医学统计学SPSS使用方法简介
基本医学统计方法及SPSS操作-
结果解释
经两样本比较的秩和检验（Mann-Whitney Test），统计量Z=3.63， P=0.000。按=0.05水准，认为实验组生存日数（平均秩为17.0）较对照 组（平均秩6.9）长。
Test Statisticsb
Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]
33
三、秩和检验 1、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验
存活天数：可直接判断为非正态 分布的计量资料
34
AnalyzeNonparametric Tests（非参数检验） 2 Independent Samples （两个独立样本）
数据格式
35
将变量day选入检验变量，将分组变量group选入组变量，单击定义组按钮， 定义分组变量值为1和2；其余用默认选择项
18
论文常见统计 错误之一
表1中标蓝色处： 均数（X）小于2倍标准差（S）, 说明资料为偏态分布, 用均数、标
准差描述资料的集中趋势和离散程度显然是不妥当。 正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分位数间距表示离散程
度。
19
二、卡方检验 ▲样本率比较、计数资料
1、四格表资料的2检验 2、配对四格表资料的2检验 3、多个样本率比较的2 检验 4、多个样本率比较的两两比较 5、样本构成比的比较
20
1、四格表资料的2检验
某医生用A药治疗十二指肠溃疡，以B药作对照组，请问两方法治 疗效果有无差别
处理
未愈合
愈合
合计
A药
8
54
62
B药
20
44
医学统计学之卡方检验SPSS操作
医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。
该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。
在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。
第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。
假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。
将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。
第二步：假设设定接下来，需要设置假设。
在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。
在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。
第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。
3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。
4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。
5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。
如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。
这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。
需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。
此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。
《医学统计学课件——SPSS实战》
本课件将教你如何使用SPSS软件进行医学统计学实践。从数据清洗到多因素 方差分析，一步步带你掌握数据分析的技巧。
SPSS软件介绍
SPSS软件是一款专业的统计分析软件，用于数据 处理和分析。它能够快速的分析数据，并且支持 多种类型的图表展示。
SPSS软件界面友好易操作，界面各部分操作说明 齐全，让您能够更快更好的掌握操作技巧。
概率论和假设检验率分布 来描述和分析事件发生的概率。
假设检验
假设检验是通过数据处理来验证假设是否成 立的方法。它是实验分析的重要工具。
单因素方差分析
单因素方差分析用于考察1个自变量对1个因变量的影响，可以进行均值、方 差和协方差的分析。
多因素方差分析
双因素方差分析
1
中位数
2
数据从小到大排序后，处于中间的数
值即为中位数。对于有异常值的数据，
中位数更能反映数据的真实情况。
3
平均数
计算数据总和，再除以数据个数，表 示数据的中心趋势，是常用的数据描 述和分析方法之一。
标准差
衡量数据集合的变化程度，标准差越 大，数据的分散程度越大。
规范化数据及缺失数据处理
数据的规范化可以减少数据集合中的偏差，提高数据的质量。缺失数据的处理是数据分析的重要前提， 可以使用均值或回归等方法填补缺失值。
通过两个自变量来考察它们对因变量的影响，可 以分析它们之间的互作关系。
三因素方差分析
通过三个自变量来考察它们对因变量的影响，可 以在多个自变量之间建立更准确的模型。
T检验与方差分析的比较
1
T检验
用于比较两组数据的差异，具有判断
方差分析
2
简单、结果清晰的优点，但限制了数 据的样本量。
《医学统计学课件》——SPSS常用操作与应用
数据输入及清洗
