SPSS软件应用第四讲

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《讲座SPSS使用方法》课件

《讲座SPSS使用方法》课件
《讲座SPSS使用方法》 PPT课件
欢迎参加本次讲座,我们将深入介绍SPSS的使用方法,帮助么
SPSS是一款功能强大的统计软件,适用于数据分析和数据挖掘。
SPSS的功能特点
SPSS提供了丰富的统计分析方法和可视化工具,适用于各种领域的数据分析需求。
SPSS的界面操作
定性分析案例
利用SPSS对文本和质性数据进 行分析,揭示潜在的主题和模 式。
数据可视化案例
用图表、图形化展示数据,帮 助更好地理解和传达分析结果。
总结
SPSS使用的 注意事项
理解数据类型和操 作步骤,避免常见 的错误。
数据分析的 误区及解决 方案
克服偏见和直觉,
科学且全面地分析
数据。
其他数据分 析工具的介 绍
了解多种数据分析
工具的优缺点,选
择适合的工具。
Q&A互动讨 论
与听众分享经验, 解答他们的疑问。
数据清洗与处理
数据清洗的目的
数据清洗是为了去除不完整、 重复、错误或不符规范的数 据,提高数据质量。
数据清洗的方法
常用的数据清洗方法包括缺 失值处理、异常值处理、数 据标准化、离群值处理等。
缺失值的处理
针对缺失值,可以使用填充、 删除或插值等方法进行处理, 根据实际情况选择合适的方 法。
基本分析方法
1
描述性统计
通过平均值、标准差、分布等统计量
参数检验
2
来描述数据的整体特征。
通过假设检验来检验样本与总体之间
的差异。
3
非参数检验
用于检验非正态分布数据或小样本数
方差分析
4
据的假设检验方法。
主要用于比较三个或以上样本之间的

SPSS数据分析第三四讲ppt课件精选.ppt

SPSS数据分析第三四讲ppt课件精选.ppt
如果小概率事件发生了,即 p<α ,则表明样本 不支持原来的假设,应拒绝原假设而接受备择 假设;如果该事件发生的概率(或可能性)较 大,即 p<α ,则不拒绝原假设。我们用 α 来 控制犯第一类错误的概率,即犯该类错误的概 率最大为α 。
..分割..
4
假设检验的步骤
1. 确定恰当的原假设和备择假设; 2. 选择检验统计量; 3. 计算检验统计量观测值发生的概率,即p 值; 4. 给定显著性水平α,并作出决策。
分析变量中是否含有离群值。可以用箱图来检 查离群值的情况。
可以先计算配对样本的差值变量,然后进行单 样本的T检验。
..分割..
33
动手练习
数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了男性或 者女性每周上网浏览网页的时间(变量 WWWHR,单位小时)和每天观看电视的时 间(变量TVHOURS,单位小时)。用本章学 习的技巧分析男性和女性在观看电视的时间和 上网的时间上分别就什么区别。
采用T检验对该饮食方案的效果进行分析。
..分割..
30
配对T检验操作
选择【分析】→【比较均值】→【配对样本T 检验(P)】
..分割..
31
T检验结果解释
..分割..
32
配对T检验注意事项
需要先检查两个样本是否服从正态分布。应用 直方图、Q-Q图或者K-S检验等方法来检验差 值变量的正态性。
两配对样本T检验用来检验来自两配对总体的 均值是否在统计上有显著性差异。常见的配对 设计方法有以下几种:
同一受试对象处理前后的数据,例如服用某种药物 前和服用之后的血压变化;
同一受试对象两个部位的数据, 同一样本用两种方法测量的数据; 配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据。

