spss 建模简易教程

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spss-建模简易教程

spss-建模简易教程

1.减少无用击键次数 技巧1:问卷录入时一般从左到右输入,换行时多
有不便。
开始输入时不要按”右”方向键,按tab键光标自然 向右,需要换行时按回车,光标自然回到第一行开 始录入的列,节省时间。
另:如果在其他情况下需要从上往下输入,先用鼠 标选定特定区域,输入时按回车键光标自然向下。
到了最底行光标自然换行。
2.定义变量类型(Type)
单击Type相应单元中的按钮,弹出如图23所示的对话框,在对话框中选择合适的变量 类型并单击“OK”按钮,即可定义变量类型。
SPSS的主要变量类型如下:
3.变量长度(Width)
设置变量的长度,当变量为日期型时无效。
4.变量小数点位数(Decimal)
设置变量的小数点位数,当变量为日期型 时无效。
2.11 统计学上的定义和计算公式
定义:均值(平均值、平均数)表示的是 某变量所有取值的集中趋势或平均水平。例如, 学生某门学科的平均成绩、公司员工的平均收 入、某班级学生的平均身高等。 计算公式如下。
总体平均数:若一组数据X1,X2,…,XN, 代表一个大小为N的有限总体,则其总体平均
数为
样本平均数:若一组数据x1,x2,…,xn, 代表一个大小为n的有限样本,则其样本平均
单击数据编辑窗口左下方的“Variable View”标签或双击列的题头(Var),进入如 图2-2所示的变量定义视图窗口,在此窗口中 即可定义变量。
图2-2 变量定义视图窗口
变量的定义信息
在图2-2所示的窗口中每一行表示一个变 量的定义信息,包括Name、Type、Width、 Decimal、Label、Values、Missing、 Columns、Align、Measure等。

