数理统计之SPSS统计分析
用SPSS对计数数据进行统计分析和检验
第七节计数数据统计分析的SPSS操作对于计数数据的统计分析，SPSS提供了不同的分析和检验方法，从总体上来说，大致可以分为：用于比率差异的非参数二项检验，用于离散型变量配合度检验的卡方检验、用于连续型变量配合度检验的单样本K-S检验和正态图检验法和用于独立性检验的列联表分析等，这一节我们简单介绍如何通过SPSS操作解决这些常见的计数数据分析的统计问题。
一、二项分布的非参数检验方法我们常常需要检验一个事件在特定条件下发生的概率是否与已知结论相同，如某地区出生婴儿的性别比例是否与通常男女各半的结论相符，或在一次抽样中，男女两性所占的比例是否与原先设计好的比例相符。
此时即可用二项分布（Binomial）方法进行检验。
下面结合具体数据说明Binomial方法在检验比率差异时的应用。
1．数据所用数据文件为SPSS目录下之GSS93 subset.sav。
这里我们将该数据文件另寸为“8-6-1.sav”。
该文件中有一变量SEX，是回答者的性别，我们想检验这些回答者的性别是否各占一半。
2．理论分析从上面数据来看，我们的目的是检验数据中男生和女生所占的比例是否相等，这等价于检验男生所占的比例是否等于0.5，可以用比例检验的方法进行检验。
在SPSS中对应于二项分布的检验（Binomial Test）过程。
3．二项分布检验过程（1）打开该数据文件后点击菜单Analyze，在下拉菜单中选择Nonparametrics Tests子菜单中的Binomial…，单击可进入二项检验（Binomial Test）的主菜单。
把SEX变量选入到检验变量表列中，其他选项请保持默认（图8-1）。
图8-1：二项分布检验主对话框（2）请单击Options…按钮，打开对话框如图8-2所示。
在此我们想同时在结果中输出一些描述统计量及百分位数，可设置如图所示。
设置完成单击Continue按钮回到主对话框。
图8-2：二项分布Options窗口（3）在主对话框中点击OK得到程序运行结果。
如何用Spss进行统计分析
Sig. df (2-taile 19 .007
Spss的单因素方差分析
ANALYZE-----Compare Means---Oneway ANOVA 各组均数间多重比较：Post Hoc Multiple Comparisons—LSD (Least significant difference )or S-N-K(Student-NewmanKeuls)
a s Coefficient
Unstandardized S tandardized Coefficients Coefficients Model B S td. Error Beta t 1 (Constant) 1175.269 70.091 16.768 TIME -.452 .139 -.466-3.251 a. Dependent Variable: S
Spss进行配对样本的假设检验
Analyze----Compare Means----Paired Samples T test(配对T检验)----Paired Variable----OK
注意：用于检验两个相关的样本是否来自具有相同 的均值的总体。
Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Error Mean Std. Deviation Mean Lower Upper t Pair S1 - 259.84851 S2 176.2500 58.10389 54.6372 297.8628 3.033
各组均数间多重比较
LSD复选项：用T‘检验完成各组均数的比较 S-N-K复选项：用Student Range分布完成各 组间均数的比较 Ducan复选项：指定一系列Range值逐步进 行计算得出结论 Dunnett复选项：选择最后一组为对照其他 各组和他比较
SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 （1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比（Valid Percent ）：即各频数占有效样本数的百分比，这里 有 效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
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• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,
出现如下窗口：
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（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
（3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量，出现如下窗口：
