SPSS数据的预处理报告
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
SPSS之数据预处理
三、分析前数据预处理
本章主要介绍数据的主要预处 理过程，主要包括数据的排序、 理过程，主要包括数据的排序、转 拆分、合并、选择、加权、 置、拆分、合并、选择、加权、和 转换。 转换。
数据预处理
1.数据排序（Sort Cases） 2.数据转置（Transpose） 3.文件拆分（Split File） 4.文件合并（Merge File） 5.选择（Select Cases） 6.加权（Weight Cases） 7.转换（Count，Recode等）
数据文件合并
个案合并( 1. 个案合并(Add Cases ）
演示：商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店 商店
具体的解释可以点击help 具体的解释可以点击
2.变量合并(Add Variable） 2.变量合并(Add Variable） 变量合并 两种情况： 两种情况： 含有多个共同变量的一般合并； 含有多个共同变量的一般合并； 通过一个关键变量的合并－ 通过一个关键变量的合并－排序 演示：商店1.sav ,商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店2.sav
Variables栏中放入将要进行转置的变量名 栏中放入将要进行转置的变量名 Name variable：变量命名栏。该变量的 ：变量命名栏。 数据将作为转置后的变量名。 数据将作为转置后的变量名。 如不是将所有数据进行转置， 如不是将所有数据进行转置，则会有提示 为参加转置的数据将丢失。 为参加转置的数据将丢失。
对话框
6、数据加权 、
数据加权： 数据加权：[Data] →[Weight Cases]； [Weight Cases]； 加权是一种通过人为方法来调节样本或数 据大小的方法。 各门课程的学分数不同， 据大小的方法。如：各门课程的学分数不同， 不能算简单的平均， 不能算简单的平均，而要根据不同的学分进 行加权处理。 行加权处理。 注意： Cases后数据编辑窗没有变 注意：Weight Cases后数据编辑窗没有变 但在右下角显示“ on”字样 字样。 化，但在右下角显示就是利用原有数据， 数据转换，就是利用原有数据，通 过某种函数或数值之间的联系， 过某种函数或数值之间的联系，转换关 系来生成新数据， 系来生成新数据，为达到特定的统计目 的作准备。 的作准备。 如：将汽车的耗油量由每英里耗 油量为多少加仑转变为每公里多少公 升。
spss数据文件的预处理实验报告
spss数据文件的预处理实验报告spss实习报告一、教学实验时间与地点：时间：年 1月9日至年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计数据软件教学实验课就是在我们在自学《统计学》理论课程之后所开办的一门课堂教学课。
通过教学实验，并使学生在掌控了理论知识的基础上，能够具体内容的运用所学的统计数据方法展开统计分析并化解实际问题，努力做到理论联系实际并掌控统计数据软件SPSS的采用方法。
通过对SPSS软件的自学和运用，增进对统计学科学知识的介绍和运用及对课程内容的认知,培育学生的自我非政府能力和动手能力。
三、实训的内容与要求教学实验的内容包含两个方面：个人教学实验和小组教学实验。
1、个人实训：（1）个人教学实验内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。
每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。
（2）小组教学实验任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。
2、教学实验建议：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所收集与整理的资料，运用选好的统计数据方法加以分析，建议资料整理、排序与叙述均在计算机上操作方式顺利完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。
四、教学实验的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
SPSS数据预处理实验报告
实验项目数据预处理
实验时间2017.09.15 实验地点S309 成绩
三、实验内容
1、对个案进行计数
使用SPSS调用该EXCEL数据文件，然后对这部分学生的成绩按如下条件计数：
