SPSS数据的基本统计分析
SPSS第四章基本统计分析
中 0 500 0
高 0 0 600
一致
1 - 29
青 中 老
低 0 0 400
中 0 600 0
高 500 0 0
应用举例
受教育程度越高通信支出越高吗？ 受教育程度越高通信支出比例越高吗？
1 - 30
多选项分析
什么是多选项问题？
(1)即:在回答某些问题时,答案在两个以上 例如:请问您平时主要的休闲娱乐方式是: a.看电视、听广播 b.玩游戏 c.体育运动 d.逛街购物e.经常去港澳游玩 f.看书学习 g.喝酒聊天 h.工作太忙,没时间休闲娱乐 又如：您经常浏览的网站？在下列品牌中您信任哪些 品牌？ (2)多选项问题不能直接处理。因为SPSS中的一个变 量对每一个答案只能取一个值。
2 2
2
C
2
1 - 27
分析列联表中变量间的关系
Ordinal（定序变量）
反映定序变量一致性指标 行变量等级越高，列变量等级也越高或越低 ——一致性高 行变量等级越高，列变量等级不定——不一 致 指标绝对值越大越相关，越接近0越无关
1 - 28
定序变量一致性检验
年龄与工资收入交叉列联表 低 青 400 一致 中 0 老 0
n 3
3
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表示与正态分布峭度相同。 大于0表示比正态分布陡，尖峰。 小于0表示比正态分布缓；平峰。
Kurtosis
1 - 12
1 n -1
i 1 ( xi x) / SD 3
n 4 4
计算描述统计量
spss数据分析及基本统计分析
数据的编辑
• 常用的数学函数 – 取绝对值：abs（数字型表达式） – 求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不 能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用， 如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可 将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样； – 四舍五入函数：rnd（数字型表达式） – 开方函数：sqrt（数字型表达式）
SPSS基础培训
新浪微博：@数据挖掘与数据分析
目录
数据分析的流程
数据编辑 基本统计分析 交叉表
数据的编辑 • 常量 – 数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法， 如：1.3E18； – 字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包 含单引号，则必须使用双引号； – 日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数 进行转换； • 变量 – 变量名长度不能超过8； – 三种基本的类型：数值、字符和日期； – 可以在variable view界面设定变量的长度及小数位、 变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、 对齐方式和变量的测度方式；
数据的编辑
• 常用的数据操作命令 – Data->Sort Cases – Transform->Rank Cases – Transform->Count – Transform->Recode – Transform->Automatic Recode – Transform->Compute – Data->Transpose – Data->Split Files – Data->Merge Files
表
• Basic Tables过程：对分类/定量资料进行各种复 杂格式的描述； • General Tables过程：在同一张表格内同时对分 类资料、连续资料和多选题数据进行汇总功能非 常强大，但使用上相对复杂； • Custom Tables过程：含有表格预览窗口，并可 在制表过程中控制结果； • Multiple Response Sets/Tables过程：专门为多 选题数据设计的制表过程； • Tables of Frequencies过程：在同一张表格中对 多个分类变量同时输出频数表；
第4章-SPSS基本统计分析课件
– 通过频数分析，了解变量取值的状况，把握分布特 征。
– 通过频数分析，能够在一定程度上反映出样本是否 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。
第4章-SPSS基本统计分析
目标一：计算存(取)款金额的基本描述统计量，并对 城镇储户和农村储户进行比较 (数据拆分)
目标二：分析储户一次存(取)款的数量是否存在不均 衡现象。
第4章-SPSS基本统计分析
目标二
基本描述统计
分析储户一次存(取)款的数量是否存在不均衡现象，
可以从分析金额是否有大量异常值入手。
实现方法：