第Variables框中有多个变量 时，此框确定其输出顺序：
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4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类： 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
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1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 （1）均值（Mean）：即算术平均数，是反映某变
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（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
[x E(x )]2
n
n
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
SPSS数据的基本统计分析
集中趋势测量
指定输出 多个百分 位数
对于分组数据，计算百分位数值 和中位数时，用各组的组中值代 表各组数据。
离散 趋势 测量
数据分布形态的偏 斜度和方向 数据分布形态的陡 缓程度
分位数是变量在不同分位点上的取值，从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。分位 数差是一种描述数据离散程度的方式。分位数差越大，表示数据在相应分位段上的离散程度 越大。
交叉列联表是两个或两个以上的变量交叉分组后形成的频数分布 表。 程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics）交叉表（cross table）
行变量（自变量）的选取 列变量（因变量）的选取
相关统计量的 计算
输出表格的形式
表格排列顺序
分层变量（控制变量）的选取
距-距
r
[-1.1]
r2
T检验
频
数 观测频数 期望频数
行百分比 列百分比
总百分比
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析城镇和农村储户‘对未来两年内收入状况
的变化趋势’是否持相同的态度；
目标二：分析城镇和农村储户‘对储蓄是否合算’的认 同是否一致；
目标一的分析结果
从总样本看来认为未来收入会增加、不变、减少的样本比重分别为24.6%、63.6%、11.8%；其中城镇储 户认为未来收入会不变的占比较高（62.8%），农村储户认为收入会不变的占比也较高（65.6%）且认为 收入会减少的比例（21.1%）高于会增加的比例（13.3%）；但认为收入会增加的样本中，城镇储户和农 村储户占比分别为84.4%和15.6%；认为收入不变的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为70.4%和 29.6%；认为会减少的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为48.6%和51.4%。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析第一章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；2．两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；4．单因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；5．双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
第一节单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。
将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
第二节两个总体的t检验(Two-Samples T Test)一、两个独立样本的t检验(Independent -Samples T Test)Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
二、两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test ) Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验。
数理统计之SPSS统计分析
探索性分析输 出结果
具体操作步骤：打开数据文件，加权个案
具体操作步骤：
三、均值的比较与检验
