用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0” “9”、“99”等。
系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“？”。
在变量视图中定义。
6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。
如何在SPSS 中指定变量的计算尺度？变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度）以及定类型（性别）。
使用SPSS进行统计数据分析
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
使用SPSS进行临床数据分析的技巧
在临床研究中，预后研究旨在评估患者接受某种治疗后的疾病进展和生存情况 。使用SPSS进行数据分析，可以分析影响预后的因素，并建立预测模型。
预后研究分析方法
常见的分析方法包括生存分析、Cox回归分析等，SPSS提供了相应的统计分析 工具来实现这些方法。
病因研究
病因研究
病因研究旨在探讨疾病发生的原因和危险因素。使用SPSS进 行数据分析，可以帮助研究者识别与疾病发生相关的因素， 并评估其因果关系。
多重共线性问题
处理方式
可以采用相关系数矩阵、VIF等方法检测多 重共线性，然后通过减少变量、使用因子分 析等方法解决多重共线性问题。
注意事项
在处理多重共线性问题时，应深入分析变量 之间的关系，避免简单地将变量删除或整合 。同时，应注意保持模型的解释性和稳定性
。
06
SPSS与其他软件的结合 使用
与Excel的结合使用
推论性统计分析
总结描述
推论性统计分析是通过样 本数据来推断总体特征， 利用样本信息对总体做出 科学推断。
参数估计
使用样本数据估计总体参 数，如总体均值、总体比 例等，并给出估计的精度 和置信区间。
假设检验
根据研究目的提出假设， 然后利用样本数据对假设 进行检验，判断假设是否 成立。
高级统计分析
总结描述
启动方法
安装完成后，可以通过开始菜单 或桌面快捷方式启动SPSS。首次 启动时，系统会提示创建或打开 数据集。
数据输入与整理
数据导入
除了手动输入数据，SPSS支持多种 数据格式的导入，如Excel、CSV等 。通过“文件”菜单下的“导入数据 ”功能，选择相应格式导入即可。
数据整理
在数据输入后，需进行数据整理，如 添加或删除变量、编码分类变量等。 SPSS提供了强大的数据整理工具，如 “数据转换”功能。
食品试验设计与统计分析习题答案【最新】
食品试验设计与统计分析习题答案【最新】食品试验设计与统计分析习题答案课程大纲:一、课程性质与目的本课程是为食品质量与安全专业本科生开设的专业基础选修课，通过本课程的学习将使学生掌握正确地收集、整理、分析数据的方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，使学生能够独立进行试验设计，并能利用统计知识对试验结果进行正确的处理，为以后的学习打下必要的基础。
二、课程简介《食品试验设计与统计分析》是数理统计的原理和方法在食品科学研究中的应用，通过该门课程的学习，将学习到如何正确地收集、整理、分析数据，从而得出客观、科学的结论的方法，以及掌握基本的试验(调查)设计和统计分析方法，从而可以对食品科学研究中拟通过试验解决的具体问题提出科学而合理的试验方案，并用科学的统计方法进行数据处理，得出可靠的结论，从而为今后的工作和学习打下必要的基础。
三、教学内容第一章绪论(1学时)主要内容:介绍试验设计与统计分析课程的性质、地位及其重要性，介绍本门课程对今后学习及工作的影响;介绍食品科学试验的特点与要求。
学习要求:了解试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用及发展概况;熟悉食品科学实验的特点与要求。
自学:试验设计与统计学发展概况。
第二章数据资料的整理与特征数(2.5学时)主要内容:统计常用术语概念;资料的分类及整理方法;常用统计表和统计图的绘制;资料特征数的计算;异常数据的检出。
学习要求:理解统计常用术语的含义;理解不同类型资料的性质并掌握资料的整理方法;掌握统计表和统计图的绘制;掌握资料特征数的计算方法;掌握异常数据的检出方法。
自学:部分统计表和统计图的绘制;部分异常数据的检出方法。
作业:课后习题。