数据标准化处理： zi (xi x)/S
第4章-SPSS基本统计分析
异常值的检测
99.73% 95.45% 68.27%
3 2
2 3 第4章-SPSS基本统计分析
2021/1/24
28
基本描述统计量
l 其他统计量
– 均值标准误差(S.E means)
l 中心极限定理认为：样本均值~N(u,2/n) l 反映样本均值与总体真值间的平均离散程度 l 样本数越大，样本均值的离散程度越小，对真
中 趋 势 栏
可反复操作键入多个百分
位数；
按Remove：删除已键入
的数值
离散趋
分布形态栏
按Change：重新输入新 数
势栏 输出统计量对话框 第4章-SPSS基本统计分析
频数分析
l 频数分析中的其他分析
– 分位数的应用
l 从一个侧面刻画了变量的取值分布状况
– 例：( QL=50,QU=75)
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，用于对数据进行描述统计分析。
描述统计分析旨在帮助研究人员对数据进行简单的整理、描述和总结，以便更好地理解数据的特征和趋势。
下面将说明几种常用的描述统计分析方法。
1.频数统计频数统计是指对数据中各个变量的不同取值进行计数。
通过统计每个取值出现的次数，可以了解数据的分布情况和变量的特点。
SPSS提供了多种方式来进行频数统计，包括直方图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到变量的取值分布。
2.中心趋势测量中心趋势测量是描述数据集合中心位置的统计方法，常用的测量指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的算术平均值，中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数值，众数是出现次数最多的数值。
SPSS提供了计算这些测量指标的功能，以便更好地了解数据的中心位置。
3.离散程度测量离散程度测量是描述数据变异程度的方法，常用的度量指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据与平均数之间的平均偏差，方差是标准差的平方，表示数据的离散程度，极差是最大值与最小值之间的差异。
通过这些指标，可以判断数据的离散程度，以及是否存在异常值等问题。
4.偏度和峰度测量偏度和峰度是描述数据分布形态的指标。
偏度测量的是数据分布的偏斜程度，正偏斜表示分布右侧的极端值较多，负偏斜表示分布左侧的极端值较多。
峰度测量的是数据分布的尖峰程度，正峰度表示尖峰较高且尾巴较短，负峰度表示尖峰较低且尾巴较长。
通过偏度和峰度的测量，可以判断数据的分布形态是否符合正态分布。
5.相关分析相关分析旨在研究两个或多个变量之间的关系。
相关系数是用来衡量变量之间线性相关程度的指标，取值范围从-1到+1、接近-1的相关系数表示负相关，接近+1的相关系数表示正相关，接近0的相关系数表示无相关。
通过相关分析，可以了解不同变量之间的关系，以及它们对研究问题的影响程度。
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
在进行SPSS数据的预处理基本统计分析时,我有以下心得感悟：
1. 对数据进行清洗和筛选
在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和筛选,去除无用的数据和异常值,提高数据的准确性和可靠性。
2. 理解数据的分布情况
在进行基本统计分析时,需要理解数据的分布情况,包括数据的平均值、方差、标准差、偏度和峰度等统计指标。
这有助于了解数据是否符合正态分布,数据的离散程度,以及数据的分布形态。
3. 分析变量之间的关系
分析变量之间的关系可以使用相关分析、回归分析、t检验等方法。
通过分析变量之间的关系,可以了解不同变量之间的相关性,并找出影响变量的因素。
4. 对数据进行可视化处理
可视化处理是一种直观的分析方法,可以使用直方图、散点图等图表来表示数据的分布情况、变量之间的关系和趋势。
通过可视化处理可以更加直观地了解数据的特征和规律。
综上所述,进行SPSS数据的预处理基本统计分析需要仔细分析数据的特征,了解变量之间的关系,并运用统计分析和可视化处理等方法,以提高分析结果的精度和有效性。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
使用SPSS进行统计数据分析
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
学会使用SPSS进行数据统计与分析
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
spss4-2(基本统计分析)
频数分析表
Central tendency: 用于定义描述 集中趋势的一组指标： 均数(Mean)、中位数(Median)、 众数(Mode)、总和(Sum)。
频数分析表