A、最低分到59分之间的数据进行计数；
B、80分至89分之间的数据进行计数；
使用SPSS调用EXCEL数据
（1）、文件→打开→数据
（2）、打开名为“CJ.xls”的文件
对这部分学生的成绩按条件计数
（1）转换→对个案内的值计数
（2）、最低分到59分之间的数据进行计数
（3）、80分至89分之间的数据进行计数
2、将得到的计数结果，保存为文件名“个案计数”（1）文件→保存
（2）、命名文件名为“个案计数”
3、数据的分类汇总
打开SPSS文件“职工基本情况数据”，分别按照不同学历和不同职称的人员的基本工资进行分类汇总，要求分析其平均值、标准差、基本工资在800~900之间的百分比情况；
（1）、数据→分类汇总
（2）、分析不同学历和不同职称的平均值
（3）、分析不同学历和不同职称的标准差
（4）、分析不同学历和不同职称的基本工资在800~900之间的百分比情况。
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析利用SPSS进行数据分析的一般步骤：建立数据文件——加工整理数据——数据分析——解释分析结果一、SPSS数据的建立和保存变量名（Name）、类型（Type）、列宽（Width）、小数位宽（Decimals）、变量名标签（Label）、变量值标签（Values）、缺失值（Missing）、列显示宽度（Columns）、对齐方式（Align）、计量尺度（Measure）建立：【File】——【Open】——【Data】保存：【File】——【Save】/【Save as】二、SPSS数据的预处理1、排序【实验1a】利用“职工数据”，以职称为主排序变量的降序，工资收入为第二排序变量的升序进行多重排序。
基本操作：【Data】——【Sort Cases】【实验1b】利用“住房状况调查数据”，通过数据排序功能分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情况。
2、计算利用SPSS算术表达式、条件表达式和函数进行计算。
基本操作：【Transform】——【Compute】如果仅希望对符合一定条件的个案计算产生变量，则按IF按扭——【Include if case satisfies condition】【实验2】利用“职工数据”，依据职称级别计算实发工资，计算规则：依据职称1～4等级分别将工资上浮5%、3%、2%、1%。
3、选取抽取部分样本进行分析。
基本操作：【Data】——【Select Cases】【实验3】利用“住房状况调查数据”，分别采用以下两种样本选取方法：（1）希望仅对具有本市户口的家庭住房状况进行分析，因此只选择本市户口的住户样本；（2）希望对全部样本的70%的数据进行分析，因此采用随机选取重点近似选取方法进行抽样。
4、计数基本操作：【Transform】——【Count】【实验4】利用“住房状况调查数据”，计算对住房满意的家庭个数。
5、分类汇总按照哪个变量进行分类；对哪个变量进行汇总；对汇总变量计算哪些统计量。
SPSS数据的预处理
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理 2.文件级别的数据管理(一) 3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
❖（nl<=35）and not (zc<3)
❖ 优先级
3.3 变量计算——P51
❖ 函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 ❖ Mean函数：功能 计算平均数 ❖ Mean（语文，数学，英语） ❖ 常见函数
算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差
(Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”， 70～80分时为“中等”， 80～90分时为“良好”， 90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排 列，在数据 →排序个案/变量中实现
变量排序主对话框
spss的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文SPSS 的数据分析报告范文一、引言在当今的信息时代，数据成为了决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为企业的发展、学术研究以及社会问题的解决提供有力的支持。
本报告将以具体数据集名称为例，运用 SPSS 软件进行数据分析，旨在揭示数据背后的有价值信息。