SPSS数据分析—多元线性模型

SPSS数据分析—多元线性模型

SPSS数据分析—多元线性模型多元线性模型是一种广泛应用于数据分析领域的统计方法,可以帮助研究者研究多个自变量对一个因变量的影响。

本文档将介绍使用SPSS软件进行多元线性模型分析的基本步骤。

步骤一:准备数据在进行多元线性模型分析之前,首先需要准备好所需的数据。

确保数据集中包含了自变量和因变量,并且数据是完整和准确的。

可以使用SPSS软件打开数据文件。

步骤二:选择分析方法在SPSS软件中,选择“Analyze”菜单,然后选择“Regression”子菜单。

在弹出的窗口中,选择“Linear”选项,然后将所需的自变量和因变量添加到相应的列表中。

步骤三:设置模型选项在设置模型选项时,可以选择是否需要常数项、是否需要标准化因子等。

根据研究的需求和背景,进行相应的设置。

步骤四:运行分析设置好模型选项后,点击“OK”按钮,SPSS软件会开始进行多元线性模型分析。

请耐心等待分析结果的生成。

步骤五:解读结果分析完成后,SPSS软件会生成分析结果的汇总表和详细报告。

通过查看汇总表,可以了解自变量和因变量之间的相关性以及回归系数的显著性。

详细报告将提供更深入的分析结果和解读。

步骤六:结果验证在解读结果之前,需要验证多元线性模型是否符合分析的假设。

可以通过检查残差的正态分布、方差齐性和线性关系来验证模型的适应度。

结论通过SPSS软件进行多元线性模型分析可以帮助研究者了解自变量对因变量的影响,并且提供了统计上的支持。

然而,在进行分析和解读结果时,需要注意模型的假设和验证步骤,以确保分析结果的有效性。

以上是关于SPSS数据分析中多元线性模型的简要介绍和步骤。

希望本文档对您的研究能有所帮助。

使用SPSS进行文本分析和主题建模的方法

使用SPSS进行文本分析和主题建模的方法

使用SPSS进行文本分析和主题建模的方法第一章:引言随着互联网技术的飞速发展,海量的文本数据汇聚成为一种广泛存在的数据形式。

对这些文本数据进行分析和主题建模可以帮助我们发现隐藏在背后的规律和洞察。

SPSS是一种常用的统计软件,其强大的功能也可以被用于文本分析和主题建模。

本文将介绍使用SPSS进行文本分析和主题建模的方法。

第二章:文本清洗和预处理在进行文本分析和主题建模之前,我们首先需要对文本数据进行清洗和预处理,以提高后续分析的准确性和效果。

常用的文本清洗和预处理方法包括去除特殊字符、停用词过滤、词干提取和转换为词袋模型等。

SPSS提供了一系列的文本预处理工具,可以轻松完成这些步骤。

第三章:文本的特征提取文本的特征提取是文本分析的关键步骤,它将文本数据转换为可用于分析的数值特征。

常用的文本特征提取方法包括词频、逆文档频率和TF-IDF等。

SPSS提供了丰富的函数和工具,可以方便地进行文本特征提取。

第四章:文本分类和情感分析文本分类是将文本数据按照预先定义的类别进行分类的任务,常见的应用包括垃圾邮件过滤、情感分析和主题分类等。

SPSS提供了多种分类算法和工具,如朴素贝叶斯分类器和支持向量机等,可以用于文本分类和情感分析。

第五章:主题建模主题建模是从文本数据中识别出潜在主题的任务,常用的方法包括概率主题模型如潜在狄利克雷分配(LDA)和词嵌入模型如Word2Vec。

SPSS提供了LDA模型的实现和一系列的主题分析工具,可以帮助用户进行主题建模和主题分析。

第六章:案例研究为了更好地理解和应用上述方法,我们将通过一个案例研究来展示使用SPSS进行文本分析和主题建模的过程。

以电商评论数据为例,我们将介绍如何进行文本清洗、预处理、特征提取、文本分类和主题建模等步骤,并分析结果。

第七章:结论本文介绍了使用SPSS进行文本分析和主题建模的方法。

通过文本清洗和预处理、文本特征提取、文本分类和主题建模等步骤,我们可以从海量的文本数据中挖掘有价值的信息和洞察。

SPSS简明教程绝对受用

SPSS简明教程绝对受用

SPSS简明教程绝对受用在当今的数据分析领域,SPSS 是一款广泛应用的统计分析软件。

无论你是学术研究者、市场分析师,还是企业的数据处理专员,掌握SPSS 的基本操作和分析方法都能大大提高工作效率和数据分析的准确性。

接下来,让我们一起走进这个实用工具的简明教程。

首先,我们来了解一下 SPSS 的界面。

打开 SPSS 软件后,你会看到一个简洁明了的主界面,包括菜单栏、工具栏、数据视图和变量视图。

数据视图用于输入和编辑数据,而变量视图则用于定义变量的属性,如名称、类型、测量尺度等。

在输入数据时,要注意数据的准确性和完整性。

每一行代表一个观测值,每一列代表一个变量。

数据的类型可以是数值型、字符串型等。

对于数值型数据,要确保其格式正确,避免出现错误的数据。

接下来,我们谈谈数据的预处理。

这是数据分析中非常重要的一步,它能为后续的分析打下良好的基础。

数据预处理包括数据清理、数据转换和数据筛选等操作。

数据清理主要是处理缺失值。

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、用均值或中位数替代缺失值等。

但在选择处理方法时,要根据数据的特点和分析的目的谨慎决定。

数据转换可以将原始数据进行标准化、归一化或者对数转换等,以满足某些分析方法的要求或者使数据的分布更符合正态分布。

数据筛选则可以根据特定的条件选取我们需要的数据进行分析,从而提高分析的针对性和效率。

然后是数据分析的核心部分——统计分析方法。

SPSS 提供了丰富的统计分析功能,包括描述性统计、均值比较、方差分析、相关分析、回归分析等。

描述性统计可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度等基本特征。

通过计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等指标,对数据有一个初步的认识。

均值比较常用于比较不同组之间的均值是否存在显著差异。

例如,比较不同性别、不同年龄段或者不同地区的人群在某个指标上的均值差异。

方差分析则用于研究多个组之间的差异是否具有统计学意义。

比如,分析不同教学方法对学生成绩的影响是否显著。

利用spss17.0的专家建模器实现arima模型及时间序列分析

利用spss17.0的专家建模器实现arima模型及时间序列分析

第七步:设置图表 建议在拟合值出画勾。这样可以鲜明看到拟合值与预测值的比较
第八步:保存选项 在预测值处画勾,并将‘预测值(p)’改为‘预测值’
第九步:选项栏,点击第二个选项,如果定义了日期,则日期处填写想 要预测日期的最后一个日期;如果没有定义日期,则看已知数据的个数, 加上自己要预测的个数,键入即可。 最后点击确定。
利用
spss17.0
专家建模器 实现 ··· ···

