SPSS数据统计分析实例详解
SPSS统计分析实例讲解
SPSS统计分析实例讲解引言在社会科学研究和商业分析中,统计分析是一个重要的工具,可以帮助我们理解数据背后的规律和关系。
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,具有强大的数据处理和分析功能。
本文将通过一个实例,介绍如何使用SPSS进行统计分析。
实例背景假设我们是一家快餐连锁店的运营经理,我们想了解不同分店的顾客满意度与相关因素之间的关系。
为了实现这个目标,我们收集了以下三个变量的数据:1.顾客满意度:用于评估顾客对快餐店的满意程度,以1-10的等级进行评分。
2.服务质量:用于评估不同分店提供的服务质量,以1-5的等级进行评分。
3.价格水平:用于评估不同分店的价格水平,以1-5的等级进行评分。
我们希望通过分析这些数据,了解不同分店的服务质量和价格水平对顾客满意度的影响。
数据分析步骤步骤一:载入数据首先,我们需要将收集到的数据导入SPSS软件进行分析。
打开SPSS软件,点击菜单栏中的文件(File),选择导入(Import),然后选择收集到的数据文件进行导入。
步骤二:数据清洗在进行数据分析之前,我们需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和一致性。
一般来说,数据清洗包括以下几个方面的处理:•去除缺失值:检查数据中是否存在缺失值,如果有,可以删除含有缺失值的观测样本或者使用合适的方法进行填补。
•标准化变量:如果不同变量的测量单位和量级存在差异,可以对变量进行标准化处理,使得它们具有可比性。
•检查异常值:检查数据中是否存在异常值,如果有,可以进行修正或者删除。
•数据转换:对于非正态分布的变量,可以进行对数变换或者其他适当的转换,以满足统计分析的前提条件。
步骤三:描述性统计分析描述性统计分析是对数据的整体情况进行概括和描述的统计方法。
通过描述性统计分析,我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。
在SPSS中,可以使用以下方法进行描述性统计分析:•平均值:计算变量的平均值,以反映数据的中心趋势。
SPSS概览数据分析实例详解
SPSS概览数据分析实例详解SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,被广泛应用于各个领域的数据分析。
在SPSS中,数据分析可以通过不同的统计方法、图表和输出来进行。
下面是一个关于如何使用SPSS进行数据分析的实例详解。
假设我们有一个关于一所大学学生的调查数据集,包括以下信息:性别、年龄、所在学院、GPA(平均绩点)、社交媒体使用时间和每周学习时间等变量。
我们想要使用SPSS对这些数据进行一些分析,以了解学生的特征与他们的学习表现之间是否存在关联。
首先,我们需要导入数据集到SPSS中。
在SPSS中,你可以点击“File”菜单,选择“Open”选项来导入数据集(通常是一个Excel或CSV文件)。
导入后,你将在SPSS的“Data Editor”窗口中看到你的数据。
然后,我们可以开始进行数据的概览。
在SPSS中,你可以使用“Frequencies”命令来查看变量的分布情况。
点击“Analyze”菜单,选择“Descriptive Statistics”选项,然后点击“Frequencies”选项。
在弹出的对话框中,你需要选择你想要分析的变量。
比如,你可以选择年龄、GPA和每周学习时间这三个变量。
点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个报告,展示这些变量的频数、百分比和其他统计信息。
接下来,我们可以使用SPSS的图表功能来可视化数据。
在SPSS中,你可以点击“Graphs”菜单,选择“Chart Builder”选项来创建图表。
在“Chart Builder”窗口中,你可以选择不同的图表类型,例如柱状图、散点图或箱线图。
比如,你可以选择创建一个散点图来展示GPA与每周学习时间之间的关系。
然后,你需要将变量拖动到图表的相应位置上。
比如,你可以将GPA拖动到纵坐标(Y轴)上,将每周学习时间拖动到横坐标(X轴)上。
点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个散点图,展示这两个变量之间的关系。
SPSS统计分析_实例宝典
SPSS统计分析_实例宝典SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,广泛应用于社科、商科、医学等领域的数据分析和统计研究中。
SPSS提供了丰富的统计方法和分析工具,能够对数据进行描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析、因子分析等等统计分析。
下面以一个实例宝典来介绍SPSS的使用。
假设我们有一份调查数据,包括了一些样本的年龄、性别、收入等变量。
我们希望利用SPSS对这份数据进行分析,得出一些有关样本特征的结论。
首先,我们需要导入数据。
在SPSS的菜单栏中,选择"File",然后点击"Open",找到我们保存的数据文件,并进行导入。
导入完成后,我们可以在数据视图中看到导入的数据,包括了各个变量的取值。
接下来,我们可以对数据进行描述性统计分析。
在菜单栏中选择"Analyze",然后点击"Descriptive Statistics",再选择"Frequencies"。
在"Frequencies"对话框中,选择我们感兴趣的变量(如年龄、性别、收入),然后点击"OK"。
SPSS将会为我们输出每个变量的频数、均值、标准差等描述性统计结果。
通过这些统计量,我们可以对样本的整体特征进行了解。
接着,我们可以进行一些比较性的分析。
比如,我们可以对不同性别的样本进行回归分析,探究性别对收入是否有显著影响。
在菜单栏中选择"Analyze",然后点击"Regression",再选择"Linear"。
在"Linear Regression"对话框中,选择我们的自变量(性别)和因变量(收入),然后点击"OK"。
SPSS将会为我们输出回归模型的系数、截距、残差等结果,帮助我们了解性别对收入的作用。
spss案例分析报告(精选)
spss案例分析报告(精选)本文通过分析一份 SPSS 数据,展示 SPSS 在统计分析中的应用。
数据概述本数据为一家咖啡馆的销售数据,共有 200 条记录,包括 7 个变量:日期、时间、收银员、商品名、销售价格、数量和总价。
SPSS 分析1. 描述性统计使用 SPSS 的描述性统计功能,可以获取数据的基本信息,如均值、标准偏差、最大值、最小值等。
其中,销售价格的均值为 44.71 元,标准偏差为 13.29 元,最小值为 23 元,最大值为 78 元。
数量的均值为 1.62 个,标准偏差为 0.51 个,最小值为 1 个,最大值为3 个。
总价的均值为 73.25 元,标准偏差为 21.89 元,最小值为 23 元,最大值为 156 元。
2. 单样本 t 检验假设一杯咖啡的平均售价为 50 元,我们可以使用单样本 t 检验对这个假设进行检验。
首先,我们需要用 SPSS 的数据透视表功能,计算出每杯咖啡的平均售价。
然后,使用单样本 t 检验功能,输入样本均值、假设的总体均值(50 元)、样本标准差、样本大小以及置信度水平。
