+SPSS基本讲义统计分析
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SPSS统计分析--第3章--基本统计分析
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3.2.1 频数统计的主要功能
• “频率”过程可以产生频数分布表，以对数据按组进行归 类整理。还可以生成各种描述性统计指标，以及条形图、 饼图、直方图等常用的统计图。通过选择SPSS中的“分析 ”︱“描述统计”︱“频率”命令，可以对各变量的数据 分布特征有一个概括的整体的认识。
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3.2.2 频数统计的操作过程
.
3.2.3 实例分析：大学新生的心理健康状况（1）
【例3.1】某大学为了了解学生的心理健康状况，要对初 入学的大一新生进行心理测评，并建立心理档案。现要对 某班学生的生活事件量表进行分析。请用SPSS做出此测试 结果的频数分布情况。
解：本例中，主要通过“频率”过程对本班生活事件量表 的总分进行描述，并得出全班学生此量表总分各分数的频 数情况及其百分比和累积百分比，可以从中了解到学生整 体得分的高低水平，也可以由此注意到需要给予较多关注 的个体或群体。下面将介绍具体的操作过程。
• 均值标准误差：描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度 的统计量。
• 全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。 • 方差：也是表示变量取值离散程度的统计量，是各变量值与算
数平均数离差平方的算术平均数。
.
• 标准差：表示变量取值距离均值的平均离散程度的统计量。标 准差值越大，说明变量值之间的差异越大，距均值这个“中心 值”的离散趋势越大。
• 均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平 均水平的指标。如某企业职工的平均月收入可用均值。
• 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值 。如评价社会的老龄化程度时，可用中位数。
• 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。如生产鞋的厂商 在制定各种型号鞋的生产计划时应该运用众数。
3.2.1 频数统计的主要功能
• “频率”过程可以产生频数分布表，以对数据按组进行归 类整理。还可以生成各种描述性统计指标，以及条形图、 饼图、直方图等常用的统计图。通过选择SPSS中的“分析 ”︱“描述统计”︱“频率”命令，可以对各变量的数据 分布特征有一个概括的整体的认识。
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3.2.2 频数统计的操作过程
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3.2.3 实例分析：大学新生的心理健康状况（1）
【例3.1】某大学为了了解学生的心理健康状况，要对初 入学的大一新生进行心理测评，并建立心理档案。现要对 某班学生的生活事件量表进行分析。请用SPSS做出此测试 结果的频数分布情况。
解：本例中，主要通过“频率”过程对本班生活事件量表 的总分进行描述，并得出全班学生此量表总分各分数的频 数情况及其百分比和累积百分比，可以从中了解到学生整 体得分的高低水平，也可以由此注意到需要给予较多关注 的个体或群体。下面将介绍具体的操作过程。
• 均值标准误差：描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度 的统计量。
• 全距：也称极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。 • 方差：也是表示变量取值离散程度的统计量，是各变量值与算
数平均数离差平方的算术平均数。
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• 标准差：表示变量取值距离均值的平均离散程度的统计量。标 准差值越大，说明变量值之间的差异越大，距均值这个“中心 值”的离散趋势越大。
• 均值：即算术平均数，是反映某变量所有取值的集中趋势或平 均水平的指标。如某企业职工的平均月收入可用均值。
• 中位数：即一组数据按升序排序后，处于中间位置上的数据值 。如评价社会的老龄化程度时，可用中位数。
• 众数：即一组数据中出现次数最多的数据值。如生产鞋的厂商 在制定各种型号鞋的生产计划时应该运用众数。
第四章 SPSS基本统计分析共60页文档
操作步骤：
打开数据文件“婴儿体重.sav”。打开 Descriptives主对话框，选定变量t进入 Variable栏中。
