第二讲 定量分析工具SPSS
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
如何正确使用SPSS统计分析软件
如何正确使用SPSS统计分析软件SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是现今最为流行的统计分析软件之一，它拥有强大的分析能力和灵活的数据处理手段，可以帮助研究人员更加高效地处理和分析大量数据。
然而，许多使用者在使用SPSS软件时，可能会遇到各种问题，包括数据预处理、数据清洗、数据分析等方面的问题。
本文将从SPSS软件的使用角度出发，为大家讲解如何正确使用SPSS统计分析软件。
一. 数据预处理和清洗数据预处理和数据清洗是SPSS数据分析的关键步骤。
在数据预处理和数据清洗过程中，需要对数据进行检查和清理，以保证统计分析的结果尽可能准确。
下面是几个常见的数据清洗步骤：1. 数据去重如果数据集中存在重复数据，会影响统计结果的准确性。
在使用SPSS前，需要对数据集进行去重操作，以确保数据集中每个样本只出现一次。
2. 数据过滤在对数据进行分析时，需要排除一些无用信息或异常数据。
在SPSS中可以使用过滤技术去掉无用数据。
3. 数据缺失值处理在数据采集时，难免会出现一些数据缺失的情况。
在进行统计分析时，需要对缺失值进行处理，以确保后续的分析准确无误。
二. 数据分析数据分析是SPSS软件的主要功能之一。
通过SPSS软件中的数据分析功能，研究人员可以采取各种不同的分析方法，进行数据的定量分析和定性分析。
下面是几种常见的数据分析方法：1. 描述性统计分析描述性统计分析是指研究人员通过图形和描述性统计量，对数据的基本特征进行分析和描述。
SPSS中可以使用的描述性统计方法包括频数、百分比、平均值、中位数、标准差、四分位数等。
2. 方差分析方差分析是一种常见的数据分析方法，可以用来检验变量之间是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用ANOVA（Analysis Of Variance，方差分析）方法进行方差分析。
3. 回归分析回归分析是一种用来分析和描述两个或多个变量之间关系的统计分析方法，可以预测连续型变量的值。
第二讲 SPSS简介及数据编码录入
SPSS数据的结构和定义方法
(一）变量名(Variable name)
变量名是变量存取的唯一标志。 起名规则：
不多于8个字符组成 不区分大小写 允许汉字作为变量名 默认变量名为VARn，如：var00001
（二）变量的类型(type)和显示宽度(width)
1、数值型：
标准数值型(Numeric):默认类型 8.2 如： 12345678、12345.67、-1234.56
编码：根据一定的规则将研究资料转换为可 进行统计分析的数码资料的过程。
姓名 周汝今 马帅 丁一 古晨 江峰 孙悦 王小霞 胡萍 张红 曲萍
10名青少年身高体重表
性别 男
年龄 13
身高 156.0
男
13 155.0
男
14 157.9
男
15 166.0
男
14 164.5
女
14 164.7
女
13 158.0
ordinal: 有固有顺序的顺序水准的数值型或字符型数据。 如:职称、年龄段
nominal: 无固有顺序的名义水准的数值型或字符型数据。 如:性别、民族
查看变量的定义情况
菜单选项: Utilities -> Variables
第二节 SPSS数据编码录入
进入SPSS之前的准备工作:
编码 录入
（三）变量名标签(Variable label)
对变量名的一些解释说明，增强分析结果的可视性。 可以省略。
（四）变量值标签(Value label)
对变量所取值的一些解释说明，增强分析结果的可视性。可 以省略。 一般用于品质数据 如：1-男 2-女、1-高 2-中 3-低
(五)缺失值(Missing Values)
学会使用SPSS进行数据统计与分析
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
定量资料分析思路及spss软件实现步骤和结果解读
• 影响因素有两个水平——t检验 • 影响因素有三个以上水平——方差分析
一个影响因素，两个水平
• 以临床试验的数据文件“clinical trial.sav”为例，为了检验 随机分组的均衡性，对治疗前的age，height，wt，SBP、 DBP、pulse做比较。
• 检验变量：身高 • 分组列表：分组——定义组，使用指定值——组1：1，组2：2
