SPSS学习系列14. 量表的初步处理
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。
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
SPSS基本功能及操作
统计分析模型（1）信度分析文献［558］操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量-描述性（项+度量+如果。
)-项之间(相关性)—继续—确定信度系数界限值：0．60—0．65认为不可信;0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好;0．80—0．90就是非常好。
因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上：0．60—0．70之间可以接受.若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。
项已删除的刻度方差删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。
可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好.信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。
由此可以认为,该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。
从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关,显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度，可以进行后续研究,他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义。
对比上面相关系数表，项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1(强相关)（3）频数分析 P66 文献[558]操作步骤：分析-描述统计—(123)频率（F）—移动变量到变量(V）框内—显示频率表格√—统计量—分布(偏度+峰度）—继续—确定频率也称频数，就是一个变量在各个变量值上取值的个案数.SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表,即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识.描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。
利用SPSS进行量表分析
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为以上，也有的专家定位以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”v1.0 可编辑可修改表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
利用SPSS进行量表分析
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
Spss数据处理方法
Spss数据处理方法1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称（只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。
3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框，因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。
4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的项目也可以选，选完后确定就可以了。
LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnettTukey检验scheffe多重比较Bonferroni邦弗伦尼统计量Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0.05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
leveneTukey HSDDunnett T3bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
SPSS-操作要点整理--详细版解读
Spss 操作要点详细版第一章 导论——SPSS 介绍学习目标：初步认识SPSS 软件的内容一、SPSS 界面说明SPSS for Windows 是SPSS/PC 的Windows 版本，具有Windows 软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS 程序就会出现图1-2界面。
该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下：1。
标题栏：功能与其它Windows 软件一致。
2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。
各菜单的主要功能如下。
2．1 File ：文件操作菜单。
单击Fil e ，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New ：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；·Open 和Open Database ：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；·Read Text Data ：读入文本文件；·Save 和Save As ：保存文件；·Display Data Info ：显示数据的基本信息；·Prin t 和Print Preview ：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图1-3 File 菜单项的下拉菜单2．2 Edit：文件编辑菜单。
主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值；·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据；·paste variables：粘贴指定的变量；·clear：清除所选的观测值或变量；·find：查找数据。
2．3 View：视图编辑菜单。
用于视图编辑，进行窗口外观控制。
包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。
2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。
主要用于变量和观测量的编辑和整理。
SPSS操作步骤汇总
SPSS操作步骤汇总第一章数据文件的建立数据编码Type：Numeric：数值型string：字符串型Missing：Measure：scale定量变量nominal定性变量根据已有的变量建立新变量1、对于数据进行重新编码Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue2、通过SPSS函数建立新变量Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算)第二章清除数据与基本统计分析1、对不合理的数据检查并清理检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK结果：频数统计表—看是否有错误—missing system清理：1.对系统缺失值的清理Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选（missing）--continue—output （delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改2.对sex=3的清理（直接就清除了）Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output （delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改2. 对相关变量间逻辑性检查和清理Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改正态分布统计描述1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex 调入—okAnalysis-descriptive statistic –descriptive—time 调入—options选择—OK 非正态分布资料统计描述1、正态性检验nonparametric2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK第三章T检验1、单样本t检验正态性检验—analyze—compare means—one-sample t test—test value选择要对比的数值—OK 2、配对样本t检验建立数据文档—两列（前和后）--正态性检验—analysis- compare means—paired sample t test –调入—ok3、两独立样本t检验（正态性检验的时候采用分开组，其他都要合并在一起）建立数据库—第一列（group）第二列（数值）-- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all—analyze—compare means—independent sample t test—选入，分组—OK结果分方差齐与否第四章方差分析（前提正态）1、单因素方差分析（就是平常的三个组比较）建立数据库—第一列（group）第二列（数值）- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all--analyze—compare means—one-way-anova—数据调入dependent list—分组调入factor------options—descriptive基本统计描述—homogeneity of variance做方差齐性分析—OK2、方差分析两两比较analyze—compare means—one-way-anova---数据调入dependent list—分组调入factor—点post hoc—选择SNK LSD3、随机区组设计方差分析建立数据库—第一列（group）第二列（block）第三列（数值）--按照group split开，进行正态性检验—OK—general liner model—univairate—数值调入dependent variable—group和block调入fixed factor—model—custom—build terms（main effects）再把group和block调入model下的矩形框---continue—OK如果区组间无差别，组间进行两两比较。
spss入门基本操作ppt课件
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
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§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
18
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时 下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统 弹出比较组定义对话框如右图所示：
22
1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已 经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表 示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还 未输入过数据，即该数据集内没有记录。
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1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。
spss入门基本操作
2008年11月30日
2008年11月30日
2008年11月30日
第一章 SPSS初步－－数据分析实例详解
以SPSS 10.0版
1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果
可见该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验,
用于判断两总体方差是否齐,这里的检验结果为F = 0.032,p =
0.86,可见在本例中方差是齐的；第二部分则分别给出两组所在
总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检 验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上 面一行列出的t= 2.528,ν=21,p=0.019.从而最终的统计结论为按 α=0.05水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值不同,从
好,到这里,就象我们刚开始所说的一样,你实际上已经完全掌握了SPSS 的基本使用方法.我们以后将要做的工作就是百尺竿头,更进一步,将从 下一章开始详细介绍SPSS各个模块的精确用法,使大家能尽快的从 SPSS新手向SPSS高手过度.
