运用SPSS21.0处理常见的 25种统计方法
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
SPSS软件中常用统计分析方法
SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。
目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。
1、抽样审计不同于详细审计。
详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。
而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。
2、审计抽样不能等同于抽查。
抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。
而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。
3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。
（1）统计抽样和非统计抽样。
审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。
统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。
只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
常用统计分析方法--SPSS应用_杜志渊)
§1.2 数据的编辑与整理当录入数据之后，就可以对原始数据进行整理和分析，关于数据的整理和分析都是在数据窗口完成的。
下面将介绍SPSS统计分析软件在数据窗口的主要操作方式和菜单相应的功能。
§1.2.1 数据窗口菜单栏功能操作数据编辑窗口的主菜单如图1.4所示，主菜单中的具体功能包括：图1.4 SPSS主菜单1.File：文件操作。
2.Edit：文件编辑。
3.View：视图编辑。
4.Data：数据操作。
5.Transform：数据转换。
6.Analyze：统计分析方法。
7.Graphs：图形编辑。
8.Utilities：实用程序。
9.Windows：窗口控制。
10.Help：帮助。
在统计分析过程中常用的功能主要集中在数据操作、数据转换、数据分析、统计图形的建立与编辑等操作。
§1.2.2 Date数据功能数据编辑窗口的Data菜单为用户创建和定义数据提供了方便的功能，如图1.5所示。
这个菜单是SPSS 统计软件数据整理的特有功能菜单。
它的功能包括：对变量、观测量的编辑处理；对变量数据的变换；对观察量数据整理。
这些功能为各种统计分析要求提供极其灵活了数据整理功能，用户可以根据不同统计分析对数据的要求对数据进行整理。
一、定义和编辑变量、观测量的命令Define Variable Properties 用于定义变量属性；Copy Data Properties 由外部文件和工作文件拷贝数据变量和属性； Define Dates 定义或编辑日期变量格式；Insert Variable 在数据编辑窗口插入一个变量；Insert Case 在数据编辑窗口插入一个观测量；Goto Case 光标跳转到某一指定观测量。
二、变量数据变换的命令Sort Cases 对观测量进行排序；Transpose 对观测量进行转置；Restructure 对现有的观测量进行重新构造，形成新格式的数据文件； Merge File 把外部文件数据合并到工作文件中；Aggregate 对数据进行分类或不分类汇总，产生新文件或代替工作文件。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析第一章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；2．两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；4．单因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；5．双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
第一节单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。
将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
第二节两个总体的t检验(Two-Samples T Test)一、两个独立样本的t检验(Independent -Samples T Test)Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
二、两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test ) Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验。
《SPSS统计分析方法及应用》课件
• 排序变量有多个的排序称为多重排序。多重排
序中,第一个指定的排序变量称为主排序变量,其 他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第 三排序变量等。多重排序时,数据首先按主排序 变量值的大小次序排序,然后对那些具有相同主 排序变量值的数据,再按照第二排序变量值的次 序排序,依次排序下去。
明确数据分析目标
正确收集数据 数据的加工整理
读懂分析结果,正确解释分析结果
SPSS统计分析方法及应用（第四版）
SPSS数据文件的特点
• SPSS数据文件是一种有别于其他文件(如Word