spss软件应用——第四讲

spss软件应用——第四讲
频数分析
计算各种常用的描述指标 特色是产生频数表 对分类资料和定量资料都适用
描述分析
一般性的统计描述 适用于服从正态分布的定量资料
27
统计描述的模块
探索分析
用于对数据分布状况不清时的探索性分析 功能极为强大
交叉表
完成分类资料和等级资料的统计描述 完成分类资料各种各样“常规”的统计检验
比率
用于两个连续变量计算相对比指标,很少用
针对某种分布进行进一步的特征描述,主要是用于正 态分布 偏度系数Skewness 正态峰 正偏态 负偏态 峰度系数Kurtosis 正态峰 平阔峰 尖峭峰
离群值与极端值列表
34
频率分析
统计量
输出的百分位数
描述集中趋势 描述离散趋势 描述分布特征
四分位数(Quartiles)、每隔指定百分位输出当前百分位数 (Cut points for equal groups)、或直接指定某个百分位数 (Percentiles)
4
统计图的分类
统计图的分类方法有许多种,但和统计学体系 最为贴近的分类方法是首先按照其呈现变量的 数量,从而可以将统计图大致分为单变量图、 双变量图、多变量图等,随后再根据相应变量 的测量尺度进行更细的区分。
5
单变量图
分类变量
50
Educational Level
2.32% 17 12.45% 16 11.18% 8
Frequency Valid American European Japanese Total Missing Total System 253 73 79 405 1 406 Percent 62.3 18.0 19.5 99.8 .2 100.0 Valid Percent 62.5 18.0 19.5 100.0 Cumulative Percent 62.5 80.5 100.0

spss第四章描述统计简介PPT课件

spss第四章描述统计简介PPT课件
定义:设,对样本数据集合中的所有数据的排序结果为X1≤X2≤…≤Xn,n为样本容 量,则上述排序的序列中,处于“正中间位置”上的数据,称为样本中位数。
当n 为奇数时:正中间位置号码=(n+1)/2 样本中位数=X(n+1)/2
当n为偶数时:正中间位置号码=(n+1)/2是小数,处于n/2与(n/2)+1之间。 样本中位数=(Xn/2+X(n/2)+1)/2 如5位同学的学习成绩:3,3,3,4,5。中间位置是第三位,中位数:3。 如果六位同学: 3,3,4,5,5,5。中间位置是3与4位中间的位置,中位数为: (4+5)/2=4.5
第四章 描述统计量简介
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
1
调查杭州市居民收入情况,得到
调查顾客对产品的满意第度情四况章, 获得100个样本数据,能分
样本100统个计样本量数描据,述根据这些数据,
析出哪些信息?
你最想得到哪些信息?
调查大学生群体中对手机品牌的偏 好程度,你如何描述调查结果?
• 选择Percentile Values 栏中的 选项,输出所选变量的百分值
• Dispersion(离差)栏,用于
指定输出反映变量离散程度的 统计量
• Central Tendency (集中趋势)
栏,用于指定输出反映变量集 中趋势的统计量
• Distribution (分布特征)栏,
用于指定输出描述分布形状和
如果样本容量为n,那么,某个样本值出现 的频率=该样本值出现的频次/n
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
9
分类数据或顺序数据描述频次与 频率的图形方法

SPSS第四次课-PPT

SPSS第四次课-PPT
方差分析
(Analysis of Variance )
根据试验设计的类型,将全部观测值总的离均差 平方和及其自由度分解为两个或多个部分,除随机误 差作用外,每个部分的变异可由某个因素的作用(或 某几个因素的交互作用)加以解释,通过比较不同变 异来源的均方,借助F分布作出统计推断,从而推论 各种研究因素对试验结果有无影响。
7.2g 组
0.89 1.06 1.08 1.27 1.63 1.89 1.19 2.17 2.28 1.72 1.98 1.74 2.16 3.37 2.97 1.69 0.94 2.11 2.81 2.52 1.31 2.51 1.88 1.41 3.19 1.92 2.47 1.02 2.10 3.71
One-Way ANOVA:只能处理最常见的单因素方差分析资料;一 般线性模块:完成绝大多数设计类型的方差分析问题,包括单变 量方差分析、多变量方差分析、重复测量设计方差分析和方差成 分分析。它不仅能替代One-Way ANOVA的功能,而且提供了更 多复杂设计类型资料的分析功能;
线性混合模块:是一般线性模型模块的补充,它允许资料不独立 和方差不齐。它不仅能对资料的均数进行分析,还能对资料的方 差和协方差进行分析。
4.8g 组
2.86 2.28 2.39 2.28 2.48 2.28 3.21 2.23 2.32 2.68 2.66 2.32 2.61 3.64 2.58 3.65 2.66 3.68 2.65 3.02 3.48 2.42 2.41 2.66 3.29 2.70 3.04 2.81 1.97 1.68
表明显示按变量drug分 组的结果变量的均数
随机区组设计方差分析的主要结果: ( 1 ) 药 物 因 素 对 小 白 鼠 肉 瘤 重 量 的 作 用 , F=10.367 ,

spss使用教程

spss使用教程

spss使用教程SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款功能强大的统计分析软件,广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。

