用SPSS进行基本统计分析共31页文档
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SPSS基本统计分析(new)
第四章SPSS基本统计分析SPSS的主要分析工具——Analyze菜单报告－－Rports描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单表格－－Tables均数间的比较－－Compare Means菜单一般线性模型――General Linear Model菜单相关分析――Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单对数线性模型——Loglinear菜单聚类分析与判别分析——Classify菜单因子分析与对应分析——Data Reduction菜单信度分析与多维尺度分析——Scale菜单非参数检验――Nonparametric Tests菜单时间序列分析－－Time series描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，包括：Frequencies：频数分析过程，特色是产生频数表（主要针对分类变量）Descriptives：数据描述过程，进行一般性的统计描述（主要针对数值型变量）Explore：数据探察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析Crosstabs：多维频数分布交叉表分析（列联表分析）Ratio statistics：比率分析对数据分析通常是从基本统计分析入手的。
通过基本统计分析，能够使用权分析者掌握的基本统计特征，把握数据的总体分布形态。
基本统计分析的结论对今后进一步的数据建模，将起到重要的指导和参考作用。
对数据的基本统计分析通常包括以下几个方面：（1）编制单个变量的频数分布表。
（2）计算单个变量的描述统计量以及不同分组下的描述统计量。
（3）编制多变量的交叉频数分布表，并以此分析变量间的关系（4）其它探索性分析（5）数据的多选项分析为实现上述分析，往往采用两种方式实现：第一，数值计算，即计算常见的基本统计量的值，通过数值来准确反映数据的基本统计特征，反映变量统计特征上的差异；第二，图形绘制，即绘制常见的基本统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特点，比较数据分布的异同。
第四章 SPSS基本统计分析共60页文档
操作步骤：
打开数据文件“婴儿体重.sav”。打开 Descriptives主对话框，选定变量t进入 Variable栏中。
选中Save standardized values as variables复选框，要求计算变量的z值，并 保存结果到当前数据集中。
单击Options按钮，选中Mean、 Std.Deviation、Minimum、Maximum 、 Variance 项。
统计量
选择一个或多个 变量右移入 Variable（s）框。
统计图 频数输出的顺序
输出统计量对话框
Chart 对话框
按变量值的升序输出 按频数的升序输出
统计表中变量的各 项分析结果在一张 表并列显示
按各个变量组织输 出，输出结果将按 照每个变量一张表 的形式显示
控制频数表输出范围 类型的最大数目为
• 统计结果表明：本市户口家庭的人均住房面 积的均值是21.7平方米，低于外地户口家庭 26.7。无论是本市户口还是外地户口，人均住 房面积的分布均呈一定的右偏分布（两个偏 度统计量分别为2.18和1.43），且本市户口的 偏度更大些；同时，本市户口和外地户口家 庭人均住房面积均呈尖峰分布（两个峰度统 计量分别为8.3和2.1）。由此可见，本市户口 和外地户口中的大部分家庭的人均住房面积 都低于各自的平均水平，此时，仅用均值刻 画住房状况是不准确的。
(二）基本描述统计量
• 常见的基本描述统计量可以分为三大类： 1、集中趋势的描述统计量（均值、中位 值、众值）； 2、离散程度的描述统计量（标准差、方 差、极差）； 3、分布形态的描述统计量（偏度系数、 峰度系数）。
（三）应用举例
• 利用住房状况调查问卷数据， 对人均住房面积计算基本描 述统计量，并分别对本市户 口和外地户口家庭进行比较。 （首先进行数据拆分）
SPSS第四章基本统计分析
计算描述统计量
描述对称程度的统计量
偏度(skewness):描述某变量所有变量 值分布形态的偏斜程度和方向的统计 量.