二、数据来源与背景（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于具体的收集途径，如问卷调查、数据库等。
共收集了具体数量个样本，涵盖了相关的变量或指标。
（二）背景介绍这些数据是为了研究研究的主题或问题而收集的。
例如，可能是为了了解消费者的购买行为、员工的工作满意度，或者是某种疾病的发病因素等。
三、数据预处理（一）数据清理首先，对数据进行了初步的清理工作。
检查并处理了缺失值，对于少量的缺失值，采用了具体的处理方法，如均值填充、删除等；对于存在异常值的数据，通过具体的判断方法和处理方式进行了处理。
（二）数据编码对分类变量进行了编码，将其转换为数字形式，以便于后续的分析。
例如，将性别变量编码为 0 和 1，分别代表男性和女性。
（三）数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，对部分数据进行了标准化处理，使得各个变量在相同的尺度上进行比较和分析。
四、描述性统计分析（一）集中趋势计算了各个变量的均值、中位数和众数。
例如，年龄变量的均值为具体数值，中位数为具体数值，众数为具体数值，从而了解数据的中心位置。
（二）离散程度通过计算标准差、方差和极差，来描述数据的离散程度。
例如，收入变量的标准差为具体数值，方差为具体数值，极差为具体数值，反映了收入的分布范围。
（三）分布形态绘制了直方图和箱线图，观察数据的分布形态。
例如，成绩变量呈现出近似正态分布，而工作时间变量则呈现出偏态分布。
五、相关性分析（一）变量之间的相关性计算了各个变量之间的皮尔逊相关系数，以判断变量之间的线性关系。
结果发现，变量 A 与变量 B 之间存在显著的正相关关系（r ＝具体数值，p ＜ 005），而变量 C 与变量 D 之间则不存在显著的相关性（p ＞ 005）。
统计学SPSS数据处理报告
统计学SPSS数据处理报告一、引言统计学是一门重要的学科，它通过收集、整理、分析和解释数据来揭示数据背后的规律。
SPSS（统计包装软件）是一种常用的统计分析工具，它能够帮助研究人员进行数据处理和统计分析。
本报告旨在通过使用SPSS软件对一组虚构的数据进行处理和分析，展示统计学在实际研究中的应用。
二、数据概览本次数据处理报告使用的数据集包含了200个样本，每个样本包含了以下变量：性别、年龄、教育水平、收入、婚姻状况、购物偏好、消费金额等。
数据集的目的是了解不同人群的购物偏好与消费金额之间的关系。
三、数据清洗在进行数据分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
具体步骤如下：1. 缺失值处理：检查每个变量是否存在缺失值，并根据实际情况进行处理。
我们使用SPSS软件的缺失值分析功能来识别缺失值，并采取合适的方法进行填充或删除。
2. 异常值处理：检查每个变量的取值范围，排除掉异常值对后续分析的影响。
我们使用SPSS软件的离群值分析功能来识别异常值，并根据实际情况进行处理。
3. 数据格式转换：将一些变量的数据格式进行转换，以便后续的统计分析。
例如，将年龄变量转换为连续型变量，将收入变量转换为离散型变量。
四、描述性统计分析在数据清洗完成后，我们对数据进行了描述性统计分析，以了解数据的基本特征。
具体分析结果如下：1. 性别分布：样本中男性占比60%，女性占比40%。
2. 年龄分布：样本中年龄的平均值为35岁，标准差为10岁。
年龄分布呈正态分布。
3. 教育水平分布：样本中大学本科学历占比50%，硕士学历占比30%，博士学历占比20%。
4. 收入分布：样本中收入的平均值为5000元，标准差为2000元。
收入分布呈正偏态分布。
5. 婚姻状况分布：样本中已婚占比60%，未婚占比40%。
五、相关性分析为了研究购物偏好与消费金额之间的关系，我们进行了相关性分析。
具体分析结果如下：1. 购物偏好与消费金额的相关性：购物偏好与消费金额之间存在显著正相关关系（相关系数为0.7，p值小于0.05）。
Spss的数据预处理
Spss的数据预处理Spss的数据预处理⼀、数据预处理的⽬的：在数据⽂件建⽴好后，通常还要对待分析的数据进⾏必要的预加⼯处理，这是数据分析过程中不可缺少的⼀个关键环节。
数据的预加⼯处理是服务与数据分析和建模的，需要解决的问题如下：1、缺失值和异常数据的处理。
2、数据的转换处理。
数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产⽣⼀些含有更丰富信息的新数据或对数据原有分布进⾏转换等。
3、数据抽样。
从实际问题、算法或效率等⽅⾯考虑，并⾮收集到的所有数据（个案）在某项分析中都有⽤途，有必要按照⼀定的规则从⼤量数据中选取部分样本参与分析。
