心理学8数据分析技术SPSS
SPSS在教育与心理统计学的应用(课堂PPT)
❖ 研究工具：时间管理倾向量表
❖
MHT量表
❖
学业测量量表（考试卷）
❖ 实验设计：实验组、对照组前后测设计
23
❖ 2.学习教育统计有利于教育行政和管理工作者正确 掌握情况，进行科学决策
教育管理科学 化
调查研究
从局部推断全局
总结经验
科学决策
24
❖ 3.教育统计是教育评价不可缺少的工具 ❖ 教育评价质量的获取、整理、解释及评价
31
❖ 2.变量的类型
➢ （1）连续变量与非连续变量（间断变量、离散变量） ➢ （2）因变量与自变量 随机变量按性质分有如下四种： ➢ （1）称名变量（Nominal）如性别、年级等。 ➢ （2）顺序（等级）变量(ordinal) 如名次、等级评定、喜爱
程度、品质等级、能力等级等。 ➢ （3）等距变量(interval) 如天气温度、各种能力分数、智商
准差为10)
100-110
110-120
120-130
130以上
48
同样…
区域
平均数和-1个标 准差 -1和-2个标准差
-2和-3个标准差
超过平均数-3个 标准差以上
包括
曲线下包括所有 个体的34.13% 曲线下包括所有 个体的13.59% 曲线下包括所有 个体的2.15% 曲线下包括所有 个体的0.13%
50
❖
任何正态分布都可以通过
Z X
❖ 转换成标准正态分布。转化成标准正态分布后，
所有的原始分数都变成了标准分数，所有的普通正
态分布曲线下横坐标上的数据都转变成了标准正态
分布下的标准分数，因而把不等单位的原始数据转
变成了可以比较（加减乘除）的标准分数。
《SPSS数据分析与应用》第8章 逻辑回归分析
➢ TPR—在所有真实值为阳性的样本中，被正确地判断为阳性的样本所占的比例。
TPR=TP / TP FN
➢ FPR—在所有真实值为阴性的样本中，被正确地判断为阳性的样本所占的比例。
FPR=FP / FP TN
Part 8.2
逻辑回归分析模型 的实现与解读
定性变量 （3水平）
定量变量
定性变量
取值范围 1代表幸存 0代表死亡 1=男、2=女 [0.42,80]
1代表一等舱, 2代表二等舱, 3代表三等舱
[0, 512.3292]
C = 瑟堡港， Q =昆士敦，S = 南安普顿
定性变量
0代表无家庭成员，1代表成员为1~3人的中 型家庭，2代表成员为4人及以上的大型家庭
2.逻辑回归分析模型
逻辑回归分析模型
在经过Logit变换之后，就可以利用线性回归模型建立因 变量与自变量之间的分析模型，即
经过变换，有
Sigmoid函数 （S型生长曲线）
逻辑回归分析模型
Sigmoid函数
➢ Sigmoid函数，表示概率P和自变量之间 的非线性关系。通过这个函数，可以计 算出因变量取1或者取0的概率。
总计
混淆矩阵
预测值
Y=0（N）
Y=1(P)
TN
FP
FN
TP
总计 TN+FP FN+TP TP+FP+FN+TN
➢ TP：预测为1，预测正确，即实际1； ➢ FP：预测为1，预测错误，即实际0； ➢ FN：预测为0，预测错确，即实际1； ➢ TN：预测为0，预测正确即，实际0。
4.模型评价
➢ 准确率
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件，常用于数据分析和统计建模。
其中，信度和效度是数据分析过程中核心的概念。
本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。
一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域，信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。
具体来说，当测量工具的信度越高时，数据测量所得的结果也越稳定准确。
为了保证测量工具的信度，通常需要对其进行信度分析。
二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前，需要准备好所有相关数据。
这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。
在SPSS中，可以将数据录入或导入软件中。
2. 进入信度分析页面在SPSS软件中，点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。
3. 选择计算方法在信度分析页面中，可以选择计算方法。
常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。
不同的计算方法支持不同类型的数据，选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。
4. 选择指标在选择计算方法后，需要选择指标。
没有合适的指标将无法进行信度分析。
在SPSS中，可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。