在这个数据集中,单样本 t 检验得出的 t 值为 -2.36,P 值为 0.019,显著性水平为 0.05,因此我们可以拒绝原假设,认为该咖啡馆的咖啡售价不是 50 元。
4. 相关分析假设我们想要了解商品数量和销售额之间的关系,我们可以使用 SPSS 的相关分析功能来进行分析。
首先,我们需要使用数据透视表功能,计算出每个订单的总价和数量。
然后,使用相关分析功能,输入这两个变量的值,得出相关系数和显著性水平。
在这个数据集中,商品数量和销售额之间的相关系数为 0.749,P 值为 0,显著性水平非常显著。
因此,我们可以认为商品数量和销售额之间存在极强的正相关关系。
结论本文通过 SPSS 对一份咖啡馆销售数据进行分析,展示了 SPSS 在统计分析中的应用。
通过描述性统计、单样本 t 检验、双样本 t 检验和相关分析等功能,我们可以获得数据的基本信息,检验假设,分析变量之间的关系,从而帮助企业更好地决策和管理。
SPSS数据分析实例
• 例2.1: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)如下,问该地急性克山病患者与健康人 的血磷值是否相同
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
t检验的假设如下: H0:两总体均数相同,μ1 =μ2
H1:两总体不均数相同,μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求: 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求,即对数据进行简单描述
2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项 分析
பைடு நூலகம்
描述统计
描述
,
系统弹出对话框
选择描述变量
取消文件拆分,不然会影响以后的统计分析
选择菜单项 数据 拆分文件 ,选择 分析所有个案,不创建组
2.2.2 绘制直方图
选择菜单项 Graph Histogram ,系统弹出对话框
将变量x选入Variable选择框内,单击ok,结果浏览窗口绘制出直方图
数据的分布不是特别偏, 没有十分突出的离群值 t检验具有一定的耐受性,稍稍偏离要求一点不 会影响统计分析结果
∴可以直接采用参数分析方法来分析,因是两样本均数的比较,确定采用 成组设计两样本均数比较的t检验来分析
2.3 按题目要求进行统计分析
用SPSS来做两样本均数比较的t检验,选择
分析
均值比较
独立样本T检验
出现t检验对话框
将变量x选入test对话框, 变量group选入grouping Variable对话框,Define Groups钮变黑,在Define Group两个框内分别输入1 和2,在这ok
(可视化整理)spss统计分析-实例分析
2、将变量算入变量窗口,进入选项对话框进行设 置,完成后点继续,并确定
SPSS
的 输 出 结 果
数据编辑窗口中,在 原变量右侧多了一列 由原变量标准化产生 的“Z+原变量名” 的列
SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置,完成后点继续返回,最后点确定
SPSS
的 输 出 结 果
该教学案例数据解析
均值(平均值、平均数)表示的是某变量 所有取值的集中趋势或平均水平。例如, 学生某门学科的平均成绩、公司员工的平 均收入、某班级学生的平均身高等。
集中趋势(Central Tendency)
离散趋势(Dispersion) 分布形态(Distribution)
1.1 频数分析_扩展功能例
案例1-2
• 分析人均住房面积的分布,并对本市户口和外地户口家 庭的人均住房面积分布情况进行比较。 • 特点:“人均住房面积”是定距型变量 • 步骤:
Statistic
Std.Error
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis Skewness Kurtosis
全部数据分析结果
分组数据分析结果
1.2 描述性分析
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量的 值,通过上一节的学习可知,频数分析同样可以做到,都是 以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析没有图 形功能,也不能生成频数表,但描述性分析可以将原始数据 转换成标准正态评分值,并以变量形式存入数据文件中,以 便后续分析时应用。
2993 0 13.6667 19.6250 26.6667
人 均 面积 N Percentiles
spss的数据分析案例
引言概述:SPSS是一款广泛应用于统计学和社会科学领域的数据分析软件。
它具有强大的统计分析功能,能够帮助研究人员更好地理解数据和探索潜在的关联。
本文将通过一个实际的案例,介绍SPSS在数据分析中的应用。
正文内容:1.数据的收集和准备:详细描述数据的来源和收集方式。
解释数据的结构和格式。
分析数据的质量并进行必要的数据清洗,如处理缺失值、异常值和离群值。
2.描述性统计分析:利用SPSS计算数据的基本统计指标,如均值、中位数、标准差等,以便更好地了解数据的分布和特征。
绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
计算数据的相关系数来研究变量之间的关系。
3.统计推断分析:运用t检验、方差分析、回归分析等方法来检验假设和得出结论。
描述分析结果的显著性和实际意义。
进一步探讨可能的影响因素,并运用SPSS进行模型拟合和预测。
4.因子分析和聚类分析:运用因子分析方法来降维和提取变量的共性因子。
对提取出的因子进行解释和命名,以便更好地理解变量之间的关系。
运用聚类分析方法来探索数据样本的分组结构和相似性。
5.时间序列分析:将数据按照时间顺序进行排序,并探索数据的趋势、周期和季节性。
运用ARIMA模型或指数平滑法进行时间序列预测。
解释预测结果的可靠性和稳定性。
总结:本文以一个实际的案例为例,详细介绍了SPSS在数据分析中的应用。
通过数据的收集和准备,描述性统计分析,统计推断分析,因子分析和聚类分析以及时间序列分析等方面的阐述,我们可以较为全面地了解SPSS在数据分析中的强大功能和应用价值。
通过SPSS的数据分析,研究人员可以更好地理解数据、发现问题、做出准确的预测,从而对决策和政策的制定提供支持。
同样的方法可以应用于各种领域的数据分析,无论是市场调研、医学研究还是社会科学研究,SPSS都能够提供强大的分析工具和方法。
大学生spss数据分析案例
大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。
在大学教育中,数据分析是一个非常重要的环节,尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一个专业的统计分析软件,广泛应用于学术研究和商业决策中。
