SPSS常用函数

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spss函数大全解读资料

Spss 算术函数孙中友江苏ABS(numexpr 数值。

返回 numexpr (必须为数值的绝对值。

ARSIN(numexpr 数值。

返回 numexpr 的反正弦(以弧度为单位 ,求出的值必须为 -1 和 +1 之间的数字值。

ARTAN(numexpr 数值。

返回 numexpr 的反正切(以弧度为单位 , numexpr 必须为数字值。

COS(radians 数值。

返回 radians 的余弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。

EXP(numexpr 数值。

返回 e 的 numexpr 次幂, 其中 e 是自然对数的底数, 而numexpr 是数值。

较大的 numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。

LN(numexpr 数值。

返回以 e 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。

LNGAMMA(numexpr 数值。

返回 numexpr 的完全 Gamma 函数的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。

LG10(numexpr 数值。

返回以 10 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。

MOD(numexpr,modulus 数值。

返回 numexpr 除以 modulus 所得到的余数。

两个参数都必须为数值,且 modulus 不得为 0。

RND(numexpr 数值。

返回对 numexpr 舍入后产生的整数, numexpr 必须为数值。

刚好以 .5 结尾的数值将舍去 0 以后的数值。

SIN(radians 数值。

返回 radians 的正弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。

SQRT(numexpr 数值。

返回 numexpr 的正平方根, numexpr 必须为非负数。

TRUNC(numexpr 数值。

返回 numexpr 被截断为整数(向 0 的方向的值。

统计函数后缀 .n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。

SPSS学习系列28. 二元Logistic回归

28. 二元Logistic回归二元或多元线性回归的因变量都是连续型变量，若因变量是分类变量（例如：患病与不患病；不重要、重要、非常重要），就需要用Logistic回归。

Logistic回归分析可以从统计意义上估计出在其它自变量固定不变的情况下，每个自变量对因变量取某个值的概率的数值影响大小。

Logistic回归模型有“条件”与“非条件”之分，前者适用于配对病例对照资料的分析，后者适用于队列研究或非配对的病例-对照研究成组资料的分析。

对于二分类因变量，y=1表示事件发生；y=0表示事件不发生。

事件发生的条件概率P{ y=1 | x i } 与x i之间是非线性关系，通常是单调的，即随着x i的增加/减少，P{ y=1 | x i } 也增加/减少。

，图形如下图所示：Logistic函数F(x)=11+e−x该函数值域在(0,1)之间，x趋于-∞时，F(x)趋于0；x趋于+∞时，F(x)趋于1. 正好适合描述概率P{ y=1 | x i }. 例如，某因素x导致患病与否：x 在某一水平段内变化时，对患病概率的影响较大；而在x 较低或较高时对患病概率影响都不大。

记事件发生的条件概率P{ y =1 | x i } = p i ，则p i =11+e −(α+βx i )=e α+βx i 1+e α+βx i记事件不发生的条件概率为1- p i =11+e α+βx i则在条件x i 下，事件发生概率与事件不发生概率之比为p i 1−p i= e α+βx i称为事件的发生比，简记为odds. 对odds 取自然对数得到ln (p i1−p i)= α+βx i 上式左边（对数发生比）记为Logit(y), 称为y 的Logit 变换。