5. 查看结果在选择指标后，SPSS会对数据进行信度分析，并显示分析结果。
对于不同的计算方法和指标，分析结果的形式不同。
常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。
总结：在SPSS中，信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。
信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性，从而提高数据的准确性。
效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度，从而提高测量工具的准确性。
对于需要进行数据分析的研究者来说，熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。
数据分析中的常见统计软件和方法选择
数据分析中的常见统计软件和方法选择在数据分析中，选择适合的统计软件和方法对于准确分析和解释数据至关重要。
本文将介绍几种常见的统计软件和方法，并分析其适用场景，以帮助读者在数据分析中进行正确的选择。
一、SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一种功能强大的统计软件，主要用于社会科学领域的数据分析。
它提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、回归分析等。
SPSS操作相对简单，适合初学者使用。
适用场景：1. 社会科学研究：如心理学、教育学等领域的统计分析；2. 大规模调查分析：SPSS可处理大规模数据集，并进行有效的分析和数据可视化。
二、R语言R语言是一种开源的统计软件和编程语言，具有广泛的应用领域。
它提供了丰富的统计方法和数据处理功能，并有庞大的用户社区支持。
适用场景：1. 数据科学：R语言在数据挖掘、机器学习等领域有广泛应用；2. 数据可视化：R语言有强大的绘图功能，可制作精美的统计图表。
三、PythonPython是一种通用的编程语言，也可以用于数据分析。
它具有方便易用的语法和丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
适用场景：1. 大数据分析：Python可以处理大规模数据，并具备分布式计算的能力；2. 自动化分析流程：Python适用于自动化数据分析流程的编写和执行。
四、ExcelExcel是一种常用的办公软件，也可以进行基本的数据分析。
它提供了一些常用的统计函数和数据处理功能，适合小规模数据的分析和整理。
适用场景：1. 数据清洗和整理：Excel提供了丰富的数据处理函数和工具，适用于初步的数据清洗和整理工作；2. 简单统计分析：Excel自带的统计函数可用于简单的描述统计和数据可视化。
总结：在选择统计软件和方法时，需根据具体需求和数据特点进行综合考虑。
SPSS适合社会科学领域的数据分析，R语言适用于数据科学和数据可视化，Python适用于大数据分析和自动化流程，Excel适合小规模数据的简单分析和整理。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
使用SPSS软件进行数据分析文档通过自己论证属实。
【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：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。
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Univariate descriptives 复选项，则输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）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
SPSS软件在心理学统计分析中的应用
ＳＰＳＳ软件在心理学统计分析中的应用作者：张伟汪杰来源：《中国教育技术装备》2008年第20期1 SPSS软件简介SPSS全称为Statistical Package for Social Sciences，即“社会科学统计程序”[1]，是世界著名的统计软件包之一。
它不仅适用于社会科学，同样也适用于医学、经济学、教育学、心理学等多个领域，已成为国内外科研人员最常用的统计分析工具之一，从问世到现在，版本经过不断升级更新（本文以SPSS13.0为例）。
目前，SPSS版本大多是英文版，也有汉化版。
笔者建议大家用英文版，因为有关SPSS软件的教程几乎都是针对英文版所编写的，这样在使用教程时就很方便。
1.1 应用SPSS的基本步骤（图1）1.2 SPSS的主要统计功能SPSS的统计功能主要通过选择软件中的统计指令进行。
