统计分析分类以及SPSS分析方法
统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。
而SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,它提供了一套完整的数据分析工具和功能。
本文将介绍统计分析与SPSS的应用,并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。
首先,统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。
通过使用SPSS,可以计算并展示各种统计量,如均值、中位数、标准差等,从而了解数据的集中趋势和离散程度。
这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。
其次,统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。
研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据,如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。
此外,SPSS还可以进行相关分析,通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。
这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系,从而更好地解释现象并进行进一步的推断。
再次,统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。
SPSS提供了一系列的回归分析方法,可以用于建立预测模型。
通过选择合适的回归方程,研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。
此外,SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法,可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理,从而更好地理解数据的结构和特征。
最后,统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。
SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具,如柱状图、折线图、散点图等。
通过绘制图表,研究者可以直观地展示数据的分布和趋势,从而更好地传递数据的信息。
总之,统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。
通过SPSS提供的各种功能和方法,研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理,从而更好地理解数据的特征和规律。
因此,掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版

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二、程序方式
在Syntax编辑窗口中键入以下程序: Get file=‘c:\program files\spss\employee data.sav’. Frequencies variables = jobcat/order = analysis。
(3)定矩尺度(Interval Measurement):定矩尺度是对事物类 别或次序之间间距的测度。
特点:不仅能将事物区分为不同类型并进行排序,而且可能准确指 出类别之间的差距是多少;定居变量通常以自然或物理单位为计量 尺度,因此测量结果往往表现为数值,所以计量结果可以进行加减 运算。
(4)定比尺度(Scale Measurement):定比尺度是能够测算 两个测度值之间比值的一种计量尺度,它的测量结果同定距变 量一样表现为数值。
SPSS Categories SPSS Complex Sample SPSS Conjoint SPSS Exact Test SPSS Maps SPSS Missing Value
Analysis SPSS Regression
SPSS Tables
SPSS Trends
功能 一般线性模型、混合线性模型、对数线性模型、
注意:在输入数据时不应输入引号,否则双引号将会作为字 符型数据的一部分。
日期型:日期型数据是用来表示日期或时间的。日期型数据 的显示格式有很多,SPSS以菜单方式列出日期型数据的显 示格式以供用户选择。事实上,SPSS存储中的日期型变量 是该实践与1582年10月14日零点相差的秒数。
关于日期型格式的几点说明:
1.2.2 SPSS的5个窗口
(1)数据编辑窗口(SPSS Data Editor)
SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析SPSS(统计软件包社会科学)是一种用于统计分析的软件包,广泛应用于社会科学领域,包括心理学、教育学、经济学等。
它提供了各种统计分析方法和功能,可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息,并生成统计报告和图表。
本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法,包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。
研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析,了解数据的分布情况和基本特征,为后续的统计推断提供基础。
2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。
研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法,通过SPSS计算得出t值和p值,以判断两组样本均值差异是否显著。
3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值,以判断不同组别之间的均值差异是否显著。
4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。
SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值,以判断变量之间的关系是否显著。
5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数,以预测因变量的值,并评估自变量对因变量的影响程度。
6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。
SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分,以解释变量之间的共性和变异。
此外,SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法,以满足研究人员对不同问题的需求。