本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例,介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景:某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查,并收集了相关数据,包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。
现在需要对这些数据进行分析,以了解不同因素对大学生活满意度的影响。
数据准备:首先,需要将调查所得的数据录入SPSS软件中,确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时,要注意将不同的变量分别录入不同的列中,以便后续的分析和处理。
数据分析:1. 描述统计分析。
首先,可以对各个变量进行描述统计分析,包括计算均值、标准差、频数分布等。
通过描述统计分析,可以直观地了解各个变量的分布情况,为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析。
接下来,可以进行各个变量之间的相关性分析,通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。
例如,可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性,以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。
3. 方差分析。
针对分类变量,可以进行方差分析,比较不同组别之间的均值差异是否显著。
例如,可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况,以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。
4. 回归分析。
最后,可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。
通过建立回归模型,可以了解各个自变量对因变量的影响情况,以及它们之间的关系强度和方向。
结论与建议:通过以上的数据分析,可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度,为学校和相关部门提供决策建议。
SPSS统计分析分析案例
SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来;我国宏观经济形势发生了重大变化;经济发展速度加快;居民收入稳定增加;在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下;全国居民的消费支出也强劲增长;消费结构发生了显著变化;消费结构不合理现象得到了一定程度的改善..本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点..二、我国居民消费结构的横向分析第一;食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势;这与恩格尔定律的表述一致..但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊;城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题;而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型;甚至接近最富裕型..第二;衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升;到高收入户又有所下降;但各收入组支出比重相差不大..衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降;这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申..随着收入的增加;衣着支出比重呈现先上升后下降的走势..事实上;在当前的价格水平和服装业的发展水平下;城镇居民的穿着是有一定限度的;而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的;即使收入水平继续提高;也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了..第三;家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势;说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善..第四;医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势..这是因为医疗保健支出作为生活必须支出;不论居民生活水平高低;都要将一定比例的收入用于维持自身健康;而且由于医疗制度改革;加重了个人负担的同时;也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别;因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大..第五;居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势;这与我国居民消费能级不断提升;住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的;同时与恩格尔定律的引申也是一致的..可以看出;城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响;但归根结底仍取决于居民的收入水平;要提高城镇居民的消费支出;必须增加居民收入..因此;采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入;不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平;促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展;而且在启动内需;促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义..三、我国居民消费结构的纵向分析进入21世纪以来;随着经济体制改革的深入;国民经济的迅速发展;我国城乡居民的消费水平显著提高;居民的各项支出显著增加..随着消费水平的提高;我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高;从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型;消费质量和消费结构都发生了明显的变化..城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势;其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大..与此同时;医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升;富裕阶段的消费特征开始显现..