选中Save standardized values as variables复选框，要求计算变量的z值，并 保存结果到当前数据集中。
单击Options按钮，选中Mean、 Std.Deviation、Minimum、Maximum 、 Variance 项。
统计量
选择一个或多个 变量右移入 Variable（s）框。
统计图 频数输出的顺序
输出统计量对话框
Chart 对话框
按变量值的升序输出 按频数的升序输出
统计表中变量的各 项分析结果在一张 表并列显示
按各个变量组织输 出，输出结果将按 照每个变量一张表 的形式显示
控制频数表输出范围 类型的最大数目为
• 统计结果表明：本市户口家庭的人均住房面 积的均值是21.7平方米，低于外地户口家庭 26.7。无论是本市户口还是外地户口，人均住 房面积的分布均呈一定的右偏分布（两个偏 度统计量分别为2.18和1.43），且本市户口的 偏度更大些；同时，本市户口和外地户口家 庭人均住房面积均呈尖峰分布（两个峰度统 计量分别为8.3和2.1）。由此可见，本市户口 和外地户口中的大部分家庭的人均住房面积 都低于各自的平均水平，此时，仅用均值刻 画住房状况是不准确的。
(二）基本描述统计量
• 常见的基本描述统计量可以分为三大类： 1、集中趋势的描述统计量（均值、中位 值、众值）； 2、离散程度的描述统计量（标准差、方 差、极差）； 3、分布形态的描述统计量（偏度系数、 峰度系数）。
（三）应用举例
• 利用住房状况调查问卷数据， 对人均住房面积计算基本描 述统计量，并分别对本市户 口和外地户口家庭进行比较。 （首先进行数据拆分）
第四章 SPSS的基本统计分析知识讲解
多选项分析
多选项分析的基本思路
– 定义多选项变量集 – 多选项频数分析 – 多选项交叉分组下的频数分析
多选项分析
定义多选项变量集
目的:将已分解的变量定义为一个集合,便于进行多选 项分析
– 菜单选项:analyze->multiple response->define sets – 从原变量中选取被分解的变量(数值型)到variables in
进一步计算
– cells选项:选择在频数分析表中输出各种百分比.
row:行百分比(Row pct); column:列百分比(Col pct); total:总百分比(Tot pct);
分析列联表中变量间的关系
目的：
通过列联表分析，检验行列变量之间是否独立。
方法：
– 卡方检验：对品质数据的相关性进行度量
频数分析
基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies (2)选择几个待分析的变量到variables框. (3)chart选项，选择所需要的图形
计算描述统计量
目的
– 精确把握变量的总体分布状况，了解数据的集中趋 势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。
– 菜单选项:analyze->multiple response->crosstabs
频数分析
目的
粗略把握变量值的分布状况。
例：研究被调查者的特征（如：性别、年龄、收入） 研究被调查者对某个问题的总体看法（如：教学方式、选修课程） 研究被调查者某方面的状态（如：购买家电的类型、居民月支出状况）
采用的方法
– 计算频分布表：包括计算 频数、累计频数、百分比、累 计百分比
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的 交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
spss-统计分析基础知识
表2.4.2 某农场各农田地块的面积
地块 编号 面积 /hm2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均值 中位 数 52.5 众 数 50
12
83
50
35
55
50
72
40
85
29
65
75
54.25
应按照未分组数据计算其平均值、中位数 和众数，计算结果见上表最后三列。
例2:表2.4.3给出了中国西部地区某城市2000年家 庭月收入的抽样调查结果，试计算其平均值、中 位数和众数。
上限与最下限的中间的数值
五、几种常用的统计指标与参数
描述数据一般水平的指标 描述数据分布的离散程度的指标 描述数据分布特征的参数
（一）描述数据一般水平的指标
平均值(Mean) 平均值(Mean) 反映了数据一般水平。计算方法: ① 未分组的地理数据
1 n x = ∑ xi n i =1
(2.4.1)
步骤 ： (1)按照公式（2.4.7）计算极差
R = 85 − 12 = 73
(2)按照公式（2.4.8）计算离差，结果见表 2.4.4。
表2.4.4
序号 面积 离差 1 12 -42.25 2 83 28.75 3 50 -4.25 4 35 -19.25 5 55 0.75
数据的离差
6 50 -4.25 7 72 17.75 8 40 -14.25 9 85 30.75 10 29 -25.25 11 65 10.75 12 75 20.75
