SPSS入门讲义
SPSS基础教程讲解
SPSS基础目录第一章SPSS简介1.1 SPSS概述1.2 SPSS窗口1、数据编辑窗口（data editor)2、输出窗口(Viewer)3．程序编辑窗口1.3SPSS系统参数的设置1.3.1 Options选择对话框1.3.2通用参数设置1.3.3结果输出窗口参数设置1.3.4 Currency窗口参数设置第二章数据文件的编辑与管理2.1 建立与保存数据文件2.1.1定义新变量1变量名(Name)：2.变量类型(Type)3变量长度(Width):4变量小数点占位(Decimal):5变量标签(Lable):6变量值标签(Values)：7缺失值的定义方式(Missing):8变量的显示宽度(Columns):9变量显示的对齐方式(Align)10变量的度量方式(Measure):2.1.2数据的输入2.1.3数据的保存2.2读如其他格式的数据文件例2.2.1读入EXCEL数据文件student.xls,并保存为同名的SPSS数据集student.sav2.3 File菜单中的其他条目2.4数据文件的编辑2.4.1单元值的查找2.4.2增加或删除一个观测2.4.3分析数据的排序2.4.4分析数据集的转置2.4.5选取数据的观测子集2.4.6分析数据归类分组汇总2.4.7缺失值的替代2.5数据变量的操作2.5.1增加或删除一个变量2.5.2从原有变量构造新变量2.5.3数据排秩2.5.4产生计数变量2.5.5数据重新编码2.5.6产生自动分组变量2.5.7变量集的定义和使用2.6 数据文件的合并与拆分2.6.1数据文件的纵向合并2.6.2数据文件的横向合并2.6.3数据文件的拆分第一章SPSS简介1.1 SPSS概述Statistical package for Social Science，社会科学统计软件包是一个组合式软件包，它集数据整理、分析过程、结果输出等功能于一身，是世界上著名的统计分析软件之一。
SPSS讲义
SPSS 讲义Chapter1.统计软件概述Chapter2.数据文件的建立和管理原始数据文件：住房状况调查.sav（默认打开文档）分布数据文件：教师职称年龄分布.sav数据定义：Name[变量名]，type[变量类型]，width[变量宽度]，decimal[小数位宽度] label[标签]，values[值标签]，missing[缺失值]，columns[显示列宽]align[对齐方式]，measurement[测度方式]Type：要求定义变量的类型，SPSS变量类型包括八大类：▪Numeric（标准数值型）：总长度为8，小数是2位▪Comma：从右向左每3位用“，”分开，小数点用“•”▪Dot：从右向左每3位用“•”分开，小数点用“,”▪Science notation：7.89E+10，6.45E-8▪Date日期型变量▪Dollar（带美元的变量）：在Comma变量之前增加“$”▪Custom currency(自定义型变量)：选择该项目后，机器自动提示选择方法▪String字符型变量：一般情况下没有长度限制Value：主要针对名义变量和有序变量值的进一步说明。
▪nominal[名义变量]，即类别变量；▪ordinal [有序变量]，即定序变量；▪Scale[尺度变量]，即定距变量数据读取：Open>Data Open Database>New Query Read Text Data 住房状况调查.xls、住房状况调查.mdb住房状况调查.txt、无分割固定宽度.txt合并文件：Merge Files>Add Cases[添加个案]/Add Variables[添加变量] 职工数据.sav + 追加职工.sav / 职工奖金.sav Chapter3.数据的预处理数据排序：Data>Sort CasesSort by [Variable 1, Variable 2…]Sort Order：升序Ascending/降序Descending变量计算：Transform>Compute数据选取：Data>Select CasesIf condition is satisfied[按指定条件]Random sample of cases[随机选取]Based on time or case range[区段选取]（一般是用于时间序列）Use filter variable[筛选变量]（筛选缺失变量值个案）Unselected Cases Are：Filtered[已筛选]/Deleted[删除]计数：Transform>Count分组汇总：Transform>Data>Aggregate数据分组：Transform>Recode>Into Different Variables数据转置：Data>Transpose加权个案：Data>Weight Cases-----蔬菜销售.sav数据拆分：Data>Split File----职工数据.sav定义变量集：Utilities>Define SetsChapter4.