四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析下图是出自中国统计年鉴—2009这一资料性年刊;它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2008年经济、社会各方面的统计数据;以及近三十年和其他重要历史年份的全国主要统计数据..此年鉴正文内容分为24个篇章;本文选取其中的第九篇章-人民生活;用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势..表1 中国统计年鉴—2009统计表9-5 城镇居民家庭基本情况可支配收入1510.16 4282.95 6279.98 13785.81 15780.76平均每人消费性支出元1278.89 3537.57 4998.00 9997.47 11242.85 食品693.77 1771.99 1971.32 3628.03 4259.81衣着170.90 479.20 500.46 1042.00 1165.91居住60.86 283.76 565.29 982.28 1145.41 家庭设备用品及服务108.45 263.36 374.49 601.80 691.83 医疗保健25.67 110.11 318.07 699.09 786.20交通通信40.51 183.22 426.95 1357.41 1417.12 教育文化娱乐服务112.26 331.01 669.58 1329.16 1358.26 杂项商品与服务66.57 114.92 171.83 357.70 418.31 平均每人消费性支出构成人均消费性支出=100食品54.25 50.09 39.44 36.29 37.89衣着13.36 13.55 10.01 10.42 10.37居住 6.98 8.02 11.31 9.83 10.19 家庭设备用品及服务10.14 7.44 7.49 6.02 6.15 医疗保健 2.01 3.11 6.36 6.99 6.99交通通信 1.20 5.18 8.54 13.58 12.60 教育文化娱乐服务11.12 9.36 13.40 13.29 12.08 杂项商品与服务0.94 3.25 3.44 3.58 3.72注:1.本表至9-17表为城镇住户抽样调查资料..2.从2002年起;城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县城关镇住户;本篇章相关资料均按新口径计算;历史数据作了相应调整..五、SPSS统计分析图一给出了基本的描述性统计图;图中显示各个变量的全部观测量的Mean均值、Std.Dev iation标准差和观测值总数N..图2给出了相关系数矩阵表;其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系数;以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率..图1 描述性统计表图2 相关系数矩阵从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着之间相关关系数依次为0.869、0.684;反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系..说明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用..自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的相关系数为-0.894;它于其他几个自变量之间的相关系数也都为负;说明它们之间的线性关系不显著..此外;食品与衣着之间的相关系数为0.950;这也说明它们之间存在较为显著的相关关系..按照常识;它们之间的线性相关关系也是符合事实的..图3给出了进入模型和被剔除的变量的信息;从表中我们可以看出;所有3个自变量都进入模型;说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的..图3 变量进入/剔除信息表图4给出了模型整体拟合效果的概述;模型的拟合优度系数为0.982;反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系..表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差;另外表中还给出了杜宾-瓦特森检验值DW=2.632;杜宾-瓦特森检验统计量DW是一个用于检验一阶变量自回归形式的序列相关问题的统计量;DW在数值2到4之间的附近说明模型变量无序列相关..图4 模型概述表图4给出了方差分析表;我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为9.229;显著性水平的P值为0.236..图5 方差分析表图6给出了回归系数表和变量显著性检验的T值;我们发现;变量居住的T值太小;没有达到显著性水平;因此我们要将这个变量剔除;从这里我们也可以看出;模型虽然通过了设定检验;但很有可能不能通过变量的显著性检验..图6 回归系数表图7给出了残差分析表;表中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等;根据概率的3西格玛原则;标准化残差的绝对值最大为1.618;小于3;说明样本数据中没有奇异值..图7 残差统计表图8给出了模型的直方图;由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布;因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设;从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较;可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布..尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设;因为我们用了进行分析的样本太小;样本容量仅为5..图8 残差分布直方图从上面图4的分析结果看;我们的模型需要剔除居住这个变量;用本次实验中的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对食品和衣着回归;得到的主要结果如图9、图10和图11所示;跟上面的分析类似;从中可以看出;剔除居住这个变量后;模型拟合优度为0.964;比原来有所降低;而方差分析的F检验为27.071;新模型与原来的模型相比;各个系数都通过了显著性T检验;因此更加合理;从而我们可以得出结论:剔除居住这个变量后的模型更加合理;因此在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型..图9 模型概述图10 方差分析表图11 回归系数表六、我国居民消费变化的趋势特点1食品消费质量提高;衣着消费支出比重下降..食品消费水平由过去简单的吃饱吃好;转变为品种更加丰富;营养更加全面..一方面由于食品供应的日益充足..另一方面由于在外饮食的增加;粮食消费比重减小;购买量大幅度下降..