• 身高两组比较结果： • 描述：试验药：168.53±6.87cm；安慰剂：168.17±7.80cm • 方差齐性检验：F=0.294, P=0.590, 方差齐，进行t检验 • t检验：t=0.193，P=0.847，两组身高差异无统计学意义。
• 首选两独立样本比较的t检验。但要考虑是否满足正态性 和方差齐性。
方差不齐
正态性检验
• 分析——描述统计——探索
• 因变量列表：身高 • 因子列表：分组 • 绘制：带检验的正态图
SPSS操作过程
• 结果：试验药和安慰剂的身高均服从正态，
考虑t检验
t检验
• 分析——比较均值——独立样本t检验 SPSS操作过程
小梁间隙（tbsp）有两组不服从正态，考虑多个独立样本非参数检验
方差分析——荧光标记周长百分比
• 分析——比较均值——单因素ANOVA
• 因变量列表：莹光标记周长百分比（lmp） • 因子：分组 • 两两比较：LSD, SNK • 选项：描述性，方差同质性检验
SPSS操作过程
方差分析——荧光标记周长百分比
一个影响因素，多个水平
• “ONE-WAY_2”，比较3组骨小梁间隙（tbsp）、荧光标 记周长百分比（lmp）有无差异。
正态性检验
SPSS进行量表分析
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源：生物谷SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
统计分析软件SPSS的使用方法
统计分析软件SPSS的使用方法统计学是一门应用广泛的学科，它涉及到社会科学、自然科学、工程学等各个领域。
统计方法为数据分析和决策提供了有力的支持，而SPSS是目前最为常用的统计分析软件之一。
本文将介绍SPSS的使用方法，帮助读者更好地应用SPSS进行统计分析。
一、 SPSS的安装SPSS软件支持Windows和Mac系统，用户可以根据自己的需求选择对应的安装包进行安装。
安装时需要输入序列号和授权码，可以从软件官网购买或者获取试用版的序列号和授权码。
安装完成后，打开软件可以看到SPSS的主界面。
二、数据导入在进行统计分析之前，需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持多种数据格式的导入，比如Excel、文本和数据库等。
用户可以选择File -> Open -> Data来选择需要导入的数据文件。
在导入数据之前，需要定义每个变量的属性，包括变量名、数据类型、值标签等。
三、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，它可以有效地排除异常值和缺失值，提高数据的质量。
SPSS软件提供了多种数据清洗方法，包括替换、删除和插值等。
用户可以选择Transform -> Replace Values来替换异常值，或者选择Data -> Select Cases来删除缺失值。
四、描述性统计描述性统计是研究数据集主要特征的一种方法，它可以有效地揭示数据集的分布情况、中心倾向和离散程度等。
SPSS软件提供了丰富的描述性统计方法，包括频数分析、中心趋势分析和离散程度分析等。
用户可以选择Analyze -> Descriptive Statistics -> Frequencies来进行频数分析，或者选择Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore来进行中心趋势分析和离散程度分析。
五、统计推断统计推断是通过对样本数据的分析推断总体的性质和关系的一种方法。
第二讲+定量分析工具SPSS
Open an existing date source：打开一个已经 存在的数据文件；
Open another type of file：打开其他类型的 文件。
Don’t show this dialog in the future：是 一复选对话框，选中该复选项后，下次启动SPSS 时将不会显示对话框，直接显示数据编辑窗口。
选择、文件信息、定义输出标题、窗口设计等；
Windows：窗口管理菜单，有关窗口的排列、选择、 显示等；
Help：求助菜单，有关帮助文件的调用、查寻、 显示等。
八、SPSS操作的基本步骤
录入数据 定义数据 整理数据 统计数据 查看结果
1、定义数据
单击Variable View 进入；
定义变 量宽度
定义 变量 名
定义 对齐 方式
变量标
定义变量类型 变量标签 签值
定义测度层次
变量定义缺省值
（1）定义变量类型
变量名（name）； 变量类型（type）； 变量长度（width）； 小数位数（decimals）； 变量标签（label）； 变量值标签（values）； 缺省值（missing）； 变量显示宽度（columns）； 变量对齐方式（align）； 变量测量尺度（measure）。