g2 =
∑
i =1
n
1 xi − x σ −3 n
4
（2.4.15）
图2.4.4 标准峰度系数的三种情形
地块 编号 面积 /hm2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均值 中位 数 52.5 众 数 50
12
83
50
35
55
50
72
40
85
29
65
75
54.25
应按照未分组数据计算其平均值、中位数 和众数，计算结果见上表最后三列。
例2:表2.4.3给出了中国西部地区某城市2000年家 庭月收入的抽样调查结果，试计算其平均值、中 位数和众数。
上限与最下限的中间的数值
五、几种常用的统计指标与参数
描述数据一般水平的指标 描述数据分布的离散程度的指标 描述数据分布特征的参数
（一）描述数据一般水平的指标
平均值(Mean) 平均值(Mean) 反映了数据一般水平。计算方法: ① 未分组的地理数据
1 n x = ∑ xi n i =1
(2.4.1)
步骤 ： (1)按照公式（2.4.7）计算极差
R = 85 − 12 = 73
(2)按照公式（2.4.8）计算离差，结果见表 2.4.4。
表2.4.4
序号 面积 离差 1 12 -42.25 2 83 28.75 3 50 -4.25 4 35 -19.25 5 55 0.75
数据的离差
6 50 -4.25 7 72 17.75 8 40 -14.25 9 85 30.75 10 29 -25.25 11 65 10.75 12 75 20.75
g2 =
∑
i =1
n
1 xi − x σ −3 n
4
（2.4.15）
图2.4.4 标准峰度系数的三种情形
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
5.单击Cells指定列联表单元格中的输出内 容；
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
SPSS统计学精品课件3-基本统计分析
2020/7/15
来自正态分布总体的样本资料峰度不应过高或过低，偏
度也不应太大。如果资料为正态分布，g1与g2与都等于零。 如果g1不等于零，g1为正时表示曲线向左偏，g1为负时表示 曲线向右偏。g2为正时表示曲线较平坦，g2为负时曲线峰度 超出正态分布，即靠中心处的数据过多。由于存在抽样误差 ，须通过假设检验来作统计推断。方法步骤如下：
14.59 14.71 18.62 19.04 10.95 13.81 10.53 18.06 16.18 15.60
13.56 11.48 13.07 16.86 17.04 17.98 12.67 10.62 16.43 14.26
11.03 9.23 15.04 14.69 15.90 11.48 14.64 17.24 15.43 13.37
3.2.1 常用的描述变量值集中趋势或称平均水平统计量
x
算术均数（ ）： 用于描述服从正态分布的变量值的平均水平；
中 位 数(M) ： 用于描述服从偏态分布资料的平均水平；
几何均数(G) ： 用于描述等比或等差数列变量值的平均水平。
3.2.2 常用的描述变量值离散程度(或变异程度)的统计量
极差(R) ：
2020/7/15
正态性检验的方法有两大类：一是对偏度(skewness)和 峰度(kurtosis)各用一个指标来评定，其中矩法效率较高；另 一类是仅用一个指标来综括评定，w检验效率较高，它适用 于样本含量少于100。D检验效率也好，不论样本、含量多少 均适用。
SPSS采用矩法(亦称动差法) 。它是应用数学上矩的原 理来检验偏度系数和峰度系数。以skewness statistic(g1)表 示样本偏度系数，偏度系数等于0为对称，大于0为正偏态， 小于0为负偏态；以kurtosis statistic (g2)表示峰度系数，峰 度系数等于0为正态峰，大于0为尖峭峰，小于0为平阔峰。
来自正态分布总体的样本资料峰度不应过高或过低，偏
度也不应太大。如果资料为正态分布，g1与g2与都等于零。 如果g1不等于零，g1为正时表示曲线向左偏，g1为负时表示 曲线向右偏。g2为正时表示曲线较平坦，g2为负时曲线峰度 超出正态分布，即靠中心处的数据过多。由于存在抽样误差 ，须通过假设检验来作统计推断。方法步骤如下：
14.59 14.71 18.62 19.04 10.95 13.81 10.53 18.06 16.18 15.60
13.56 11.48 13.07 16.86 17.04 17.98 12.67 10.62 16.43 14.26
11.03 9.23 15.04 14.69 15.90 11.48 14.64 17.24 15.43 13.37
3.2.1 常用的描述变量值集中趋势或称平均水平统计量
x
算术均数（ ）： 用于描述服从正态分布的变量值的平均水平；
中 位 数(M) ： 用于描述服从偏态分布资料的平均水平；
几何均数(G) ： 用于描述等比或等差数列变量值的平均水平。
