SPSS之Data菜单
SPSS菜单命令详解剖析
purchase：选
Compare effectiveness of campaigns(control Package Test)：比较活动效果〔把握包装检验〕
Apply scores from a model File：应用来自模型文 件的得分
1.6.9 Graphs菜单
Chart Builder 图形生成器
Graphboard Template Chooser 图形模板选择
1Bar
条形图
3-D Bar
三维条形图
Line
线图
Area
面积图
Pie
饼图
High-Low 凹凸图
Box Plot
箱图
Error Bar
误差条图
Population Pyramid 人口金字塔图
Scatter/Dot 散点图
Histogram 直方图
状态栏显示 工具条栏显示 菜单编辑器 字体 显示/隐蔽格线 显示/隐蔽变量值标签 标记错误数据 查看自变量 变量定义窗口和数据编辑
窗口转换
1.6.5 Data菜单
Define Variable Properties
定义变量属性
Set Measurement Level for Unknown 设置未知测量级别
SPSS帮助主题 用户指南 统计辅导学习 统计训练指导 语句命令参考
研发中心 关于SPSS版本信息 算法 SPSS官方主页 版本更新检查
1.7 SPSS中英文界面的转换
当首次安装软件时，SPSS界面为英文显示，此时可以承受如 下方法将其转换为中文界面。
1. 选择菜单栏中的【Edit(编辑)】菜单中的【Option(选项)】 命令。
数据汇总 正交设计 复制数据集 分割文件 选择观测量 观ompute Variable Count Values within Cases Shift Values Recode into Same Variables Recode into Different Variables Automatic Recode Visual Binning Optimal Binning
Spss软件常用菜单含义与功能介绍
SPSS软件常用菜单含义与功能介绍图1：SPSS运行窗口1、计算产生变量根据已经存在的变量，经过函数计算后，建立新变量或替换员原量的值。
图2：计算产生变量图3：分类汇总1、描述性统计（1）频数分布分析：通过频数分布表、直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。
（2）描述性统计分析：计算描述数据的集中趋势和离散趋势的各种统计量，还可以做标准化变换（变成均值为0，方差为1的数据）。
（3）探索性分析：判断数据有无离群点（outliers），极端值（extreme values）；进行正态分布检验和方差齐性检验；了解数据指标之间差异的特征。
（1）双变量相关分析：分析两个变量之间是否存在相关关系。
（2）偏相关分析：剔除其他变量的影响的情况下，计算两变量之间的相关系数。
3、聚类分析与判别分析（1）系统聚类：最常用的聚类方法。
（2）判别分析：判别所研究的对象属于哪一类的统计方法。
（1）线性回归：一个因变量（dependent ）与多个自变量（independents ）之间存在线性数量关系。
（2）曲线拟合：可以完成11种曲线的自动拟合（根据需要进行选择），并进行参数估计与检验，绘制拟合图形等。
自变量（independent ）只能选一个或者使用时间作为自变量(time: 即使用1,2,3,…,)，即只能做一元函数的曲线拟合。
因变量（dependent ）可以选多个，将分别做多个一元函数的拟合。
模型Models 模型名称 模型表达式Linear 线性模型 01*y b b x =+ Logarithmic对数模型01*ln y b b x =+Inverse 逆模型 01/y b b x =+ Quadratic 二次模型 2012**y b b x b x =++ Cubic 三次模型 230123***y b b x b x b x =+++Compound 复合模型 01*x y b b =Power 幂模型 10*b y b x = S S 型模型 01/b b x y e +=Growth 生长模型 01*b b x y e += Exponential 指数模型 1*0*b x y b e =LogisticLogistic 模型011/(1)b b x y e --=+一般可以先选择所有的11种模型，再根据结果选择最佳模型。
spss授课_discriptive
Percent 11. 6 31. 5 26. 0 21. 9 4.1 .7 2.1 1.4 .7 100.0
Valid Percent 11. 6 31. 5 26. 0 21. 9 4.1 .7 2.1 1.4 .7 100.0
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Public health school, Southeast University
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Public health school, Southeast University
变量(或指标)类型
统计方法 变量 Y 数值 二分类 截尾 数值 数值 自变量 X1 、X2 … 数值 分类（数值） 分类（数值） 分类 分类及数值 多元线性回归 Logistic回归 生存分析(Cox 回归) 多因素ANOVA 协方差分析
潜伏期
50 40
30
Frequency
20 Std. Dev = 8.81 Mean = 14.8 0
15 21 27 33 39 45 3. 9. .0 .0 .0 .0 .0 .0 0 0
10
N = 146.00
51 .0
潜伏期
Cases weighted by AF
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Public health school, Southeast University
