1 spss简介及常见的数据整理技巧
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
spss 基本操作一`spss 简介
SPSS基本操作一、SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Science，社会科学统计软件包）是目前世界上最知名和最为流行的统计分析软件之一，它与SAS、BMDP一起被称为国际上最有影响的三大统计分析软件。
SAS由于是为专业统计分析人员设计的，具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士所喜爱。
而SPSS是为广大的非专业人士设计。
它集数据整理、分析过程、结果输出等功能于一身，操作简便，好学易懂，简单实用，并且具有强大的图形功能，可以得到直观、清晰、漂亮的统计图。
因而很受非专业人士的青睐。
此外，比起SAS软件来，SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而更适合应用于教学科研活动，是国内外教学科研人员必备的科研工具。
SPSS软件的统计功能包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因素分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。
使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程。
另外，SPSS软件具有广泛的数据转换接口，数据适用性强，可处理不同格式的数据，如关系数据库生成的DBF文件、或用文本编辑软件生产的ASCII码数据文件、或EXCEL 数据文件等，均可方便地转换成可供分析的SPSS的数据文件。
二、SPSS软件的界面和运行方式在SPSS主窗口中（如图1.1所示），从上到下分别为：菜单、快捷工具栏、数据输入栏（在SPSS中，以二维数据表的形式来组织数据，每列为一个变量，每行为一个个案）和视图切换按钮（包括数据视图和变量视图，变量视图如图1.2所示）。
SPSS软件的运行方式可以分为两种：1．完全窗口菜单运行管理方式SPSS启动后即在屏幕上显示主页面，即数据编辑窗口，如图1.1所示。
SPSS数据的整理与分析
数据的整理与分析chy一、数据收集-问卷星1、检查与剔除不合格问卷，比如答题时间太短、年龄不符合、问卷填写不完整等。
2、应答率/回收率：是指定的或者抽中的需要作答的对象中，最终完成作答的百分比。
3、合格率：合格数量/作答数量。
4、一般的，访问问卷的回收率最高，回收率一般要求在90%以上；邮寄问卷的回收率低，回收率在50%左右就可以了；发送式自填问卷的回收率一般，回收率要求在67%以上。
5、如果不高尽量不要写入，反而起反作用。
6、可以运用问卷星中的图与表描述，直观描述。
二、数据整理-Excel1、结果导出方式：文本、数字、分数，保存excel原版。
2、再另存一版你用于SPSS分析的表格。
3、注意反向计分的题目。
4、如果量表分为几个维度，可以单独列出来进行分析。
（如我发到群里的表格，可以用总分与其他条目分析，也可以用这个量表包括的几个维度分别与其他条目分析，观察其关联）。
5、如果分不清楚，可以标注一下变量的类型，如分类变量还是数据变量（如我的Excel的第二行，但是导入到SPSS中时需要删除）。
三、数据录入-SPSSSPSS中“变量视图”输入各变量如下：1、“类型”尽量都转换为“数字”；（选中右边的…）（点击“数字”即可）3、“值”的标记：（用于计数资料的标记，在结果中易于观察）点击…，分别输入对应的值和代表的标签，点击“添加”和确定即可4、“测量”分为三类：（1）标度：指计数资料，如年龄、108总分等；（2）有序：指等级资料，如年级等；（3）名义：指计数资料，如性别、性格等。
5、如何把计数资料转换为计量资料，即赋值（以“拖延总分为例”）步骤：（注意填写名称和标签，点击“变化量”） ----点击“旧值和新值”进行赋值：0-20赋值为1：--添加--20.1-40赋值为2：--添加--40.1-60赋值为3：--添加--然后“变量视图”最后一行就会出现新的变量“拖延分数三分类”，可以把“名义”改为“有序”，也可不改。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
统计学SPSS软件简介和操作指南课件
age
年龄（岁）
实测值
pathsi 病理肿瘤大小（cm） 实测值，99表示缺失值 ze
lnpos 阳性腋下淋巴结（个数）