第三章理论分布与抽样分布(2.5学时)主要内容:介绍有关随机变量的几种常用理论分布、平均数和均数差数的抽样分布及t分布。
学习要求:掌握常用理论分布的规律及相互间的关系;正确进行有关随机变量的概率计算;掌握t分布规律及其与标准正态分布的关系;理解均数标准误和均数差数标准误的意义，并掌握其计算方法。
SPSS统计软件在食品科研建模中的应用
ＳＰＳＳ是“社会科学统计软件包”（ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰａｃｋａｇｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。
１９６８年，美国斯坦福大学开发了最早的ＳＰＳＳ统计软件，并于１９７５年在芝加哥成立了ＳＰＳＳ公司，已有３０余年的成长历史，全球约有２５万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。
目前，世界上最著名的数据分析软件是ＳＡＳ和ＳＰＳＳ。
ＳＡＳ是为专业统计分析人员设计的，具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士所喜爱。
而ＳＰＳＳ是为广大的非专业人士设计，它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。
比起ＳＡＳ软件来，ＳＰＳＳ主要针对着社会科学研究领域开发，因而更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研人员必备的科研工具。
ＳＰＳＳ软件具有以下特点：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；②统计功能包括了相关分析、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，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；③自从１９９５年ＳＰＳＳ公司与微软公司合作开发ＳＰＳＳ界面后，ＳＰＳＳ界面变得越来越友好，操作也越来越简单。
食品科学研究，样本来源复杂，生产工艺多种多样，加工质量控制措施环节较多，为了节约大量的人力物力，加快新产品的开发速度，更好的控制产品的质量，从研究的样本推断总体，建立相应的数学模型，揭示普遍的自然规律是食品科研工作者必须解决的重要问题。
但是，采用传统的统计分析方法对试验数据进行分析处理，建立数学模型，计算过程极其繁琐。
该文作者在长期从事试验设计和统计分析教学的基础上，结合食品科学研究的实际问题对ＳＰＳＳ统计软件在食品科研建模中的应用作如下介绍。
１ 曲线回归分析在食品科学研究问题中，有时两个变量之间线性关系，但大多数情况下并不一定呈线性关系，而是某种非线性关系。
学习使用SPSS进行数据分析和统计
学习使用SPSS进行数据分析和统计在今天的数字化时代，数据统计和分析已经成为各个领域不可或缺的技能和技术。
学习使用SPSS进行数据分析和统计，可以帮助我们更加深入地了解数据，同时也可以为我们解决问题和做出决策提供帮助。
一、SPSS的基本概念和用途SPSS全称是“Statistical Product and Service Solutions”，是一种统计分析软件。
它可以用来对数据进行分析、建模和预测，支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。
同时，SPSS也提供了各种图表和报表来展示数据分析结果，方便我们更好地理解和使用数据。
二、SPSS的基本功能和操作1. 数据输入和清洗：在使用SPSS进行数据分析之前，我们需要将数据输入到SPSS中并进行数据清洗。
数据输入可以通过手动输入、复制粘贴、导入文件等方式实现，数据清洗则可以通过数据筛选、去重、去除缺失值等方式实现。
2. 数据分析和统计：SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析等。
我们可以根据不同的数据类型和研究需求选择不同的统计方法。
3. 图表展示和报表输出：SPSS提供了多种图表和报表样式，可以很方便地将统计结果展示出来。
我们可以使用SPSS自带的报表或自定义报表来实现。
三、学习SPSS的途径和方法1. 在线课程和教程：通过网络搜索“SPSS入门教程”或“SPSS在线课程”，可以找到很多教程和课程资源来学习SPSS的基本操作和分析方法。
