SPSS期末重点整理
大学spss期末复习资料整理-含部分公式
第一章1.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，其最初为Statistical Package for the Social Sciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。
2.SPSS系统运行管理方式（SPSS的几种基本运行方式）有：（1）完全窗口菜单运行方式（2）程序运行管理方式（3）混合运行管理方式3.SPSS的界面提供的五个窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。
第二章1.SPSS的文件类型：语法文件（*.sps）、数据文件（*.sav）、结果输出文件（*.spv）。
2.SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案（Case）,每一个数据代表个体的属性，即变量（Variable）。
3.SPSS变量名的命名规则：1）必须以英文字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）；2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等；3）SPSS13及以后版本支持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英文字符，或者32个中文字符；4）SPSS变量名不区分大小写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。
4.变量度量类型：定量（个数、高度、温度等）、定序（“十分重要”、“重要”、“一般”、“不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。
5.列和宽度的区别：变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输入的字符串的长度；列：设定该变量数据视图中列的宽度。
8.数据文件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括一对一合并和一对多合并。
9.SPSS用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。
10.在合并数据文件之前，所有需要合并的数据文件必须预先按照关键变量进行升序排列。
否则，合并文件程序将失败。
11.（选择题）一对一合并变量时，两个文件都要提供个案；一对多合并时，活动的和非活动的文件都可以作为关键字。
SPSS期末考试整理
●一。
变量的赋值1.乘方（**），例如二的三次方：2**32.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了）3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了）（3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。
二。
离散化1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。
三。
排序1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。
（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值四。
时间序列：转换→变动值五。
查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。
范围：包含上限下限）●六。
数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变七。
拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。
不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案八。
选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。
spss期末复习总结
复习总结社会学的理论就是解释现象背后的原因，寻找因变量背后的自变量，因果关系意味着：1共变关系2前后关系自变量在前、因变量在后3自变量与因变量之间是虚无关系第一章 详析模型一、前置变量1、早期的调查表明，教育层次越高的人越容易投票给共和党，从该调查我们可以得出一条假说：受过良好教育的人在政治上比较保守。
但是，后来的调查表明，有个强有力的前置变量影响到了教育水平和投票行为，它就是父母的财富。
也就是说，父母的财富对孩子的政治倾向有先行的影响。
2、结婚年数越多→发病率越高年龄越大→结婚年数越多→发病率越高 3、住房拥挤→夫妻冲突住房拥挤→家庭经济收入水平→夫妻冲突 火灾、火势大小二、中介变量强调过程是y x → ？ 还是y w x →→？职业地位是受收入影响的，收入又是受教育水平影响的 1、教育水平高→子女数量少教育水平高→重男轻女观念弱→子女数量少2、考虑一下教育和社会地位之间的关系，这两个变量有正相关关系。
但是，每个人都认识教育程度不高但是社会地位很高的人。
其原因可能是有另外一个变量渗入了：事业成功。
要了解事业成功是如何介入到教育与地位之间的，想想你认识的那些教育程度低但是由于事业成功而地位“不错”的人。