可见变换之后的Logit(y)就可以用线性回归，计算出回归系数α和β值。

若分类因变量y 与多个自变量x i 有关，则变换后Logit(y)可由多元线性回归：11logit()ln()1k k pp x x p αββ==++-或 111()1(1|,,)1k k k x x p y x x e αββ-++==+一、简单的二元Logistic 回归出现某种结果的概率与不出现的概率之比，称为优势比OR. 问题1：研究“低体重出生儿”与“孕妇是否吸烟”之间的关系有数据文件：因变量low：是否“低体重出生儿”（0=正常，1=低体重）；自变量smoke：是否吸烟（0=不吸烟，1=吸烟）【分析】——【回归】——【二元Logistic】，打开“Logistic回归”窗口，将变量“low”选入【因变量】框，变量“smoke”选入【协变量】框；点【确定】，得到因变量编码初始值内部值正常0低出生体重 1块 0: 起始块若模型只含常数项，预测正确率为68.8%（=130/189）；方程中的变量B S.E, Wals df Sig. Exp (B)步骤 0 常量-.790 .157 25.327 1 .000 .454 B=-0.79为模型常数项估计值，S.E为B的标准误；Wals为Wald卡方检验，原假设H0：回归系数=0；Exp(B)=0.454（表示患病率与未患病率之比：(1-68.8%)/68.8%）；引入变量后的得分，以及该变量的回归系数是否为0的检验，原假设H0：回归系数=0；（主要针对逐步引进多个变量时的变量筛选）块 1: 方法 = 输入似然比卡方值，上一模型（常数项模型）与当前模型似然比值之差，检验两个模型有无差异，原假设H0：无差异。

SPSS05日期时间函数及其应用

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常量格式示例3
格式 dd-mmm-yyyy hh:mm dd-mmm-yyyy hh:mm:ss dd-mmm-yyyy hh:mm:ss.ss hh:mm hh:mm:ss hh:mm:ss.ss ddd hh:mm ddd hh:mm:ss ddd hh:mm:ss.ss 说明日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒时（2位）:分（2位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒日数时（2位）:分（2位）日数时（2位）:分（2位）:秒（2位）日数时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒示例 11-AUG-1945 11:10 11-AUG-1945 11:10:35 11-AUG-1945 11:10:35.30 11:30，08:50 11:08:05，08:15:25 11:08:05.80，08:15:25.45 128 08:50 128 08:50:30 128 08:50:30.78
SDATEw
可排序的日期*
8 10
4
8 10
6 8 6
40
yy/mm/dd yyyy/mm/dd
90/10/28 1990/10/28
4 Q 90 4 Q 1990 OCT 90
40
q Q yy q Q yyyy
QYRw
季度和年
6 6
40
mmm yy
MOYRw
月和年
8 6
WKYRw 星期和年 8

spss求一元多次函数

spss求一元多次函数
一元多次函数是在数学中最常见的函数形式之一，可以作为一种工具来分析和
处理各种实际问题。

使用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）求一元多次函数可以更好地掌握与之相关关系，从而得出有价值的结论和指导。

首先，使用SPSS进行一元多次函数求解时，首先需要输入原始数据。

通常来说，原始数据都是用于确定函数拟合的的结果的X，Y值的对应关系。

然后，输入
相关参数，SPSS将自动运行优化算法来拟合出最佳的函数形式。

此外，可以使用SPSS计算出一元多次函数表示或模型，根据计算出的参数，进一步计算出当前原
始数据集的拟合和预测值，从而比较当前的一元多次函数模型的准确性。

此外，SPSS还可用来验证多元多次函数模型的准确性，例如，对原始数据进
行多元实验分析，比较实验结果，以便了解数据的变化趋势，从而进一步验证多元多次函数模型的准确性。

