属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第一部分)
第1讲-spss的简单应用
SPSS认证考试
目前SPSS认证有两个级别：SPSS初级认 证和SPSS高级认证。
考试内容：应试者必须回答许多问题，会使用 SPSS软件去分析预先做好旳数据，并完毕一系 列旳作业，例如重新制作表格和图表、熟练操 作数据。（详查考试纲领）
Width；Decimals；Label；Values；Missing； Columns； Align； Measure。
Name
变量名称，其总长度不能超出64个字符(32 个中文)。定义变量名应注意： ① 以字母为首，背面跟A～Z，0～9字符； ② 不允许以数字、横线或下划线开头；
③ “？”、“！”、“/”等不能作为变量名。 ④ 能够用中文做变量名。
3. 保存为练习1.sav
1.2.3 数据旳编辑
1．修改数据 2．插入或删除一行数据 3．插入或删除一种变量(列)
练习： 1.请将序号为3旳消费者旳年龄改为56。 2.请将下列数据插入序号为2、3旳数据间 序号 年龄 性别 职业 场合 日期 收入
5 23 女 文员 a 08.4.1 2540 3.请在性别与职业间插入学历：1为硕士、2为高中、
然用距离或比率量尺测量旳数据。 Scale能够是数值型、
日期型和货币型变量，但不能是字符串型变量。例如，
身高和体重。
② Ordinal：有序变量。是指变量之间旳顺序有实际 意义，但没有距离关系。顺序变量能够用有序旳数 字作为代码，设置了值标签旳变量被以为是有序旳 分类变量，能够作为分组变量，也能够参加某些分 析过程旳运算。Ordinal能够是数值型和字符串型 变量。
学会使用SPSS进行数据处理和分析
学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章：介绍SPSS及其基本功能SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。
SPSS具有强大的数据处理和展示功能，能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。
本章将详细介绍SPSS的基本功能，包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。
第二章：数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前，首先需要将原始数据导入到SPSS中。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、Txt等。
本章将介绍如何进行数据导入，并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。
此外，还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式，如Excel、Word等，以便后续的数据展示和报告撰写。
第三章：数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作，对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗，包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。
同时，还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置，以便后续的数据分析。
第四章：数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法，可帮助研究者更好地理解数据。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计，包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。
此外，还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更直观地展示数据的分布和关系。
第五章：统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法，常用于科学研究中的结论判定。
假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。
本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验，包括T检验、方差分析、相关分析等。
同时，还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。
第六章：数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程，而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。
《统计分析与SPSS的应用(第6版)》课件第一章
SPSS 统计分析软件概述
主要内容
SPSS使用基础 SPSS的基本运行方式
SPSS的英文缩写: Statistical Package for Social Science Statistical Product and Service Solutions
行
SPSS 基本运行方式
菜单程序混合运行方式: 先通过菜单选择分析过程和参数,不立即提交 （确定）执行,而是按粘贴按钮. 计算机自动将用户刚定义的分析过程和参数转 换成SPSS的命令,并显示到语法窗口中. 用户可对其进行必要的修改后再提交给计算机 执行. 一般适用于熟练的SPSS程序员.
SPSS主要窗口：数据查看器窗口
窗口标题：查看器 功能：SPSS统计分析报表及图形的输出的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、结果显示区、状态区 特点：
输出窗口可以关闭，窗口内容以.SPV存于磁盘上 两个部分：目录视图和内容视图
SPSS基本运行方式
完全窗口菜单方式: 所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方 式进行的.
