SPSS培训
数据挖掘 培训SPSS clementine11
数据准备：
© 2006 SPSS Inc.
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课程计划
建模技术：
监督学习技术，
神经网络、归纳规则（决策树）、线性回归、Logistic 回归 Kohonen 网络、两步聚类、 K-means 聚类
非监督学习技术，
关联规则、时序探测
模型评估 如何应用 CRISP-DM 流程研究数据挖掘问题
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第二章 Clementine简介
Clementine 简介
内容
熟悉 Clementine 中的工具和面板 介绍可视化编程的思想 初步了解 Clementine 的功能 课程的数据文件存放在目录―C:\培训\基础培训1‖中
目的
数据
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在挖掘数据前，需要做什么样的数据预整理和 数据清洗？
将会使用什么样的数据挖掘技巧？ 将会如何评估数据挖掘的分析结果？
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CRISP-DM 过程模型
跨行业数据挖掘标准过程 （CRISP－DM）
定位是面向行业、工具导 向、面向应用 适用于大型工业和商业实 践的一般标准
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Clementine用户界面
菜单栏 工具栏 数据流， 输出和模型 管理器
数据流区域
选项板区 项目窗口
节点
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可视化编程
节点
一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作 一系列连接在一起的节点 包含一系列不同功能的图标
培训资料-spss统计软件培训数据分析ppt课件
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ;.
2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归
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;.
2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归（续）
• 哑变量 偏回归系数表示其它自变量Xj不变，Xi每改变一个单位，所导致logitP的平均变化 量 • x为连续性/二分类变量：没有问题 • x为多分类变量：不太合适 • 无序多分类：民族，各族之间不存在大小问题 • 有序多分类：家庭收入分为高、中、低三档，它们之间的差距无法准确衡 量
1.2.2 分类变量的统计描述 • 频数分布情况的描述：绝对频数、百分比 • 集中趋势的描述：众数 • 使用相对数进行深入描述：比、构成比、率 • SPSS中的相应功能：“频率”过程、“描述”过程和“探索”过程
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;.
2021/4/6
1.2 比较均值
• 完全随机化设计单组计量资料的均数与总体均数比较的t检验 • 某个小区1000个6岁男孩的身高与重庆市所有6岁男孩的身高平均值的比较
• (1)函数关系(确定性关系):如:圆面积和圆半径. • (2)统计关系(非确定性关系):不象函数关系那样直接,但却普遍存在,且有强
有弱, 如:身高与体重. (变异) • 相关和回归分析的研究对象:统计关系
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;.
2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归（续）
• Logistic回归：应变量为分类变量，自变量: 连续/分类变量，研究该分类变量 与一组自变量之间的关系 • 0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病 • 有序分类：治愈/好转/未治愈 • 无序分类：腺癌、鳞癌、大细胞癌
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基础入门ppt课件
地区、时间、营业额...
身高、体重、智力...
指定每个变量的各种属性
3
2
变量名、变量标签值、变量的储存类型、缺失值、变量的测量尺度
录入数据
变量名不能与SPSS保留字相同。 SPSS的保留字有ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、 LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。
ppt课件.
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数据录入 数据录入的格式
实际观察数
理论数 行百分数 列百分数 合计百分数
残差
ppt课件.
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Crosstabs：结果解释
曾经 吸过烟 * 性别
Case Processing Summary
Valid
N
P erc en t
999
99.9%
C ases
Missing
N
P erc en t
1
.1%
Total
N
P erc en t
ppt课件.
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Frequencies：定义统计图
统计图类型
无图形 条图 饼图
直方图加上正态曲线
直方图
以频数绘制条图或饼图
ppt课件.
以构成比绘制条图或饼图
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Frequencies：定义表格
按数值升序
频数表排列次序
按数值降序
按频数升序 按频数降序
ppt课件.
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Frequencies：结果解释
999
a. 0 cells (.0%) hav e expected count less than 5. The minimum expected count is 34.53.
ppt课件.