例如，在Coursera和edX等平台上，有很多SPSS课程可供选择。
2. 书籍和教材：学习SPSS最基础的方法是通过购买SPSS的官方教材并进行学习。
SPSS出版了一些很好的教材，例如《SPSS统计分析方法》和《SPSS数据分析入门与进阶》等。
同时，也有其他基础统计学分析的书籍可以参考。
3. 工作中的实践：SPSS的使用需要结合实际问题进行操作，因此在工作中实践是很重要的学习途径。
第二章SPSS在食品试验数据分析中的应用-1
• 通常建立SPSS数据文件时应首先定义 数据的结构部分，然后再输入数据， 但实际应用中，边录入、边分析、边 修改数据结构的情况也是常见的。数 据的结构定义完成之后，可以在变量 视图(Variable View)卡片中浏览，也可 以通过菜单选项实用程序(Utilities) 变量 (Variable)来实现。
2) 数据类型（Type）
2) 变量宽度（Width）、显示宽度 （Columns）
每种类型的变量都有自己的变量宽度、小
数位和显示宽度，其中变量宽度是变量允 许的最大字符位数，列宽度是数据编辑窗 口中显示每列的字符位数。通常这两个宽 度是一致的。
定义时直接 录入即可
3) 变量名标签（Variable label）
• SPSS数据文件是一种有结构的数据文件， 它由数据结构和内容两部分组成，其中的 数据结构记录数据变量的名称、类型、变 量宽度、小数位数、变量名标签、变量值 标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度 量尺度等必要信息，数据的内容才是那些 待分析的具体数据。
数据 结构
数据 内容
基于上述特点，建立SPSS数据文
• 部署
在企业日常运营中，降低分析维护成本， 最大限度的提高数据分析为企业带来的价值。
IBM SPSS Collaboration & Deployment Services IBM SPSS Decision Management
SPSS for Windows的特点
• 1、SPSS for Windows的命令语句、子命令及选 择项大部分由“菜单”、“图标按钮”、“对话 框”的操作完成，操作简单、使用方便。工具栏 提供了方便用户进行各种不同操作的按钮,用户也 可根据不同的需要增加或者减少各种操作按钮。 同时还具有记忆功能,能够记住用户最近打开的数 个文件以及当前执行的统计分析及作图的操作中 用户输入的数据。 • 与另一著名统计软件SAS相比，更适用于统计初
SPSS原理及应用
SPSS原理及应用SPSS是统计产品与服务解决方案的简称，它是一个功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，帮助研究人员从大量的数据中发现规律和趋势。
本文将介绍SPSS的原理及其在实际应用中的具体应用场景。
一、SPSS的原理SPSS采用了数据的输入、处理、分析和结果输出的流程，并通过交互式界面，帮助用户进行数据的整理、处理和分析。
SPSS的原理包括数据输入、数据清洗、数据变换、数据分析和结果输出等几个主要方面。
1. 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，如手动输入、导入Excel文件、导入文本文件等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方式将数据导入SPSS中。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，包括缺失数据处理、异常值处理、数据标准化等等。
SPSS提供了一系列数据清洗的工具和函数，可以帮助用户对数据进行清洗和整理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据变换数据变换是指对数据进行转换和重构，以适应具体的分析需求。
SPSS提供了数据重编码、数据合并、数据分割等功能，帮助用户对数据进行灵活的变换和重构，以满足不同的统计分析需求。
4. 数据分析数据分析是SPSS的核心功能，它包括了常见的统计分析方法和技术，如描述统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等等。
用户可以根据自己的研究目的和需求，选择合适的分析方法进行数据分析。
5. 结果输出SPSS可以将分析结果输出为多种形式，如表格、图表、报告等。
用户可以根据需要选择合适的形式输出结果，并进行进一步的解读和分析。