偏度为0表示对称;
大于0表示正偏差大(右偏),众数比均值小,
极值大于均值; 小于0表示负偏差大(左偏)。
Skewness
1 - 11
1 n -1
i 1 ( xi x) / SD
分析的主要步骤
产生交叉列联表 分析列联表中变量间的关系
1 - 19
产生交叉列联表
•什么是列联表 多个变量在不同取值下的数据分布频数表
控制变量 列变量
行变量
工商管理
性别 优
成绩 良
差
频数
男 女
1 - 20
产生交叉列联表
基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->descriptive statistics> crosstabs
第四章 SPSS的基本统计分析
1-1
SPSS的基本统计分析
频数分析-对应图表法 计算描述统计量-对应数值法 探索性描述分析-结合 交叉分组下的频数分析
多选项分析
统计图-对应图形法
1-2
频数分析
目的
粗略把握变量的总体分布状况。
例： 对某个问题的总体看法，如新业务的使用愿望、教学效 果等 对某事物的客观描述，如通话的漫游类型、大客户的行 业分布
分位数、中位数、众数的应用举例
不同类型的移动客户月话费比较（数据拆分） 利用分位数（不显示频数分布表），比较男女生成绩 集中程度
1-8
计算描述统计量
目的
精确把握变量的总体分布状况，了解 数据的集中趋势、离散趋势、对称程 度、陡峭程度。
SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2
4.1 频数分析
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 （1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比（Valid Percent ）：即各频数占有效样本数的百分比，这里 有 效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
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• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,
出现如下窗口：
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（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
（3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量，出现如下窗口：
第Variables框中有多个变量 时，此框确定其输出顺序：
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4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类： 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
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1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 （1）均值（Mean）：即算术平均数，是反映某变
第16页/共85页
（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）： 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的 统计量。其计算公式为：
S.E.of .Mean (x X )2
n
[x E(x )]2
n
n
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 （1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比（Valid Percent ）：即各频数占有效样本数的百分比，这里 有 效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
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• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,
出现如下窗口：
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（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
（3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量，出现如下窗口：
第Variables框中有多个变量 时，此框确定其输出顺序：
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4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类： 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
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1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 （1）均值（Mean）：即算术平均数，是反映某变
