Spss菜单解释【VIP专享】

Spss
Data菜单
子菜单用途说明
Define Date定义日期,此选项用于定义日期和
时间格式变量
Insert Variable插入变量
Insert Case插入观测量
Goto Case定位到观测量
Sort Case观测量排序分类
Transpose转置
Restructure..**重新构建数据文件
Merge Files Add Cases
Add Variables 添加一组或多组观测量,合并文件添加一个或多个变量,合并文件
Aggregate汇总或合计
Split File分拆文件
Select Cases选择观测量Weight Cases 观测量加权
Transform菜单
子菜单用途说明Compute…计算,如平均值Random Number See…设置随机种子Count…计数
Recode Into Same Variable…
Into Defferent Variable…变量重新赋值给同一变量变量重新赋值给不同变量
Categorize Variables…连续变量分类Rank Cases…观测量求秩Automatic Recode…自动赋值Create Time Series产生时间序列Replace Missing Values缺失值替换Run Pending Transforms**运行、挂起变换
Statistics菜单
子菜单用途说明
Reports（统计报告）OLAP Cubes…
Case Summaries
Report Summaries in Rows
Report Summaries in Columns 层次分析报告观测量概述行概述报告列概述报告
Descriptives Statistics （描述性统计）Frequencies…
Descriptives…
频数分析
统计描述
Explore…Crosstabs…Ratio…数据探索
交叉表，或列联表比率统计
Compare Means（均值比较）Means…
One-Sample T Test…
Independent-Sample T Test…
Paired-Sample T Test…
One-Way ANOVA 均值比较
单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验单因素方差分析
General Linear Model
（一般线形模型）
Univariate通用线形因子分析
Correlate（相关分析）Bivariate
Partial
Distances 二元相关过程偏相关过程距离分析过程
Regression（回归分析）Linear
Curve estimation 线形回归分析曲线估计
Classify（聚类和判断分析）k-means cluster
hierarchical cluster
discriminant K-均值聚类分析层次分析
判别分析
Data Reduction（数据简化）Factor因子分析
Scale**（比例分析）Reliability Analysis
Multidimensional Scaling 可靠性分析多维比例分析
Nonparametric Tests （非参数检验）Chi-sqaure
Binomial
Runs
1-sample K-S
2 independent samples
K independent samples
2 Related samples
K related samples
卡方检验法
二项检验法
游程检验法
单个样本的K-S检验
两个独立样本的K-S检验
K个独立样本的K-S检验
两个相关样本的检验
K个相关样本的检验
Multiple Response**（多重响应）Define set
Erequencies
Crosstabs
定义多重响应集
多重响应频数表
多重响应交叉表
Accuracy 精确度，actual frequency 实际频数，adjusted value 校正值，alternative hypothesis 备选假设，analysis of convariance 协方差分析，analysis of variance, ANOVA 方差分析，arithmetic mean 算数均数，asymmetric distribution 非对称分布，autocorrelation 自相关，censored data 截尾数据，censoring 删失失访终检，central limit theorem 中心极限定理，central tendency 集中趋势，chance error 随机误差，class mid-value 组中值，cluster analysis 聚类分析，cluster sampling 整群抽样，coding 编码，coefficient of contingency 列联系数，coefficient of correlation 相关系数，bar chart 条图，bayes theorem 贝叶斯定理，bias 偏性，binomial distribution 二项分布，bivariate normal distribution 双变量正态分布，block 区组，box plot 箱图，canonical correlation 典型相关，case-control study 病例一一对照研究，categorical variable 分类变量，cell 单元，coefficient of
determination 决定系数，coefficient of partial correlation 偏相关系数，coefficient of product-moment correlation 积差相关系数，coefficient of rank correlation 等级相关系数，coefficient of regression 回归系数，coefficient of variation 变异系数，coefficient of skewness 偏度系数，cohort study 队列研究，communality variance 公共方差，comparability 可比性，complete association 完全相关，complete random design 完全随机设计，degree of freedom 自由度，conditional likelihood 条件似然，conditional probability 条件概率，confidence interval CI 可信（置信）区间，confidence limit CL 可信（置信）限，confirmatory factor analysis 验证性因子分析，confirmatory research 验证性研究，degree of reliability 可靠度，density function 密度函数，dependent variable 因变量，deviation 离差，discrete variable 离散变量，discriminant analysis 判别分析，conjoint analysis 联合分析，consistency test 一致性检验，constraint 约束，contingency table 列联表，contribution rate 贡献率，control 对照控制，controlled experiments 对照实验，correction 校正，correction for continuity 连续性校正，correlation 相关，correlation analysis 相关分析，correlation coefficient 相关系数，distribution 分布，distribution-free method 任意分布方法分布自由方法，dose response curve 剂量反应曲线，dummy variable 哑变量虚拟变量，eigenvalue 特征值特征根，eigenvector 