Dispersion:定义描述 离散趋势的一组指标： Std.deviation:标准差 Variance:方差 Range :全距 Minimum:最小值 Maximum:最大值 S.E.mean:标准误
众数
(不唯一性)
无众数 原始数据: 8 10 5 9 12 6
一个众数 原始数据:
6
5
9
8
5
5
多于一个众数 原始数据: 25 28 28 36 42 42
中位数
(median)
1. 排序后处于中间位置上的值
50%
2. 不受极端值的影响
Me
50%
3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能 用于分类数据 4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即
8
9
1
2
3
4
5
6
7
n 1 9 1 位置 5 2 2 中位数 1080
数值型数据的中位数
(10个数据的算例)
【例】：10个家庭的人均月收入数据
排 序: 660 750 780 850 1630 2000 位 置: 960 1080 1250 1500
9
10
n 1 10 1 位置 5.5 2 2
2 众数(Mode)：出现频率最高的数 3 中位数(Median)：将数据排序后位于正中间 的数值。适合于所有分布类型的数据 4 总和(Sum)
众数
(mode) 1. 出现次数最多的变量值
(可视化整理)spss统计分析-实例分析
众数（Mode）统计学名词，在统计分布上具有 明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（ 众数可以不存在或多于一个）。 修正定义：是 一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时 众数在一组数中有好几个。用M表示。 理性理解 ：简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个 数。
全距也称为极差，是数据的最大值与最小 值之间的绝对差。在相同样本容量情况下 的两组数据，全距大的一组数据要比全距 小的一组数据更为分散。 计算公式：最大值－最小值。
1.2 描述分析
计算基本描述统计量的操作
（1）分析—描述统计—描述 （2）将分析变量选择到变量框中 （3）单击选项按钮指定基本统计量
1.2 描述分析
1.2.2 应用例一
案例1－3：计算人均住房面积的基本描述统计量 ，并对本市户口和外地户口家庭的情况进行比较。 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
1.1频数分析
1.1频数分析
输出结果
1.1 频数分析＿例1
例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状况 和目前所住房屋的产权情况 思路：利用频数分布表及图形 条件：都是分类变量，直接分析 步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
常用统计量：均值、中位数、众数
1.2 描述分析
刻画离散程度的统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。
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； 相反，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。
第4章 SPSS基本统计分析
练习3
• 完成上例
提纲
1
频数分析
2
计算基本描述统计量
复合分组下的频数分析 多选项分析
3
4
5
比率分析
多选项分析
实现思路 1）按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题 分解成若干的问题，并设置若干个SPSS变量 2）采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频
• 选择若干个频数分析的变量
• 选择绘制统计图形
4、频数分析的扩展功能
计算分位数 • 分位数：是变量在不同百分位点上的取值。分位 点在0~100之间。 • 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上的离散程度越 大
4、频数分析的扩展功能
频数分布表格式的定义 • 调整频数分布表中数据的输出顺序
– 按变量值的升序或降序输出 – 按频数值的升序或降序输出
• 压缩频数分布表
– SPSS默认如果变量取值的个数或取值区间的个数大于10，则 不输出相应的频数分布表
5、频数分析应用举例
分析月住房开销的分布，并对不同居住类型进行比较 • 1）“月住房开销”为定距型变量→先分组，再编 制频数分布表
• 2）计算月住房开销的四分位数→按照“居住类型” 将数据拆分，并重新计算四分位数→进行比较