SPSS主要窗口：数据编辑器窗口
窗口标题：数据编辑器(数据集) 功能：对SPSS的数据文件进行录入、 修改、管理等
基本操作的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、状态区 特点：
SPSS运行过程中自动打开 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进
行的 窗口中的数据文件以.sav存于磁盘上 两个视图：数据视图和变量视图
SPSS软件概述
SPSS的发展： 60年代：美国斯坦福大学三位研究生研制 70年代：SPSS总部成立于芝加哥，推出 SPSSX中小型机版 80年代：SPSS公司（SPSS/PC+微机版1~3） 90年代：SPSS公司（SPSS WINDOWS版5~16） 2009:IBM收购，命名为：IBM SPSS Statistics(多国语言版25版)
如何使用SPSS作数据分析
如何使用SPSS作数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件，并对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤：1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式，可以是从Excel、csv等格式导入，也可以手动输入数据。
3. 导入数据后，检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理，比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型，确保每个变量的类型正确，比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名，并添加变量标签，便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能，如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤：1. 运行SPSS软件，打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行描述统计分析的变量，并选择所需的统计指标，如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算，SPSS将输出所选变量的描述统计结果，包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度，常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤：1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行相关性分析的变量，并选择所需的相关系数方法。
SPSS实战运用数据分析实例详解
中 心
数据管理窗口,选择Data==>Split File菜单,系统弹出文件分割对话
框如下：
选择单选按钮Organize output by groups,将变量GROUP选入右侧的选入变量 框,单击OK钮,此时界面不会有任何改变 gǎibiàn ,但再做一次数据描述,你就可 以看到现在数据是分Group=1和Group=2两种情况在描述了 从描述可知两组 的均数和标准差分别为1.5209、1.0846和0.4218、0.4221， 如果定义了文件分割,则它会在以后的所有统计分析中起作用,直到你重新定义 文件分割方式为止，
1.6 编辑数据文件
1.6.1 定义新变量
1.6.2 数据录入技巧
1.7 进一步整理数据文件--Data菜单
1.2.2 绘制直方图
1.7.1 用于数据管理的菜单项
1.3 按题目要求进行统计分析 1.7.2 正交设计菜单项
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
第二页,共111页，
d à
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 qián mian 的方差齐性检验结果为方差齐,
教 育
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=
技 术
2.568,ν=21,p=0.018，从而最终的统计结论为按α=0.05水准,拒绝H0,认
了,单击它,系统会弹出一个新的界面如下所示：
该窗口上方的名称为SPSS Viewer,即 结果 浏览窗口,整个的结 构 jiégòu 和资源管理器类似,左侧为导航栏,右侧为具体的输出 结果，结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标准 差这几个常用的统计量，从中可以看到,24个数据总的均数为 1.2846,标准差为0.4687，
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。
学会使用SPSS进行数据分析
学会使用SPSS进行数据分析章节一：概述SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的数据分析软件。
它提供了广泛的统计分析工具，可以帮助研究人员对数据进行探索、描述、推理和预测。
SPSS具有友好的用户界面和强大的功能，适用于各种类型的数据分析任务。
章节二：数据准备在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要准备好数据。
这包括数据的收集、整理和录入。
SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
通过导入数据功能，用户可以将数据导入SPSS软件中进行后续的分析。