该软件包集数据整理、分析过程、结果输出等 功能为一体，采用窗口操作界面，统计分析方 法涵盖面广，用户操作使用方便，输出数据表 格图文并貌，并且随着它的功能不断完善，统 计分析方法不断充实，大大提高了统计分析工 作的效率。
SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均值比 较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对 数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、 时间序列分析、多重响应等几大类；
SPSS软件介绍和定量资料统计描述hhy
2.2.1 SPSS的数据编辑窗
9
数据编辑窗的主要功能： 建立新数据文件； 编辑和显示已有数据文件。
数据编辑窗的组成： 数据窗口（Data View）：录入数据； 变量窗口（Variable View）：定义变量。
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变量设置——Variable View
Name(变量名) Type(变量类型) Width(变量宽度) Decimals(小数位数) Label(变量标签) Values(变量值标签) Missing(缺失值) Align(对齐方式) Measure(变量的测量尺度)
Compute在进行等比级数或对数正态分布 的资料统计分析时，很实用，lg（x）。
抗体滴度倒数
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3.5 Analyze(统计菜单)
Descriptive Statistics(描述性统计分析) Compare Means(均数间的比较) Correlate(相关分析) Regression(回归分析) Nonparametric Tests(非参数统计分析)
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3.1 File(文件管理菜单)
New(创建新文件) Open(打开已有文件) Save(保存) Save As(另存) Exit(退出)
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3.2 Edit(编辑菜单)
Undo(撤销上次操作) Redo(重复上次操作) Cut(剪切) Copy(复制) Paste(粘贴) Clear(清除) Find(查找) Options(选项)
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2 SPSS的启动、主界面和退出
2.1 SPSS的启动 方法一：桌面快捷方式
方法二：所有程序
SPSS for Windows
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2.2 SPSS的主界面
SPSS主界面主要有两个，一个是SPSS数据编辑窗， 另一个是SPSS结果输出窗。
管理定量分析第11章 统计分析软件SPSS初步
第11章 统计分析软件SPSS初步
管理定量分析 长安大学：刘兰剑
• SPSS是基于Windows操作系统下，一个统计功能极强， 内容及其庞大的统计软件。SPSS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”。 • 它是目前世界上最流行的三大统计分析软件（SPSS、 SAS、BMDP）之一。除了适用于社会科学之外，还适用 于自然科学各领域的统计分析。近几年来，SPSS为我国 经济、工业、管理、医疗卫生、体育、心理、教育等领域 的科研工作者广泛使用。
• • • •
11.2 SPSS的安装、启动与退出 11.3 SPSS的基本特点 11.4 SPSS基本操作 11.5 SPSS数据文件管理
• 其他内容我们通过软件操作界面来学习
本章到此结束！
谢谢各位！
SPSS数据分析入门指导
SPSS数据分析入门指导第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的数据分析软件。
它提供了强大而丰富的统计分析功能，因而成为了研究人员和学生们进行数据分析的首选工具。
本章将为读者介绍SPSS的发展历史、功能特点以及其在数据分析中的重要性。
1.1 发展历史和功能特点SPSS起源于20世纪60年代，最初只能在主机计算机上运行。