5
Public health school, Southeast University
When you create a new variable based on the recoded values of another variable, there are two basic rules you should follow. The recoded categories should be: •Mutually exclusive. There shouldn't be any overlap in category definitions. For example, the categories 25-50 and 50-75 are not mutually exclusive, since both categories contain the value 50. •Exhaustive. There should be appropriate categories for all values of the original variable. For example, the categories 2549 and 50-74 would not include values that might fall between 49 and 50. 6
SPSS 应用简介
三、拆分文件（Split File） 用于将数据文件分组进行处理，如对血磷值按分组变
量进行计算。操作步骤：
1、选择菜单Data==>Split Files,系统首先弹出Split File 对话框。 各个对话框元素的用途 Analyze all cases单选框：和下面的两个单选框为一组， 选中本框不拆分文件； Compare groups单选框：按所选变量拆分文件，各组分 析结果紧挨在一起便于相互比较； Organize output by groups单选框：按所选变量拆分文 件，各组分析结果单独放置； Groups based on框：用于选择拆分数据文件的变量； Sort the file by grouping variables单选框：将数据按 拆分变量排序； File is already sorted单选框：数据保持原状，不按所用 的拆分变量排序。
下方的Sort Order单选钮，有升序和降序两种选择。 请注意，该单选钮是和上方的Sort By框一起使用
的，具体方法如下：
将Group选入Sort By框；并选择升序单选钮
Ascending (系统默认)
将x选入Sort By框。并选择降序单选钮 （Descending） 击OK
请注意：group和x后面分别跟着Ascending和 Descending，表明前者是按升序、后者按降序 排列；由于Group在前，因此排序时以Group优先。
将Excel 文件转为SPSS数据文件方法：
方法一：
1、在SPSS数据编辑窗口点击打开文件按钮；
2、选择打开的文件类型和要打开的文件；
3、点击对话框的Open;
4、在弹出的“Opening Excel data source ”对 话框，选择数据所在的工作表，点击 “Continue”.
spss菜单
位小数 5. Lable栏：定义变量名标签，该处可使用中文
6. Values栏：定义变量值标签 7. Missing栏：定义变量缺失值。SPSS默认缺失值用 “.”表示，一般用默认的 8. Columns栏：定义显示列宽，使用很少。实际使用
时，可直接拖动改变列宽
6. Analyze（统计菜单）：一系列统计方法的应用 7. Graphs（作图菜单）：统计图的制作 8. Utilities（用户选项菜单）：命令解释、字体选择、 文件信息、定义输出标题、窗口设计等 9：Windows（窗口管理菜单）：窗口的排列、选择、 显示等 10. Help（求助菜单）：帮助文件的调用、查寻、显 示等 点击菜单选项即可激活菜单，并弹出下拉式子 菜单，可根据自己的需求再点击子菜单的选项， 完成所需的功能
（三）数据录入
1. 直接录入 若数据量较少、处理方法单一时可将数据直接 录入SPSS中 2.从其它数据库中引入 先用Excel建立数据库，再用复制粘贴的方式从 Excel中将数据转入SPSS 逐一选取File——Open——Data可打开已保存 的SPSS数据文件或其他类型的数据文件。单击 “文件类型”下拉菜单，选择要打开的数据文件 类型
四、SPSS菜单栏简介
1. File（文件管理菜单）：文件的调入、存储、显 示和打印等
2. Edit（编辑菜单）：文本内容的选择、拷贝、剪 贴、寻找和替换等
3. View（视图菜单）：选择窗口状态等 4. Data（数据管理菜单）：数据变量定义、数据格 式选定、观察对象的选择、排序、加权、筛选、数 据文件的转换、连接、汇总等 5. Transform（数据转换处理菜单）：数值的计算、 重新赋值、缺失值替代等
五、分析数据准备 （一）变量定义
SPSS的Data菜单说明
Data 菜单说明：简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，这些功能都可以用鼠标在数据界面上直接完成，很少会使用菜单调用。
常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录和加权记录。
变量与数据文件Data 菜单说明：简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，这些功能都可以用鼠标在数据界面上直接完成，很少会使用菜单调用。
常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录和加权记录。
变量与数据文件属性向导：用于定义数据字典，或者将预定义的数据字典直接引入当前数据文件，对于大型或者连续性的数据分析项目而言，这是一个非常有用的功能。