• 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果，
最终取值为100%。
2、频数分析中常用统计图
• 条形图：适用于定序和定类变量的分析。条形图
的纵坐标可以是频数,也可以是百分比。
• 饼图：饼图中圆内的扇形面积可以表示频数,也可
以表示百分比。
• 直方图：适用于定距型变量的分析。
3、频数分析的基本操作
SPSS数据的基本统计分析
SPSS数据的基本统计分析SPSS（统计软件包用于社会科学）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了一系列功能强大的工具，可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中，将介绍SPSS数据的基本统计分析方法，包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时，需要设置数据类型和变量属性，并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS，可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况，包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势：中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量，并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势：离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况：了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法，可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法，包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表，并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步，可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验：用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析：用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
SPSS基本统计分析（二）：探索分析
SPSS基本统计分析（⼆）：探索分析1、主要功能：
此分析⽅法可检查数据是否有错误，对样本分布特征以及样本分布规律作初步了解。
剔除奇异值和错误数据。
探索性分析过程将提供在分组和不分组的情况下常⽤的统计量和图形。
2. SPSS操作
2.1操作步骤
对30名10岁少⼉（15男15⼥）的⾝⾼（cm）进⾏探索性分析。
注意：录⼊数据时，对不同分组需要定义新的组值，这⾥，0代表男孩，1代表⼥孩。
点击统计，出现如下对话框：
点击图，出现如下对话框：
点击选项，出现如下对话框：
2.2输出结果
（1）个案处理摘要：由表中可以看出不同性别的有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
（2）下表中包含了所有的描述性统计指标。
（3）M估计量：给出的是4种集中趋势的稳健估计量，表格下⽅还给出了不同⽅法计算估计量的加权常量。
当数据中存在极端值或异常值时，M估计量是很好的均值和中位数的替代者，能够更好的反映数据的集中程度。
在描述统计中，如果均值和中位数与M估计量的差距很⼤，说明数据中存在异常值。
（4）百分位数
（5）正态性检验
给出了KS和SW两种正态检验⽅法的结果，P值均⼤于0.05，因此认为数据服从正态分布。
（6）⽅差齐性检验
表格所⽰为莱⽂⽅差齐性检验的结果，并列举了计算莱⽂统计量的4种算法，由结果得，P值均⼤于0.05，认为不同性别的⾝⾼⽅差是齐性的。
（7）箱图与极端值
由箱图可以看出，编号为24的⼥孩⾝⾼在箱图外，属于离群点。
极值表格中输出的是每个变量的5个最⼤值和5个最⼩值。
SPSS数据分析的统计方法选择
SPSS数据分析的统计方法选择SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
在进行数据分析时，选择合适的统计方法非常重要，因为不同的问题需要不同的统计方法来解决。
下面是一些常用的统计方法及其在SPSS中的应用。
1.描述统计：描述统计是对数据的基本特征进行汇总和整理的方法。
SPSS提供了丰富的描述统计方法，如变量的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、分位数等。
2.t检验：t检验用于比较两个群体均值是否有显著差异。