经过多年的发展，SPSS逐渐增加了更多的功能和模块，例如数据管理、数据可视化、数据转换、统计分析、预测分析等。
现如今，SPSS已经发展成为拥有广泛用户群体的专业统计软件。
1.2 SPSS在数据分析中的重要性SPSS为用户提供了一种简便且高效的方式来处理和分析大量的数据。
它能够帮助用户实现数据的清洗、变换、统计和可视化等多种操作，从而揭示数据背后的规律和发现隐藏的信息。
通过使用SPSS，用户能够更好地理解数据，为决策和研究工作提供可靠的依据。
第二章：SPSS基本操作2.1 数据输入与导入SPSS支持多种数据格式的导入，例如Excel、CSV、数据库等。
用户可以通过“文件”菜单下的“打开”命令或者数据导入向导来导入数据。
为了确保数据的准确性，用户还需要注意正确设置数据的变量类型和标签。
2.2 数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤，它涉及到处理缺失值、异常值、重复值和离群值等。
SPSS提供了强大的数据管理功能，用户可以使用数据筛选、排序、删除重复等操作来清洗数据，从而保证数据的质量。
2.3 数据变换数据变换包括数据重组、数据合并、数据分割以及数据增补等操作。
SPSS提供了多种数据变换的功能和工具，例如创建新的变量、透视表、计算指标等。
用户可以根据自己的需求进行相应的操作，以便更好地分析数据。
2.4 数据统计和可视化SPSS拥有丰富的统计分析功能，包括描述统计、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等。
统计分析软件SPSS使用技巧
• SPSS软件概述 • 数据输入与整理 • 描述性统计分析 • 推论性统计分析 • 高级统计分析方法 • SPSS软件操作技巧 • SPSS软件在科研中的应用案例
01
SPSS软件概述
SPSS软件简介
1
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统 计分析软件。
医学领域应用案例
临床医学研究
SPSS在临床医学研究中发挥重要作用，如临床试 验数据分析、疾病预后评估、治疗方法比较等。
公共卫生研究
在公共卫生领域，SPSS可用于流行病学调查、健 康相关行为分析、健康影响因素研究等。
生物医学研究
生物医学研究中，SPSS可用于基因表达分析、蛋 白质组学数据处理、药物研发等方面。
聚类分析
K-均值聚类
通过指定聚类数目K，将数据划分 为K个簇，每个簇内的数据尽可能 相似，而不同簇之间的数据尽可 能不同。
系统聚类
根据数据的相似性或距离，将数 据逐层合并成聚类树状图，可以 根据需要选择合适的聚类数目。
谱系聚类
利用数据之间的相似矩阵或距离 矩阵进行聚类，可以得到更为精 细的聚类结果。
06
SPSS软件操作技巧
常用操作快捷键
Ctrl+N
新建数据文件
Alt+F4
关闭SPSS软件
Ctrl+P
打印数据文件
Ctrl+O
打开数据文件
Ctrl+S
保存数据文件
数据导入与导出方法
导入数据
支持Excel、CSV、TXT等多种格式 的数据导入，可通过“文件”菜单中 的“打开”选项选择相应格式进行导 入。
定量研究分析与SPSS教程
定量研究的基本步骤与方法
定量研究的基本步骤
• 提出研究问题 • 收集数据 • 分析数据 • 解释结果 • 得出结论
定量研究的方法
• 实验法 • 调查法 • 观察法 • 文献法
定量研究数据收集与整理
01
数据收集方法
• 问卷调查
• 访谈法
• 观察法
• 文献法
02
数据整理方法
• 数据清洗 • 数据转换 • 数据分类 • 数据可视化
02
SPSS软件介绍与安装
SPSS软件的发展历程与功能
SPSS软件的发展历程
• 1968年诞生 • 逐渐发展成为广泛应用于社会科学研究 的统计软件 • 目前已更新至SPSS 26.0版本
SPSS软件的功能
• 数据输入与整理 • 描述性统计分析 • 推断性统计分析 • 非参数统计分析 • 多变量统计分析 • 图形与报告生成
DOCS
频数分析的应用
• 数据分布情况描述 • 数据集中趋势分析 • 数据离散程度分析
SPSS中心趋势与离散程度分析
中心趋势分析 方法
01
• 均值分析 • 中位数分析 • 众数分析
离散程度分析 方法
02
• 极差分析 • 方差分析 • 标准差分析
中心趋势与离 散程度分析的
应用
03
• 数据集中趋势分析 • 数据离散程度分析 • 数据分布情况描述
秩相关分析的 应用
02
• 数据关系分析 • 数据影响分析 • 数据预测分析
07
SPSS多变量统计分析
SPSS多变量统计分析方法与应用
多变量统计分析方法
