第二章SPSS数据分析实例
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
SPSS概览数据分析实例详解
SPSS概览数据分析实例详解SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析。
在SPSS中，数据分析可以通过不同的统计方法、图表和输出来进行。
下面是一个关于如何使用SPSS进行数据分析的实例详解。
假设我们有一个关于一所大学学生的调查数据集，包括以下信息：性别、年龄、所在学院、GPA（平均绩点）、社交媒体使用时间和每周学习时间等变量。
我们想要使用SPSS对这些数据进行一些分析，以了解学生的特征与他们的学习表现之间是否存在关联。
首先，我们需要导入数据集到SPSS中。
在SPSS中，你可以点击“File”菜单，选择“Open”选项来导入数据集（通常是一个Excel或CSV文件）。
导入后，你将在SPSS的“Data Editor”窗口中看到你的数据。
然后，我们可以开始进行数据的概览。
在SPSS中，你可以使用“Frequencies”命令来查看变量的分布情况。
点击“Analyze”菜单，选择“Descriptive Statistics”选项，然后点击“Frequencies”选项。
在弹出的对话框中，你需要选择你想要分析的变量。
比如，你可以选择年龄、GPA和每周学习时间这三个变量。
点击“OK”按钮后，SPSS会生成一个报告，展示这些变量的频数、百分比和其他统计信息。
接下来，我们可以使用SPSS的图表功能来可视化数据。
在SPSS中，你可以点击“Graphs”菜单，选择“Chart Builder”选项来创建图表。
在“Chart Builder”窗口中，你可以选择不同的图表类型，例如柱状图、散点图或箱线图。
比如，你可以选择创建一个散点图来展示GPA与每周学习时间之间的关系。
然后，你需要将变量拖动到图表的相应位置上。
比如，你可以将GPA拖动到纵坐标（Y轴）上，将每周学习时间拖动到横坐标（X轴）上。
点击“OK”按钮后，SPSS会生成一个散点图，展示这两个变量之间的关系。
SPSS数据统计分析实例详解ppt课件
Interval of the
Lower Upper
Equal variances 0.03 0.86 2.52 22
assumed
X
Equal variances
2.52 21.4
not assumed
0.019 0.4363 0.1729 7.78E-02 0.7948 0.02 0.4363 0.1729 7.72E-02 0.7954
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：
SPSS(*.sav)
人的血磷值不同，从样本均数来看，可认为克山病患者的血磷 值较高。
2003年11月30日
最新课件
20
§1.4 保存和导出分析结果
1.4.1 保存结果文件
显然，最方便快捷、最符合信息时代特征的就是第三种方法， 在结果浏览窗口中（注意：一定要在结果浏览窗口中）选择 菜单File==>Save，由于该结果也从来没有被保存过，所以 弹出和前面保存数据时极为相似的一个Save as对话框，和前 面相比，他唯一的区别就是文件的保存类型只有View Files(*.spo)一种。好，闲言少叙，在文件名框中键入 “Li1_1”并回车，该结果文件就会按文件名Li1_1.spo被存储。
选择菜单Data==>Insert Variable。点击Variable View，将 变量名改为GROUP和X。
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。
SPSS数据分析实例
• 例2.1：某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人 的血磷值(mmol)如下,问该地急性克山病患者与健康人 的血磷值是否相同
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80
1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20
t检验的假设如下： H0:两总体均数相同,μ1 =μ2
H1:两总体不均数相同,μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求： 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求,即对数据进行简单描述
2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项 分析
பைடு நூலகம்
描述统计
描述
,
系统弹出对话框
选择描述变量
取消文件拆分,不然会影响以后的统计分析
选择菜单项 数据 拆分文件 ,选择 分析所有个案,不创建组
2.2.2 绘制直方图
选择菜单项 Graph Histogram ,系统弹出对话框
将变量x选入Variable选择框内,单击ok,结果浏览窗口绘制出直方图
数据的分布不是特别偏, 没有十分突出的离群值 t检验具有一定的耐受性,稍稍偏离要求一点不 会影响统计分析结果
∴可以直接采用参数分析方法来分析,因是两样本均数的比较,确定采用 成组设计两样本均数比较的t检验来分析
2.3 按题目要求进行统计分析
用SPSS来做两样本均数比较的t检验,选择
分析
均值比较
独立样本T检验
出现t检验对话框
将变量x选入test对话框, 变量group选入grouping Variable对话框,Define Groups钮变黑,在Define Group两个框内分别输入1 和2,在这ok
数据分析入门spss使用二
两样本T检验
对来自两个正态分布总体的两个样本是否存在差异性 的检验
位置：分析—比价平均值—独立样本t检验
两样本T检验案例
现希望评价2007年4月第一次调查时不 同收入人群的消费者信心指数是否存 在差异
T检验
T检验的原理
Spss的T检验
T检验在spss中在“比较均值”菜单内
1.均值检验：对样本的统计指标的描述 2.单样本t检验过程：进行样本均数与已经总体均数的
比较 3.独立样本t检验过程/两组资料的t检验：进行两样本
均数差别的比较 4.配对样本t检验：进行配对资料的均数比较
单样本T检验例子
回归预测
新选了一个城市，其中当年轻人数为5万人, 人均可支配收入为2000元，预测其销售收入