T 检验是检验差异显著性的十分重要的统计工具 , 这种差异显著性的检验是样本均值间的比较。因此 T 检验也可以称为一种均值比较分析。它包括单样 本T检验、独立样本T 检验、配对样本T 检验。 来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T 检 验的方法。T 检验要求两个被比较的样体来自正态 总体。 两个样本方差相等与不等时使用的计算 t 值的公式 不同。
1.2 描述分析
刻画集中趋势的统计量
集中趋势指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算刻画集中趋势的统计量 正是要寻找能够反应数据一般水平的“代表值”或“中心值”。
常用统计量：均值、中位数、众数
均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平均水平 的指标。如某企业职工的平均月收入。 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值。 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。
1.2 描述分析
练习例题
某医师收集了 80 例重症监护病人的有关情况：年 龄 ( 岁 ) 、 ICU 时间 ( 天 ) APACHEIII 评分、手术及 预后等指标。试分析年龄及手术的评述分布情况 。 结果输出：手术方式统计表和APACHEIII评分频 数分布图
描述性统计
试对资料中年龄和APACHEIII评分进行简 单的描述性分析
• • • •
（2）绘制统计图
频数分析的基本操作
1.1 频数分析
（1）分析—描述统计—频率 （2）将频数分析变量选择到变量框中 （3）单击表格按钮选择绘制统计图形 ，选择饼图
应用数理统计与SPSS操作第二版教学设计
应用数理统计与SPSS操作第二版教学设计一、教学目的与要求1.掌握常规统计分析方法。
2.实践SPSS软件操作技能。
3.培养学生数据处理和分析的能力。
二、教学内容1. 概率论基础•概率原理、条件概率、随机变量、概率分布、数学期望、方差、协方差•离散概率分布：二项分布、泊松分布•连续概率分布：正态分布、t分布、F分布、卡方分布2. 统计推断•抽样分布基础，样本均值、样本比例的抽样分布、中心极限定理•参数估计：点估计、区间估计•假设检验：基本概念、检验原理、t检验、F检验、卡方检验3. 回归分析•线性回归基础，回归分析案例•多元回归分析，多元自变量回归分析案例4. 方差分析•单因素方差分析，多因素方差分析案例5. SPSS软件操作•数据的导入和清理•常规统计量求解•参数估计与假设检验•回归分析•方差分析三、教学方法本课程主要采用理论与实践相结合的授课方式，注重教学中的实用性和互动性。
•教学中引入实例进行讲解。
•理论内容与SPSS操作实践紧密结合。
•教学中鼓励学生参与并提问。
四、教学评估1.平时表现（30%）：包括课堂表现、作业质量、参与度等。
2.期中考试（30%）：笔试形式，测试学生对学习内容的掌握程度。
3.期末考试（40%）：笔试形式，测试学生对整个学期的学习内容的掌握程度。
五、教材与参考资料教材《应用数理统计与SPSS操作第二版》参考资料1.王国兴、陈吉龙、林卓宏等，《统计学》，高等教育出版社2.卫岗、曹学章，《统计学应用基础教程》，中国统计出版社3.刘满利、高虹，《SPSS数据分析实务及案例研究》，清华大学出版社。
数理统计之SPSS统计分析
风险管理
通过对金融市场风险进行度 量和控制，如VaR模型、蒙 特卡洛模拟等。
投资组合优化
根据投资者风险偏好和收益 目标，优化投计分析
对市场调研数据进行整理、描述和概括，如频数、均值、方差等统 计指标。
因子分析
通过降维技术找出影响调研数据的潜在因素，揭示数据间的内在联 系。
数据管理
SPSS提供了强大的数据导入、导出和编辑功能， 支持多种数据格式。
数据可视化
SPSS支持各种图表和图形，如柱状图、饼图、 散点图等，帮助用户更好地理解数据。
ABCD
统计分析
SPSS提供了广泛的数据分析方法，包括描述性 统计、推论性统计、多元统计分析等。
程序编写
SPSS支持使用语法进行数据分析，用户可以根 据需要编写自己的程序。
数理统计之SPSS统计分析
目录
• SPSS软件介绍 • SPSS统计分析基础 • SPSS数据管理 • SPSS在社会科学研究中的应用 • SPSS在医学研究中的应用 • SPSS在经济学研究中的应用
01
SPSS软件介绍
SPSS的发展历程
1968年
SPSS公司成立，推出SPSS统计 软件。
1975年
聚类分析
将调研对象按照相似性进行分类，如消费者细分、品牌定位等。
谢谢观看
因子分析
提取问卷中的潜在结构，简化数据维度，揭示变量之 间的关系。
实验数据分析
1 2
实验设计
明确实验目的、实验假设和实验变量，合理设计 实验过程。
数据收集
根据实验要求收集数据，确保数据来源可靠、准 确。
3
数据分析
运用SPSS进行描述性统计分析、T检验、方差分 析等，检验实验假设，得出结论。
手把手教你怎么用SPSS做统计分析
