SPSS学习系列10. 数据分类汇总

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第十章 spss教程之分类分析

第十章分类分析第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能10.1.2 实例操作第二节 Hierarchical Cluster过程10.2.1 主要功能10.2.2 实例操作第三节 Discriminant过程10.3.1 主要功能10.3.2 实例操作人们认识事物时往往先把被认识的对象进行分类，以便寻找其中同与不同的特征，因而分类学是人们认识世界的基础科学。

在医学实践中也经常需要做分类的工作，如根据病人的一系列症状、体征和生化检查的结果，判断病人所患疾病的类型；或对一系列检查方法及其结果，将之划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查；等等。

统计学中常用的分类统计方法主要是聚类分析与判别分析。

聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。

判别分析则先根据已知类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式，然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。

聚类分析与判别分析有很大的不同，聚类分析事先并不知道对象类别的面貌，甚至连共有几个类别也不确定；判别分析事先已知对象的类别和类别数，它正是从这样的情形下总结出分类方法，用于对新对象的分类。

第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能调用此过程可完成由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。

所谓逐步聚类分析就是先把被聚对象进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类。

返回目录返回全书目录10.1.2 实例操作［例10.1］为研究儿童生长发育的分期，调查1253名1月至7岁儿童的身高（cm）、体重（kg）、胸围（cm）和坐高（cm）资料。

资料作如下整理：先把1月至7岁划成19个月份段，分月份算出各指标的平均值，将第1月的各指标平均值与出生时的各指标平均值比较，求出月平均增长率（%），然后第2月起的各月份指标平均值均与前一月比较，亦求出月平均增长率（%），结果见下表。

spss中分类汇总教程

spss教程：分类汇总
按照某种分类变量进行分类计算，对原始数据分类，做出表格形式，便于直观地观察数据大致分布情况。

方法/步骤
1.调出相关窗口，分类变量是“户口状况”，汇总变量为“人均面积”、“计划
面积”。

分类变量可以多个，称为“多重分类汇总”，第一个分类变量称为“主分类变量”，依次称为“第二、第三分类变量”。

2.按钮“函数”表示计算哪些汇总变量，系统默认均值，用户可自己定义。

3.“变量名与标签”：重新命名汇总结果中的变量名和标签，系统有默认的命名，
见图片。

“保存”：将最后的汇总结果保存在何处。

我此处选择的是第二种，即“将汇总结果保存在一个数据编辑窗口中”。

“个案数”：保存各分类组的个案数，系统默认变量名“N_BREAK”。

4.选择第二种保存方式，结果展示见图片。

“个案数”分别是2825、168。

对
于系统缺失值，spss自动剔除含缺失值的样本，所以平均值的计算不受缺失样本量的影响。

END
经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。

分类汇总的参数设置_SPSS 统计分析从入门到精通_[共2页]

SPSS统计分析从入门到精通●如果个案满足条件则包括：只对满足指定条件的观测量才计算新变量，选中此项激活其他参数选项。

条件表达式在下面的编辑框内进行输入和编辑，操作方式与图3-35中的计算表达式编辑方法相同。

●对于那些不满足此处指定条件表达式的观测量，对应的新变量都取系统缺失值。

3．结果显示在图3-35中单击“确定”按钮运行，在当前数据集生成的新变量如图3-38所示。

图3-38 计算新变量的结果显示其中，新变量计算表达式为：月结余=月工资+月奖金+其他收入−支出，且只对“月份>2”的观测量才按此表达式进行计算，其他情况下新变量都取系统缺失值。

3.2 分类汇总分类汇总就是按指定的分类变量对观测量进行分组，然后计算各分组内的某些变量的描述统计量。

汇总结果可以生成新的数据文件，在新文件中对指定分类变量的每个值产生一个观测记录，如果分组变量只有两个值，那么新的汇总文件中将只包含两个观测记录。

本节就用一个简单的实例来介绍如何对数据进行分类汇总。

3.2.1 数据描述本节使用某小学10～13岁儿童的身高和体重数据，数据来自随盘文件“Chapter 03\儿童的身高和体重数据.sav”，本数据曾在第3.1.2节使用，数据格式如图3-4所示。

