SPSS13.0中文教程
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
《SPSS中文教程》
精选课件
11
混合运行管理方式
混合运行方式是以上两种方法的结合方式。
操作程序：首先在数据窗中输入数据或利用主菜单 中的（File）菜单项打开已经存在的数据文件，然 后利用对话框选择分析过程和分析参数。选择后不 马上执行，而是用Paste将选择的过程与参数变换 成相应的命令语句。在语句窗口中可以进行修改， 然后再将程序提交系统执行。
换成平面表，即文本输出。 Text Output文本输出栏，控制文本输出页的尺寸。
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27
草稿观察窗口参数设置
•日志中是否显 示命令 •显示警告 •显示说明信息 •显示标题 •显示统计图形 •显示文本输出 •显示运行日志 •显示表格输出
分页设置 •在每个程序之间 分页 •在每个输出之间 插入一个分割符
要点表参数设置 (Pivot Tables)
数据功能卡设置 (Data)
数值型变量自定义格式设置 （Currency）
稿本窗口参数设置 (Scripts)
精选课件
22
通用参数的设置项目
设置日志文件 设置内存工作区的大小 启动spss 时语句窗口状态的设置 测度系统参数设置 设置显示变量表顺序的方式 文件表中文件数的设置 启动时输出窗口类型的设置 输出通告设置 临时文件路径设置
数据文件选择项。
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33
交互图形窗口参数设置
图形外观样 式栏 可单击 Browse选择 样式目录
读取8.0前版 本的数据文件 栏可对数值型 变量描述最小 值以便将数据 分类或指明刻 度。
打印精度栏
精选课件
图形数据存储 栏
当生成图表 的数据文件与 图表分开时， 控制信息与交 互图形一起保 存
只保存综合 数据
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要点表参数设置 (Pivot Tables)
数据功能卡设置 (Data)
数值型变量自定义格式设置 （Currency）
稿本窗口参数设置 (Scripts)
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22
通用参数的设置项目
设置日志文件 设置内存工作区的大小 启动spss 时语句窗口状态的设置 测度系统参数设置 设置显示变量表顺序的方式 文件表中文件数的设置 启动时输出窗口类型的设置 输出通告设置 临时文件路径设置
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Spss11.0中系统参数的设置
整理课件
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系统参数的设置的主要项目
通用参数的设置 (General)
观察窗口参数设置 (Viewer)
草稿窗口参数设置 (Draft Viewer)
标签输出设置 (Output Labels)
统计图形参数设置 (Charts)
交互图形窗口参数设置 (Interactive)
2
一、SPSS的含义
❖ SPSS是软件英文名称的首字母缩写。原意为 Statistical Package for the Social Sciences， 即“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正 式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方 案”。
整理课件
11
混合运行管理方式
混合运行方式是以上两种方法的结合方式。
操作程序：首先在数据窗中输入数据或利用主菜单 中的（File）菜单项打开已经存在的数据文件，然 后利用对话框选择分析过程和分析参数。选择后不 马上执行，而是用Paste将选择的过程与参数变换 成相应的命令语句。在语句窗口中可以进行修改， 然后再将程序提交系统执行。
SPSS13教程易学完整版-精品文档100页
暨南大学医学院医学统计教研室
夏苏建
2019/11/20
研究生用 1
SPSS的含义
SPSS是软件英文名称的首字母缩写 原意为：
Statistical Package for Social Science 即“社会科学统计软件包”
2019/11/20
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SPSS最显著的特点
首字符应该为英文字母或汉字。变量名的 任 何 字 符 不 能 使 用 “ +” 、 “ -” 、 “ * ” 、 “？”。
变量名不能使用SPSS的保留字。如：ALL、 AND、OR、NOT、EQ、GE、GT、LE、 LT、NE、TO、WITH。
系统 2019/11/20 中不区分变量名的大小写字符。例如18
在统计分析的输出结果中，可显示变量的英文或 中文标签，使输出结果的可读性更好。
2019/11/20
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（三）对数据进行编码 定义变量值标签（value labels）
对于分类变量，常用数字对不同的类别进 行编码，从而方便数据的输入和统计分析。
有时为了更好理解数据内容和输出结果， 给变量的不同取值赋以不同标签，使用户 一目了然。如乙型肝炎表面抗原HBsAg： （0：阴性，1：阳性，2：未检测）
可选择多项的变量（复选题）
2019/11/20
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可选择多项的变量（复选题）
如药物的不良反应（无0；有：头昏1，
恶心2，上腹不适3，口干4，食欲不振
5）。此例可以分解为5个数值变量，如
A1，A2，A3，A4，A5，用数值0表示