基本统计分析频数分析：Analyze>descriptive statistics>frequencies----住房状况调查.sav：从业状况/房屋产权统计量[Statistics]（一般不适合于未分组汇总的定距数据）Percentile Values[百分位数]Quartiles[四分位数]Cut points[割点] xx equal groups[相等组]Percenti(s) [百分位]Values are group midpoints[值为组的中点]Central Tendency[集中趋势]Mean[均值]、Median[中位数]、Mode[众数]、Sum[总和]Dispersion[离散程度]Std.deviation[标准差]、Variance[方差]、Minimum[最小值]、Maximum[最大值]Range[全距]、S E .mean[均值标准误]Distribution[分布]Skewness[偏度]、Kurtosis[峰度]格式[Format]Order by[排序方式]Ascending values[输出结果按变量值的升序排列]descending values[输出结果按变量值的降序排列]Ascending counts:[输出结果按变量值出现的频次的升序排列]Ascending counts[输出结果按变量值出现的频次的降序排列]Multiple VariablesCompare variables[把所有选中的变量的计算结果放在同一表格中显示] Organize output by variables[把所有选中的变量的计算结果单独输出显示] Suppress tables with more than n categories[把组数限制在n个以内的表格输出，否则，取消输出]图表[Chart]Chart Type[图表类型]None[无]、Bar charts[条形图]、Pie charts[饼图]、Histogram[直方图]With normal curve[带正态曲线]Chart Values[图表值]Frequencies[频数]、Percentages[百分比] 描述统计量：Analyze>descriptive statistics> descriptive （多用于定距数据的处理） ----住房状况调查.sav ：人均面积交叉频数分析：Analyze>descriptive statistics> Crosstabs （一般不适合于未分组汇总的定距数据） ----住房状况调查.sav/户口状况*未来三年 显示单元[Cell Display] Counts[计数]Observed[观察值]/Expected[期望值]数合计单元格所在列的观测频 数合计单元格所在行的观测频 期望频数其中：--CT --RT f n CT RT n n CT n RT f e e--⨯=⨯⨯= Percentages[百分比]Row[行]/Column[列]/Total[总计] Residuals[残差]Unstandardized[非标准化]Standardized[标准化]eeo f f -f Residuals Std.=Adjusted standardized[调节的标准化] Noninteger Weights[非整数权重]Round cell counts[4舍5入单元格计数] Round case weights[4舍5入个案权重] Truncate cell counts[截短单元格计数] Truncate case weights[截短个案权重] No adjustments[无调节] 统计量[Statistics]Chi-square[卡方]/Correlations[相关性]Chi-Square Tests适用条件：不应有期望频数小于1的单元格，或不应有大量期望频数小于5的单元格（小于30%）Pearson 卡方检验统计量：（见P115-118）期望频数观察频数 列联表列数列联表行数 其中：----=∑∑==e 0r 1i c1j eij 2e ij 0ij 2f f --c --r f )f -(f χ精确检验[Exact Tests]Asymptotic only[仅渐近法]比率分析：（略）多选项分析：（略）Chapter5.参数检验单样本t 检验[One-Sample T Test]Analyze>Compare Means> One-Sample T Test----住房状况调查.sav/人均面积=20----各保险公司人员构成情况.sav/高等教育人员比例=0.8 & 年轻人比例=0.5 Test Value[原假设置---待检验值]Missing Values[缺失变量处理]Exclude cases analysis by analysis[逐个排除个案]Exclude cases listwise[全部排除个案]两个独立样本t 检验[Independent-Samples T Test]Analyze>Compare Means> Independent-Samples T Test----住房状况调查.sav：人均面积（本市户口=外地户口？）----各保险公司人员构成情况.sav：高等教育人员比例（全国性保险公司=外合资企业）两配对样本t 检验[Paired-Samples T Test]Analyze>Compare Means> Independent-Samples T Test----减肥茶数据.sav：喝茶前和喝茶后对比Chapter6.方差分析单因素方差分析[One-Way ANOV A]Analyze>Compare Means> One-Way ANOV A----广告地区与销售额.sav：不同广告形式对销售量的影响多因素方差分析[Univariate]Analyze>General Linear Model>Univariate----广告地区与销售额.sav：不同广告形式和地区对销售量的影响Chapter7.非参数检验单样本非参数检验卡方检验：通常用于多项分类值的总体分布检验Analyze>Nonparametric Tests>Chi-Square...----心脏病猝死.sav：给定分布2.8:1:1:1:1:1:1二项分布检验：通常用于检验总体是否服从二项分布Analyze>Nonparametric Tests>Binomial...----产品合格率.sav：合格率是否为90%K-S检验：通常适用于探索连续性随机变量的分布Analyze>Nonparametric Tests>1-Sample K-S...