数据输入是医学统计学的第一步，学习者需要学会如何输入不同类型的数据 并进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析
描述性统计分析是医学统计学的基本方法之一，通过计算数据的中心趋势和离散度来描述和总结数据的 特征。
假设检验及t检验
假设检验是用统计方法来检验研究假设的有效性，t检验是常用的假设检验方 法之一，用于比较两个及安装
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款流行的统计 分析软件，提供各种功能强大的工具和技术，适用于医学研究和数据分析 。
SPSS工作界面介绍
SPSS的工作界面由数据视图、变量视图、输出视图和语法视图组成。学习者需要了解每个视图的作用 和如何在界面中进行操作。
《医学统计学课件》—— SPSS常用操作与应用
本课件旨在介绍医学统计学及SPSS的常用操作与应用。通过清晰的界面展示 和实践案例讲解，帮助学习者轻松掌握基本技能，提高数据分析能力。
医学统计学概述
医学统计学是应用统计学原理和方法进行医学研究与数据分析的学科。它的主要内容包括统计思维、数 据收集和整理、基本统计分析方法等。
方差分析及多重比较
方差分析用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异，多重比较可以进一步分析不同组别之间的具体 差异。
相关分析
相关分析用于研究两个变量之间的关系，通过计算相关系数来评估变量之间 的相关程度。
《医学统计方法课件——SPSS实践篇》
数据可视化的实践
介绍数据可视化工具和技巧， 让数据更具吸引力和易于理解。
SPSS实践
SPSS软件的基本操作
详细介绍SPSS软件的界面和常用 功能，使您能快速上手。
常用功能的实践演练
通过实际案例，引导您进行常用 功能和操作的实际操作和演练。
数据处理和分析的案例分享
分享医学领域中实际数据处理和 分析的案例，并给出解决思路。
《医学统计方法课件—— SPSS实践篇》
本课件旨在介绍医学统计方法的基本概念和在SPSS软件中的实际应用。通过 丰富的案例和操作演示，解决您的统计困惑，帮助您轻松掌握数据分析技巧。
什么是医学统计方法？
医学统计方法是应用概率论、数理统计和计算机技术等方法对医学数据进行 分析和解释的科学。它可以帮助研究人员从数据中发现规律并作出科学决策。
4
之间的相关性。
了解如何建立回归模型，预测因变量和
自变量之间的关系。
5
非参数统计分析
介绍一些不依赖于数据分布的非参数统 计方法，如Wilcoxon秩和检验。
统计报告
报告标准和结构
指导如何撰写规范、清晰和有 条理的统计报告。
统计图表的制作和解 读
讲解如何绘制各种类型的统计 图表，并正确解读图表中的信 息。
数据的查找和筛选
掌握数据的查找和筛选方法， 以便从大量数据中找到所需 信息。
数据分析
1
描述性统计分析
了解如何使用SPSS计算均值、标准差和
方差分析
2
频数等统计指标，对数据进行描述和汇 总。
学习使用方差分析（ANOVA）方法比较
三个或更多组之间的差异。
3
相关分析
掌握如何通过相关系数分析来研究医学研究中的应用案例
理解SPSS的基本使用方法
理解SPSS的基本使用方法SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学、商业、市场调研等领域。
它的可视化操作界面和丰富的分析功能，使得用户能够直观地理解和分析样本数据，从而更好地做出合理的决策。
本文将介绍SPSS的基本使用方法。
一、数据输入数据输入是使用SPSS进行数据分析的第一步，数据源可以是Excel表格、文本文件、Access数据库等。
首先打开SPSS软件，选择菜单栏中的“File”-“Open”-“Data”打开数据源。
在打开的Windows窗口中，选择所需的数据源，并点击“Open”进行加载，接着进行数据文件格式定义，导入数据时需选择文件格式。
在这里我们选择“Excel”，选择“Sheet1”标签页中需要分析的数据，并点击“OK”按钮即可。
二、数据清理在进行数据分析前，需要对数据进行清理和整理。
数据的清理包括去除异常值、缺失数据、重复数据等。
在SPSS中，可以通过菜单栏中的“Transform”-“Recode into Different Variables”-“Old and New Values”对异常值进行清理。
针对缺失值，可使用“Analyze”-“Missing Values”进行数据填充，或使用菜单栏中的“Transform”-“Compute Variable”创建新变量填充数据。
而针对重复数据，则可以使用“Data”-“Select Cases”对数据进行去重处理。
三、数据描述和分析数据描述和分析是SPSS的核心功能之一，主要包括数据的计数、描述性统计、方差分析、回归分析等。
在SPSS中，通过菜单栏中的“Analyze”进行各种数据分析，如“Descriptive Statistics”用于计算统计量，如平均值、标准差等；“One-Way ANOVA”用于分析方差；“Regression”用于进行回归分析等。
“医学统计课件——SPSS软件使用详细教程”
数据类型和数据分布
1
数据分布
2
学习如何探索数据的分布和使用SPSS绘
制直方图。
3
数据类型
教您区分定量数据和定性数据，并分别 进行分析。
数据正态性检验
学习如何识别和检测数据正态分布，以 便使用正确的假设检验方法。
数据的描述统计
描述数据
学习如何使用SPSS进行数据 描述统计，从而了解数据的 主要性质。
授课时间
24小时在线访问，支持随时随地学习。
