第十二讲 SPSS统计课程 量表的数据处理
“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数据处理办法
转置操作完成后，在EXCEL中出现如图所示的另一安源个区域。观察该区域发 现，所有的数据都排列在了一行。直接选中那一行数据，点击复制。
第七步：打开我上传的另一SPSS.sav文件，出现如图所示的界面。变量 名称我已命名好，具体可以点击variable view查看每个变量的意义。在 ID栏l数据文件，打开自己的数据，呈现如图所示的 界面
第二步：鼠标单击工具栏中从右往左数第三个形状 类似计算器的工具，出现如图所示的Analyze窗口
第三步：将要处理的变量和数据拖入相应框格；本实验中学民哥让我们关注的变量 为cue validity ( 线索有效性）和soa ，因此我们从左侧一列变量名中找到它们，点击， 按住鼠标左键，将其拖入左边的rows框格。我们需要的数据是ACC（正确率）和RT （反应时），因此用同样的办法将tar.ACC和tar.RT拖入右侧data框中。 完成后，点击Run 按钮。
第四步：点击Run按钮后，得出如图所示的数据处理结果。现在，为了方便处理数据， 我们需要将其导入EXCEL中，（注意：这里不能直接导入SPSS中），实现这一操作， 只需要点击右侧“Excel copy”按钮。
如图，导入Excel中会出现这样一份表格。观察表格，其中分别给出了线索一致，SOA为 300时的正确率和反应时、线索一致，SOA为600时的正确率和反应时、非线索，SOA为300 时的正确率和反应时、非线索，SOA为600时的正确率和反应时。
第八步：将之前在EXCEL中选中复制的那一行数据粘贴在SPSS中，你的这一个case 的数据就整理好了！然后，保存好，命名为“姓名+学号后两位”，再辛苦你发给 我，我会将每个人的SPSS文件汇总成一个大的数据文件，之后再发给大家，再作 方差分析的处理。再根据数据分析的结果写实验报告。
SPSS 数据处理操作教程
首先启动SPSS系统，进入数据编辑窗 口，有两个标签：数据视图和变量视图
例题：某地150例30~40岁成年健康人性别、
体重（㎏）、身高（㎝）和血清胆固醇值 （mmol/L）测定结果如下表所示。 根据该
表所列的内容，如何建立数据库？
·················· ··················· ··················
三、数据统计描述 集中和离散趋势指标
1.定量资料描述 例题：计算体重
第1步：单击Analyze
·························
统计描述
第2步：
第3步：
第4步：结果显示
一般性描述
结果显示
结果显示：
正态性图示方法
选QQ图同样也会得到
2.定性资料统计描述
例题：本例涉及到职业和剖宫产的计算分析等。
第1步：单击Variable View标签
根据设计需求定义
第2步：如果有出生年月？
•数字 •逗点 •句点 •科学计数法 •日期 •美元 •自定义货币 •字符串
注意数据日期格式！
第3步：定义完成后，开始录数据，单 击数据视图标签：Data view
建好数据库
················ for Windows 15.0
公共卫生学院卫生统计教研室 冯丽云
要求操作人员必须掌握：
1.最基本的医学统计学理论 2.计算机的基本操作 3.综合分析数据的能力
主要内容
一、SPSS工具软件概述 二、数据库建立与编辑、引进外来数据 三、数据统计描述，集中趋势和离散趋势指标 四、数据统计推断，计量资料和计数资料分析 五、综合分析
文件操作 文本编辑 视图 数据文件的建立和编辑 数据转换 统计分析 统计图表的建立和编辑 实用的一些工具 窗口信息与控制 帮助
SPSS进行量表分析
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源：生物谷SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
spss数据处理
SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。
1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要SPSS做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。
图进入SPSS数据编辑器(1) 数据编辑（SPSS Data Editor）界面介绍窗口名显示栏：在窗口的顶部，显示窗口名称和编辑的数据文件名，没有文件名时显示为“Untitled-SPPS Data Editor”。
窗口控制按钮：在窗口的顶部的右上角，第一个按钮是窗口最小化，第二个按钮是窗口最大化，第三个按钮是关闭窗口。
SPSS主菜单：在窗口显示的第二行上，有：File文档，Edit编辑，View显视，Data数据，Transform转换，Analyze分析，Graphs图形，Utilities公用项，Windows视窗。
图 SPSS窗口界面常用工具按钮：在窗口显示的第三行上，有：打开文档，保存文档，打印，对话检索，取消当前操作，重做操作，转到图形窗口，指向记录，指定变量操作，查找，在当前记录的上方插入新的空白记录，在当前变量的左边插入新的空白变量，切分文件，设置权重单元，标记单元，显示价值标签。