时间序列分析
第一步:打开spss17.0的主程序。 打开后的界面如下:
第二步,数据的导入,可以是exce例。 文件——打开 ;界面如下
打开后的界面如下:
第三步:用时间序列分析 分析——预测——创建模型 界面如下,提示的定义日期可以根据数据的日期格式定义, 不定义也可
第四步:选择变量,将要分析预测的变量转入因变量,自变 量可有可无。
此处仅选x1进行分析,放到因变量的栏里 如下图:
第五步:可以在界面的中间找到条件选项点开:
点开条件选项,可以选择模型类别,默认的为‘所有模型’, 此处以arima模型为例。
在条件选项下还可以选择对离群值的设置。
第六步:设置统计量,注意要在显示预测值的空白处画勾,
结果:如图所示 数据集处:
输出查看器:
输出查看器
预测值
输出查看器的图形

Spss简易教程——数据处理

Spss简易教程——数据处理

目录一、变量视图 (2)1、“值” (2)2、“测量” (2)3、“角色”: (3)二、数据视图 (3)1、“值标签” (3)2、“个案排序” (4)3、“转置” (5)4、“汇总” (6)5、“拆分变量” (8)6、“计算变量” (10)7、“重新编码为不同变量” (11)9、“随机数生成器” (17)10、“识别重复个案” (18)三、面对缺失值 (19)1、缺失值分析 (19)2、看缺失值是否为MCAR (21)3、自动插补缺失值(适用于所有缺失值) (22)4、多重插补分析模式 (24)5、多重插补缺失数据 (25)6、修正多重插补 (27)四、异常值识别与处理 (30)1、简介。

(30)2、单变量分析 (31)3、提取异常值 (32)4、多变量 (36)五、统计量分析 (40)1、统计量 (40)2、定性分析:看两个变量间是否相关 (40)3、相关性分析 (42)4、分析两两变量之间关系 (45)六、回归分析 (48)1、变字符串为数字(0-1编法) (48)2、线性回归建模 (51)3、无关系的线性回归展示 (53)4、二值因变量回归模型 (56)一、变量视图1、“值”:定义固定的名义值,如常见的0=男性vs 1=女性,0=未婚vs 1=已婚vs 3=离异2、“测量”:标度:有序:有顺序的“名义”,如职位的等级名义:不进行计算,仅仅只是一个定义3、“角色”:输入:目标:目标变量两者:既是自变量又是因变量无:建模不需要的变量分区、拆分:将数据进行拆分,测量变量和建模变量二、数据视图1、“值标签”:在“值”中等号两边显示的东西的转换2、“个案排序”:根据个案进行排序Or3、“转置”:行变列,列变行4、“汇总”:按照“分界变量”分组,根据“变量摘要”的进行汇总均值e.g:按照“买家省份”进行统计汇总:5、“拆分变量”:按照所选择的“变量”进行分组(图2),然后统计分析就会基于这个“变量”来进行分析(图3)。

《SPSS作图教程》课件

《SPSS作图教程》课件

准备工作
在本节中,将带您了解如何安装SPSS软件以及准备用于作图的数据,确保您 能够顺利进行后续的作图操作。
单变量图
单变量图主要用于展示一个变量的分布情况和特性,包括直方图、频数分布 图和盒须图等几种常见的单变量图形。
双变量图
双变量图用于展示两个变量之间的关系和差异,包括散点图、箱线图和柱状图等多种适用于不同情况的 双变量作图方法。
附录
在本节中,将提供一些数据处理代码和图表设计样例作为补充材料,方便您 在操作SPSS软件时进行参考和学习。
《SPSS作图教程》PPT课 件
本PPT课件为《SPSS作图教程》, 旨在分享SPSS软件的作图技巧及注意事 项。从单变量图到多变量图,详细介绍了各类作图方法和高级技巧。同时提 供了常见问题解答和参考文献。
简介
本节将对SPSS软件及作图简介进行讲解,包括SPSS软件的特点及功能,并 介绍SPSS作图的基本概念和作用。
常见问题解答
本节将回答一些与SPSS作图相关的常见问题,包括数据格式问题和图表效果 调整问题等,以帮助您更好地使用SPSS软件。
总结
在本节中,将对SPSS作图的优缺点进行总结,并介绍一些作图的技巧和注意 事项,以帮助您在使用SPSS进行作图时取得更好的效果。
参考文献
在本节中,将提供一些SPSS软件官网和SPSS作图教材的参考文献,供您深 入学习和参考。
多变量图
多变量图主要用于展示多个变量之间的关系和比较,包括饼图、圆环图和树状图等多种适用于多变量作 图的方法。
高级作图技巧
本节将介绍一些高级的作图技巧,包括数据处理技巧和针对大数据的事项
在本节中,将向您介绍一些制作优秀图表的注意事项,包括图表标签设置和图表设计风格等方面的要点。