最初软件全称为“ 社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）
2024年度spss培训计划
2024年度spss培训计划一、前言随着信息化的快速发展，数据分析工具的需求也在不断增加。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于商业、科研、教育等领域。
为了适应市场需要，提高人才储备，我公司决定于2024年开展SPSS培训计划，以满足员工和职场新人的需求。
二、培训目标1. 了解SPSS软件的基本功能和操作方法；2. 掌握数据导入、数据清洗、数据分析等基本技能；3. 提高统计分析能力，能够应用SPSS进行常见的统计分析；4. 熟练运用SPSS软件进行报表输出和结果解读。
三、培训内容1. SPSS概述a. SPSS软件的功能和应用领域b. SPSS界面和操作方法c. 数据类型和数据导入2. 数据处理与清洗a. 数据导入与导出b. 数据清洗方法和技巧c. 缺失值处理与异常值识别3. 基本统计分析a. 描述统计分析b. T检验、方差分析、相关分析c. 回归分析、交叉分析4. 数据可视化与报表输出a. 图表绘制与编辑b. 报表输出与结果解读c. 项目实战案例分享与讨论四、培训方式1. 在线培训a. 网络直播课程，实时互动交流b. 视频教学及案例分析c. 课后作业和练习2. 线下实践a. 实际案例分析和操作实践b. 个人辅导和答疑c. 仿真项目实战演练五、培训师资力量全国范围内精选SPSS专家和资深数据分析师担任培训讲师，具有丰富的实战经验和临场应用能力，能够提供实用性、高质量的实训指导。
六、培训时间和地点SPSS培训计划将在2024年度开展，培训时间分为春季、夏季、秋季和冬季四个阶段，每个阶段持续1个月，灵活安排培训时间和时间。
培训地点将在公司总部设立专门的培训场地，也可以结合线上教学模式进行培训。
七、培训收益1. 提升员工的SPSS应用能力，解决工作中的实际问题；2. 团队协作效率的提高，有效利用数据进行决策分析；3. 提高员工的市场竞争力，为公司发展提供有力支持。
SPSS Modeler培训(3)
3
算法简介
Apriori 和 GRI（广义规则归纳）运用―产生-检验‖的方法去 寻找规则
产生简单的规则，并被数据集证实是有效的好的规则被存储，所有规
则都受到支持和置信度准则的制约
然后被专门化（一个将条件加入规则的过程）这些新规则接着被数据 证实是有效的
Carma（连续关联规则挖掘算法）只通过两次数据
置信度＜先验置信度（1－评估度量下界） 先验置信度＜置信度（1－评估度量下界）
能够发现稀有规则和负规则
对于低先验置信度的规则和高先验置信度的负 规则是有偏的
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信息差和标准化卡方
信息差：与先验信息之间的差
给定前提条件后的信息增益与只给定先验置信度时的 信息增益之间的差值 基于 C5.0 算法中使用的信息增益度量 卡方检验分类变量相关性 标准化减少记录数的影响
偶发性事件——Intervention
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时间序列预测简介——需要考虑的因素
拥有较长历史周期的汇总数据 偶发性事件（例如：系统崩溃、政策干预等） 重复性事件（例如：节日、固定市场活动等）
周期性因素
其他预测因素（例如：广告投入、折扣率、优 惠活动等）
备注：平滑指数模型只能对单变量进行预测，不能解释其他因素对 预测指标的影响。
决定预测数据和前面 多长时间的数据相关 检查预测数据和实 际数据的匹配情况 可接受误差 时间序列预测分析结束
仅限标志字段支持以下多种基于倾向的方法：
最初倾向加权投票 调整倾向加权投票 平均原始倾向 平均调整倾向 备注：原始倾向得分是二元分类预测原始行为倾向评分
SPSS教程讲义培训教程简明教程（4）方差分析
试验4：方差分析一、试验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、试验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。
例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。
为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。
若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
观测变量是进行方差分析所研究的对象；因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。
在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。
在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOVA(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。