4、选取变量。
并⾮所有数据项（变量）在某项分析中均有意以，选取部分变量参与分析是必要的。
Spss提供了⼀些专门的功能辅助⽤户实现数据的预加⼯处理⼯作，通过预处理还可以使⽤户对数据的总体分布有所了解。
⼆、数据预处理步骤：1、数据的排序：（1）数据排序的⽬的：a、通常数据编辑窗⼝中个案的前后次序是由数据数录⼊的先后顺序决定的，数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据取值状况、缺失值数量的多少。
b\、通过数据排序能够快速找到最⼤值和最⼩值，进⽽可以计算出数据的全距，快速把握和⽐较数据的离散程度。
c、通过数据排序能够快速发现数据的异常值。
（2）、数据排序的步骤：a、选择菜单：【Date】→【Sort Cases】b、指定主排序量到【Sort by】框中，并选择【Sort Order】框中的选项指出该变量按升序还是降序排序排序。
【Ascending】表⽰升序，【Descending】表⽰降序。
c、如果是多重排序，还要依次指定第⼆、第三排序变量及相应的排序规则。
否则本部可略。
排序窗⼝如下图：图12、变量计算：（1）变量计算的⽬的：a、通过数据的转换处理，在原有数据的基础上，计算产⽣⼀些含量更丰富的新数据。
b\、对数据的原有分布状态进⾏转换，由于数据分析和建模中某些模型对数据分布有⼀定的要求，因此可以利⽤变量计算对原有数据的分布进⾏转换。
统计学SPSS数据处理报告
统计学SPSS数据处理报告1. 引言在本报告中，我们将介绍使用SPSS软件进行数据处理的结果。
我们使用了一组包含多个变量的数据集，并对其进行了描述性统计、相关性分析和线性回归分析。
2. 方法我们使用SPSS软件对数据进行了处理。
首先，我们导入了数据集，并对其进行了清洗和预处理。
然后，我们进行了描述性统计分析、相关性分析和线性回归分析。
3. 描述性统计分析我们对数据集中的每个变量进行了描述性统计分析。
我们计算了每个变量的均值、标准差、最小值、最大值和分布情况。
我们还绘制了每个变量的直方图和箱线图，以更好地理解数据的分布和离群值情况。
4. 相关性分析我们进行了变量之间的相关性分析。
我们计算了每对变量之间的皮尔逊相关系数，并绘制了相关系数矩阵图。
我们还进行了显著性检验，以确定相关系数是否显著。
5. 线性回归分析我们进行了线性回归分析，以探索变量之间的线性关系。
我们选择了一个因变量和多个自变量，并建立了一个线性回归模型。
我们计算了回归系数、拟合优度和显著性水平，并进行了模型的诊断。
6. 结果根据我们的分析结果，我们得出以下结论：- 数据集中的变量A和变量B之间存在显著的正相关关系（r = 0.8，p < 0.05）。
- 线性回归模型的拟合优度为0.7，说明模型可以解释70%的因变量的变异。
- 变量C对因变量的解释力较弱，回归系数不显著（p > 0.05）。
7. 讨论我们的分析结果表明，变量A和变量B之间存在显著的正相关关系。
这可能意味着变量A的增加会导致变量B的增加。
然而，我们还需要进一步的研究来确定这种关系的因果性。
8. 结论在本报告中，我们使用SPSS软件对一组数据进行了描述性统计、相关性分析和线性回归分析。
我们得出了一些有意义的结果，并提出了进一步研究的建议。
9. 参考文献（列出使用的参考文献）。
SPSS数据的预处理实验报告
实验报告姓名学号专业班级课程名称统计分析SPSS软件实验室成绩指导教师实验名称SPSS数据的预处理一、实验目的:学会SPSS数据的基本预处理：排序、分组、分类汇总、变量计算、筛选数据二、实验题目：根据数据文件“住房状况调查.sav"，完成以下要求：（1）按现住面积（降序）、家庭收入(降序）、年龄(升序）进行多重排序。
(2）根据家庭收入的数据分布状况，选择恰当的组数和组距进行分组。
(3）根据从业状况进行分类汇总，计算各行业的现住面积的平均值和标准差（4）计算人均收入、人均住房面积、计划面积和现住面积的差。
（5）将数据文件分成两份文件，第一份数据文件要求是“常住人口不少于3人”且“现住面积在50平方米以下"的调查数据;第二份数据文件要求是按照简单随机抽样所选取的70％的样本数据.三、实验步骤（最好有截图）：（1）打开“住房状况调查.sav”文件。
选择菜单：【Data】→【Sort Cases】，再指定现住面积变量到【Sort by】框中,并选择【Sort Order】框中的选项指出该变量按降序排序，并依次指定第二家庭收入变量按降序排列,最后再指定第三年龄变量按升序排列。
按“OK”键确定。
最后保存文件。
至此，数据编辑窗口中的数据便自动按用户指定的顺序重新排列并显示出来,如下图（2)打开“住房状况调查。
sav”文件。