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（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）： 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的 统计量。其计算公式为：
S.E.of .Mean (x X )2
n
[x E(x )]2
n
n
SASSAS基本统计分析功能
方差齐时，检验两样本的均值是否相同的零假设为H0：
两个独立样本的来自均值相等的总体，即 1 2 ，
检验统计量为
t X1 X2
Sc
11 n1 n2
t(n1 n2 2)
其中 Sc
为合并方差。 (n1 1)S12 (n2 1)S22
n1 n2 2
方差不齐时，检验两样本的均值是否相同，用校正t检验。
W值越接近于1，P值越大，表明资料越服从正态分布
当n>2000时，应用Kolmogorov-smirnov 检验法，检验统计
量为
D max 1in
fn ( Xi ) F (x) , fn ( Xi1) F(x)
D值越小，P值越大，表明资料越服从正态分布。
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2.举例 在proc univariate语句中加上normal选项可
1.背景原理：正态分布是一种最常见的连续型分布 它以均值为对称轴呈对称的钟型分布。
检验的零假设Ho：数据资料服从正态分布。备择假设H1：
数据资料不服从正态分布。
当样本量n≤2000时，应选用shapiro-wilk检验法，检验统计
量为 W ai (X(xi1) Xi )2 / (Xi X )2
4.1 假设检验
正态性检验（univariate过程） 单样本均值的T检验（univariate过程） 两 独 立 样 本 均 值 检 验 （ TTest 过 程 \npar1way过程 ） 两 相 关 样 本 均 值 检 验 （ Univariate 过 程）
返回
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4.1.1 正态性检验（univariate过程）
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2.实例分析
为了检验两个相关样本的均值是否有显著差异，先用一个 数据步计算差值，然后对差值变量用univariate过程可以 实现检验差值变量的均值是否显著为零。
SPSS数据的基本统计分析
集中趋势测量
指定输出 多个百分 位数
对于分组数据，计算百分位数值 和中位数时，用各组的组中值代 表各组数据。
离散 趋势 测量
数据分布形态的偏 斜度和方向 数据分布形态的陡 缓程度
分位数是变量在不同分位点上的取值，从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。分位 数差是一种描述数据离散程度的方式。分位数差越大，表示数据在相应分位段上的离散程度 越大。
交叉列联表是两个或两个以上的变量交叉分组后形成的频数分布 表。 程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics）交叉表（cross table）
行变量（自变量）的选取 列变量（因变量）的选取
相关统计量的 计算
输出表格的形式
表格排列顺序
分层变量（控制变量）的选取
距-距
r
[-1.1]
r2
T检验
频
数 观测频数 期望频数
行百分比 列百分比
总百分比
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析城镇和农村储户‘对未来两年内收入状况
的变化趋势’是否持相同的态度；
目标二：分析城镇和农村储户‘对储蓄是否合算’的认 同是否一致；
目标一的分析结果
从总样本看来认为未来收入会增加、不变、减少的样本比重分别为24.6%、63.6%、11.8%；其中城镇储 户认为未来收入会不变的占比较高（62.8%），农村储户认为收入会不变的占比也较高（65.6%）且认为 收入会减少的比例（21.1%）高于会增加的比例（13.3%）；但认为收入会增加的样本中，城镇储户和农 村储户占比分别为84.4%和15.6%；认为收入不变的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为70.4%和 29.6%；认为会减少的样本中，城镇储户和农村储户占比分别为48.6%和51.4%。
第四章 SPSS基本统计分析
1、目的：基本统计分析往往从频数分析开始。 通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把 握数据的分布特征是非常有用的。
例如：在问卷数据分析中，通常应首先对本次调 查的被调查者的状况，如被访者的总人数、年龄特点、 职业特点、性别特征等进行分析和总结。通过这些分 析，能够在一定程度上反映样本是否具有总体代表性， 抽样是否存在系统偏差等，并以此证明以后相关问题 分析的代表性和可信性。这些可以通过频数分析来实 现。
11
3、频数分布表格式（Format）的定义
（1）调整频数分布表中数据的输出顺序 （Order by）
频数分布表中的内容的输出顺序可 以按变量值的升序输出（Ascending values），按变量值的降序输出 （Descending values），按频数的升序输 出（ Ascending counts），按频数的降 序输出（ Descending counts）。