----儿童身高.sav：检验是否服从某种分布Normal[正态分布]／Uniform[均匀分布]／Po isson[泊松分布] ／Exponential[指数分布]游程检验：也称变量随机性检验，含义如名Analyze>Nonparametric Tests>Runs...----电缆数据.savMedian[中位数]／Mode［众数］／Mean［均值］／Custom［自定义］两独立样本非参数检验：Analyze>Nonparametric Tests>2 Independent Samples...----使用寿命.savMann-Whitney U［曼-惠特尼Ｕ］／Kolmogorov-Smirnov Z［K-S检验］Wald-Wolfowitz runs［游程检验］／Moses extreme reactions［极端反映检验］多独立样本非参数检验：Analyze>Nonparametric Tests>K Independent Samples...----多城市儿童身高.savKruskaWallis H／Jonckheere-Terpstra［均类似曼-惠特尼Ｕ］／Median［中位数检验］两配对样本非参数检验：Analyze>Nonparametric Tests>2 Related Samples...----统计学学习.sav[McNemar]----训练成绩.sav[Wilcoxon／Sign]Wilcoxon／Sign／McNemar／Marginal Homogeneity多配对样本非参数检验：Analyze>Nonparametric Tests>K Related Samples...----促销方式.sav：Friedman［通用于多配对非参数检验］----航空公司.sav：Cochran's Q［通常样本值为二值变量］----评委打分.sav：Kendals W［也称Ｋ-协同系数检验，多涉及两因素并检验其中一个的一致性］Chapter8.相关分析散点图[Scatter]：Graphs>ScatterSimple［简单］／Matrix［矩阵］／Overlay［重叠］／3-D［3维］Simple Dot［SPSS 13.0，简单点图］Set Markers by［指定分组变量］Label Cases by［指定标记变量］panel by row／Columns[画布行列布局]单相关系数[Bivariate]，也称双变量相关：Analyze> Correlate> Bivariate...----住房状况调查.sav：家庭收入/计划面积Pearson[简单相关系数]/Kendal's ta-b/Spearman结果解释见P275偏相关系数[Partial]：Analyze> Correlate> Partial...----住房状况调查.sav：家庭收入/计划面积[常住人口]Chapter9.回归分析线性回归分析（一元和多元）：Analyze> Regression>Linear...见P 303-309----高校科研研究.sav：课时总数[因]/其他[自]|省市名称筛选方法[Method]：Enter[强行进入]/Stepwise[逐步筛选]/Remove[剔除]/Backward[向后筛选]/Forward[向后筛选] 统计量[Statistics]Regression Coefficients[回归系数]Estimates[估计]Confidence intervals[置信区间]Covariance matrix[协方差矩阵]Model fit[模拟拟合]Rsquared change[R方变化]Descriptives[描述性]Part and partial correlations[部分相关和偏相关性]Collinearity diagnostics[共线性诊断]Residuals[残差]Durbi-Watson[杜宾-沃森]Casewise diagnostics[个案诊断]Outliers outside：x standard deviations[外离群：3标准差] All cases[全部个案]图[Plots]DEPENDNT*ZPRED 标准化的预测值：Standardized predicted values*ZRESI 标准化残差：Standardized residuals*DRESI 剔除残值：Deleted residuals*ADJPR 调整后的预测值：Adjusted predicted values*SRESI 学生化残值：Studentized residuals*SDRES 学生化剔除残值：Studentized deleted residuals Standardized Residual Plots[标准化残差图]Histogram[直方图]Normal probability plot[正态概率图]Produce all partial plots[产生所有部分图]保存[Save]Predicted Values[预测值]Unstandardized[未标准化]Standardized[标准化]Adjusted[调整]S.E. of mean predictions[均值预测值的标准差] Residuals[残差]Unstandardized[未标准化]Standardized[标准化]Studentized[学生化]Deleted[剔除]Studentized deleted[学生化剔除]Distances[距离]MahalanobisCook`sLeverage values[杠杆值]Influence Statistics[影响统计量]DfBeta(s)Standardized DfBeta(s)DfFitStandardized DfFitCovariance ratioPrediction