SPSS软件介绍
软件优势
SPSS是业界最常用的统计软件， 能够应对各种数据分析需求，具 有完善的分析功能和操作简单的 特点。
数据输入
演示了如何使用SPSS输入数据， 包括常规和非常规格式。
数据清洗
教您如何检查和修复数据问题， 确保您分析可靠。
数据预处理
2
记录结果
学习如何记录SPSS输出结果，并将其作为一种记录手段。
3
检查错误
学习如何使用SPSS日志检查错误，并进行调整。
数据输入和分析的实际例子
心理学研究
学习如何使用SPSS进行心理 学研究，以探究个体差异、 行为和人格特征等方面的状 况。
医疗研究
学习如何使用SPSS进行医疗 研究，以探究药物安全性、 病人偏好和有效性等方面的 状况。
了解如何读取SPSS输出中的文 本，并将其与实际结果联系起来。
SPSS统计图表的制作
1 标准条形图
学习如何使用SPSS进行 标准条形图的制作。
2 堆积条形图
了解如何使用SPSS绘制 堆积条形图，并将其用于 比较分析。
3 饼图和折线图
学习如何使用SPSS制作 饼图和折线图，以支持不 同类型的数据分析。
《医学生物统计课件——SPSS统计分析》
数据的访问
了解数据存放位置、格式和 数据开放政策等信息，合理 获取和使用数据。
数据的质量
了解数据情况并进行数据质 量评估，进行数据清洗和处 理。
数据的输入和编辑
• SPSS 支持多种数据格式的输入和导入，包括 Excel、CSV、数据库等。 • 可以对数据进行缺失值填充、数据类型转换、重复数据处理等操作。 • 可以使用 Data Editor 进行数据查看和编辑，进行数据筛选和按照一
2
分布和偏态的指标
如直方图、箱线图、正态性检验、偏度、峰度等。
3
常见分布模型的分析
如正态分布、t 分布、 F 分布、卡方分布等。
相关分析
• 相关分析用于探究自变量和因变量之间的关系，可以了解变量之间的相关性和相互影响。 • 常用的相关系数包括 Pearson 相关系数、 Spearman 相关系数、判定系数等。 • 通过图形化展示和数据分析，可以发现变量之间的相互联系以及是否存在相关性。
SPSS 的安装和使用方法
下载安装
从 IBM 官方网站下载 SPSS 的 安装包并进行安装。
界面功能
SPSS 主界面包含数据编辑、分 析、图表和输出功能，可以方便 地实现数据分析的整个流程。
命令语法
SPSS 还支持命令语法方式进行 数据分析，可以更加高效和灵活 地操作。
数据准备工作
数据的来源
确定数据的获取方式和可信 度，建立数据来源档案。
单因素方差分析
多因素方差分析
用于比较不同组之间的均值差异， 包括单因素方差分析、重复测量 方差分析等。
用于比较两个或多个因素对结果 的影响，包括多因素方差分析、 共变量方差分析等。
协变量分析
用于解释因素与结果之间的关系， 探究因素的影响是否存在显而易 见的变化。
医学统计学基础课件：SPSS分析实战详解
这个课件详细介绍了医学统计学基础和如何使用SPSS进行数据分析。从数据 预处理到相关性分析和生存分析，全面解析SPSS分析的实战技巧。
课程介绍
通过本课程，您将学习到医学统计学的基本概念和原理，并掌握SPSS软件的 使用技巧。无论您是医学专业的学生还是从事医学研究的专业人士，本课程 都将对您有所帮助。
数据清洗
数据清洗是数据分析的关键一步，它包括数据筛选、缺失值处理、异常值检 测等操作。本节将教您如何进行数据清洗，以保证分析结果的准确性和可靠 性。
数据变换
数据变换是将原始数据进行处理，使其适应统计分析的要求。本节将介绍常 用的数据变换方法，如对数转换、标准化等，帮助您更好地分析数据。
描述性统计分析
二元组对照分析
二元组对照分析是用于比较两个二分类变量之间关系的统计方法。本节将介 绍如何进行二元组对照分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变量之 间的相互关系。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是用于评估多个自变量对因变量影响的统计方法。本节将 介绍如何进行多元线性回归分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变 量之间的关系。
描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的分析，包括平均数、中位数、方差等指标的计算。本节将向您 展示如何进行描述性统计分析，并解释分析结果的含义。
散点图分析
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，是统计分析中常用的可视化工具。 本节将教您如何绘制散点图并解读图形，以帮助您分析变量之间的相关性。
相关性分析
相关性分析是评估两个变量之间关系强度和方向的统计方法。本节将介绍如何进行相关性分析以及如何解读分 析结果，帮助您理解变量之间的相互关系。
分组比较分析
SPSS在医学统计中的应用
数据导入说明
导入数据时，需要注意数据 的格式和结构，确保数据的 准确性和完整性。
数据清洗与处理
1
数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、剔除、校验、纠错等工作，确保数据的质量 和准确性。
2
数据预处理
数据预处理是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、标准化、变量选择等工作， 为后续数据分析做好准备。
3
3 智能推荐模块
该模块可以根据用户的需求和偏好，实现智能推荐和优Байду номын сангаас服务。