章节三：数据清洗数据清洗是数据分析的重要一步。
通过SPSS软件，可以对数据进行清洗和过滤，去除无效数据、处理缺失值和异常值等。
SPSS提供了丰富的数据处理工具，如数据筛选、重编码、变量转换等，帮助用户保持数据的准确性和一致性。
章节四：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本统计特征进行概括和描述。
SPSS软件提供了多种描述性统计分析的工具，如频数统计、均值计算、标准差计算等。
用户可以利用这些工具对数据的分布、集中趋势和变异程度进行分析和展示。
章节五：推论性统计分析推论性统计分析是根据样本对总体进行推断的统计方法。
SPSS 软件支持多种推论性统计分析，如假设检验、方差分析、回归分析等。
用户可以利用这些工具对样本数据进行验证、比较和预测，从而得出更广泛的结论。
章节六：数据可视化数据可视化是通过图表和图形的方式将数据进行展示和传达的方法。
SPSS软件内置了丰富的数据可视化工具，如条形图、折线图、散点图、饼图等。
用户可以利用这些工具将分析结果以可视化的方式呈现，更直观地展示数据的特征和关系。
章节七：统计模型建立与评估统计模型建立是利用统计方法对数据进行建模和预测的过程。
SPSS软件支持多种统计模型的建立和评估，如线性回归、逻辑回归、聚类分析等。
用户可以根据研究目的和数据特征选择合适的统计模型，并通过SPSS软件对模型进行建立和评估。
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第二部分)
根据亲近程度进行聚类有多种方法，最常 用的是系统聚类法(Hierachical Clustering Method)和动态聚类法(K-means Method) 系统聚类法根据对象间的距离将对象逐步 归并而获得聚类图(谱系图Dendrogram) 动态聚类法在选定种子后将对象逐个归并 到种子所在的类。它适用于大量对象的分 类 。要求预定类的个数
不同的定义可能得出不同的结果！
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聚类分析
系统聚类法
聚类分析
系统聚类法
对 变 量 也 可 进 行 聚 类
聚类分析
动态聚类法
聚类分析
动态聚类法
动态聚类法要求预先确定分类的个数 动态聚类法根据分类的个数先为每个类选 定一个种子作为类的初始中心 将每个对象归入最靠近的中心所在的类 (基于欧式距离) 调整每个类的中心 重新将每个对象归入最靠近中心所在的类 调整每个类的中心重复上述过程直至中心 稳定为止
自变量(X)
广义线性模型
10
聚类分析
基本概念
第六章：聚类分析
聚类分析是按照对象(观测或变量)取值 的相似程度，将对象(观测或变量)分为 无公共元素的类，使在同一类内的对 象有较强的相似性，不同类间的对象 其相似性较类内对象间的相似性低
聚类过程可对观测或变量进行 对象间的相似性可以由对象间的距离或相 关性决定 无需特定的统计模型假设
5
方差分析
多重比较
方差分析
多重比较
方差分析中，称形如i j 的参数组合为一个 “比较”(comparison) 若因素A共有k 个水平，共有k(k-1)/2 个比较 当接受H0: 1= . . . = k时，意味着所有的比较 都为0，而当拒绝H0 时意味着至少存在一对i j 或i j 0。H0是个复合假设 在拒绝原假设的同时，希望进一步检验哪些 比较不为0，这样的检验统称为“多重比较”
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
窗口标签Leabharlann 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）。
三、安装程序显示[Software License Agreement]对话框时，选择[Yes]接受 显示的协议条款。
1.2 spss操作入门
1.2.1 spss软件的启动与退出
单击Windows 的[开始]按钮，在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 10.0 for Windows]并单击。
“m”在年与日（字母y与d）之间表示月份；在时与秒（字母h与s）之间表示 “分”钟。 “mmm”表示要求书写英文月份单词的前三个字母组成的缩写。 “ddd”三个字母d表示要求用从元月一日算起的日数表示日期。 指定了日期变量的格式，不一定在输入时就使用指定的格式。可以输入用 “/”或“—”作分隔符的具体日期，回车后，系统将自动将输入的格式转化为 指定的格式，显示在单元各种。
定性数据的建模分析含SPSS
定性数据的建模分析含SPSSSPSS（统计分析软件）是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析各种数据类型，包括定性数据。
定性数据是指描述性或标称性的数据，可以通过分类或标记来表示。
在使用SPSS进行定性数据的建模分析时，通常会采用以下步骤：2.变量设定：根据问题的需要，将定性变量定义为分类变量。
在SPSS中，可以将定性变量设置为名义尺度或有序尺度，以便进行后续的分析。
3.描述性统计分析：使用SPSS的统计功能，可以计算出定性变量的各个类别的频数、比例、平均值等。
这些描述性统计分析可以帮助我们了解定性数据的分布情况和整体趋势。
4.单一样本假设检验：如果我们想要分析定性变量的一些类别是否与总体均值或一些预设值有显著差异，可以使用SPSS的单一样本假设检验功能。
这可以帮助我们确定一些类别的重要性或影响力。
5.交叉分析和卡方检验：交叉分析可以帮助我们研究两个或更多变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用交叉表和卡方检验来计算出不同类别之间的关联性和显著性。
6.因子分析：如果我们想要找出影响定性变量的主要因素或维度，可以使用SPSS的因子分析功能。