数据单元格信息显示栏：在编辑显示区的上方，左边显示单元格和变量名（单元格：变量名），右边显示单元里的内容。
编辑显示区：在窗口的中部，最左边列显示单元序列号，最上边一行显示变量名称，缺省为“Var”。
编辑区选择栏：在编辑显示区下方，Data View 在编辑显示区中显示编辑数据，Variable View在编辑显示区中显示编辑数据变量信息。
状态显示栏：在窗口的底部，左边显示执行的系统命令，右边显示窗口状态。
(2) 数据文件格式数据文件格式以每一行为一个记录，或称观察单位（Cases），每一列为一个变量（Variable）。
数据统计分析SPSS教程完整版
市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析，识别 不同消费群体的特征和需求，为市场细分提 供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为，为 企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析，探究问题背后的原因 和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时，可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式，通过将自变量多次方来 拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法，通过将因变量 转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中，我们假设两个样本分别来自不同的总体，并 检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量，我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
Spss简易教程——数据处理
目录一、变量视图 (2)1、“值” (2)2、“测量” (2)3、“角色”： (3)二、数据视图 (3)1、“值标签” (3)2、“个案排序” (4)3、“转置” (5)4、“汇总” (6)5、“拆分变量” (8)6、“计算变量” (10)7、“重新编码为不同变量” (11)9、“随机数生成器” (17)10、“识别重复个案” (18)三、面对缺失值 (19)1、缺失值分析 (19)2、看缺失值是否为MCAR (21)3、自动插补缺失值（适用于所有缺失值） (22)4、多重插补分析模式 (24)5、多重插补缺失数据 (25)6、修正多重插补 (27)四、异常值识别与处理 (30)1、简介。
(30)2、单变量分析 (31)3、提取异常值 (32)4、多变量 (36)五、统计量分析 (40)1、统计量 (40)2、定性分析：看两个变量间是否相关 (40)3、相关性分析 (42)4、分析两两变量之间关系 (45)六、回归分析 (48)1、变字符串为数字（0-1编法） (48)2、线性回归建模 (51)3、无关系的线性回归展示 (53)4、二值因变量回归模型 (56)一、变量视图1、“值”:定义固定的名义值，如常见的0=男性vs 1=女性，0=未婚vs 1=已婚vs 3=离异2、“测量”：标度：有序：有顺序的“名义”，如职位的等级名义：不进行计算，仅仅只是一个定义3、“角色”：输入：目标：目标变量两者：既是自变量又是因变量无：建模不需要的变量分区、拆分：将数据进行拆分，测量变量和建模变量二、数据视图1、“值标签”：在“值”中等号两边显示的东西的转换2、“个案排序”：根据个案进行排序Or3、“转置”：行变列，列变行4、“汇总”：按照“分界变量”分组，根据“变量摘要”的进行汇总均值e.g：按照“买家省份”进行统计汇总：5、“拆分变量”：按照所选择的“变量”进行分组（图2），然后统计分析就会基于这个“变量”来进行分析（图3）。
SPSS统计数据整理与分析
广西工学院实验报告用纸F r e q u e n c y— — 装订线— —F r e q u e n c y图 1-3分析：首先，本次被调查的科目是微积分A1的期末成绩且总学生数是74人，其中信管091班为38位学生，信管092班为36位学生。
图1-1表明信管091班的平均分（64分）高于信管092班的平均分（56.5分），但信管091班的标准差却高于信管092班。
信管091班的最低分为27分，信管092班的为33分，同时，信管091班的最高分为90分，信管092班的为83分。
图 1-2表明信管091班直接重修的人数为4人，需要补考的人数为9人。
图1-3表明信管092班直接重修的人数为7人，需要补考的人数为12人。
同时，信管091班很信管092班的微积分A1期末成绩均呈平峰分布（两个峰度统计量分别为-0.816和-1.238）。
且信管092班更平峰。
综上所述：信管091班的微积分A1的成绩总体要好于信管092班。
意见：两个班需要在学习方面多作交流，建立学习小组，每小组3到4个人，每小组都要有一个学习较优秀的同学，同时要有个学习一般的同学和学习较差的同学，让学习较优秀的同学带领学习一般的同学和学习较差的同学定期的一起进行学习交流。
尽量把学习差的同学提升到一般，把学习一般的同学提升到较好的水平，顺序渐进，逐步提升。
（1）分析：用人单位对该校毕业生工作表现最为满意。
对外语水平方面最不满意。