Intervals[预测区间]Mean[均值] Individual[单值]Confidence Interva[置信区间]:95%Save to New File[保存为新文件]Coefficient statistics[]Export model information to XML file[将模型信息输出到XML文件] Include the covariance matrix[包括协方差矩阵]选项[Options]Stepping Method Criteria[步进方法标准]Use probability of F[使用F 的概率]Entry[进入]：0.05 Removal[删除]：0.10Use F value[使用F 值]Entry[进入]：3.84 Removal[删除]：2.71Include constant in equation[在等侍中包含常量]Missing Values[缺失值]Exclude cases listwise[按列表排除个案]Exclude cases pairwise[按对排除个案]Replace with mean[使用均值替换]曲线回归分析：Analyze> Regression>Curve Estimation...----年人均消费支出和教育.sav ：教育支出/年人均消费支出[年份]，在外就餐/TChapter10. 聚类分析层次聚类：Analyze>Classify>Hierarchical Cluster----商厦评分.sav[Q]----小康指数.sav[Q]----裁判打分.sav[R]快速聚类：Analyze>Classify>K-Means Cluster----小康指数.sav[Q]Chapter11. 因子分析主成分分析：Analyze>Data Reduction>Factor----各地区年平均收入.sav)x)(ln (ln )1y 1(ln )/1/(1y )Logistic ()x)(ln x (x )(ln y)(ln x y )Power ()x /1x (x y /x y )Inverse (x)(ln y)(ln e y )l Exponentia ()x /1x (x y)(ln e y )S ()x (x x x x y x x x y )Cubic ()x)(ln (x x y ln(x)y )c Logarithmi (xy)(ln e y )Growth ()x(ln )(ln y)(ln y )Compound ()x (x x x y x x y )Quadratic (xy )Linear (10x 101110011101010x 01110/x 1i i 23121033221011101010x 10x 10211210221010111010ββμββμββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ+=-⇒+==+=⇒+==+=⇒+=+=⇒==+=⇒==+++=⇒+++==+=⇒+=+=⇒=+=⇒==++=⇒++=+=+++：逻辑函数：幂函数：逆函数：指数曲线：Ｓ型曲线：三次曲线：对数曲线：增长曲线：复合曲线：二次曲线：一元线性。
补充内容SPSS基础操作入门.ppt
➢ 除非问卷中有特殊编码，否则按默认情况处理
▪ 其它设置
➢ 均按默认值处理，一般不需要更改
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变量标鉴与值标签存在与否时的显示差异
值
lcfx
变量名
Valid 1 2 3 4 Total
值标签
Frequency 22 10 6 8 46
Percent 47.8 21.7 13.0 17.4 100.0
➢ 其他按钮
多数情况下会弹出二级对话框 灰色表示不可用
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SPSS对话框元素介绍
▪ 二级对话框元素
➢ 单选框（组）
一般均成组出现 多选一
➢ 复选框（组）
可成组，也可单独出现 多选多
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SPSS对话框元素介绍
▪ 二级对话框元素
➢ 下拉列表框
功能实际上和单选框组相同
➢ 文本框
往往会和单选框、复选框结合起来使用
输出窗口（ Output -SPSS Viewer）
语法窗口(Syntax- SPSS Syntax Editor)
3
SPSS窗口
数据编辑窗口（SPSS Data Editor） ➢数据视窗： Data View 此窗口下可输入、修改、保存或查看数据 ➢变量视窗： Variable View 定义、修改或察看变量的设置情况。 名称、宽度、类型、小数位数、变量标签、值标 签
▪ 例：将长型数据Anxiety.sav转换为宽型格 式数据
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一、SPSS基本操作概述
SPSS简史
▪ 软件名称: 原名为： ➢ Statistical Package for Social Science（社会统计软件包） 随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加， SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为 ➢ Statistical Product and Service Solutions，(统计产品 与服务解决方案)
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地区、时间、营业额...
身高、体重、智力...