选择菜单：【Transform】→【Recode into Different Variables】，选择分组变量到【Numeric Variable-〉Output】框中。
这里选择“家庭收入”。
在【Output Variable】框中的【Name】后输入存放分组结果的变量名，并按“Change”按钮确认,这里的变量名为收入分布。
按“Old and New Values”按钮进行分组区间定义，按组距10000,组数4进行分组。
最后保存文件。
如下图(3) 打开“住房状况调查.sav”文件。
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写在论文写作中，数据分析是一个至关重要的环节。
而SPSS作为一个强大的统计分析工具，被广泛应用于研究领域。
本文将介绍如何利用SPSS进行数据分析，并撰写相应的报告。
一、数据收集与录入在进行数据分析之前，首先需要完成数据的收集与录入。
在收集数据时，需明确需要哪些数据变量以及相应的测量方式。
然后，可以通过问卷调查、实验观察等方法获得相应的数据。
在收集到数据后，需要将其录入SPSS软件中。
SPSS提供了一个数据视图用于数据录入，可以手动输入数据值。
在录入数据时，需要注意数据的合法性，确保数据的准确性与完整性。
二、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据分析的关键步骤之一。
数据清洗包括删除无效数据、处理缺失值、异常值处理等。
在SPSS中，可以使用数据转换或计算变量来执行这些操作。
例如，可以使用“转换”-"计算变量"来创建新变量，并通过函数计算对应的数值。
在完成数据清洗后，需要进行数据预处理。
对于连续变量，可以进行数据标准化和离散化处理；对于分类变量，可以进行哑变量处理。
在SPSS中，可以利用“转换”菜单下的“重新编码”功能来实现。
三、数据分析在完成数据清洗和预处理后，可以进行数据分析。
常见的数据分析方法包括描述性统计、相关分析、方差分析、回归分析等。
1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的一种分析方法。
通过计算数据的中心趋势（均值、中位数）、离散程度（标准差、方差）等指标，可以对数据的分布特征有一个初步了解。
在SPSS中，可以通过“分析”菜单下的“描述统计”功能进行描述性统计分析。
选择相关变量，SPSS会自动生成统计报告，包括均值、标准差、最大值、最小值等信息。
2. 相关分析相关分析用于研究变量之间的相关关系。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的关联程度。
在SPSS中，可以通过“分析”菜单下的“相关”功能进行相关分析。
在相关分析中，可以选择想要分析的变量，SPSS会输出相关系数矩阵，通过观察相关系数的大小和正负，可以初步了解变量之间的相关情况。
实验报告一.SPSS数据文件的建立和管理操作以及数据预处理操作
广东金融学院实验报告课程名称：市场调查与预测
四、实验结果（包括程序或图表（截图）、结论陈述、数据记录及分析等，可附页）
1.①变量视图截图（zc和zcl合并为zc）
②数据视图的截图（“职工数据.sav”的变量中多了income）
2. 数据视图的截图（户口状况和现住面积都是按升序排的，且先排户口状况再排现住
面积）
3.数据视图的截图（户口状况=2，即属于外地户口的都被划掉了，从而筛选出本市户口，
此外后面的filter_$为1是被选中的数据）
4. 数据视图的截图（由图看出本市户口人均面积的均值为48.93，外地户口人均面积的
均值为34.03，两者在人均面积上有较大的差异，但本市户口和外地户口计划面积的均值都为90.00，所以两者在计划面积上没有较大的差异）
五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）
1.通过实验，我熟练掌握了SPSS数据文件的合并，排序筛选个案和分类汇总的具体操
作。
2.实验的过程必须要自己亲自练习才有效果，所以即使有步骤，也不要怕麻烦，多练几
次。
3.SPSS是一个数据统计的强大工具，我们必须好好学习。
六、教师评语
1.□优秀（90~100分）：完成所有规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；
2.□良好（80~89分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；
3.□中等（70~79分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤基本正确，结果基本正确；