特征向量，equivariance 等方差，error 误差，error of estimate 估计误差，estimated value 估计值，correspondence analysis 对应分析，counts 计数频数，covariance 协方差，Cox regression Cox回归，criteria for fitting 拟合准则，critical value 临界值，cross-over design 交叉设计，cross-section analysis 横断面分析，　eigenvalue特征值,特征根eigenvector特征向量equivariance等方差error误差error of estimate估计误差estimated　value估计值euclidean distance欧氏距离event事件expected values期望值design of experiment实验设计exploratory data analysis探索性数据分析exponential curve指数曲线extrapolation外推法extremes极端值,极值，forecast预测fourfold table四格表frequency频数frequency distribution频数分布general linear model, GLM一般线性模型generalized linear model广义线性模型geometric mean几何均数goodness of fit拟合优度，half-life半衰期harmonic mean调和均数hazard function风险函数，hazard　rate风险率heterogeneity异质heterogeneity of variance方差不齐heteroscedasticity 方差不齐hierarchical clustering method
分层聚类法histogram直方图homogeneity同质,齐性，homogeneity　of variance同方差性homogeneity　test齐性检验homoscedasticity方差齐性hypothesis　test假设检验，　independence独立性independent　variable自变量initial mean vectors初始凝聚点interaction
交互效应intercept截距interpolation插值inter-quartile range四分位数间距，interval　estimation区间估计inverse　matrix逆矩阵iteration迭代，　K-means　method　K-均值聚
类法Kaplan-Merier　curve　Kaplan-Merier曲线kendall　srank　correlationKendall等级相
关Kolmogorov-Smirnov　test　K-S检验Kruskal　and　Wallis　test　K-W检验,H检验kurtosis峰度L　lack　offit拟合劣度,失拟Latin　square　design拉丁方设计least　square　method最小二乘法legend图例level水平level　of　significance统计意义水平，life　table
寿命表likelihood　function似然函数likelihood　ratio　test似然比检验line　graph线图linear线性linear　correlation直线相关linear　equation线性方程linear　programming线性
规划linear　regression线性回归，linear　trend线性趋势loading载荷log-rank　test时序检
验logarithmic　scale对数尺度logistic　regression　logistic回归logit　transformation　logit
转换loglinear　model对数线性模型M　main　effect主效应matched　data配对资料matching匹配maximum　likelihood　method最大似然法maximum　likelihood　ratio　test
似然比检验，mean均值mean　square,MS均方measurement　bias测量性偏倚median中位
数median　effective　dose半数效量median　lethal　dose半数致死量median　survival　
time中位生存时间median　test中位数检验M-estimators　M估计量minimumlethal　dose
最小致死量missing value缺失值multidimensional　scaling　analysis, MDS多维尺度分析，multinomial　distribution多项分布multiple　comparison多重比较multiple　correlation复相关,多重相关multiple　covariance多元协方差multiple　linear　regression多重线性回归multiple　response多重应答,多选题multistage　sampling多级抽样multivariate　regression
多元回归multivariate　statistical　analysis多变量统计分析,多元统计分析，　negative　correlation负相关no　statistical　significance无统计学意义nominal　variable名义变量nonlinear　regression非线性回归nonparametric　statistics非参数统计nonparametric　test非参数检验normal　distribution正态分布null　hypothesis原假设,无效假设numerical　variable数值变量O　observation　unit观察单位observed　value观测值odds　ratio,OR优
势比,比数比，one-sided　test单侧检验one-way　ANOVA单因素方差分析optimum　allocation最优分配order　statistics顺序统计量ordered　categories有序分类orthogonal　experimental　design正交试验设计outlier异常值,离群值overall　survey普查P　paired　design配对设计paired(matched)t-test配对t检验parameter参数，parametric　statistics参数统计parametric　test参数检验partial　correlation偏相关partial　likelihood偏似然函数partial　regression　coefficient偏回归系数path　analysis路径分析percent　bar　graph百
分条图percentage百分比,百分数percentile百分位数,位点periodicity周期性pie　graph饼图,圆图，placebo安慰剂point　estimation点估计Poisson　distribution　Poisson分布polynomial　curve多项式曲线population总体population　mean总体均值positive　correlation正相关posterior　distribution后验分布power　ofa　test检验效能power　ofstatistics检验效能precision精度principal　component　analysis主成分分析prior　distribution先验分布product　moment乘积矩,协方差，product-limit　method乘积极限法proportion构成比prospective　study前瞻性研究P-value　P值Q　qualitative　evaluation定性评价qualitative　method定性方法quantile-quantile　plot　Q-Q图quantitative　analysis