三根据五种饮料购买频可口可乐新骑士可口可乐雪碧雪碧可口可乐新骑士可口可乐雪碧雪碧杏杏仁仁露新骑士可口可乐可口可乐雪碧可口可乐新骑士可口可乐可口可乐雪碧可口可乐醒目雪碧雪碧可口可乐可口可乐雪碧雪碧雪碧可口可乐可口可乐雪碧新新骑骑士雪碧雪碧杏仁露可口可乐可口可乐雪碧雪碧杏仁露可口可乐可口可乐杏杏仁仁露可口可乐新骑士雪碧可口可乐杏仁露可口可乐新骑士雪碧可口可乐杏仁露可口可乐三根据五种饮料购买频数数据集绘制条形图和饼图
x)3
/
s3
2019年8月11日星期日
25
当分布为对称分布时，正负总偏差
相等，偏度值等于0；当分布为不对称分 布时，正负总偏差不相等，偏度值大于0 或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大， 为正偏或称右偏；偏度值小于0表示负偏 差值大，为负偏或称左偏。偏度绝对值
例如：在问卷数据分析中，通常应首先对本次调 查的被调查者的状况，如被访者的总人数、年龄特点、 职业特点、性别特征等进行分析和总结。通过这些分 析，能够在一定程度上反映样本是否具有总体代表性， 抽样是否存在系统偏差等，并以此证明以后相关问题 分析的代表性和可信性。这些可以通过频数分析来实 现。
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3、频数分布表格式（Format）的定义
（1）调整频数分布表中数据的输出顺序 （Order by）
频数分布表中的内容的输出顺序可 以按变量值的升序输出（Ascending values），按变量值的降序输出 （Descending values），按频数的升序输 出（ Ascending counts），按频数的降 序输出（ Descending counts）。
三根据五种饮料购买频可口可乐新骑士可口可乐雪碧雪碧可口可乐新骑士可口可乐雪碧雪碧杏杏仁仁露新骑士可口可乐可口可乐雪碧可口可乐新骑士可口可乐可口可乐雪碧可口可乐醒目雪碧雪碧可口可乐可口可乐雪碧雪碧雪碧可口可乐可口可乐雪碧新新骑骑士雪碧雪碧杏仁露可口可乐可口可乐雪碧雪碧杏仁露可口可乐可口可乐杏杏仁仁露可口可乐新骑士雪碧可口可乐杏仁露可口可乐新骑士雪碧可口可乐杏仁露可口可乐三根据五种饮料购买频数数据集绘制条形图和饼图
x)3
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s3
2019年8月11日星期日
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当分布为对称分布时，正负总偏差
相等，偏度值等于0；当分布为不对称分 布时，正负总偏差不相等，偏度值大于0 或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大， 为正偏或称右偏；偏度值小于0表示负偏 差值大，为负偏或称左偏。偏度绝对值
学会使用SPSS进行数据统计分析
学会使用SPSS进行数据统计分析第一章：介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学研究和市场调研等领域。
本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。
第二章：数据导入在进行数据统计分析之前，首先需要将数据导入SPSS软件中。
SPSS支持导入多种格式的数据文件，包括Excel、CSV、文本文件等，用户可以根据自己的需求选择适用的方法进行数据导入。
第三章：数据清洗数据清洗是数据统计分析的重要一环，它包括删除重复数据、处理缺失值、异常值处理等。
SPSS提供了多种方法对数据进行清洗，用户可以使用数据选择、转换和整理等功能对数据进行处理，确保数据的质量和准确性。
第四章：描述性统计描述性统计是对数据进行整体概括分析的方法，它可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和离散程度。
SPSS提供了各种统计量计算和图表制作的功能，用户可以通过点击菜单或输入命令来进行描述性统计分析。
第五章：参数统计参数统计是一种利用样本数据对总体特征进行推断的方法，它可以通过假设检验和置信区间来判断总体参数是否显著。
SPSS提供了多种参数统计方法，包括t检验、方差分析、回归分析等，用户可以根据实际需求选择适用的方法进行参数统计分析。
第六章：非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，它在样本数据分布未知或不满足正态性假设时很有用。
SPSS提供了多种非参数统计方法，包括二项分布检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，用户可以根据实际情况选择适用的方法进行非参数统计分析。
第七章：相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法，它可以帮助我们了解变量之间的相关性和相关方向。
SPSS提供了皮尔逊相关分析、斯皮尔曼相关分析、判定系数等多种方法，用户可以通过输入变量和点击菜单来进行相关分析。
用SPSS进行基本统计分析
新变量名定义
运算表达式 系统提供函数 运算符、数字 系统提供函数帮助
选择个案参与运算
4.3.2 数据分组 数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按某种 标准重新划分为不同的组别。 1．单项式分组 (1)选择菜单Transform→Automatic Recode，弹出 Automatic Recode对话框。 (2) 将对话框左侧列表框的分组变量选择到右侧的 Variable→New Name框中。 (3) 在“New Name”按钮右侧的框内输入存放分组 结 果的新变量名，并单击“New Name”按钮。 (4) 在“Recode Starting from”选项中选择单项式分 组按升序还是按降序) 进行。 (5) 单击“OK”按钮