4.□及格（60~69分）：基本完成规定实验内容，实验步骤基本正确，完成结果基本正确；
5.□不及格（< 60分）：未能完成规定实验内容或实验步骤不正确或结果不正确。
教师签名：
2013年12 月8 日。
第-3-章--SPSS-数据的预处理
7
SPSS 条件表达式
条件表达式通常用于指定满足某个条件的个案。 条件表达式是一个对条件进行判断的式子。其结果有
两种取值： ➢ 如果判断条件成立，则结果为真； ➢ 如果判断条件不成立，则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表达式。
8
SPSS 条件表达式
简单条件表达式： ➢ 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式等组成的
组距分组
在变量值较多的情况下，数据分组通常采用组距 分组。组距分组是将全部变量值依次划分为若干区间 ，并将同一区间的变量值作为一组。
(1) 全距：最大值与最小值之差 (2) 组数：组数的多少以分组后能清楚反映数据内部 的分布特征和规律为原则。可按 Sturges 经验公式确 定组数： K 1 ln n
式子。 ➢ 关系运算符包括： >、<、＝、～＝（不等于）、>
＝、<＝。 如：nl > 32、sr <= 900 复合条件表达式： ➢ 由逻辑运算符号、圆括号和简单条件表达式等组成的
式子。 ➢ 逻辑运算符号包括 ～ 或 NOT（非）、& 或 AND
（并且）、| 或 OR（或者）。 ➢ 如：(nl>32) and not (sr<9=900)
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数据拆分
数据拆分：是将数据按一个或几个指定的变量进行 分组。后续进行的统计分析将按照分组进行。
菜单选项：数据 -> 拆分文件 注意：数据拆分后，在状态栏会显示“拆分条件” 取消拆分方法：重新执行数据拆分，选择“分析所
有个案，不创建组”。 例：“职工数据.sav”，按职称变量分组 ➢ 比较组：分组统计结果输出在同一张表格中 ➢ 按组织输出：分组统计结19果分别输出在不同的表格
SPSS数据的预处理
1、建立数据文件“3.2test.sav”，变量名为no（学号）、 建立数据文件“3.2test.sav” 变量名为no（学号）、 no chinese（语文）、math（数学）、physics（物理）、 ）、math ）、physics chinese（语文）、math（数学）、physics（物理）、 chemist（化学）、biology（生物）。 ）、biology chemist（化学）、biology（生物）。 选择[Transform] →[Compute]，打开Computing 2、选择[Transform] →[Compute]，打开Computing Variable 计算变量）主对话框，见图。 （计算变量）主对话框，见图。 Variable（目标变量）框中，输入变量名score score。 3、在Target Variable（目标变量）框中，输入变量名score。 单击[Type&Label] 打开Compute [Type&Label]， 4、单击[Type&Label]，打开Compute Variable: Type and Label（计算变量：类型与标识）对话框，见图。 Label（计算变量：类型与标识）对话框，见图。在此可设定 目标变量的变量标识（ 与变量类型（ 目标变量的变量标识（ Label ）与变量类型（ Type ）。 Label（变量标识） Label（变量标识） （1） Label（标识），由用户自行录入标识名称，本例为“总 Label（标识），由用户自行录入标识名称，本例为“ ），由用户自行录入标识名称 分”。 label（使用表达式作为标识）。 （2）Use expression as label（使用表达式作为标识）。 Type（变量类型），可选择Numeric 数值型） String（ ），可选择Numeric（ Type（变量类型），可选择Numeric（数值型）或String（字 符串）。 符串）。 Expression（数值表达式）框输入表达式： 5、在Numeric Expression（数值表达式）框输入表达式： SUM（chinese，math，physics，chemist，biology） SUM（chinese，math，physics，chemist，biology） 或者chinese math＋physics＋chemist＋ chinese＋ 或者chinese＋math＋physics＋chemist＋biology 单击[OK] 即可生成一个新变量（score）。 [OK]， 6、单击[OK]，即可生成一个新变量（score）。