2008年11月30日
§1.5 打开其他格式的数据文件
1.5.1 直接打开
spss使用教程
spss使用教程SPSS使用教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据分析功能，可以帮助我们进行数据清洗、统计描述、假设检验、回归分析、因子分析等各种统计分析任务。
下面是一个简单的SPSS使用教程，帮助你快速上手SPSS。
1. 新建数据集打开SPSS软件，点击"File"-"New"-"Data"来新建一个数据集。
可以选择手动输入数据，也可以将已有的数据文件导入。
2. 数据清洗在数据集中，经常会遇到缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗。
在SPSS中，可以使用"Transform"-"Recode"命令来处理缺失值，使用"Analyze"-"Descriptive Statistics"命令来识别和处理异常值。
3. 数据分析SPSS提供了丰富的数据分析功能。
以下是一些常用的数据分析任务及对应的SPSS命令：- 统计描述：使用"Analyze"-"Descriptive Statistics"命令来计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
- 假设检验：使用"Analyze"-"Compare Means"命令来进行独立样本t检验、配对样本t检验等假设检验。
- 回归分析：使用"Analyze"-"Regression"命令来进行线性回归分析，探索变量之间的关系。
- 因子分析：使用"Analyze"-"Dimension Reduction"-"Factor"命令来进行因子分析，提取出潜在的因子结构。
spss数据处理基础
spss数据处理基础第⼀篇 SPSS数据处理基础本篇要点导读：第1章 SPSS数据的录⼊数据录⼊的⼀般步骤，数据结构的定义，⽂件合并，⽂本数据的导⼊；第2章数据⽂件的操作和预处理【Data】菜单中对变量和案例的操作，【Transform】菜单中计数和分类赋值的操作。
本篇说明：1. 本篇重点说明数据录⼊和⽂件整理的整个过程，以及过程中特别需要读者注意的问题，对于SPSS操作简明扼要，没有对每⼀个选项进⾏详细说明，只是配合例题针对常⽤和重点选项进⾏说明，如读者想了解详细说明请查阅相关书籍，本书会给出标⽰。
在以后的章节中我们也会遵循这⼀原则，不再特别说明；2. 如果读者是有⼀定的SPSS使⽤基础，了解SPSS的⼀些基本操作，对数据录⼊和预处理⽐较清楚，可以简略浏览本篇，重点了解数据录⼊的⼀般流程和预处理中注意的问题。
也可直接略过本篇从第⼆篇开始学习；3. 如果读者是SPSS初学者，由于本篇在软件操作上的介绍⽐较简略，请初学者在学习此篇的时候⼀定遵循我们的例题操作并注意图例标⽰，必要时查阅书中列出的相关参考书籍，并完成课后两道以上的习题操作，务求掌握此篇内容，为以后SPSS软件学习奠定基础。
『 2 』第1章SPSS数据的录⼊第1章SPSS数据的录⼊SPSS既是Statistical Package for the Social Science（社会科学统计软件包）的缩写，也是Statistical Product and Service Solution (统计产品与服务解决⽅案)的缩写，是世界上⼏⼤统计分析软件（SPSS、SAS、S-plus/R、STA TA、GUASS）中使⽤最⼴泛，界⾯最友好，操作最⽅便的统计软件，其强⼤的功能和易掌握性对于⾮统计专业特别是经济和管理专业的学⽣和⼯作⼈员，是⼀个不可多得的统计分析和数据处理的好⼯具、好助⼿。
本书将基于SPSS 17.0给读者介绍SPSS的强⼤功能，关于SPSS的安装和⼀般Windows应⽤软件没有什么不同，让我们从SPSS的基础——建⽴数据⽂件和录⼊数据开始吧。
SPSS统计分析详细操作指南
SPSS统计分析详细操作指南在当今的数据驱动时代，掌握有效的数据分析工具对于研究人员、学生、企业决策者等来说至关重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大且广泛应用的统计分析软件，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，将为您详细介绍 SPSS 的操作指南。
一、软件安装与界面认识首先，您需要获取 SPSS 软件的安装包，可以从官方网站或其他可靠渠道下载。
安装过程相对简单，按照提示逐步进行即可。
成功安装后打开 SPSS，您会看到一个简洁直观的界面。
主要包括菜单栏、工具栏、数据视图窗口和变量视图窗口。
数据视图窗口用于输入和编辑数据，每一行代表一个观测值，每一列代表一个变量。
变量视图窗口则用于定义变量的属性，如名称、类型、标签等。
二、数据输入与导入SPSS 支持手动输入数据和导入外部数据文件。