在SPSS中进行数据挖掘与模型建立

在SPSS中进行数据挖掘与模型建立

在SPSS中进行数据挖掘与模型建立1. 引言数据挖掘是一种通过分析大规模数据集来发现隐藏模式和关联的技术。

而SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款功能强大的统计分析软件,被广泛应用于数据处理和建模。

本文将重点介绍如何在SPSS中进行数据挖掘与模型建立,包括数据预处理、特征选择、模型建立与验证等。

2. 数据预处理在进行数据挖掘之前,首先需要对原始数据进行预处理。

SPSS提供了多种数据处理功能,如数据清洗、数据变换等。

数据清洗:SPSS中的数据清洗功能可以帮助我们检测并处理数据中的异常值、缺失值等。

比如,可以使用SPSS自带的异常值检测功能来识别异常值,并进行适当的处理,如删除或替换。

数据变换:数据变换是指将原始数据转化为适合进行数据挖掘的形式。

SPSS提供了多种数据变换方法,如标准化、归一化、分箱等。

通过选择合适的数据变换方法,可以提高数据分析的效果。

3. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出对于建模和预测具有重要意义的特征。

SPSS中的特征选择功能可以帮助我们进行特征选择,并提供了多种选择方法。

过滤式特征选择:SPSS中的过滤式特征选择方法可以通过计算特征之间的相关性或重要性来选择特征。

比如,可以使用相关系数或信息增益来度量特征与目标变量之间的关联,然后选择相关性较高或重要性较大的特征。

包裹式特征选择:SPSS中的包裹式特征选择方法通过反复进行建模和验证,来评估每个特征对于模型的贡献。

比如,可以使用逐步回归或遗传算法来选择最优的特征子集。

4. 模型建立与验证在选择好特征之后,接下来可以使用SPSS中的建模方法来构建预测模型,并对模型进行验证。

回归模型:SPSS中的回归分析功能可以帮助我们构建线性回归模型、逻辑回归模型等,并进行模型的拟合度检验和预测能力评估。

分类模型:SPSS中的分类分析功能可以帮助我们构建决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型等,并进行模型的准确率评估和交叉验证。

第19章spss21教程完整版

第19章spss21教程完整版

19.3.3 实例分析 1.对电视机的销售数据进行分析
首先把表19-1中的数据输入到SPSS数据窗口之中,如图19-15所示。 首先对时间变量进行设置,选择菜单“数据→定义日期”,则弹出如图19-11所示 对话框,选中变量“年份,月份”,然后在其右边的Year变量框和Month变量框中填入 2006和7,然后单击“确定”按钮,则进行设置完成。输出结果如图19-16所示。
单击图19-17中的“图表”标签,进行图形绘制的参数设置,设置情况如图19-19所 示。 选择“选项”标签,弹出如图19-20所示的对话框,设置情况如下,在“日期”选 项栏中填入年为2008和月为1。
(4)输出过滤选项栏 单击图19-2中的“输出过滤”标签,弹出如图19-5所示的对话框。此 ① 在输出中包括所有模型:表示输出所有模型的分析结果,是默认选项。 ② 基于拟合优度过滤模型:此栏只输出某些模型的分析结果。 • 最佳模型拟合栏表示拟合优度最好的模型。其中模型的固定数量表示显示的最好模 型个数,数为输出模型个数;占模型总数的百分比表示要显示的最好模型个数占总 模型个数的比例。
(6)选项选项栏 单击“选项”标签,弹出如图19-7所示对话框。 ① 预测阶段栏:此栏设置预测范围。 • • 模型评估期后的第一个个案到活动数据集内的最后一个个案:表示预测范围从估计 模型所用数据的最后一个记录到当前数据集的最后一个记录。
模型评估期后的第一个个案到指定日期之间的个案:表示预测范围从估计模型所用 数据的最后一个记录到用户指定的某个日期,常用来预测超过当前数据集的时间范 围的记录,其下的日期栏用于指定要预测的日期。 ② 用户缺失值:设置缺失值的处理方式。 • 视为无效:表示把用户定义缺失值当做系统缺失值对待,作为无效数据; • 视为有效:表示把用户定义缺失值作为有效数据。 ③ 置信区间宽度:置信区间,系统默认为95%。 ④ 输出中的模型识别前缀:指定在输出结果中 用以区分不同模型的名称前缀,默认为模型。 ⑤ ACF和PACF输出中的显示标签最大数:指定自相 关函数和偏相关函数的最大延迟阶数,默认为24。