文档、文本文件)的特殊格式的文件。 • 从应用角度理解,这种特殊性表现在两方面。第 一,SPSS数据文件的扩展名是.sav;第二,SPSS数 据文件是一种有结构的数据文件,它由数据的结 构和内容两部分组成
原始数据的组织方式
• 如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,
或一些基本的统计指标,那么这些数据就应以原 始数据的组织方式组织。 • 在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的 一行称为一个个案(Case),所有个案组成SPSS数 据文件的内容。 • 数据编辑器窗口中的一列称为一个变量。每个 变量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析 SPSS每个变量的唯一标识。SPSS数据文件的结 构就是关于每个变量及相关特征的描述。
计算分位数:是变量在不同百分位点上的取
值。分位点在0~100之间。一般使用较多的 是四分位点,即将所有数据按升序排序后平 均等分成四份,各分位点依次是25%、50%、 75%。于是,四分位数便分别是25%、50%、 75%分位点对应的变量值。此外,还有八分 位数、十六分位数等。
频数分析的应用举例
统计分析分类以及SPSS分析方法
统计分析分类以及SPSS分析方法统计分析是指使用各种统计学方法对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
它可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，从而对原始数据进行科学的推断和决策。
统计分析主要可以分为描述统计分析和推论统计分析两大类。
描述统计分析是对数据特征和规律进行整理、总结和描述的过程，主要包括频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差、直方图、条形图、饼图、散点图等。
推论统计分析则根据数据样本对总体的未知参数进行估计以及进行假设检验，并且给出估计结果的可靠性和检验结果的显著性。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种功能强大的统计分析软件，它广泛应用于社会科学、教育学、市场调研、医学、生物学等领域。
以下是一些常用的SPSS分析方法：1.描述统计分析：使用频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差等指标对数据进行整理和描述。
2.T检验：用于两个样本均值的差异是否显著。
3.单因素方差分析（ANOVA）：用于检验多个样本均值是否存在显著差异。
4.相关分析：用于探索两个变量之间的关系，并给出相关系数。
5.回归分析：用于描述和预测因变量和自变量之间的关系。
6.因子分析：用于提取数据中的潜在因子，帮助理解数据的维度结构。
7.聚类分析：用于将相似的个体划分为不同的群组。
8.生存分析：用于研究事件发生的概率和生存时间的影响因素。
在使用SPSS进行分析时，需先导入数据、选择适当的分析方法，并按照指导完成相应的设置和参数调整，最后进行结果的解读和呈现。
然而，统计分析并不是一种万能的工具，其分析结果依赖于数据的质量、采样和样本的选择等因素。
因此，统计分析应当与实际问题相结合，谨慎使用，并结合领域专业知识进行综合分析和判断。
总之，统计分析是一种有效且普遍的数据分析方法，而SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，能够帮助人们更好地理解数据和进行科学的决策和推断。
SPSS软件中几种常用的统计方法 ppt课件
1.49 OR 2.87 0.52
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OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不 起作用； OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
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SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
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SPSS应用
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单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有
显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年 的人均收入是否有显著差异等等。
要求样本数据来自于服从正态分布的单一 总体
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SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析
→ 比较均值 → 单样本T检验，进入单一 样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变 量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检 验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1”。 如图所示
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输出结果
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卡方检验