本篇文章将为您提供一份SPSS的使用教程,帮助您快速上手和掌握该软件的基本操作和常用功能。

一、数据准备在使用SPSS进行统计分析前,首先需要准备好待处理的数据。

SPSS支持的数据格式有多种,包括Excel、CSV、文本等。

确保您的数据文件中每列都有一个明确的变量名,并且每行代表一个完整的数据观测。

二、导入数据1. 打开SPSS软件,选择“文件”->“打开”->“数据”,然后浏览文件目录,选择您想要导入的数据文件,点击“打开”按钮。

2. 在打开数据对话框中,选择正确的数据格式,并指定数据所在的位置,点击“确定”按钮。

3. SPSS将会自动加载您的数据文件,并在主界面显示数据的内容。

三、数据清洗与整理在完成数据导入后,可能需要对数据进行清洗和整理,以保证数据的准确性和一致性。

1. 删除无效数据:使用“筛选”功能,过滤掉数据中的无效观测值或缺失数据。

2. 数据转换:例如将文本数据转换为数值型数据,或者对数值数据进行分组处理。

3. 数据整理:根据需要,可以将数据按照不同的变量进行排序、合并或拆分。

四、数据描述统计1. 统计量计算:选择“分析”->“描述统计”->“统计”,在统计对话框中选择您想要计算的统计量,如均值、标准差等。

2. 频数分布:选择“分析”->“描述统计”->“频数”,在频数对话框中选择需要进行频数统计的变量。

3. 图形展示:选择“图形”->“柱状图”或其他适合的图形类型,可视化显示数据的分布情况。

五、数据分析SPSS提供了多种数据分析功能,包括描述性统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。

以下是一些常用的数据分析方法:1. 描述性统计:了解数据的基本分布情况,包括均值、标准差、最大值、最小值等。

SPSS软件介绍(第四讲)

SPSS软件介绍(第四讲)

对结果进行解释
分析结果的表达
组,试验组用阿卡波糖降糖药,
对照组拜唐苹胶囊,血压下降 值见下表。试分析两药的疗效
有无差别?
7.10
-0.506.60-1.10成组设计的两个样本均数比较的t检验
例如:比较男女血红蛋白含量有无显著性差异。 步骤(1)从主菜单中单击“Analyze”—Compare means—Independent samples t-test ; (2) 将欲分析的变量放入上面的矩形框中,将分组变量放 入下面的矩形框中,并对分组变量值进行定义。
两个样本均数的t检验
两样本获取方式
配对设计 完全随机设计
配对设计资 料的t检验
两独立样本 的t检验
数据分析处理-两个均数的比较
t检验或u检验---means过程
一、样本均数和已知总体均数的比较 例题:正常人的脉搏次数为72次/分,现测得10名某病患者的
脉搏次数为:54、67、68、78、66、70、67、65、69、70。试 分析该病患者的脉搏与正常人的脉搏均数是否相等? 步骤(1)从主菜单中单击“Analyze”—Compare means—one sample t test”; (2)将分析的变量放于右侧矩形框中,并在“test value”中键入已 知总体均数。
异体配对
某实验室研究被霉菌污染的 饲料对大白鼠体重的增加又 无影响,将大白鼠按同种系、 同体重、同性别配成8对,并 将每对中的两只大白鼠随机 分配于正常饲料组和被霉菌 污染的饲料组,喂饲一个月 后,称量大鼠体重的增加量。 试分析:被霉菌污染的饲料对 1 2 3 4 5 6 96 78 98 71 106 88 配对号 正常饲料组 霉菌污染饲 料组 88 78 82 68 96 68

《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件

《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件
(3)众数(Mode):即一组数据中出现次数最多的 数据值。如生产鞋的厂商在制定各种型号鞋的生产 计划时应该运用众数。
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17
(4)均值标准误差(Standard Error of Mean):描述 样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。 其计算公式为:
S.E.of .Mean ( x X )2 n
按Variables框中的排列顺 序输出
按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列
Options 对话框
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28
在上面窗口中,用户可以指定分析多变量时结 果输出的次序(Display Order)。其中,Variable list表示按变量在数据窗口中从左到右的次序输出; Alphabetic表示按字母顺序输出;Ascending Means 表示按均值升序输出;Descending Means表示按均 值降序输出。
至此,SPSS便自动计算所选变量的基本描述统 计量并显示到输出窗口中。
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29
• 5.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
1. 利用商品房购买意向的调查数据,对月住 房开销变量计算基本描述统计量。
有以下分析目标:计算月住房开销的基本描述 统计量,并分别对不同居住类型进行比较分析: 首先按居住类型对数据进行拆分(Split file), 然后计算月住房开销的基本描述统计量。
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常见的刻画离散程度的描述统计量如下:
(1)全距(Range):也称极差,是数据的最大值 (Maximum)与最小值(Minimum)之间的绝对离差。
(2)方差(Variance):也是表示变量取值距均值的离 散程度的统计量,是各变量值与算数平均数离差平方 的算术平均数。其计算公式为:

第4章 SPSS基本统计分析 ppt课件[1]

第4章 SPSS基本统计分析 ppt课件[1]

2f 4
SQ21
fQ2
i2
17
▪ 4.2.1.2 离散趋势统计量 ▪ 样本标准差(standard deviation: Std Dev) ▪ 样本方差(Variance) ▪ 全距(Range)
∑ S
1n n 1i1
(xi
x)2
∑ S2 n11in1(xi x)2
2020/10/28
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▪ 4.2.1.3 分布形态统计量
计百分比 ▪ 绘制统计图形:条形图、饼图、直方图
2020/10/28
4
▪4.1.2 频数分析的基本操作
▪(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies
2020/10/28
5
▪ (2)选择几个待分析的变量到variables框.
2020/10/28
2020/10/28
9
▪ bootstrap核心思想和基本步骤如下:
▪ (1) 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数 量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样。
▪ (2) 根据抽出的样本计算给定的统计量T。
▪ (3) 重复上述N次(一般大于1000),得到N 个统计量T。
▪ (4) 计算上述N个统计量T的样本方差,得到统 计量的方差。
2020/描述统计量
▪ 4.2.1.1 集中趋势统计量
▪ 均值(mean)、中位数(median)、众数(mode)、均值 标准误差(standard error of mean)
x
1 n
n i 1
xi
Me2(n1) 4
S.E.ofn.M xean
MeL 2020/10/282

SPSS第四讲演示课件

SPSS第四讲演示课件
SPSS第四讲
相关分析和回归分析
1
Analyze 子菜单
用途说明
Compare Means Means…
均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test… 单样本T检验
Independent-Sample T 独立样本T检验 Test…
Paired-Sample T Test…
配对样本T检验
9
? 统计分析
激活Analyze菜单选Correlate中的Bivariate...命令项, 弹出Bivariate Correlation对话框。在对话框左侧的变量列 表中选x、y,点击?钮使之进入Variables框;再在 Correlation Coefficients框中选择相关系数的类型,共有 三种:Pearson为通常所指的相关系数(r),Kendell's tau-b为非参数资料的相关系数,Spearman为非正态分布 资料的Pearson相关系数替代值,本例选用Pearson项;在 Test of Significance框中可选相关系数的单侧(One-tailed) 或双侧(Two-tailed)检验,本例选双侧检验。
10
如果有3个以 上变量,输出 两两变量的相
关系数
相关系数 的类型
相关系数 检验方式
是否显示 检验概率
11
12
Correlations
Correlations
相关分析表
x
x
Pearson Correlation
1
Sig. (2-tailed)
N
10
y
Pearson Correlation
.872**
General Linear

spss高级课程4-6课

spss高级课程4-6课
17
案例:固体垃圾排放量与土地种类的关系
▪ 本例来自Golueke and McGauhey 1970年对美 国40个城市的固体垃圾排放量(吨)的调查资料, 所关心的问题是不同种类土地使用面积(单位, 英亩)与固体垃圾排放量之间的关系。可能的 影响因素有:indust(工业区土地面积的大小)、 metals(金属制造企业用地面积)、trucks(运 输及批发商业用地面积)、retail(零售业用地 面积)、restrnts(餐馆与宾馆用地面积)。试 作逐步回归分析。数据库为waste.sav。
18
多变量的筛选策略
▪ 较稳妥的方式
▪ 单自变量回归模型,筛掉那些显然无关联的候选变量 ▪ 尝试建立多自变量模型,可手动、也可利用自动筛选
方法,但使用后者时要谨慎 ▪ 多自变量和单自变量模型结果相矛盾时,以前者为准 ▪ 结果不符合专业知识时,尽量寻找原因
19
SPSS系列培训之: 回归分析衍生方法
2
相关分析
▪ Bivariate过程
▪ 进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析 ▪ 如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果
▪ Partial过程
▪ 对其他变量进行控制 ▪ 输出控制其他变量影响后的相关系数
3
相关分析
▪ Distances过程
▪ 对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量 间进行相似性或不相似性(距离)分析
▪ 多数情况下没有实际意义,研究者也不关心
▪ b:回归系数,在多变量回归中也称偏回归系数。 自变量x 改变一个单位,y估计值的改变量。即 回归直线的斜率
10
回归分析概述
▪ 估计值和每一个实测值之间的差被称为残差。 它刻画了因变量y除了自变量x以外的其它所有 未进入该模型,或未知但可能与y有关的随机和 非随机因素共同引起的变异,即不能由x直接估 计的部分。