实测值
histgr ad
组织学分级
分1，2，3级，4缺失值
pr
孕酮受体状况
0阴性；1阳性；2缺失值
time
生存时间（月）
实测值
（一）数据编码
▪ 1. 定义变量名（variable） 原则如下： （1）变量名的长度不能多于8个字符
加选 显 权择 示
病标 例签
数据编辑窗的菜单栏和快捷图标栏（病例，即观察单位，case）
பைடு நூலகம் 数据的整理
▪ 在菜单命令 Data实现 1. 排序（Sort Cases）
练习：将例中的数据按生存时间time从 小到大排序，观察到什么？
2. 选择观察单位（Select Cases） 练习：将例中阳性腋下淋巴结个数lnpos 为0，（无腋下淋巴结转移）同时孕酮受 体er为1（阳性）的观察单位选择出来。 观察到什么？
1、鼠标形状与操作说明
➢光标形状
箭头形用于选项。 沙漏斗表示电脑正在运算中。 I字形用于文书处理中光标的移动。 手指形用于选择名词解释。
➢单击：常用光标的定位或选项。 ➢双击：常用运行某种过程。 ➢拖曳：表示标识了某一范围。
2、SPSS启动
（1）在桌面双击.SPSS13.0图标 （2）从菜单选择：开始程序 ▪ SPSS for Windows ▪ SPSS13.0 for Windows （ 3 ） 在 资 源 管 理 器 中 双 击 SPSSWIN.exe
数据的转换
▪ 在菜单命令 Transform实现
1.生成新变量
SPSS统计软件简介1
WUST
结果输出窗口
• 打开结果输出窗口 • 标题窗和内容窗 • 显示所有的统计分析结果 • 对输出结果的编辑
WUST
程序编辑窗口
• 程序编辑窗口界面 • 邂逅Paste按钮 邂逅Paste按钮 Paste • 用程序编辑窗口加快我们的工作 • 用程序编辑窗口完成对话框无法完成的工作
WUST
10个下拉式菜单 个下拉式菜单
WUST
SPSS统计软件 SPSS统计软件 简 介1
曾 婧
WUST
1. 2. 3. 4. 5. 6.
SPSS软件概述 SPSS软件概述 SPSS的启动与退出 SPSS的启动与退出 数据文件的建立与保存 其他类型文件的读入 数据文件的管理 SPSS基本统计分析功能 SPSS基本统计分析功能 统计描述、 检验、 检验、 统计描述、t检验、χ2检验、相关与回归分析
WUST
特点
• 操作简便：SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好 操作简便： 最突出的特点就是操作界面极为友好 • 数据转换功能强大 • 数据管理功能强大 • 统计分析方法全面丰富 • 输出结果十分美观漂亮 • 在线帮助方便 • 程序生成简化
非专业统用数学、经济、 广泛的应用于统计、应用数学、经济、市场营 心理、卫生统计、生物、企业管理、气象、 销、心理、卫生统计、生物、企业管理、气象、社 会学等领域。 会学等领域。 其分析过程包括：调查设计、数据收集、数据 其分析过程包括：调查设计、数据收集、 存取和管理、数据分析、数据检验、数据挖掘、 存取和管理、数据分析、数据检验、数据挖掘、数 据展示等。 据展示等。还有一系列附加模块和独立模块产品以 加强它的分析功能。 加强它的分析功能。
注：dtime表示从确诊到进行手术治疗的时间
SPSS-1 简介与基本操作
序言
常用的统计分析软件
Excel； ； SAS (Statistical Analysis System)； ； SPSS； ； S-Plus； ； Origin； ； R, Minitab, MATLAB, STATISTICA……
SPSS基础 SPSS基础
软件名称
Statistical Package for Social Science Statistical Product and Service Solutions
(PASW Statistics 18)
SPSS基础 SPSS基础
基本窗口
数据编辑窗口（ 数据编辑窗口（Data editor） ）
功能：对SPSS的数据进行定义、录入、修改、管理等基本操作 功能： SPSS的数据进行定义、录入、修改、 的数据进行定义 的窗口 包含数据视图工作表 数据视图工作表（ 包含数据视图工作表（data view）和变量视图工作表 ） （variable view）两部分。 ）两部分。 组成：窗口主菜单（ 组成：窗口主菜单（Data、Transform、Analyze、Graphs）、 、 、 、 ） 工具栏、数据编辑区、 工具栏、数据编辑区、状态显示区 SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口；运行过程中 SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口； 运行过程中自动打开 无法关闭 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的； 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的 中的数据以.sav存于磁盘上 中的数据以 存于磁盘上