• 主成分分析 • 因子分析 • 聚类分析
多变量统计分析的应用
第二章 SPSS基本统计分析
初中 0 .0% .0% .0% 0 .0% .0% .0% 3 50.0% 100.0% 18.8% 0 .0% .0% .0% 3 18.8% 100.0% 18.8%
Total 3 100.0% 18.8% 18.8% 4 100.0% 25.0% 25.0% 6 100.0% 37.5% 37.5% 3 100.0% 18.8% 18.8% 16 100.0% 100.0% 100.0%
第二章
SPSS基本统计分析
SPSS的主告－－Reports • 描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单 • 表格－－Tables • 均数间的比较－－Compare Means菜单 • 一般线性模型――General Linear Model菜单 • 相关分析――Correlate菜单 • 多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单 • 对数线性模型——Loglinear菜单 • 聚类分析与判别分析——Classify菜单 • 因子分析与对应分析——Data Reduction菜单 • 信度分析与多维尺度分析——Scale菜单 • 非参数检验――Nonparametric Tests菜单 • 时间序列分析－－Time series
2、基本任务： （1）根据收集到的样本数据，产生二维或多维交叉列 联表； （2）在交叉列联表的基础上，对两两变量间是否存在 一定的相关性进行分析。 • 2.3.2 交叉列联表的主要内容 编制交叉列联表是交叉分组下频数分析的第一个 任务。交叉列联表是两个或两个以上的变量交叉分组 后形成的频数分布表。 例：职工基本情况数据按职称和文化程度编制的二维 交叉列联表（见下页表）：
0 400
（2）年龄与工资收入交叉列联表（二）
工资收入
SPSS统计分析实用教程(第2版)_PPT幻灯片
交叉列联表分析除了列出交叉分组下的频数分 布外，还需要分析两个变量之间是否具有独立 性或一定的相关性。
第三章 描述统计
SPSS提供了多种适用于不同相关系数的相关关 系，这些检验的零假设是：行和列变量之间彼 此独立，不存在显著的相关关系。SPSS将自动 给出检验的相伴概率，如果相伴概率小于显著 性水平0.05，那么应拒绝零假设，认为行列变 量之间彼此相关。
第二章 变量、数据文件、
5、选取个案子集：“Data”-“Select Cases” 6、数据分类汇总：“Data”-“Aggregate” 7、缺失值的替代：“Transform”- “Replace Missing
Values” 8、数据次序确定：“Transform”- “Rank Cases”
第一章 SPSS简介
SPSS运行方式 1．批处理方式 2．完全窗口菜单运行方式 3．程序运行方式
第一章 SPSS简介
SPSS的启动 SPSS的数据编辑窗口 SPSS的结果输出窗口 SPSS的退出 SPSS的帮助系统
第二章 变量、数据文件、参数
2.2 数据的输入与保存 1、输入数据的一般方法 2、输入带有变量值标签的数据 3、SPSS数据文件的保存
2、数据文件的横向合并：选择“Data”菜单 “Merge Files”子菜单中的“Add Variables”命令
3、数据文件的分组：选择“Data”菜单中的“Split File”命令
第二章 变量、数据文件、参数
2.6 读入其他格式的数据文件 1、读取固定格式的文本文件 2、读取自由格式的文本文件 3、读取dBASE软件文件（.dbf） 4、读取Excel软件文件 5、读取数据库文件
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。
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2、录入数据
八、SPSS主菜单功能的简单操作
（一）File主菜单
数据暂存
切换服务器
（二）Edit
定距变量
又称为间隔(interval)变量，它的取值之间可以比 较大小，可以用加减法计算出差异的大小。例如， “年龄”变量，其取值60 与20 相比，表示60 岁比 20 岁大，并且可以计算出大40 岁（60-20）。
定距变量的取值称为定距数据或间隔数据。定距数 据是一些真实的数值，具有公共的、不变的测定单 位，可以进行加减乘除运算。
标尺 栏
当前数据 标题 栏 栏
数据编 六、SPSS的主界面与数据输入 辑区
菜单 栏
工具 栏
数据输 入区