SPSS常见数据分析方法比较

SPSS常见数据分析方法比较SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种流行的统计分析软件,被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。
SPSS提供了各种数据分析方法,帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。
本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法,并进行比较。
一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。
通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标,了解数据的基本分布情况。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法,包括频数分析、分布分析、交叉报表等。
这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识,为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法,用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
SPSS提供了多种假设检验方法,包括t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等。
这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验,判断不同组别的数据是否存在显著差异,从而提供统计依据。
三、相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关分析方法,包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。
这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系,揭示变量之间的相互关联。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归分析方法,包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助用户建立数学模型,预测因变量的取值,并判断自变量对因变量的影响程度。
五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种因子分析方法,包括主成分分析、因子旋转等。
这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量,提取出共同因子,并理解变量之间的结构关系。
六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法,将相似的个体或对象归为一类,不相似的个体或对象归为不同类。
如何使用SPSS进行数据分析和统计

如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一:介绍SPSS软件SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大,易于使用,可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二:数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前,首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式,如Excel、CSV等。
在导入数据后,需要对数据进行整理和清洗,包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三:描述性统计描述性统计是数据分析的第一步,用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能,例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外,还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四:单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时,需要设定原假设和备择假设,并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果,可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五:相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能,可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析,可以了解变量之间的正向或负向关系,并做出相应的解释和推断。
章节六:回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型,如线性回归、多元回归等。
通过回归分析,可以估计变量之间的影响程度,预测因变量的值,并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七:方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析的医学统计方法选择医学统计方法是指在医学研究中使用统计学方法对数据进行分析和解释的方法。
SPSS作为一种统计分析软件,可以用于医学研究中的数据处理和分析。
在选择SPSS数据分析的医学统计方法时,需要考虑研究目的、变量类型、样本大小等因素。
以下是一些常用的医学统计方法,可以在SPSS中使用:描述性统计分析:描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述,包括算术平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
可以使用SPSS中的描述统计功能进行分析。
t检验:t检验用于比较两组样本之间的差异,例如比较两种不同治疗方法的效果差异。
SPSS中的独立样本t检验和配对样本t检验功能可以使用该方法。
方差分析(ANOVA):方差分析用于比较三个或以上样本之间的差异,例如比较不同年龄组之间的生理指标差异。
SPSS中的单因素和多因素方差分析功能可以使用该方法。
相关分析:相关分析用于分析两个或多个变量之间的相关关系,例如分析年龄和血压之间的关系。
SPSS中的相关分析功能可以使用该方法。
回归分析:回归分析用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度,例如探究血糖水平与体重、血压、年龄等变量之间的关系。
SPSS中的线性回归和多元回归功能可以使用该方法。
生存分析:生存分析用于研究时间到事件(如患病、死亡)之间的关系,例如研究其中一种治疗方法对生存时间的影响。