因子分析可以帮助我们将多个相关变量合并成几个较为独立的维度。
7.多元逻辑回归分析：多元逻辑回归分析可以帮助我们了解定性变量对一些二元结果变量的影响。
在SPSS中，可以使用逻辑回归功能建立模型，并得出各个变量的回归系数和显著性。
8.建立预测模型：如果我们希望根据定性变量来预测一些连续变量的值，可以使用SPSS的预测建模工具，比如线性回归、岭回归、决策树等。
以上是使用SPSS进行定性数据建模分析的基本步骤。
通过这些分析，我们可以深入了解定性数据的特征和关联性，并可以进行预测和决策支持。
需要注意的是，分析结果只是从给定数据中推断出的结论，需要结合实际情况进行解释和应用。
SPSS统计分析方法及应用01-01-01
咨询公司发现这一秘密的手段就是我们课程的关联分析 和频数分析。没有数据挖掘，这一信息将永不见天日！
电信：呼叫指纹识别 银行：逾期贷款、呆滞贷款 证券公司：上市公司是否被特别处理(ST)。 以上例子使用的工具，都是利用统计分析理论和方法研 制的软件系统。行业名称：数据分析、经济分析、数据挖掘
1994-1998年间，SPSS公司兼并了多家从事统计分析软 件研发的公司，对这一市场进行了整合，软件名称也改为： 统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)，最新版本SPSS17。
3) SPSS的应用领域
现在的SPSS统计分析软件在全球拥有26万家以上的用户， 广泛应用于通信、医疗、银行、证券、保险、军事、商业、 教育、科研和政府等社会的各个领域，是当今世界最流流行 的软件之一。见识
4) 变量值标签
在调查问卷中的选项中，答案经常是英文字母，例如学
历：A，初中以下；B，高中；C，大专…。在数据集中存储
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
25
是这些英文字母，让人很难读懂和理解。 SPSS可以定义变量值标签，对变量的值进行说明和解释。
在数据集中既可以浏览变量的值，也可以浏览变量值标签； 输出结果也是如此，十分方便。
钮都处于休眠状态。
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
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变量的值
变量值标签
02:20:10
河北工大廊坊分校经济系周玉江
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(2) 删除或修改变量值标签的对应关系
单击列表框中要删除的标签，这时标签的值重新显示在 标签Lable文本框中，在值Value文本框输入原来对应的值， 【Remove】按钮被激活，可以将对应关系移去。
SPSS入门PPT课件
2021/3/9
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示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下
处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27
处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
假定处理前后的含脂率都服从正态分布， 且方差相同。问处理前后的含脂率的平均 值是否有显著变化?(α =0.05)。
大白鼠对号 1 2 3 4 5 6 7 8 正常饲料组 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 维生素A缺乏组2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750
2021/3/9
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示例2
为了检验甲、乙、丙三种分离机在析出某 种有用物质效能上的高低，今抽取8批溶液， 每批均分成三份分别由甲、乙、丙机分解 处理。其析出效果数据如表8-20所示。试问 甲、乙、丙三种机在析出效能上有无差异(ɑ =0.05)?
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谢谢!
2021/3/9
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放映结束 感谢各位的批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
2021/3/9
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（2）同一组高血压病人，在进行体育疗法前 后，测量其血压。每个病人在体育疗法前 后的血压测量值构成观测量对。可以是这 组病人体育疗法前后血压的平均值。进行 配对T检验。分析体育疗法对降血压的疗效。
2021/3/9
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（3）在研究人体各部位体温是否有差别时， 一个人的两个部位的温度构成一对数据， 测量若干人的同样部位的温度数据，可以 比较这两个部位平均温度是否有显著性差 异，使用配对t 检验
科学计数类型：适合数值很大或很小的变量,变量 显示为指数形式。如：-1.28E+002表示-1.28×102
使用SPSS进行数据分析的简易教程
使用SPSS进行数据分析的简易教程第一章导言在现代社会中，数据分析在各个领域都起着至关重要的作用。
而SPSS（Statistical Package for Social Sciences）作为一款专为社会科学和商业领域设计的数据分析软件，其功能强大且易于使用，成为了许多研究者和分析师的首选工具。