第三章-SPSS数据的预处理[002]
![第三章-SPSS数据的预处理[002]](https://img.taocdn.com/s3/m/dd2b966f86c24028915f804d2b160b4e777f8155.png)
26
3.3.2 数据选取的基本操作
（1）选择菜单Data—Select cases （2）根据分析需要选择数据选取方法 （3）Unselected cases are指定对未选中
21
3.3.1 数据选取的基本方式
（1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is
satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选
取的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的 所有个案进行条件判断。那些满足条件的个案， 即条件判断为真的个案将被自动选取出来，而 那些条件判断为假的个案则不被选中。
第三章 SPSS数据的预处理
1
为什么要进行数据的预处理
▪ 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。
▪ 数据的预加工处理服务于数据分析和建模， 主要包括以下几个问题：
2
预处理的内容
➢ 数据的排序 ➢ 变量计算 ➢ 数据选取 ➢ 计数 ➢ 分类汇总 ➢ 数据分组 ➢ 数据预处理的其他功能：转置、加权、
13
（1）简单条件表达式 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式
等组成的式子。其中关系运算符包括>、<、 ＝、～＝（不等于）、>＝、<＝。（nl<35）
（2）复合条件表达式 又称逻辑表达式，是由逻辑运算符号、圆括
号和简单条件表达式等组成的式子。其中，逻 辑运算符号包括&或AND（并且）、|或OR （或者）、～或NOT（非）。NOT的运算优先 级最高，其次是AND，最低是OR。可以通过 圆括号改变运算的优先级。（nl<=35）and not （zc<3）
spss数据文件的预处理试验报告
实验报告
实验项目名称
所属课程名称
实验类型
实验日期
班级
学号
姓名
成绩
实验报告填写说明Array一、封面内容
1．实验项目名称：要用最简练的语言反映实验的内容。
要求与实验指导书中相一致。
2．实验类型：一般需说明是验证型实验还是设计型实验，是创新型实验还是综合型实验。
二、报告内容
1．实验目的与要求：目的要明确，要抓住重点，符合实验指导书中的要求。
2．实验原理：简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
3．实验环境：实验用的软硬件环境（配置）。
4．实验方案设计（思路、步骤和方法等）：实验报告的主要内容，概括整个实验过程。
对于操作型实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计型和综合型实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。
对于创新型实验，还应注明其创新点、特色。
5．实验过程（实验中涉及的记录、数据、分析）：写明具体上述实验方案的具体实施，包括实过程中的记录、数据和相应的分析。
6．结论（结果）：即根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论。
7．小结：对本次实验的心得体会、思考和建议。
8．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告内容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值。
注意：
∙实验报告将记入实验成绩；
∙每次实验开始时，交上一次的实验报告，否则将扣除此次实验成绩。
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旧变量的 分组范围
数据分组合并－算例
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”，
70～80分时为“中等”，
80～90分时为“良好”，
90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排
列，在数据 →排序个案/变量中实现
3.5 计数