最后说明Component Score Coefficient Matrix（成分得分系数矩阵）和Component Score Covariance Matrix（成分得分协方差矩阵），前者是主成分得分系数，后者是主成分得分的协方差即相关系数。从Component Score Covariance Matrix可以看出，标准化主成分得分之间的协方差即相关系数为0（j≠k）或1（j=k），这意味着主成分之间彼此正交即垂直。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框
在Statistics栏中选中Un出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。因无特殊需要，故不必理会“Value”栏。下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后
⒈ 设置Descriptives选项。
第二列Std. Deviation对应的是样本标准差，计算公式为
第三列Analysis N对应是样本数目。这一组数据在分析过程中可作参考。
接下来是Correlation Matrix(相关系数矩阵)，一般而言，相关系数高的变量，大多会进入同一个主成分，但不尽然，除了相关系数外，决定变量在主成分中分布地位的因素还有数据的结构。相关系数矩阵对主成分分析具有参考价值，毕竟主成分分析是从计算相关系数矩阵的特征根开始的。相关系数阵下面的Determinant=1.133E-0.4是相关矩阵的行列式值，根据关系式可知，det(λI)=det(R),从而Determinant=1.133E-0.4=λ1*λ2*λ3*λ4*λ5*λ6*λ7*λ8。这一点在后面将会得到验证。
统计学方法spss
统计学方法spssSPSS是一款用于统计分析的软件程序，它能够进行数据的输入、管理、处理、描述性分析、回归分析、t检验、方差分析、因子分析、聚类分析等多种分析方法。
以下是一些常用的统计学方法和SPSS中的使用方法：1. 描述统计分析描述统计包括频数分析、统计分布、中心位置、离散程度等指标。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“描述统计”选项，然后选择“频数”或“统计表”等选项，即可进行描述统计分析。
2. t检验t检验用于比较两个样本的均值是否有显著性差异。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“比较均值”选项，然后选择“独立样本t检验”或“相关样本t检验”选项，即可进行t检验分析。
3. 方差分析方差分析用于比较三个或以上样本的均值是否有显著性差异。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“方差分析”选项，然后选择“单因素方差分析”或“多因素方差分析”选项，即可进行方差分析分析。
4. 回归分析回归分析用于探究变量之间的关系，并建立预测模型。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“回归”选项，然后选择“线性回归”或“多元回归”选项，即可进行回归分析。
5. 因子分析因子分析用于将众多变量挑选出一些主要因素，进一步简化数据。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“因子”选项，然后选择“探索性因子分析”或“验证性因子分析”选项，即可进行因子分析分析。
6.聚类分析聚类分析用于将相似的样本聚集到一起，形成群体。
使用方法：在SPSS中，选择“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“聚类”选项，即可进行聚类分析分析。
总之，SPSS作为一款统计学分析软件，其使用非常广泛，能够很好地支持各种统计学方法的分析。
统计学分析与常用SPSS方法
统计学分析与常用SPSS方法统计学分析是利用统计学方法对收集的数据进行分析和解释的过程。
它广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、工程学、经济学等等。
在统计学分析中，借助于计算机软件工具，如SPSS，可以更快速、准确地进行数据整理、统计分析和结果呈现。
本文将介绍统计学分析的一些常用方法和SPSS软件的使用。
统计学分析的基本步骤包括：数据清理和整理、描述性统计分析、推断性统计分析和结果呈现。
首先，数据清理和整理是确保数据的完整性和一致性的重要步骤。
它包括去除缺失值、异常值和离群值，并进行数据转换或缩放，以满足统计分析的要求。
描述性统计分析是对数据的总体特征进行描述的方法。
常见的描述性统计量有均值、中位数、众数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们理解数据的分布、集中趋势和离散程度。
此外，描述性统计图也是展示数据特征的重要工具，如直方图、箱线图、散点图等。
推断性统计分析是通过从样本中得出结论来推断总体特征的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断样本数据是否与一些假设相符。