定量分析quantitative　evaluation定量评价quartile四分位数questionnaire问卷quick　cluster 快速聚类，　random　event随机事件random　sampling随机抽样randomization随机化randomized　allocation随机分配randomized　block　design随机区组设计randomized　control　trial随机对照试验randomized　double　blind　control　trial随机双盲对照试验range极差,全距rank　correlation等级(秩)相关rank　sum　test秩和检验，ranked　data等
级资料rate率ratio比raw　data原始资料regression　analysis回归分析regression　coefficient回归系数regression　SS回归平方和relative　number相对数relative　risk,RR相对危险度reliability可靠度,信度replacement　level更替水平，residual 残差residual standard deviation 剩余标准差，residual　sum　of　square残差平方和ridge　trace岭迹ridit　analysis　Ridit分析risk　ratio危险比,风险比rotation旋转r×c　table　r×c表S　sample样本sample　size样本量sampling　error抽样误差sampling　fraction抽样比sampling　study抽样研究sampling　survey抽样调查，scale测量尺度scatter　diagram散点图score　test比分检验screening筛检selection　bias选择性偏倚semilogarithmic　line　graph半对数线图sequential　design序贯设计sign　test符号检验signed　rank符号秩significance　level显著性水准significance　test显著性检验simple　correlation简单相关simple　regression简单回归，skewness偏度slope斜率spearman　rank　correlationspearman等级相关spherical　distribution球型分布standard　deviation,SD标准差,标准离差standard　error,SE标准误,标准误差standard　normal　distribution标准正态分布standardization标准化standardized　partial　regression　coefficient标准化偏回归系数statistic统计量statistical　control统计控制，statistical　graph统计图statistical　inference
统计推断statistical　significance统计学意义statistical　table统计表stem　and　leaf　graph茎叶图step-wise　method逐步法strata层(复数)stratification分层stratified　cluster　sampling分层整群抽样stratified　sampling分层抽样structural　equation　modeling结构方
程模型sum　ofsquares离差平方和sum　ofsquares　of　deviations　from　mean 离均差平方和，survey调查survival　analysis生存分析survival　curve生存曲线survival　probability生存概率survival　rate生存率survival　time生存时间symmetry对称synthetic　index综合指数synthetical　evaluation综合评价systematic　error系统误差，systematic　sampling系统抽样T　t-distribution　t分布tendency　of　dispersion离散趋势test　statistic
检验统计量testing　of hypotheses假设检验theoretical　frequency理论频数time series　analysis时间序列分析，t-test　t检验two-sided　test双侧检验two-stage　least　squares　method二阶段最小二乘法two-stage　sampling二阶段抽样two-step　cluster两步聚类法
two-tailed　probability双尾概率two-tailed　test双侧检验two-way　ANOVA两因素方差分
析two-way　table双向表type　I error　I类错误type　II　error　II类错误，　unbiased　estimate无偏估计uniform　distribution均匀分布upper　limit上限u-test　u检验V　variable变量variance方差variance　component　estimation方差分量估计varimax　orthogonal　rotation方差最大化正交旋转，　weight权重weighted　linear　regressionmethod加权直线回归weighting　method加权法Z　zero　correlation零相关z-transformation标准正态(z)变换，
各种情形下最常用统计检验方法索引
1 单变量
连续但样本t检验
有序多分类单样本秩和检验
无序多分类单样本x2检验
二分类二项分布确切概率法
2 因变量：连续变量
单个自变量：连续相关分析，回归分析
有序多分类单因素方差分析，结果解释时利用有序信息
无序多分类单因素方差分析
二分类两样本检验
多个自变量：连续变量为主线形回归模型
分类变量为主方差分析模型，和回归模型实际上等价
3 因变量：有序分类变量
单个自变量：连续有序分类的Logistic回归
有序多分类秩相关分析、CMH x2
无序多分类多样本秩和检验（H检验）
二分类两样本秩和检验（W检验）
多个自变量：连续变量为主有序分类的判别分析，有序分类的Logistic回归
分类变量为主有序分类的Logistic回归
4 因变量：无序分类变量
单个自变量：连续无序分类的Logistic回归
有序多分类可将自因变量交换后分析
无序多分类x2检验，深入分析可用对数线性模型
二分类x2检验
多个自变量：连续变量为主判别分析、无序分类的Logistic回归
分类变量为主无序分类的Logistic回归
5 因变量：二分类变量
单个自变量：连续二分类Logistic回归
有序多分类可将自/因变量交换后分析
无序多分类x2检验，二分类的Logistic回归
二分类四格表x2检验，确切概率法
多个自变量：连续变量为主判别分析、二分类Logistic回归、两法结果实际等价分类变量为主二分类Logistic回归
6 多元分析方法
考察的特征需要由多个因素量来表示，同时研究多个自变量对他们的影响：多元方差分析模型、多元回归模型。

希望将变量和记录分成若干类别，但类别数不清楚，或各类别的特征不明：聚类分析。

已知分类情况，研究目的是希望建立判别方程，对以后新进入的案例进行所属类别的预测：判别分析。

需要探索多个连续变量间的内在联系或数据的内在结构：因子分析。

需要探索多个分类变量间的内在联系或数据的内在结构：对应分析。

考察多个概念间的相似程度，并寻找受访者用于评价相似性的标准：多为尺度分析。

生存时间和生存结局都是需要关心的因素，同时数据中存在大量的失访：生存分析。

得到的是时间序列数据，需要根据历史资料对以后的情形加以预测：时间序列模型。