“无”，1表示“有”。也可设置1个字
符变量，如affect，如同时有“头昏”、
spss13.0安装指导
4，R73YPJ9LIA6RORO9GIGWJ4ALGJJWEIPAVXB6T5YL6X652O
5，S9YKIDO4GOQZILOMKF2PDJRJU5RQ8H4ESJ4YAMWZQ7YX23
6，BE2G3NCDJ53XKCMW3HWAN72MBGPSWEEVUFNAWVZG352OYD
1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。
为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。
spss 教程
spss 教程SPSS是一种统计分析软件，它可以用于数据管理和数据分析。
下面是一些SPSS入门教程，不包含标题。
请注意文中不能有重复的文字。
1. 导入数据首先，打开SPSS软件。
在主界面上，选择"打开数据"选项，然后选择要导入的数据文件。
确保选择正确的文件类型（如.csv、.xlsx等）。
点击"打开"按钮即可导入数据。
2. 数据查看导入数据后，可以使用SPSS的数据查看功能来检查数据的内容和结构。
在主界面上，选择"查看数据"选项。
在数据查看窗口中，可以看到数据集的每个变量和观测值。
3. 描述性统计描述性统计是分析数据集的基本统计量，如平均值、标准差、最小值、最大值等。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"描述统计"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成所选变量的描述性统计结果。
4. 单样本t检验单样本t检验用于比较一个样本的平均值是否与总体平均值存在显著差异。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"比较平均数"选项，再选择"单样本t检验"选项。
选择要分析的变量和总体平均值，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成单样本t检验的结果。
5. 相关分析相关分析用于检查两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"相关"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成相关系数和显著性水平的结果。
这些是SPSS的一些基本操作和统计分析方法。
通过学习和实践，您可以更深入地了解和应用SPSS软件。
spss(13.0)教程PPT课件
Frequencies过程
例 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下， 请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、 中位数M、p2.5和p97.5（卫统第三版p233 1.1题）。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 3第.2065页/共94页
重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍
• 数据的预分析 • 数据的简单描述 • 绘制直方图
• 按题目要求进行统计分析 • 保存和导出分析结果
• 保存文件 • 导出分析结果
第17页/共94页
数据文件管理
• 编辑数据文件 • 定义新变量 • 直接定义新变量 • 从原有变量计算新变量-Transform菜单 • 数据的录入 • 直接录入 • 数据录入技巧
SPSS教程(中英)
SPSS中英文对照<转贴>Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 一般线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换SPSS新手速成作者：张佳转自中国统计网随着速度越来越快，计算机的功能越来越多，计算统计功能反而已经成为了计算机的一个次要部分。
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统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工 作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理 之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有 SAS， SPSS ， MINITAB ， EXCEL 等。这些统计软件的功能 和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS是目前在大型企业、各类院 特别是 SPSS ， 其界面友好、 功能强大、
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图 2.9 选择个案
对话框
设置完成以后，点击 continue，进入下一步。 ? 案】 。 ? 单击 ok 进行筛选，结果如图 2.10 确定未被选择的观测的处理方法，这里选择默认选项【过滤掉未选定的个
图 2.10 选择个案的结果
（ 3）增加个案的数据合并（ 【合并文件】 →【添加个案】） 将新数据文件中的观测合并到原数据文件中，在 并的方法如下：
图 1.1 SPSS 启动
图 1.1 PASW Statistics
启动对话框
3． SPSS软件的退出 SPSS软件的退出方法与其他 ? ? Windows 应用程序相同， 有两种常用的退出方法：
按 File → Exist 的顺序使用菜单命令退出程序。 直接单击 SPSS窗口右上角的 “ 关闭 ” 按钮，回答系统提出的是否存盘的问题之后 即可安全退出程序。
10
SPSS 中实现数据文件纵向合