如果数据量较小，您可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入数据。
对于已有数据文件，SPSS 可以导入多种格式，如 Excel 文件（xls 或xlsx）、文本文件（txt 或csv）等。
通过菜单栏中的“文件”“打开”“数据”选择相应的文件类型，并按照向导进行操作即可完成数据导入。
三、数据预处理在进行正式的统计分析之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和适用性。
1、缺失值处理检查数据中是否存在缺失值。
SPSS 提供了多种处理缺失值的方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数等替代缺失值等。
2、数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，可以对数据进行标准化处理。
SPSS 中有相应的功能可以实现这一操作。
3、变量重新编码有时需要对变量进行重新编码，例如将连续变量转换为分类变量，或者对分类变量的类别进行重新定义。
四、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基本特征，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
在菜单栏中选择“分析”“描述统计”“描述”，将需要分析的变量选入变量框，点击“确定”即可得到描述性统计结果。
spss入门基本操作ppt课件
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1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。
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1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
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让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是打开计算机（废 话），然后进入Windows，在进入SPSS后，具体工作流程如下： 将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应 采用的检验方法。 按题目要求进行统计分析。 保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。
好，到这里，就象我们刚开始所说的一样，你实际上已经完全掌握了 SPSS的基本使用方法。我们以后将要做的工作就是“百尺竿头，更进 一步”，将从下一章开始详细介绍SPSS各个模块的精确用法，使大家 能尽快的从SPSS新手向SPSS高手过度。
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§1.5 打开其他格式的数据文件
1.5.1 直接打开
SPSS现在可以直接读入许多格式的数据文件，其中就包括EXCEL各 个版本的数据文件。选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快 捷工具栏上的“”按钮，系统就会弹出Open File对话框，单击“文 件类型”列表框，在里面能看到直接打开的数据文件格式，分别是：
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。
利用SPSS进行量表分析
SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
SPSS学习系列14量表的初步处理
14. 量表的初步处理一、量表层面加总调查问卷通常是针对某个考察因素设置几个子问题，这些具有共同属性的题项需要先做加总处理，以便后续进行相关的统计分析。
例如，如下的“知识管理”量表：题“a1-a6”，都属于“知识获取”层面，即“a1-a6”加总= “知识获取”题“a7-a10”都属于“知识流通”层面；“知识获取”+“知识流通”再加总到“知识管理”层面。
数据文件为：“知识获取”层面的加总【转换】——【计算变量】，打开“计算变量”窗口，【目标变量】框输入“知识获取”，【数字表达式】框输入“SUM(a1 TO a6)”，点【确定】注意：“SUM(a1 TO a6)”是“SUM(a1,a2,a3,a4,a5,a6)”的简写，需要变量规律化命名。
类似地操作，再对“知识流通”层面加总，“知识管理”量表加总。
得到二、层面的平均得分层面的平均得分，即“层面总分”除以“层面题数”，能反映出该层面的平均程度。