二、SPSS的应用场景SPSS具有广泛的应用领域，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 营销分析SPSS可以对市场调研数据进行分析，帮助企业做出市场定位、产品定价、促销策略等决策。
通过分析消费者的购买行为、偏好和需求，可以为企业提供精准的市场分析和预测。
2. 社会科学研究SPSS可以对社会科学领域的数据进行统计分析，如对教育、心理学、人口统计学等领域的数据进行分析。
《spss使用教程》课件
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。
SPSS统计分析方法及应用01-01-01
咨询公司发现这一秘密的手段就是我们课程的关联分析 和频数分析。没有数据挖掘，这一信息将永不见天日！
电信：呼叫指纹识别 银行：逾期贷款、呆滞贷款 证券公司：上市公司是否被特别处理(ST)。 以上例子使用的工具，都是利用统计分析理论和方法研 制的软件系统。行业名称：数据分析、经济分析、数据挖掘
1994-1998年间，SPSS公司兼并了多家从事统计分析软 件研发的公司，对这一市场进行了整合，软件名称也改为： 统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)，最新版本SPSS17。
3) SPSS的应用领域
现在的SPSS统计分析软件在全球拥有26万家以上的用户， 广泛应用于通信、医疗、银行、证券、保险、军事、商业、 教育、科研和政府等社会的各个领域，是当今世界最流流行 的软件之一。见识
4) 变量值标签
在调查问卷中的选项中，答案经常是英文字母，例如学
历：A，初中以下；B，高中；C，大专…。在数据集中存储
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
25
是这些英文字母，让人很难读懂和理解。 SPSS可以定义变量值标签，对变量的值进行说明和解释。
在数据集中既可以浏览变量的值，也可以浏览变量值标签； 输出结果也是如此，十分方便。
钮都处于休眠状态。
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
26
变量的值
变量值标签
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
27
(2) 删除或修改变量值标签的对应关系
单击列表框中要删除的标签，这时标签的值重新显示在 标签Lable文本框中，在值Value文本框输入原来对应的值， 【Remove】按钮被激活，可以将对应关系移去。
SPSS 在食品统计分析中的应用
成对子，再分别对配对的两个试验单元施以不 同的处理。
特点：两个处理的数据不是相互独立的，而是存在某种联系
为研究电渗处理对草莓果实中钙离子含量
的影响，选用 10 个草莓品种来进行电渗处理
与对照的对比试验，结果见下表。问电渗处 理对草莓钙离子含量是否有影响。
项目 电渗处理（x1）/mg 对照（x2）/mg 差数d=（x1-x2）
1 22.23
2 23.42
3 23.25
4 21.38 16.38 5.00
5
6
7
8 21.75
9
10
24.45 22.42 24.37 21.37 3.08
19.82 22.56 18.42 4.14
18.04 20.32 19.64 4.19 3.10 3.61
对一家大型食品企业的若干条不同生产线每周平均 工作时间进行调查，观察其平均工作时间是否显著不同 于每周52小时的国家平均水平。对其随即抽取16条不同 的生产线，记录其在三个月期间平均每周工作小时数， 如下表：
Participant 1 2 3 4 5 6 7 8 Hours worked per week 54 48 68 53 60 45 57 62 Participant 9 10 11 12 13 14 15 16 Hours worked per week 71 60 55 63 68 64 56 60
即：
指定男性：1
指定有工作的：1
女性：2
无工作的：2
（1）变量的生成
（2）变量值标签的制定
（导入？
（1）打开spss软件 （2）菜单栏 打开数据库 新建查询
spss在数据分析中的应用PPT精品文档
目录
数据现状 SPSS现状 SPSS构成 SPSS数据预处理
2 1、数据现状
➢ 人类积累的数据量以每月环比15%的速度增加 ➢ 世界上信息的数量每二十个月翻一番