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OR值计算
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均值的比较检验
- 推断样本与总体或者两 个总体之间的差异是否显著
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本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验
配对样本的均值检验
单因素的方差分析
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单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与 给定的已知值之间是否存在显著性 差异
手把手教你怎么用SPSS做统计分析
第二种方法是直接指定主成分的数目即因子数目，这要选中Number of factors复选项。主成分的数目选多少合适？开始我们并不十分清楚。因此，首次不妨将数值设大一些，但不能超过变量数目。本例有8个变量，因此，最大的主成分提取数目为8，不得超过此数。在我们第一轮分析中，采用系统默认的方法提取主成分。
在Component Matrix（成分矩阵）中，给出了主成分载荷矩阵，每一列载荷值都显示了各个变量与有关主成分的相关系数。以第一列为例，0.885实际上是国内生产总值（GDP）与第一个主成分的相关系数。将标准化的GDP数据与第一主成分得分进行回归，决定系数R2=0.783（图9），容易算出R=0.885，这正是GDP在第一个主成分上的载荷。
下面将主成分载荷矩阵拷贝到Excel上面作进一步的处理：计算公因子方差和方差贡献。首先求行平方和，例如，第一行的平方和为
这是公因子方差。然后求列平方和，例如，第一列的平方和为
这便是方差贡献（图10）。在Excel中有一个计算平方和的命令sumsq，可以方便地算出一组数据的平方和。显然，列平方和即方差贡献。事实上，有如下关系成立：
SPSS AMOS 21.0
SPSS AMOS 21.0 统计分析SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件轻松地进行结构方程建模（SEM）快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因比普通最客服乘回归和探索性因子分析更进一步使用Amos 21.0进一步改进您的分析无论您评估程序，还是开发行为态度模型，您都有可能遇到传统分析技术无能为力的情况。
那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。
这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。
Amos21.0让SEM变得容易。
它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。
使用Amos21.0，让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，Amos21.0 在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在Amos 的调色板工具和模型评估中以鼠标轻点绘图工具便能指定或更换模型。
通过快速的模型建立来检验您的变量是如何互相影响以及为何会发生此影响。
即使有缺失值也能达到精准Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差。
简易但功能强大（1）AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。
（2）AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定，尤其是MCMC的结果，该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。
统计学分析与常用SPSS方法
统计学分析与常用SPSS方法统计学分析是利用统计学方法对收集的数据进行分析和解释的过程。
它广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、工程学、经济学等等。
在统计学分析中，借助于计算机软件工具，如SPSS，可以更快速、准确地进行数据整理、统计分析和结果呈现。
本文将介绍统计学分析的一些常用方法和SPSS软件的使用。
统计学分析的基本步骤包括：数据清理和整理、描述性统计分析、推断性统计分析和结果呈现。
首先，数据清理和整理是确保数据的完整性和一致性的重要步骤。
它包括去除缺失值、异常值和离群值，并进行数据转换或缩放，以满足统计分析的要求。
描述性统计分析是对数据的总体特征进行描述的方法。
常见的描述性统计量有均值、中位数、众数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们理解数据的分布、集中趋势和离散程度。
此外，描述性统计图也是展示数据特征的重要工具，如直方图、箱线图、散点图等。
推断性统计分析是通过从样本中得出结论来推断总体特征的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断样本数据是否与一些假设相符。
其中，显著性水平是一个重要的概念，它表示在零假设成立的情况下，观察到的差异发生的概率。
在假设检验中，常用的方法有t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。
置信区间估计是对总体特征的一个区间范围的估计。
它表示我们对总体特征的不确定性。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个功能强大的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能和用户友好的操作界面。