它可以用对话框方式实现各种管理和分析数据功能，拥有基础统计、高级统计等功能，清晰直观，易学易用，已广泛应用于生物学、教育学、心理学、医疗卫生等领域。
笔者仅对在心理学科研统计中SPSS软件的应用浅谈自己的体会。
2 建立SPSS的数据文件SPSS除了自身创建的数据文件外，还可以打开其他10余种数据文件，其中包括比较常用的Excel、dBase、date、text等常见的数据格式文件。
表1是对甲班14名学生进行心理素质测试后收集的资料，以它为例，介绍SPSS软件建立数据文件的操作步骤。
2.1 定义数据变量心理学的科研数据大多来源于问卷调查，这些观察指标在统计学上统称为变量。
许多问卷调查的实施和数据的录入工作是依赖人工完成的，因此，在将数据录入计算机时要根据不同的软件要求对变量进行定义说明。
按照SPSS软件要求，变量定义主要包括变量名、变量类型、变量长度、变量小数点、变量标签、变量值标签、缺失值。
启用SPSS软件，在SPSS数据编辑窗口下，单击左下方的“Variable View”标签即可进入变量定义窗口。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4—6题正向计分全部题项直接加总 3个人成就感7—10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19—26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27—31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到0。
9以上，该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0。
5至0。
9以内是合理的，如果信度系数低于0。
5，则此问卷的调查结果就不可信了.将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach’s Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21。
0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二 KMO 和 Bartlett 的检验由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0。
心理学中的数据收集与分析方法
心理学中的数据收集与分析方法心理学作为一门科学，需要探索人类的心理和行为规律，因此数据收集和分析方法在心理学研究中起着至关重要的作用。
本文将从心理学的角度分析数据的收集和分析方法，并介绍一些重要的技术和工具。
一、数据收集方法1. 实验法实验法是心理学中最常用的一种数据收集方法。
该方法通过对被试的外部刺激对内部反应的影响来了解心理现象。
比如，通过在实验环境中模拟特定情境，然后观察被试的反应和表现，从而了解被试的特定心理状态。
2. 调查法调查法主要通过对被试进行问卷调查和访谈，了解被试的观点和行为特征。
相比于实验法，该方法更加关注被试的态度、信仰和价值观念等主观因素。
3. 观察法观察法是通过直接观察被试的行为进行数据收集。
这个方法是在自然环境中进行的，所以被试并不知道自己被观察，更好地反映真实行为。
二、数据分析方法1. 描述统计描述统计可以帮助研究者了解数据的集中趋势和离散程度。
比较常用的统计指标有：平均值、标准差、中位数和众数等。
通过这些统计指标可以更好地了解数据分布和构成。
2. 推断统计推断统计方法能够对数据进行推断，通过对样本数据进行分析，推断总体的情况。
这个方法主要包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过样本数据来推断总体参数；假设检验则是通过比较两个样本数据或样本数据和总体数据来确定变量之间是否存在显著关系。
3. 因果分析因果分析是一种通过分析变量之间的相互影响关系来判断影响结果的方法。
通过将数据分为独立变量和因变量两部分，研究者可以根据变量之间的关系来判断两个变量之间是否具有因果关系。
三、常用的数据分析工具1. SPSSSPSS是一个常用的数据分析软件，它能够进行统计分析、数据图表、假设检验等多种数据分析操作。
通过它，研究者可以轻松地进行描述统计和推论统计分析，从而理解数据的实际含义。
2. RR是一个免费的开源数据分析软件，它包括量化金融、机器学习、大数据分析、图形绘制等众多功能。
SPSS数据分析教程-8-线性回归分析
回归模型的主要问题
? 进行一元线性回归主要讨论如下问题：
(1) 利用样本数据对参数ˉ 0, ˉ 1和? 2，和进行点估计， 得到经验回归方程
(2) 检验模型的拟合程度，验证Y与X之间的线性相关 的确存在，而不是由于抽样的随机性导致的。
Radj
=
1?
SSE=(n ? p ? 1) SST=(n ? 1)
=
1?
n? 1 n ? p ? 1(1 ?