3
1、数据现状
➢ 随着计算机的广泛应用，数据分析 工作已经在悄然的萌芽
➢ 数据分析工作目前主要是对数据进 行一些描述性统计分析、相关分析、 回归分析、聚类分析、因子分析等
6
4、数据分析流程
7
5、数据分析实施的保证
商业理解
数据理解 数据准备
建立模型
模型评估 模型发布
8
6、数据分析的系统分类
➢ 数据分析是一个交叉学科领域，受多个学科影响包括数据 库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学 。
9
7、数据分析应用领域
金融
零售
房地产 电子
数据分析
生物、医学
工业生产
政务
289 、保存SPSS数据
30
9、数据的编辑需要注意的问题
截止目前，spss在接受excel文件时，只支持03版本 一下的文件。
SPSS文件不支持其保存成word、excel形式的文本， 其分析结果只能通过copy来实现。
在Word与excel中的区别 Excel不支持copy object方式，直接使用copy就
进行确实处理
➢ 范围加上离散的缺失 一定范围内的缺失处理
24
5、SPSS数据的录入
• 当变量的属性定义完成后就可以开始进行数据 的输入
• 切换窗口从Variables View 到 Date View
25
Date View窗口示意
26 6、SPSS数据的编辑
• 保证录入的数据准确无误,需要对SPSS数据进行修 改、删除、插入、复制等操作。
《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。
数据分析在食品安全监管中的应用有哪些
数据分析在食品安全监管中的应用有哪些民以食为天，食以安为先。
食品安全一直是关系到民众身体健康和生命安全的重大问题，也是社会稳定和经济发展的重要保障。
随着信息技术的飞速发展，数据分析在食品安全监管中发挥着越来越重要的作用。
它不仅能够帮助监管部门更高效地发现问题、解决问题，还能够为制定科学合理的监管政策提供有力支持。
那么，数据分析在食品安全监管中的应用具体有哪些呢？一、风险评估与预警通过收集和分析大量的食品安全相关数据，如食品生产企业的生产记录、原材料采购信息、检测报告、消费者投诉等，可以对潜在的食品安全风险进行评估和预警。
利用数据分析模型，可以预测某种食品在特定条件下可能出现的安全问题，提前采取措施加以防范。
例如，对于易受季节影响的农产品，通过分析历年的病虫害数据、气候数据以及农药使用情况，可以预测今年该农产品可能存在的农药残留超标风险，从而加强监管和检测力度。
二、追溯系统的建立数据分析在食品安全追溯系统中扮演着关键角色。
每一批次的食品从原材料采购、生产加工、运输储存到销售终端，都能通过数据分析实现全程追溯。
当出现食品安全问题时，监管部门可以迅速通过追溯系统查找问题源头，及时召回问题产品，减少危害的扩散。
同时，追溯系统也能对食品供应链中的各个环节进行监督，促使企业加强自律，保障食品质量安全。
三、检测数据分析大量的食品检测数据通过数据分析可以发现潜在的规律和趋势。
例如，对不同地区、不同季节、不同种类食品的检测结果进行综合分析，可以了解哪些地区、哪些食品容易出现哪些类型的安全问题。
这有助于监管部门有针对性地调整检测重点和频率，提高检测效率和效果。
四、市场监测与分析利用网络爬虫等技术收集互联网上关于食品安全的舆情信息、消费者评价等数据，能够及时了解市场动态和消费者的关注点。
通过对这些数据的分析，可以发现可能存在的食品安全隐患，例如某种食品突然在网络上出现大量负面评价，可能暗示存在质量问题，监管部门可以及时介入调查。
食品实验设计与数据分析--统计资料的整理与分析 ppt课件
示极差。
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总体
为了了解总体分布、特征
样本 抽样
推断、估计 参数 μ σ
平均数 标准差
2
构造
统计量
x
s s2
R
6
σ
方 差
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极 差
总体参数由相应的统计量来估计，例如 用 x 估计μ，用S估计σ等。
1.3 准确性与精确性
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3.2 数据资料的整理方法 当观测值不多(n≤30)时，不必分组， 可直接进行统计分析。 当观测值较多(n>30)时，宜将观测值 分成若干组，以便统计分析。将观测值分组 后，制成次数分布表，即可看到资料的集中 和变异情况。