本教程将介绍使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常见分析方法。
第二章数据导入在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持导入多种文件格式，如Excel、CSV等。
用户只需打开SPSS软件，在菜单栏中选择"File"，然后点击"Open"，选择要导入的数据文件并点击"Open"即可完成数据导入。
第三章数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，其目的是去除数据中的噪声和错误，确保数据的准确性和完整性。
SPSS提供了多种数据清洗的功能，如缺失值处理、异常值检测和去重等。
通过菜单栏中的"Transform"和"Data"选项，用户可以对数据进行清洗和修整，确保数据分析的可靠性。
第四章描述性统计分析描述性统计是对数据进行初步分析的重要方法，通过对数据的整体特征进行统计描述，可以对数据的分布、趋势和集中程度等进行直观的判断。
在SPSS中，用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Descriptive Statistics"选项进行描述性统计分析，得到数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标。
第五章道尔文测试（t检验）t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组数据之间的差异是否显著。
在SPSS中，用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Compare Means"选项进行t检验分析。
用户需要选择要比较的两组数据，并指定检验类型和置信水平，SPSS会输出检验结果和显著性水平。
利用SPSS做数据分析
利用SPSS做数据分析SPSS（统计软件）是一种功能强大的数据分析工具，广泛应用于社会科学、市场营销、医疗研究等领域。
以下将详细介绍如何使用SPSS进行数据分析。
首先，使用SPSS进行数据分析之前，我们需要准备好要分析的数据集。
SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
一旦数据集准备完毕，我们可以通过菜单栏中的"File" -> "Open"来导入数据。
在数据导入之后，我们需要对数据进行清洗和整理。
SPSS提供了丰富的数据处理功能，如缺失数据处理、数据筛选、数据排序等。
我们可以通过菜单栏中的"Transform"和"Data"来进行相应的操作。
在数据清洗和整理完成后，我们可以开始进行数据分析了。
SPSS提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、频率分析、相关分析、t检验、方差分析等。
首先，我们可以通过"Analyze" -> "Descriptive Statistics" -> "Frequencies"进行频率分析。
在打开的对话框中，我们可以选择要分析的变量，并选择相应的统计指标，如频数、百分比、平均值等。
分析结果将会以表格和图表的形式呈现。
其次，我们可以通过"Analyze" -> "Correlate" -> "Bivariate"进行相关分析。
在打开的对话框中，我们可以选择要分析的变量，并选择相应的相关系数类型，如皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
分析结果将会以表格的形式呈现，并可以进一步进行统计显著性检验。
另外，SPSS还提供了一些高级统计分析方法，如聚类分析、因子分析、多元回归分析等。
我们可以通过"Analyze"菜单中的其他选项来进行相应的分析。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
手把手教你怎么用SPSS分析数据使用SPSS软件进行数据分析文档通过自己论证属实。
【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics栏中选中Univariate descriptives复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix栏中，选中Coefficients复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
13第十三章 数据分析：SPSS的使用
【数据】→【选择个案】
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⒉ 确定选择个案的方法
① 【全部个案】 ② 【如果条件满足】 ③ 【随机个案样本】 ④ 【根据个案范围或日期/时间范围选择个案】 ⑤ 【使用过滤变量】
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⒊ 确定未被选中的个案的处理方法
该栏中包括两个选项： ① 【过滤】：生成过滤变量的选项。 ② 【删除】：删除未选个案的选项。
探索过程（Explore）可以进一步检测数据，进而直观 地观测各组数据的分布，并可对数据进行正态性与同方差 的检验。 探索数据的一般步骤如下：
选择菜单：【分析】→【描述统计】→【探索】
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⒈ 【统计量】 ⒉ 【图】 ⒊ 【选项】
二、交叉表分析
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获取交叉制表的一般步骤如下： 选择菜单：【分析】→【描述统计】→【交叉表】
第十三章
数据分析：S的使用 数据分析：SPSS的使用