R2)
应用举例
? 数据文件performance.sav记录了一项企业心 理学研究的数据。它调查了一个大型金融机构 的雇员，记录了他们和主管的交互情况的评价 和对主管的总的满意情况。我们希望该调查来 了解主管的某些特征和对他们的总的满意情况 的相互关系。
应用回归分析的步骤
? 步骤1：写出研究的问题和分析目标 ? 步骤2：选择潜在相关的变量 ? 步骤3：收集数据 ? 步骤4：选择合适的拟合模型 ? 步骤5：模型求解 ? 步骤6：模型验证和评价 ? 步骤7：应用模型解决研究问题
简单线性回归
? 简单线性回归的形式为：
? Y = ˉ 0 +ˉ 1 X +2 ? 其中变量X为预测变量，它是可以观测和控制的；Y
(3) 利用求得的经验回归方程，通过X对Y进行预测或 控制。
简单回归方程的求解
? 我们希望根据观测值估计出简单回归方程中 的待定系数ˉ 0和ˉ 1，它们使得回归方程对应 的响应变量的误差达到最小，该方法即为最
小二乘法。
也就是求解ˉ 0和ˉ 1，使得 Xn S(ˉ 0; ˉ 1) = (y iቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ? ˉ 0 ? ˉ 1X i )2
spss实验心得体会
spss实验心得体会篇一:SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，SPSS1也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是T检验。
T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
SPSS在心理学中的应用
SPSS理论与应用秘晓冉2008年7月绪论C0绪论：课程目标、内容结构、课程规则L1课程目标（5分钟）能熟练的使用SPSS软件处理心理学研究中的各种统计问题，具体而言：1)明白不同的数据类型（不同数据类型因变量和自变量适用何种处理方法，作为作业要求进行总结）与不同的研究目的要求采用的不同统计方法：○1可以从课堂示例和练习题迁移到其他实际问题的处理上；（不能在课上操作特熟练，等到做论文的时候拿着大堆的量表、数据噌噌地都跑来找我，“这个怎么做”）○2各种统计方法适用的前提条件（理论部分，不作重点讲授，但是要求学生在课下作预习准备，要求课上作讲解或教师提问，作为平时成绩的一部分）2)不同的统计处理采用何种SPSS菜单命令来实现（以卡方检验来说明，在菜单上找卡方检验的菜单命令，找不到，然后说明虽然SPSS可以处理几乎所有的统计问题，但是没有告诉你哪个统计问题用哪个命令来处理，至少从菜单和子菜单的名称上并不能确定，所以你必须知道并且记住各菜单命令都用来处理何种统计问题，比方说重复测量的方差分析、比方说卡方检验）3)实现统计处理时，如何通过SPSS的菜单、子菜单、对话框、子对话框、命令按钮、复选框、单选框等进行具体操作（一个具体的统计处理如何实现，结合到C1SPSS软件界面介绍进行讲解）4)对输出的结果、图表，如何阅读、解释（仅仅进行一项统计处理的操作，可能输出的图表就有十几张、几十张，那么这些图、表都分别有什么样的意义、这些处理结果在研究报告中如何体现，那些数据需要报告，那些不需要）：○1输出结果中图表的格式进行修改；○2输出的结果如何导出到Excel、Word、html等格式的文件中这部分说明的是该课程的学习中要达到何种程度，总之，要会用，并且会用于实际。
L2课程结构（5分钟，整合到C1中对软件界面的介绍中）第一部分基础入门（2次课，6课时）1)安装、启动、退出：○1硬盘D版安装的演示，光盘版类似○2D版安装中的注意事项和破解文件的使用○3从开始菜单→所有程序启动SPSS○4双击关联文件启动SPSS软件，注意不同文件格式打开的SPSS浏览器不同，一次只能打开一个数据文件，但可以打开多个结果文件○5结合Files菜单中的Open命令，打开SPSS数据、结果文件○6关闭SPSS程序，注意没有保存过的操作或结果软件会提示是否保存。
应用统计学中的SPSS使用技巧
应用统计学中的SPSS使用技巧一、SPSS基本介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，能够进行数据分析、图形展示和数据管理等工作。
SPSS 主要用于社会科学领域的数据分析，如心理学、社会学、政治学等。
SPSS还有多种版本，如SPSS Base、SPSS Advanced和SPSS Developer等。
二、SPSS的数据输入在使用SPSS进行数据输入时，需要注意以下几点：1.输入数据时，应遵循正确的格式。
SPSS支持多种格式，如Excel、CSV和文本格式。
需要确保数据输入的完整性和准确性。
2.创建变量时，应设置正确的数据类型。
SPSS支持多种数据类型，如数字、字符串、日期等。
需要根据数据类型来设置变量。
3.对于缺失数据，应进行特殊处理。
SPSS中缺失数据有多种表示方式，如“.”、“?”、“-99”。
三、SPSS的数据清洗在进行数据清洗时，SPSS提供了多种功能，如数据转换、数据缩减等。
在使用这些功能时，需要注意以下几点：1.数据转换时，应选择正确的变量。
SPSS提供了多种变量操作功能，如变量计算、变量互换、变量交叉等。
2.数据缩减时，应根据研究目的来选择有效变量。
SPSS提供了多种数据过滤功能，如删除无效变量、剔除异常值等。
3.对于数据异常情况，应进行特殊处理。
SPSS提供了多种数据诊断功能，如数据分布分析、异常值检测、缺失数据处理等。