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧数据是一个有用的工具，它可以帮助我们了解问题并做出更好的决策。
然而，对于大多数人来说，数据处理和分析可能会让人望而却步。
幸运的是，有一些工具可以帮助我们更轻松地处理和分析数据，其中最常用的工具之一是SPSS。
SPSS是一个广泛用于数据分析的软件包，可以轻松地进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等等。
在本文中，我们将探讨利用SPSS进行数据处理和分析的一些技巧。
第一步：数据的输入和清理在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据输入到SPSS 中。
数据可以来自Excel或其他电子表格程序，也可以手动输入。
在输入数据时，要注意数据类型，例如文本、数字和日期等。
要确保数据以正确的格式输入，以便进行后续的分析。
一旦数据已经输入到SPSS中，接下来需要对数据进行清理。
数据清理的目的是修复数据中的错误或缺失值，以确保数据的质量和正确性。
SPSS提供了一些工具来帮助用户对数据进行清理。
例如，可以使用SPSS Data Editor中的查找替换功能，通过查找敏感字词或错误数据，减少数据清理的负担。
SPSS还提供了插件程序，如Validate命令、Codebook等等，它们可以在清洗数据方面提供有用的支持。
第二步：描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据集的基本特征，例如中位数、众数、平均数、标准差和范围等等。
在SPSS中，进行描述性统计分析非常简单。
首先，选择“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项，然后选择要分析的变量。
SPSS将生成一个报告，其中包含描述性统计信息。
在生成描述性统计报告之后，可以将其保存在SPSS的输出窗口中，以便之后参考。
此外，还可以使用SPSS的导入导出功能将描述性统计结果导出到其他程序中，例如Word或Excel。
第三步：假设检验假设检验可以帮助我们确定实际观察结果与预期结果之间是否存在显著差异。
SPSS简介
2014-9-20
6 合并数据文件
• 合并：纵向和横向两种
2014-9-20
数据文件的纵向合并
• 从外部数据文件中增加观测量到当前数 据文件中，称为纵向合并或追加观测量, 相互合并的数据文件应该有相同的变量 • 步骤：
打开一个数据文件 菜单： Data+Merge Files+Add Cases 注意：有变量的Pair(配对)问题
a. 选变量：每个变量产生一个秩变量 b. 选择秩的排列方式：将最小的数值的秩定为1 （升序）或将最大的数值的秩定为1（降序） c. 是否分组(BY变量)：分别从1开始排名，如对男 女生分别排名 d.Ties（结值，相同值）的不同处理方式: Mean,Low,High,Sequential
数据视窗（Data View）和变量视窗（Variable View） Data View主要用于显示和编辑数据 Variable View则用来定义编辑变量的有关属性: 包括变量名（Name）、类型(Type)、宽度(Width)、 小数位数(Decimal)、标签(Label)、值标签(Values)、 缺失值(Missing)、列宽(Columns)、对齐方式(Align)和 测量类型(Measure)等。
2.3.3 结果输出窗口---SPSS Viewer
显示分析结果和系统信息。 系统启动时并不打开输出窗口， 当完成首次统计分析过程后会自动 打开。如果处理成功，就显示处理 结果；如果处理过程中发生错误或 失败，则提示出错信息。 在窗口标题栏自动显示其对应的 输出文件名；若是新开的窗口，按 顺序自动标记为“Output1”、 “Output2”、……等。
学习使用SPSS进行数据分析和统计
学习使用SPSS进行数据分析和统计在今天的数字化时代，数据统计和分析已经成为各个领域不可或缺的技能和技术。