例如，“工作满意”层面，1-5分别代表“非常同意、同意、不知道、不同意、非常不同意”，若该层面平均得分为4.30，则表示平均具有较高的工作满意度。
【转换】——【计算变量】，目标变量输入“获取平均”，数字表达式输入“知识获取/6”；类似地，“流通平均”=“知识流通/4”；“知识管理平均”=“知识管理/10”。
得到运行结果：三、量表的描述统计【分析】——【描述统计】——【描述】，打开“描述性”窗口，将变量“知识获取、知识流通、知识管理、获取平均、流通平均、知识管理平均”选入【变量】框，【选项】，（默认）勾选“均值、标准差、最小值、最大值”，点【确定】，得到注：层面加总的均值无参考意义，层面平均的“获取平均”的均值为3.0000，流通平均的均值为3.4182，说明两个层面的“同意程度”是有差异的，该差异是否在统计学有显著意义？则需要做【分析】——【比较均值】——【配对样本T检验】。
四、多选题量表初步处理例如. 测试人格倾向的问卷，每种人格倾向设置9道问题，每选中一道“人格A”倾向的题项，该变量累积得分+1，最终得到“人格A”得分；类似地还有“人格B、人格C、人格D”得分，哪个得分最高即判定该人具有该种人格，若有两个相同最高得分，则无法判定其人格。
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14. 量表的初步处理
一、量表层面加总
调查问卷通常是针对某个考察因素设置几个子问题，这些具有共同属性的题项需要先做加总处理，以便后续进行相关的统计分析。
例如，如下的“知识管理”量表：
题“a1-a6”，都属于“知识获取”层面，即
“a1-a6”加总= “知识获取”
题“a7-a10”都属于“知识流通”层面；
“知识获取”+“知识流通”再加总到“知识管理”层面。
数据文件为：
“知识获取”层面的加总
【转换】——【计算变量】，打开“计算变量”窗口，【目标变量】框输入“知识获取”，【数字表达式】框输入“SUM(a1 TO a6)”，点【确定】
注意：“SUM(a1 TO a6)”是“SUM(a1,a2,a3,a4,a5,a6)”的简写，需要变量规律化命名。
类似地操作，再对“知识流通”层面加总，“知识管理”量表加总。
得到
二、层面的平均得分
层面的平均得分，即“层面总分”除以“层面题数”，能反映出该层面的平均程度。
例如，“工作满意”层面，1-5分别代表“非常同意、同意、不知道、不同意、非常不同意”，若该层面平均得分为4.30，则表示平均具有较高的工作满意度。
【转换】——【计算变量】，目标变量输入“获取平均”，数字表达式输入“知识获取/6”；
类似地，“流通平均”=“知识流通/4”；
“知识管理平均”=“知识管理/10”。
得到运行结果：
三、量表的描述统计
【分析】——【描述统计】——【描述】，打开“描述性”窗口，将变量“知识获取、知识流通、知识管理、获取平均、流通平均、知识管理平均”选入【变量】框，
【选项】，（默认）勾选“均值、标准差、最小值、最大值”，点【确定】，得到
注：层面加总的均值无参考意义，层面平均的“获取平均”的均值为3.0000，流通平均的均值为3.4182，说明两个层面的“同意程度”是有差异的，该差异是否在统计学有显著意义？则需要做【分析】——【比较均值】——【配对样本T检验】。
四、多选题量表初步处理
例如. 测试人格倾向的问卷，每种人格倾向设置9道问题，每选中一道“人格A”倾向的题项，该变量累积得分+1，最终得到“人格A”得分；类似地还有“人格B、人格C、人格D”得分，哪个得分最高即判定该人具有该种人格，若有两个相同最高得分，则无法判定其人格。
有数据文件：
判断每个个案的“人格类型”：1 = A类型；2 = B类型；3 = C类型；4 = D类型；0 = 不确定类型。
1.【转换】——【计算变量】，打开“计算变量”窗口，【目标变量】框输入“人格A标记”，【数字表达式】框输入逻辑表达式：(人格A > 人格B) & (人格A > 人格C) & (人格A > 人格D)
点【确定】，得到
注：“人格A标记”=1，表示“人格A”的值为四个人格中的最大值，否则“人格A标记”=0.
2.类似地，计算
“人格B标记”=(人格B > 人格A) & (人格B > 人格C) & (人格B > 人格D)“人格C标记”=(人格C > 人格A) & (人格C > 人格B) & (人格C > 人格D)“人格D标记”=(人格D > 人格A) & (人格D > 人格B) & (人格D > 人格C)得到
3. 计算“人格类型”
【转换】——【计算变量】，打开“计算变量”窗口，【目标变量】框输入“人格类型”，【数字表达式】框输入：
1*人格A标记+2*人格B标记+3*人格C标记+4*人格D标记
点【确定】得到
注：“人格标记”只是没用的临时变量，可以删除。
点【确定】，得到
注意：个案10的人格类型为7 > 4，原因是其“人格C、人格D”的值均为最大值9，该个案的人格类型应该是无法判定（=0）。