最新多水平统计模型简介spss操作
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
多水平统计模型简介SPSS操作
－数据变换，增加样本含量
2.方差非齐性
－增加协变量 －数据变换 －广义线性模型或非线性模型
3.独立性不满足
－S.E.的稳健估计 －GEE估计方法 －拟合非独立性来源的模型
Chongqing Medical University Peng Bin
非独立性来源
1.区域环境对反应变量的影响
还需估计三个随机参数
2 u0
u21和
。e20 其中
u2即0 为
学校水平的方差成份， 为e学20 生水平的方差成份。
1.模型中的参数估计值、标准误有偏差 2.残差方差偏大，即模型拟合优度差 3.损失高水平(如水平二：学校)对结果的影响信息
Chongqing Medical University Peng Bin
基本的多水平模型
• 经典模型的基本假定是单一水平和单一的随机 误差项，并假定随机误差项独立、服从方差为 常量的正态分布，代表不能用模型解释的残留 的随机成份
截距不同，斜率不同
yij 0 j 1 j xij eij
Chongqing Medical University Peng Bin
按学校绘制散点图及拟合线
该模型即为多水平模型
yij 0 j 1 j xij eij
Chongqing Medical University Peng Bin
0 j 00 u0 j
00 为平均截距，反映 yij 与 xij 的平均关系，
即当 x 取 0 时，所有 y 的总平均估计值。
u0 j 为随机变量，表示第 j 个学校 y 的平均估
计值与总均数的离差值，反映了第 j 个学校对 y 的 随机效应。
Chongqing Medical University Peng Bin
统计分析软件spss使用指南
03
参数估计的应用场 景
适用于需要对总体参数进行推断 的情况，如市场调研、医学研究 等。
假设检验原理及步骤
原假设和备择假设
明确研究问题的原假设和备择假设，确 定检验方向。
P值和决策规则
计算P值并与显著性水平进行比较， 根据决策规则得出假设检验的结论。
检验统计量和拒绝域
选择合适的检验统计量，并根据显著 性水平确绩分析、教育评估、课程设计等。
医学领域应用案例
临床医学研究
SPSS可用于医学实验设计、临床试验数据分析、疾 病预测等。
公共卫生研究
SPSS可用于流行病学调查、健康相关行为研究、健 康影响因素分析等。
生物医学研究
SPSS可用于生物医学实验数据分析、基因表达分析、 药物研发等。
或属性。
变量定义
03
在SPSS中，每个变量都需要定义名称、类型、宽度
、小数位数等属性，以确保数据的准确性和一致性。
数据录入与编辑
数据录入
可以通过手动输入或导入外部数据文 件的方式将数据录入到SPSS中。
数据编辑
提供数据编辑功能，可以对数据进行 增加、删除、修改等操作，确保数据 的完整性和准确性。
数据整理与转换
ABCD
医学
医学研究中经常需要用到统计分析，SPSS软件 提供了丰富的医学统计方法。
其他领域
如金融、经济、管理等领域也经常使用SPSS软 件进行数据分析。
02
数据输入与整理
数据类型及变量定义
数值型数据
01
包括整数和浮点数，可用于进行各种数学运算和统计
分析。
分类型数据
02 包括有序分类和无序分类两种，用于表示不同的类别
描述统计量
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
多水平统计模型简介(研究生版)
0 j 的假定及其含义与方差成份模型一
致。现
1 j 为随机变量，假定：
E ( 1 j ) 1
Var(1 j )
2 u1
1 j 表示第 j 个医院的 y 随 x 变化的斜
率； 1 表示全部医院的 y 随 x 变化的斜率 的平均值(平均斜率)。
是指各医院的 y 随 x 变化的斜率
多水平分析的概念为人们提供了这样一个框架，即 可将个体的结局联系到个体特征以及个体所在环境或背 景特征进行分析，从而实现研究的事物与其所在背景的 统一。
基本的多水平模型
经典模型的基本假定是单一水平和单一的随 机误差项，并假定随机误差项独立、服从方差为
常量的正态分布，代表不能用模型解释的残留的
随机成份。
医院水平的方差成份， e0为患者水平的方差成份。
2
组内相关的度量
方差成份模型中，应变量方差为
Varyij | 0 , 1 , xij Var(u0 j e0ij )