选择菜单【数据】 →【合并文件】 →【添加个案】，如图 2.11，选择需要追加的 数据文件，单击打开按钮，弹出 Add Cases对话框，如图 2.12。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图 2.11 选择个体数据来源的文件
图 2.12 选择变量
spss软件使用教程
spss软件使用教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析的软件，可以对大量数据进行处理、分析和呈现。
以下是一个简单的SPSS软件使用教程，帮助您快速上手：1. 打开SPSS软件：点击桌面上的SPSS图标或通过开始菜单打开软件。
2. 创建新的数据文件：选择“文件”菜单中的“新建”选项，或使用快捷键Ctrl + N，然后选择“数据集”。
3. 导入数据：在数据文件中导入数据，可以从Excel、CSV文件等导入。
选择“文件”菜单中的“打开”选项，或使用快捷键Ctrl + O，然后选择需要导入的数据文件。
4. 数据清理与变量设置：导入数据后，您可以对数据进行清理和变量设置。
使用“数据”菜单中的“变量查看器”选项，可以查看已导入数据的变量和数据类型。
若存在缺失值或异常值，可以使用“数据”菜单中的“数据清理”选项进行处理。
5. 数据分析：使用SPSS进行数据分析的主要功能是“统计”菜单。
您可以选择不同的统计方法，如描述统计、方差分析、回归分析等。
选择相应的统计方法后，设定变量和分析选项，然后点击“确定”进行分析。
6. 数据可视化：SPSS提供了丰富的数据可视化功能，可以通过图表、统计图、散点图等方式呈现数据。
选择“图表”菜单中的“创建”选项，选择所需的图表类型，然后指定变量和数据类型。
7. 输出结果：分析完成后，您可以查看并保存分析结果。
选择“窗口”菜单中的“输出”选项，可以查看结果，也可以导出为PDF、Excel等格式。
8. 存储与使用分析模板：您可以保存自己常用的分析和设置为模板，以便日后使用。
选择“文件”菜单中的“存储”选项，保存当前工作为模板文件。
以上是SPSS软件的基本使用教程，希望能帮助您快速上手该软件。
记住，熟能生巧，多实践和尝试，您将掌握更多的数据分析技能。
SPSS中文教程
系统参数设置基本操作20源自Spss11.0中系统参数的设置
21
系统参数的设置的主要项目
通用参数的设置
(General) 观察窗口参数设置 (Viewer) 草稿窗口参数设置 (Draft Viewer) 标签输出设置 (Output Labels) 统计图形参数设置 (Charts) 交互图形窗口参数设置 (Interactive) 要点表参数设置 (Pivot Tables) 数据功能卡设置 (Data) 数值型变量自定义格式设置 （Currency） 稿本窗口参数设置 (Scripts)
图形中文字字体设置栏 Font
图形填充和线条样式栏 Fill Patterns and
Line Styles 图形变框栏 Frame
31
图形模板栏 新的图形属 性采用本对话 框之中设置 使用一个图 形模板来确定 当前设置 图形属性 字体
统计图形参数设置
图形宽高 设置栏： 可输入宽 高比值
主要项目：
Table Look 表格外观样式栏，可选择新表格
的表格样式。 Set Table Look Directory 按钮允许改变系 统默认的Table Look目录。 Adjust Column Width for 控制要点表列宽 的自动调整栏。 Default Edit Mode 设置默认的编辑表格模 式。
缺点：对话框中包括的是基本参数和基本统计量
的选择项，对于某些专业人员来说，可能不能充 分满足需要。
10
程序运行管理方式
程序运行管理方式是在语句窗口（Syntax）中
直接运行编写好的程序的一种方式。
分析结果仍然是显示在输出观察窗中。
spss13.0
SPSS 13.01. IntroductionSPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 13.0 is a statistical software package commonly used in social science research. It provides users with a wide range of statistical tools and techniques for data analysis and interpretation. In this document, we will explore the key features and functions of SPSS 13.0.2. Key Features2.1 Data ImportSPSS 13.0 allows users to import data from various sources such as Excel spreadsheets, text files, and databases. The software provides an intuitive interface for data import, allowing users to easily select and import the desired data set.2.2 Data ManagementSPSS 13.0 offers powerful data management capabilities. Users can clean and manipulate their data using a variety of tools, such as recoding variables, creating new variables, merging data sets, and filtering data. These features help users to prepare their data for analysis.2.3 Descriptive StatisticsDescriptive