下面以性别和年龄为指定的分类变量，对儿童的身高和体重进行汇总。

3.2.2 分类汇总的参数设置依次单击菜单“数据→分类汇总…”，打开的主设置界面如图3-39所示，在此设置分类汇总的变量、保存等选项。

1．主界面设置在左侧的变量列表中选中性别和年龄变量，单击“分组变量”左侧的按钮，将其指定为分组变量；在左侧的变量列表选中身高和体重变量，单击“变量摘要”左侧的按钮，将其指定为汇总变量；单击选中“个案数”复选框。

下面介绍各设置选项的含义。

①“分组变量”列表：用于从左侧的变量列表中选入汇总的分类变量。

②“变量摘要”列表：用于从左侧的变量列表中选入汇总变量（要在各分组内进行描述的变58。

SPSS分类汇总

重金属污染分析报告第一步：异常值检验一、采用的方法探索分析（按不同功能区对不同变量产生箱图，0代表异常值，将异常值改为默认缺省值，之后的分析前可以排除缺省值再处理）二、操作步骤分析->描述统计->探索三、数据处理（包括对表的处理和解释）对于箱图中有0的序列号，找到该序列号，将异常值改为默认缺省值，在对缺省值进行均值替换。

As：29,30,82,138,309；Cd：6，20，152,280；Cr：32,309；Cu：20；Hg：157；Ni：20,138,319；Pb：144，221；Zn：23,31。

第二步：异常值替换一、采用的方法替换缺失值二、操作步骤转换->替换缺失值三、结果分析表格 1 结果变量结果变量被替换的缺失值数非缺失值的个案数有效个案数创建函数第一个最后一个1 Cd_1 4 1 319 319 SMEAN(Cd)2 Cr_1 2 1 319 319 SMEAN(Cr)3 Cu_1 1 1 319 319 SMEAN(Cu)4 Hg_1 1 1 319 319 SMEAN(Hg)5 Ni_1 3 1 319 319 SMEAN(Ni)6 Pb_1 2 1 319 319 SMEAN(Pb)7 Zn_1 2 1 319 319 SMEAN(Zn)8 As_1 5 1 319 319 SMEAN(As) 第三步：不同功能区的污染程度（法一：分类汇总）一采用的方法分类汇总（统计不同功能区不在金属标准范围的百分比）二、操作步骤数据->分类汇总三、结果分析表格 2 不同区域重金属污染程度As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn生活区68.272.745.577.365.92559.161.4工业区63.986.141.794.47544.480.677.8山区18.231.822.727.336.418.221.218.2交通区51.47936.282.658.719.666.772.5公园绿地区74.354.325.768.66011.44051.4从表二可以看出在山区重金属污染程度都是最少的，其中在工业区的Cd，Cu，Hg，Ni,Pb，Zn含量最多。

SPSS中使用分类汇总求标准差

在分组变量中选择年龄，点击小箭头。
在变量摘要框中选择睡眠时间。
然后点击函数。
在菜单中有很多的函件运算就可以得到所需要的数据了。
有的时候我们会碰到一组数据比如某一年有多少的样本我们就需要对它做一下分类汇总如何来做呢
SPSS中使用分类汇总求标准差
有的时候我们会碰到一组数据，比如某一年有多少的样本，我们就需要对它做一下分类汇总，如何来做呢？下面跟随小编的步伐开始吧！
我们打开一组数据，对40年龄的人进行分类汇总。
我们点击编辑——分类汇总。

数据分类汇总的操作步骤

数据分类汇总的操作步骤
以下是 7 条关于数据分类汇总的操作步骤：
1. 首先呀，你得明确自己要分类汇总啥数据，这就好比去超市前你得知道自己想买啥东西一样。

比如说，你要汇总班级同学的考试成绩，那这就是你的目标数据啦！
2. 接下来，选个合适的工具或软件，这就像战士得有把称手的武器呀！Excel 呀这些常用的软件都很好用。