教育有助于地位提高。
不过事业成功会介入到教育和常规的社会地位中。
三、内含变量 y x →y x x x x →→⎪⎭⎪⎬⎫321而实际是y x →1 例子1 涂尔干提出整合影响自杀率，整合又是包括夫妻关系和子女关系的，但归根结底是整合中的子女关系影响的自杀率、子女关系导致的低自杀率， 例子2 社会地位低导致精神病患者⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧→⎪⎭⎪⎬⎫权利、收入、教育、自致、种族、性别、出生、先赋、受歧视、低教育水平、贫穷2123211321 例子3、当引入自变量中的某一内含变量之后，使原关系更加具体化，证明因变量主要是由这一内含变量引起的。
这在社科研究中是经常遇到的情况。
比如，我们想象抽烟和肺癌之间可能有关系，其实不是抽烟和肺癌，抽烟当中某个具体因素是引起肺癌的更重要的原因，这说明因变量主要是这个内含变量引起的。
SPSS期末重点整理
t检验：一般是用于检验两组观测值的均值之间差异是否显著的统计分析方法。
单样本t检验：用于检验样本均值与总体均值或某个已知值之间的差异的显著性。
如果总体均值已知，那么样本均值与总体均值之间的差异显著性检验就属于单样本的t检验。
独立样本t检验：独立样本指的是样本之间彼此独立，没有任何关联。
两个独立样本的t检验用于检验两个不相关样本在相同变量上的观测值均值之间差异的显著性。
要求①正态性，各个样本均来自于正态分布的总体；②方差齐性，各个样本所在的总体的方差相等；③独立性，两组数据之间是相互独立的，不能够相互影响。
配对样本t检验：配对样本（或相关样本）指两个样本的数据之间彼此有关联。
配对样本t 检验用于检验两个相关样本的均值或一个样本，两次测量结果的均值之间差异的显著性。
方差分析：是一种通过分析样本数据的各项变异来源，以检验三个或三个以上样本平均数是否具有显著性差异的一种统计方法。
单因素方差分析：用于检验一个因素变量的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化。
多重比较：进行了全方差分析之后，当自变量有3个或3个以上水平时，还有要对每两个组之间均值的差异进行比较，这称作事后组间均值的“多重比较”。
多因素方差分析：是检验两个或两个以上因素变量（自变量）的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化的分析方法。
主效应和“交互作用”效应：主效应考察的是在忽略其他因素的情况下一个自变量对观察变量的影响，即这一个因素变量的不同水平分组下的观测值的均值之间的差异是否显著。
当一个自变量的单独效应随另一个自变量的水平的不同而不同时，则这两个自变量对因变量的影响存在交互作用。
协变量方差分析：是在进行方差分析时将那些除了要考察的自变量之外的、很难控制的、且对因变量产生显著影响的无关变量作为“协变量”，在分析自变量对因变量的影响时，消除协变量对因变量的影响，从而使分析的结果更准确。
spss期末复习总结
1-1、SPSS运行方式：菜单操作方式、程序运行方式、Include运行方式、Production Facility 方式。
1-2、Spss界面窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。
1-3、在数据预处理中应用最广泛的是计算变量。
1-4、Spss基本模块不能直接实现的功能：统计分析、数据计划、数据收集。
1-6、spss不能直接打开*.html文件。
2-1、spss数据文件格式：每一行的数据成为一个记录；每一列为一个变量。
2-2、Spss数据编辑器界面为数据视图界面和变量视图界面（定义数据集的数据字典）。
2-3、变量名命名准则：必须以英文字母开口，其他部分可以含有字母、数字、下划线；变量名尽量避免和spss已有的关键字重复（sum、compute、anova）；变量名最长为64个英文字符或者32个中文字符；spss变量名不区分大小写。
2-4、变量的度量类型不是固定不变的，可以分局分析过程来改变变量的度量类型。
2-5、spss中字符型数据值区分大小写；字符型数据可以设置值标签。
2-6、对于数据的处理缺省值默认为”.”，字符串默认为空，若空字符串有意义，需在变量是同对缺省值进行定义。
2-7、spss只读入数据（excel）。
2-8、添加变量合并文件：一对一合并，一对多合并；合并相同个案数，不同属性的数据文件，为添加变量；合并数据之前，需按关键变量进行排序，合并的诗句恩见必须是.sav或已经在spss中打开的文件，并确保两个文件中需要合并的变量名称不同。
3-1、可视化分段方法：直接输入分割点；根据条件自动生成分割点。
3-2、填补缺失数据方法：序列均值、临近点均值、临近点的中位数、线性插值法、点处线性趋势。
3-3、在做统计分析之前一般要做数据效验，如果是录入错误则重新录入；若数据确实错误，则可将这些数据设置成缺失值。
3-4、“标记异常个案”过程基于个案偏离聚类组中心的大小来判断异常个案，一般用于探索性数据分析步骤中。
spss期末复习总结
spss期末复习总结复习总结社会学的理论就是解释现象背后的原因，寻找因变量背后的自变量，因果关系意味着：1共变关系2前后关系自变量在前、因变量在后3自变量与因变量之间是虚无关系第一章详析模型一、前置变量1、早期的调查表明，教育层次越高的人越容易投票给共和党，从该调查我们可以得出一条假说：受过良好教育的人在政治上比较保守。
但是，后来的调查表明，有个强有力的前置变量影响到了教育水平和投票行为，它就是父母的财富。
也就是说，父母的财富对孩子的政治倾向有先行的影响。