Graphs→Line
多线形图(Multiple) 垂线形图(Drop-line)
Graphs→Scatter
单线形图(Simple)
4．散点图(Scatter)
类型
重叠散点图(Overlay) 矩阵散点图(Matrix) 三维散点图(3-D)
Graphs→Histogram
例2.1 某车间50个工人看管机床台数资料如下： 3 6 2 4 3 2 6 4 3 2 4 2 5 2 6 2 3 5 4 3 2 3 6 5 4 2 4 3 2 2 3 5 4 5 6 2 2 6 4 32 6 3 4 5 4 5 2 3 5 试对数据进行分组。 变量
新变量名
分组后排序方式
得分 into 分组 Old Value New Value Value Label 1.5 2.0 3.0 4.0 4.5 1 2 3 4 5 1.5 2.0 3.0 4.0 4.5
*.xls/*.txt/*.dat
运算表达式 系统提供函数 运算符、数字 系统提供函数帮助
选择个案参与运算
4.3.2 数据分组 数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按某种 标准重新划分为不同的组别。 1．单项式分组 (1)选择菜单Transform→Automatic Recode，弹出 Automatic Recode对话框。 (2) 将对话框左侧列表框的分组变量选择到右侧的 Variable→New Name框中。 (3) 在“New Name”按钮右侧的框内输入存放分组 结 果的新变量名，并单击“New Name”按钮。 (4) 在“Recode Starting from”选项中选择单项式分 组按升序还是按降序) 进行。 (5) 单击“OK”按钮
Graphs→Line
多线形图(Multiple) 垂线形图(Drop-line)
Graphs→Scatter
单线形图(Simple)
4．散点图(Scatter)
类型
重叠散点图(Overlay) 矩阵散点图(Matrix) 三维散点图(3-D)
Graphs→Histogram
例2.1 某车间50个工人看管机床台数资料如下： 3 6 2 4 3 2 6 4 3 2 4 2 5 2 6 2 3 5 4 3 2 3 6 5 4 2 4 3 2 2 3 5 4 5 6 2 2 6 4 32 6 3 4 5 4 5 2 3 5 试对数据进行分组。 变量
新变量名
分组后排序方式
得分 into 分组 Old Value New Value Value Label 1.5 2.0 3.0 4.0 4.5 1 2 3 4 5 1.5 2.0 3.0 4.0 4.5
*.xls/*.txt/*.dat
SPSS的基本统计分析
计算描述统计量
❖ 描述陡峭程度的统计量
峰度(kurtosis):描述某变量所有变量值分布形态陡缓程 度的统计量。 ❖峭度为0表示与标准正态分布峭度相同。 ❖大于0表示比标准正态分布陡，尖峰。 ❖小于0表示比标准正态分布缓；平峰。
计算描述统计量
• 其他统计量
– 标准误差(standard error S.E):抽样分布中的标准 差，反映样本误差。
为变量集命名。系统自动在名字前加字符$.
多选项分析
❖ 多选项频数分析
菜单选项:analyze->multiple response>frequencies
❖ 多选项交叉分析下的频数分析
菜单选项:analyze->multiple response->crosstabs
例、利用数据库中数据“商品房购买意向调查 数据”分析：（1）分析被访者选择的付款方 式；（2）分析不同收入段被访者选择的付款 方式。
•Residual:剩余
总数 18 17 9 4 48
(观察频数-期望频数)
37.5 35.4 18.8 8.3 100
分析列联表中变量间的关系
❖ 卡方检验基本步骤
(3)计算卡方统计量的值，并得到该统计量值的概率P值 (4)决策。概率P与显著性水平比较，小于等于则拒绝H0,否
则不能拒绝 ❖ 实现步骤
（68.2%，95.4%，99.7%） ❖ save standardized values as variables选
项 ❖ 将变量作标准化后,结果存入名为“Z+原变量
名”的新变量中. ❖ 例、1、就数据库中“商品房购买意向的调查数据”计
算月住房开销的基本统计量，分析月住房开销的数量是 否存在不均衡现象。 ；商品房购买意向调查模拟数 据.sav
手把手教你怎么用SPSS做统计分析
初学者常将Component Score Coefficient Matrix表中的数据当成主成分得分或因子得分，这是误会。成分得分系数矩阵的数值是主成分载荷除以相应的特征根得到的结果。在Component Matrix表中，将第一列数据分别除以λ1=3.755,第二列数值分别除以λ2=2.197,…，立即得到Component Score Coefficient；反过来，如果将Component Score Coefficient Matrix表中的各列数据分别乘以λ1=3.755，λ2=2.197,…，则可将其还原为主成分载荷即Component Matrix中的数据。
第二种方法是直接指定主成分的数目即因子数目，这要选中Number of factors复选项。主成分的数目选多少合适？开始我们并不十分清楚。因此，首次不妨将数值设大一些，但不能超过变量数目。本例有8个变量，因此，最大的主成分提取数目为8，不得超过此数。在我们第一轮分析中，采用系统默认的方法提取主成分。