SPSS简明教程

SPSS简明教程

SPSS简明教程SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种用于统计分析和数据建模的软件包,广泛应用于社会科学领域的数据分析。

SPSS具有用户友好的界面和强大的统计功能,可以帮助研究人员对数据进行可视化、描述性统计、因素分析、回归分析、方差分析等复杂的统计分析。

在本教程中,我将简要介绍SPSS的基本功能和使用方法,以帮助初学者快速上手。

第一步: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。

SPSS支持导入各种数据格式,如Excel、CSV、文本文件等。

可以通过点击菜单栏的"文件",然后选择"打开"选项来导入数据。

选择正确的文件类型和文件路径后,SPSS将自动加载你的数据。

第二步:数据处理当数据加载完毕后,你可以对数据进行处理和清理。

SPSS提供了许多功能来处理缺失数据、异常值和离群值等。

例如,你可以使用"变量查看"功能来查看每个变量的描述统计、频率分布和分布形状等。

如果发现数据存在异常值或错误,可以使用"数据"菜单下的"选择"和"筛选"选项来进行数据清理。

第三步:描述统计描述统计是数据分析的基础,能够对数据的集中趋势、离散程度和分布形状等进行描述。

SPSS提供了丰富的描述统计功能,如均值、中位数、标准差、百分位数等。

你可以通过"统计"菜单下的"描述统计"选项来获取你感兴趣的统计结果。

第四步:数据可视化第五步:推断统计推断统计是用于从样本数据中推断总体特征的统计方法。

SPSS提供了广泛的推断统计功能,如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。

你可以通过"统计"菜单下的各种选项来执行你感兴趣的推断统计方法,并获取相关的统计结果。

第六步:数据建模数据建模是在数据之间建立统计模型,并利用模型进行预测和推断的过程。

spss使用教程简版

spss使用教程简版

2021/10/10
30
SPSS的数据结构定义
• 1.用Execl录入数据之后,复制(或者用 SPSS打开.xls文档)到SPSS中去。
• 2.定义变量的属性。 打开“Data” 选择“Defining
Variable Properties”命令,分别或者一起 设置各变量的属性。
2021/10/10
2021/10/10
16
8.变量的显示宽度(Columns)
输入变量的显示宽度,默认为8。
2021/10/10
17
9.变量显示的对齐方式(Align)
选择变量值显示时的对齐方式:Left(左 对齐)、Right(右对齐)、Center(居中对 齐)。默认是右对齐。
2021/10/10
18
10.变量的测量尺度(Measure)
• 变量按测量精度可以分为定性变量、定序 变 量、定距变量和定比变量几种。SPSS 将其分为定距变量(Scale)、定序变量 (Ordinal)、定类变量(Nominal)。
• 定距变量:年龄、温度、重量、次数等, 包括连续变量和不连续变量。
• 定序变量:职称(高下)、程度(高低) 等。
• 定类变量:职业、性别等。
2021/10/10
2
2、SPSS的安装步骤:

1、启动Windows,并将SPSS系统安装盘插入CD-ROM光盘驱
动器。

2、若系统设置为自动运行光盘状态,则光盘自动执行setup.exe
文件,若光盘没有自动运行,可启动资源管理器,用鼠标双击光盘驱
动器图标,运行setup.exe文件,进入安装前的选择画面。
2021/10/10
24
5、 读取Excel软件文件(.xls)

SPSS简明教程绝对受用

SPSS简明教程绝对受用

SPSS简明教程绝对受用SPSS 是一款功能强大的统计分析软件,在众多领域都有着广泛的应用。

无论是学术研究、市场调研,还是企业数据分析,SPSS 都能发挥重要作用。

对于初学者来说,可能会觉得它有些复杂,但别担心,接下来我将为您带来一份简明易懂的 SPSS 教程,让您能够快速上手并掌握其基本操作。

首先,我们来了解一下 SPSS 的界面。

打开软件后,您会看到菜单栏、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,变量视图窗口则用于定义变量的属性,比如名称、类型、标签等。