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
七、数据编辑窗口的主菜单
File：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示 和打印等；
Edit：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、
寻找和替换等；
View：“视图”菜单，显示或隐藏状态行、工具栏、
的大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、
方位或大小等），也是基于“质”因素的变量。 例如，“最高学历”变量的取值是：1—小学及以 下、2—初中、3—高中、中专、技校、4—大学专 科、5—大学本科、6—研究生以上。由小到大的取
值能够代表学历由低到高。
定序变量的取值称为定序数据或有序数据。适合于 定序数据的数学关系是“大于”和“小于”关系。 定序数据中，同一组内各单位是等价的，相邻组之 间的单位是不等价的，它们存在“大于”或“小于” 的关系。进行保序变换，则不改变数据原有的基本 信息即等级顺序。 最适合用于综合定序数据取值的集中趋势的统计量 是中位数。
每类中又分好几个统计过程，如均值比较；
每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
二、SPSS系统运行的环境要求
SPSS10.0以上版本软件包可以工作在两种模式下，
单机模式和作为网络系统的用户界面模式。
SPSS软件包可以运行在微软公司的Windows 98、
Windows ME、Windows 2000和Windows XP操作系
4、选择把SPSS 安装到哪个文件夹（目录），默 认文件夹为程序文件目录下的SPSS 目录（如 “C:\Program Files\SPSS”）。如果要改变安 装目录，按[Browse]选择新的目录。然后单击 [Next]按钮。 5、在[User Information]窗口中输入[Name(姓 名)]、[Organization(组织单位)]、[Serial Number（产品序列号）] ，然后单击[Next]按钮。
网络线、值标签和改变字体。
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；
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；
Analyze：统计菜单，有关一系列统计方法的应用； Graphs：作图菜单，有关统计图的制作； 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、窗口设计等；
定比变量的取值称为定比数据或比率数据。定比
数据也同样可进行算术运算和线性变换等。 通常对定距变量和定比变量不需再加以区别，两 者统称为定距变量或间隔变量。
小结
一般地，定类变量和定序变量用于描述定性数据， 属于定性变量；而定距变量和定比变量用于描述定
量数据，属于定量变量。
一个变量在不同分析中可当作不同尺度的变量。例
（2）定义变量值标签
变量标签(Variable Labels): 为进一步描述变量所表示的意义，特别是当变量 名不能充分描述变量所表述的意义时。 变量值标签 (Value Labels): 为进一步说明变量的可能取值，它可以定义，也可 不定义。
如,变量取值为：grade1、 grade2、 grade3、 grade4，其表示年级，则变量标签为年级，而变 量值标签对应变量取值为：本科一年级、本科二 年级、本科三年级、本科四年级。
定类数据的其同特点是用不多的名称来加以表达，
并由被研究变量每一组出现的次数及其总计数所组
成，这种数据是枚举性的，由计数而得。 因而，定类数据中同一组内各单位是等价的，同时 若更换各不同组的符号并不会改变数据原有的基本 信息。因此，最常用来综合定类数据的统计量是频
数、比率或百分比等。
定序变量 又称为有序(ordinal)变量、顺序变量，它的取值
如，“年龄”在某些分析中（如回归分析）当作定
距变量，而在另外一些分析中（如方差分析）可通 过分组作为定类变量处理。
另外，较高尺度的变量包含了较低尺度变量的性
质。定序变量包含了定类变量的所有特征，定距
变量同时包含了定序变量和定类变量的特征。这 种性质允许在分析数据时把一些较高尺度变量作 为较低尺度变量处理。 例如，定距变量可当作定类变量或定序变量看待，
方式简单明了，除数据输入工作需要键盘外，大
部分的操作命令、统计分析方法的实现是通过菜
单、图标按钮、对话框来完成的。
非常适用于一般的统计分析人员和一般统计方法
的应用者。