statistics play a crucial role in understanding and summarizing data. SPSS 13.0 provides a comprehensive set of tools for computing descriptive statistics such as measures of central tendency (mean, median, mode) and measures of dispersion (standard deviation, range). Users can generate frequency tables and histograms to visualize the distribution of their data.2.4 Inferential StatisticsInferential statistics allow users to draw conclusions and make inferences about a population based on a sample. SPSS 13.0 includes a wide range of inferential statistical tests, such as t-tests, ANOVA, chi-square tests, correlation analysis, and regression analysis. These tests help users analyze relationships between variables and test hypotheses.2.5 Data VisualizationSPSS 13.0 enables users to create visually appealing charts and graphs to present their data. The software offers various options for chart types, including bar charts, line graphs, scatter plots, and pie charts. Users can customize their visualizations by changing colors, fonts, and other formatting options.2.6 Output and ReportingSPSS 13.0 generates output tables and reports that summarize the results of statistical analyses. Users can exportthe output to various formats such as Excel, Word, or PDF for further reporting and sharing.3. System RequirementsTo run SPSS 13.0, the following system requirements must be met:•Operating System: Windows XP or later, or Mac OS X10.4 or later.•Processor: Intel Pentium III or equivalent.•Memory: 256 MB RAM or more.•Disk Space: 1 GB of free disk space.•Display: 1024x768 resolution or higher.4. Getting StartedTo get started with SPSS 13.0, follow these steps:1.Install the software on your computer by runningthe installation file.unch SPSS 13.0 by double-clicking the applicationicon.3.Create a new data file or import an existing data file.4.Explore the various features and tools available inSPSS 13.0.5.Perform data analyses and interpret the results.6.Generate output tables and reports summarizing theresults.7.Export the output to your desired format, if needed.5. ConclusionSPSS 13.0 is a powerful statistical software package that provides users with a wide range of tools for data analysis, data management, and visualization. Whether you are conducting research, analyzing survey data, or performing statistical tests, SPSS 13.0 offers the features and functionality to facilitate your analysis and interpretation.。
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word格式-可编辑-感谢下载支持SPSS统计与分析统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。
现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。