SPSS中常用的方法包括数据的导入和导出、数据整理和变换、描述性统计分析、推断性统计分析、因子分析和聚类分析等。
在SPSS中，数据的导入包括从Excel、文本文件或数据库中导入数据。
数据整理和变换功能包括去除无效数据、添加变量、生成新变量和数据的转换等。
描述性统计分析功能可以计算数据的均值、中位数、标准差、众数、偏度和峰度等统计量，并展示相关的频数分布、累积百分比和分布图。
用SPSS对计数数据进行统计分析和检验
第七节计数数据统计分析的SPSS操作对于计数数据的统计分析，SPSS提供了不同的分析和检验方法，从总体上来说，大致可以分为：用于比率差异的非参数二项检验，用于离散型变量配合度检验的卡方检验、用于连续型变量配合度检验的单样本K-S检验和正态图检验法和用于独立性检验的列联表分析等，这一节我们简单介绍如何通过SPSS操作解决这些常见的计数数据分析的统计问题。
一、二项分布的非参数检验方法我们常常需要检验一个事件在特定条件下发生的概率是否与已知结论相同，如某地区出生婴儿的性别比例是否与通常男女各半的结论相符，或在一次抽样中，男女两性所占的比例是否与原先设计好的比例相符。
此时即可用二项分布（Binomial）方法进行检验。
下面结合具体数据说明Binomial方法在检验比率差异时的应用。
1．数据所用数据文件为SPSS目录下之GSS93 subset.sav。
这里我们将该数据文件另寸为“8-6-1.sav”。
该文件中有一变量SEX，是回答者的性别，我们想检验这些回答者的性别是否各占一半。
2．理论分析从上面数据来看，我们的目的是检验数据中男生和女生所占的比例是否相等，这等价于检验男生所占的比例是否等于0.5，可以用比例检验的方法进行检验。
在SPSS中对应于二项分布的检验（Binomial Test）过程。
3．二项分布检验过程（1）打开该数据文件后点击菜单Analyze，在下拉菜单中选择Nonparametrics Tests子菜单中的Binomial…，单击可进入二项检验（Binomial Test）的主菜单。
把SEX变量选入到检验变量表列中，其他选项请保持默认（图8-1）。
图8-1：二项分布检验主对话框（2）请单击Options…按钮，打开对话框如图8-2所示。
在此我们想同时在结果中输出一些描述统计量及百分位数，可设置如图所示。
设置完成单击Continue按钮回到主对话框。
图8-2：二项分布Options窗口（3）在主对话框中点击OK得到程序运行结果。
SPSS统计分析分解
SPSS统计分析分解SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析和数据管理的软件工具，被广泛应用于社会科学、市场研究、健康科学和其他领域的研究中。
SPSS可以进行各种统计分析，包括描述性统计、推断统计、回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析等。
在本文中，我们将详细介绍SPSS的统计分析功能以及如何使用它进行数据分析。
首先，SPSS可以进行描述性统计，包括计算均值、标准差、最小值、最大值和频数等。
用户可以通过简单的几步操作生成一个包含所有这些统计量的报告。
描述性统计可以帮助用户对数据进行初步的了解，识别异常值和缺失数据，并提供基本的数据概述。
其次，SPSS可以进行推断统计分析，包括参数估计、假设检验和置信区间等。
参数估计可以帮助用户对总体参数进行估计，如总体均值、总体比例等。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
用户可以使用SPSS的“分析”菜单下的各种统计分析选项进行推断统计分析。
回归分析是SPSS中最常用的统计分析方法之一、它可以通过建立一个数学模型来探究自变量与因变量之间的关系。
在SPSS中，用户可以使用“回归”选项来进行线性回归、多元回归、逐步回归等分析。
用户可以通过回归分析来预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的解释力。
方差分析是一种用于比较三个或多个组之间差异的统计方法。
在SPSS中，用户可以使用“方差分析”选项来进行单因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析可以帮助用户确定不同组之间是否存在显著差异，并识别出哪些因素对于差异的解释较为重要。
因子分析是一种用于探索变量之间的潜在结构的统计方法。
在SPSS 中，用户可以使用“因子分析”选项进行因子提取和旋转。
因子分析可以帮助用户确定变量之间的相关模式，并将其转化为更少和更有意义的几个综合因子。
聚类分析是一种将观测单位划分为不同群组的统计方法。
在SPSS中，用户可以使用“聚类分析”选项进行层次聚类、K均值聚类等。
统计分析：SPSS数据分析实用技巧
统计分析：SPSS数据分析实用技巧概述本文将介绍一些常用的SPSS数据分析实用技巧，旨在帮助用户充分利用SPSS 软件进行高效的统计分析。
下面将针对不同类型的数据进行详细说明。
描述性统计分析描述性统计是最基础的分析方法，通过对样本数据的整体特征进行概括性描述，可以提供关于变量中心趋势、离散程度和偏斜度等信息。
•均值(Mean)：计算变量取值的平均数，反映变量的中心趋势。
•标准差(Standard Deviation)：衡量变量取值离散程度大小。
•频数(Frequency)：展示各个取值对应的频数。
•百分比(Percentage)：将频数转化为百分比形式，更直观地了解每个群体占比。
单因素方差分析（ANOVA）单因素方差分析是一种适用于多组间连续型变量比较的方法，它可以检验多个组别之间是否存在统计显著差异。
步骤： 1. 导入数据集，并指定自变量和因变量。
2. 进行方差检验，获取显著性水平和F值。
3. 利用事后比较方法（如LSD、Tukey）进行多重比较。