衣着是两项基本生存资料之一;衣着消费向时装化、名牌化、个性化发展的倾向更加明显;成衣化倾向成为主流..从衣着和食品消费比重的下降可以看出城镇居民满足基本生活的支出并没有随着收入水平的提高而提高;这表明我国城镇居民满足吃、穿为主的生存型消费需求阶段已经结束;逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡..2 居民收入迅速增长;消费水平大幅度提高;消费结构呈现明显的富裕型特征消费是收入的函数;收入的增加是消费水平提高和消费结构变化的前提..随着我国经济的发展;我国居民的收入水平不断提高;特别是21世纪以来;我国居民的收入水平迅速提高..伴随着收入水平的提高;城乡居民各项支出全面增加;消费性支出大幅度增长..今后5—10年以至更长时间;我国经济保持一个较高的增长速度是完全可能的;城乡居民的消费水平将大幅度提高..3消费能级不断提高;消费内容日益丰富;住房与轿车消费同时升温;可望提前成为消费热点在消费水平提高和消费结构改善的同时;城乡居民的消费能级不断提高....4以教育为龙头的娱乐教育文化服务类消费继续攀升随着人们对知识认知程度的提高和自我完善意识的增强;对教育的投入仍会保持增长..目前从子女教育在人们储蓄目的位居前列的情况看;对教育及教育产品的投入仍是今后一个时期的消费热点..大力发展教育事业;特别是高等教育、成人教育、职业教育应是政府长期坚持和倡导的提高城镇居民收入水平;缩小收入差距;应做到:1.进一步强化收入分配的宏观调控力度采取切实措施努力提高低收入群体的收入水平..2.加快西部大开发步伐;做好扶贫开发工作..3.进一步完善社会保障制度;改善居民整体尤其是社会弱势群体的生存环境..4.通过完善税收制度来缩小部分不合理的高低收入阶层差距..5.对不动产、金融资产收益以及财产的继承与赠与;要通过合理设置税种税率;征收房产税、利息税以及遗产与赠与税等税种来进行调节..参考文献1 吕振通张凌云spss统计分析与应用机械工程出版社;2009年2 Nancy L.Leech Karen C.Barrett Ceorge A.Morgan SPSS for Intermediate Statistics Use and InterpretationThird Edition PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY;2009年。
SPSS数据统计分析实例详解教学课件(二)
SPSS数据统计分析实例详解教学课件(二)1. SPSS简介SPSS是一款由IBM公司开发的统计分析软件,它可以对数据进行描述性统计、推断统计、因子分析、回归分析、聚类分析等多种分析方法。
它的用户群主要是社会科学、商业、医疗等领域的研究人员和分析师。
2. 数据导入在SPSS中,数据可以从多种来源导入,比如Excel、文本文件、数据库等。
导入数据时需要注意数据的格式和编码方式,以免导入后数据出现乱码或格式错误。
3. 描述性统计描述性统计是对数据进行基本的统计分析,包括计算均值、中位数、众数、标准差、方差等指标。
在SPSS中,可以通过菜单或语法来进行描述性统计分析。
4. 推断统计推断统计是对样本数据进行推断性分析,以了解总体的特征和差异。
包括假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等方法。
在SPSS中,可以通过菜单或语法来进行推断统计分析。
5. 因子分析因子分析是一种多变量分析方法,用于确定多个变量之间的潜在因素或维度。
在SPSS中,可以通过菜单或语法来进行因子分析,并可以对因子进行旋转和解释。
6. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的方法,包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
在SPSS中,可以通过菜单或语法来进行回归分析,并可以对结果进行解释和预测。
7. 聚类分析聚类分析是一种用于将数据分成不同组别的方法,以便于对不同组别进行比较和分析。
在SPSS中,可以通过菜单或语法来进行聚类分析,并可以对结果进行解释和可视化。
8. 结论SPSS是一款强大的数据统计分析软件,可以应用于多种领域的研究和分析。
通过学习SPSS的基本操作和分析方法,可以更好地理解和解释数据,并为决策提供支持。
统计学课SPSS数据分析实战案例
统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS(统计分析系统)是一款常用的统计软件,被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。
通过这个案例,我们将运用SPSS软件进行数据分析,以展示统计学课的实战应用。
案例背景假设你是一位市场研究员,你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。
你已经收集了一份随机抽样的数据集,包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。
你的任务是对这些数据进行分析,以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。
数据集说明数据集包括了500个消费者的信息,具体变量如下:1. 变量1:满意度评分(连续变量,取值范围从1到10);2. 变量2:性别(分类变量,取值为男性和女性);3. 变量3:年龄(连续变量);4. 变量4:收入水平(分类变量,取值为低、中、高三个层次);5. 变量5:购买次数(连续变量,表示过去一年内购买该产品的次数)。
数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤:1. 数据清洗和准备首先,我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值,并进行数据清洗。
在SPSS中,我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。
确保数据集中的每一列都没有缺失值,并且所有的异常值已经得到恰当的处理。
2. 描述性统计分析接下来,我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能,对数据集进行描述性统计分析。
我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值,并生成频数分布表和柱状图。
3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性,我们可以使用SPSS的相关性分析功能。
通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数,我们可以评估它们之间的相关性。
4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析,以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。
通过观察方差分析表和显著性水平,我们可以得出初步结论。