在输入数据之前,我们需要先规划好数据的结构。

例如,如果您要研究不同年龄段人群的消费习惯,那么年龄就是一个变量,消费金额也是一个变量。

每个变量都有其特定的数据类型,常见的数据类型有数值型、字符型等。

输入数据时,可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入。

为了保证数据的准确性,建议您在输入过程中仔细核对。

数据输入完成后,接下来就是进行数据分析了。

SPSS 提供了丰富的分析功能,比如描述性统计分析、均值比较、方差分析、相关性分析、回归分析等等。

以描述性统计分析为例,它可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度等特征。

操作很简单,只需选择“分析”菜单中的“描述统计”,然后选择要分析的变量,点击“确定”,SPSS 就会输出相应的统计结果,包括均值、标准差、最小值、最大值等。

均值比较常用于比较不同组之间的均值是否存在显著差异。

比如,我们想比较男性和女性的平均收入是否不同,可以使用独立样本 t 检验。

在 SPSS 中,选择“分析”菜单中的“比较均值”,然后选择“独立样本 t 检验”,按照提示进行操作即可。

方差分析则适用于多个组之间的均值比较。

例如,研究不同教育程度(小学、初中、高中、大学)对收入的影响,就可以使用方差分析。

相关性分析用于研究两个变量之间的线性关系。

比如,探讨身高和体重之间的相关性。

回归分析则可以用来建立变量之间的预测模型。

SPSS13教程易学完整版

SPSS13教程易学完整版

表1.1 6例某病住院病人的部分资料
病例 号
姓名
性别 年龄 入院日期
出院日期 HBsAg 身高
体重 疗效
(厘米) (公斤)
1 张山山 男 55 09/29/201 10/29/201 阴性
172
9
9
2
王武 男 65 10/25/201 11/28/201 阴性
168
9
9
3
陈杉 女 39 12/14/201 01/13/201 阴性
9
9
5 欧阳山 1 57 12/01/201 01/15/201 2
9
9
6 赵杉 2 13 10/01/201 11/18/201 1
9
9
2019/11/27
172
75.0
3
168
65.5
2
160
55.5
4
158
62.5
1
175
80.0
2
160
55.0
4
17
(一) 定义变量名(variable)
变量名的长度不能多于64个字符。每个英 文字母或阿拉伯数字为1个字符,每个汉字 为2个字符。变量名不应过长,最好有实际 含义,如性别或sex。
SPSS是国际上最流行并具有权威性的统 计分析软件之一,它由美国斯坦福大学 的三位学生于1968年研制。
SPSS最显著的特点是用菜单和对话框选 择并完成统计过程,操作简便,是非统 计专业人员应用最多的统计软件。
2019/11/27
3
SPSS的不同版本
尽管SPSS在不断升级,但其基本统计分 析内容无变动。
(二)定义变量名的标签 (variable labels)

SPSS在数学建模中的应用ppt课件

SPSS在数学建模中的应用ppt课件
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ,并增 补指标 。
第一讲 SPSS的一般应用
一 、SPSS for Windows的界面介绍
数据编辑窗口
定义变量
单击数据编辑窗口左下方的“Variable View”标签 或双击题头(Var),进入变量定义窗口。可定义:
变量名(Name) (Type)
变量类型
变量长度(Width) (Decimal)
小数点位数
变量标签(Label) (Values)
变量值标签
缺失值的定义方式(Missing)
变量的显示宽度(Columns)
数据编辑窗口
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ,并增 补指标 。
结果编辑窗口
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ,并增 补指标 。
三、SPSS制图
主要通过“Graph”菜单中的选项来创建图形。 SPSS在数学建模中的应用.ppt
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ,并增 补指标 。
SPSS调用其他数据文件