在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。
常见的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。
这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。
其中的SAS 和SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。
特别是SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。
SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。
自20 世纪60 年代SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择PASWStatistics 18.0 作为统计分析应用试验活动的工具。
1．SPSS 的运行模式SPSS 主要有三种运行模式：（1）批处理模式这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。
（2）完全窗口菜单运行模式这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。
用户无须学会编程，简单易用。
（3）程序运行模式这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。
这种模式要求掌握SPSS 的语句或脚本语言。
本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。
2．SPSS 的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS 12.0 for Windows”即可启动SPSS 软件，进入SPSS for Windows 对话框，如图 1.1，图 1.2 所示。
spss13.0统计软件第7讲
系。
5. 直线回归
Analyze → Regression → Linear…打开Linear
6
2010.5.25
Regression对话框，将bloodsi变量调入Dependent:栏中， 将hairsi变量调入Independent(s):栏中， → OK完成。
6. 结果判读
输出结果见表10.4~10.7。 表10.4中显示了回归采取的方法。本例采取的是Enter
17
2010.5.25
3. 结果判读
输出结果见表10.30~10.34。
表10.30中显示了多元逐步回归的步骤。第一步引进自
变量x2 , 第二步引进自变量x1 。二者使用的准则( Criteria) 都是：引进的概率P≤0.050，剔除的概率P≥0.100 。
表10.31显示了第一步引进自变量x2 ，R2=0.542；第二
教材第161页第二节中所求得的多个变量之间的相关 分析实质就是直线相关分析（双变量）的简单扩展。
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多个变量之间的相关分析得出的某两个变量之间相关 系数只能反映单独某个变量a与单独某个变量b的密切联系 程度，而不能考虑其它变量（c、d、…）对某个变量（a或 b）的影响效应。 若要扣除其它变量的影响后再求某两个变量之间相关
建议在进行多个变量之间的相关分析时，要把简单相
关分析和偏相关分析结合起来。
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* 三、多元线性回归(包括多元逐步回归)
多元线性回归是研究一个因变量（Dependent）和多
个自变量（Independent）之间线性依存关系的统计方法。
其模型表达式（常称多元线性回归方程）见下：
ˆ Y b0 b1 X 1 b 2 X 2 ... b k X k
卡方检验(SPSS)
组别 胞磷胆碱组 神经节苷酯组
合计
有效 无效 合计
46
6 52
18
8 26
64 14 78
有效率（%） 88.46 69.23 82.05
*
制作：王立芹 *
制作：王立芹 *
制作：王立芹 *
制作：王立芹 *
制作：王立芹 *
制作：王立芹 *
gro up * 疗 效 Cro sstabulation
疗效
试 验 组 Count
Y 99
N 5
% within treat95.2%
4. 8%
对 照 组 Count
75
21
% within treat78.1%
21.9%
Count
174
26
% within treat87.0%
13.0%
制作：王立芹
Total 104
100. 0% 96
100. 0% 200
2.653
1
.103
Fis her's Exact Tes t
.121
.108
Linear-by-Linear As s ociation
2.667
1
.102
N of Valid C as es
33
a. C om puted only for a 2x2 tab le
b. 1 cells (25.0%) have expected cou nt les s than 5. The m inim um expected
1
.076
Likelih ood Ratio
4.126
1
.042
Fis her's Exact Tes t
SPSS中文教程
Table Look 表格外观样式栏，可选择新表格
的表格样式。 Set Table Look Directory 按钮允许改变系 统默认的Table Look目录。 Adjust Column Width for 控制要点表列宽 的自动调整栏。 Default Edit Mode 设置默认的编辑表格模 式。
12
五、SPSS窗口类型
数据编辑窗口(Newdata)
输出窗口(Output1) 语句窗口(Syntax) 统计图表编辑窗口(Chart) 帮助窗口(Help)