5. 多元线性回归分析最后,我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型,以预测满意度评分。
SPSS数据统计分析实例详解
EXCEL(*.xls)
EXCEL数据文件(从5.0版~2000版)
Lotus(*.w*)
Lotus数据文件
SYLK(*.slk)
SYLK数据文件
dBase(*.dbf)
dBase系列数据文件,(从dBase II~IV)
Text(*.txt)
纯文本格式的数据文件
data(*.dat)
2
纯文本格式的数据文件
2
西
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§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下:
2
西
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将变量X选入test框内,变量group选入grouping框内,注意这时 下面的Define Groups按钮变黑,表示该按钮可用,单击它,系统 弹出比较组定义对话框如右图所示:
2
西
18
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
Statistical Program for Social Sciences
1
第一章 SPSS初步--数据分析实例详解
以SPSS 10.0版
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
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS数据分析案例。
在实际的数据分析工作中,SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和分析功能,可以帮助研究人员快速、准确地进行数据处理和分析。
本文将通过一个实际的案例,介绍如何使用SPSS进行数据分析,并展示分析结果。
案例背景:某公司想要了解员工满意度与工作绩效之间的关系,为了达到这个目的,他们进行了一项调查,收集了员工的满意度评分和绩效评分数据。
现在,他们希望通过这些数据,利用SPSS进行分析,找出员工满意度和工作绩效之间的关系。
数据收集:首先,我们收集了100名员工的满意度评分和绩效评分数据。
满意度评分采用了1-5的五级评分制,绩效评分采用了1-100的百分制评分。
数据导入:将收集到的数据导入SPSS软件中,创建一个新的数据集,并将员工的满意度评分和绩效评分数据分别录入到不同的变量中。
数据描述统计分析:首先,我们对数据进行描述性统计分析,包括计算满意度评分和绩效评分的均值、标准差、最大值、最小值等。
这些统计量可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
相关性分析:接下来,我们使用SPSS进行相关性分析,探索员工满意度评分和绩效评分之间的相关关系。
通过相关性分析,我们可以计算出两个变量之间的相关系数,进而判断它们之间是否存在显著的相关性。
回归分析:在确定了员工满意度评分和绩效评分之间存在相关性的基础上,我们可以进一步进行回归分析,建立员工满意度评分对绩效评分的预测模型。
通过回归分析,我们可以得到员工满意度评分对绩效评分的影响程度,以及其他可能影响绩效评分的因素。
结论:通过SPSS数据分析,我们发现员工满意度评分与绩效评分之间存在显著的正相关关系,即员工满意度评分越高,其绩效评分也越高。
这为公司提高员工绩效提供了重要的参考依据,可以通过提升员工满意度来提高整体绩效水平。
总结:在本案例中,我们利用SPSS软件进行了员工满意度和绩效之间的数据分析。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在社会科学研究中,SPSS(统计分析软件包)被广泛应用于数据分析。
本文将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
首先,我们收集了一份关于学生学习成绩的数据,包括学生的性别、年龄、每周学习时间和期末考试成绩。
我们的研究问题是探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们首先打开SPSS软件,导入我们收集的数据。
然后,我们可以使用SPSS 的数据编辑功能对数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。
接下来,我们可以使用SPSS的描述性统计功能对数据进行分析。
我们可以计算每个变量的均值、标准差、最大值和最小值,从而对数据的分布和特征有一个直观的了解。
然后,我们可以使用SPSS的相关分析功能来探讨不同变量之间的相关性。
我们可以计算不同变量之间的皮尔逊相关系数,从而了解它们之间的线性关系。
在接下来的分析中,我们可以使用SPSS的回归分析功能来探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们可以建立一个多元线性回归模型,从而探讨不同变量对学习成绩的预测作用。
最后,我们可以使用SPSS的图表功能来进行数据可视化分析。
我们可以绘制散点图、柱状图和折线图,从而直观地展示不同变量之间的关系和趋势。
通过以上步骤,我们可以利用SPSS对学生学习成绩的数据进行全面的分析,从而回答我们的研究问题。
在实际研究中,我们还可以进一步探讨其他统计分析方法,如方差分析、卡方检验等,以深入挖掘数据的内在规律。
总之,SPSS作为一款功能强大的统计分析软件,为社会科学研究提供了重要的数据分析工具。
通过本文的简单案例,希望读者能够对SPSS的数据分析功能有一个初步的了解,并能够在实际研究中灵活运用,从而为研究工作提供有力的支持。
SPSS数据统计分析实例详解教学课件(一)
SPSS数据统计分析实例详解教学课件(一)随着科技的发展和数字化时代的到来,数据统计分析已成为孜孜不息的热点话题,数据分析技能已经成为科学与商业世界的基础。
SPSS 数据统计分析是一个非常有名的统计分析软件,拥有强大的数据分析功能。
本文将详细介绍“SPSS 数据统计分析实例详解教学课件”,帮助读者了解如何使用 SPSS 进行数据分析。
一、SPSS 数据统计分析的基本操作SPSS 数据统计分析软件的主界面分为数据视图、变量视图和输出视图三个页面,分别用于输入、编辑数据、定义变量和显示结果。
在使用SPSS 进行数据分析时,首先需要了解基本操作。
数据视图中,可以输入或编辑数据,也可按条件查询数据。
变量视图中,可以定义变量和其属性,包括名称、标签、类型、值和缺失等信息。
输出视图中,可以查看数据的统计结果、绘制图表和输出报告。
二、SPSS 实例教学课件SPSS 实例教学课件是一种快捷、全面的学习方式,是 SPSS 数据统计分析学习的好帮手。
通过 SPSS 实例教学课件,学生可以快速了解如何使用 SPSS 分析数据,通过练习实例,不断提高 SPSS 的应用水平。
例如,输入数据、检查数据、描述数据、传统假设检验、相关分析、多重线性回归、非参数检验等等,通过实例的讲解与练习,学生可以深入了解到 SPSS 数据统计分析的应用。
三、SPSS 数据统计分析的应用SPSS 数据统计分析是在统计背景下解决业务问题的数据管理和分析过程。