就像如果你要做蛋糕，你得选个能烤蛋糕的烤箱一样。

3. 然后嘞，把数据整理好放进去，可别乱糟糟的哦，那可不行！假如你的数据像一团乱麻，怎么能汇总出清晰的结果呢？就像整理房间，得把东西放整齐一样。

4. 嘿，这时候要设置分类的标准啦！是按成绩高低分，还是按性别分呢？这就好像给不同的物品贴上不同的标签一样重要。

比如按成绩划分优良中差，这多清晰呀！
5. 接着呀，用工具里的功能进行汇总操作，看着数据一点点被整理清晰，你不觉得很有成就感吗？这就如同把拼图一块块拼起来，最后呈现出一幅完整的画面。

6. 哇哦，检查一下汇总结果是不是正确的呀，可不能有错误哟！好比你做完作业得检查一遍，不然出错了多可惜呀。

假设有个数据汇总错了，那之前的努力不就白费啦！
7. 最后呀，好好欣赏你的成果吧！看到清晰明了的数据汇总，是不是心情超好？这就像你辛苦种的花儿终于绽放了一样让人开心！
我觉得呀，只要按照这些步骤来，数据分类汇总一点儿也不难，相反还挺有趣的呢！大家快去试试吧！。

SPSS数据整理

个上限，求数值在该区间内的例数占总例数的比
率（0-100%）；
• （14）Percentage outside：先确定1个下限，再确定1个上限，求数值在该区间外的例数占总例数的比率（0-100%）；
• （15）Fraction inside：先确定1个下限，再确定1个上限，求数值在该区间内的例数占总例数的比率（0-1）；
结果
• 原文件中的行变成新文件中的列，原文件中的列变成新文件中的行；
• 原文件中的变量变成新文件中的个案，原文件中的个案变成新文件中的变量
• 原文件中未被选定的变量将在新文件中丢失
3 数据的分组汇总
选Data菜单的Aggregate...命令项
• 类组(Break Group): 分类变量的不同取值将原始数据分成若干组.如: origin=1、2、3 分别代表美国、欧洲和日本，分成三个类组
例6 ：在cars.sav文件
• 标出美国产的汽车马力在135以下的
• 注意：
– Count 在标示数据的过程中，不能对同时满足多个取值条件的记录进行标示，只能对满足某一个条件的变量进行标示。
四、变量的重新赋值
• 选Transform菜单的Recode命令项， • 该过程用于将原变量按照某种一一对应的
（7）Number of cases：合计类组的观察例数；（8）Sum of values ：求类组所有观察值的和。（9）Percentage above：先确定1个数值，求大于该
数值的所有例数占总例数的百分比（0-100%）；（10）Percentage below：先确定1个数值，求小于
• 选Data菜单的Select Cases...命令项，
（1）All cases：表示所有的观察例数都被选择，该选项可用于解除先前的选择；

SPSS操作实验手册

SPSS试验操作指导手册（2023版）2.SPSS数据整顿2.1 SPSS数据文献旳建立SPSS数据文献旳建立可以运用【File(文献)】菜单中旳命令来实现。

详细来说, SPSS提供了四种创立数据文献旳措施:●新建数据文献【File(文献)】→【New(新建)】→【Data(数据)】命令；●直接打开已经有数据文献【File(文献)】→【Open (打开)】→【Data(数据)】命令；●使用数据库查询；【File(文献)】→【Open Database(打开数据库)】→【New Query(新建查询)】命令, 弹出【Database Wizard(数据库向导)】对话框●从文本向导导入数据文献。

【File(文献)】→【Read Text Data(打开文本数据)】命令, 弹出【Open Data(打开数据)】对话框实例分析: 股票指数旳导入文献2-1.xls是上证指数从2023年1月4日至2023年10月16 日旳数据资料, 包括了开盘价、当日最高价、当日最低价和收盘价等选项, 请将该数据导入至SPSS中。