四、SPSS的数据分析在进行数据分析时，SPSS提供了多种功能，如统计分析、描述性分析、预测分析等。
在使用这些功能时，需要注意以下几点：1.选择正确的分析方法。
SPSS提供了多种数据分析方法，如t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等。
需要根据研究目的来选择合适的分析方法。
2.对于分析结果，应进行有效的可视化展示。
SPSS提供了多种图表功能，如柱状图、折线图、散点图、雷达图等。
需要选择合适的图表来展示分析结果。
基于SPSS的数据分析及模型应用研究
基于SPSS的数据分析及模型应用研究随着科技的不断进步和社会发展需求的不断变化，数据分析作为一项重要的技术在我国的各行各业都受到了广泛的关注和运用。
数据分析的目的在于通过收集数据、分类整理、统计分析，找出数据之间的关系，为决策提供依据。
而SPSS作为专门用于数据统计分析软件，被广泛应用于科学研究、市场调查、政府管理、金融分析等领域中。
本文旨在从两个层面展开探讨，一是对SPSS的功能和应用做一个简要介绍，二是基于SPSS的数据分析及模型应用做具体的案例研究。
一、SPSS功能和应用介绍1、SPSS的基本概念和功能SPSS（Statistical Package for Social Sciences）是针对社会科学领域而设计的一套数据分析软件。
其主要功能是实现数据的收集、分析、统计和展示等。
SPSS提供了一个友好的交互式界面，简单易学，能够帮助用户快速完成各种类型的研究设计和分析任务。
此外，SPSS还支持多种数据文件格式导入，可以将数据从更多的数据来源获得，如数据库、Excel、文本文件等。
2、SPSS的应用领域SPSS可以广泛应用于以下领域：（1）典型研究- SPSS支持各种数据类型，如整数、浮点数、日期和字符串等，能够快速、准确地完成各种计算和统计分析操作，包括描述性统计、推论统计、因子分析、聚类分析等。
（2）市场调查 - SPSS可以进行市场调查问卷调查数据分析，可以解决许多重要商业问题，如扩张与收缩、定价策略、产品定位、品牌知名度和广告效果等。
（3）社会学研究 - SPSS能够帮助社会科学家分析各类社会现象和变化，如就业率、婚姻率、失业率等，并且能够做出更加准确的预测和预测。
（4）金融分析 - SPSS可用于分析和预测金融市场中的风险和收益，如曲线回归、分类树、时间序列分析、迭代式训练方法和人工神经网络等。
（5）医学研究 - SPSS提供许多工具和技术，以支持医学研究，如卡方检验、托管、逐步线性回归、存活分析和病例控制研究等。
SPSS在教育与心理统计学的应用ppt课件
题，能巧妙地运用多种统计分析法为研究服务。
精选课件ppt
4
一、教育统计与测量的预备知识
❖ （一）教育与心理统计学的研究对象与性质
数理统计学
统计学
应用统计学
工业统计学 医学统计学 社会统计学
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程度、品质等级、能力等级等。 ➢ （3）等距变量(interval) 如天气温度、各种能力分数、智商
等。 ➢ （4）比率变量(ratio) 如身高、体重、反应时等。
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32
❖ 3.总体 个体 样本
❖ 总体是某一类所欲研究的对象的全体 。N
❖ 构成总体的每个基本单元称为个体。x
❖ 从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
少
社会的个人选择的人际关系
多
独生子女心理与行为理论
归纳
演绎 独生子女可能成长为较有独立性、
自我定向以及灵活应付社会的 能力较强的人
调查或实验
比较独生子女与非独生子女在独立性、 自我定向和应付社会等方面的能力强弱
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18
❖ d 模型理论的构建
❖ 模型理论的构建以类比为基础,在认知心理 学中运用比较多。
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12
❖ b 演绎理论的构建
❖ 演绎理论是从某些一般性的规律出发对于 某些特殊事件建立的理论。演绎理论的逻辑 基础是演绎推理，即从一般到特殊，从理论 到特殊事件。
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13
❖ 演绎理论的一般步骤是： ❖ a 选择研究课题，并确定一般性理论的应用
范围；
❖ b 确定研究的变量并使之操作化； ❖ c 收集和分析有关变量之间关系的命题； ❖ d 从命题出发进行逻辑推理，得出逻辑推理。
SPSS分类分析举例
案例S—007：SPSS Categories™决策应用举例1．偏好映象SPSS可以进行多维偏好分析(MDPREF)。
这个经典的案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
2．分析多维分类数据这个例子对两种多维分类数据的逼近分析进行对比。
第一种方法把问题转换为一个二变量问题，以便进行对应分析(CORRESPONDENCE)。
第二种方法把多变量分解数据直接输入到HOMALS。
两种逼近方法都对大型多维表格中的从属性进行分析。
3．软饮料购买和消费映象对应分析可以用于市场分段。
本例对几种进行市场分段的SPSS CORRESPONDENCEHOMALS逼近方法进行对比。