第四讲:SPSS输出结果窗口-2

第四讲:SPSS输出结果窗口-2

2 观察窗口设置(Viewer)
观察窗口设置主要设置窗口的各种参数。在改变了参数以后,再次 运行SPSS 后才能生效。
3 草稿窗口(Draft Viewer)
4 标签输出设置(Output Label) 5 图形参数设置(Chart)
6 要点表格参数设置(Pivot Tables)
7 数据窗口(Data)
具栏中都有一个感叹号,其中只有一个窗口为主窗口。其 感叹号为灰色,统计分析结果只会显示到主窗口,选择窗 口为主窗口的方法是单击图表中的感叹号,使其从彩色变 成灰色。
双击输出窗口的生成图形可以进一步对其进行编辑或修改。
该窗口的结果以树形结构文件显示。
2.1.3 输出窗口的操作
统计结果主要通过输出窗口Viewer 显示,如查看输出窗 口、编辑输出内容、在其他应用程序中使用输出对象。此
1 通用参数设置(General)
l Session Joural,是有关日志文件的选项,如,在日志文件记录 的语句,设定日志文件名及存储路径等。 l Browse选项,打开保存日志文件的对话框指定保存日志文件的位 置和文件名。 l Append表示每次运行的语句接在前一次运行语句记录后面;
1 通用参数设置(General)
• 有些参数的设置在设置完成后立即生效 • 有些则要在SPSS重新启动后才能生效。 • 对已经设置好的参数不太满意,需要重新设置,可以单
击“Reset”恢复到原始状态,再重新进行设置。
1 通用参数设置(General)
1 通用参数设置(General)
l Session Joural,是有关日志文件的选项,如,在日志文件记录 的语句,设定日志文件名及存储路径等。 l Browse选项,打开保存日志文件的对话框指定保存日志文件的位 置和文件名。 l Append表示每次运行的语句接在前一次运行语句记录后面; Overwrite覆盖选项,表示每次运行的语句覆盖前一次运行语句记录。

《spss使用教程》课件

《spss使用教程》课件
02
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软件应用教程第四讲

SPSS软件应用教程第四讲

《SPSS软件应用》教案●复习一:数据库结构建立●复习二:数据合并●复习三:定距数据的分组有两种方法:一是在transform下的visual bander(可视离散化)栏完成;一是在transform转换中的compute计算变量来完成。

由于Computer需要自己定义变量标签,Visual Bander直接选择显示变量标签,因此在分组的时候,通常采取Visual Bander来实现。

第四讲数据编码和计数教学原因:由于录入好的数据,有时候并不能够直接用来分析,因此需要对变量进行重组或者称为转换,将数据重新编码、组合等;教学目的:培养学生根据研究主题的需要,对变量数据进行转换。

教学内容:对数据进行重新编码和计数。

一、Recode的重新编码功能功能:用于从原变量值按照某种对应关系生成新变量值,可以将新值赋给原变量,也可生成新变量。

如果是13.0,则实现路径:Transform——Recode——into the same variables(编码为相同变量)/into different variables(编码为不同变量);如果是16.0及以上,则直接是Transform——recode into different variable。

我们一般要求重新编码为一个新变量,目的是为了保持原有变量数据。

[例题:对自己的受教育情况(a6.1)的变量值重新编码为高中低]解释:原变量的取值是如下,因此,我们可以考虑将1-3设置为低教育程度,4-6设置为中等教育程度,7及以上设置为高等教育程度。