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测量所得的数据资料按其性质的不同，一般
可以分为数量性状资料、 质量性状资料和 半定量（等级）资料三大类。 PPT课件
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2.1 数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能 够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ，
3、确定组距 i 每一组中的最大值与最小值之差称为组距
（Class interval），记为 i。分组时一般
要求各组的组距相等。 组距(i)＝全距R／组数k
本例
i＝27／9=3
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食品实验设计与分析 实验报告 精品
食品实验设计与分析实验报告试验一、SPSS数据文件管理一、实验目的与要求通过本试验项目，使学生理解并掌握SPSS 软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS 数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。
二、试验原理SPSS 数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据的内容两部分构成，也可以说由变量和观测两部分构成。
一个典型的SPSS 数据文件如表1 所示。
SPSS 变量的属性SPSS 中的变量共有10 个属性，分别是变量名（Name）、变量类型（Type）、长度（Width）、小数点位置（Decimals）、变量名标签（Label）、变量名值标签（Value）、缺失值（Missing）、数据列的显示宽度（Columns）、对其方式（Align）和度量尺度（Measure）。
定义一个变量至少要定义它的两个属性，即变量名和变量类型，其他属性可以暂时采用系统默认值，待以后分析过程中如果有需要再对其进行设置。
在spss 数据编辑窗口中单击“变量视窗”标签，进入变量视窗界面（如图1 所示）即可对变量的各个属性进行设置。
三、操作步聚：例1：某航空公司38 名职员性别和工资情况的调查数据，如表2 所示，试在SPSS中进行如下操作：（1）将数据输入到SPSS 的数据编辑窗口中，将gender 定义为字符型变量，将salary 定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“试验1-1.sav”。
（2）插入一个变量ine，定义为数值型变量。
（3）将数据文件按性别分组：选择菜单【数据】【排列个案】打开对话框选Gender(A) 按键在“排列依据”中：Gender(A) 在排列顺序中选“升序”确定。
（4）查找工资大于40000 美元的职工：选择菜单【数据】【选择个案】打开对话框选如果条件满足（C）双击“如果”打开“选择个案If”选定”Salary”按键在右边Salary出输入≥40000 继续在“输出”选定“过滤掉未选定的个案（F）”确定。
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• 2015，目前已开发23.0。
SPSS-----四大类产品
• 统计分析 IBM SPSS Statistics • 预测模型 提供直观的辅助决策信息
IBM SPSS Modeler IBM SPSS Text Mining
• 数据收集 为客户的态度和观点提供准确的视图
IBM SPSS Data Collection
第二章
SPSS 在食品试验数据分析中的应用
授课教师：耿业业 北华大学 2016.9
教学任务、教学要求
• 讲授SPSS在食品试验数据分析中的应用。 • 要求学生熟识SPSS软件基本操作、数据录 入、外部数据导入、数据保存、数据管理 ，学会试验数据描述与统计图表的展示， 掌握食品试验数据假设检验的基本方法。 • 使学生拥有利用软件刻画和解释现实问题 的统计分析逻辑与能力，并提高统计软件 的自学能力和数据处理的实践能力。
2) 数据类型（Type）