Var(u0 j ) Var(e0ij ) Cov(u0 j , e0ij )
2 u0
2 e0
(Variance Component Model)
假定一个两水平的层次结构数据，医院为水
平 2 单位，患者为水平 1 单位，医院为相应总体
的随机样本，模型中仅有一个解释变量 x 。
yij 0 j 1 xij e0ij
j 1,2,...,m
示水平 2 单位 示水平 1 单位
i 1,2,...,n j
多水平模型(multilevel models)最先应用于教育 学领域，后用于心理学、社会学、经济学、组织行 为与管理科学等领域，逐步应用到医学及公共卫生 等领域。
多水平统计模型简介SPSS操作
Chongqing Medical University Peng Bin
随机系数模型基本形式 第一层： 第二层：
yij 0 j 1 j xij e0ij
0 j 00 u0 j
1 j 10 u1 j
方差成份模型中协变量 xij 的系数估计为固定 的 1 ，表示示协变量 xij 对反应变量的效应是固定 不变的。在随机系数模型中协变量 xij 的系数估计 为 1 j ，示每个学校都有其自身的斜率估计，表明协 变量 xij 对反应变量的效应在各个学校间是不同的。
2 2 2 2 u0 e0 u0 u0 2 2 2 2 u0 e0 u0 u0 2 2 2 2 u0 u0 u0 e0 2 2 2 u0 e0 u0 2 2 2 u0 u0 e0
完整模型（水平1和水平2上均有解释变量）
第一层： 第二层：
yij 0 j 1 j xij e0ij
0 j 00 j u1 j
W1 j 为第二层的解释变量（可包含多个），可以在
零模型与完整模型之间，根据研究目的，设置不同的 随机成分和固定成分，构建一系列分析模型。
yij 和 xij 分别为第 j 个
00是0 j的平均值，为固定成分 ，u0 j 为0 j的随机成分 , 服从正态分布
01是1 j的平均值，为固定成分 ，u1 j 为1 j的随机成分 , 服从正态分布
E (u0 j ) 0, E (u1 j ) 0, E (eij ) 0,
次结构，可忽略学校的存在，即简化为传
2 统的单水平模型；反之，若存在非零的 u ，
0
则不能忽略学校的存在。
第2章SPSS高级统计分析操作介绍
第2章SPSS高级统计分析操作介绍在上一章中详细介绍了SPSS基本统计分析方法的界面操作和英文标签说明，包括数据描述性分析、均值检验、方差分析、相关回归分析、非参数检验、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析等。
在本章中，将详细介绍SPSS软件中所用到的高级统计分析方法，主要包括生存分析、信度分析以及常用统计图形的界面操作和英文标签说明。
2.1生存分析生存分析方法是一种非常重要的统计分析方法，主要用于分析涉及一定时间的发生和持续长度的时间数据，用以揭示事件发生和发展的规律。
生存分析是近一二十年来发展起来的数理统计新分支，它是根据现代医学、工程等科学研究的大量实际问题提出来的，着重对截断数据进行统计分析研究。
生存分析的理论与应用受到了世界各国，特别是发达国家很大的重视。
1986 年美国国家科学院委员会提出的数学发展概况中，曾把生存分析列为 6 大发展方向之一。
生存分析目前已广泛应用在医学、生物学、公共健康、金融学、保险、人口统计等诸多领域，它涉及数理统计中原有的参数统计与非参数统计的结合，而且涉及一些较深较新的概率和其他数学工具。
因此，生存分析方法日益受到人们的重视。
本章介绍了如何使用SPSS来进行生存分析。
SPSS所提供的功能主要有以下4项。
●Life Tables：寿命表分析。
●Kaplan-Meier：Kaplan-Meier分析。
●Cox Regression：Cox回归分析。
●Cox w/Time-Dep Cov：时间相依性的回归分析。
2.1.1生存分析简介生存分析(Survival Analysis)主要用于对涉及一定时间的发生和持续长度的时间数据的分析。
生存分析所分析的数据通常称为生存数据，生存数据按照观察数据所提供的信息的不同，可以分为完全数据、删失数据和截尾数据3种。
生存分析(Survival Analysis)是目前统计学的热门，自20世纪70年代中期以来，得到了迅速的发展，无论在理论或应用方面都受到了人们的重视。
spss基本操作完整版
spss基本操作完整版SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件。