数据重构向导：用于进行数据转制，或者对重复测量数据进行长型、宽型记录格式间的转换。
文件合并过程：用于生成实施联合分析所需的设计。
其他过程：包括定义日期变量过程、数据汇总过程和查找重复记录向导。
Sort cases :记录排序。
Split file ：记录拆分。
Select cases不需要分析全部的数据，而是按照要求分析其中的一部分。
Weight cases：记录加权。
默认情况下，每行就是一条记录，但是有时非常麻烦。
这时候可以使用频数格式录入数据，即相同取值的观测只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数据出现了多少次。
Aggregate 数据汇总：分类汇总就是按照指定的分类变量对观测值进行分组。
分类汇总的分类变量可以指定多个，称为多重分类汇总。
Define variable properties ：变量属性定义向导，用于对数据集中已存在的变量进一步定义其属性。
Copy Data Properties :用于将定义好的数据字典直接应用到当前文件中。
Identifying Duplicate cases ：查找个别变量值重复，或者所有数值完全重复的记录。
Restructure ：根据用户的要求改变数据的排列格式。
Transpose：用于对数据进行行列转置。
主要用于编成，进行矩阵运算时的矩阵转置操作。
spss第二讲数据整理data、transform
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SPSS统计软件
变量清单
将汇总变量 加入当前数
据 替代当前数
据文件 创建汇 总文件
分组变量
汇总统计 量
汇总统计量清单
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SPSS统计软件 文件级数据整理 4.文件的拆分
操作提示：Data →Split File…
2）按班号对技能成绩大于60分的成绩进行汇总， 另存为新的数据文件。
3）以姓名定义新变量名，进行行列转置，另存为“转置.sav”。
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SPSS统计软件
数据管理练习
3、数据：新医学生成绩.sav 要求：1）描述不同班级（号）学生的妇科和儿科平均成绩与标准差,结果保 存为“新成绩.spv”。 2）选出内科成绩大于18的学生，描述其外科成绩平均水平,结果保存为 “外科成绩.spv”。
Recode可以用于字符型变量
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SPSS统计软件
演示：将数据transform.sav中字符型“city”变量转化为数 值型变量“newcity”。（按照字母排序）
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SPSS统计软件 变量级数据整理：4.Rank Cases
编秩变量 分组变量
操作提示： Transform →Rank Cases
SPSS统计软件
第二讲 SPSS数据整理
课前复习
1
SPSS统计软件
SPSS的特点
SPSS操作界面----三个窗口 SPSS的保存
（新医学生成绩）
2
SPSS统计软件
SPSS数据格式
1.一条记录占一行（反映某个研究对象具体特征的一组观测值。 ） 2.一个变量占一列（测量指标） 3.SPSS数据分析时特殊数据格式（配对设计、重复测量资料数据） 最终的数据集应当包含原始数据的所有信息
双重条件选择数据spss
双重条件选择数据spss
1. 打开SPSS软件并导入需要进行条件选择的数据文件。
2. 在菜单栏中选择“数据”（Data）选项，然后选择“选择数据”（Select Cases）。
3. 在弹出的对话框中，选择“如果条件是真”（If condition is satisfied）选项。
在文本框中输入第一个条件的表达式，例如 "变量名1=某个值"。
4. 点击“继续”（Continue）按钮，然后输入第二个条件的表达式，例如 "变量名2=某个值"。
5. 点击“确定”（OK）按钮，系统将根据两个条件来选择数据，符合条件的数据将被保留下来，而不符合条件的数据将被过滤掉。
需要注意的是，在输入条件表达式时，需要按照SPSS语法的要求进行书写，例如使用等号（=）表示等于，使用逻辑运算符如与（&）和或（|）来连接多个条件。
另外，还可以使用其他函数和操作符来进行更复杂的条件选择。
请注意，SPSS在双重条件选择时不会修改原始数据文件，而是会创建一个新的数据视图。
如果需要对筛选后的数据进行进一步分析或保存，请单独执行这些操作。
SPSS操作实验手册
SPSS试验操作指导手册（2023版）2.SPSS数据整顿2.1 SPSS数据文献旳建立SPSS数据文献旳建立可以运用【File(文献)】菜单中旳命令来实现。
详细来说, SPSS提供了四种创立数据文献旳措施:●新建数据文献【File(文献)】→【New(新建)】→【Data(数据)】命令；●直接打开已经有数据文献【File(文献)】→【Open (打开)】→【Data(数据)】命令；●使用数据库查询；【File(文献)】→【Open Database(打开数据库)】→【New Query(新建查询)】命令, 弹出【Database Wizard(数据库向导)】对话框●从文本向导导入数据文献。
【File(文献)】→【Read Text Data(打开文本数据)】命令, 弹出【Open Data(打开数据)】对话框实例分析: 股票指数旳导入文献2-1.xls是上证指数从2023年1月4日至2023年10月16 日旳数据资料, 包括了开盘价、当日最高价、当日最低价和收盘价等选项, 请将该数据导入至SPSS中。
2.2 SPSS数据文献旳属性一种完整旳SPSS文献构造包括变量名称、变量类型、变量名标签、变量值标签等内容。