学校应该重视外语水平的教学改革，以跟上时代的步伐，尽快适应社会的改革发展需要。
（2）分析：用人单位对该校毕业生外语水平方面的满意程度差别最大，产生的原因可能是该校不重视外语水平的教学，或是学生学习外语的积极性偏低，也可能是学校在招生时忽略对外语水平的要求。
（3）分析：社会对三个学院的毕业生工作表现和专业水平方面的满意程度比较一致，对三个学院毕业生的外语水平的满意程度较差。
学校应加大改革外语教学，加大力度提升外语教学水平，重视学生综合素质的发展。
SPSS基本操作讲解
SPSS基本操作讲解SPSS是一种常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能。
在使用SPSS进行数据分析时，我们需要进行一些基本操作来导入数据、整理数据、进行统计分析和绘制图表。
下面将从四个方面介绍SPSS的基本操作。
一、数据导入和整理1. 导入数据：将数据导入SPSS，可以通过菜单栏的“文件”-“打开”来选择要导入的数据文件，也可以直接拖拽数据文件到SPSS窗口中。
导入的数据文件可以是Excel、CSV等格式。
2.查看数据：导入数据后，可以通过菜单栏的“数据”-“查看数据”来查看导入的数据。
可以查看数据的全部内容或部分内容，以便对数据进行了解。
二、数据的统计分析1.描述统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“描述性统计”来进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等指标。
可以选择需要分析的变量，也可以选择按照分类变量进行分组分析。
2.参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“参数估计”来进行参数统计分析，包括t检验、方差分析、回归分析等。
选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行参数估计和显著性检验。
3. 非参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“非参数检验”来进行非参数统计分析，比如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。
选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行非参数统计分析。
三、数据的处理和转换1.数据清洗：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。
可以通过菜单栏的“数据”-“选择特定数据”来选择其中一列数据，并根据设定的条件进行数据筛选和清洗。
2.数据缺失处理：可以通过菜单栏的“数据”-“缺失值处理”来处理缺失值。
可以选择将缺失值替换为均值、中位数或者一些固定值，也可以根据自己的需要进行其他处理方法。
3.数据变量的转换：在进行统计分析时，有时需要对数据变量进行转换。
可以通过菜单栏的“数据”-“转换变量”来进行数据变量的转换，比如对变量进行对数变换、标准化等。
SPSS进行量表分析
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源：生物谷SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
SPSS统计分析详细操作指南
SPSS统计分析详细操作指南在当今的数据驱动时代，掌握有效的数据分析工具对于研究人员、学生、企业决策者等来说至关重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大且广泛应用的统计分析软件，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，将为您详细介绍 SPSS 的操作指南。
一、软件安装与界面认识首先，您需要获取 SPSS 软件的安装包，可以从官方网站或其他可靠渠道下载。
安装过程相对简单，按照提示逐步进行即可。
成功安装后打开 SPSS，您会看到一个简洁直观的界面。
主要包括菜单栏、工具栏、数据视图窗口和变量视图窗口。
数据视图窗口用于输入和编辑数据，每一行代表一个观测值，每一列代表一个变量。
变量视图窗口则用于定义变量的属性，如名称、类型、标签等。
二、数据输入与导入SPSS 支持手动输入数据和导入外部数据文件。
如果数据量较小，您可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入数据。
对于已有数据文件，SPSS 可以导入多种格式，如 Excel 文件（xls 或xlsx）、文本文件（txt 或csv）等。
通过菜单栏中的“文件”“打开”“数据”选择相应的文件类型，并按照向导进行操作即可完成数据导入。
三、数据预处理在进行正式的统计分析之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和适用性。
1、缺失值处理检查数据中是否存在缺失值。
SPSS 提供了多种处理缺失值的方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数等替代缺失值等。
2、数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，可以对数据进行标准化处理。