总之，SPSS作为一种统计和分析工具，能很好地帮助用户更轻松地求一元多
次函数模型。

它能够根据用户输入的原始数据，计算最佳的拟合模型；能够计算拟合值与实际值的比较，验证模型准确性；还可以基于实验数据进行分析，以便获得更可靠的结果。

SPSS的常用的一些函数大全

算术函数ABS(numexpr) 数值。

返回numexpr（必须为数值）的绝对值。

ARSIN(numexpr) 数值。

返回numexpr 的反正弦（以弧度为单位），求出的值必须为-1 和+1 之间的数字值。

ARTAN(numexpr) 数值。

返回numexpr 的反正切（以弧度为单位），numexpr 必须为数字值。

COS(radians) 数值。

返回radians 的余弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。

EXP(numexpr) 数值。

返回e 的numexpr 次幂，其中e 是自然对数的底数，而numexpr 是数值。

较大的numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。

LN(numexpr) 数值。

返回以e 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

LNGAMMA(numexpr) 数值。

返回numexpr 的完全Gamma 函数的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

LG10(numexpr) 数值。

返回以10 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

MOD(numexpr,modulus) 数值。

返回numexpr 除以modulus 所得到的余数。

两个参数都必须为数值，且modulus 不得为0。

RND(numexpr) 数值。

返回对numexpr 舍入后产生的整数，numexpr 必须为数值。

刚好以 .5 结尾的数值将舍去0 以后的数值。

SIN(radians) 数值。

返回radians 的正弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。

SQRT(numexpr) 数值。

返回numexpr 的正平方根，numexpr 必须为非负数。

TRUNC(numexpr) 数值。

返回numexpr 被截断为整数（向0 的方向）的值。

统计函数后缀.n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。

例如，仅当至少两个变量含有效值时，MEAN.2(A,B,C,D) 对变量A、B、C 和D 返回其有效值的均值。

实战利用SPSS进行生存分析

实战利⽤SPSS进⾏⽣存分析⽤SPSS软件进⾏⽣存分析给⼤家介绍3种常⽤⽅法寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析⼀、寿命表分析适⽤于⼤数据⽰例：若要研究性别对于肺病⽣存率有⽆区别，收集数据下列信息time：⽣存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡sex：1=男，2=⼥操作步骤按步骤将数据导⼊(lung数据集来⾃于R 内置数据)选定寿命表分析⽅法对各选项进⾏设置（其中注意状态设置：选取表⽰事件已发⽣的值）设置完所有选项后确认得到结果（可进⾏导出）1.得到存活表：该表给出了男⼥对应时间内存活和死亡⼈数，并计算了存活率、风险⽐等统计量2.中位数⽣存时间：即⽣存率为50%时，⽣存时间的平均⽔平；可知：⽣存时间的平均⽔平⼥⼠⾼于男⼠3.⽣存函数：男⼠较⼥⼠累计⽣存率下降快⼆、Kaplan-Meier分析适⽤于⼩样本⽰例：若要研究药物治疗对卵巢癌⽣存率有⽆区别，收集数据下列信息futime：⽣存时间（单位天）fustat：0=存活，1=死亡rx：1=未治疗，2=治疗操作步骤：按步骤将数据导⼊(ovarian数据集来⾃于R内置数据)选定Kaplan-Meier分析法，并对选项进⾏设置设置结束后确认，得到结果（可进⾏导出）1.⽣存表的均值和中位数、百分位数：可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异2.整体⽐较：检验结果p值>0.05,证明治疗组与⾮治疗组差异不显著3.存活函数：治疗组较⾮治疗组⽣存结果好，但从假设检验结果来看差异不明显三、Cox回归分析⽰例:若要研究结肠癌治疗⽅式对患者⽣存时间的影响，收集了下⾯所⽰的数据：time：⽣存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡rx：治疗⽅式，Obs=观察，Lev=⽅式1，Lev+5FU=⽅式2obstruct：0=⽆阻塞的结肠肿瘤，1=有阻塞的结肠肿瘤perfor：0=⽆结肠穿孔，1=有结肠穿孔extent：传播程度：1 =黏膜下层,2 =肌⾁,3 =浆膜,4 =相邻结构操作步骤：导⼊结肠癌colon数据（R中内置数据）选定cox回归分析参数设置：协变量依次导⼊，⽅法按分析所需进⾏选择点击'分类'，协变量依次选⼊分类协变量点击'绘图'，勾选⽣存函数，主要变量为rx，将rx变量选⼊单线框中，绘制⽣存曲线点击'选项'，设置输出RR的95%置信区间。

SPSS05日期时间函数及其应用(1)