学习使用SPSS进行数据分析和统计，可以帮助我们更加深入地了解数据，同时也可以为我们解决问题和做出决策提供帮助。
一、SPSS的基本概念和用途SPSS全称是“Statistical Product and Service Solutions”，是一种统计分析软件。
它可以用来对数据进行分析、建模和预测，支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。
同时，SPSS也提供了各种图表和报表来展示数据分析结果，方便我们更好地理解和使用数据。
二、SPSS的基本功能和操作1. 数据输入和清洗：在使用SPSS进行数据分析之前，我们需要将数据输入到SPSS中并进行数据清洗。
数据输入可以通过手动输入、复制粘贴、导入文件等方式实现，数据清洗则可以通过数据筛选、去重、去除缺失值等方式实现。
2. 数据分析和统计：SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析等。
我们可以根据不同的数据类型和研究需求选择不同的统计方法。
3. 图表展示和报表输出：SPSS提供了多种图表和报表样式，可以很方便地将统计结果展示出来。
我们可以使用SPSS自带的报表或自定义报表来实现。
三、学习SPSS的途径和方法1. 在线课程和教程：通过网络搜索“SPSS入门教程”或“SPSS在线课程”，可以找到很多教程和课程资源来学习SPSS的基本操作和分析方法。
例如，在Coursera和edX等平台上，有很多SPSS课程可供选择。
2. 书籍和教材：学习SPSS最基础的方法是通过购买SPSS的官方教材并进行学习。
SPSS出版了一些很好的教材，例如《SPSS统计分析方法》和《SPSS数据分析入门与进阶》等。
同时，也有其他基础统计学分析的书籍可以参考。
3. 工作中的实践：SPSS的使用需要结合实际问题进行操作，因此在工作中实践是很重要的学习途径。
SPSS 简介
二、SPSS 操作系统
2014-6-5
（一）SPSS的启动
点击电脑左下侧“开始”的“所有程序”中的“SPSS for windows ”，点击spss 13.0 for windows 或 ①打开电脑找到spss 13.0 for windows 图标 ②双击图标，出现spss 13.0 for windows 的主界面
方法： 首先将数据录入计算机
（1）先要建立数据库结构 （2）再录入数据 （3）再进行正态性分析
例:
0.23 0.34 0.49
数据录入框
点击Data View
2.定义变量的计算机实现
光标移到主界面的“Variable View”点击之
在“Name”内按序录入变量名
点击“Type”,出现对话框有八种可供选择原变量类型：
线性
独立样本T检 交叉表 验
方差分析
非参数检验
图形 菜单
柱状图 线性图 面积图 饼状图
箱式图
直方图
（四）SPSS的数据库建立
数据库的建立：是把科研工作过程中的采集的 各种信息、数据以某种方式存入到计算机的磁盘 中，以随时存取、修改、统计分析的数据文件的 全过程。包括：数据编码、建立数据文件的二维 结构、数据录入、选定数据文件名及保存数据等 步骤。
Viewer Files (*.spo)
点击“保存”
保存结果数据
2、直接退出
步骤： 点击“File” 点击“Exit”
（三）SPSS的窗口与菜单
数据编辑窗口 变量编辑窗口 结果输出窗口 文件菜单
窗口
编辑菜单 数据菜Biblioteka 转换菜单 分析菜单 图形菜单菜单
数据编辑窗口
变量编辑 窗口
SPSS基本操作讲解
SPSS基本操作讲解SPSS是一种常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能。
在使用SPSS进行数据分析时，我们需要进行一些基本操作来导入数据、整理数据、进行统计分析和绘制图表。
下面将从四个方面介绍SPSS的基本操作。
一、数据导入和整理1. 导入数据：将数据导入SPSS，可以通过菜单栏的“文件”-“打开”来选择要导入的数据文件，也可以直接拖拽数据文件到SPSS窗口中。
导入的数据文件可以是Excel、CSV等格式。
2.查看数据：导入数据后，可以通过菜单栏的“数据”-“查看数据”来查看导入的数据。
可以查看数据的全部内容或部分内容，以便对数据进行了解。
二、数据的统计分析1.描述统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“描述性统计”来进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等指标。