SPSS中的生存分析功能可以使用该方法。
聚类分析:聚类分析用于对样本进行分类分组,例如将患者根据疾病病情进行分组。
SPSS中的聚类分析功能可以使用该方法。
主成分分析:主成分分析用于降维和提取数据中的主要方差成分,例如将多个生理指标转化为一个综合指标。
SPSS中的主成分分析功能可以使用该方法。
逻辑回归分析:逻辑回归分析用于探究自变量与因变量之间的关系,并进行分类预测,例如预测其中一种疾病的风险因素。
SPSS中的逻辑回归功能可以使用该方法。
以上仅是医学研究中常用的一些统计方法,在选择时应根据研究需求和实际情况进行选择。
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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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。
SPSS数据的基本统计分析

SPSS数据的基本统计分析SPSS(统计软件包用于社会科学)是一种广泛使用的统计分析软件,它提供了一系列功能强大的工具,可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中,将介绍SPSS数据的基本统计分析方法,包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式,如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时,需要设置数据类型和变量属性,并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS,可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况,包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势:中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量,并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势:离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况:了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法,可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法,包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表,并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步,可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法,如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验:用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析:用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验:用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析:用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
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统计分析分类以及SPSS分析方法一、统计分析内容的分类人类对客观事物的理解是多种多样的,这些理解能够是企业生产的规模,能够是企业生产机器的稳定性,能够是一个地区的教学质量,能够是市场经济的规律,也能够是一个时期的经济形势或环境等等。
撇开这些形形色色的形式内容,人们对客观事物的理解从目的来看可分为表面理解和本质理解两种。
本文将这种从形式内容中抽象出来的对客观事物的理解称之为统计分析内容。
表面理解就是对客观事物表面特征的理解;本质理解是从客观事物表面特征出发,最终得到超越客观事物表面特征的本质特征的理解。
同样,与统计分析内容相对应的统计分析(方法)就可分为表面分析和本质分析两种。
在统计分析方法的使用上,形式内容的理解与统计分析方法的关联不大,反而是在统计分析内容理解(对客观事物表面理解和本质理解)上,分析方法的使用差别较大,所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内容加以细分。
在SPSS中,横向叫个案,所有个案组成样本;纵向叫变量,一个变量代表客观事物的某方面特征。
表面理解在SPSS中主要对应于样本理解,目的是理解样本所代表的具体事物的特征(当然样本的特征离不开变量,但目的不在变量)。
本质理解则以样本数据为基础,总结出同类事物的普遍特征,这些特征就是变量自身的特征(它从样本出发,但又超越样本),所以本质理解能够认为就是对变量的理解。
统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。
人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。
这种由浅入深、由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。
统计分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面,也是人们对客观事物理解的两个过程,但它们能够是相互独立的。
因为人类出于理解目的的需要能够只理解客观事物的表面,也能够只理解客观事物的规律。
(一)表面理解表面理解是一种以理解具体客观事物表面特征为目的的理解。
对具体客观事物表面特征的理解,从定量和定性两个角度出发,还能够分为事物描述理解和事物评价理解两种。
1.事物描述理解。
事物描述理解是指只对具体客观事物作纯粹的描述,而不加任何主观意见的理解,如集中趋势描述。
从理解内容的复杂性来看,事物描述理解又可分为简单描述理解和综合描述理解。
简单描述理解是对具体客观事物的一种现象(变量)特征的理解,如理解一群企业的规模。
综合描述理解则是结合具体客观事物的很多现象(变量)对具体客观事物的特征加以理解,如理解事物在两个定类变量中交互分布等。
综合描述不是简单描述的组合,而是简单描述的提升。
2.事物评价理解。
事物评价理解是指对具体客观事物的某种特征给出人为意见或判断的理解。
评价分析通常给出定性结果,如判断两种产品某种性能的差异是否存有。
按评价内容来分,评价分析主要包括事物成绩评价分析和事物间差异评价分析两种。
事物成绩评价按评价所依赖的现象多寡还可分为简单评价和综合评价。
简单评价是对事物的一方面特征给出评价意见,如根据销售数据对企业的销售成绩作出评价。
综合评价是对事物的多方面特征给出综合的评价意见,如根据利润率、流动资金周转率、净资产收益率等特征对企业的经济效益作出评价。
(二)本质理解本质理解是一种以理解普遍客观事物本质为目的的理解。