五、SPSS软件包的启动
单击Windows 的[开始]按钮（如图所示），在 [程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 11.5 for Windows]并单击。
6、根据需要选择安装类型：[Typical(典型安 装)]、 [Compact（最小安装）]、[Custom（定 制安装）] 。这里假设要进行定制安装，所以 选择[Custom]。按[Next]进入下一步。
7、选择要安装的部件。
8、根据授权情况选择个人安装或共享安装。
9、输入许可证号，单击[Next]。
例如，在分析家庭收入、性别等因素对消费支出的 影响时，收入变量和性别变量是自变量，消费支出 变量是因变量。
根据测量尺度划分
定类变量
又称为名义(nominal)变量。这是一种测量精确度
最低、最粗略的基于“质”因素的变量，它的取
值只代表观测对象的不同类别，例如“性别”变
量、“职业”变量等都是定类变量。定类变量的 取值称为定类数据或名义数据。
按作用划分
根据一个变量在分析时的作用，可以分为因变量 (dependent variable)或自变量(independent variable)。 如果一个变量由其他变量来描述，该变量称为因变 量或反应变量(response variable)；如果一个变量 与其他变量一起用于描述因变量，该变量称为自变 量或预测变量(predictor variable)。
定距数据的基本特点是两个相同间隔的数值的差异 相等，例如，年龄的60 岁与50 岁之差等于40 岁与 30 岁之差。 对于定距数据，不仅可以规定“等价关系”以及 “大于关系”和“小于关系”，而且也可以规定任 意两个相同间隔的比值或差值。 如果将每个数值分别乘以一个正的常数再加上一个 常数，即进行正线性变换，并不影响定距数据原有 的基本信息。 因此，常用的统计量如均值、标准差、相关系数等 都可直接用于定距数据。
（3）变量(Variable)的分类 按间隙(gaps)划分
根据一个变量紧挨着的两个观测值之间是否有空隙 （缺口），可以把变量分为两类：离散型变量 (discrete variable)和连续型变量(continuous variable)。 如果一个变量的观测值之间有空隙，该变量称为离 散型变量，否则称为连续型变量。 例如，性别、企业数目、分组情况等为离散型变量； 身高、体重、血压、GDP 等为连续型变量。
定义变量类型
变量标签
定义测度层次
变量定义缺省值
（1）定义变量类型
变量名（name）； 变量类型（type）； 变量长度（width）； 小数位数（decimals）； 变量标签（label）； 变量值标签（values）； 缺省值（missing）； 变量显示宽度（columns）； 变量对齐方式（align）； 变量测量尺度（measure）。
统之下。 由于统计分析软件的数据量比较大，所以系统运 行需要大于16M以上空间。
三、SPSS软件包的安装
1、启动Windows后，把SPSS系统安装软盘（或光 盘）插入软驱（或光驱），并找到SPSS的安装程 序的可执行文件Setup.exe。 2、双击 Setup.exe 文件，安装程序向导将给出 每一步操作的提示。在出现[Welcome]窗口后，选 择[Next]进入下一步。 3、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。
一、什么是SPSS
SPSS（Statistics Package for Social Science ）
是一种运行在Windows系统下最适用于社会科学的
统计软件包。
SPSS软件从1968年由美国斯坦福大学开发使用至
今，已经拥有全球数以万计的用户，成为世界上 应用最广泛的专业统计软件之一。
Windows：窗口管理菜单，有关窗口的排列、选择、 显示等；
Help：求助菜单，有关帮助文件的调用、查寻、
显示等。
八、SPSS操作的基本步骤
录入数据
定义数据 整理数据 统计数据 查看结果
1、定义数据
单击Variable View 进入；
定义变 量宽度
定义 对齐 方式
变量标 签值
定义 变量 名
而定序变量可作为定序变量分析。
以上通过三种不同方法对变量进行分类。这些分类 是可以重叠的。一个变量可能是离散型变量、自变 量、定类变量（如“最高学历”），也可能是连续 型变量、因变量、定距变量（如“血压”）。 定类变量必须是离散变量，而定距变量和定序变量 可以是离散变量或连续变量；连续变量必须是定序 变量或定距变量。例如，变量“性别”是离散变量 又是定类变量；变量“年龄”可当作定距变量、连 续变量，也可以作为定类变量、离散变量。