SPSS中提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方式来进行t检验。
3.方差分析：方差分析用于比较多个群体均值是否有显著差异。
SPSS 中的一元方差分析可以用于比较一个因变量在一个自变量有多个水平时的均值差异。
4. 相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过计算Pearson相关系数或Spearman等级相关系数来进行相关分析。
5.回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系和预测。
SPSS中提供了多种回归方法，包括线性回归、逐步回归、逐级回归等。
6.卡方检验：卡方检验用于检验观察频数与期望频数之间的差异。
SPSS中提供了卡方检验方法，包括卡方独立性检验和卡方拟合度检验。
7.方差分析：方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组均值的统计方法。
在SPSS中，可以进行一元方差分析或多元方差分析来评估组间差异的显著性。
8. 非参数检验：非参数检验用于在不满足正态分布假设的情况下比较群体差异。
SPSS中提供了一些非参数检验方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
9.因素分析：因素分析用于降维和提取潜在变量。
在SPSS中，可以进行主成分分析或因子分析来研究变量之间的相关结构。
10.聚类分析：聚类分析用于将相似的个体或因素分组。
spss实验一基本统计方法
在SPSS 中进行实验一的基本统计方法包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计用于对实验数据的整体特征进行描述，而推论统计则用于对样本数据进行推断，从而得出总体的结论。
以下是在SPSS 中进行实验一时常用的基本统计方法：描述统计：1. 均值（Mean）：计算数据的平均值，反映数据的集中趋势。
2. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度。
3. 频数统计（Frequencies）：统计分类变量的频数分布。
4. 中位数（Median）：数据的中间值，不受极端值影响。
5. 最大最小值（Minimum, Maximum）：显示数据的最大值和最小值。
6. 百分位数（Percentiles）：显示数据的分位数，如四分位数等。
推论统计：1. 相关分析（Correlation）：分析两个连续变量之间的关系。
2. t检验（Independent Samples T-Test, Paired Samples T-Test）：比较两组样本均值是否存在显著差异。
3. 方差分析（ANOVA）：比较两个或多个组之间均值是否存在显著差异。
4. 卡方检验（Chi-Square Test）：用于比较分类变量之间的关联性。
5. 线性回归（Linear Regression）：分析自变量和因变量之间的线性关系。
6. 非参数检验（Mann-Whitney U Test, Kruskal-Wallis Test）：适用于非正态分布数据或秩次数据的假设检验。
以上是在SPSS 中常用的实验一基本统计方法，通过这些方法可以对实验数据进行全面的描述和分析，从而得出科学、客观的结论。
在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的统计方法，并正确解读结果。
spss4-3(基本统计分析)
实例分析 1 为了探讨吸烟与慢性支气管炎有无关 系，调查了339人，情况如下： （数据为：吸烟与支气管炎.sav）
患慢性支气管炎 吸烟 不吸烟 43 13 未患慢性支气管炎 162 121
实例分析
1 操作步骤:
在Data菜单中选Weight Cases…项，打开Weight Cases对 话框。 Weight Cases by,再将变量x3选入Frequence Variable 框，单击OK完成加权。 按Analyze--Descriptive Statistics--Crootabs 顺序打开 Crootabs 主对话框。将x1变量 选入Row框作为行变量， 将x2变量 选入Column 框作为列变量。
计算非标准化残差 计算标准化残差 计算调整后残差
Table Format 对话框
决定各行的排列顺序： 各行的排列按升序 各行的排列按降序
实例分析
对居民储蓄调查数据.sav建立列联表，分析 户口和职业的关系
CROSSTABS /TABLES=a13 BY a14 /FORMAT= AVALUE TABLES /CELLS= COUNT /COUNT ROUND CELL .
Crosstabs 对话框
该框中的变量 作为分布表中 的行变量，
显示每 一组中 各变量 的分类 条形图。
该框中的变量 作为分布表中 的列变量，
该框中的变量作 为控制变量，决 定频数分布表中 的层，可有多个 控制变量