本质理解仍以特定样本事物的数据为依据,但理解的结果已经远远超出样本事物的范围。
撇开具体事物后,人类对事物本质的理解,则主要体现为对普遍事物的现象(变量)自身规律的理解和对普遍事物的现象(变量)间关系规律的理解。
这两种理解还能够给他们一个更简单的名字,就是单现象本质理解和多现象关系理解,这也能够看作是本质理解按现象复杂性的划分。
1.单现象本质理解。
单现象本质理解是对单变量自身规律的理解。
单现象本质理解按现象与时间的关系,又分为现象自身分布规律理解(静态)和现象自身变化规律理解(动态)两种。
(1)现象自身分布规律理解,是指理解现象自身的分布特征,属静态理解,如理解成绩是否成正态分布,摇号时每个号码的出现是否呈均匀分布等。
(2)现象自身变化规律理解,是理解现象在时间上的变化规律,属动态理解,如长期趋势理解、季节变动规律理解等。
2.多现象关系理解。
多现象关系理解是对变量间关系的存有与否、关系的水准大小及方向等内容的理解。
多现象关系理解,按变量间关系是否平等又分为对等关系理解和影响关系理解两种。
(1)对等关系理解,是对两群对等变量间关系的理解。
对等关系理解中,变量相互影响,没有自变量与因变量之分,如相关理解。
两群变量之间的对等关系能够是,一对一的关系(如简单相关理解、偏相关理解),也能够是一对多的关系(如复相关理解),还能够是多对多的关系(如变量聚类理解)。
两群变量的关系能够是线性的、曲线的,或者没相关系。
(2)影响关系理解,是对一群变量如何影响另一群变量的理解。
影响关系理解中,两群变量间的关系是不平等的,存有自变量和因变量之分,如回归关系理解。
影响关系理解中的因变量通常是一个,但自变量却能够是一个或多个。
所以影响理解又能够分为一对一影响和多对一影响。
二、SPSS分析方法按统计分析内容的归纳与统计分析内容相对应的SPSS分析方法首先分为表面分析和本质分析两种。
(一)表面分析表面分析是以理解客观事物表面特征为目的的一种分析方法,与表面理解相对应。
表面分析,从理解的性质出法,具体又分为事物描述分析和事物评价分析两种。
1.事物描述分析,是对客观事物的表面特征实行理解的一种分析。
按理解时涉及的变量数多少,可分为单现象描述分析和多现象描述分析两种。
(1)单现象描述分析(简单描述分析),是对客观事物单方面特征实行描述的分析。
对客观事物的描述方法(分析方法),以其手段的不同归纳起来能够有指标描述法、表格描述法、图形描述法、推断描述法等。
指标描述法,是以统计指标方式来理解事物,理解的具体内容包括集中趋势、离中趋势、分布特征等。
相关的SPSS方法主要是描述统计中的描述,除此之外还有描述统计中的频率、探索两方法。
这些分析的特点是输出统计指标。
表格描述法,是以分组表的方式来描述事物的特征,其内容仅包括简单分布表(交互分布表属多现象描述分析)。
相关SPSS方法是描述统计中的频率,其特点是输出频率表。
图形描述法,是以统计图方式来理解事物的特征,其内容包括箱索图、茎叶图、饼图、条形图、直方图、散点图等。
相关的SPSS方法是描述统计中的探索、频率方法和图形菜单中的各种图形功能。
探索功能可输出箱索图和茎叶图。
频率功能可输出饼图、条形图和直方图。
图形功能则可输出除茎叶图外的各种图。
推断描述法,是以数据库中的样本数据为依据,推断总体特征。
即使此处的总体事物超出SPSS中的样本范围,但人们也只不过将其看作是更大的样本罢了。
从理解目的来看,推断描述中对总体均值、比率或方差的理解仍属表面理解。
统计抽样推断的具体内容包括统计估计和假设检验两种。
统计估计的主要内容就是完成总体均值、成数的区间估计,相关的SPSS分析方法是描述统计中的探索功能。
假设检验的主要内容是均值、成数假设检验,相关的SPSS分析方法是均值比较中的单样本T检验。
(2)多现象描述分析(综合描述分析),是对客观事物的多方面(变量)特征实行综合的描述(并非多个简单描述的叠加)。
综合描述分析方法按其理解目的不同又可分为交互分布描述、分类描述、降维描述和分类识别等几种。
交互分布描述,其目的是理解事物在多变量下的联合分布。
其描述内容包括交互表和与交互表对应的分布图,相关的SPSS分析方法是描述统计中的交互表和图形菜单的条形图等。
分类描述,其目的是理解哪些个案间的关系较为接近。
相关的SPSS分析方法是聚类分析中的个案聚类分析,聚类分析方法又包括两步聚类、K-均值聚类和系统聚类等三种。
降维描述,其目的是理解多变量下的主要影响因素(主成分)有哪些。
相关的SPSS分析方法是降维分析中因子分析和对应分析。
分类识别,其目的是理解某事物在已有实物分类上的类别归属。
相关的SPSS分析方法是判别分析。
2.事物评价分析。
(1)成绩评价分析。
简单评价,是对事物在某个方面(变量)的成绩所做的评价。
评价客观事物的成绩可有多种标准,按其评价标准的不同,简单评价可有对照评价、横向评价和纵向评价等三种。
对照评价,是根据给定评价标准来评价客观事物成绩的分析方法。
相关的SPSS分析方法是均值比较中的单样本T检验。
横向评价,是以同类事物作为评价标准来评价客观事物成绩的分析方法。
相关的SPSS分析方法是均值比较中的独立样本T检验。
纵向评价,是以评价事物的历史成绩作为评价标准来评价现时成绩的分析方法。
相关的SPSS分析方法是均值比较中的独立样本T检验或配对样本T检验。
上述的几种评价都较简单,能够直接靠经验而无需借助SPSS软件。
综合评价,是对事物在多个方面(变量)作出的成绩所实行的评价。
这是一种复杂的评价方法,它不是每个变量简单评价的叠加,所以通常要求多种SPSS分析方法同时使用。
如要得出综合排名,则要经过标准化处理和综合分计算两个步骤。
标准化处理,是将非标准化数据,折算成均值为0,标准差为1的标准化数据,目的是消除变量间的不可比性。
在此过程中,还要统一变量的正逆性。
相对应的SPSS方法是均值比较中的描述。
在描述功能中,勾选“将标准化得分另存为变量”复选框则可。
综合分计算,是根据事物的多个特征(变量)值来计算其综合得分。
这种综合得分能够是简单综合分或加权综合分。
相对应的SPSS方法是转换菜单中的计算变量。
(2)差异评价分析,是对事物与事物之间的差异是否显著所做的评价。
差异评价的内容包括均值差异、结构差异和方差差异等几种。
均值差异评价。
均值差异评价在分析方法上有两事物差异和多事物差异之分。
两种事物间差异评价,是比较两种事物在同一时间和同一现象(变量)上均值差异是否显著的一种评价,如比较两个地区人民生活水平差异是否显著。
相关的SPSS分析方法包括比较均值中的独立样本T检验、方差分析等。
多种事物间差异评价,是比较多种事物在同一现象(变量)上均值差异是否显著的一种评价,如比较不同文化水准人群间收入差异是否显著。
相关的SPSS分析方法是比较均值中的单因素方差分析。
结构差异评价,是评价两总体的结构差异是否显著的一种分析。
相关的SPSS分析方法是非参数检验中卡方检验。
方差差异评价,是评价两个总体中同一变量方差差异是否显著的一种评价。
相关的SPSS分析方法是F检验,这是独立样本T检验中的附带功能。
(二)本质分析1.单现象本质分析。
(1)分布特征分析(静态)。
分布特征通常可通过度布图和分布表来理解,但分布图和分布表理解的仅仅具体事物的现象特征,并非普遍事物的现象特征。
SPSS是通过显著性检验来判断普遍事物的现象特征,相关的SPSS分析方法包括非参数检验中的卡方检验、二项式检验、单样本K-S检验等。