SPSS 中有相应的功能可以实现这一操作。
3、变量重新编码有时需要对变量进行重新编码，例如将连续变量转换为分类变量，或者对分类变量的类别进行重新定义。
四、描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
在菜单栏中选择“分析”“描述统计”“描述”，将需要分析的变量选入变量框，点击“确定”即可得到描述性统计结果。
SPSS软件数据处理与管理课件
创建一个索引变量
SPSS软件数据处理与管理
按照自然数列对索引变量取值
索引变量 的变量名
SPSS软件数据处理与管理
未选取的变量从 新数据库中删除
SPSS软件数据处理与管理
开始重排
SPSS软件数据处理与管理
重排后的数据文件data1.sav。
SPSS软件数据处理与管理
2.将记录转换为变量 Restructure selected cases into variables
SPSS软件数据处理与管理
随机抽取样本 单击Sample按钮
SPSS软件数据处理与管理
从前10个记录中随机抽取2个记录
SPSS软件数据处理与管理
从前10个记录中随 机抽取2个记录
SPSS软件数据处理与管理
随机抽样的结果： 抽取了no为3、4的两个记录。
SPSS软件数据处理与管理
注意： 1.随机抽样主要用于现场调查中，从总体中用简 单随机的方法随机抽取一个样本。 2.随机抽样的过程中，需要设定种子，以保证随 机抽样结果是可重现的。（一般来说，如果不设 定种子，那么第二次抽样很可能与第一次抽样的 结果不同。）
十二、日期计算 Date/Time
SPSS软件数据处理与管理
用日期与时间进行计算
SPSS软件数据处理与管理
两个日期之间的计算
SPSS软件数据处理与管理
Date1与Date2 之差 以“天”为单 位
SPSS软件数据处理与管理
变量标签
结果变量：day，单位 为“天”
SPSS软件数据处理与管理
SPSS软件数据处理与管理
4.Decimals：小数位数，默认为2。
bel：变量编码，又称为变量标签，用于注释变 量名的含义。
Spss数据处理方法
Spss数据处理方法1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称（只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。
3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框，因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。
4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的项目也可以选，选完后确定就可以了。
LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnettTukey检验scheffe多重比较Bonferroni邦弗伦尼统计量Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0.05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
leveneTukey HSDDunnett T3bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版
建立编码表，将原始数据中的类别或 等级转换成对应的数值，为后续的数 据分析提供统一的数据格式。
03
信度分析
概念介绍
信度分析
01
信度分析是检验问卷一致性的常用方法，用于评估问卷的一致
性和可靠性。
信度系数
02
信度系数是衡量问卷一致性的指标，常用的信度系数有
Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。
用于比较两个独立样本的平均值是否有显著差异。
前提条件
两个样本应来自正态分布的总体，且方差应齐性。
3
应用场景
例如，比较男女在某项能力上的平均值差异。
操作步骤
2. 在菜单栏上选择“分析”“比较均值”-“独立样本T
检验”。
1. 在SPSS中打开数据文件， 选择需要进行独立样本T检验
的变量。
01
02
03
3. 在弹出的对话框中，将需 要比较的变量拖放到“检验
启动方式
安装完成后，可以通过桌面快捷方式 或开始菜单启动SPSS。首次启动时， 需要创建账户或登录已有账户。
界面介绍
主界面
数据编辑器
SPSS的主界面包括菜单栏、 工具栏、数据编辑器、变量 视图和结果输出窗口等部分。
数据编辑器是SPSS中进行数 据输入、编辑和整理的主要 区域，可以显示和编辑数据 表格。
点击“确定”按钮，SPSS将自动进行配对样本T检验 ，并输出结果。
打开SPSS软件，导入包含配对观测值的数据文 件。
在弹出的对话框中，选择配对观测值的变量，并 设置相关选项。
实例解析
假设我们有一组实验数据， 其中包含30名被试者的身 高和体重数据。
我们想要比较这30名被试 者在实验前后的身高和体 重是否存在显著差异。
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入门软件操作资料