在Component Matrix（成分矩阵）中，给出了主成分载荷矩阵，每一列载荷值都显示了各个变量与有关主成分的相关系数。以第一列为例，0.885实际上是国内生产总值（GDP）与第一个主成分的相关系数。将标准化的GDP数据与第一主成分得分进行回归，决定系数R2=0.783（图9），容易算出R=0.885，这正是GDP在第一个主成分上的载荷。
下面将主成分载荷矩阵拷贝到Excel上面作进一步的处理：计算公因子方差和方差贡献。首先求行平方和，例如，第一行的平方和为
这是公因子方差。然后求列平方和，例如，第一列的平方和为
这便是方差贡献（图10）。在Excel中有一个计算平方和的命令sumsq，可以方便地算出一组数据的平方和。显然，列平方和即方差贡献。事实上，有如下关系成立：
第二种方法是直接指定主成分的数目即因子数目，这要选中Number of factors复选项。主成分的数目选多少合适？开始我们并不十分清楚。因此，首次不妨将数值设大一些，但不能超过变量数目。本例有8个变量，因此，最大的主成分提取数目为8，不得超过此数。在我们第一轮分析中，采用系统默认的方法提取主成分。
在Component Matrix（成分矩阵）中，给出了主成分载荷矩阵，每一列载荷值都显示了各个变量与有关主成分的相关系数。以第一列为例，0.885实际上是国内生产总值（GDP）与第一个主成分的相关系数。将标准化的GDP数据与第一主成分得分进行回归，决定系数R2=0.783（图9），容易算出R=0.885，这正是GDP在第一个主成分上的载荷。
下面将主成分载荷矩阵拷贝到Excel上面作进一步的处理：计算公因子方差和方差贡献。首先求行平方和，例如，第一行的平方和为
这是公因子方差。然后求列平方和，例如，第一列的平方和为
这便是方差贡献（图10）。在Excel中有一个计算平方和的命令sumsq，可以方便地算出一组数据的平方和。显然，列平方和即方差贡献。事实上，有如下关系成立：
第二章 SPSS基本统计分析
初中 0 .0% .0% .0% 0 .0% .0% .0% 3 50.0% 100.0% 18.8% 0 .0% .0% .0% 3 18.8% 100.0% 18.8%
Total 3 100.0% 18.8% 18.8% 4 100.0% 25.0% 25.0% 6 100.0% 37.5% 37.5% 3 100.0% 18.8% 18.8% 16 100.0% 100.0% 100.0%
第二章
SPSS基本统计分析
SPSS的主告－－Reports • 描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单 • 表格－－Tables • 均数间的比较－－Compare Means菜单 • 一般线性模型――General Linear Model菜单 • 相关分析――Correlate菜单 • 多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单 • 对数线性模型——Loglinear菜单 • 聚类分析与判别分析——Classify菜单 • 因子分析与对应分析——Data Reduction菜单 • 信度分析与多维尺度分析——Scale菜单 • 非参数检验――Nonparametric Tests菜单 • 时间序列分析－－Time series
2、基本任务： （1）根据收集到的样本数据，产生二维或多维交叉列 联表； （2）在交叉列联表的基础上，对两两变量间是否存在 一定的相关性进行分析。 • 2.3.2 交叉列联表的主要内容 编制交叉列联表是交叉分组下频数分析的第一个 任务。交叉列联表是两个或两个以上的变量交叉分组 后形成的频数分布表。 例：职工基本情况数据按职称和文化程度编制的二维 交叉列联表（见下页表）：
0 400
（2）年龄与工资收入交叉列联表（二）
工资收入
spss统计分析及应用教程基本统计分析学习教案
第4页/共74页
第五页，编辑于星期日：二点 五十六分。
准备知识
均值
均 值 （Mean） 是总体 或样本 数据 的平均 值
中 位数
中 位数 （Median）是 总体数 据中大 小处 于中间 位置的 数值 。
众数
众 数 （Mode） 是总体 中出现 频数 最高的 那个数 。
第5页/共74页
第六页，编辑于星期日：二点 五十六分。
第31页/共74页
第三十二页，编辑于星期日：二点 五十六分。
（5）在“频率（F）”对话框中，单击“确 定”按 钮，提 交系统 运行。 得到各 部门职 工人数 统计的 频数表 和条形 图。
第32页/共74页
第三十三页，编辑于星期日：二点 五十六分。
实验结果
车 间 部 门 统 计量
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学习通过数据探索，了解数据分布基本特征，识别数据中 的界外值和极端值
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第三十九页，编辑于星期日：二点 五十六分。
知识准备
SPSS的数据探索通过绘制茎叶图和箱图，对数据的 频数分布情况进行较为细致的考察，识别出极端值、 界外值和奇异值，以及错误的数据，决定在对数据 进行更为深入的分析前的处理方案；
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第二十一页，编辑于星期日：二点 五十六分。
实验结果
职 工 月 基 本 工资描 述统计 量
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第二十二页，编辑于星期日：二点 五十六分。
实验结果