2、结婚年数越多→发病率越高年龄越大→结婚年数越多→发病率越高 3、住房拥挤→夫妻冲突住房拥挤→家庭经济收入水平→夫妻冲突火灾、火势大小二、中介变量强调过程是y x → ？还是y w x →→？职业地位是受收入影响的，收入又是受教育水平影响的1、教育水平高→子女数量少教育水平高→重男轻女观念弱→子女数量少2、考虑一下教育和社会地位之间的关系，这两个变量有正相关关系。
但是，每个人都认识教育程度不高但是社会地位很高的人。
其原因可能是有另外一个变量渗入了：事业成功。
要了解事业成功是如何介入到教育与地位之间的，想想你认识的那些教育程度低但是由于事业成功而地位“不错”的人。
教育有助于地位提高。
不过事业成功会介入到教育和常规的社会地位中。
三、内含变量y x →y x x x x →→??321而实际是y x →1 例子1 涂尔干提出整合影响自杀率，整合又是包括夫妻关系和子女关系的，但归根结底是整合中的子女关系影响的自杀率、子女关系导致的低自杀率，例子2 社会地位低导致精神病患者→权利、收入、教育、自致、种族、性别、出生、先赋、受歧视、低教育水平、贫穷2123211321 例子3、当引入自变量中的某一内含变量之后，使原关系更加具体化，证明因变量主要是由这一内含变量引起的。
这在社科研究中是经常遇到的情况。
比如，我们想象抽烟和肺癌之间可能有关系，其实不是抽烟和肺癌，抽烟当中某个具体因素是引起肺癌的更重要的原因，这说明因变量主要是这个内含变量引起的。
spss期末论文总结
spss期末论文总结在这个SPSS期末论文中，我们研究了某家药店的销售数据，使用SPSS软件进行数据分析和统计。
我们的研究目标是了解药店的销售情况，找出影响销售的关键因素，并提出改进销售策略的建议。
为了实现这个目标，我们首先收集了药店一年的销售数据，包括每个月的销售额、商品种类、销售渠道等信息。
然后，我们使用SPSS软件进行数据清洗和预处理，去除异常值和缺失值，确保数据的可靠性。
接着，我们进行了一系列的数据分析。
首先，我们对销售额进行了描述性统计分析，得出了销售额的均值、中位数、最大值和最小值等统计指标。
通过分析销售额的分布情况，我们发现销售额呈正偏态分布，大部分销售额集中在低于均值的水平。
为了找出影响销售的关键因素，我们进行了相关性分析。
我们首先计算了销售额与其他变量间的相关系数，发现了一些显著的正相关和负相关关系。
例如，销售额与广告投入、人员数量和天气状况呈正相关，而与竞争对手数量呈负相关。
然后，我们进行了回归分析，建立了销售额与各个因素之间的回归方程。
通过回归分析，我们发现广告投入、人员数量和天气状况对销售额有显著的影响，而竞争对手数量对销售额没有显著影响。
基于以上的分析结果，我们提出了改进销售策略的建议。
首先，我们建议药店增加广告投入，提高品牌知名度和销售额。
其次，我们建议增加人员数量，提升销售服务质量，提高顾客满意度和忠诚度。
此外，我们建议药店关注天气状况，根据不同的季节和天气制定相应的促销策略。
最后，我们建议药店密切关注竞争对手数量的变化，及时调整销售策略以保持竞争力。
总的来说，通过这个SPSS期末论文的研究，我们对药店的销售情况有了更深入的了解，并找出了影响销售的关键因素。
我们的研究结果和建议可以为药店制定更有效的销售策略提供参考，帮助药店提升销售业绩和竞争力。
值得一提的是，在进行数据分析和统计时，SPSS软件的功能和性能发挥了重要作用，提供了强大的数据分析工具和方法，为我们的研究带来了便利和效率。
自己整理SPSS复习资料
SPSS复习资料国贸1105朱浩1、SPSS的几种基本运行方式：菜单操作方式, 程序运行方式, Include运行方式, Production Facility方式P112、SPSS的5个窗口:数据编辑窗口,结果管理窗口,结果编辑窗口,语法编辑窗口,脚本窗口。
结果管理窗口：也称为结果视图或者结果浏览器,用于存放SPSS软件的分析结果。
整个窗口分为两个区:左边为目录区,是SPSS分析结果的目录;右边是内容区,显示与目录对应的内容。
3、数据管理的特点：SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案或记录，每一列数据代表个体的属性。
P264、SPSS数据编辑器的2个界面及特点：数据视图界面和变量视图界面. P28数据视图界面的数据编辑区是数据的信息；数据视图可执行工具栏的操作；数据视图左边显示单元格和单元格所在列的变量名，右边显示单元格的内容。
变量视图的数据编辑区是变量的信息；变量试图界面不含编辑区选择栏。
5、变量视图的属性及其作用:P32变量的名称：给出变量或者属性的名称。
变量类型：选择变量的显示方式.a．数值型.常见的尺度变量。
默认的数值宽度为8，小数位为2b．逗号:整数部分用逗号分隔的数值。
在整数部分,从个位算起,每三位数一个逗号,小数点仍然为“.”c．点: 整数部分用点分隔的数值。
在整数部分,从个位算起,每三位数用一个点分隔.小数点为”，”d．科学计数法：表示数值型数据e．日期:显示格式格式为dd-mmm-yyyy；mm/dd/yyyy。
f．美元：数据前有美元符号。
可以选择具体数据的呈现方式g．设定货币：选用客户设定的货币格式。
方法为【编辑】→【选项】→选择“货币标签”h．字符串:由英文字母和数字组成,在输入数据时不应输入双引号变量宽度：对字符型变量,决定能输入的字符串的长度小数位的宽度：设定小数位的宽度变量标签：对变量名含义的进一步解释说明列：设定变量数据视图中列的宽度对齐方式：列数据的对齐方式变量宽度类型：设定变量度量标准，有度量、序号、名义三种选择6、SPSS的文件格式:扩展名为.sav P367、读入数据的3种类型及其方法：P38 P45 P51读入Excel数据：【文件】→【打开】→【数据】→文件类型选Excel→双击.xls 在SPSS 读入Excel文件时，必须先关闭要读的Excel数据文件，否则读入时会报告错误。