2.2 SPSS数据文献旳属性一种完整旳SPSS文献构造包括变量名称、变量类型、变量名标签、变量值标签等内容。

注意: SPSS数据文献中旳一列数据称为一种变量, 每个变量都应有一种变量名。

SPSS数据文献中旳一行数据称为一条个案或观测量（Case）2.2.1 实例分析: 员工满意度调查表旳数据属性设计1.实例内容为了提高员工旳工作积极性, 完善企业各方面管理制度, 并到达有旳放矢旳目旳, 某企业决定对我司员工进行不记名调查, 但愿理解员工对企业旳满意状况。

请根据该企业设计旳员工满意度调查题目（行政人事管理部分）旳特点, 设计该调查表数据在SPSS旳数据属性。

2.实例操作详细环节如下文献(2-2.sav.)Step01: 打开SPSS中旳Data View窗口, 录入或导入原始调查数据。

Step02：选择菜单栏中旳【File(文献)】→【Save (保留)】命令, 保留数据文献, 以免丢失。

SPSS--数据处理功能——数据整理 (一)

改变数据值；剪切，复制和粘贴数据值；增加和删除观测；增加和删除变量；改变变量的顺序；改变变量的定义。
马敬东华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院
数据文件合并
使用SPSS，用户可以两种丌同的方式从两个文件中合并数据，即：合并具有相同变量但丌同记录的两个文件；合并具有相同记录但丌同变量的两个文件。合并具有不同记录的文件合并包含有丌同变量的文件
Missing Values（缺失值）
系统缺失值在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，有点号表示。用户缺失值能够区分为什么信息缺失常常是很重要的。可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失的值，然后命令SPSS将它们标为缺失值。
No missing values 无缺失值，所有值都认为是有效的。返是缺省情况。 Discrete missing values 对于一个变量可以输入最多三个离散的（个别的）用户缺失值。可以对数字型戒短字符串定义离散的缺失值。 Range of missing values 所有最高和最低值乊间（包括最高值和最低值）被认为是缺似的。对短字符串变量丌适用。如果想包括在一个范围内低于戒高于某一定值的所有值而又丌知道最低和最高的可能值是什么，可以为Low 戒 High键入一个星号（*）。
指定文件类型
在打开一个数据文件以前，需要告诉SPSS文件类型是什么。文件类型从下拉菜单中的下列选项中选择一个： SPSS（*.sav）在SPSS for Windows戒SPSS for UNIX 中产生和保存的数据文件。 SPSS/PC+（*.sys）在SPSS/PC+中产生戒保存的数据文件。 SPSS Portable（*.por）在其他操作系统（如 Macintosh，OS/2）中产生的可移动的SPSS文件。 Excel（*.xls） Microsoft Excel电子表格文件。 Lotus（*.w*） Lotus1-2-3电子表格文件。 Dbase（*.dbf） Dbase II、III和IV的数据库文件。

SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图

!!!!图1-‐12 !! 图1-‐13
!二二.相关性
!（一一）.双变量相关分析（Bivariate）
!当分析两个变量之间是否存在相关关系时，使用用双变量相关分析。
这个结果就是r=0.022，p等于0.603. 要在r大大于0.5的情况下，表示示两组的关系密切；而而p值要小小于0.05相关才成
!!立立。
接下来我们看一一下这一一组数据：NLR和HbA1c的相关性
! 图2-‐4
首首先r=0.509，说明他们的相关是很密切的，而而p<0.001,说明相关是成立立的。然后在“.509”右上角角现在是有两个*号，说明是显著相关的，假如说是一一
!!!!!个*号，说明只是p值小小于0.05，相关成立立，但是没有0.000显著。
!
!三. 回归分析（regression）
! 图1-‐8 图1-‐9
!!!!!!!
!图1-‐2
3.弹出的主对话框：
!!!!!!!
图1-‐3
!
4.如果你想设置99的可信区间就去“选项里里面面设置”，系统默认95%的可信区
间。
5!!!!!!!!!!!!!!.接着就是开始做数据了：
!
图1-‐4
6.得到结果：
图1-‐5 首首先我们在图 5 中可以看到样本数目目是 N = 5 8 2 个，均数 ± 标准差是 62.69±9.669。（PS：高高中统计学知识忘记了的我就不再这里里意义赘述了，自自行行补脑吧）下面面的那个t我不是很了解是什么意思，一一般的文文章里里面面也没有用用到。重要的是Sig.（双侧）值，就是在常在文文献中看到的p value，它要小小于0.05才是有意义的。而而后面面的“差分的95%置信区间”的上下限，只要均值差值在可信区间里里面面，并且置信区间没有包含0，就说明样本均数和总体均数的差异是