它提供了一系列强大的功能和工具，可以帮助用户处理和分析大量的数据，从而得到准确的结果并支持决策制定。
本文将介绍SPSS的基本操作，并分享一些常用功能的使用方法。
一、数据导入与编辑在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要导入要分析的数据，并对其进行编辑和整理。
下面介绍SPSS中的数据导入与编辑的基本操作。
1. 导入数据打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"文件"选项，再选择"打开"，然后选择要导入的数据文件（一般为Excel、CSV等格式）。
点击"打开"后，系统将自动将数据导入到SPSS的数据视图中。
2. 数据编辑在数据视图中，我们可以对导入的数据进行编辑，例如添加变量、删除无效数据、更改数据类型等操作。
双击变量名或者右键点击变量名，可以对变量属性进行修改。
通过点击工具栏上的"变量视图"按钮，可以进入变量视图进行更复杂的编辑。
二、数据清洗与处理数据清洗和处理是数据分析的重要步骤，它们能够提高数据的质量和可靠性。
下面介绍SPSS中的数据清洗与处理的基本操作。
1. 缺失值处理在实际的数据分析过程中，往往会遇到一些数据缺失的情况。
SPSS 提供了处理缺失值的功能，例如可以使用平均值或众数填补缺失值，也可以剔除含有缺失值的样本。
2. 数据筛选与排序当数据量较大时，我们通常需要根据一定的条件筛选出符合要求的数据进行分析。
SPSS提供了数据筛选和排序的功能，可以按照指定的条件筛选数据，并可以按照某个或多个变量进行数据排序。
三、统计分析SPSS作为统计分析的重要工具，提供了丰富的统计分析功能，下面介绍部分常用的统计分析方法。
1. 描述统计描述统计是对数据进行整体概述的统计方法，包括计数、求和、平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标。
多水平统计模型简介SPSS操作课件.ppt
Multilevel Models
ko
1
Chongqing Medical University Peng Bin
单水平模型
1,2,...,i,...n个观察对象
yi 0 1xi ei ,
ei
~
N
(0,
2 e
)
模型假设： 正态性、独立性、残差方差齐同性 协变量的影响保持不变
• 多水平模型将单一的随机误差项分解到与数据 层次结构相应的各水平上，具有多个随机误差 项并估计相应的残差方差及协方差。
• 构建与数据层次结构相适应的复杂误差结构， 是多水平模型区别于经典模型的根本特征
• 多水平模型由固定与随机两部分构成，其随机
部分可以包含解释变量ko
8
多水平模型基本结构
假定一个两水平的层次结构数据，学校为水 平 2 单位，学生为水平 1 单位，学校为相应总体 的随机样本。
yij 0 1 j xij eij
截距不同，斜率不同
yij
ko
0 j 1 j xij eij11
Chongqing Medical University Peng Bin
按学校绘制散点图及拟合线
该模型即为多水平模型
yij 0 j 1 j xij eij
计值与总均数的离差值，反映了第 j 个学校对 y 的 随机效应。
ko
15
Chongqing Medical University Peng Bin
1 j 01 u1 j
01 表示协变量 x 在所有学校的平均效应估计
值（固定部分），u1 j 表示协变量 x 在不同学校所
产生的特殊效应（随机部分），反映协变量与学 校之间产生的交互效应，即学校间 y 的变异与协 变量 x 的变化有关。
演示文稿多水平统计模型简介操作
第一层： yij 0 j eij 或，yij 0 j 1xij eij
第二层： 0 j 00 u0 j
组内相关的度量
应变量方差为（可含固定效应协变量）
Var yij | 0 , 1, xij Var(u0 j eij )
Var(u0 j ) Var(eij ) Cov(u0 j ,eij )
例如，来自同一家庭的子女，其生理和心理 特征较从一般总体中随机抽取的个体趋向于更为 相似，即子女特征在家庭中具有相似性或聚集性 (clustering)，数据是非独立的(non independent)。
忽略多水平层次结构的后果
1.模型中的参数估计值、标准误有偏差 2.残差方差偏大，即模型拟合优度差 3.损失高水平(如水平二：学校)对结果的影响信息
yij 0 j 1 j xij eij