2) 变量宽度（Width）、显示宽度 （Columns）
每种类型的变量都有自己的变量宽度、小
数位和显示宽度，其中变量宽度是变量允 许的最大字符位数，列宽度是数据编辑窗 口中显示每列的字符位数。通常这两个宽 度是一致的。
定义时直接 录入即可
3) 变量名标签（Variable label）
• SPSS数据文件是一种有结构的数据文件， 它由数据结构和内容两部分组成，其中的 数据结构记录数据变量的名称、类型、变 量宽度、小数位数、变量名标签、变量值 标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度 量尺度等必要信息，数据的内容才是那些 待分析的具体数据。
数据 结构
数据 内容
基于上述特点，建立SPSS数据文
频数数据的组织方式—SPSS格式
职称 年龄段 人数
1
1 1 2 2
1
2 3 1 2
0
15 8 10 20
2
3 3 3 4 4 4
3
1 2 3 1 2 3
2
20 10 1 35 2 0
1.2.2 定义变量属性
• 变量名(Name) • 数据类型(Type)、宽度 (Width) 、列宽度 (Columns)-重点 • 变量名标签(Label) • 变量值标签(Values) -重点 • 缺失数据(Missing) • 变量对齐格式(Align) • 度量标准(Measure) -重点
• 1.1.2 SPSS软件的安装和启动
• 安装：
SPSS for Windows安装的基本步骤 与其他常用软件是基本相同的。
• 启动： 开始程序IBM SPSS Statistics pasw 是SPSS Inc. 的注册商标
1.1.3 SPSS的基本操作环境 菜单栏
标题栏 工 具 栏
数据显示区: 变量名 观察序号
件时应完成两项任务：
• 描述SPSS数据的结构(变量视图) • 录入编辑SPSS数据的内容(数据视图)
SPSS数据的组织方式
(1) 原始数据的组织方式
直接的问 卷数据
• 数据编辑窗口中的一行称为一个个案或记 录（Case），所有个案组成SPSS数据文件 的内容。数据编辑窗口的一列称为一个变 量（Variable），每个变量都有一个名字， 称为变量名，它是访问和分析SPSS每个变 量的唯一标志。 SPSS数据文件的结构就是 对每个变量及相关特征的描述。
主要参考书：
spss统计分析基础/高级教程 张文彤
授课方式
• 课堂讲授8学时，上机实践16学时。 • 理论与应用相结合（应用为主） • 讲授与上机相结合（上机为主）
第一节SPSS软件入门
1.1 SPSS简介
1.2 SPSS数据的管理 1.3 SPSS数据的预处理
• 统计软件的种类很多。只要学会使用一种“ 傻瓜式”软件或编程软件，使用其他类似的 软件也不会困难, 最多看看帮助和说明即可.
SPSS用户缺失值定义窗口
鼠标单击再单击右边的省略号 弹出缺失值定义窗口逐个添加
6) 变量对齐格式(Align)
• 定义显示对齐方式，对齐方式分为右对齐、 左对齐和中间对齐； • 系统中，数值型变量默认为右对齐，字符 型变量默认为左对齐。
7) 度量标准（Measure）
统计学依据数据的度量尺度将数据划分 为三大类: • 名义(Nominal)—分类数据，如民族、宗教 信仰、性别、党派； • 序号(Ordinal)—顺序数据，如职称、职务、 对某事物的赞同程度； • 度量(Scale)—数值型数据，如身高、体重。
2.变量名的字符个数最好不多于8个；变量 名不区分大小写字母。 3. SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开 头，后面补足5位数字，如VAR00001， VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有 的具有特定含义的保留字同名，如ALL， BY，AND，NOT，OR等。 4.变量名最好与其代表的数据含义相对应， 每个变量名必须具有唯一性。
（2）频数数据的组织方式
例：
职称 年龄段
分组汇总 后的数据
35岁以下（1） 36－49岁（2） 50岁以上（3） 教授（1） 副教授（2） 讲师（3） 助教（4） 0 10 20 35 15 20 10 2 8 2 1 0
频数数据的组织方式中: 一行为变量的一个分组(或多 个变量交叉分组下的一个分组)，所有行囊括了该变量 的所有分组情况，一列仍为一个变量，代表某个问题 (或某个方面)及频数。