其中，显著性水平是一个重要的概念，它表示在零假设成立的情况下，观察到的差异发生的概率。
在假设检验中，常用的方法有t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。
置信区间估计是对总体特征的一个区间范围的估计。
它表示我们对总体特征的不确定性。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个功能强大的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能和用户友好的操作界面。
SPSS中常用的方法包括数据的导入和导出、数据整理和变换、描述性统计分析、推断性统计分析、因子分析和聚类分析等。
在SPSS中，数据的导入包括从Excel、文本文件或数据库中导入数据。
数据整理和变换功能包括去除无效数据、添加变量、生成新变量和数据的转换等。
描述性统计分析功能可以计算数据的均值、中位数、标准差、众数、偏度和峰度等统计量，并展示相关的频数分布、累积百分比和分布图。
spss统计分析-实例分析
集中趋势(Central Tendency)
离散趋势(Dispersion) 分布形态(Distribution)
1.1 频数分析＿扩展功能例
案例1－2
• 分析人均住房面积的分布，并对本市户口和外地户口家 庭的人均住房面积分布情况进行比较。 • 特点：“人均住房面积”是定距型变量 • 步骤：
分布表中累计百分比基本 没有意义，应该删除。
1.1 频数分析＿扩展功能
分位数(Pencentile Values)
• 计算分位数:适用于定距数据
• 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 • quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、 75%(QU) • cut points for n equal groups:n等份 • percentile:自定义百分位点 • 其他基本统计量
中值是在一组数据中居于中间的数(特别注意的 地方是：这组数据之前已经经过升序排列！！！ )，即在这组数据中，有一半的数据比它大，有 一半的数据比它小。如果这组数据包含偶数个数 字，中值是位于中间的两个数的平均值。
10 20 40 50 70
10 20 30 40 50 60
百分位数分析：比如，假设某个考生在入学考试 中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同 一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易 知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70 百分位数，我们就能知道大约70％的学生的考分 比他低，而约30％的学生考分比他高。
1.1频数分析
1.1频数分析
输出结果
1.1 频数分析＿例1
例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状况 和目前所住房屋的产权情况 思路：利用频数分布表及图形 条件：都是分类变量，直接分析 步骤：
spss的数据分析报告
spss的数据分析报告1. 引言数据分析是当今科学研究和实践中不可或缺的一部分。
它能够通过数理统计方法来发现数据之间的关系、趋势和模式，为决策制定提供依据。
而SPSS软件作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本报告将使用SPSS软件对某个具体问题进行数据分析，以展示SPSS在实际应用中的功能和效果。
2. 问题描述在某家电商品公司的市场调研中，收集到了1000份消费者的问卷调查数据，调查内容包括消费者的年龄、性别、收入、购买意愿以及对产品特征的评价等。
现在需要通过对这些数据的分析，探究消费者年龄、性别、收入与购买意愿之间的关系，以及不同购买意愿的消费者对产品特征的评价。
3. 数据收集与整理通过合理的调查设计，我们获得了1000份有效的问卷调查数据。
在SPSS软件中，我们将这些数据导入并进行适当的整理和清理，包括删除无效数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
经过整理后，得到了可用的数据集。
4. 描述性统计分析在进行进一步的数据分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析。
通过SPSS软件中的相应功能，我们可以得到年龄、性别、收入和购买意愿等变量的频数、均值、标准差和分布情况等。
以下是部分结果：- 年龄：平均年龄为35岁，标准差为10岁，最小年龄为20岁，最大年龄为60岁。
- 性别：男性占45%，女性占55%。
- 收入：平均收入为50000元，标准差为20000元，最低收入为10000元，最高收入为100000元。
- 购买意愿：有购买意愿的消费者占65%。