SPSS在医疗质量控制中的应用
1
质量指标的选取
合理选取医疗质量控制方案所需的质量指
质量控制方案的制定
2
标是提高质量控制效果的关键。
根据质量指标选取要求和病人病情等实际
情况，制定具体的质量控制方案。
3
质量控制效果的评估
对质量控制方案实施后，应及时进行评估 和纠正，以确保质量控制的有效性和可靠 性。
因素分析是在多个指标之间找出背后的潜在因素，从而简化问题、揭示模式、减少冗余。
2 因素分析的方法
因素分析的方法包括主成分分析、最大似然估计和最小公因数。
3 因素分析的应用
因素分析在医学研究中的应用包括生理指标分析、心理问卷分析等。
单因素方差分析
基本原理
单因素方差分析是一种用于比较两个或两个以上样 本均值差异的方法，用于检验群体均值的差异性是 否显著。
3
生存分析
对数据进行生存分析，包括Kaplan-Meier曲线、生存率分析等。
4
回归分析
对数据进行回归分析，包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
SPSS常见误区技巧
数据处理中的错误
常见的错误包括样本不够、数据异常和误差结 构等；应注意数据的收集和清洗，确保数据的 准确性和可靠性。
医学统计学SPSS使用方法简介
【Replace Missing Value对话框】 • 用于填充缺失值，结果存入一个新变量。
填充方法有：序列的均数、相邻若干点的 均数、相邻若干点的中位数、线性内插、 线性外延，默认值为序列的均数。
• 【Create Time Series对话框】 • 用于自动生成时间序列变量
2020/5/4
统计分析功能
• 回归分析 • 频数分布表分析 • 图形分析
2020/5/4
2020/5/4
回归分析
2020/5/4
结果分析
2020/5/4
频数分布表分析
2020/5/4
2020/5/4
图形分析
• 散点图scatter • 直方图histogram • 条形图bar charts • 线形图line
2020/5/4
2020/5/4
2020/5/4
2020/5/4
• 直方图
2020/5/4
2020/5/4
• 条形图
2020/5/4
2020/5/4
• 线形图
2020/5/4
2020/5/4
2020/5/4
数据的编辑
• 主要在edit和data菜单里面 • Edit里面是常见的复制、剪切等操作 • Data 各菜单介绍：
2020/5/4
2020/5/4
数据文件的整理
• 排序 Sort case
2020/5/4
• 转置 transpose
2020/5/4
• 合并文件 将外部文件和当前数据文件合并 成一个新的工作数据merge file：add cases 和add variables
2020/5/4
• Coumpute
使用SPSS进行医学统计分析教程
使用SPSS进行医学统计分析教程第一章引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，包括医学研究领域。
本教程旨在向读者介绍如何使用SPSS进行医学统计分析，包括数据导入、数据清洗、描述性统计、方差分析、回归分析等。
第二章数据导入与清洗在进行医学统计分析之前，首先需要将数据导入SPSS，并进行清洗。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等。
读者可以选择合适的导入方式，并确保导入数据的准确性和完整性。
一旦数据导入成功，接下来需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SPSS提供了各种处理方法，如替换缺失值、删除异常值等，读者可以根据实际情况选择适当的方法。
第三章描述性统计描述性统计是医学统计分析的基础，主要用于对样本数据进行整体描述和总结。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析功能，如计算平均值、中位数、标准差、百分位数等。
同时，SPSS还支持绘制直方图、箱线图、散点图等图表，以便更直观地展示数据分布情况。
读者可以根据需求选择合适的描述性统计方法和图表类型，对样本数据进行详细的描述和分析。
第四章方差分析方差分析常用于比较多组样本间的均值差异，适用于评估不同因素对医学研究结果的影响。
SPSS提供了多种方差分析方法，如单因素方差分析、双因素方差分析等。
读者可以根据研究设计选择适当的方差分析方法，并进行统计检验和结果解读。
此外，SPSS还支持进行方差分析的前提和假设检验，以验证方差分析结果的可靠性和显著性。
第五章回归分析回归分析常用于探索自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
在医学研究中，回归分析被广泛应用于探索疾病发生的风险因素及其影响程度。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
读者可以根据研究目的和数据类型选择适当的回归分析方法，并进行统计检验和结果解读。
医学统计学SPSS
三、文件的拆分 有时要对数据文件进行分组分析，Split Files
能满足这种要求。 1。读数据文件（Data05-01) 2。选Data->Split Files 3。选分组方式 4。选分组标志 5。指明数据文件的当前状态 6。按OK键
在进行数据处理时，有时要对数据文件进
行分组分析，例如对某公司的男、女员 工的工资或年龄进行分组分析，Split Files 能满足这种要求。文件拆分并不是 将一个文件拆分成多个文件，只是创造 分组分析的前提条件。