返回
格利戈里历法很快在罗马天主教势力范围被普遍接受，但是在英国却引起了一片喧嚣的反对声，英国人仍然坚持朱利安历法，拒绝“抹掉10 天”。直到1752年，英国人才想通，理性终于占了上风，不过从1582年到那时，历法又多出了1天，所以英国议会在1752年作出决定，抹掉11天---1752年9月3日至13日，至此才接受了格利戈里的改革。请注意，英国历史中，这11天什么也没有发生。由此可以看到，一次历法改革是多么不容易，对于一个聪明、合理的决定，仅仅因为看上去有点怪就有人反对，竟然花了快二百年才接受！
常量格式示例2
格式 q Q yyyy q Q yy mmm yyyy mmm yy ww WK yyyy ww WK yy Monday, Tuesday… Mon, Tue, Wed… January, February… Jan, Feb, Mar… 季度 Q 年（4位）季度 Q 年（2位）月份（英文）年（4位）月份（英文）年（2位）周数 “WK” 年（4位）周数 “WK” 年（2位）直接输入英文的星期几直接输入星期几的英文缩写直接输入英文月份直接输入英文月份缩写说明示例 3Q1945，4Q1995 3Q45，4Q95 AUG1945 DEC1995 AUG45DEC95 33 WK 1945，52 WK 1995 33 WK 45，52 WK 95 Friday FRI August，December AUG，DEC 返回
常量格式示例3
格式 dd-mmm-yyyy hh:mm dd-mmm-yyyy hh:mm:ss dd-mmm-yyyy hh:mm:ss.ss hh:mm hh:mm:ss hh:mm:ss.ss ddd hh:mm ddd hh:mm:ss ddd hh:mm:ss.ss 说明日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒时（2位）:分（2位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒日数时（2位）:分（2位）日数时（2位）:分（2位）:秒（2位）日数时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒示例 11-AUG-1945 11:10 11-AUG-1945 11:10:35 11-AUG-1945 11:10:35.30 11:30，08:50 11:08:05，08:15:25 11:08:05.80，08:15:25.45 128 08:50 128 08:50:30 128 08:50:30.78 返回

SPSS常用参数设置

"负值"
同样包括"前缀"与"后缀"两个输入框，分别用于输入所有负值的前缀与后缀，系统默认前缀为"-"。
"小数分隔符"
该选项组用于设置小数分隔符，有"句点"和"逗号"两种分隔符可选。
五、输出
"轮廓标签"
该选项组包括"项标签中的变量显示为（V）"和"项标签中的变量显示为（A） "两个下拉框，分别用于设置变量标签和变量值的显示方式。两个下拉框中都有三个可选项："标签"，使用变量标签标示每个变量；"名称"，使用变量名称标示每个变量；"标签与名称"，两者都使用。
十一、语法编辑器
"语法颜色编码"
在该选项组中，用户可以选择是否显示语法颜色编码并设置"命令"、"子命令"、"关键字"、"值"、"注释"及"引号"的字体和颜色。
"错误颜色编码"
在该选项组中，用户可以选择是否显示验证颜色编码并设置在命令和子命令中语法错误的字体和颜色。
"装订线"
该选项组包括"显示行号"和"显示命令跨度"两个复选项，用于设置在语法编辑器的装订线内是否显示行号和命令跨度。
八、文件位置
"会话日志"
该选项组用户可以勾选"日志中的记录语法"复选框启用会话日志自动记录会话中运行的命令，可以通过选择"附加"或"覆盖"设置日志文件的记录方式，此外用户还可以选择日志文件的名称和位置。