可以选择需要分析的变量，也可以选择按照分类变量进行分组分析。
2.参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“参数估计”来进行参数统计分析，包括t检验、方差分析、回归分析等。
选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行参数估计和显著性检验。
3. 非参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“非参数检验”来进行非参数统计分析，比如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。
选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行非参数统计分析。
三、数据的处理和转换1.数据清洗：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。
可以通过菜单栏的“数据”-“选择特定数据”来选择其中一列数据，并根据设定的条件进行数据筛选和清洗。
2.数据缺失处理：可以通过菜单栏的“数据”-“缺失值处理”来处理缺失值。
可以选择将缺失值替换为均值、中位数或者一些固定值，也可以根据自己的需要进行其他处理方法。
3.数据变量的转换：在进行统计分析时，有时需要对数据变量进行转换。
可以通过菜单栏的“数据”-“转换变量”来进行数据变量的转换，比如对变量进行对数变换、标准化等。
SPSS概述
实例3
对数据文件data1-1.sav进行整理：
1、新增(删除)一个变量(一列)； （insert variable） 2、新增(删除)一条记录（一行）； （insert cases） 思考:这些变量分别属于 什么类型? 4、选择出“体重”大于65公斤的病人？（select cases） 3、对“住院天数”进行排序； （sort cases）
20040009
20040010
27
22
160
162
71.5
70.0
其他
工人
中学
大学
3
7
顺产
剖宫产
其他
足月 19
第3步： 调用统计菜单对数据文件进行统计分析
1、统计分析 （Analyze） 运行菜单中Frequency查看各职业的频数分布。 运行菜单中Descriptive查看各体重的描述指标。 2、统计作图（Graphs） 运行菜单的Pie功能查看各职业的频数分布。
160 162
70.5
71.5 70.0
管理人员
其他 工人
大学
中学 大学
4
3 7
顺产
顺产 剖宫产
足月
其他 足月 17
③利用Transform菜单进行数据变换。
数据运算与新变量的生成 设定随机数种子 对指定变量值计数 变量重新编码
分类化变量 记录排秩 自动重编码
建立时间序列 缺失值替换
操作窗口：数据编辑窗口
是世界著名统计通用软件包之一。
SPSS功能全面 、操作界面友好 、通用性较 好，是广大非统计专业人员的首选统计软件 。
4
二、基本运行环境
1.数据编辑窗口---SPSS Data Editor
数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析
数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析数据分析是现代社会中重要的一项技能，而SPSS是目前最为常用的数据分析软件之一。
本文将介绍如何使用SPSS进行常见的统计分析，并分享一些数据分析技巧。
一、准备数据在使用SPSS进行统计分析之前，首先需要准备好所需的数据。
数据可以来自不同的来源，如问卷调查、实验结果等。
确保数据的完整性和准确性对于后续的分析至关重要。
二、数据导入在SPSS中，可以通过导入功能将数据从外部文件导入到软件中进行分析。
SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
导入数据时需要注意选择正确的数据类型和变量类型，并进行数据格式的转换和清理。
三、数据清洗数据清洗是数据分析的前提，通过删除或纠正数据中的错误或缺失值，确保数据的质量和一致性。
SPSS提供了强大的数据清洗功能，可以进行数据筛选、变量转换、缺失值处理等操作。
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统计概括和展示。
在SPSS中，可以使用频数分布表、均值、标准差等统计指标对数据进行描述性统计分析。
此外，还可以通过直方图、箱线图等图表形式展示数据的分布情况和异常值。