13
数据编辑窗口(Newdata)
数据编辑窗口是一个可扩展的二维 表格，用户可在该窗口中建立或编 辑数据文件。其主要功能有：定义 变量属性；录入数据；修改变量属 性；移动记录指针；插入记录；插 入新的变量等。 在一个SPSS运行期间不能同时打 开两个以上的数据编辑窗口。
16
统计图表编辑窗口
17
帮助窗口(Help)
18
六、SPSS系统参数设置
系统初始状态和系统默认值的设置是通过
options选择对话框完成的。具体操作是通过打 开Edit菜单中的options打开系统参数设置对话 框。
参数与状态的设置生效的时间不同，有的在确
认后立即生效，有的要在下一次启动spss系统 时才生效。
变量显示方式顺序 变量标签显示在前 变量表中只显变量名
变量名按字母顺序 按数据文件中变量类 型顺序
文件表中文件数设定
系统使用过的文件数 设定文件暂存处 输出声明设置 产生新结果时屏幕显 示导航器 产生新结果时屏幕显 示新输出信息
启动时输出窗类型：
•产生交互式要点图和统计图 •输出文本格式要点图和统计图
超级完整版SPSS13教程共101页
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
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SPSS13.0中文教程《SPSS13.0统计软件应用》教学大纲课程编号：课程类型：专业选修/专业课总学时：36 理论学时：24 实验学时：12适用专业：应用心理学、临床医学专业全科医学方向课程简介：（200 词的中英文简介）SPSS 13.0 提供了很多新的功能和特征，能帮助你更好地管理数据，创建更漂亮的统计图表和更美观的输出文件。
另外SPSS 13.0 还新增了两个模块—SPSS Classification Trees and SPSS Complex Samples，能帮助你更快速的分析各种数据类型，其他模块也相应得以增强，能使你更方便的进行统计数据的分析。
SPSS Base 13.0 for Mac OS X provides a number of new features and capabilitiesto help you access and manage data create graphics and produce output. In additiontwo new add-on modules—SPSS Classification Trees and SPSS Complex Samples—enable you to more accurately work with certain data types. Enhancements to severalother modules provide you with new statistics and improve the way you create andpresent tables.一、课程性质、目的和任务SPSS 13.0 统计软件应用作为一门统计分析应用工具，是统计学理论知识的一门辅助课程，能更好的帮助学生理解统计学的理论知识，并且更注重学生的实际操作与应用能力。
通过学习这门课程帮助学生掌握基本的统计分析的知识及应用，为学生今后的学习及科研工作打下基础。
二、学时分配总理论实验章节讲授内容学教学方法学时学时时第1、2 章SPSS 概述及数据文件的建立3 讲授第3、4、5 章数据文件的整理和转换和结果报告3 讲授12 3 描述性统计分析（统计描述和卡方检第6、7 章3 讲授验）第8章均数比较（t 检验、方差分析）6 3 3 讲授第9章广义线性模型的单因素分析6 3 3 讲授第10 章相关分析、线性回归与Logistic 回归6 3 3 讲授第13 章非参分析6 3 讲授第15、16 章统计图形及系统参数设置6 3 讲授合计48 24 12三、理论教学内容及基本要求第一章SPSS 概述讲授学时：1 学时教学目的与要求【掌握】SPSS13.0主要窗口及其功能；显示菜单（view）的功能及其应用【熟悉】SPSS13.0的运行环境及新增功能【了解】SPSS 版本的演变过程第二章数据文件的建立、导入与导出讲授学时：2 学时教学目的与要求【掌握】数据文件的建立、导入与导出【熟悉】数据文件的导入与导出【了解】数据的读写属性设置第三章数据文件的整理（Data）讲授学时：1.5 学时教学目的与要求【掌握】数据编辑（定义变量特征Define Variable Properties；插入变量Insert Variable；插入记录insert case；记录定位Go to case）；观测值排序（Sort cases）；拆分文件（Split files）；选择记录（Select cases）和记录加权（Weight cases）。
【熟悉】数据编辑（拷贝变量特征Copy Data properties；定义时间Define Dates）；数据转置（Transpose）；重建数据结构（Restructure）；合并文件（Merge files）；数据分类汇总（Aggregate Data）。
【了解】辨识重复观察单位（Identify Duplicate Cases）；正交设计（Orthogonal Design）。
第四章数据转换（Transform）讲授学时：1 学时教学目的与要求【掌握】计算产生变量（Compute）；重新赋值（Recode）；计数统计（Count）；观察单位排秩（Rank Cases）。
【熟悉】日期型变量的转换（Date/Time）；缺失值的替代（Replace Missing Values）。