5. 相关性分析接下来，我们将通过相关性分析来探究年龄、性别和收入与购买意愿之间是否存在相关性。
通过SPSS软件中的相关性分析功能，我们得到了以下结果：- 年龄与购买意愿之间的相关系数为0.25，表明年龄与购买意愿之间存在低度正相关关系。
- 性别与购买意愿之间的相关系数为0.12，表明性别对购买意愿的影响较小。
- 收入与购买意愿之间的相关系数为0.50，表明收入与购买意愿之间存在中度正相关关系。
数据统计分析SPSS教程完整版
安装完成后，双击桌面快捷方式或从 开始菜单启动SPSS。关闭时，点击右 上角的关闭按钮。
数据输入与保存
数据输入
在SPSS中，可以通过直接输入数据或 导入数据（如Excel、CSV等格式）进 行数据输入。
数据保存
数据输入完成后，点击文件菜单选择 保存，选择保存位置和文件名，保存 为SPSS格式（.sav）。
数据统计分析SPSS教程完 整版
contents
目录
• SPSS基础操作 • 描述性统计分析 • 均值比较与T检验 • 方差分析 • 回归分析 • 聚类分析与判别分析 • 主成分分析与因子分析 • SPSS在社会科学中的应用
01
SPSS基础操作
安装与启动
下载和安装
首先需要从SPSS官网或其他可信来 源下载SPSS软件的安装包，按照提 示进行安装。
1. 基本概念：判别分析试图基于 已知分类的训练数据来创建一个 模型，该模型可以将新的未知分 类的数据点正确分类。
3. 注意事项：选择适当的判别函 数和确保训练数据具有代表性是 关键。
07
主成分分析与因子分析
主成分分析
01
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少 数几个不相关的变量，这些新变量称为主成分。
详细描述
通过频数分析，可以了解数据集中每个变量的分布情况，例如某个分类变量的各个类别的频数、缺失值的频数等 。在SPSS中，可以通过“频率”命令来执行频数分析。
描述性统计量
总结词
描述性统计量用于描述数据集的集中趋势、离散程度和分布形态。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用于反映数据集的中心趋势和离散程度。 在SPSS中，可以通过“描述统计”命令来计算描述性统计量。
spss统计分析基础教程
spss统计分析基础教程SPSS是一种广泛使用的统计分析软件，本教程将为您介绍SPSS的基础知识和常见的统计分析方法。
首先，我们需要了解SPSS的界面和主要功能。
打开SPSS软件后，您会看到一个工作区，用于输入和处理数据。
在工作区的顶部，有一系列菜单和工具栏，可以执行各种操作和分析。
在工作区的左侧，有一个数据查看器，用于查看和编辑数据。
在使用SPSS进行统计分析之前，我们需要导入数据。
您可以从Excel、CSV等文件格式导入数据，也可以直接在SPSS中输入数据。
导入数据后，您可以使用数据查看器来查看数据的结构和内容。
数据的基本单位是变量。
在SPSS中，每个变量代表一个测量或观察，例如年龄、性别、收入等。
变量可以是数值型（如年龄），也可以是分类型（如性别）。
您可以使用数据查看器来定义和编辑变量。
一旦数据导入并定义变量，您就可以进行各种统计分析了。
SPSS提供了许多常见的统计方法，如描述统计、卡方检验、t 检验、方差分析等。
您可以使用菜单或命令来执行这些方法。
在执行统计分析之后，SPSS会生成结果报告，展示分析的结果和统计指标。
除了常见的统计方法，SPSS还提供了一些高级的统计分析方法，如回归分析、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助您深入研究数据和变量之间的关系。
在进行统计分析时，您需要关注一些统计指标，例如均值、标准差、相关系数、回归系数等。
SPSS会自动计算这些指标，并在结果报告中显示。
总之，SPSS是一款功能强大的统计分析软件，本教程为您介绍了SPSS的基础知识和常见的统计分析方法。
希望通过学习，您能更好地使用SPSS进行数据分析和研究。
统计分析基础教程——以SPSS软件为例
轿车时，也有100辆自行车通过 而且平均每10个轿车载有12个人 于是，你认为小汽车和自行车在这
个路口的运载能力为24:100 这是一个典型的统计思维过程
§1.1 统计是什么？
一般来说，统计先从现实世界收集数 据（信息），如经济增长
显然，这种概率不可能超过百分之百，也 不可能少于百分之零。换言之，概率是在0 和1之间的一个数，说明某事件发生的机会 有多大。
有些概率是无法精确推断的
比如你对别人说你下一个周末去公园的 概率是百分之八十。但你无法精确说出 为什么是百分之八十而不是百分之八十 四或百分之七十八。
其实你想说的是你很可能去，但又没有 完全肯定。
这些定性变量也可以由定量变 量来描述，如男女生的数目， 持有某观点的人数比例等等。
§1.3 变量和数据
定性变量只有用数量来描述时，才 有可能建立数学模型，并使用计算 机来分析。
数 据 中 它 们 通 常 用 哑 元 （ dummy variable)代表，比如性别用0、1代 表，三种收入用0、1、2代表(或用 字母代表）