SPSS入门软件操作资料SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用来进行数据清理、数据处理和数据分析。
以下是SPSS入门软件操作资料，帮助您快速入门和使用SPSS。
第一部分：数据准备和导入1.打开SPSS软件，选择“新建”创建一个新的数据文件。
2.在新建的数据文件中，点击菜单栏上的“变量视图”，在表格中输入变量名称和变量类型。
3.在输入变量名称和变量类型后，点击菜单栏上的“数据视图”，在表格中输入实际数据。
第二部分：数据清理和检查1.缺失值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“缺失值”，然后选择相应的处理方法。
2.异常值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“异常值”，然后选择相应的处理方法。
3.数据检查：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，选择需要进行统计描述的变量。
第三部分：数据分析1.描述统计：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，然后选择需要进行统计描述的变量。
2.相关分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“相关”，然后选择需要进行相关分析的变量。
3.t检验：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“比较手段”，然后选择“独立样本t检验”或“配对样本t检验”，根据需要选择相关变量。
4.方差分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“方差”，然后选择“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，根据需要选择相关变量。
5.回归分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“回归”，然后选择需要进行回归分析的自变量和因变量。
第四部分：结果输出1.结果输出：在分析结果窗口中，可以查看分析结果的表格、图表和统计描述。
2.结果保存：在分析结果窗口中，点击菜单栏上的“文件”，选择“另存为”，选择保存的文件格式和保存的位置。
第五部分：其他操作1.数据转换：在数据视图中，点击菜单栏上的“转换”，选择需要进行的数据转换方法，例如计算新变量、变量转化等。
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➢ 问题：
➢ 一般而言，测量是匿名的。如何解决前 后测被试之间的一一对应？
➢ 评分者间信度
➢ 不同评分者对于评定物评分的一致性
复本信度 数据格式
➢ subject ➢1 ➢2 ➢3 ➢…
第一个测验成绩 5 5 6 …
第二个测验成绩 6 5.5 5.5 …
➢折半信度
rSB
2rhh 1 rhh
➢ 分半信度：
➢ 不同的分半方式对分半信度有显著的影响 。所以这是一个不稳定的指标。
➢ α【希腊字母】
k
k 1
1
Si2 SX 2
数据格式
➢ subject ➢1 ➢2 ➢3 ➢…
item1 5 5 6 …
item2 item3 ….
3
6 ….
4
5.5 ….
5
5.5 ….
➢ 区分度：
➢ 1.高分组通过率减去低分组通过率 ➢ 2.方差法 ➢ 3.项目与总分的相关
练习：
➢ 分析数据文件“self”与“各地区经济指标的 因素分析”
➢ 进行信效度检验（分半信度、内部一致性 、结构效度），以及项目分析（区分度） 。
➢ 注意题目、因素的反向性。 ➢ 要求：建一个word文档，将分析结果做成
➢ 通过因素之间的相关模式进行分析。 ➢ 因素之间的相关应为中等，大致为0.3-0.5，表明因素之间
既有聚合性，从属于一个更大的概念，又有分离性，表达 的是一个概念下不同方面的内容。 ➢ 因素与总分之间的相关稍高，约为0.6。
➢ 难度：
项目分析
➢ 对于二值计分的题目：通过率
➢ 连续计分的题目：平均值除以满分
…
…
➢ 注意：反向题目对一致性信度有影响，分 析之前一定要反过来。
内容效度
➢ 内容效度是指项目对欲测的内容或行为范 围取样的适当程度。
➢ 定性分析。
结构效度
➢ 结构效度是指一个测验实际测到所要测量的理论结构和特 质的程度，或者说它是指测验分数能够说明心理学理论的 某种结构或特质的程度；是指实验与理论之间的一致性， 即实验是否真正测量到假设（构造）的理论。
三线表。
量表类基本的数据处理
量表分析的主要内容
➢ 质的分析与量的分析 ➢ 量表水平
信度—— 内部一致性、重测 效度—— 内容效度、结构效度
➢ 项目水平
分布形态、难度、区分度
➢ subject ➢1 ➢2 ➢测试成绩 5 5 6 …
第二次成绩 6 5.5 5.5 …
Correlations
Q1 Pear son Correlation
Q1 1
Q2 .964* *
Sig. (2-tailed)
.
.000
N
40
40
Q2 Pear son Correlation
.964* *
1
Sig. (2-tailed)
.000
.
N
40
40
**. Correlation is significant at the 0.01 lev el (2-tailed).