数据分类汇总方法

数据分类汇总方法数据分类是指将数据按照其中一种规则或特征进行归类和汇总的过程。

在数据处理和分析的过程中，数据分类是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，并从中提取有用的信息。

数据分类可以根据不同的目的和需求进行不同的方法选择。

下面将介绍几种常见的数据分类汇总方法。

1.层次聚类法层次聚类法是一种常见的数据分类方法，它通过不断地合并相似的数据点，形成不同的层次结构。

该方法将数据点分 into clusters，每个cluster内部的数据点越相似，cluster之间的相似程度越小。

层次聚类法主要有两种形式：凝聚型和分裂型。

凝聚型是从单个数据点开始逐渐合并数据点，直到所有数据点被聚类为止；分裂型是从整个数据集开始，逐渐将数据集分割成更小的类别，直到每个类别只剩一个数据点为止。

2. K-means算法K-means算法是一种常见的非层次聚类方法，它将数据点分为K个不同的簇。

该方法通过计算每个数据点与簇中心的距离，将数据点分配给最近的簇。

然后重新计算簇中心，并重复此过程，直到收敛为止。

K-means算法的核心思想是最小化簇内的平方误差，从而使簇内的数据点更加相似，不同簇之间的数据点更加不相似。

3.决策树算法决策树算法是一种常见的分类方法，它通过树形结构表示数据的分类规则。

决策树算法将数据集划分为一个个决策节点和叶子节点，每个节点都代表了一个分类特征或一个分类规则。

通过对每个节点进行判断和决策，最终将数据分到叶子节点中的一个类别中。

决策树算法的优点是易于理解和解释，可以处理离散型和连续型的数据，但对于数据有较高的要求，对噪声和缺失值敏感。

4.支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类方法，它通过构建一个最优超平面来将数据点分到不同的类别中。

支持向量机算法的核心思想是找到一个能够最大化不同类别之间的间隔的超平面。

在实际应用中，当数据无法线性分割时，支持向量机算法可以通过引入核函数来处理非线性分类问题。

SPSS常用基础操作(3)——对数据资料进行整理

在实际工作中，往往需要对取得的数据资料进行整理，使其满足特定的分析需求，下面介绍SPSS在资料整理方面的一些功能。

1.加权个案
加权个案是指给不同的个案赋予不同的权重，以改变该个案在分析中的重要性。

为什么要这么做呢？比如某些原始的数据资料每一行代表一个个案，在实际分析时，通常会整理成列联表或频数表，即增加一个频数变量，对重复取值的个案进行计数，这样整理之后数据内容会简化很多，但如果直接使用的话还不行，因为每种取值的个数不同，导致权重不同，因此需要加权处理。

SPSS的加权个案在数据菜单的加权个案过程，操作非常简单。

2.分类汇总
前面说将原始数据整理成频数表的形式，就可以通过分类汇总来实现，但是分类汇总功能不止可以按照频数汇总，还有更丰富的其他功能，在数据菜单的分类汇总过程可以操作。

spss实操知识点总结

spss实操知识点总结●2.数据管理●数据——转置——变量（列），名称（行）●变量类型:●连续:年龄（17.3）（其取值范围在理论上是连续不断的）●离散变量:人口（3）●等级:满意程度●分类:学历，性别，血型●3.描述性统计分析●判断数据●定量资料:连续型，离散型●统计图或统计表●定性资料:二分类，多分类●频率分布图和统计图●分析——描述统计——●频率（F）:有四分位数等●描述(D):有标准差等●交叉表(C):●4.绘制图表●5.正态/方差齐检验●正态检验●直方图●分析——描述统计——探索——图——正态检验（N＞50看右边，＜50看左边）（p＞0.1符合正态）●方差齐性检验●分析——描述统计——探索——图——含来文检验——未转换（p＞0.1满足方差齐性）●看第一行●6.t检验●●单样本t检验●病人和正常人有无差别●H。