注意: SPSS数据文献中旳一列数据称为一种变量, 每个变量都应有一种变量名。
SPSS数据文献中旳一行数据称为一条个案或观测量（Case）2.2.1 实例分析: 员工满意度调查表旳数据属性设计1.实例内容为了提高员工旳工作积极性, 完善企业各方面管理制度, 并到达有旳放矢旳目旳, 某企业决定对我司员工进行不记名调查, 但愿理解员工对企业旳满意状况。
请根据该企业设计旳员工满意度调查题目（行政人事管理部分）旳特点, 设计该调查表数据在SPSS旳数据属性。
2.实例操作详细环节如下文献(2-2.sav.)Step01: 打开SPSS中旳Data View窗口, 录入或导入原始调查数据。
Step02：选择菜单栏中旳【File(文献)】→【Save (保留)】命令, 保留数据文献, 以免丢失。
第三章 Transform——Data 菜单详解
第三章Transform/Data菜单详解本章主要介绍数据管理的基本内容，包括数据的合并、拆分、转置、编码等内容，是进行正式统计分析前的重要一步。
Transform产生一个新的变量，Data 菜单主要针对数据库的维护，如数据文件的合并、拆分、汇总等。
3.1 SPSS对话框元素介绍下面所介绍的是在SPSS所有的统计分析中都会出现的典型的对话框，了解对话框的基本结构有助于更好的掌握SPSS。
一、一级对话框元素介绍1、候选变量列表框2、选入变量列表框3、变量移动钮4、五个标准按钮5、其他按钮二、二级对话框元素介绍1、单选框2、复选框3、下拉列表框4、文本框以回归分析（Analyze——Regression）三、对话框常用操作技巧（略）见书P303.2 Transform 菜单详解本菜单功能丰富，主要针对数据文件中的变量进行各种转换。
一、Compute过程（重点掌握）Compute过程是Transform菜单中最常用的一个过程，功能是用于给变量赋值。
例1：见书P31（演示操作过程）方法一：第一步：产生一个新变量“new” ,并给该变量赋值1；第二步：对该新变量进行修改，修改条件：当血磷值超过1的时候，令“new”的取值为2方法二：用逻辑函数any例2 ：打开cars.sav文件，对产地为欧洲的汽车的数据进行转换，将“马力”增加20函数介绍：1、Arithmetic 函数——数学函数Abs (?) ——返回变量的绝对值Arsin（？）——返回变量的反三角函数值Mod (?,?) ——返回数值表达式除以模数后的余数，要求模数不能为0Rnd（？）——返回数值表达式四舍五入后得到的整数值Trunc (?) ——返回数值表达式截尾以后得到的整数值2、CDF返回累积分布函数的累积概率值如：CDF.Normal(X1, 0, 1) =X23、日期和时间函数(略)4、随机变量函数（Random numbers）RV.Normal(mean,stddev)——返回来自指定均值和标准离差的正态分布的随机数RV.EXP（shape）——返回服从指定参数的指数分布随机数RV.Possion（mean）——返回服从指定均值的泊松分布的随机数RV.Uniform ( min,max)——返回指定最小值和最大值的均匀分布的随机数(1)产生一系列随机数（操作讲解）(2)应用：如有100个case, 想打乱它们的顺序，该如何解决？方法：首先产生一个均匀分布的随机数，然后按随机数进行排序后即可。
spss操作指南
案例一——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。
标题栏菜单栏工具栏数据栏标签图1-2 SPSS 11.5 for Windows 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菜单项的下拉菜单图1-4 Edit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。
SPSS知识点总结—重点软件知识点
数据可保存为各种格式
2.数据文件的整理（Data菜单）
插入(Insert)
观测值排序(sort):
合并文件(Merge Files):
Merge Files—Add Case（添加观察单位）:
例：new Drug(a).sav和new Drug(b).sav合并
常用的检验也在其中完成。
常用的描述统计量
集中趋势指标（Central tendency）：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等
离散趋势指标（Dispersion）：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)
分析
第五章：基本统计分析descriptive statistics菜单（二）
Crosstabs过程：
Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断
在分析时可以产生2维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的检验、Kappa值，分层
还可计算n维列联表的确切概率（Fisher’s Exact Test）值。
SPSS
绪论（1）
数据文件的建立、导入与导出（1）
数据文件的整理（2）
数据转换（2）
基本统计分析（基本描述和卡方检验）（4）
均数比较（2）
相关与回归分析（2）
非参数检验（2）
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”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
spss实验一(1)
实验目的：
1、熟悉SPSS软件的基本窗口以及相应的基本菜单。
2、了解SPSSS的三种基本运行方式。
3、掌握SPSS数据的特点、结构及定义方式。
实验内容：
1、读入数据实验例1-1.xls
（1）打开spss软件，【file】→【open】→【data】。
（2）在出现的对话框中选择扩展名为excle的选项，找到文件所在位置。