4．任意提取的数据的品牌映象本例介绍了一种用对应分析作出的品牌映象。
假设您对一类产品中几种品牌之间的关系及描述这些品牌的各种属性感兴趣。
您可以向品牌评定者提供一个品牌列表，让他们核对描述这些品牌的属性。
5．一个Catreg的例子SPSS Catreg可以发现最优拟合的转换变量。
这里是一个例子。
6．一个对应分析的例子本例更深入地描述了SPSS对应分析过程，并和其它对应分析商业软件包进行比较。
1．SPSS Categories™举例：偏好映象您可以用SPSS进行多维偏好分析(MDPREF)。
在这个典型的数据案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
这里是原始数据的一部分：图一上表中，行表示评定者(39个心理学家)，列表示要评定的刊物。
“1”代表高评价，“10”代表低评价。
这些刊物是：1)JEXP Journal of Experimental Psychology (实验心理学杂志)2)JAPP Journal of Applied Psychology (应用心理学杂志)3)JPSP Journal of Personality and Social Psychology (性格心理学杂志)4)MVBR Multivariate Behavioral Research (多元行为研究)5)JCLP Journal of Consulting Psychology (咨询心理学杂志)6)JEDP Journal of Educational Psychology (教育心理学杂志)7)PMET Psychometrika (心理测量学)8)HURE Human Relations (人类关系)9)BULL Psychological Bulletin (心理学公告)10)HUDE Human Development (人类发展)最右边一栏代表评定者的专长1)s Social Psychology (社会心理学)2)d Developmental and educational psychology (发展和教育心理学)3)c Clinical psychology (临床心理学)4)m Mathematical psychology and psychological statistics (数学心理学和心理学统计)5)e Experimental psychology (实验心理学)6)r Cultural psychology and psychology of religion (文化和宗教心理学)7)i Industrial psychology (工业心理学8)p Physiological and animal psychology (生理和动物心理学)为了进行MDPREF分析，需要对数据进行设置，使行代表要评定的对象，列代表评定者。
SPSS入门课程教学大纲
SPSS⼊门课程教学⼤纲《spss⼊门》课程教学⼤纲⼀、课程的地位、性质和任务课程性质：SPSS⼊门是⼀门实践性、应⽤性很强的课程，它是以多元统计为基础理论，研究如何利⽤有效的⽅法收集、整理与分析受到随机因素影响的数据，从⽽对所涉及问题进⾏统计推断与预测，为科学决策提供依据和建议。
课程地位：本课程是师范类⼼理健康专业的职业拓展能⼒课程。
课程任务：通过本课程的学习，使学⽣了解SPSS统计软件的使⽤⽅法的基本概念、原理、⽅法和⼀般的操作程序，使学⽣在实际⼯作中具备⼀定的数据收集、处理、分析能⼒，并通过数据发现⼼理现象的⼀般特征和规律。
这对于提升⼼理健康专业学⽣专业能⼒、科研素养，以及加强学⽣认识和分析⼼理事实的能⼒等具有⼗分重要的意义。
⼆、总体教学⽬标《spss⼊门》是⼀门重要专业选修课程，通过本课程学习和操作训练，使学⽣掌握spss的基本理论，熟悉sps基本概念、基本原理和基本分析⽅法，能进⾏⼼理数据的统计处理分析能⼒。
三、本课程与其他专业课程的关系学习本课程前，学⽣应具备统计学、⼼理测量学、普通⼼理学和发展⼼理学等知识基础和能⼒。
四、各课程教学时间分配参考各章节教学时间分配表五、教学内容及其⽬的、要求、任务第⼀章spss⼊门（2学时）（⼀）教学⽬的⽬的：spss的发展历史、基本操作、窗⼝及功能和菜单及功能等。
（⼆）教学内容1、软件概述2、SPSS操作⼊门3、SPSS的窗⼝、菜单项和结果输出（三）教学要求1、基本要求（1）了解：spss的发展历史及作⽤（2）掌握：主要窗⼝及其功能；菜单（view）的功能及结果输出类型2、重点、难点重点：主要窗⼝及功能、菜单功能难点：⽆难点（四）教学建议本章节主要采⽤讲授法。
（五）作业、实践环节设计1、检查spss共有⼏个模块，其中包含了哪些功能，并思考平时的统计分析究竟需要哪些模块。
第⼆章数据录⼊与数据获取（2学时）（⼀）教学⽬的⽬的：对spss的数据格式、建⽴数据库、读取外部数据等有了解和进⾏实践应⽤。
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Provide descriptive labels
• Once the data are in the data editor, select the variable name (in the column headings) and choose Define Variable from the Data menu. Change the variable name if you wish.