本节仅练习最为常用的单因素单变量方差分析。
三、试验演示内容与步骤单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。
检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。
并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的多重比较。
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
spss高级课程4-6课
案例：固体垃圾排放量与土地种类的关系
▪ 本例来自Golueke and McGauhey 1970年对美 国40个城市的固体垃圾排放量(吨)的调查资料， 所关心的问题是不同种类土地使用面积（单位， 英亩）与固体垃圾排放量之间的关系。可能的 影响因素有：indust（工业区土地面积的大小）、 metals（金属制造企业用地面积）、trucks（运 输及批发商业用地面积）、retail（零售业用地 面积）、restrnts（餐馆与宾馆用地面积）。试 作逐步回归分析。数据库为waste.sav。
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多变量的筛选策略
▪ 较稳妥的方式
▪ 单自变量回归模型，筛掉那些显然无关联的候选变量 ▪ 尝试建立多自变量模型，可手动、也可利用自动筛选
方法，但使用后者时要谨慎 ▪ 多自变量和单自变量模型结果相矛盾时，以前者为准 ▪ 结果不符合专业知识时，尽量寻找原因
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SPSS系列培训之： 回归分析衍生方法
2
相关分析
▪ Bivariate过程
▪ 进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析 ▪ 如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果
▪ Partial过程
▪ 对其他变量进行控制 ▪ 输出控制其他变量影响后的相关系数
3
相关分析
▪ Distances过程
▪ 对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量 间进行相似性或不相似性（距离）分析
▪ 多数情况下没有实际意义，研究者也不关心
▪ b：回归系数，在多变量回归中也称偏回归系数。 自变量x 改变一个单位，y估计值的改变量。即 回归直线的斜率
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回归分析概述
▪ 估计值和每一个实测值之间的差被称为残差。 它刻画了因变量y除了自变量x以外的其它所有 未进入该模型，或未知但可能与y有关的随机和 非随机因素共同引起的变异，即不能由x直接估 计的部分。
spss实训目的与要求、实训内容(8个...
实训一项目名称：数据文件的建立与预处理实训目的和要求：1、掌握SPSS的基本窗口、菜单安排及利用SPSS进行统计分析的基本步骤；2、掌握数据文件的录入、导入和管理；3、熟练掌握数据文件的筛选、排序、分类汇总、分组等预处理方法。
实训内容：针对SPSS自带数据Employdata.sav进行以下练习：（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”；（2）根据雇员的性别对salary的平均值进行汇总；（3）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，当取值范围为20000~50000（包括20000）时为c，当在50000~100000（包括50000）中时为b，大于等于100000时为a。
实训二项目名称：统计描述与参数估计实训目的和要求：1、掌握集中趋势和离散趋势描述指标的含义；2、熟练掌握连续变量与分类变量描述统计量计算的具体操作，并能解释分析结果；3、熟练掌握连续变量与分类变量的参数估计的具体操作，并能解释分析结果。
实训内容：1、请就SPSS的自带数据Employeedata.sav，分析员工受教育程度、职位类别的分布情况，尝试分析这些属性之间的关系及它们和工资之间的关系。
2、请就SPSS的自带数据1991 U.S. General Social Survey.sav，分析健康问题（hlth1~hlth9为多选题）的分布情况。
实训三项目名称：参数检验实训目的和要求：1、了解单样本t检验的基本思想，熟练掌握其数据组织方式和具体操作，并能解释分析结果的含义；2、了解两独立样本t检验的基本思想，熟练掌握其数据组织方式和具体操作，并能解释分析结果的含义；3、了解两配对样本t检验的基本思想，熟练掌握其数据组织方式和具体操作，并能解释分析结果的含义。