选中实验例1-1.xls，点击open即可读入数据。
（注：打开前要先把
1-1.xls关掉，否则读取不出数据）
（3）适当修改变量中数据
2、教材案例2-3：
（1）在数据编辑窗口中打开“职工数据.sav”。
（2）选择菜单：
【data】→【merge file】→【add cases】。
然后选择“追加职工.sav”。
（3）进行变量名合并
（3）点击确定合并完成
3、案例2-4
（1）在数据编辑窗口中打开“职工数据.sav”
（2）选择菜单：
【data】→【merge file】→【add variables】然后选择“职工奖金.sav”
出现如下窗口，进行关键名的操作。
（3）点击确定完成合并。
SPSS的主要菜单与基础统计
SPSS的主要菜单与基础统计1. 简介SPSS（Statistical Package for Social Sciences）是一款用于统计分析和数据管理的软件。
它提供了一系列的统计工具和功能，方便用户进行数据分析、建模和可视化等操作。
本文将介绍SPSS的主要菜单和一些基础统计方法。
2. 主要菜单SPSS的主要菜单位于顶部菜单栏，包括文件(File)、编辑(Edit)、数据(Data)、转换(Transform)、分析(Analyze)、图表(Graphs)、窗口(Windows)和帮助(Help)等菜单。
2.1 文件(File)菜单在文件(File)菜单中，用户可以新建、打开或保存SPSS数据文件。
此外，还可以对数据文件进行导入、导出和打印等操作。
2.2 编辑(Edit)菜单编辑(Edit)菜单提供了一系列编辑数据的选项。
用户可以在此菜单中进行数据的复制、粘贴、删除和查找等操作。
2.3 数据(Data)菜单数据(Data)菜单提供了对数据进行预处理和数据管理的功能。
用户可以在此菜单中对数据进行排序、逻辑运算和缺失值处理等操作。
2.4 转换(Transform)菜单转换(Transform)菜单包含了一些数据转换和重构的功能。
用户可以在此菜单中进行数据的合并、拆分和重编码等操作。
2.5 分析(Analyze)菜单分析(Analyze)菜单是SPSS最主要的功能菜单之一，包含了各种统计分析方法和模型。
用户可以在此菜单中进行描述统计、方差分析、回归分析等各类统计方法。
2.6 图表(Graphs)菜单图表(Graphs)菜单提供了多种可视化图表的绘制功能。
用户可以在此菜单中绘制柱状图、折线图、散点图等各种统计图表。
2.7 窗口(Windows)菜单窗口(Windows)菜单用于管理SPSS界面的窗口和视图。
用户可以在此菜单中打开、关闭或排列各个窗口。
2.8 帮助(Help)菜单帮助(Help)菜单提供了SPSS的帮助文档和在线资源的访问。
spss菜单栏中英文对照
DATA菜单中英文对照
•Define Variable Properties，定义变量属性 •Copy Data Properties，复制数据属性 •New Custom Attribute，新建设定属性 •Define Dates，定义日期 •Define Multiple Response Sets, 定义多重响应集 •Validation, 验证（Load Predefined Rules, 加载预定义 规则；Define Rules, 定义规则；Validate Date, 验证数据） •Identify Duplicate Cases, 标识重复个案 •Identify Unusual Cases, 标识异常个案 •Sort Cases，排序个案 •Sort Variables, 排列变量 •Transpose，转置 •Restructure，重组 •Merge Files，合并文件 •Aggregate，分类汇总 •Orthogonal Design, 正交设计 •Copy Dataset，复制数据集 •Split File, 拆分文件 •Select Cases, 选择个案 •Weight Cases, 加权个案
Frequencies, 频率；Crosstabs, 交叉表） Complex Samples， 复杂抽样（Select a Sample, 选择样本；
Prepare for Analysis, 准备分析；Frequencies, 频率；Descriptive, 描述；Crosstabs, 交叉表；Ratios, 比率；General Linear Model, 一 般线性模型；Logistic Regression, Logistic回归；Ordinal Regression, 序数回归；Cox Regression, Cox 回归） Quality Control 质量控制（Control Chart, 控制图；Pareto Chart, 排 列图）
spss软件的菜单及所有单词中英文翻译大全
SPSS 统计软件的主菜单及子菜单spss软件的中英文翻译Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-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 skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor, 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor, 共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共方差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor, 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degree of freedom, 自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 极端值/极值F distribution, F分布F