只输出统 计量，不 输出多维 列联表。
exact 精确检验
Statistics 对话框
f11+ f12 f21+ f22 n
列联表的结构
(r c 列联表的一般表示)
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目标二的分析思路：
分析储户一次存（取）款金额的数量是否存在不均衡现象， 可以从分析金额是否有大量的异常值入手。
一般而言，若储户存取款金额服从正态分布，那么根据3σ准则 （3个标准差准则），异常值通常为3个标准差之外的变量值。 可通过数据的标准化处理来判断。（先标准化，再依据标准化值 分组，后用频数分析）
（3）点击‘选项’按钮，做二级对话框设置
（4）选中右下角‘标准化得分保存为变量’可将数据标准化后的取 值保存到数据文档中。
对数据标准化 Zi i ，并作 为新变量保存在文件中。
x u
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：计算存（取）款金额的基本描述统计量，并分 别对城镇储户和农村储户进行比较；
SPSS中列联表分析的其他方法—两定序变量
案例分析：分析储户收入水平和对物价水平看法的相关性分析。
定序变量相关性检验的方法有：Gamma系数、Somres’d 系数、Kendall’s tau-b系数、 Kendall’s tauc系数、Gamma系数。一般认为系数绝对值越接近1,表明行列变量有较强的相关关系；越接近0，表明行列 变量相关性越弱。 其中， Kendall’s tau-b系数通常适用于‘方形列联表’； Kendall’s tau-c系数通常用于‘任意格数 的列联表’； Gamma系数通常用于2×2的列联表。 本例运用Kendall’s tau-c系数进行检验得到的统计量0.137，转换后的系数近似服从T分布，最后得到 sig值0.003，可看出：在5%的水平下，储户收入水平和对物价水平的看法是有关系的，只是关系相对较 弱。
SPSS中列联表分析的其他方法—两定类变量
案例分析：分析城镇和农村储户‘对储蓄是否合算’的认同是否一致。
从检验结果表看来，Phi系数（ψ）、Cramer’ V系数、（列联系数Contingency coefficient）相依系 数绝对值越接近1,表明行列变量有较强的相关关系；越接近0，表明行列变量相关性越弱。 零假设：行列变量独立的假设（城镇和农村储户对未来收入的看法是一致的）。备择假设：二者不一 致。 统计量0.040，sig值0.478，可看出：在5%的水平下，城镇和农村储户对储蓄是否合算的看法是一致的。
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
显示每组变量的条形分类图 不输出列联表
计算r和rs系数. 相关性 检验
定类变量
定序变量
G相关
λ
类－距
一致性检验。（行列变量的数目相 同） 当Kappa≥0.75时，表明两者一致性 较好； 0.75>Kappa ≥0.4时，表明一致性 一般； Kappa<0.4时，表明两者一致性较差。
E系数
得到相对风险测评的OR值 选中进行配对卡方检验 进行分层卡方检验
待分析变量
选择统计量 选择图表
源变量框
选择输出格式
要求输出频数分析表格
• 制作频数分布表（频数、百分比）：以表格形式呈现各 个数据的次数分布情况，包括频数、百分比，有效百分比、 累计百分比。
百分位 数选项
第25、50、 75个百分 位数点对 应的变量 值
把数值平均 分为n份，每 个等分位点 对应的变量 值 （2≤n≤100）
2.基本描述性统计分析
基本的描述性统计量大致有三类：一是刻画集中趋势的描述统计量； 二是刻画离散程度的描述统计量；三是刻画分布形态的描述统计量。 通过以上三类统计量能较为准确地把握数据的分布特点。
基本的描述统计分析过程： （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics） -描述（descriptive） （2）选择要描述的一个或多个数值型变量
离散趋势
Dispersion（一组数据远 离其‘中心值’的程度）
定类 定序 定距 定比
众数Mode 中位数Median 均值Mean
异众比率V 四分位差Quartiles 全距 Range 方差 Variance 标准差Std.deviant
均值
= 中位数
= 众数
对称分布
众数
均值 中位数 众数
中位数
从频数分析可得，低异常组占比0%，高异常 组占比2.6%。一般认为异常组的总比例大于 理论值0.3%，可以认为存取款金额存在一定 的不均衡现象。
3.交叉分组下的频数分析—列联表分析
交叉分组下的频数分析又称为列联表分析。主要包括两大基本任 务：一是根据收集到样本数据产生交叉列联表；二是在交叉列联 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。
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。