实训内容：给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式一：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：据如下：使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。
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。
第2讲(SPSS入门)课件
授课教师：杨小宝 副教授 北京交通大学 2012.11
第2讲(SPSS入门)
第2讲 SPSS入门
2.1 SPSS简介 2.2 SPSS数据的管理 2.3 SPSS数据的预处理 2.4 SPSS基本统计分析
2021/1/24
第2讲• 在数据文件建立之后，通常还需要对分析 的数据进行必要的预加工处理，这是数据 分析过程中必不可少的一个关键步骤。
第2讲(SPSS入门)
2.3.1 数据的排序
• 数据排序的目的 • 数据排序的基本操作
第2讲(SPSS入门)
1) 数据排序的目的
• 数据排序便于数据的浏览，有助于了解数 据的取值状况、缺失值数量的多少等；
• 通过数据排序能够快捷的找到数据的最大 值和最小值，进而可以计算出数据的全距， 初步把握和比较数据的离散程度；
2) 采用指定条件选取和随机抽样方法进行数 据选取后，SPSS将在数据编辑窗口中自动 生成一个名为filter_$的新变量，取值为1或 0。1表示本个案被选中，0表示未被选中。 该变量是SPSS产生的中间变量，如果删除 它则自动取消样本抽样。第2讲(SPSS入门)
2.3.4 分类汇总
• 分类汇总是按照某分类变量进行分类汇总计算。 • 例如，某商厦希望分析假日周内不同职业和不
1) 选择菜单数据Data分类汇总aggregate， 出现如下所示的窗口：
第2讲(SPSS入门)
数据加工(职工数据).sav 结果
指定对汇总变量 计算哪些统计量
第2讲(SPSS入门)
自己练习
例2：利用居民储蓄调查数据，分析城镇储 户和农村储户的一次平均存（取）款金额 是否有显著的差异。可进行的最初步的分 析是按照户口类型对存（取）款金额进行 分类汇总。其中分类变量是户口，汇总变 量是存（取）款金额，且计算其均值和标 准差。
spss实训心得体会.doc
spss实训心得体会篇一：SPSS软件个人实训报告个人实训报告一、实训时间与地点：时间：2012年1月9日至2010年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。
通过实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。
通过对SPSS软件的学习和运用，加深对统计学知识的了解和运用及对课程内容的理解,培养学生的自我组织能力和动手能力。
三、实训的内容与要求实训的内容包括两个方面：个人实训和小组实训。
1、个人实训：（1）个人实训内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。
每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。
（2）小组实训任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。
2、实训要求：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所搜集与整理的资料，运用所选的统计方法加以分析，要求资料整理、计算与描述均在计算机上操作完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于3000字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。
三、实训的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
Spss进行问卷分析的步骤培训资料
S p s s进行问卷分析的步骤如何用spss软件处理问卷(2007-07-02 19:30:04)转载▼标签：分类：电脑/科技spss教程spss软件spss问卷处理当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel 相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。
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数据、监测数据等方面的统计分析经常用到）
• 希望统计结果更清晰，显示出选项的具体内容，而不是题号
点击界面左下角的“变量视图”
变量类型设置与调整（2）—变量类型的选择
【步骤1】：（如需新增变量） 直接双击“名称”字段下空白处 ，并填写变量名称
SPSS培训
2020年5月22日星期五
目录
1.
调查分析
2.
数据预处理
3.
单选题分析
4.
多选题分析
5.