计算若干变量中有几个变量的值落入了指定区间内 ，并将结果存入一个新的变量中。
学号 语文 数学 英语 体育
001
.。。
89
66
85
90
3.5 计数——统计不及格课程数目
数据计数.sav 【转换T】【对个案内的值计数O】
目标变量名
目标变量名标签 参与计数的变量
定义计数区间
离散值
[60,90)
对数据的转换处理
针对每个个案，都有自己的结果
算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括 号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成； 其结果为真（1） 或者 假（0） 关系运算符： 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~ （nl<=35）and not (zc<3) 优先级
筛掉未选中的个案 将选中的个案拷贝 到一个新的数据文件 删除未选中的个案
随机近似百分比数值
从所有个案中选取？%的数量
精确选取 选取？个；从前？个个案中选取
3.6 分类汇总
分类汇总是按某分类变量进行分类计算，在数据 →分类汇总中 实现 按照那个变量分类 对哪个变量进行汇总，并指定汇总出哪些统计量 按照 性别 对 数学成绩进行汇总计算平均成绩
（3）选取某一区域内的样本 Based on time or case range 适用
于时间序列数据
（4）通过过滤变量选取 Use filter variable 要求指定一个 变量
作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失值的个案将被选中， 常用于排除包含系统缺失值的个案。
按指定条件选取 随机选取 选取某一区域作为样本 通Байду номын сангаас过滤变量选取
3.3 变量计算
根据用户的要求，在原变量的基础上，计算一个新的结
果，并生成一个新的结果变量。变量的计算在转换
Transform →计算变量Compute 中实现：
变量计算主对话框
存放结果的 变量名
函数库
条件
变量计算－算例
数据“厨师的得分表”是15名厨师参加某一次厨艺 大赛的成绩，比赛共分3个环节。 1.求每个厨师3个环节的加权总分，3个环节的权重 分别为0.3、0.5、0.2； 2.求第一环节分数在80分以上的厨师平均得分。
记录拆分主对话框
数据拆分－算例
1.数据“用户评价”是某一年全球通、动感地带、神 州行、大众卡对中国移动的服务评价，试根据用户类 型对数据进行拆分，比较各用户类型的评价平均分。
小 结
本章主要阐述了数据管理的基本内容，包括变量
的计算、分组合并、排序以及数据的合并等等。数据
良好的加工整理是数据分析的重要基础。
3.3 变量计算——P51
函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 Mean函数：功能 计算平均数 Mean（语文，数学，英语） 常见函数 算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差 (Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
SPSS统计分析方法
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理
2.文件级别的数据管理(一)
3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
…
3.3变量计算
即：分别计算出男生们的数学平均成绩和女生们的数学平均成
绩
分类变量
汇总变量
汇总结果加到当前数据编辑窗口
汇总结果保存到新建数据编辑窗口
汇总结果保存到数据文件
3.8 拆分
记录拆分在数据 → 拆分文件中实现，是指数据根据 需要，事先按用户的指定作分组，此后的所有分析
都将按这种分组进行，除非取消数据分割的命令。
Thank you!
变量排序主对话框
选择需要排序的变量
升序 降序
3.4 数据选取
数据选取指从大批量（总体）数据中按照一定规则选取部分数 据（样本）参与分析，在数据 →选择个案中实现 选取方法： （1）按指定条件选取 If condition is satisfied （2）随机选取 Random sample of cases
( ,60)
[90, )
3.6 分组合并
对同一变量的变量值按照某种分组，并合并。 变量的分组合并在转换 →重编码为相同（不同）变 量 中实现，相同变量表示在原始变量基础上修改， 不同变量表示生成一个新变量来表示分组情况
分组合并主对话框
选择需要分组合 并的变量
新变量设置
新变量设置对话框
新变量设置