通过 SPSS 数据统计分析,可以为用户提供客观、有效、及时的决策支持。
因此,SPSS 数据统计分析已广泛应用于商业、金融、医疗、科学等领域。
在商业中,SPSS 数据统计分析可以通过分析消费者行为、市场趋势等来帮助企业做出正确的决策;在金融领域,SPSS 数据统计分析可以对经济趋势、产品风险、财政收支等进行分析,在金融风险控制和风险管理方面起到重要的作用;在医疗领域,SPSS 数据统计分析可以研究疾病发病原理、治疗方法等,为医生提供科学决策;在科学领域,SPSS 数据统计分析可以对实验、观察、抽样等数据进行统计分析,为科学家解决问题提供科学依据。
SPSS统计分析分析案例
SPSS统计分析分析案例案例:影响学生学业成绩的因素分析1.引言学业成绩作为评估学生学习成绩的重要指标,对于学校和家庭来说具有重要意义。
了解影响学生学业成绩的因素,对于制定有效的教学和管理措施具有指导意义。
本研究旨在通过SPSS统计软件对影响学生学业成绩的因素进行分析。
2.方法2.1参与者本研究的参与者为100名来自不同年级和专业的大学生。
2.2变量本研究共选取了以下影响学生学业成绩的因素作为自变量:学习时间、课堂参与度、家庭背景、学习动机、学习方法、自律性等。
学业成绩作为依变量。
2.3测量工具为了获取相关数据,本研究使用了以下测量工具:-学习时间:参与者填写每周学习时间的小时数。
-课堂参与度:参与者填写自己在课堂上的活跃程度,范围从1(非常低)到5(非常高)。
-家庭背景:参与者填写自己的家庭收入水平,范围从1(非常低)到5(非常高)。
-学习动机:参与者填写自己的学习动机程度,范围从1(非常低)到5(非常高)。
-学习方法:参与者选择自己使用的学习方法,包括书本阅读、听讲座、做练习等。
-自律性:参与者填写自己对学习的自律性程度,范围从1(非常低)到5(非常高)。
2.4数据分析为了分析影响学生学业成绩的因素,本研究将使用SPSS统计软件进行多元线性回归分析。
首先,我们将通过描述性统计分析了解参与者的学习时间、课堂参与度、家庭背景、学习动机、学习方法、自律性的情况。
然后,将进行相关分析,以评估各个因素之间的相关性。
最后,通过多元线性回归分析,确定各个因素对学业成绩的影响。
3.结果通过数据分析得到的初步结果显示,学习时间、课堂参与度、学习动机、自律性对学业成绩有显著的正向影响,而家庭背景因素对学业成绩影响较小。
具体来说,多元线性回归分析结果显示,学习时间、课堂参与度、学习动机和自律性对学业成绩的影响是显著的(p<0.05)。
然而,家庭背景对学业成绩的影响不显著(p>0.05)。
此外,学习方法与学业成绩之间的关系也需要进一步研究。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在实际的数据分析工作中,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能,可以帮助研究者对各种数据进行深入的分析和挖掘。
下面我们将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景:假设我们是一家电商公司的数据分析师,我们需要分析一组销售数据,以便更好地了解产品销售情况,为未来的销售策略提供支持。
第一步,数据导入。
首先,我们需要将待分析的数据导入SPSS软件中。
在SPSS中,我们可以通过“文件”菜单中的“打开”命令来打开Excel或者CSV格式的数据文件。
在导入数据的过程中,我们需要注意数据的格式是否正确,确保数据的准确性。
第二步,数据清洗。
一般来说,原始数据中会存在一些缺失值、异常值或者重复值,这些数据对于我们的分析是不利的。
因此,在进行数据分析之前,我们需要对数据进行清洗。
在SPSS中,我们可以通过“数据”菜单中的“数据清理”命令来进行数据清洗工作。
在数据清洗的过程中,我们需要注意保留数据的完整性和准确性。
第三步,描述性统计分析。
在数据清洗完成之后,我们可以开始进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况,包括数据的分布、中心趋势和离散程度等。
在SPSS中,我们可以通过“分析”菜单中的“描述统计”命令来进行描述性统计分析。
在描述性统计分析的过程中,我们可以生成各种统计指标,如均值、标准差、最大最小值等,以便更好地了解数据的特征。
第四步,相关性分析。
除了描述性统计分析之外,我们还可以进行相关性分析,以了解不同变量之间的相关关系。
在SPSS中,我们可以通过“分析”菜单中的“相关”命令来进行相关性分析。
在相关性分析的过程中,我们可以生成相关系数矩阵或者散点图,以便更好地了解变量之间的相关关系。
第五步,回归分析。
最后,我们还可以进行回归分析,以了解自变量和因变量之间的关系。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在社会科学研究中,统计分析是必不可少的工具之一。
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)作为一款专业的统计分析软件,被广泛应用于各种研究领域。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景:某研究小组想要探索学生的睡眠时间与其学业成绩之间是否存在相关性。
他们采集了一份包括学生的睡眠时间和学业成绩的数据,并希翼通过SPSS进行相关性分析,以验证他们的研究假设。
数据采集与准备:研究小组首先在一所中学中随机选取了100名学生作为研究对象。
他们使用问卷调查的方式采集了学生的睡眠时间和学业成绩数据。
睡眠时间以小时为单位,学业成绩以百分制表示。
在数据采集完成后,研究小组将数据输入SPSS软件进行分析。
相关性分析:在SPSS软件中,相关性分析可以匡助我们了解两个变量之间的关系。
为了进行相关性分析,我们首先需要检查数据的正态性和线性关系。
在这个案例中,我们可以通过绘制散点图来观察学生的睡眠时间和学业成绩之间的关系。
通过SPSS软件,我们可以很方便地进行散点图的绘制。
在绘制完成后,我们可以观察到散点图中的数据点是否具有明显的线性趋势。
如果数据点呈现出明显的线性关系,我们可以继续进行相关性分析。
在SPSS中,相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数来实现。
相关系数的取值范围为-1到1,其中-1表示彻底负相关,1表示彻底正相关,0表示没有相关性。
通过相关系数的计算,我们可以得到学生的睡眠时间和学业成绩之间的相关系数。
结果解读:在该案例中,通过SPSS进行相关性分析后,我们得到了一个相关系数为0.6。
这个结果表明学生的睡眠时间与其学业成绩之间存在中度正相关关系。
也就是说,睡眠时间较长的学生往往有较好的学业成绩。
进一步分析:除了计算相关系数,SPSS还可以进行更深入的相关性分析。
例如,我们可以通过假设检验来确定相关系数是否显著。
用SPSS对数据进行分析
1.某轮胎厂的质量分析报告中说明,该厂某轮胎的平均寿命在一定的载重负荷与正常行驶条件下会大于25000公里。
平均轮胎寿命的公里数近似服从正态分布。