总体而言，较大部分储户认为未来收入会基本不变且认为收入会增加的比例高于会减少的比例；城镇储 户认为收入会增加的比例高于会减少的比例，但农村储户认为收入会增加的比例低于会减少的比例。可 见，城镇和农村储户对’法’的一致性检验结果
卡方检验的零假设：城镇和农村储户对未来收入的看法是一致的。备择假设：二者不一致。 从本例的统计量15.819，sig值0.000，可看出：在5%的水平下，城镇和农村储户对未来收入的看 法是不一致的。 注意： 当样本数较大时，似然比卡方与Pearson卡方非常接近，检验结论通常是一致的。 线性相关卡方是检验列联表中行列变量的线性相关性，零假设是行列变量零相关，只适用于定序 变量，不能用于定类型变量。
SPSS基本统计分析
单变量的频数分析
单变量的基本描述统计量的计算 多变量的交叉频数表的编制和分析
探索性分析
数据的多选项分析
1.频数分析
通过频数分析能够了解变量取值的状况，把握数据的分布特征，能反映 样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差等。 频数分布分析过程 （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive）-频数 （frequency） （2）选择一个或多个频数分析变量放进‘变量’框中 （3）选中右下角‘显示频数表格’ （4）点击‘统计量’、‘图表’、‘格式’依次进行设置
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析储户的户口和职业的基本情况；
目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城 镇储户和农村储户进行分析比较。
目标一：被调查者的户口和职业情况的频数分布表和统计图
目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城镇 储户和农村储户进行分析比较。
分析思路：
目标二的分析结果
从交叉列联表看来，无论是城镇储户还是农村储户均认为‘买东西’比‘存钱’合算。 卡方检验的统计量0.504，sig值0.478，可看出：在5%的水平下，城镇和农村储户对储蓄是否合算的 看法是一致的。 对于2×2列联表中行列变量关系的检验，SPSS除用Pearson统计量进行检验之外，还采用了连续性校 正和Fisher检验方法。在小样本时可主要参考连续性校正和Fisher检验的结果。
目标二：分析储户一次存（取）款金额的数量是否存在
不均衡现象。
目标一的分析结果：
城镇储户的平均存取款金额（2687.2）高于农村储户（1944.97）；从标准差 及全距可看出，城镇储户存取款金额的离散程度低于农村储户。从峰度和偏度 看来，城镇和农村储户存取款金额的分布均呈现右偏和尖峰分布，只是农村储 户右偏斜程度及尖峰程度更大；总体而言，城镇储户和农村储户中的大部分人 一次存取款金额都低于平均水平，且农村储户表现得更为明显。
由于存（取）款金额属于定距型变量，直接采用频数分析不利于 对分布形态的把握。 运用数据预处理中的‘数据分组’功能 对数据分组后再编制频数分布表。如：将（取）款金额重新分成5 组：少于500元、500-2000、2000-3500、3500-5000、5000以上。
对比城镇储户和农村储户情况，可采用数据预处理中的‘数据拆 分’并计算样本存（取）款金额的四分位数、峰度、偏度等。
储户一次存（取）款金额的分布情况：
被调查者有近一半的储户一次存取款金额在500元以下，2000-3500元的最少。从 图形看来，储户的存（取）款金额呈明显的右偏分布，即一次存取款金额偏低的 占较大比例，也有少数金额偏高的储户。
城镇和农村居民储户一次存（取）款金额的比较：
从均值以 及四分位 数差可以 看出城镇 储户存取 款金额的 离散度大 于农村储 户（尤其 在高金额 区），且 城镇储户 的存取款 金额高于 农村储户。
峰度（Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓程度的统计量， 而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于0 ， 其数据分布的陡缓程度与正态分布相同；峰度大于0，其数据分布比正态分布 更陡峭；峰度小于0，其数据分布比正态分布更平坦。 偏度（Skewness)：是描述数据分布对称性的统计量，而且也是与正态分布的 对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于0 ，则其数据分布的对称性与 正态分布相同；如果偏度大于0，则其分布为正偏或右偏；如果偏度小于0， 则为负偏或左偏。 不同等级的变量描述性指标
相关分析的概念 测量级别 类-类 (类-序) 序-序 类\序-距 (≥3) 相关系数 λ G/ rs E/E2 取值范围 [0.1] [-1.1] [0.1] PRE意义 λ G/rs2 E2 检验方法 χ2 T检验 F检验