3.2.2 常用的描述变量值离散程度(或变异程度)的统计量
极差(R) ：
2020/7/15
正态性检验的方法有两大类：一是对偏度(skewness)和 峰度(kurtosis)各用一个指标来评定，其中矩法效率较高；另 一类是仅用一个指标来综括评定，w检验效率较高，它适用 于样本含量少于100。D检验效率也好，不论样本、含量多少 均适用。
SPSS采用矩法(亦称动差法) 。它是应用数学上矩的原 理来检验偏度系数和峰度系数。以skewness statistic(g1)表 示样本偏度系数，偏度系数等于0为对称，大于0为正偏态， 小于0为负偏态；以kurtosis statistic (g2)表示峰度系数，峰 度系数等于0为正态峰，大于0为尖峭峰，小于0为平阔峰。
第4章：SPSS基本统计分析资料
➢
3. 主要用于展示数值型数据。
➢ C) 将变量户口移入变量窗口。可以同时对多个变量进行频 数分析， 只要将其移入变量窗口即可。
D) 【统计量】按钮，输出的描述统计量 E) 【图形】按钮，输出图形的格式设置
定距变量一般用直方图 表示，而定序及定类变量 则用条形图或饼图表示。
◎条形图，适用于定序和定类变量的分析。条形图的纵坐标可以是 频数，也可以是频率。
这里的有效样本，是剔除了缺失值的样本。
频率= fi
f n
i=1 i
其中fi为变量在第i个区间取值的个数。显然，0≤频数≤1。
为了讨论问题的方便，有时还希望知道连续的多个区间中变量取 值个数占样本总数的比例。
(3) 累计频率
频率逐级累加所得到的值称为累加频数或累加百分比。
2) 频数分析的基本操作 (1) 定类变量数据的频数分析例
例1：对于居民储蓄存款调查数据，对储户的户口结构和职业结构 分别进行分析，前者给出饼图，后者给出条形图.
分析：显然，户口和职业都是定类变量，直接按变量的取值所形 成的自动分组直接统计频数。
(2) 频数分析步骤
A) 将“居民储蓄存款调查数据.sav”数据集打开。 B) 分析 描述性统计 频率,弹出频数分析的对话框，数据 集中的所有变量均出现在左边的列表框中。
8
0
450~50 452 455 468 470 475 480 480 490 492 498 10
0
500~55 505 515 520 525 525 5Fra bibliotek8 530 540
8
0
550~60 550 560 575 575 580 590
6
0 60➢0~通65过统61计0 分6组25，我64们9 得到了存款额在各个区间取值个数的序列。3通
SPSS基本统计分析资料
SPSS基本统计分析资料SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
SPSS具有计算统计指标、绘制图表、进行假设检验、建立回归模型等功能，能够帮助研究者对数据进行全面、客观的分析和解释。
本文将介绍SPSS的基本统计分析功能以及如何使用SPSS进行数据分析。
1.数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将原始数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。
导入数据后，可以通过数据清洗功能对数据进行预处理，如删除重复数据、填补缺失值、调整变量类型等。
2.描述统计分析描述统计分析是对数据进行基本概括和描述的方法。
SPSS提供了丰富的描述统计分析方法，如计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标；绘制频率分布表、直方图、饼图等图表；计算变量之间的相关系数，了解变量之间的关系等。
3.t检验与方差分析t检验和方差分析是常用的假设检验方法，用于比较两个或多个群体之间的平均差异。
SPSS提供了t检验和方差分析的功能，能够进行单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多因素方差分析等。
4.线性回归分析线性回归分析是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计方法。
SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析，并提供了回归系数、显著性检验、R方等评估指标，帮助研究者分析和解释变量之间的关系。
5.相关分析相关分析用于评估两个连续变量之间的相关性。
SPSS提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等相关性指标的计算，并可绘制散点图、回归直线图等图表，直观地展示变量之间的关系。
在使用SPSS进行数据分析时，需要注意以下几点：1.确定研究问题和目的，选择合适的统计方法和分析指标。
2.保证数据的质量和准确性，如检查数据的完整性、一致性以及异常值的存在。
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