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第一节 SPSS统计软件概述 SPSS统计软件概述
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一、SPSS的概念和特点 （一）什么是SPSS
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SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为 Statistical Package for the Social Sciences，即“社会 科学统计软件包”。 但是，随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增 加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为 Statistical Product and Service Solutions，意为“统计 产品与服务解决方案”。
（1）按对排除个案 （2）按列表排除个案
⒏ 输出相关分析的结果
六、回归分析 （一）一元线性回归分析的一般步骤
⒈ 选择菜单：【分析】→【回归】→【线性】
SPSS统计分析软件使用方法
SPSS统计分析软件使用方法第一章：SPSS统计分析软件概述SPSS统计分析软件是一款常用的数据分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究和商业管理等领域。
本章将介绍SPSS软件的基本功能和应用领域。
1.1 SPSS软件的特点SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）具备强大的数据处理和统计分析能力，能够处理大规模数据集，并通过图表和报告输出结果。
它采用可视化界面，操作简单，适合非专业人员使用。
1.2 SPSS的应用领域SPSS广泛应用于社会调查、市场调研、心理学研究、医学和教育等领域。
它能够帮助用户进行数据收集、数据清洗、数据探索性分析和统计模型建立。
第二章：SPSS数据输入与处理本章主要介绍SPSS数据输入与处理的方法，包括数据导入、变量录入和数据清洗等步骤。
2.1 数据导入SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、文本文件和数据库等。
用户可以通过导入向导一步一步选择源文件和数据格式，或者使用语法编辑器手动导入数据。
2.2 变量录入在SPSS中，用户可以创建和定义变量。
变量可以是数值型、字符型、日期型或者标签型。
用户可以通过数据选择器或者变量视图手动录入变量值，也可以通过数据文件批量导入。
2.3 数据清洗数据清洗是保证数据质量的关键步骤。
SPSS提供了数据筛选、数据排序和缺失值处理等功能，帮助用户清洗和准备数据进行分析。
第三章：SPSS数据分析方法本章将介绍SPSS常用的数据分析方法，包括描述统计、推断统计和预测分析等。
3.1 描述统计描述统计用于对数据集进行总体特征的描述，包括均值、标准差、中位数、众数和分位数等。
SPSS提供了一系列描述统计的函数和过程，如频数统计、交叉表分析和描述性统计。
3.2 推断统计推断统计用于通过对样本数据的分析来推断总体的特征。
SPSS提供了t检验、方差分析、回归分析和卡方检验等常用的推断统计方法。
SPSS统计分析方法及应用(第三版)
– 指定计数区间。
分类汇总
• 分类汇总是按照某分类分别进行计算
数据分组
• 数据分组是对定距型数据进行整理和粗略 把握数据分布的重要工具,因而在实际数据 分
• 析中经常使用。数据分组就是根据统计研 究的需要,将数据按照某种标准重新划分为 不的组别。在数据分组的基础上进行的频 数分析,更能够概括和体现数据的分布特征 。另外,分组还能够实现数据的离散化处理 等
– spv文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS软件的三种基本使用方式
• 窗口菜单方式
– 窗口菜单方式是指在使用SPSS过程中所有的 分析操作都可通过菜单、按钮、输入对话框等 方式来完成
SPSS软件的三种基本使用方式
• 程序运行方式
– 程序运行方式是指:在使用SPSS过程中,统计分 析人员首先根据自己的分析需要,将数据分析的 步骤手工编写成SPSS命令程序,然后将编写好 的程序一次性提交给计算机执行。
计算基本描述统计量
• 计算基本描述统计量的基本操作 • 计算基本描述统计量的应用举例
交叉分组下的频数分析
• 交叉分组下的频数分析又称列联表分析,它 包括两大基本任务:第一,根据收集到的样本
SPSS数据的基本组织方式
• 频数数据的组织方式
– 如果待分析的数据不是原始的调查问卷数据,而 是经过分组汇总后的汇总数据,那么这些数据就 应以频数数据的组织方式组织
SPSS数据的结构和定义方法
• SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其 相关属性的描述。包括:变量名、类型、宽 度、列宽度、变量名标签、变量值标签、 缺失值、计量标准等信息。其中有些内容 是必须定义的,有些是可以省略的
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第一部分)
区间型(连续型)
用图形描述数据
分类型(名义型, 有序型)
5
数据的描述
频数统计
数据的描述
频数统计
对数据表中的变量，要概括地描述它取 不同数值的情况，就要给出： 这两者也称为 变量可能取到什么值 取不同值的比例是多少 变量取值的分布
｝
在频数统计中可以得到变量可能取什么值以及 取不同值的频数(frequency)、百分数(percent)、 累积频数(cumulative frequency)和累积百分数 (cumulative percent)