指定每个变量的各种属性
3
2
变量名、变量标签值、变量的储存类型、缺失值、变量的测量尺度
录入数据
变量名不能与SPSS保留字相同。 SPSS的保留字有ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、 LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。
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12
数据录入 数据录入的格式
实际观察数
理论数 行百分数 列百分数 合计百分数
残差
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Crosstabs：结果解释
曾经 吸过烟 * 性别
Case Processing Summary
Valid
N
P erc en t
999
99.9%
C ases
Missing
N
P erc en t
1
.1%
Total
N
P erc en t
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Frequencies：定义统计图
统计图类型
无图形 条图 饼图
直方图加上正态曲线
直方图
以频数绘制条图或饼图
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以构成比绘制条图或饼图
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Frequencies：定义表格
按数值升序
频数表排列次序
按数值降序
按频数升序 按频数降序
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Frequencies：结果解释
999
a. 0 cells (.0%) hav e expected count less than 5. The minimum expected count is 34.53.
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最初软件全称为“ 社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）
2-SPSS软件入门ppt课件
SPSS的主要变量类型如下：
Numeric:数值型。定义数值的宽度 (Width)，即整 数部分+小数点+小数部分的位数，默认为8位:定 义小数位数(Decimal Places)，默认为2位。
Comma:加显逗号的数值型，即整数部分每3位数加 一逗号，其余定义方式同数值型，也需要定义数 值的宽度和小数位数。
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002等。用户也可 以根据自已的需要来命名变量。SPSS变量的命名和一般 的编程语言一样，有一定的命名规则，具体内容如下。 1、变量名必须以字母、汉字或字符开头。 2、变量最后一个字符不能是句号。 3、变量名总长度不能超过8个字符(即4个汉字)。 4、不能使用空白字符或其他特殊字符(如“！”、“?”等) 5、变量命名必须惟一，不能有两个相同的变量名。 6、在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对 SPSS而言，均为同一变量名称。 7、SPSS的保留字(Resewed Keywords)不能作为变量的名 称，如ALL、AND、WITH、OR等。
2
历史
20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的 统计分析软件SPSS
1975年在芝加哥组建了SPSS公司。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本 SPSS/PC+
1994至1998年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP软 件公司、Quantime公司、ISL公司等，并将各公司的主打产品收纳 SPSS旗下，从而使SPSS公司由原来的单一统计产品开发与销售转向 企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务，成为走 在了最新流行的“数据仓库”和“数据挖掘”领域前沿的一家综合统 计软件公司。
第1-2讲spss入门知识
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３、数据编辑窗口及状态栏简介
在工具栏的下方是数据编辑窗口，可 以在其中进行数据的编辑操作。数据编辑 窗口下方是状态栏，显示SPSS程序此时工作 状态。
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3、结果输出窗口
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4、统计图窗口
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2.1 spss for windows运行环境
在windows界面下单击“开始”按钮 Spss11.5for windows 进入主环境 程序
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1、数据编辑窗口简介
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3.1变量定义
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3.1.1定义变量类型
• （1）数值型变量 • （2）逗号型变量和句 • • • • •
号型变量 （3）科学计数型变量 （4）日期格式型变量 （５）美元型变量 （６）定制货币型变量 （７）字符串变量
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3.1.2定义变量名
1）变量名必须以字母、汉字或字符＠开头，其他字符可以是任 何字母、数字 或-、＠、＃、￥等符号。 2) 变量最后一个字符不能是句号；SPSS13.0的变量长度可多达 64位，而老版本则应在8位之内（即4个汉字），因而客口可根 据自己使用版本及实际需要确定长度，但最好莫超过8个字符。 3）不能使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”、 “*”等）。 4）在SPSS中不区分大小写。 5）SPSS的保留字（Reserved Keywords）不能作为变量的名称。 如all、by、eq(等于)、gt（不大于）、le（小于等于）、lt(不小 于)、ne（不等于）、not、or、to、with等。
spss入门基本操作ppt课件
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
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§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
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将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时 下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统 弹出比较组定义对话框如右图所示：