SPSS知识点总结—重点软件知识点
定义数据文件的结构：
：变量名，是变量存取的唯一标志
定义变量名的原则：
变量名最长不超过64字节（32个汉字）（不推荐使用汉字，越简单越好）
首字符必须是字母或汉字，不能以下划线或圆点结尾
变量名中不能有空格或某些特殊符号，如！、？和*
变量名不能与SPSS的关键字相同，即不能用all/and/by/eq/ge/gt/le/lt/ne/not/op/to/with等做变量名
3.最终的数据集应当能够包含原始数据的所有信息
数据可保存为各种格式
2.数据文件的整理（Data菜单）
插入(Insert)
观测值排序(sort):
合并文件(Merge Files):
Merge Files—Add Case（添加观察单位）:
例：new Drug(a).sav和new Drug(b).sav合并
SPSS
绪论（1）
数据文件的建立、导入与导出（1）
数据文件的整理（2）
数据转换（2）
基本统计分析（基本描述和卡方检验）（4）
均数比较（2）
相关与回归分析（2）
非参数检验（2）
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”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于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”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS基础：主要窗口及功能
数据编辑窗口（data editor）
SPSS操作归纳总结(全)
SPSS操作归纳总结一、成绩分析（集中量和差异量）如：某校高一甲板40名学生的化学测验分数操作：Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies（频数）二、相关量1、积差相关系数如：40名学生的数学和化学成绩操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）结论：在0.01水平上学生的化学成绩与生物成绩相关，也就是说我们有99%的把握说学生的化学成绩与生物成绩密切相关。
分析：若Sig.(2-tailed)的值<0.05，则相关程度密切若Sig.(2-tailed)的值<0.01，则相关程度非常密切若Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切2、点双列相关系数如：求若干名考生的生物成绩与性别之间的相关系数，并判断他们之间有无相关关系？操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。
结论：在0.05水平上学生的生物成绩与性别无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的生物成绩与性别密切相关，或者说学生的生物成绩和性别无密切关系。
3、等级相关系数如：高考总分与生物等级、化学等级的相关操作：Analyze ——Correlate （相关）——BIvariate （双变量）注：相关系数为负值，说明为负相关，正值为正相关，而且绝对值越大，相关性越大。
该题中男表示为1，女表示为0，该结果为负值，说明女的成绩好，而男的成绩不好。
分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。
结论：在0.05水平上学生的三科总分与物理等级无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的三科总分与物理等级密切相关，或者说学生的三科总分与物理等级无密切关系。
补充：“物理等级”转换成“等级数”操作：Transform——Recode——Into different variables三、考试质量的分析1、难度分析（P）Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies结论：客观题的难度P ——直接看得分的valid percent主观题的难度P——mean 除以该题的总分值2、区分度分析（1）用相关系数法求试题的区分度某一题的得分与该生总分的相关程度作为该题的区分度。
SPSS复习汇总
第一章：简介变量名首字母必须是中文或字母，不能与保留字相同，保留字：ALL、AND、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。
String字符型变量，不能进行运算。
Ordinal顺序数据。
排序：Data--Sort Cases转置：Data—Transpose（字符串变量不能转置）第二章：统计描述（只报告表格）频数分布表分析：Analyze---Descriptive Statistics---Frequencies（只有这个可以做频次表）V 方差、R全距、S.E.标准误、Skewness偏度系数、Kurtosis峰度系数。