但是总体来说，平均年龄的稳定性， 却说明了随机之中有规律性。这种 规律就是统计规律。
概率和机会
你可能经常听到概率（probability）这个 名词。例如在天气预报中会提到降水概率。 大家都明白，如果降水概率是百分之九十， 那就很可能下雨；但如果是百分之十，就 不大可能下雨。
因此，从某种意义说来，概率描述了某件 事情发生的机会。
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1.2 描述分析
练习例题
某医师收集了 80 例重症监护病人的有关情况：年 龄 ( 岁 ) 、 ICU 时间 ( 天 ) APACHEIII 评分、手术及 预后等指标。试分析年龄及手术的评述分布情况 。 结果输出：手术方式统计表和APACHEIII评分频 数分布图
描述性统计
试对资料中年龄和APACHEIII评分进行简 单的描述性分析
10例矽肺患者经治疗前后的血红蛋白量见下表 ，问治疗对血红蛋白量有无作用？
治疗前 治疗后
11.3
15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0
12.0 13.0 12.3 13.8 12.0
14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4
Thanks
常用统计量：全距、方差、标准差
全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。
1.2 描述分析
刻画分布形态的描述统计量
数据分布形态主要指数据分布是否对称，偏斜程度如何，分布陡峭程度等。
常用统计量：偏度、峰度
偏度：描述变量取值分布形态对称性的统计量。
当分布为对称分布时，正负总偏差相等，偏度值等于0；当分布为不对称分布时，正负 总偏差不相等，偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大，称为正偏或右偏 ；偏度值小于0表示负偏差值大，称为负偏或左偏。偏度绝对值越大，表示数据分布形 态的偏斜程度越大。
SPSS 统计分析
SPSS
一、SPSS概述 二、SPSS数据创建 三、SPSS统计分析 1、基本统计分析 2、方差分析 3、相关分析 4、回归分析 5、聚类分析
SPSS Statistical Package for the Social Sciences 社会科学统计软件包 Statistical Product and Service Solutions 统计产品与服务解决方案 1968年开发，1975年成立SPSS公司，2009年IBM 收购，目前到IBM SPSS20.0版
标题栏
工具栏
2 SPSS窗口
菜单栏 编辑栏
变量名栏 观 测 序 号
窗 口 切 换 标 签
2 SPSS窗口
变量序号 名称可变
变量属性名称 变量序号
观测序号
二、统计数据创建
数据属性及定义、编辑 SPSS数据创建 案例：SPSS数据创建
1 数据属性及定义编辑
SPSS数据特点：结构化（数据内容、数据结构） 变量名、变量类型、变量名标签、变量值标签、缺失值的 定义、度量的尺度、数据的显示属性（显示宽度、列宽度 、对齐方式）
三、SPSS统计分析
SPSS基本统计分析 均值的比较与检验 方差分析 相关分析 线性回归分析 聚类分析
1、基本统计分析
基本统计分析，描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面 进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专 门为该目的而设计的几个模块则集中在描述菜单中，包括：
探索性分析输 出结果
具体操作步骤：打开数据文件，加权个案
具体操作步骤：
三、均值的比较与检验
T 检验是检验差异显著性的十分重要的统计工具 , 这种差异显著性的检验是样本均值间的比较。因此 T 检验也可以称为一种均值比较分析。它包括单样 本T检验、独立样本T 检验、配对样本T 检验。 来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T 检 验的方法。T 检验要求两个被比较的样体来自正态 总体。 两个样本方差相等与不等时使用的计算 t 值的公式 不同。
• • • •
（2）绘制统计图
频数分析的基本操作
1.1 频数分析
（1）分析—描述统计—频率 （2）将频数分析变量选择到变量框中 （3）单击表格按钮选择绘制统计图形 ，选择饼图
1.1 频数分析
1.2 描述分析
• • •
描述分析目的：获取数据的均值、标准差、峰度等数据，进一步把握 数据的集中趋势、离散程度和分布形状。 基本描述统计量 刻画集中趋势的统计量 刻画离散程度的统计量 刻画分布形态的统计量
峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于0表示数据的 分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示数据的分布比标准正态分布 平缓，为平峰分布。