五、推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的统计方法。
SPSS提供了多种推断统计分析方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
这些方法可以用于检验假设、比较群体差异、预测因果关系等。
六、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
在SPSS中，可以使用相关系数、散点图等方法进行相关性分析。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联性，从而更好地理解数据。
七、因子分析因子分析是一种数据降维的方法，可以将一组相关变量转化为较少的无关因子。
在SPSS中，可以通过因子分析来探索数据的内在结构和维度。
通过提取主成分或因子，可以简化数据集，使得后续分析更加便捷。
八、时间序列分析时间序列分析用于研究数据随着时间变化的趋势和规律。
SPSS提供了多种时间序列分析方法，如趋势分析、季节性分析等。
《spss使用教程》课件
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。
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。
数据分析与软件应用第二讲SPSS统计软件基本操作及数据文件的整理
数据分析与软件应用第二讲SPSS统计软件基本操作及数据文件的整理SPSS统计软件是一款功能强大的数据分析工具，它提供了各种统计方法和分析技术，可以帮助用户进行数据处理、数据分析和结果展示等工作。
本文将介绍SPSS统计软件的基本操作和数据文件的整理方法。
一、SPSS统计软件基本操作：1. 导入数据：在SPSS软件中，可以通过多种方式导入数据，如手动输入数据、从Excel文件中导入数据、从文本文件导入数据等。
选择合适的导入方式，并根据导入数据的特点进行设置和调整。
2.数据清洗：导入数据后，需要对数据进行清洗，包括删除重复数据、删除无效数据、处理缺失数据等。
清洗数据可以提高数据分析的准确性。
4.数据转换：SPSS软件提供了多种数据转换的功能，如变量重编码、变量分组、变量排序等。
根据具体需求，可以选择合适的数据转换方法，对数据进行必要的处理和转换。
5.数据分析：SPSS软件提供了丰富的统计方法和分析技术，可以进行描述统计、频数分析、相关分析、回归分析、因子分析等。
选择合适的数据分析方法，对数据进行统计和分析，得出结论和结果。
6.结果展示：在SPSS软件中，可以将数据分析的结果进行展示和输出，如制作图表、生成报告、导出数据等。
通过合适的结果展示方式，可以直观地呈现数据分析的结果和结论。
二、数据文件的整理：在进行数据分析之前，需要对数据文件进行整理，以便于后续的数据处理和分析。
数据文件的整理主要包括以下几个步骤：1.数据收集：首先需要收集相关的数据，可以通过问卷调查、实验数据、实际观察等方式进行数据收集。
收集的数据应具备一定的代表性和可靠性。
2.数据录入：将收集到的数据进行录入，可以手动录入或者通过扫描仪等设备进行自动录入。
在录入过程中，需要注意录入的准确性和一致性。
3.数据清洗：在数据录入之后，需要对数据进行清洗，包括删除重复数据、删除无效数据、处理缺失数据等。
清洗数据可以提高数据的质量和准确性。
4.数据检查：对清洗后的数据进行检查，确保数据的有效性和完整性。
spss复习资料整理1
spss复习资料整理1第⼀章1.SPSS是软件英⽂名称的⾸字母缩写，其最初为Statistical Package for the Social Sciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。
2.SPSS系统运⾏管理⽅式（SPSS的⼏种基本运⾏⽅式）有：（1）完全窗⼝菜单运⾏⽅式（2）程序运⾏管理⽅式（3）混合运⾏管理⽅式3.SPSS的界⾯提供的五个窗⼝：数据编辑窗⼝、结果管理窗⼝、结果编辑窗⼝、语法编辑窗⼝、脚本窗⼝。
第⼆章1.SPSS的⽂件类型：语法⽂件（*.sps）、数据⽂件（*.sav）、结果输出⽂件（*.spv）。
2.SPSS数据编辑器的每⼀⾏数据称为⼀个个案（Case）,每⼀个数据代表个体的属性，即变量（V ariable）。