描述过程：Analyze---Descriptive Statistics----Descriptives（特点是可将原始数据转换成标准评分值，以变量的形式存入数据库供以后分析）平均数分析：Analyze---Compare Means---Means（分组数据分别求某东西的平均数和方差等）第三章：相关分析（报告r、p，结论）六种相关：强正相关、弱正相关、强负相关、弱负相关、非线性相关、不相关（*有95%把握, **有99%把握）二元相关：Analyze---Correlate---Bivariate先做出散点图：Graphs---Scatter（散点图越接近圆，r≈0）为线性再进行相关分析。
Pearson积差相关：连续变量或是等间距变量间的相关分析Spearman等级相关：顺序数据（身高和体重的相关）Kendall等级相关：分列变量间的秩相关（十人的作文，两位老师评价，分析评价是否一致）双尾检验：不知道相关方向（正相关还是负相关）相关系数为0的概率单尾检验：知道相关方向Flag significant Correlations：相关系数右上用*表示显著水平为5%,用**表示显著水平为1% 报告：从上图可知，X和Y呈线性关系，可以进行XX相关分析。
spss复习资料
SPSS复习资料一．名词解释（1）有效百分比：总数是剔除可缺失值等过滤因素的百分比.无效假设：是指没有处理效应的假设。
统计量：从样本中计算所得的数值称为统计量。
准确性：指在调查或试验中某一实验指标或性状的重复观测值与真值的接近程度。
方差：各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
相关系数：用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标自由度：自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。
标准差：是方差的算术平方根，反应一个数据集的离散程度。
似然比：反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
卡平方定义：相互独立的多个正态离差平方值的总和。
无效假设：是指没有处理效应的假设。
个案加权：是指对变量，特别是频数变量赋以权重，常用于计数频数表资料，加权后的变量被说明为频数卡方统计量：是指数据的分布与所选择的预期或假设分布之间的差异的度量。
相关分析：相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法非参数分析：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法回归分析:指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
卡方检验:非参数检验检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和期望的比例有统计学差异。
统计描述：对统计数据集的结构和总体情况进行描述，并不能深入了解统计数据的内部规律。
卡方测验的基本步骤：1.提出假设2.计算卡平方值3.确定显著水平4.确定最后结果单因素方差分析：单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显着差异和变动聚类分析：根据事物本身的特征研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大两个相关样本检验：同一个被测对象上测试两个或多个观测值的情况，这样的数据间就不再是相对独立的了，而是彼此相关，这种情况采用两个相关样本检验Ks，检验：检验样本来自正态分布均匀分布或泊松分布，总体的假设游程检验：根据由陈述所做的两分变量的随机性检验简答题1在SPPS中可以使用哪些方法输入数据?（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。
spss(薛薇版)期末重点考点——第二课时
第二课时一、SPSS数据的保存（掌握）二、读取其它格式的数据文件1. 导入EXCEL数据（重点掌握）2. 导入TXT数据（掌握）三、数据文件的合并（DATA->MERGE FILE）（重点掌握）1.纵向合并：从外部数据文件中增加个案到当前数据文件中，称为纵向合并，相互合并的数据文件应该有相同的变量。
例子：纵向合并“职工数据.sav”和“追加职工.sav”2.横向合并：从外部数据文件增加变量到当前数据文件，称为横向合并，横向合并文件时要注意以下三个问题：(1)相互合并的数据文件必须至少有一个名称相同的变量，该变量是两文件横向合作的依据，称为关键变量；(2)两个数据文件都必须先按关键变量进行升序排列；(3)不同数据文件中数据含义不相同的数据项变量名不应相同。
例子：将职工奖金（横向合并）.sav和职工数据（横向合并）.sav 进行横向合并。
四、数据的预处理1.排序（掌握）2.变量的计算（掌握，TRANSFER—>COMPUTE）(1)利用职工基本情况数据，依据职称级别计算实发工资。
假设职称1至4职工的工资分别上调50％，30％，20％，10％。
（多次调用compute）(2)计算“学生成绩.sav”中数学成绩>80的学生语文和外语的平均分。
3.数据分组（掌握, TRANSFER->RECORD）：数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准重新划分为不同的组别。
适用对象：定距型数据；例子1：按学生成绩等级水平分组。
4.个案的筛选（compute.sav）（掌握,DATA->SELECT）：数据选取就是根据分析的需要，从已收集到的大批量数据（总体）中按照一定的规则抽取部分数据（样本）参与分析的过程，通常也称为抽样。