test, F检验Factor, 因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面Fatality rate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey, 现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型Geometric mean, 几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 通用线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram, 直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity, 信息容量Initial condition, 初始条件Initial estimate, 初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, 大样本Large sample test, 大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最小显著差法Least square method, 最小二乘法Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平Life expectance, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distance estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重比较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independence, 互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead, 自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, 无统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平行试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 排列P-estimator, P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar, 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, 人群归因危险度Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能Precision, 精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R估计量R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample, 样本Sampleregression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, 二阶导数Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析Survival rate, 生存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error, 二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories, 无序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, 方差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation, W估计量W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point, 野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换21。
SPSS的主要窗口概述
1.5 SPSS的主要窗口
1.5.1 数据编辑窗口 1.5.2 结果输出窗口
1.5.3 语句窗口
1.5.4 脚本编辑窗口
1.5.1 数据编辑窗口
启动SPSS Statistics 19.0后，系 统会自动打开数据编辑窗口 （Data Editor）。 可以选择菜单栏中的【File(文 件)】→【New(新建)】→ 【Data(数据)】命令，新建一 个SPSS的数据文件，如右图所 示；或者选择菜单栏中的 【File(文件)】→【Open(打开)】 →【Data(数据)】命令打开一 个保存的数据文件。
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Syntax(语法)】命令，打开一个保存的语句文件。
1.5.4 脚本编辑窗口
选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Script(脚本)】命令，新建一个SPSS的脚本编辑窗 口，如下图所示。 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Script(脚本)】命令，打开一个保存的脚本语言文 件。
1.5.2 结果输出窗口
SPSS的Output（输出）窗 口SPSS Viewer，一般随 执行统计分析命令而打开， 用于显示统计分析结果、 统计报告、统计图表等内 容，允许用户对输出结果 进行常规的编辑整理，窗 口内容可以直接保存，保 存文件的扩展名为 “*.spv择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Syntax(语法)】命令，新建一个SPSS的语句文件， 如下图所示。