3.SPSS变量名的命名规则：1）必须以英⽂字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）；2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等；3）SPSS13及以后版本⽀持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英⽂字符，或者32个中⽂字符；4）SPSS变量名不区分⼤⼩写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。
4.变量度量类型：定量（个数、⾼度、温度等）、定序（“⼗分重要”、“重要”、“⼀般”、“不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。
5.列和宽度的区别：变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输⼊的字符串的长度；列：设定该变量数据视图中列的宽度。
6.变量的值标签：即对数值含义的解释。
例如：值标签1 2 男⼥7.默认的缺失值类型：数值型类型（.）、字符串类型（空格）。
8.数据⽂件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括⼀对⼀合并和⼀对多合并。
9.SPSS⽤“（*）”表⽰变量来⾃于当前活动数据⽂件中的变量，⽽⽤“（+）”表⽰将要和当前数据⽂件进⾏合并的数据⽂件中的变量。
spss-数据分析实例详解图文
优化策略
根据数据分析结果调整销售策略 ，如定价、促销方式等。
预测模型
利用时间序列分析、神经网络等 模型预测未来销售趋势。
相关性分析
探究销售量与价格、促销活动等 因素的关系。
实例三：人力资源数据分析
总结词
通过SPSS进行人力资源数据分析，可以优化人员 配置和提高员工满意度。
数据收集
收集员工信息，包括年龄、性别、学历、绩效等。
01
描述性统计分析是对数据进行初步处理和分析的过程，包括计 算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标。
02
在SPSS中，可以通过选择“分析”菜单中的“描述统计”选项
来进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、异常值和
03
数据的中心趋势等。
数据可视化
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现的过程，可以帮助我们更好地理解数 据和发现数据中的规律和趋势。
大数据处理
云端化服务
为了更好地满足用户的灵活性和可扩 展性需求，SPSS可能会推出基于云端 的服务模式，提供更加便捷和高效的 数据分析服务。
随着大数据时代的来临，SPSS可能会 加强在大数据处理和分析方面的能力， 以应对大规模数据集的处理需求。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
探索性统计
进行因子分析、主成分分析等，深入挖掘数据背后的结构。
可视化问题
图表选择
根据分析目的选择合适的图表类型，如柱状 图、折线图、饼图等。
图表组合
将多个图表组合在一起，形成综合性的可视 化报告。
图表定制
调整图表样式、颜色、字体等，提高图表的 可读性和美观度。
动态可视化
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实习要求
1.了解SPSS主要窗口及其功能
2.掌握数据文件的建立、导入和导出
3.掌握数据库的合并、观测值和变量 的整理
4.掌握定量资料的统计描述
SPSS主要窗口
⑴数据编辑窗口（DATA EDITOR） ⑵结果管理(VIEWER) ⑶语法编辑窗口(SAYNTX EDITOR) 略 ⑷脚本窗口(SCRIPT) 略
变量名 Id
Date A1 A2 A3 A4 A5
A6
A7 B1 B2 B3
变量说明
变量标签 编号
调查日期 姓名 身高 体重 血压
是否在农村居住过
婚姻状况
在本市居住时间 年龄
腰椎骨密度T值 股骨骨密度T值
变量赋值 标识变量 日期型
— 计量（cm） 计量（kg） 计量（mmHg） 0=没有，1=有；
表2 数据文件的变量特征
数据导入
File Open Data，
单击选择“文件类型”
数据导入
FILE-OPEN-DATA 选择.SAV文件 SPSS可以直接打开以下数据文件：
数据保存及导出
(2)结果管理窗口
双击图片可以 激活特定的编
辑系统
常见的数据整理技巧
合并数据集（纵向合并、横向合并） 观测整理
▪ 变量之间的逻辑错误
资料类型的转换 （计量资料转换为等级资料或者二分类计数资料）
Thank You!