例子：利用居民储蓄调查数据，根据不同的分析要求采用不同的数据选取方法抽样：（1）如果只希望分析城镇储户的情况，可以通过数据选择功能采用指定条件的抽样方法进行抽样；（2）如果只希望对其中的70％的数据进行分析，可通过数据选择功能采用随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。
spss期末考点——第一课时
第一课时一、SPSS软件概述1.历史、地位（了解）2.SPSS的特点（了解）二、SPSS的使用1.安装、启动和退出（掌握）2.SPSS的三种窗口（1）数据编辑窗口—Data Editor，用于对SPSS的数据进行定义、录入、修改、管理等基本操作的窗口；SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口(spss 15 以上版本允许同时打开多个）；运行过程中无法关闭；SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据以.sav存于磁盘上。
其中：Data view（数据视图）：用于数据编辑（掌握）V ariable view（变量视图）：用于数据结构定义（掌握）（2）输出窗口--Viewer，用于显示SPSS处理的结果或错误信息。
（输出以.SPO 或.SPV）（掌握）（10/12）（3）语句窗口—Syntax Editor （了解）3.SPPS的基本操作（了解）菜单、对话框（窗口、按钮、选项卡、参数选择）三、SPSS文件的管理1.新建数据文件（掌握）2.打开其他文件（掌握）3.保存数据文件（掌握）4.显示数据基本信息（掌握）5.数据文件的编辑（掌握）四、数据的类型1.常量与变量（1）数据类型（2）数据计量尺度：定距、定序、定类（重点掌握）2.如何定义一个变量（重点掌握）：(1)普通变量定义：(2)多选项变量定义：二分法和多选项分类法（专题再讲）3.插入（data—>insert variable）或删除(edit)一个变量（掌握）4.复制(edit->COPY->PASTE V ARIABLE)一个变量（掌握）五、数据的输入1.数据的输入方法：按单元格、变量或个案（了解）2.输入带有值标签的数据（了解）3.浏览数据文件变量名的方法（了解）4.数据的定位（了解）5.插入或删除一个个案（了解）。
常用统计方法(SPSS)期末考试题型总结
SPSS期末考试题型总结一、单样本t检验（单个正态总体的均值检验与置信区间）（P48）1、题目类型：某糖厂打包机打包的糖果标准值为，给出一系列抽取值。
问:（1)这天打包机的工作是否正常？(2）这天打包机平均装糖量的置信区间是多少？2、操作:（1)Analyze Compare mean One—Sample T Test（2）将左边源变量X送入Test Variable(s）中,在Test Value中输入3、结果分析:若Sig。
>0.05,接受假设,即没有显著性差异若Sig。
<0。
05，拒绝假设，即有显著性差异置信区间(100+Lower，100+uppper）二、两个样本t检验(两个正态总体的均值检验与置信区间）（P50）1、题目类型:从A批导线抽取4根,从B批导线抽取5根。
问：这两批导线的平均电阻是否有显著差异？并求的置信区间。
2、操作:（1)Analyze Compare mean Indepvendent Sample T Test（2）将检验变量x送入Test Variable（s)，将分组变量group送入Grouping Variable（3)选按钮define Groups Use specified values,分别输入1和2。
3、结果分析：(1）若F显著性概率Sig.>0.05，接受假设，两组方差没有显著性差异，即可认为两组方差是相等的（2)若t显著性概率Sig。
2—tailed>0。
05,可以得出A、B两批电线的电阻值没有显著差异.三、单因素方差分析（P54）1、题目类型：6种不同农药在相同条件下的杀虫率。
问:杀虫率是否因农药的不同而有显著性差异?2、操作:(1)Analyze Compare mean One-Way ANOV（2)将源变量x送入Dependent List（因变量），将类型变量kind送入Factor.3、结果分析：(1）若Sig.>0。
SPSS复习知识点及题目只是分享
SPSS复习知识点及题⽬只是分享教育统计与测量（SPSS）复习第⼀章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加⼀定的知识。
英语中的信息是“information”，表⽰信息可以让受者产⽣某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。
信息论的奠基者⾹农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除⼈们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。
信息的价值因⼈⽽异。
所谓有⽤的信息，因⼈⽽异。
是否是信息，不是由传者，⽽是由受者所决定。
2．教育信息数量化的特点表⽰教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的⽅法、特点不同，决定对这种信息进⾏统计处理的具体⽅法。
这是进⾏教育信息处理的重要关键。
3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。
名义尺度的数字多⽤于表⽰不同的数别，它为教育信息的表⽰，存贮带来了很⼤的⽅便。