0 j 00 u0 j 1 j 01 u1 j
x yij 和 ij 分别为第 j 个
学校中第 i 个学生应变量 观测值和解释变量观测值
00是
0
的平均值，为固定成分
j
，u0
j为0
的随机成分
j
,
服从正态分布
01是1
的平均值，为固定成分
j
，u1
j
为1
01 表示协变量 x 在所有学校的平均效应估计
值（固定部分），u1 j 表示协变量 x 在不同学校所
产生的特殊效应（随机部分），反映协变量与学 校之间产生的交互效应，即学校间 y 的变异与协 变量 x 的变化有关。
yij ( 00 01xij ) (u0 j u1 j xij eij )
（优选）多水平统计模型简介 操作
学习使用SPSS进行统计分析
学习使用SPSS进行统计分析统计分析是现代社会科学研究中不可或缺的一项技能。
其中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常流行和强大的统计分析软件，被广泛应用于各个学科领域，如社会学、心理学、教育学等。
本文将从入门到进阶介绍学习使用SPSS进行统计分析的主要步骤和技巧。
一、数据准备在进行统计分析之前，准备数据是至关重要的一步。
首先，确保数据的完整性和一致性。
删除缺失值、异常值和重复值，保证数据的准确性。
其次，将原始数据以适当的格式导入SPSS软件中，比如CSV格式、Excel格式或者直接从数据库中导入。
二、变量设定在进行统计分析之前，我们需要对数据集中的变量进行设定。
SPSS支持多种类型的变量，如数值型变量（连续变量）、分类变量（离散变量）和顺序变量等。
对于数值型变量，可以设置其精度和测量单位；对于分类变量，可以指定其代码和标签；对于顺序变量，可以确定其顺序等级。
此外，还可以设置缺失值、权重和筛选条件等。
三、数据描述在开始正式的统计分析之前，对数据集进行描述分析是非常有帮助的。
SPSS提供了丰富的统计指标和图表来描述数据的特征。
比如，可以计算变量的均值、标准差、最小值和最大值等；可以绘制直方图、散点图、饼图等来展示数据的分布情况。
通过数据描述，我们可以初步了解到数据的基本情况，并为后续的统计分析做好准备。
四、假设检验假设检验是统计分析的核心内容之一。
它通过对样本数据的分析来推断总体的特征。
SPSS提供了多种假设检验方法，比如t检验、方差分析、卡方检验等。
以t检验为例，假设我们需要比较两个样本之间的差异。
首先，我们需要明确原假设和备择假设，并计算出t值和p值。
通过比较p值和显著性水平，我们可以判断检验结果是否具有统计学意义。
如果p值小于显著性水平（通常设定为0.05），则拒绝原假设，接受备择假设。
五、相关分析相关分析是用来探究变量之间的关系的一种方法。
spss多水平模型简介
此即水平 2 和水平 1 方差之和，同一医院中两 个患者(用i1，i2 表示)间的协方差为：
2 Cov u 0 j e0i1 j , u 0 j e0i2 j Covu 0 j , u 0 j u0
组内相关(intra-class correlation, ICC)
0 j 0 u0 j
0 为平均截距，反映 y ij 与 x ij 的平均关系，
即当 x 取 0 时，所有 y 的总平均估计值。
u0 j 亦为随机变量，表示第 j 个医院 y 之平均
估计值与总均数的离差值，反映了第 j 个医院对 y 的随机效应。
1 表示协变量 x 的固定效应估计值。即 y 与
2 u1
的方差。
1 j 1 u1 j
E (u 0 j ) E (u1 j ) 0
Var ( u1 j )
2 u1
Cov(u0 j , u1 j ) u01
u1 j示第 j 个医院的斜率与平均斜率的离
差值， u指上述截距与斜率离差值的协方差， 01 反映了它们之间的相关关系。
0
水平 2 单位中的水平 1 单位间存在相关， 通常的“普通最小二乘法”(Ordinary Least Squares OLS)进行参数估计是不适宜的。
进一步，如数据具三个水平的层次结 构，如医院、医生和患者三个水平，则将 有两个这样的相关系数，即反映医院之间 方差比例的医院内相关，反映医生之间方 差比例的医生内相关。
组内-组间分析：
每个水平2单位内进行分析，计算组内相关(组内效应)； 通过平均或整合得到每个水平2单位的数据，计算组间 相关(组间效应)； 忽略水平2的存在，在水平1上进行分析，计算水平1单 位间的相关(总效应)。
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。