合并数据集（Merge Files）
▪ 纵向合并(Add Cases)：将外部文件的观察 单位添加到当前数据文件中。
▪ 横向合并(Add Variables)：将外部文件的 变量添加到当前数据文件中。
Merge Files-界面
Merge Files-界面
清理缺失值-界面
清理缺失值-界面
练习1 用表1建立数据文件
编号 no 1 2 3 4 5
儿童姓名 name
李安棋 周小亮
叶静 欧阳德仪 王爱华
母亲文化 educ 小学 大学982.12.15 1993.04.21 1991.11.07 1990.11.14
出生体重 w(Kg) 2.80 1.90 3.00 3.35 2.56
1=已婚或者同居，2=离婚或分 居，3=丧偶，4=未婚；
计量（年） 计量（岁）
计量 计量
数据集说明
▪ Data1_1，一般情况数据库，例数26例（ 包含一例重复观测）；（包含变量id，A1A7）
▪ Data1_2，一般情况数据库，例数26例（ 包含一例重复观测）；（包含变量id，A1A7）
▪ Data2，骨密度数据库，例数50例；（包 含变量id，B1-B3）
变量类型 (Type)
⑴标准数值型（NUMERIC）：12，0.25… ⑵逗号数值型（COMMA）：即整数部分每3位 数加一逗号，如：100,000； ⑶加点数值型（DOT） ⑷科学计数型（SCIENTIFIC NOTATION） ⑸货币数值型 (DOLLAR) ⑹自定义型 (CUSTOM CURRENCY) ⑺字符型（STRING）：张三，ENGLISH… ⑻日期型（DATE）：出生日期…
清理重复观测-界面
选入匹配变量
定义1代表原观察单位，0 代表重复观察单位
选择部分观测-界面
选择部分观测-界面
观测值排序-界面
选择排序变量 选择排序方式
计算产生新变量
变量逻辑学检查
▪ 要灵活运用数据整理技巧
变量逻辑学检查
▪ 变量取值异常
RANG函数 表达式：RANG(变 量名，a,b) 含义：变量若在[a,b]区间则为真，记为T或1，否则记为F或0
SPSS简介 ＆
常见的数据整理技巧
助教：杜旭东 甄丽丽
目前常用统计软件
国际著名四大权威社会科学统计软件包:
▪ SPSS 界面友好，菜单操作，简单方便
▪ STATA 软件小巧，流行病学相关分析功能强
▪ SAS 功能强大，统计方法齐、全、新
▪R
自由、免费
SPSS
STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS 统计产品与服务解决方案
变量值标签(VALUES) 缺失值(MISSING) 数据列宽(COLUMNS) 对齐方式(ALIGN) 度量类型(MEASURE)
变量名（Name）
1 变量名中不能有空格或某些特殊字符， 如“？”、“！”等； 2 首字符应为英文字母或汉字或@； 3 系统不区分变量名的大小写字符，变量 名必须是唯一的； 4 变量名和变量值尽量避免中文，可在变 量标签LABEL和变量值标签VALUES中用 中文注释； 5 一个数据文件中不能有相同的变量名
✓ 清理缺失值 ✓ 清理重复观测 ✓ 选择部分观测 ✓ 观测排序
变量整理
✓ 变量重新命名 ✓ 变量逻辑学检查 ✓ 计算产生新变量 ✓ 资料类型的转换
案例背景
▪ 某调查者预调查我国北方绝经期妇女骨骼 健康状态，随机抽取282名55岁以上完全 绝经1年以上妇女为调查对象，调查内容包 括一般情况和相关骨密度指标，因此本案 例包含两个数据库（一般情况数据库和骨 密度数据库）。
（1）数据编辑窗口
建立、编辑和显示数据文件（.SAV）；
数据编辑窗口有两个视图：
变量窗口(VARIABLE VIEW)：定义变量 数据窗口(DATA VIEW)：录入数据
数据视图
数据窗口
变量窗口
变量编号
变量视图
变量属性
主菜单
变量视图
功能图形按钮
数据库变量列表
变量属性
变量名(NAME) 变量类型(TYPE) 变量宽度(WIDTH) 保留小数位数(DECIMALS) 变量标签(LABEL)