【了解】可视分类器（Visual bander）；自动重新赋值（Automatic Recode）；随机数生成器（Random Number Generators）第五章数据汇总报告（Report）讲授学时：0.5 学时教学目的与要求【掌握】数据汇总（Case Summarize）【熟悉】即时汇总（OLAP Cubes）【了解】行汇总报告；（Report Summarize in row）列汇总报告（Report Summaries in Column）第六章基本统计分析（Descriptive Statistics）讲授学时：2 学时教学目的与要求【掌握】频数分布分析（Frequencies）；描述性统计分析（Descriptives）；探索性分析（Explore）；列联表资料分析（Crosstabs）。
【熟悉】频数分布分析（Frequencies）；描述性统计分析（Descriptives）；列联表资料分析（Crosstabs）【了解】比值分析（Ratio）第七章统计表（Tables）讲授学时：1 学时教学目的与要求【掌握】基本统计表（Basic Tables）；频数统计表（Tables of Frequencies）；综合统计表（General Tables）【熟悉】基本统计表（Basic Tables）；频数统计表（Tables of Frequencies）【了解】多项应答统计表（Multiple Response Tables）第八章均数比较（Compare Means）讲授学时：3 学时教学目的与要求【掌握】均数比较的概念；定量资料基本分析；（means）单样本T 检验（One-sample T Test）；独立样本T 检验（Independent-sample T Test ）及配对样本T 检验（Paired-Sample T Test）【熟悉】单样本T 检验；（One-sample T Test）独立样本T 检验（Independent-sample T Test）及配对样本T 检验（Paired-Sample T Test）【了解】单因素方差分析（One-way ANOVA）第九章一般线性模型（General Linear Model）讲授学时：3 学时教学目的与要求【掌握】一般线性模型单变量分析的基本过程；完全随机设计资料的方差分析；随机区组设计资料的方差分析；拉丁方设计资料的方差分析；正交设计资料的方差分析；协方差分析【熟悉】一般线性模型单变量分析的基本过程；完全随机设计资料的方差分析；随机区组设计资料的方差分析【了解】析因设计资料的方差分析；裂区设计资料的方差分析；二阶段交叉设计资料的方差分析；嵌套设计资料的方差分析；重复测量数据的方差分析第十章相关与回归分析（Correlate/Regression）讲授学时：3 学时教学目的与要求【掌握】双变量相关分析（Bivariate）；线性回归（Linear Regression）；二分类Logistic 回归分析（Binary Logistic）【熟悉】双变量相关分析（Bivariate）；线性回归（Linear Regression）【了解】偏相关分析（Partial）；曲线估计（Curve Estimation）；非线性回归（Nonlinear Regression）第十三章非参数检验（Nonparametric Test）讲授学时：3 学时教学目的与要求【掌握】χ2 检验（Chi-square test）；单样本K-S 拟合优度检验（1-Sample K-S test；两独立样本非参数检验（2 Independent samples Tests）；多个独立样本非参数检验；（K Independent samples Tests）两相关样本的非参数检验（2 Related samples Tests）【熟悉】单样本K-S 拟合优度检验（1-Sample K-S test；两独立样本非参数检验（2 Independent samples Tests）；两相关样本的非参数检验（2 Related samples Tests）【了解】样本率与总体率比较的二项分布检验（binomial）；游程检验（Runs）；多个相关样本的非参数检验（K Related samples Tests）第十五章统计图形（Graphs）讲授学时：2 学时教学目的与要求【掌握】条图（Bar）；线图（Line）；面积图（Area）；圆图（Pie）；散点图（Scatter）；直方图（Histogram）；箱图（Boxplot）；误差限图（Error Bar）；统计图形的编辑【熟悉】条图（Bar）；线图（Line）；圆图（Pie）；散点图（Scatter）；直方图（Histogram）；统计图形的编辑【了解】三维条图（3-D Bar）；高低图（High-Low）；Pareto 图；质量控制图（Control）；分群金字塔形图（population Pyramid）；P-P/Q-Q 概率图（P-P plots/Q-Q plots）；ROC 曲线（ROC Curve）第十六章系统参数的设置与分析结果的编辑和导出讲授学时：1 学时教学目的与要求【掌握】系统参数的一般设置；（General）结果输出窗；（Viewer）草稿输出窗（Draft Viewer）；图形输出格式（charts）；枢轴表输出格式（Pivot Tables）；数据设置（Data）；分析结果的编辑和导出【熟悉】系统参数的一般设置（General）；结果输出窗（Viewer）；图形输出格式（charts）；枢轴表输出格式（Pivot Tables）；分析结果的编辑和导出【了解】系统参数设置的变量输出方式（Output Labels）；交互图形（Interactive）；数值型变量的设置（Currency）；脚本编辑（Scripts）四、实验名称及学时分配序号实验名称学时实验一数据库建立和描述性统计分析3 实验二均数比较（t 检验、方差分析）3 实验三广义线性模型的单因素分析3 实验四相关分析、线性回归与Logistic 回归3 合计12五、各实验教学内容及基本要求实验一、数据库建立和描述性统计分析安排学时：3实验目的与要求【掌握】SPSS13.0主要窗口及其功能；数据文件的建立、导入与导出；显示菜单（view）的功能及其应用；数据文件的整理（Data）；数据转换（Transform）；频数分布分析（Frequencies）；描述性统计分析（Descriptives）；探索性分析（Explore）；列联表资料分析（Crosstabs）。