用spss求函数参数

04
多元线性回归分析
多元线性回归模型简介
多元线性回归模型是一种统计学方法，用于研究多个自变量与因变量之间的线性关系。
它通过建立数学模型来描述因变量如何受到多个自变量的影响，并估计每个自变量的系数。
这些系数反映了自变量对因变量的影响程度和方向。
多元线性回归模型的适用条件
因变量与自变量之间存在线性关系
SPSS软件简介
历史与发展
SPSS成立于1968年，最初是为社会科学领域的研究者提供统计分析工具。随着计算机技术的不断发展，SPSS的功能和适用范围也不断扩展，成为全球众多研究者、学生和数据分析师的首选工具。
主要功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、非参数检验等多种功能，能够满足不同领域的数据分析需求。
点击“确定”开始进行多元线性回归分析。
SPSS将输出回归结果，包括回归系数、标准误、显著性水平等统计指标，以及模型摘要和方差分析表等。
05
非线性回归分析
非线性回归模型简介
非线性回归模型
非线性回归模型是一种用于描述因变量和自变量之间非线性关系的统计模型。它扩展了线性回归模型，允许自变量和因变量
02 解读回归系数，了解自变量对因变量的影响程度和方向。
03 根据需要，进行模型优化和调整，以提高预测精度。
03
线性回归分析
线性回归模型简介
01
02
03
线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变量与一个或多个自变量
之间的线性关系。
在线性回归模型中，因变量是我们要预测的目标变量，而自变量是我们用来预测因变量的变
之间的关系是非线性的。
目的
通过非线性回归分析，我们可以探索和描述因变量与一个或多个自变量之间的复杂关系，并估计这些关系中的参数。

SPSS趋势面分析

B et a
t 7. 225
X
-. 061
. 009
-7. 741
-6. 893
X2 XY Y2
-4. 7E -00 8 5. 27E -008 -4. 8E -00 9
. 000 3 -1. 288
-17. 609 10. 478 -8. 874
a.Dependent Variable: V
以二元二次多项式为例说明如何用SPSS做趋势面分析：
2 数据转换
点击菜单栏的“Transform”，点击“Compute”，出现 “Compute Variable”窗体。
在Target Variable输入新的变量的名称，比如计算x的平方，用X2表示，就在 Target Varible文本框输入 X2，然后双击左边变量列表框中的X，点击**(代表乘方)，点击2，Numeric Expression中X**2，代表x 的平方，然后点击OK，就得到了X的平方，依此类推，得到XY，Y的平方
.0797.24E -005
a.P redictors in the Model: (C onstant), Y2, X , X 2, X Y
b.D ependent V ariable: V
然后利用Surfer网格化原始数据，并提取数据为ASCII格式文件，然后用相同大小的网格，输出由 SPSS得到的趋势面函数的网格函数文件。这样得到相同网格的两个文件，对相同X、Y的Z求差，就得到了残差。
二元三次多项式，表示一个三次平面
以二元二次多项式为例说明如何用SPSS做趋势面分析：
1 数据准备
如左边的图所示，数据一个无表头，X、Y、V三列数据的 Ascii数据文件。

spss人口预测-二次函数模型预测

2. 用曲线估算预测
3.根据曲线估算结果，决定采用二次函数模型，
4.根据列表，列出数学公式
5.根据人均建设用地占地面积计算建设用地需求总量
6.根据比例计算各类型的建设用地所需面积
end 。
网络错误3请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
spss人口预测 -二次函数模型预测
总体思路：根据00-20年的人口数据预测2025年的人口数量根据预测结果和人居建设用地面积计算2025年预测所需的建设用地面积根据各类型占比分配用地（注意：人口预测方法不止这一种）步骤如下： 1. 建立散点图查看趋势

SPSS 均值方差教程

1、均值数学定义：Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。

mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行向量的均值。

>>X=[1 2 34 5 6]>>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]>>mean(X,2)=[25]若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(X))。

>>mean(mean(X))=3.5也可使用mean2函数：>>mean2(X)=3.5median，求一组数据的中值，用法与mean相同。

>>X=[1,2,9]>>mean(X)=4>>median(X)=22、方差数学定义：均方差：Matlab 函数：var要注意的是var函数所采用公式中，分母不是，而是。