相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系强度和方向。
SPSS提供了一系列相关分析方法，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数等。
步骤： 1. 导入数据集，并选取需要进行相关分析的两个变量。
2. 运行相关分析命令，得到相关系数和显著性水平。
3. 对结果进行解读：正值表示正向关系，负值表示负向关系，接近0表示无明显关系。
回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归模型，例如线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
步骤：1. 导入数据集，并选择自变量和因变量。
2. 运行相应的回归模型命令，获取参数估计值、显著性水平及拟合指标（如R-square）。
3. 解读结果：参数估计值表示自变量对因变量的影响程度，显著性水平反映影响是否具有统计学意义。
因子分析因子分析是一种常用的数据降维方法，用于发现潜在的变量（因子）并减少原始变量的数量。
SPSS数据处理中常用方法
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MSb/MSw比值构成F分布，用F值与其临界值 比较，推断各样本是否来自相同的总体
方差分析的假设检验
零假设H0：m组样本均值都相同，即μ1= μ2=....= μm
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如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方 （ MSb>>MSw ），F>F0.05(dfb,dfw), p<0.05，拒绝 零假设， 说明样本来自不同的正态总体，说明 处理造成均值的差异有统计意义；否则, F<F0.05((dfb,dfw), p>0.05不能拒绝零假设，说明 样本来自相同的正态总体，处理间无差异。
回归分析的模型
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按是否线性分：线性回归模型和非线性回归模型 按自变量个数分：简单的一元回归，多元回归 利用SPSS得到模型关系式，是否是我们所要的， 要看回归方程的显著性检验（F检验）和回归系数 b的显著性检验(T检验)，还要看拟合程度R2 (相关 系数的平方,一元回归用R Square，多元回归用 Adjusted R Square)
方差分析
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单因素方差分析
多因素方差分析
单因素方差分析
一维方差分析
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检验由单一因素影响的一个（或几个相互独立
的）分析变量在该因素各水平分组间的均值差
异是否有统计意义
在SPSS中的操作
运算模块: Analyze Compare Means
One-Way ANOVA
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在SPSS中的实现步骤
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说明温度处理、种和 两者的交互作用都对 Topt和Aopt产生了显 著的影响
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二、相关性分析
相关性分析
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描述变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的
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可供應用的統計方法: 1.次數分配(檢查有無輸入錯誤或遺漏值) 2.項目分析(刪除不具鑑別力的變數) 3.因素分析(刪除變數的數量) 4.信度分析(求得因素之內部一致性)
項目分析與信度估計
預試分析 目的在確認量表題目的堪用程度 最重要的工作為項目分析,試探性的信度分析,以作為題 目改善的依據
第二段大綱
探索式因素分析 信度分析 相關分析 迴歸分析
從研究架構出發
X
Y
A
X
Y
從研究架構出發
X
Y
A
X1
Y1
X2
Y2
X3
Y3
從資料出發
1.時間:橫斷面研究,縱斷面研究 2.來源:資料庫資料,問卷回收資料 3.資料庫資料:藉由資料採礦,處理多個架構 4.問卷回收資料:免除資料處理的困擾 5.資料轉換:反向題,虛擬變數 6.資料處理:M,Male,male,1
係
1.敘述性統計 2.複選題分析 3.(多重)交叉分析 4.卡方(同質,獨立, 適合度)檢定
因 果 9.Logistic迴歸 關 10. 區別分析 係
連續變數
5.主成份分析 6.因素分析 7.集群分析 8.(偏)相關分析
11.偏相關分析 12.迴歸分析 13.路徑分析 14變異數分析 15.偏最小平方迴歸
不連續轉連續 虛擬變數(Dummy Variables)=水準數(n)-1 例：地區:東部、北部、中部、南部等四個水準 DV可設為(0,0,0)(1,0,0) (0,1,0) (0,0,1) 數量最多的設為(0,0,0)
一般統計方法常運用的方式
資料建檔(利用Excel) 檢查資料(輸入是否有錯誤) 刪除資料(請由後往前刪) 遺漏值處理
受訪者中包含不同團體。 網路問卷與紙本問卷的比較。
類別變數同質性比較
採用交叉表卡方分析(性別、婚姻與問卷來源)
類別變數同質性比較
卡方同質性結果輸出
Pearson卡方不顯著則為同質
同質性檢定(連續變數)
檢定連續變數要用t檢定 檢定不同的應變數在不同的問卷回收方式是否同質?