数据输出
SPSS简介
SPSS：Statistical Product and Service Solutions ，统计产品与服务解决方案。SPSS是世界上最早的统 计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968 年研究开发成功，
2、设置新的变量名称 和标签
3、单击“旧值和新值”
数据分组（3）
【步骤3】：进行“旧值和新值”的对照设置
1、选择旧值
2、设置新值
4、设置完所有新值 后，单击“继续”
3、单击“添加”
数据分组（4）
【步骤4】：确认“旧值和新值”设置结果
2、单击Байду номын сангаас确认”（只有
点击”更改“后，确定键才 可单击）
1、单击“更 改”
3、单击“添加”
4、设置好所有选项的值 标签，单击“确定”
数据分组（1）
• 针对可转化为单选题的开放题，或选项较多的单选题
【步骤1】：点击“ 转换”—》“重新编 码为不同变量”
数据分组（2）
【步骤2】：选择需转化的变量（需转化的变量为数值型），并对输出变量进行 设置
1、选择要分组（转化 ）的变量，并加入到右 侧“输出变量”框中
本培训演示所用 版本为
SPSS 19.0.0
市场调查问卷中常见的题目类型—不同类型的题目，使用 SPSS进行定量分析的具体操作是不同的
封闭 式题
目
✓ 单选题 ✓ 多选题
开放 式题
目
✓ 可用于定量分 析的题目
✓ 不能用于定量 分析的题目
例：您的性别是：（单选） 1、男 2、女
例：贵单位为何取消黑莓业务：（多选） 1、邮件服务器不再支持黑莓 2、黑莓的功能、性能不能满足需求 3、公司统一更换手机终端 4、资费太贵 5、其它原因（请注明）
✓ 1968年：斯坦福大学三位学生创建了SPSS ✓ 1968年：诞生第一个用于大型机的统计软件 ✓ 1975年：在芝加哥成立SPSS总部 ✓ 1984年：推出用于个人电脑的SPSS/PC+ ✓ 1992年：推出Windows版本，同时全球自SPSS 11.0起，
SPSS全称为“Statistical Product and Service Solutions” ，即“统计产品和服务解决方案” ✓ 2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位 为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software)PASW ，包括四部分： • PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：统计分析 • PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘 • Data Collection family (formerly Dimensions)：数据收集 • PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企业应用服务 ✓ 2010年：随着SPSS公司被IBM公司并购,各子产品家族名称 前面不再以PASW为名,修改为统一加上IBM SPSS字样
个选项，则在第五个选项变量下填写“5”
市场调查分析要得出什么结果？
整体市场情况
用户分布状况
产品购买渠道
……
消费者品牌偏好
促销策略接受度
细分市场情况
产品购买渠道 消费者品牌偏好
促销策略接受度 ……
数据分析方法主要类型
频数分析：一般用于整体市场的 分析
交叉分析：一般用于细分市场的 分析（或某些特征之间的联系）
目录
1.
调查分析
2.
数据预处理
3.
单选题分析
4.
多选题分析
5.
数据输出
频数分析（1）
【步骤1】：点击“分析”—》“描述统计”—》“频率”
频数分析（2）
【步骤2】：选择单选题目变量，加入到右侧的变量框里（加入后，左侧的变量框中
就不再出现此题目变量）
可以设置频数 分析需要的统 计参数、图表 类型、输出格 式等内容。实 际分析工作中 一般用不到
【步骤2】：点击相应题目变量 的“类型”字段区域
【步骤3】：设置变量的数据类型
一般情况下，尽量把 类型设置为数值型， 小数位为0
注：新变量的数据类型默认是数值型（8,2）
变量类型设置与调整（3）—值标签的设置
【步骤1】：点击相应题目变 量的“值”字段区域
【步骤2】：设置变量的值标签
1、“值”填写题目选项号 码 2、“标签”填写题目选项 内容
设置好各类参数后，单 击“确定”
频数分析（3）
【单选题频数分析结果】
索引区
无缺失值情况下的百分比 =
有效百分比
详细输出区
交叉分析（1）
【步骤1】：点击“分析”—》“描述统计”—》“交叉表”
聚类分析
数据分析步骤
数据收集 数据预处理 数据分析 数据输出
频数分析 交叉分析 单选题 多选题
目录
1.
调查分析
2.
数据预处理
3.
单选题分析
4.
多选题分析
5.
数据输出
为什么要对数据做预处理
数据不完整 数据有异常值 数据前后矛盾 变量类型不符合分析要求 数据需要分组
……
变量类型设置与调整（1） —变量视图界面
数据 定量 分析 主要 对象
半开放式
例：贵企业员工规模是
人
例：您对这个产品有什么具体意见？
填写内容一般有 明确的规范格式 要求，可以进行 数据转换、分组 ，从而转化为单
选题
各类题目在调查数据结果表中的表示
单选题为 一个变量
开放式/半开 放式题为一
个变量
多选题每一个选项为一个变量
填写选项 的编号
• 1、（二分法）填写：若选中本选项，则填写“1”；若未选中，则空白 • 2、（类别法）填写：若选中本选项，则填写相应选项编号。如选中第5