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1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已 经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表 示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还 未输入过数据，即该数据集内没有记录。
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1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。
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2.SPSS数据文件的构成
由数据结构和数据内容构成 结构规定了数据文件的基本构成属性 (变量名、变量类型、变量名标签、变量值标签、缺失值定义、度量尺度及数据显示属性
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不同饲料组大白鼠维生素A 含量数据表 大白鼠对号 1 2 3 4 5 6 7 8 正常饲料组 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 维生素A缺乏组2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750
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示例2 为了检验甲、乙、丙三种分离机在析出某种有用物质效能上的高低，今抽取8批溶液，
入海藻的饮料和普通饮料，三个月后，分别将每对白鼠置于水中，测量其到溺死前的 游泳时间比较两组白鼠游泳时间均值，从而比较两种饮料对抗疲劳的作用。
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（2）同一组高血压病人，在进行体育疗法前后，测量其血压。每个病人在体育疗法前后的 血压测量值构成观测量对。可以是这组病人体育疗法前后血压的平均值。进行配对T检 验。分析体育疗法对降血压的疗效。
为了便于记忆和理解变量名与其所代表的具体含义致。
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1.2变量的类型(Type) 数值型:根据其功能和形式又可细分为(标准型、逗号型、句点型、科学计数型、美元型
和自定义货币型) 字符型 日期型 系统默认为标准数值型
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1.2.1数值型变量
标准型:是SPSS默认的类型，宽度8、小数点2、小数点用圆点。 科学计数类型：适合数值很大或很小的变量,变量显示为指数形式。如：-1.28E+002表
SPSS入门讲义PPT学习教案
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1.5度量尺度
定距型变量(scale)可以表示如温度、重量等含义的连续性数值变量,也可以表示 年龄、次数等离散型变量.还可以表示时间的日期变量或者货币的货币型变量, 但不能是字符型变量.
定序型变量(ordinal)其值表示一种顺序的前后,如职称变量可分为高中低三个档 次,可用A(1)、B(2)、C(3)表示，定序型变量可以是数值型也可以字符型
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SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统 计分析、报表制作、图形绘制为一体。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
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②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的 项目，包括常规的集中量数和差异量数、 相
如一个班考试成绩表包含姓名、考号、各科科目成绩（英语、数学、政治、专业）等六个 变量。对每一个变量定义其属性，如“姓名”变量定义为字符型、宽度定义为8个字符，度量尺 度为定类型，由于变量含义清楚，无须定义变量标签和变量值标签，缺失值默认为0
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2.1创建SPSS数据文件
1.在Variables View 视区定义变量及其变量的属 性
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会计学
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关于SPSS软件
SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处 理应用软件。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大 学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加 哥成立了SPSS公司，已有30余年的成长历史，全球约 有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、 证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等 多个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析 软件之一（SAS、SPSS和SYSTAT）
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2021/3/9
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示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下
处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27
处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
假定处理前后的含脂率都服从正态分布， 且方差相同。问处理前后的含脂率的平均 值是否有显著变化?(α =0.05)。
大白鼠对号 1 2 3 4 5 6 7 8 正常饲料组 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 维生素A缺乏组2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750
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示例2
为了检验甲、乙、丙三种分离机在析出某 种有用物质效能上的高低，今抽取8批溶液， 每批均分成三份分别由甲、乙、丙机分解 处理。其析出效果数据如表8-20所示。试问 甲、乙、丙三种机在析出效能上有无差异(ɑ =0.05)?
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谢谢!