（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多⽤于表⽰某些现象的排列顺序，可⽐较其⼤⼩，但不能进⾏四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。
（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度⼜称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。
距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。
对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。
（4）⽐例尺度(ratio scale) ：⽐例尺度是⼀种具有绝对零度的距离尺度值。
表⽰⾝长、体重的数值是⽐例尺度值。
对⽐例尺度的数字可进⾏各种统计处理。
4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。
（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。
（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有⼀定单位的实际测量值。
SPSS期末考试重点知识
1.SPSS全称Statistal Product and Service Solution。
2.数据类型：定距型、定序型、定类型。
3.非参数检验是指在总体不服从正态分布或分布情况不明时，用于检验数据资料是否来自相同总体假设的一类检验方法。
适用于分布类型未知，一端或两端误解，出现少量异常值的小样本数据，以及等级做记录的数据分析。
4.协方差分析是把线性回归和方差分析结合起来应用的一种方法，其目的是把与因变量y 值呈线性关系的自变量x值调成相等后检验两个或多个修正平均值间有无差别的方法。
5.方差分析的前提：正态性独立性方差齐性6.中位数n+12为中为数组M e=L+∑f2+F m−1f m×dL为组下限，∑f为总频数，F m−1为前一组的累计频数，f m为中为数组组次频数，d为组距。
众数M o=L+∆1∆1+∆2×dL为组下限，∆1组频数与其下限组次频数之差，∆2组频数与其下限组次频数之差，d为组距。
平均数x̅=∑M i f iki=1n，M i组中值，f i频数标准差s=√∑(M i−x̅)2f i ki=1n−17.卡方检验计算每个单元格的f e，f e=RT×CT/n，计算X2X2=∑(fo−fe)2fe在2×2单元格内为X2=n(ad−bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)自由度为（R-1）(C-1),大于检验说明拒绝H0，显著相关。
分析-描述统计-交叉表-统计量-卡方8.T检验单样本资料的t检验单样本平均值与已知总体平均值比较的目的是推断样本所代表的未知总体平均值与已知总体平均值有无差别。
分析-比较平均值-单样本T检验两独立样本资料的t检验，常用于检验两个样本分别代表的总体平均值是否相等，具体的假设检验依各种问题的不同而异。
两个总体必须彼此独立也就是说，两个样本的观测值之间不能存在任何的历来关系，此类检验基于t分布，故必须假定两个总体均服从正态分布。
spss考试重点第一部分
方差分析的值和p值只能说明观测变量（因变量）在因素变量（自变量）的各个水平之间的差异是否显著。
当差异显著时，还需要检验哪些组与组之间差异显著，哪些组与组之间差异不显著，这就需要进行组与组之间均值的“多重比较”，即所谓的“事后分析”或“事后检验”。
适用于独立样本t检验的实验设计必须满足三个前提条件（1）正态性被检验变量在两总体中都属于正态分布。
如果总体不属于正态分布，只要样本量足够大，T检验的结果也能接受。
通常认为每个样本的容量达到15个观测值就属于大样本。
（2）方差齐。
被检验变量方差齐。
如果这个假设不能满足，T检验的结果不可信，但SPSS同时也会计算方差不齐时的T检验结果。
（3）独立样本。
两个样本必须从总体中随机抽样获得，两个样本相互独立，否则独立样本的T检验结果不可信。
适合配对样本的t检验必须满足下面的假设（1）正态性两个变量之差所属于的总体为正态分布，但是当样本量足够大时，超过30个，允许样本为非正态。
（2）随机样本样本必须从总体中随机抽样获得，如果不是随机样本，T检验给出的p值不可信。
配对样本（或相关样本）指两个样本的数据之间彼此有关联。
定量分析指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系；也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
r: 相关系数是变量之间相关程度的指标。
样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。
|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。
如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。
完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。
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t检验：一般是用于检验两组观测值的均值之间差异是否显著的统计分析方法。