这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。

>>X=[1,2,3,4]>>var(X)=1.6667>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。

std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。

>>X=[1 23 4]>>std(X,0,1)=1.4142 1.4142>>std(X,0,2)=0.70710.7071若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：>>std2(X)=1.29103. 画图（一个例子）matlab中如何画标准正态分布的密度函数曲线？如图所示，关键是如何去掉四周的框和如何添加阴影？正态分布的密度：22()21(),(,)xf x e xμσ--=∈-∞+∞x=linspace(-3,3);y=normpdf(x,0,1);figure('color','w');plot(x,y,'k');hold on;fill([x(80:end) x(end) x(80)],[y(80:end) 0 0],[.5 .5 .5]); ylim([-.1,.6])line([-3.5 3.5],[0 0],'color','k');plot(3.5,0,'k>','markerfacecolor','k')line([0 0],[0 .5],'color','k');plot(0,.5,'k^','markerfacecolor','k')axis offtext(0,-.06,'$R_h-Pnafo_{i,h}$','interpreter','latex','fontsize',15)text(2.5,.4,'$\left(1-\Phi\left(\frac{R_h-Pnafo_{i,h}}{\sigma_{total,h}}\right)\right) $','interpreter','latex','fontsize',15,'horizontalAlignment','center')annotation('doublearrow',[.52 .69],[.2 .2],'head1style','plain','head2style','plain') ;annotation('arrow',[.8 .71],[.63 .24],'headstyle','plain');。

使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法

使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。

SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。

一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。

因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。

以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。

2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。

3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。

4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。

可以根据实际需求和经验进行选择。

5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。

常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。

6.点击“确定”按钮，进行因子分析。

7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。

可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。

8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。

二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。

聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。

以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。

2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。

3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。

可以选择多个变量进行分析。

4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。

常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。

5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。

常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。

SPSS数据分析—生存分析

SPSS数据分析—生存分析SPSS（统计分析软件）是一种常用的数据分析工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。