现对该厂的这种轮胎抽取一容量为15个的样本如下,能否作出结论:该产品与申报的质量标准是否相符?21000,19000,33000,31500,18500,34000,29000,26000,25000,28000,30000,28500,27500,28000,26000表一表示有15个变量,平均值为27000,样本数据分布的标准差为4636.809,样本均值分布的标准误差为1197.219.表二表示即在假设总体轮胎的寿命为25000公里的情况下,计算T统计量为1.671,自由度为14,双侧检验为0.117,样本均值与假设的差为20000,样本均值与原假设的差的95%的置信区间为[-567.78,4567.78]。
也就是说,在总体均值为25000公里的情况下,抽出的样本均值为27000平方米的概率大于等于0.117,2.某物质在处理前与处理后分别抽样分析其含脂率如下:处理前:0.19,0.18,0.21,0.30,0.41,0.12,0.27处理后:0.15,0.13,0.07,0.24,0.19,0.06,0.08,0.12假定处理前后的含脂率都服从正态分布,且方差相同。
问:处理前后的含脂率的是否有显著变化?组统计量VAR00002 N 均值标准差均值的标准误含脂率 1.00 7 .2257 .09778 .036962.00 8 .1300 .06234 .02204表1是分1,2进行的描述统计。
其内容的解释与单个样本描述统计的解释完全相同表2是两组平均数差异的T检验结果。
下面对表中各项的内容解释如下:①等方差假定。
也就是检验的原假设为两总体分布的方差相等。
②方差齐性检验。
采用T检验的方法对两个总体的均值差进行检验的前提条件是两个总体分布的方差必须相等。
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1.1.4 保存数据
选择菜单File==>Save,由于该数据从来没有被保存过,所以弹 出Save as对话框
§1.2 数据的预分析
1.2.1 数据的简单描述
首先我们需要知道数据的基本情况,如均数、标准差等。选择 Analyze==>Descriptive Statistics==>Descriptives菜单,系统弹出描述 对话框如下:
将变量X选入test框内,变量group选入grouping框内,注意这时 下面的Define Groups按钮变黑,表示该按钮可用,单击它,系统 弹出比较组定义对话框如右图所示:
该对话框用于定义是哪两组相比,在两个group框内分别输入1 和2,表明是变量group取值为1和2的两组相比。然后单击 Continue按钮,再单击OK按钮,系统经过计算后会弹出结果浏 览窗口,首先给出的是两组的基本情况描述,如样本量、均数等 (糟糕,刚才的半天工夫白费了),然后是t检验的结果如下:
我们以上的做法对吗?当然有问题!光看总的描述是不够的,还应 当看看分组的描述情况。这里要用到文件分割功能,请切换回数据 管理窗口,选择Data==>Split File菜单,系统弹出文件分割对话框 如下:
选择单选按钮Organize output by groups,将变量GROUP选入右侧 的选入变量框,单击OK钮,此时界面不会有任何改变,但请再做 一次数据描述,你就可以看到现在数据是分Group=1和Group=2两 种情况在描述了!从描述可知两组的均数和标准差分别为1.5209、 1.0846和0.4218、0.4221。 如果定义了文件分割,则它会在以后的所有统计分析中起作用, 直到你重新定义文件分割方式为止。
第一章 SPSS初步--数据分析实例详解
以SPSS .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
§1.1 数据的输入和保存
1.1.1 SPSS的
界面
1.1.2 定义变量
该资料是定量资料,设计为成组设计,因此我们需要建立 两个变量,一个变量代表血磷值,习惯上取名为X,另一个 变量代表观察对象是健康人还是克山病人,习惯上取名为 GROUP。
选择菜单Data==>Insert Variable。点击Variable View,将 变量名改为GROUP和X。
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
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(废
话),然后进入Windows,在进入SPSS后,具体工作流程如下:
将数据输入SPSS,并存盘以防断电。
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。
按题目要求进行统计分析。 保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。
1.5 打开其他文件格式 1.5.1 直接打开 1.5.2 使用数据库查询打开 1.5.3 使用文本导入向导读入文本文件 1.6 编辑数据文件 1.6.1 定义新变量 1.6.2 数据录入技巧 1.7 进一步整理数据文件--Data菜单 1.7.1 用于数据管理的菜单项 1.7.2 正交设计菜单项
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
最后,我们还要取消变量分割,免得它影响以后的统计分析,再 次调出变量分割对话框,选择单选按钮中的“Analyze all cases, do not creat group”,单击OK按钮就可以了。
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下:
1.2.2 绘制直方图
统计指标只能给出数据的大致情况,没有直方图那样直观,我们就来 画个直方图瞧瞧!选择Graphs==>Histogram,系统会弹出绘制直方图 对话框如下:
将变量X选入Variable选择框内,单击OK按钮。此时结果浏览窗口 内会绘制出如下两个直方图:
两组的数据没有特别偏的分布,也没有十分突出的离群值,因此 无须变换,可以直接采用参数分析方法来分析。综合设计类型, 最终确定采用成组设计两样本均数比较的t检验来分析。
(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?
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
该对话框可分为左右两大部分,左侧为所有可用的侯选变量列表, 右侧为选入变量列表。我们只需要描述X,用鼠标选中X,单击 中间的,变量X的标签就会移入右侧,注意这时OK按钮变黑,表 明已经可以进行分析了,单击它,系统会弹出一个新的界面如下 所示:
该窗口上方的名称为SPSS Viewer,即(结果)浏览窗口,整 个的结构和资源管理器类似,左侧为导航栏,右侧为具体的输 出结果。结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标 准差这几个常用的统计量。从中可以看到,24个数据总的均数 为1.2846,标准差为0.4687。
现在,第一、第二列的名称均为深色显示,表明这两列已 经被定义为变量,其余各列的名称仍为灰色的“var”,表 示尚未使用。同样地,各行的标号也为灰色,表明现在还 未输入过数据,即该数据集内没有记录。
1.1.3 输入数据
在Data View中输入相应的数据,一个单元格输入一个数据, Group中输入1代表患者,2代表健康人。