:μ=μ。

●分析——比较平均值——单样本t●（sig＜0.001，拒绝H0:μ=u。

，病人跟正常人不相符）●配对t检验●H。

:μd=o●（两种药物对小鼠的影响）●1.分析——比较均值——成对样本t●（sig＜0.05，拒绝H0，两组差异有统计学意义）●2.差值法:转换——计算变量——新增变量d（两者差值）——使用单样本法●两独立样本t检验●Ho:μ1=μ2●分析——比较均值——独立样本t——分组变量——自定义组——指定值●结果分析●（sig＜0.05，差异有统计学意义）●第一行，t检验/第二行，t'检验●方差齐性检验F值，sig＞0.1方差齐，使用t检验；否则，使用t'检验●7.秩和检验●●对变量进行正态检验，若不符合正态，则使用秩和检验●配对符号秩和检验●H。

:差值的总体中位数Md=o●（判断两种方法有无差别）●转换——计算变量——新增差值变量d（对d正态检验）（非正态——秩和检验）——分析——非参数——2个相关样本（p＜0.05，有显著差异）●两独立样本●H。

:A与B……总体分布位置相同●分析——非参数检验——2独立样本——自定义组（1.2）（p＜0.05，两组有差异）●多独立样本●H。

数据分类汇总的四种方法

数据分类汇总的四种方法以下是 6 条关于“数据分类汇总的四种方法”的内容：1. 手动分类汇总法呀，就好像你整理自己的房间一样！比如说，你有一堆不同颜色的笔，你一根根地把它们按照颜色分开放好，这就是手动分类呀。

我之前整理我的书籍，就是一本本看然后放到不同的书架格子里，可不就是这样嘛！这种方法虽然原始，但是有时候还真挺好用呢，尤其是数据量不大的时候。

2. 利用工具软件分类汇总法，这简直是给我们的大救星好不好！就如同有了一个超级智能的小助手。

举个例子，我在处理那些海量的销售数据时，用了专门的数据分析软件，它一下子就帮我把各种数据分得清清楚楚。

就好像是魔法一样，一下子就让混乱变得有序啦，爽不爽？3. 公式分类汇总法呀，嘿，这可是个厉害的家伙！可以把复杂的数据关系理得明明白白。

好比你解一道很难的数学题，用对了公式就迎刃而解啦！我记得有一次统计班级成绩，用一些特定的公式，很快就把不同科目、不同分数段的情况都搞清楚啦，真的太牛了！4. 数据透视表分类汇总法，哇哦，这可真是个神奇的法宝呢！就像是给数据施了魔法一样。

假设你要整理一堆会员信息，用数据透视表就能快速把各种维度的信息整理出来。

我曾经用它来分析公司的客户群体，一下就看到了关键的信息，酷不酷呀？5. 分类编码分类汇总法，这可是个有条理的办法哟！就像给每一个物品贴上专属标签。

想想看，图书馆给每本书都有编码，找起来多方便呀。

我在整理库存商品的时候，就用分类编码，一下子就知道每种商品的具体情况啦，是不是超级好用呀？6. 层次分类汇总法呢，就如同建造一个稳固的大厦！一层一层分得特别清楚。

比如你整理自己的衣物，按照季节、款式分层次放置。

我之前在做项目规划时，用层次分类汇总，让整个计划变得清晰无比，厉害吧！我觉得呀，掌握这些数据分类汇总的方法真的太重要啦！能让我们在面对各种数据的时候不再头疼，而是轻松搞定！。