男 职 工 月 基 本工资 描述统 计量
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第二十三页，编辑于星期日：二点 五十六分。
实验结果
女 职 工 月 基 本工资 描述统 计量
第二页，编辑于星期日：二点 五十六分。
数据统计分析SPSS教程完整版
启动与关闭
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。
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
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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。
第三章 SPSS的基本统计分析 ppt课件
• 分位数的应用
– 在排除极端值影响的条件下，通过计算分位数差，比 较两组样本数据的离散程度
– 例: ( QL=50,QU=80) 和 (QL=70,QU=75) 的比较
课件
16
例题3.1
• 利用住房状况问卷调查数据 – 分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的 产权状况 – 分析人居住房面积的分布状况，并对本市户口和外地 户口家庭进行比较
• 此外,还有八分位数、十六分位数等
课件
15
计算分位数
适用于定序数据
– 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 – quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、
75%(QU) – cut points for n equal groups:n等份 – percentile:自定义百分位点
课件
8
• 饼图(Pie Chart) – 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图 形 – 有利于研究事物内在结构组成等问题 – 饼图中圆内的扇形面积可以表示频数，也可以表示百 分比
课件
9
• 直方图(Histograms) – 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形 – 适用于定距型变量的分析 – 可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布 的比较
课件
23
刻画离散程度的描述统计量
• 离散程度反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度）， 它从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。
– 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的 离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性 好
– 如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征 是不具有代表性的
– 在排除极端值影响的条件下，通过计算分位数差，比 较两组样本数据的离散程度
– 例: ( QL=50,QU=80) 和 (QL=70,QU=75) 的比较
课件
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例题3.1
• 利用住房状况问卷调查数据 – 分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的 产权状况 – 分析人居住房面积的分布状况，并对本市户口和外地 户口家庭进行比较
• 此外,还有八分位数、十六分位数等
课件
15
计算分位数
适用于定序数据
– 数据按升序排序后，找到若干个分位点上的变量值 – quartiles:计算四分位数25%(QL)、50%(中位数)、
75%(QU) – cut points for n equal groups:n等份 – percentile:自定义百分位点
课件
8
• 饼图(Pie Chart) – 用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图 形 – 有利于研究事物内在结构组成等问题 – 饼图中圆内的扇形面积可以表示频数，也可以表示百 分比
课件
9
• 直方图(Histograms) – 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形 – 适用于定距型变量的分析 – 可以在直方图上附加正态分布曲线，便于与正态分布 的比较
课件
23
刻画离散程度的描述统计量
• 离散程度反映各变量值远离其中心值的程度（离散程度）， 它从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。
– 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的 离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性 好
– 如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围， 数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特征 是不具有代表性的