单样本t检验：用于检验样本均值与总体均值或某个已知值之间的差异的显著性。
如果总体均值已知，那么样本均值与总体均值之间的差异显著性检验就属于单样本的t检验。
独立样本t检验：独立样本指的是样本之间彼此独立，没有任何关联。
两个独立样本的t检验用于检验两个不相关样本在相同变量上的观测值均值之间差异的显著性。
要求①正态性，各个样本均来自于正态分布的总体；②方差齐性，各个样本所在的总体的方差相等；③独立性，两组数据之间是相互独立的，不能够相互影响。
配对样本t检验：配对样本（或相关样本）指两个样本的数据之间彼此有关联。
配对样本t 检验用于检验两个相关样本的均值或一个样本，两次测量结果的均值之间差异的显著性。
方差分析：是一种通过分析样本数据的各项变异来源，以检验三个或三个以上样本平均
数是否具有显著性差异的一种统计方法。
单因素方差分析：用于检验一个因素变量的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化。
多重比较：进行了全方差分析之后，当自变量有3个或3个以上水平时，还有要对每两个组之间均值的差异进行比较，这称作事后组间均值的“多重比较”。
多因素方差分析：是检验两个或两个以上因素变量（自变量）的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化的分析方法。
主效应和“交互作用”效应：主效应考察的是在忽略其他因素的情况下一个自变量对观察变量的影响，即这一个因素变量的不同水平分组下的观测值的均值之间的差异是否显著。
当一个自变量的单独效应随另一个自变量的水平的不同而不同时，则这两个自变量对因变量的影响存在交互作用。
协变量方差分析：是在进行方差分析时将那些除了要考察的自变量之外的、很难控制的、且对因变量产生显著影响的无关变量作为“协变量”，在分析自变量对因变量的影响时，消除协变量对因变量的影响，从而使分析的结果更准确。
多元方差分析：有两个或两个以上的因变量的方差分析（可以是单因素的，也可以是多因素的）称为多元方差分析。
重复测量的方差分析：用于某个测量指标对每个被试在不同的时间内进行多次（3次或3次以上）重复测量的情况。
组间因素：是被试分组的因素，组间因素有几个水平就把被试划分成几个组。
组内因素：又称重复测量因素，就是测试的不同水平或不同次数，是在每个被试内的因素。
组内因素的不同水平决定了重复测量的次数。
方差成分分析：是对混合效应模型的分析，如对单变量重复测量和随机区组设计的分析，用于分析混合效应模型中各随机效应对因变量变异贡献的大小。
通过对方差的成分进行分析，可以确定如何减小方差。
相关分析：是分析两个变量观测值变化的一致性程度或密切程度的统计方法。
简单相关分析：用于只对两个变量的数据做相关分析，其中包括两个连续变量之间的相关和两个等级变量之间的秩相关。
偏相关分析：是控制第三变量（或其他多个变量）的影响后，两变量间相关程度的统计方法。
皮尔逊相关：是对两列变量为连续等间隔（等距、等比）数据，而且数据呈正态分布的相关
系数计算方法。
斯皮尔曼相关：是皮尔逊相关系数的非参形式，是根据数据的秩而不是根据实际观测值计算出来的相关系数。
肯德尔相关：两个有秩变量相关系数的计算方法，属于一种非参数相关的计算方法。
Pearson 相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析
Kendall 复选项等级相关计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料
Spearman 复选项等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料
回归分析：主要考察一个或几个自变量的变化对一个因变量的变化的影响关系和程度。
可以根据已有的实验或调查数据，利用回归分析的方法，找出自变量与因变量的函数关系表达式，即回归方程，并通过自变量的值来预测因变量的近似值及取值范围，是考察两个变量或多个变量之间非确定性函数关系的统计学方法。
一元线性回归：是研究一个自变量与一个因变量间是否存在线性关系，用一元线性回归方程来表示这种关系。
多元线性回归：是研究多个自变量与一个因变量间是否存在线性关系，用多元线性回归方程来表达这种关系。
曲线估计：是指选定一种用方程表达的曲线，使得实际数据与理论数据之间的差异尽可能地小。
如果曲线选择的好的话，就可以解释因变量与自变量的曲线关系，并对因变量的预测有一定的意义。
非线性回归：是指寻求因变量与一系列自变量之间的非线性相关模型的统计方法。
“线性”和“非线性”并不是说因变量与自变量间是直线或曲线关系，而是说因变量是否能用自变量的线性组合来表示。
非线性回归可以估计因变量和自变量之间具有任意关系的模型。
拟合优度：是指样本观测值聚集在样本回归线周围的紧密程度，反映了回归方程对因变量的解释程度。
方差齐性：是指残差的分布是常数，与自变量或因变量无关，一般采用绘制因变量预测值与学生式残差的散点图来检验。
残差应随机地分布在一条穿过零点的水平直线的两侧。
多重共线性：是指线性回归模型中的自变量之间存在较高相关而使模型估计失真或难以估计准确。
参数约束：是指在利用迭代方法求解的过程中对参数值的限制，在多数的非线性模型中，参数必须限制在有意义的区间内。
参数检验：是在假定知道总体分布形式的情况下，对总体分布的某些参数，如均值/方差等进行推断检验。
非参数检验：是在总体分布未知或知之甚少的情况下，利用样本数据对总体的分布形态
或分布参数进行推断。
因此非参数检验又称任意分布检验。
卡方检验：用于检验因素变量的两项或多项分类的实际观察频数与期望频数是否差异显著。