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。

SPSS的数据采集和整理

录入数据---多选题的录入
如：您通常获取新闻方式有。
1）报纸
2）杂志
3）电视
4）收音机 5）网络
case 1 ：杂志、网络
case 2：报纸、电视、收音机
……
多选题两种录入方法
多重二分法 (multiple dichotomy method)：每个选项作为一个只有两个取值（选为1、未选为0）的变量。
拆分状态在窗口右下角显示文件级数据整理记录筛选selectcases将符合条件的数据筛选出来进行分析将符合条件的数据筛选出来进行分析相当于transform菜单某些功能中的if相当于transform菜单某些功能中的transform菜单某些功能中的按钮筛选状态在窗口右下角显示筛选状态在窗口右下角显示文件级数据整理记录加权weightcases若各记录出现频数不同则必须给出若各记录出现频数不同加权变量加权状态在窗口右下角显示加权状态在窗口右下角显示weight文件级数据整理数据分类汇总aggregate将记录组合并到单个摘要记录中将记录组合并到单个摘要记录中并创建新的分类汇总数据文件
12版之前变量名的长度一般不能超过8个字符；空格和特殊字符(如！、 -、?、’和*等) 不能用于变量名；每个变量名必须保证是唯一的，不区分大小写；下面的关键词不能用作变量名：
ALL NE EQ TO LE LT GE BY OR GT AND NOT WITH
定义变量属性---变量类型type
变量级数据整理 ---新变量生成(Compute)
利用算术符号和函数生成新变量 (Compute),举例: 销售总额=单价*数量*(1一折扣) （订单明细.sav）平均成绩=(语文成绩+数学成绩+英语成绩)/3 （transfer. sav）计算英语成绩高于70分的平均成绩计算上海学生的平均成绩注意: 1)在英文输入状态下输入函数式 2) 利用if按钮设定计算条件 3) 字符串条件加“”号，如city="上

SPSS Modeler数据挖掘操作之分类汇总

】节点选项
多重分类汇总设置
5
本例的第二个操作目标术语多重分类汇总问题。
其中第一个分组变量为流失，第二个分组变量为套餐类型，汇总变量为基本费用，如图所示
运行结果如下
6
将【表】节点添加到数据流中并运行，可以看到汇总后的结果
SPSS Modeler数据挖掘操作之分类汇总
分类汇总说明
1
数据的分类汇总：首先根据指定的分组变量将数据分成若干组；然后在各个组内计算汇总变量的基本描述统计量
在【记录选项】选项卡中的【汇总】节点可实现数据的分类汇总
数据说明
2
本例以虚拟的电信客户数据为例，说明分类汇总的具体操作：操作目标如下：
一、分别计算未流失客户和流失客户的基本费用的均值和标准差二、分别针对未流失客户和流失客户群，计算选用不同套餐类型的客户，其基本费用的
均值和标准差
基本操作简介
3
一、选择【Stastistics文件】节点，添加到数据流区，并读入 Telephone.sav文件数据。
二、选择【记录选项】中的【汇总】节点，将其添加到数据流中，右击鼠标，选择弹出的【编辑】选项进行参数设置，如下

spss基本介绍

选择
Range：through，在左、右侧框中分别键入 1、3，然后在右上方的 Value右侧框中键入对应的新变量值 1，此时下方 Add 键变黑，单击它，Old→New 框中就会加入 1thru3→1。同理，我们在 Old→New 框中就会看到其他三条，它们是 4thru6→2、 7thru9→3、10thru12→4.单击 Continue，再单击 OK，系统就会在数据视图（Data View）的最右边生成新变量 quarter。
操作步骤
选择菜单
Transform → Recode → Into Different Variables，Recode对话框如图 11 -5 所示，将出生月份（month）选入 Input Variable → Output Variable框，此时 Output Variable框变黑，在 Name文本框里输入新变量名 quarter并单击 Change，可见原来的 month→？变成了 month→quarter。然后单击“Old and New Values”，系统弹出变量值定义对话框如图 11 -6 所示。

(2)在左侧的源变量框中选择一个或多个变量作为分类变量进入分类变量(Break Variable[s])框中。 (3)在左侧的源变量框中选择一个或多个变量作为要求汇总的变量进入汇总变量(Aggregate Variable(s))框中，即要求对这些变量的值进行分类汇总。 (4)name & label (名称与标签) 单击此按钮可以修改组合后所生成的新变量的名称以及标签如图所示，可以在 Name 后面的矩形框中输入新变量名，在 Label 后面的矩形框中输入新变量的标签，单击 Continue 按钮继续。