观测数据和实验数据
数据收集有两种主要的方法： 观测数据 (Observational data): 仅凭观 测而非通过操作或控制事物所得到的数 据。例环境的数据，民意测验数据和证 券交易的数据 实验数据(Experimental data): 在实验中 控制实验对象而收集到的变量的数据。如：
26
数据的描述
用图形表示频数统计
数据的描述
计算汇总统计量
与直方图类似的显示数据分布的还有盒 型图、茎叶图、点线图等
盒型图
直方图 茎叶图
频数分布可以完整地描述数据取值的分 布。但它需要用多个值来描述。有时需 要用少数几个数值来描述变量取值的某 一方面的特征。这就是要计算变量取值 的汇总统计量。 从功能看，最常用的有：描述中心位置 的、描述数据变差的等 从计算的类型看：矩型、基于顺序统计 量等
变量的类型
变量按其含义来看可作如下分类： 连续的 定量的
(Quantitative)
数据表中各变量由其记录的形式来看可粗分为 数值的(价格)和字符的(行业) 各变量 由其表示的内容可分为定性的(地区)和定量的 (交易量) 由其在分析中的作用又可分为区间型(interval) 和分类型(Categorical)(包括有序的(Ordinal)和 名义型(nominal)) 区间型(Interval)—数量型(Metric)(连续型) 有序的(Ordinal)—顺序型(Rank) (p.204) 名义型(Nominal)—分类型 (Categorical)
第一章 SPSS概览数据分析实例详解 .doc
该变量定义对话框在SPSS 10.0版中已被取消，这里的操作只适合9.0～7.0版的用户。
对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
选择单选按钮Organize output by groups，将变量GROUP选入右侧的选入变量框，单击OK钮，此时界面不会有任何改变，但请再做一次数据描述，你就可以看到现在数据是分Group=1和Group=2两种情况在描述了！从描述可知两组的均数和标准差分别为1.5209、1.0846和0.4218、0.4221。
第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解
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
§
1.4.1 保存结果文件
直接保存结果文件。
不是文件保存类型还有一种“ALL Files(*.*)”吗？别费劲了，这种类型是SPSS公司放在那里哄人的，在该对话框里无论怎么折腾，都只能按SPO文件的格式来保存。
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极差就是数据中最大值和最小值之差 变量值： X 1 , X 2 , . . . . X n
方差( Variance ) : S2 1 ( X i - X )2 n - 1 i 1
1 n ( X i - X )2 n - 1 i 1
n
4, 3, 11, 3, 1 5, 8 最大值 = Max(Xi) = 11，最小值 = Min(Xi) = 1
研究方法II
郑 明 郁 文
第一章：数据的描述
珍惜您的数据
统计学是研究怎样去有效地 收集、整理 和分析带有随机性的数据，以对所考察 的问题做出推断或预测，直至为采取一 定的决策和行动提供依据和建议。 理解统计学，了解统计基本概念、基本 方法； 熟悉统计语言； 并知道如何评价统计结果。
常用的描述数据分散程度的统计量有：
极差(Range) 方差(Variance)、标准差(Standard Deviation) 四分位距(IQR—Interquartile range)
极差就是数据中最大值和最小值之差
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
10
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
方差和标准差是统计分析中最常用的描 述数据分散程度的统计量 方差是数据各个观测值相对与均值偏差 平方的一种平均 标准差就是方差的开方 方差和标准差都是非负的数。两者为零 表示变量的每个观测值只取同一个数值
加权平均 修削平均( 稳健性)
7 7 8 8 8 9 9
1 2 2 2
1 2 3
0.5 0.4 0.1
2
21
7 7
25
8 8 10 9 9
0.5 0.8 0.3 1.6
21 21
25 21
9
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
数据的描述
计算汇总统计量—描述数据的变差
仅用数据的某个中心位置概括数据是不 够的。还需要考虑数据的分散程度。
观测数据和实验数据
数据收集有两种主要的方法： 观测数据 (Observational data): 仅凭观 测而非通过操作或控制事物所得到的数 据。例环境的数据，民意测验数据和证 券交易的数据 实验数据(Experimental data): 在实验中 控制实验对象而收集到的变量的数据。如：
以连续变化尺度测量 具有可进行分析的数值 有数值或字符值 用于作分类变量
数据的描述
用数字描述数据
详细数据：数据表本身 汇总数据： 名义型：不同类别的频数(个数) 区间型：频数、均值、最大值等指标 详细数据：枝页图、散点图 汇总数据： 名义型：条形图、饼图、拼花图 区间型：直方图、盒型图
数值型
在数据分析开始之前和过程中，发现(或剔除) 例外数据(Outlier)是保证数据分析质量的重要 环节。 例外数据是指个别观测有别于其它多数数据其 取值特别的大或特别小 分析的不同阶段可能发现不同的例外数据 例外数据需认真对待：记录错误的要剔除，有 的例外数据正是改进分析方法的依据
3
变量的类型
变量的类型
变量按其含义来看可作如下分类： 连续的 定量的
(Quantitative)