spss入门基本操作ppt课件

spss入门基本操作ppt课件
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。
7
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。
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
4
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。
25
§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:
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5、 读取Excel软件文件(.xls)
Excel软件可能是Windows系列操作系统中使用 最多的数据表格软件。Excel文件以.xls为扩 展名保存。该文件除了保存纯数据信息外,还 保存了另外一些数据信息。 SPSS提供了与Excel文件的接口,可以方便地 将Excel文件读入数据编辑窗口。具体的操作 过程如下。
定义变量
输入数据前首先要定义变量。定义变量 即要定义变量名、变量类型、变量长度(小数 位数)、变量标签(或值标签)和变量的格式。
单击数据编辑窗口左下方的“Variable View”标签或双击列的题头(Var),进入如 图2-2所示的变量定义视图窗口,在此窗口中 即可定义变量。
图2-2 变量定义视图窗口
数据的录入技巧:
• 1.减少无用击键次数 • 技巧1:问卷录入时一般从左到右输入,换
行时多有不便。 • 开始输入时不要按”右”方向键,按tab键光
标自然向右,需要换行时按回车,光标自 然回到第一行开始录入的列,节省时间。
• 另:如果在其他情况下需要从上往下输入 ,先用鼠标选定特定区域,输入时按回车 键光标自然向下。
• 2、Edit:编辑菜单,有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换等;
• 3、Data:数据管理菜单,有关数据变量定义、数据格式选定、观察对象的选择、排序、 加权、数据文件的转换、连接、汇总等;
• 4、analyze:SPSS软件统计分析功能的最核心部分。几乎所有的统计分析功能都可以 通过主菜单中的Analyze模块提供的各类过程来完成。
6.变量值标签(Values)
值标签是对变量的每一个可能取值的进一 步描述。
7.缺失值的定义方式(Missing)
SPSS有两类缺失值:系统缺失值和用户缺 失值。
单击Missing相应单元中的按钮,在弹出 的如图2-5所示的对话框中可改变缺失值的定 义方式,在SPSS中有两种定义缺失值的方式。 • 可以定义3个单独的缺失值。 • 可以定义一个缺失值范围和一个单独的缺 失值。
• 变量名必须以字母、汉字或字符@开头,其他字符可以是 任何字母、数字或_、@、#、$等符号。 • 变量最后一个字符不能是句号。 • 变量名总长度不能超过8个字符(即4个汉字)。 •不能使用空白字符或其他特殊字符(如“!”、“?”等)。
2.定义变量类型(Type)
单击Type相应单元中的按钮,弹出如图23所示的对话框,在对话框中选择合适的变量 类型并单击“OK”按钮,即可定义变量类型。
点击需要填入数据的单元格,再再最后的 单元格里输入数据,最后按Ctrl+回车就行 了。
• 连续区域输入:用鼠标圈出一块地,在光 标所在单元格(白色那个)输入数据,再 Ctrl+回车,一气呵成。
录入带有变量值标签的数据
在录入带有变量值标签的数据时,用户手 工输入的是实际的变量值,而屏幕上显示的是 与该变量对应的变量值标签。选中“Value Lables”的效
一、基础
• 1、 SPSS的简介 • 2、SPSS的安装和界面介绍 • 3、变量的属性和定义方法 • 4、SPSS数据的录入 • 5、数据文件的操作
(可以打开Excel文档,保存为多种格式)
1、SPSS简介
• SPSS的全称是:Statistical Program for Social Sciences,即社会科学统计程序。 该软件是公认的最优秀的统计分析软件包 之一。 作为统计分析工具,理论严谨、内 容丰富,数据管理、统计分析、趋势研究、 制表绘图、文字处理等功能,几乎无所不 包。
均值标准误差(Standard Error of Mean,S.E. mean)就是描述这些样本均值与 总体均值之间平均差异程度的统计量。
SPSS中实现过程
研究问题 求某班级学生在一次数学测验中的平均成
绩,数据如表3-1所示。
表3-1
某班级的数学成绩
数学成绩 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
• 5、Transform:数据转换处理菜单,有关数值的计算、重新赋值、缺失值替代等; • 6、Statistics:统计菜单,有关一系列统计方法的应用; • 7、Graphs:作图菜单,有关统计图的制作; • 8、Utilities:用户选项菜单,有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗
SPSS的数据结构定义
• 1.用Execl录入数据之后,复制(或者用 SPSS打开.xls文档)到SPSS中去。
• 2.定义变量的属性。 打开“Data” 选择“Defining
Variable Properties”命令,分别设置各变 量的属性。
整体定义变量属性
二、SPSS的使用
• 2.1、基本统计分析 • 2.11基本统计量的定义和计算 • 2.12频数分析过程 • 2.2、 spss统计图形的创建和编辑 • 2.21spss图形基本功能介绍 • 2.22具体介绍一下图表的用法(条形图、
• 在Windows的程序管理器中双击SPSS FOR WINDOWS图标以打开SPSS程序组, 选择SPSS图标并双击之,即可启动SPSS。 SPSS启动成功后出现SPSS的封面及主窗 口,5秒钟后或点击鼠标左键,封面消失, 呈现SPSS的预备工作状态
SPSS的菜单界面