• 4、提供独有的菜单命令向程序文件的转换 功能。几乎每一个对话框都有“Paste”（ 粘贴）按钮。可将菜单操作命令直接转换 为程序命令。用户可将命令文件保存或编 辑，也可直接执行该程序文件。因此，编 写程序文件时也不需记忆大量的命令，为 高级用户对数据实现自动分析提供了强有 力的帮助。
• 5、详细的在线帮助(Help)信息。根据不同 层次的用户提供不同的帮助,在使用过程中 用户可以方便地获得相关的帮助信息,也可 直接连接到SPSS Internet主页,查询有关该 软件的最新信息。
数 据 编 辑 区
状态栏
一、数据编辑窗口（.SAV）
窗口主菜单
工具栏
目 录 区
内 容 区
二、SPSS结果输出窗口（.SPV）
1.1.4 利用SPSS进行数据分析的步骤
• 建立SPSS数据文件。在该阶段按照研究的 要求，利用SPSS提供的功能建立SPSS数据 文件。其中包括在数据编辑窗口定义SPSS 数据文件的结构，录入和修改SPSS数据等， 当然也可以从其它可转换的数据文件中读 取数据资料。
• 通常建立SPSS数据文件时应首先定义 数据的结构部分，然后再输入数据， 但实际应用中，边录入、边分析、边 修改数据结构的情况也是常见的。数 据的结构定义完成之后，可以在变量 视图(Variable View)卡片中浏览，也可 以通过菜单选项实用程序(Utilities) 变量 (Variable)来实现。
性，2代表女性，它不但明确了数据的含义，
也增强了最后统计分析结果的可读性，变
量值标签可以用中文。
鼠标单击再单击右边的省略号 弹出值标签定义窗口逐个添加
5) 缺失数据（Missing values）
• 数据中存在明显错误或明显不合理的数据 或漏填数据项时统计学上称为不完全数据 或缺失数据。 • 数据中如果存在缺失数据，分析时通常不 能直接采用，要进行说明。
• 3、SPSS for Windows与其它软件有数据 转换接口。能够读取13种及输出14种格式 的文件；能够把SPSS的图形转换成7种图 形文件；结果文件可保存为TXT及HTML格 式的文件。结果可直接用Word及WPS编辑 ，为数据及图形结果直接用于科研报告提 供了便利。例如：可直接读取关系数据库 生成的DBF文件、ASCII文件以及Excel电 子表格文件。同理，SPSS的数据文件也可 以方便地转换成其它数据文件
• 1968，斯坦福大学的3位研究生研发了SPSS • 1975 ，芝加哥组建了SPSS 总部
• 1984，开发了DOS操作系统下的PC+1.0版本
• 1992，DOS版升级为Windows版本，即最初4.0版
• 1998，收购了ISL公司及Clementine产品线。
• 2009，被IBM收购。
学者或非统计学专业人员。
• 2、具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表 、图形制作等功能。能更快速地读取并分析大量 数据。去掉了数据大小的限制，解决了在使用其 他分析工具时可能遇到处理大量资料的困难，现 在您都可以比以前更轻易地读取并管理您的这些 资料。利用独一无二的动态表格（PIVOT TABLE）技术，创造表格、图表与报告模块 (report cube)。为基础统计分析提供了最基本的 统计方法，其中包括了概括、计算、交叉表、分 类、描述性统计、因子分析、回归与聚类分析， 而且在您分析结束后，还可以将数据写回数据库 。自带11种类型136个函数,能充分满足各个方面 用户的需要。利用互动图形，使分析結果显而易 见。还可以将表格转变成图形。
• 部署
在企业日常运营中，降低分析维护成本， 最大限度的提高数据分析为企业带来的价值。
IBM SPSS Collaboration & Deployment Services IBM SPSS Decision Management
SPSS for Windows的特点
• 1、SPSS for Windows的命令语句、子命令及选 择项大部分由“菜单”、“图标按钮”、“对话 框”的操作完成，操作简单、使用方便。工具栏 提供了方便用户进行各种不同操作的按钮,用户也 可根据不同的需要增加或者减少各种操作按钮。 同时还具有记忆功能,能够记住用户最近打开的数 个文件以及当前执行的统计分析及作图的操作中 用户输入的数据。 • 与另一著名统计软件SAS相比，更适用于统计初
1.1 SPSS简介
1. SPSS的发展历程 2. SPSS18.0版本的安装与启动 3. SPSS的基本操作环境(重点) 4. 利用SPSS进行数据分析的步骤