but what has he done since then? • 7. His cooperative efforts have been quite
limited.
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• 8. The scientific community has had a hard time replicating his results.
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• 13. Some say he had his son teach the class.
• 14. He expelled his first two students for learning.彼得兄弟（彼得和安德烈）
• 15. Although there were only 10 requirements, most of his students failed his tests.
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Custom Tables
• The Custom Tables submenu provides attractive, flexible displays of frequency counts, percentages, and other statistics.
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Analyze or graph the data
• This is why we're all here. Commands in the submenus under the Analyze menu provide statistical analysis, and commands in the Graphs menu provide graphic analysis. More commands will be made available with optional modules of SPSS.
• If the data were previously saved in SPSS, spreadsheet, or database format, select Open from the File menu.
• If the data were saved in an ASCII file, select Read ASCII Data from the File menu.
• You can also enter data into an ASCII file with a text editor or word processor.
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5
Read the data file
• If you've entered the data into the SPSS data editor, there's nothing more to do here!
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Compare means
• The Compare means submenu provides techniques for testing differences among two or more means for both independent and related samples.
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Transform the data
• You can correct mistakes or change specific data values directly in the data editor. If you need more systematic changes, for example to create new variables or to change the way existing variables are coded, use the commands in the Transform menu.
数据分析技术
——SPSS的运用
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统计软件包纷纷问世，
比如Minitab, Systat,以及SAS。 最让人烦的是，
A poem
SPSS， 可每个人都得使，
真是要死！
• The packages come out en masse, • Like Minitab, Systat, and SAS. • The ultimate mess • Is SPSS, • Which everyone uses, alas.
• The Nonparametric tests submenu provides nonparametric tests for one sample, or for two and more paired or independent samples.
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• To find out which command does what you want to do, choose What Commands Do from the Help menu.
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Summarize
• The Summarize submenu provides techniques for summarizing data with statistics, charts, and reports.
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Scale
• The Scale submenu provides reliability analysis and multidimensional scaling.
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Nonparametric tests
• 9. He never applied to the ethics board for permission to use human subjects.
• 10. When one experiment went awry he tried to cover it by drowning his subjects.
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ANOVA Models
• The ANOVA submenu provides techniques for testing univariate and multivariate Analysis-of-Variance models, including repeated measures.
2b. Optional--Transform the data into suitable form.
3. Analyze or graph the data.
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Enter the data into a data file
• Enter the data into the SPSS data editor. Be sure to save the data file before you continue.Biblioteka 08.06.2020.
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Correlate
• The Correlate submenu provides measures of association for two or more variables measured at the interval level.
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• Variable Labels and Value Labels are optional. If you define them, SPSS uses them to annotate its output. Select Labels from the Define Variable dialog box to do so.
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Why God never received a PhD
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• 1. He had only one major publication. • 2. It was in Hebrew. • 3. It had no references. • 4. It wasn't published in a refereed journal. • 5. Some even doubt he wrote it by himself. • 6. It may be true that he created the world,