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放映结束 感谢各位的批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
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（2）同一组高血压病人，在进行体育疗法前 后，测量其血压。每个病人在体育疗法前 后的血压测量值构成观测量对。可以是这 组病人体育疗法前后血压的平均值。进行 配对T检验。分析体育疗法对降血压的疗效。
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（3）在研究人体各部位体温是否有差别时， 一个人的两个部位的温度构成一对数据， 测量若干人的同样部位的温度数据，可以 比较这两个部位平均温度是否有显著性差 异，使用配对t 检验
科学计数类型：适合数值很大或很小的变量,变量 显示为指数形式。如：-1.28E+002表示-1.28×102
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• Variables
变量定义窗口和数据编辑
ppt课件 窗口转换
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1.6.5 Data菜单
• Define Variable Properties 定义变量属性
• Set Measurement Level for 设置未知测量级别
Unknown
• Copy Data Properties • New Custom Attribute • Define Dates • Define Multiple Response
数据汇总 正交设计 复制数据集 分割文件 选择观测量 观测量加权
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1.6.6 Transform菜单
• Compute Variable
通过计算建立新变量
• Count Values within Case 依据观测量计数
s
• Shift Values
生成滞后数据
• Recode into Same Variabl 变量重新赋值给同一变量
出结果进行常规的编辑整
理，窗口内容可以直接保
存，保存文件的扩展名为
“*.spv”。
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1.5.3 语句窗口
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Syntax(语法)】命令，新建一个SPSS的语句文 件，如下图所示。
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】 →【Syntax(语法)】命令，打开一个保存的语句文 件。
ppt课件
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• Insert Cases 插入观测量
• Find
查找
• Find Next
查找下一个
• Replace
第2讲(SPSS入门)课件
授课教师：杨小宝 副教授 北京交通大学 2012.11
第2讲(SPSS入门)
第2讲 SPSS入门
2.1 SPSS简介 2.2 SPSS数据的管理 2.3 SPSS数据的预处理 2.4 SPSS基本统计分析
2021/1/24
第2讲• 在数据文件建立之后，通常还需要对分析 的数据进行必要的预加工处理，这是数据 分析过程中必不可少的一个关键步骤。
第2讲(SPSS入门)
2.3.1 数据的排序
• 数据排序的目的 • 数据排序的基本操作
第2讲(SPSS入门)
1) 数据排序的目的
• 数据排序便于数据的浏览，有助于了解数 据的取值状况、缺失值数量的多少等；
• 通过数据排序能够快捷的找到数据的最大 值和最小值，进而可以计算出数据的全距， 初步把握和比较数据的离散程度；
2) 采用指定条件选取和随机抽样方法进行数 据选取后，SPSS将在数据编辑窗口中自动 生成一个名为filter_$的新变量，取值为1或 0。1表示本个案被选中，0表示未被选中。 该变量是SPSS产生的中间变量，如果删除 它则自动取消样本抽样。第2讲(SPSS入门)
2.3.4 分类汇总
• 分类汇总是按照某分类变量进行分类汇总计算。 • 例如，某商厦希望分析假日周内不同职业和不
1) 选择菜单数据Data分类汇总aggregate， 出现如下所示的窗口：
第2讲(SPSS入门)
数据加工(职工数据).sav 结果
指定对汇总变量 计算哪些统计量
第2讲(SPSS入门)
自己练习
例2：利用居民储蓄调查数据，分析城镇储 户和农村储户的一次平均存（取）款金额 是否有显著的差异。可进行的最初步的分 析是按照户口类型对存（取）款金额进行 分类汇总。其中分类变量是户口，汇总变 量是存（取）款金额，且计算其均值和标 准差。
SPSS经典基础教程ppt课件
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2 第 章 数据录入与数据获取
本章主要解决两个问题： 第一个问题，根据问题类型的不同，将会从开放题、单选题和多选题的 录入方式为例进行介绍。 第二个问题，重点介绍如何用SPSS直接读取Excel类型和文本格式的数 据，以及如何用ODBC接口读取数据库文件。
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2.1 数据格式概述
2.1.1 统计软件中数据的录入格式 （1）不同观测对象的数据不能在同一记录中出现，即同一
观测数据应当独占一行。 （2）每一个观测量指标或影响因素只能占据一列的位置，
即同一指标的数量观测值都应当录入到同一个变量中去。 即：一个观测占一行，一个变量占一列
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2.1.2 变量属性介绍
在录入数据时，归纳为以下三步： 第一步：定义变量名； 第一步：指定每个变量的各种属性； 第一步：录入数据。 变量名不能与spss保留字相同，spss的保留字有ALL、 END、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、 TO、WITH。
草稿结果是结果的一种简化文本格式。实际上就是WORD所兼容 的rtf超文本格式，因此可以在没有安装SPSS的PC机上使用文字 编辑软件打开。
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（4）语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
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（5）脚本窗口（SPSS Script Editor）
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1.2.3 SPSS的四种运行方式
生存分析等 对应分析、感知图、Proxscal等 多阶段复杂抽样技术等 正交设计、联合分析等，适用于市场研究 精确P值计算、随机抽样P值计算等 在地图上展示数据等
缺失数据的报告与填补等
Logistic回归、非线性回归、Probit回归等
交互式创建各种表格（如堆积表、嵌套表、分层 表等）