具体实现过程:第一步,单击Transform——recode into different variables( SPSS 13.0使用)或Recode into different variable (重新编码为不同变量时,16.0及以上使用)时,出现下窗口:第二步,将左边的变量(自己的受教育情况)选中,然后移入右边Input variable →output variable( 输入变量→输出变量) 空白栏中,具体如下图所示:第三步,在output variable (输出变量)栏下的name(名称)命名,并点击change(更改),则在输入变量-输出变量栏会同时显示原来的变量名称和更改后的变量名称。

SPSS操作步骤及解析

SPSS操作步骤及解析

目录第四章统计描述 (2)4.2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (3)4.4.1(探索性数据分析)操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5.4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOVA)(操作步骤) (10)6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (18)6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (19)第八章相关分析 (20)8.2 连续变量相关分析实例 (22)8.3 离散变量相关分析的实例(列联表) (23)第九章回归分析 (26)9.1.3 线性回归(操作步骤) (30)1.多重共线性检验 (30)2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (33)二、曲线估计(操作步骤) (38)9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (41)第十章聚类分析 (47)10.3.1 K-均值操作步骤: (47)10.4.1 系统聚类法操作步骤 (51)第十一章判别分析 (56)11.3.1 操作步骤 (57)第十二章因子分析 (63)12.2.2操作步骤 (66)第十三章主成分分析 (75)13.2 操作步骤 (76)第十四章相应分析 (80)14.2相应分析实例(操作步骤) (80)第十五章典型相关分析 (86)15.2操作步骤: (86)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法,用于说明总体的情况和特征。

4.1 基本概念和原理4.1.1 频数分布4.1.2 集中趋势指标算数平均值:适用于定比数据、定距数据中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据众数:适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用:(1)它可以表明现象的平衡程度和稳定程度;(2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大,则该分布的平均指标的代表性就越小。

SPSS软件的应用ppt课件

SPSS软件的应用ppt课件

ppt课件.
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(二) Type、Width、Decimals
数值型
(1)标准型(Numeric)默认8 . 2
如: 12345678、12345.67、-1234.56
(2)科学记数法型(Scientific Notation)
表示很大或很小的数据 如:1.2E+05
(3)逗号型(Comma)
整数部分从个位开始每三位一个逗号 如:1,234.56
按值定位 光标定位到某列变量上 -> Edit -> Find...
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SPSS数据的编辑
插入和删除一个个案
插入:编缉----插入个案 删除:选定待删行,鼠标右键找到Cut
插入和删除一个变量
插入:光标定位到某列变量上 -> 编缉---插入变量 (插到某列前) 删除:选定列,鼠标右键Cut项
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(4)圆点型(Dot)
整数部分从个位开始每三位一个圆点 如:1.234,56
(5)美元符号型(Dollar)
主要表示货币数据 如:$12.30
字符型(S日期型(Date)
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16
多项选择题的处理方法
将一个问题定义成几个变量,用这几个变量来描述该问 题的几个可能被选择的答案。
编码方式:
多选项二分法(multiple dichotomize method)
将每个答案作为一个变量,每个变量只有两个取值(0或1)
多选项分类法(multiple category method)
有多少份问卷,意味着有多少个“个案” 问卷中的每个问题对应于每一个“变量”

SPSS操作步骤及解析汇报

SPSS操作步骤及解析汇报
1
6022.125
10.402
.004
加权的
6066.237
1
6066.237
10.478
.004
偏差
1.937
1
1.937
.003
.954
组内
13315.979
23
578.956
总数
19384.154
25
对比系数
对比
地区
西


1
1
1
-1
2
.5
-1
.5
对比检验
对比
对比值
标准误
t
df
显著性(双侧)
销量
18.91

西
38.243
13.648
.054
-.61
77.10

19.698
13.410
.436
-18.91
58.31
*.均值差的显著性水平为0.05。
6.3多因素单变量方差分析
同时研究多种因素对观测变量的影响,就是多因素方差分析。
例如,研究汽车销量问题,对汽车销量的影响很可能不仅受地区因素的影响,还受广告、居民收入以及消费偏好等其他因素的影响。
4
总计
176.44
19.717
9

1
224.00
.000
2
2
198.50
10.607
2
3
176.00
37.723
3
总计
196.14
30.927
7
总计
1
195.75
20.380
8
2
174.50
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《SPSS软件应用》教案
●复习一:数据库结构建立
●复习二:数据合并
●复习三:定距数据的分组
有两种方法:一是在transform下的visual bander(可视离散化)栏完成;一是在transform转换中的compute计算变量来完成。