菜单栏选项:
• 1、File:文件管理菜单,有关文件的调入、存储、显示和打印等;
• 定距变量:年龄、温度、重量、次数等, 包括连续变量和不连续变量。
• 定序变量:职称(高下)、程度(高低) 等。
• 定类变量:职业、性别等。
4、数据的录入
录入数据的一般方法:
定义了所有变量后,单击“Data View”标签, 即可在出现的数据视图(编辑)窗中输入数据。
数据录入时可以逐行录入,也可以逐列。
数为
样本平均数:若一组数据x1,x2,…,xn, 代表一个大小为n的有限样本,则其样本平均
数为
样本数据来自总体。样本的统计描述量可 以反映总体数据的特征,但由于抽样等原因, 使得样本数据不一定能够完全准确地反映总体, 它可能与总体的真实值之间存在一定的差异。 进行不同次抽样,会得到若干个不同的样本均 值,它们与总体均值存在着不同的差异。
SPSS数据文件的保存
在录入数据时,应及时保存数据,防止数 据的丢失,以便再次使用该数据 。
用户确定盘符、路径、文件名以及文件格
式后单击“Save”按钮,即可保存为指定类型
的数据文件。SPSS支持的常见的数据文件存放
格式如下。
• SPSS(*.sav) • SPSS/PC+(*.sys) • SPSS Portable(*.por) • Tab delimited(*.dat)
画面,(接受软件使用协议,输入用户名,机构名称,选择安装路径,
单击“install”按扭,开始安装SPSS15.0 for window软件。

4 、根据安装过程的提示,依次顺序插换原盘直至安装完成。

5、安装完毕后,运行SPSS许可证向导,选择注册软件的类型
和序列号。当软件注册后,方可正常使用。
SPSS的启动
常用基本统计量的英文名
• 均值(Mean) • 中位数(Median) • 众数(Mode) • 百分位数(Percentile) • 样本方差(Variance) • 样本标准差(Std.deviation) • 偏度(Skewness):取值分布对称性 • 峰度(Kurtosis):取值分布形态陡缓
计算公式:一个大小为的数列,要求其中
8.变量的显示宽度(Columns)
输入变量的显示宽度,默认为8。
9.变量显示的对齐方式(Align)
选择变量值显示时的对齐方式:Left(左 对齐)、Right(右对齐)、Center(居中对 齐)。默认是右对齐。
10.变量的测量尺度(Measure)
• 变量按测量精度可以分为定性变量、定序 变 量、定距变量和定比变量几种。SPSS 将其分为定距变量(Scale)、定序变量 (Ordinal)、定类变量(Nominal)。
2.1 均值(Mean)和均值标准误差(S.E.mean)
2.11 统计学上的定义和计算公式
定义:均值(平均值、平均数)表示的是 某变量所有取值的集中趋势或平均水平。例如, 学生某门学科的平均成绩、公司员工的平均收 入、某班级学生的平均身高等。 计算公式如下。
总体平均数:若一组数据X1,X2,…,XN, 代表一个大小为N的有限总体,则其总体平均
口设计等;
• 9、Windows:窗口管理菜单,有关窗口的排列、选择、显示等; • 10、Help:求助菜单,有关帮助文件的调用、查寻、显示等。

点击菜单选项即可激活菜单,这时弹出下拉式子菜单,用户可根据自己的需求再点 击子菜单的选项,完成特定的功能。

3、定义变量
启动SPSS后,出现如图2-1所示数据编辑 窗口。由于目前还没有输入数据,因此显示的 是一个空文件。
实现步骤
图3-1 在菜单中选择“Frequencies”命令
图3-2 “Frequencies”对话框(一)
百分位数
中心趋势
标准差 方 差
偏离度
分布
标准 误差
图3-3 “Frequencies:Statistics”对话框(一)
结果和讨论
中位数(Median)
统计学上的定义和计算公式
定义:把一组数据按递增或递减的顺序排 列,处于中间位置上的变量值就是中位数。它 是一种位置代表值,所以不会受到极端数值的 影响,具有较高的稳健性。
线图、面积图)
SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的 基础和前提。通过基本统计方法的学习,可以 对要分析数据的总体特征有比较准确的把握, 从而有助于选择其他更为深入的统计分析方法。
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