1.2 描述分析
计算基本描述统计量的操作
（1）分析—描述统计—描述 （2）将分析变量选择到变量框中 （3）单击选项按钮指定基本统计量
1.2 描述分析
刻画离散程度的统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离散程度较小，说明这 个“中心值”对数据的代表性好；相反，如果数据仅是比较松散地分布在“ 中心值”的周围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征是不 具有代表性的。
1. 单样本T检验
检验单个变量的均值是否与给定的常 数之间存在差异。样本均数与总体均数 之间的差异显著性检验属于单一样本 T 检验。
2. 两独立样本T检验
进行独立样本 T 检验，要求被比较的两个 样本彼此独立，即没有配对关系。要求样 本均来自正态总体，而且均值对于检验是 有意义的描述统计量。 独立样本T 检验和配对样本的T 检验均使用 T test 过程，但是使用的菜单不同；对于数 据文件结构的要求和所使用的命令语句也 有区别。
3. 配对样本均数T检验
配对样本T检验实际上是先求出每对测量值 之差值，对差值求均值。检验配对变量均值 之间差异是否显著。其实质检验的假设实际 上是差值的均值与零均值之间差异的显著性。 如果差值均值与 O 均值无显著性差异说明配 对变量均值之间无显著性差异。
3. 配对样本均数T检验
练习题
1.1 频数分析
频数分析目的：基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能 够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。
基本任务 （1）编制频数分布表
频数：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比：即各频数占有效样本数的百分比，有效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果。最终取值为100。
1.2 描述分析
刻画集中趋势的统计量
集中趋势指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算刻画集中趋势的统计量 正是要寻找能够反应数据一般水平的“代表值”或“中心值”。
常用统计量：均值、中位数、众数
均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平均水平 的指标。如某企业职工的平均月收入。 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值。 众数：即SPSS概述
1、SPSS简介 2、SPSS窗口
1 SPSS简介
大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“ 按钮”和“对话框”来完成。 无需掌握统计分析的各种复杂的数学运算过程， 只需掌握各种方法的应用，分析结果的解释。 功能强大 完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形 制作等功能。提供从简单的统计描述到复杂的多 因素统计分析方法。 能非常方便地与其他软件的数据进行转换 图表功能强大，输出结果美观漂亮
1.2 变量类型
变量取值的类型 数值型、字符型(不能进行算术运算）、日期型
1.3 标签
标签是对变量名的进一步解释
1.4 值
值是对变量取值含义的进一步解释
1.5 缺失值
缺失值两种情况：
数据中存在漏填数据 数据中存在明显错误或明显不合理的数据（如年龄130） 如果直接进行数据分析，SPSS将把缺失数据作为正常数据，造成非常大的误差
练习题
某克山病区测得11例急性克山病患者与13名健康 人的血磷值如下:
患者:2.60, 3.24, 3.73, 3.73, 4.32, 5.18, 4.73, 5.58, 5.78, 6.40, 6.53 健康人:1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60,3.73, 4.14, 4.17, 4.57, 4.82,5.78 问该地区急性克山病患者与健康人的血鳞值是否 不同?
1.1 变量名（名称）
数 据 视 图
变 量 视 图
首字符必须是字母 或汉字，后面可以 是除(!、？*)之外的 任意字符。 变量名的结尾不能 是圆点、句点、下 划线 变量名必须唯一， 并且不区分大小写 如不指定变量名， 则系统默认变量名 以VAR开头后面跟5 个数字。如 VAR00001、 VAR0002等
缺失数据处理步骤： 1、指定缺失数据，指明哪些数据属于缺失数据
空缺数据，首先填一个特定标记数据 （如99999，区别于该变量其他非缺失数据）
2、统计分析时对缺失数据进行一定处理
选择缺失数据处理方法
直接录入
2、 SPSS数据创建
1、定义数据属性；2、输入数据
打开现有数据（sav、excel、SAS、txt）