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Function,指定对汇总变量计 算哪些统计量
4.4
数据拆分
根据数据是否已经按照 指定的拆分变量进行排序进行选择
将拆分变量选择到 Groups Based on
选择输出方式: Compare groups /Organize output by groups
单击【Data】，单击【Split File】， 弹出对话框
3.1
个案定位——人工定位法
用鼠标拖动数据编辑窗口右边滚动钮或使用鼠标滚轮或Page Up、 Page Down
3.1 个案定位——自动定位法——按个案号码自动定位
单击【Edit】，单击【Go to Case】 →输入欲定位的个案号码 →单击【OK】
3.1
个案定位——自动定位法——按变量值自动定位
THANK YOU
4.2
数据合并
将若干小的 数据文件合并
两个数据文件必须至少有一个名称相同的变量 两个数据文件必须按关键变量排序
不同数据文件中数据含义不同的数据项变量名应不同
目的
合并方式
说明 操作方法
纵向合并Add Cases 横向合并Add Variables
打开数据文件→单击【Data】→【Merge File 】→【Add Cases（Variables）】→ 选择需要添加的数据文件→【OK】
单击【Edit】，单击【Find】 →输入欲定位的变量值 →点击回车按钮
3.2
个案排序——操作方法
单将击主【排D序a变ta】量，从单左击面【的S对or话t C框as中es选】到，右打边开的对S话or框t by中，在Sort Order中选择升序或者降序，单击【OK】
3.2
个案排序——目的
能对数据或字符
2.5
定义日期时间变量
单击【Data】，单击【Define Dates】→设置日期时间
2.6
定义多选回答变量
多选的录入规则是有几个答案就设几个变 量。然后每个变量取值有两种，一种是两分 类，即0和1。另一种是多分类。最后将这个 多选题所涉及的变量定义为一个多选题集， 在多选题集上进行相应的分析。
4.3
分类汇总
单击【Data】，单击 【Aggregate】， 弹出对话框
02
01
OK
指定将分类汇总结果保存到何处, 选择【Add Aggregated
04
Variables】 →【Creat new
data File】或【Replace
working data File】
将分类变量选到Break Variables, 将汇总变量选到Aggregate Variables
2.2
删除变量
在欲删除的变量名上单击鼠标左键 →单击鼠标右键，单击【Cut】
2.3
定义变量属性
单 将击变【量D从a左ta】面，的单对击话【框D中ef选in到e V右ar边iab的leVParroiapbelretsietso】Sc，an弹中出，对单话击框【OK】
2.4
复制数据属性
选单在 选完择击左择成源【边要复数D的复制a据【制t，a，】给源单单，其数击击单他据【【击变集完下【量变成一C的量】o步p】属y】中性Da选，ta择单Pr复击op制【er的t下ie属一s】性步，源】弹变出量对、话在框右边的【活动的数据集变量】中选择要粘贴批 量设置的其他变量，单击【下一步】
选取某一区域的样本 (Based on time or case range)
3.3
个案选取——操作方法
根单据击分【析Da需ta】要，选单择击数【据S选el取ec方t C法as，es】指，定打对开未对选话择框个案的处理方式，单击【OK】
3.3
个案选取——定义与目的
定义： 根据分析的需要,从已收集的大批量数据中按一
定规则抽取部分数据参与分析,也称为样本抽样。
目的： ①提高数据分析效率； ②检验模型的需要。
4.1
数据转置
单指击定【数D据a转ta】置，后单应击保【留T哪ra些ns变po量se】,选，入弹【出V对ari话ab框le】框中，再从源变量框中选择一个变量应用它的 值作为转置后新变量名，指定转置后数据文件中各变量如何取名
SPSS教程
Data菜单
材料科学与工程学院 樊晓雨 20134698
00Βιβλιοθήκη 导入数据文件这里输入标题文字
01
Data菜单 中英文对照
目录 CONTENTS
02
对数据的 变量管理
03
对数据的 个案整理
04
对数据文 件的整理
01 Data菜单中英文对照
定义变量属性
复制数据属性
新的自定义特征
定义日期变量
如果多选是固定选几项，比如10选3，那 么只要设定3个变量即可，录入选项代码，分 析时候选用多分类（categories）；如果多 选不固定，但是最多也不超过总数的1/4，比 如50项中随便选，但你能判断出来最多的人 选10项，那么就设定10项，录入同上；如果 多选不固定，选的最多的与总数差不多，（ 或者你总共很少几个选项），那么几个选项 就设几个变量，按两分类（dichotomy）录入 0或1，分析时选dichotomy。
进行排序
01
快速找到数据的异常值
04
02
便于数据的浏览
03
快速找到数据的 最大值和最小值
3.3
个案选取——数据选取的基本方式
按指定条件选取 (If condition is satisfied)
通过过滤变量选取样本 (Use filter variable)
随机抽样(Random sample of cases)： ①近似抽样(Approximately) ②精确抽样(Exactly)
定义多选回答变量
这里输入标题文字
加确载定预有定效义个规案则 定确义定规重则复个案 验确证定数异据常个案 个案排序
转置
改变数据文件的结构
添加观察合单并位数据文件
添加变量分类汇总
生成
正交设计
显示
复制数据文件
分割文件
个案选取
个案加权
2.1
插入变量
将单元确定在某变量上 →单击【Edit】，单击【Insert Variable】