数据表中各变量由其记录的形式来看可粗分为 数值的(价格)和字符的(行业) 各变量 由其表示的内容可分为定性的(地区)和定量的 (交易量) 由其在分析中的作用又可分为区间型(interval) 和分类型(Categorical)(包括有序的(Ordinal)和 名义型(nominal)) 区间型(Interval)—数量型(Metric)(连续型) 有序的(Ordinal)—顺序型(Rank) (p.204) 名义型(Nominal)—分类型 (Categorical)
均值 中位数
变量值：
4, 3, 11, 3, 1 5, 8
排序：
1, 3, 3, 4, 5, 8, 11
中位数
(Median)
4
8
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
在茎叶图可以直接算出中位数
盒型图
中位数：
很好地代表了一组数据的中点 它的计算较为简单（基于数据的排序） 它不受个别极端数据的影响 它没有利用数据所有的信息 它利用了变量的每个观测值 在多数情况下均值可用于进一步的分析
明确数据分析的目的
一项数据分析任务在计划阶段就要明确以 下几方面： 分析的目的 明确对象（总体） 确定数据的由来，是否要抽样，要记录 哪些指标 采用的分析方法
A Failed Survey Example: 1936 U.S. presidential election, Alf Landon vs
每一行表示一个个体(对象，观测) 每一列表示一个变量(属性，指标)
发现和剔除例外数据
数据的缺失值
在数据的收集过程中，有时无法得到关心 对象的所有项目的记录。这时在汇总数 据表中某些记录的字段无法填入。通常 用某些特殊符号表示。也称它们为缺失 值(missing value)。在数据处理和分析中 给以特殊的处理。
标准差(Std Dev) : 变异系数 (CV) : 未校平方和(USS) : 校正平方和(CSS) :
S n
1 n -1
( X i - X )2
标准误 (Std Error ) : S
n
S X 100%
X i2
i 1 n
( X i - X )2
Franklin Roosevelt • October 1936, Literary Digest conducted largest poll in history (10 million voters). • They predicted that Landon would win by 4:3 in share of popular vote. • One month later, Roosevelt was re-elected with the largest majority in U.S. history. • The magazine went bankrupt soon after.
22
数据的描述
频数统计
数据的描述
用图形表示频数统计
对于名义型变量其频数分布是仅有的最全面的 统计特征 对于区间型变量详细的频数分布并不适用, 常 用的是按变量取值分组后统计频数
各种条形图和饼图是表示频数统计的图 形工具。在这些图里都有一个区分不同 类别的分类变量。该变量的每个值对应 一个类别 在条形图里，一个水平或垂直的“条” 代表一个类别，条的长度表示频数或百 分数 在饼图中，饼的一角表示一个类别，一 角饼的角度大小表示频数或百分数
均值(Mean) : 所有观测值相加除以观 测个数 X X 1 ... X n 1 n Xi n n i 1
30
x (4 3 11 3 1 5 8) / 7 5.0
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
中位数是描述数据取值中心位置的一个 指标。它将观测值分为个数相同的两组， 使一半观测值小于等于这个数，另一半 大于等于这个数。
直方图 茎叶图
均值：
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
众数(mode, 峰值)就是在变量数据中出 现次数最多的值。也就是在频数统计中 对应频数(或百分数)最大的(分类变量的) 值
1
描述中心位置的统计量除了均值、中位 数和众数外还有其他各种平均： 观测值(x) 权数(w) x*w
7
数据的描述
计算汇总统计量
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
从功能看，最常用的有：描述中心位置的、描 述数据变差的等 从计算的类型看：矩型、基于顺序统计量等 中心位置 矩 型 均值 基于分位数 其 它 分散度 其 它
1 变量值（样本）：
X , X 2 , .... X
5, 8
n
4, 3, 11, 3, 1
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数据的描述
用图形表示频数统计
数据的描述
计算汇总统计量
与直方图类似的显示数据分布的还有盒 型图、茎叶图、点线图等
盒型图
直方图 茎叶图
频数分布可以完整地描述数据取值的分 布。但它需要用多个值来描述。有时需 要用少数几个数值来描述变量取值的某 一方面的特征。这就是要计算变量取值 的汇总统计量。 从功能看，最常用的有：描述中心位置 的、描述数据变差的等 从计算的类型看：矩型、基于顺序统计 量等
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数据的描述
用图形表示频数统计
数据的描述
分组统计频数和直方图
对于区间(连续)型变量详细的频数分布并 不适用。更多地是使用直方图 直方图将连续变量的取值范围(均匀)地分 为若干个组，然后统计变量在不同的组 取值的频数，按这一过程制作的条形图 常称为直方图 数据不多时分组方式会影响直方图的形 态
字符型
区间型(连续型)
用图形描述数据
分类型(名义型, 有序型)
5
数据的描述
频数统计
数据的描述