生存分析是一种用于研究时间相关性数据的统计方法，主要用于分析个体从其中一起始时间到其中一终止事件（通常是死亡或失效）的时间间隔。

生存分析的关键概念是生存函数和生存时间。

生存函数是一个描述个体在时间t下仍然存活的比例的函数，通常用S(t)表示。

生存时间是从个体入组（或开始）到终止事件发生的时间间隔。

SPSS可以进行生存分析的工作流程如下：1.导入数据：打开SPSS软件，导入包含所需数据的数据文件。

确保数据集包含需要的变量，如生存时间和事件状态（例如，是否死亡或失效）。

2.数据清理：检查数据集并进行必要的数据清理。

确保没有缺失值和异常值，以及确保数据是完整和准确的。

3. 运行生存分析：在SPSS软件中，选择适当的生存分析方法，如Kaplan-Meier（KM）法或Cox回归模型。

然后，输入所需的变量和参数，并运行生存分析。

- Kaplan-Meier（KM）法是一种非参数方法，用于估计生存函数。

它可以根据不同的参照组进行生存曲线的比较，并根据log-rank检验评估差异的统计显著性。

- Cox回归模型是一种半参数方法，用于估计生存时间与多个预测变量之间的关系。

它可以确定这些预测变量对生存时间的影响，并计算其风险比（hazard ratio）。

4.解释和报告结果：根据分析的结果，解释生存曲线和相关的统计显著性。

报告风险比和其统计显著性，并讨论其他发现和观察。

生存分析可以在许多领域中使用，如医学研究、流行病学、社会科学和金融研究。

它可以用于评估治疗方法的效果、分析因素对生存时间的影响、预测个体的生存概率等。

总之，SPSS是一种强大的工具，可以进行各种统计分析，包括生存分析。

使用SPSS进行生存分析，可以帮助研究人员从时间相关性数据中提取有关生存时间和生存概率的有用信息，并对数据进行进一步的解释和报告。

SPSS线性回归分析-文档资料

表示x每变化一个单位时，x与y共同变化的程度。
常数: aybx
比如通过上学年数和工资的关系计算得出下列的回归公式：
y=472+14.8x 可知上学年数每增长1年，工资会增加14.8元；也可推测，上学年数为15年的人，工资收入应为472 + 14.8 *15=694元。
二、线性回归的适用条件
2
3
4 工龄 5
在统计学中，这一方程中的系数是靠x与y变量的大量数据拟合出来的。
Y=a+bx
Y
（x，y）
X
由图中可以看出，回归直线应该是到所有数据点最短距离的直线。该直线的求得即使用“最小二乘方法”，使:
yi yˆi20
在拟合的回归直线方程中，回归系数：
b
(xi x)(yi y) (xi x)2
Enter：进入法。默认选项。所有所选自变量都进入回归模型，不作任何筛选。
Stepwise：逐步法。根据在Option框中设顶的纳入和排除标准进行变量筛选。具体做法是首先分别计算各自变量X对Y的贡献大小，按由大到小的顺序挑选贡献最大的一个先进入方程；随后重新计算各自变量X对Y的贡献，引入方程，同时考察已在方程中的变量是否由于新变量的引入而不再有统计意义。如果是，则将它剔除。如此重复，直到方程内没有变量可剔除，方程外没有变量可引入为止。
SPSS线性回归
一、回归的原理
回归（Regression，或Linear Regression）和相关都用来分析两个定距变量间的关系，但回归有明确的因果关系假设。即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，自变量对因变量的影响就用回归表示。如年龄对收入的影响。由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能。

SPSS Modeler常用函数简介

SPSS Modeler常用函数简介SPSS Modeler软件包含多种功能丰富的函数，几乎涵盖了我们日常工作的各种需要，主要有信息函数、转换函数、比较函数、逻辑函数、数值函数、三角函数、概率函数、位元整数运算、随机函数、字符串函数、日期和时间函数、序列函数、全局函数、空值和Null 值处理函数、特殊函数等15大类，本讲义将逐一介绍并说明其注意事项。

在本讲义中涉及到的函数，具体的字段格式按照如下约定表示：此外，本讲义中的函数以函数、结果类型（整数、字符串等）和说明（如果有）各占一列的形式一一列举说明。

例如，对函数rem的说明如下。

1. 信息函数信息函数用于深入了解特定字段的值。

它们通常用于派生标志字段。

例如，可以使用@BLANK函数来创建一个标志字段，以指示选定字段的值为空值的记录。

同样，可以使用存储类型函数（如is_string）来检查某个字段的存储类型。

2. 转换函数转换函数可用来构建新字段和转换现有文件的存储类型。

例如，可通过将字符串连接在一起或分拆字符串来形成新字符串。

若要连接两个字符串，请使用运算符“><”。

例如，字段Site的值为"BRAMLEY"，则"xx"><Site将返回"xxBRAMLEY"。

即使参数不是字符串，“><”的结果也始终是字符串，因此，如果字段V1为3，字段V2为5，则V1><V2将返回"35"（字符串而非数值）。

请注意，转换函数及其他要求特定类型输入（如日期或时间值）的函数取决于“流选项”对话框中指定的当前格式。

例如，要将值为Jan2003、Feb2003等的字符串字段转换为日期存储格式，请选择MONYYYY作为流的默认日期格式。

3. 比较函数比较函数用于字段值的相互比较或与指定字符串进行比较。

例如，可以使用“=”来检查字符串是否相等。

spss中的常用函数

（一）算术函数
二）统计函数
注：X1为使用者界定缺失值，X2为系统缺失值，X3为非缺失值四）字符串型函数
五）时间日期函数
注：1 要正确显示以上函数值，必须先赋予其SPSS得日期型变量（DATA）格式，假设以上日期用mm/dd/yy格式显示，时间则用hh:mm:ss格式表示
2 1<=d<=31、1<=m<=12、1<=w<=52、1<=q<=4
六）其他函数
SPSS除了上述函数外，尚有日期和时间转换函数
（YOMODA\CTMIESDAYS\CTIMEHOURS\MDAYS等）、连续几率密度函数
（CDF\BINOM\CHISQ\CDF\EXP\LOGISTIC等），此外还有NORMAL（stddev）可产生平均数为0，标准差为stddev的正态分布随机数字。

UNIFORM(max)可产生平均数为0与max间呈均等分布的随机数字。

PS：还可以像EXCEL一样利用脚本编写自定义函数，目前SPSS支持python，Sax Basic(一种与VB兼容的编程语言)等语言，利用new--script可编写出自己需要的函数。

script界
面如下：。