同質性檢定(連續變數)
1. 每一構念的題目分別加總或平均
以顧客滿意(CS)為例
1. 每一構念的題目分別加總或平均
2. 找出27及73分位數的值
3. 資料分成低分組及高分組兩組
3. 資料分成低分組及高分組兩組
4. 進行每一構面題目之兩組獨立t檢定
5. 平均數差異顯著表示題目具有鑑別力
正式資料分析統計分析流程
樣本大小的決定
1.以問卷中最大構面題項數目為主,以5-20倍為抽樣數目 (multivariate data analysis, 5th ed.,p.98, Hair, Jr. et al)
2.運用檢定力(Power)的方式: Sample Power G關
Logistic迴歸
不 連 續
問卷發展流程
問卷產生
預試
驗證式 分析
問卷完成
信度分析
項目分析
探索式 分析
因素分析
問卷發展流程
理論基礎&研究目的 編擬及修訂量表初稿
1.開放或半開放式問卷 2.選擇式問題 3.二分法問題
選取受試者預試
項目分析
刪除決斷值(CR)未達顯 著之題項
因素分析
正式量表
預試(pretest)
運用SPSS 21.0處理常見的25種統計方法
三星統計 謝章升顧問
報告
分析
報表數值的解讀 統計工具的操作
研究方法
研究設計
資料
資料的類型
第一段大綱
常用的多變量分析方法的整合觀念說明 資料預試
項目分析(鑑別力分析)
敘述性統計
次數分配表 交叉分析 複選題分析
無反應偏誤
適合度檢定 同質性檢定 獨立性檢定
MANOVA ANOVA
不連續
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析 (偏)相關分析
迴歸分析
連續
敘述統計
卡方分析
不 連 續
區別分析 Logistic迴歸
X 自變數
MANOVA ANOVA
不連續
敘述統計 卡方分析
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析
迴歸分析
(偏)相關分析
連續
區別分析
X 自變數
刪除。 最小值及最大值可看出資料是否輸入錯誤。 偏態絕對值<1，峰度絕對值<7為符合單變量常態。
交叉分析(列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
只能有兩個變數
多重交叉分析 (多重列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 地區：如北、中、南 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
信效度檢驗 提供各項客觀指標,作為測驗與量表良好程度的具體證據
項目分析
利用t檢定
1.將所有連續尺度題目相加/題目數,按照大小排序,以27% 和73%的樣本來做比對差異
2.找到極端組的切割點後分類為兩群,再利用獨立樣本t檢 定檢測
3.如果達統計上的顯著水準,表示有顯著差異 4.CR值---鑑別度分析
三個變數以上，但仍以三個為主
無反應偏差分析
交叉(卡方)分析
1. 同質性檢定 2. 適合度檢定 3. 獨立性檢定
同質性檢定
目的
檢定不同人口母群，在某一變項的反應是否具有顯著差 異；亦即兩個樣本在同一變項中之分佈情形。
適用時機
郵寄問卷時，比較早期回收群及後期跟催回收群之人口 統計變項。
街頭訪問時，比較願意主動作答群及被動作答群之人口 統計變項。
同質性檢定(連續變數結果)
t檢定中的Levene檢定不顯著為同質
適合度檢定
目的
研究樣本是否抽樣母群分配相符合時，以 卡方檢定進行之；每次檢定內容僅涉及一 個變項。
探索式 分析
問卷回收 ，key in
寫結論
資料檢查
驗證式 分析
選擇統 計方法
因素分析 信度分析
敘述性統計
敘述統計次數分配表統計量
參數實務上的意涵
以7點尺度量表為例，平均數>6或<2表示 尺度過於集中，此題應予刪除。
平均數、眾數與中位數接近表示資料符合常態。 變異數(或標準差)太小，表示尺度過於集中，該題應予
能力面
1.怎麼整理資料 a.資料轉換 b.資料處理
2.怎麼得出所需的數值 假設檢定通常需要: a.模型是否配適 b.判定值是否顯著(不一定都是顯著的好, 例：同質性檢定最好是don’t reject)
離散與連續變數的轉換
連續轉不連續 採人為操弄,將連續變數分類 例：將全班成績改為高分組、 中分組、 低分組