8.变量列宽（Column） 9。数值对齐方式（Align） 10。变量特性的测量尺度（Measure）
（1）比例尺度（Scale） （2）定序尺度（Ordinal） （3）定类尺度（Nominal）
三、数据的输入 1。数值型数据的输入 2。字符型数据的输入 3。日期型数据的输入 4。数据的输入方法（按行或按列输入）
1
女
25
2000.00 良
11
男
32
3000.00 良
2
男
37
3000.00 中
12
男
29
2600.00 中
3
女
42
3200.00 良
13
男
42
3400.00 良
4
男
26
2000.00 中Байду номын сангаас
14
女
27
2400.00 及格
5
男
28
2200.00 良
15
男
53
3600.00 中
6
男
30
2800.00 中
4．选择落选个案的处理方法，采用系统隐 含方式即过虑法，在未入选样品编号前 加一条删除线；
医学统计学之卡方检验SPSS操作
步骤： 2、变量加权：按频数加权
43
步骤：3、分析：选 Analyze Descriptive
Statistics
crosstabs…
用Statistics 选择要输出的统计量， 选择Chi－square 。 44
检验结果
Count
group T o ta l
患者 健康 人
group * 血 型 Cross tabulation
实习 x2检验
一、目的要求： ●掌握x2检验的基本思想 ●掌握完全随机设计四格表资料x2检验 ●掌握配对设计四格表资料x2检验 ●掌握行×列表资料的x2检验
（1）多个样本率比较及两两比较 （2）两组或多组构成比的比较 ●掌握行×列表资料的关联性检验（相关分析） ●掌握四格表资料的确切概率法应用
1
注意事项：
②当b+c<40 用校正的X2检验或确切概率法
2.行×列表资料：
有无1/5的格子的理论数小于5大于1 或有格子的理论
数T<1。
3.SPSS不会自动做两两比较
2
P439 第4题 完全随机设计卡方检验 步骤： 1、定义变量
3
步骤： 2、输入数据
4
步骤： 3、变量加权
步骤： 3、变量加权：按频数加权
Asso ci a ti on
20.217
1
.000
N of Valid Cases
44
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8. 59.
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【Replace Missing Value对话框】 • 用于填充缺失值，结果存入一个新变量。
填充方法有：序列的均数、相邻若干点的 均数、相邻若干点的中位数、线性内插、 线性外延，默认值为序列的均数。
• 【Create Time Series对话框】 • 用于自动生成时间序列变量
2020/5/4
统计分析功能
• Add cases :纵向合并 • Add variables:横向合并
2020/5/4
• 分类汇总 data aggregate
2020/5/4
• 拆分文件 split file ：将数据进行分组处理
2020/5/4
• 选择观测量 select case
2020/5/4
数据的计算
• 通常在transform里面进行
2020/5/4
数据的编辑
• 主要在edit和data菜单里面 • Edit里面是常见的复制、剪切等操作 • Data 各菜单介绍：
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数据文件的整理
• 排序 Sort case
2020/5/4
• 转置 transpose
2020/5/4
• 合并文件 将外部文件和当前数据文件合并 成一个新的工作数据merge file：add cases 和add variables
• 回归分析 • 频数分布表分析 • 图形分析
2020/5/4
2020/5/4
回归分析
2020/5/4
结果分析
2020/5/4
频数分布表分析
2020/5/4
2020/5/4
图形分析
• 散点图scatter • 直方图histogram • 条形图bar charts • 线形图line
2020/5/4
2020/5/4
• Coumpute
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• 【Count对话框】 • Count对话框用于计算某个值或某些值在某
个变量的取值中是否出现
• 【Recode对话框】 • Recode对话框用于从原变量值按照某种一
一对应的关系生成新变量值，可以将新值 赋给原变量，也可以生成一个新变量。
2020/5/4
2020/5/4
2020/5/4
2020/5/4
• 直方图
2020/5/4
2020/5/4
• 条形图
2020/5Biblioteka 42020/5/4• 线形图
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2020/5/4
SPSS使用方法简介
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界面介绍
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数据文件的建立
• 从Excel导入 • 直接输入 • 复制 • 从txt文件导入
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数据变量的定义