由于Computer需要自己定义变量标签,Visual Bander直接选择显示变量标签,因此在分组的时候,通常采取Visual Bander来实现。

第四讲数据编码和计数
教学原因:由于录入好的数据,有时候并不能够直接用来分析,因此需要对变量进行重组或者称为转换,将数据重新编码、组合等;
教学目的:培养学生根据研究主题的需要,对变量数据进行转换。

教学内容:对数据进行重新编码和计数。

一、Recode的重新编码功能
功能:用于从原变量值按照某种对应关系生成新变量值,可以将新值赋给原变量,也可生成新变量。

如果是13.0,则实现路径:Transform——Recode——into the same variables(编码为相同变量)/into different variables(编码为不同变量);如果是16.0及以上,则直接是Transform——recode into different variable。

我们一般要求重新编码为一个新变量,目的是为了保持原有变量数据。

[例题:对自己的受教育情况(a6.1)的变量值重新编码为高中低]
解释:原变量的取值是如下,因此,我们可以考虑将1-3设置为低教育程度,4-6设置为中等教育程度,7及以上设置为高等教育程度。

具体实现过程:
第一步,单击Transform——recode into different variables( SPSS 13.0使用)或Recode into different variable (重新编码为不同变量时,16.0及以上使用)时,出现下窗口:
第二步,将左边的变量(自己的受教育情况)选中,然后移入右边Input variable →output variable( 输入变量→输出变量) 空白栏中,具体如下图所示:
第三步,在output variable (输出变量)栏下的name(名称)命名,并点击change(更改),则在输入变量-输出变量栏会同时显示原来的变量名称和更改后的变量名称。

a6.1→?则转变为a6.1→自己受教育程度高低。

如下:
第四,点击old and new(旧值和新值),出现如下窗口:
分别添加1-3→1,4-6→2,7及以上→3,则出现如下窗口:
单击Continue,最后点击Ok。

则会新生成一个变量名为“自己受教育程度高低”的新变量。

但是该变量需要注意Value值的定义,否则自己不清楚1,2,3表示的是什么。

注意:
♥我们不要选择定义为相同变量,如果这样可能丧失原始数据信息。

♥在编码之前一定要清楚原变量的变量设置。

♥不受变量层次限制,可以对所有变量进行重新编码。

[练习题]
请选择三类测量层次的三个变量,按照自己分类标准进行重新编码。

二、Count(计数):总和尺度法的应用
功能:适用于标示某个值或者某些值在某个变量的取值中是否出现。

意义:所产生变量统计每个个案的变量列表中相同值的出现次数。

例如,一个家庭可能拥有很多家电,则可以计算出回答是的题目以包含家庭拥有的家电总数的一个新变量。

✧输入一个目标变量名称(Target variable);
✧选择同类型(数值或字符串)的两个或多个变量;进入numeric variable(数
字变量)栏中;
✧点击Define values(定义值)在弹出的窗口指定应计数的一个或多个值,
或者定义要为其计算值出现次数的个案子集。

[例题:对数据库中的f7.1至f7.18进行计数,以便求出调查对象对生活的总体满意度]
解释:由于f7.1至f7.18的变量取值是相同的,即都是1=极不满意,2=不太满意,3=较为满意,4=很满意,9=很难说;所以我们要计算满意的,则3-4为满意=1,则其他的自动=0。

操作步骤:
第一步,点击count(计数)弹出的窗口如下,选中需要计数的变量f7.1至f7.18,然后点击向右箭头,将变量移入到numeric variable(变量)栏中,然后在Target variable(目标变量)键入新名称。

第二步,点击define Value(定义值),则出现如下窗口,并在该窗口的Range处,键入3,4,然后点击Add(添加),则出现在Values to Count(要统计的值)栏中。

然后单击Continue,最后点击Ok,则会在Value view新生成“总体生活满意度”
这个新变量。

特别提醒:
♣单一一个变量时,新的变量值为(1,0),也就是二分变量;
♣ K(大于等于2)个变量时,如果变量定义值相同,则新变量值为0到K;♣ K(大于等于2)个变量时,如定义变量为不同值时,新变量值是对符合定义值次数的所有总和。

[练习题]
请对一个没有限制选项的多项选择题或则是测量选项相同的多个指标进行个案计数。

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