偏相关过程：进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变 量的影响，可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出 控制其他变量影响后的相关系数。
pearson相关系数
相关系数r的特点： （1）相关系数r是一个无单位的量值，取值在-1<r<1 （2）r>0为正相关，r<0为负相关。 （3）r的绝对值越接近与1，相关性越好；r的绝对值越接 近与0，相关性越差
SPSS数据分析
为什么要做检验
通过获得随机样本来实施抽样研究的例子很多，但此时研究中直接 获取的只是样本的情况，而研究者关心的并不仅仅是样本，更希望 了解相应的总体特征。
参数估计：推估样本所在的总体特征 假设检验：对提出的一些总体假设进行分析判断，做出统计决 策。
假设检验
假设检验的原理
小概率事件: 衡量一件事情发生与否可能性的标准是概率的 大小，通常称概率大的事件容易发生，概率小的事件不容易 发生。习惯上讲发生概率很小，如p≤0.05的事件称为小概 率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小， 不会发生。
大学生spss数据分析案例
大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。
在大学教育中，数据分析是一个非常重要的环节，尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策中。
本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例，介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查，并收集了相关数据，包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。
现在需要对这些数据进行分析，以了解不同因素对大学生活满意度的影响。
数据准备：首先，需要将调查所得的数据录入SPSS软件中，确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时，要注意将不同的变量分别录入不同的列中，以便后续的分析和处理。
数据分析：1. 描述统计分析。
首先，可以对各个变量进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、频数分布等。
通过描述统计分析，可以直观地了解各个变量的分布情况，为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析。
接下来，可以进行各个变量之间的相关性分析，通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。
例如，可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性，以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。
3. 方差分析。
针对分类变量，可以进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异是否显著。
例如，可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况，以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。
4. 回归分析。
最后，可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的影响情况，以及它们之间的关系强度和方向。
结论与建议：通过以上的数据分析，可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度，为学校和相关部门提供决策建议。
SPSS统计分析分析案例
SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来;我国宏观经济形势发生了重大变化;经济发展速度加快;居民收入稳定增加;在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下;全国居民的消费支出也强劲增长;消费结构发生了显著变化;消费结构不合理现象得到了一定程度的改善..本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点..二、我国居民消费结构的横向分析第一;食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势;这与恩格尔定律的表述一致..但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊;城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题;而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型;甚至接近最富裕型..第二;衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升;到高收入户又有所下降;但各收入组支出比重相差不大..衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降;这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申..随着收入的增加;衣着支出比重呈现先上升后下降的走势..事实上;在当前的价格水平和服装业的发展水平下;城镇居民的穿着是有一定限度的;而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的;即使收入水平继续提高;也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了..第三;家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势;说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善..第四;医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势..这是因为医疗保健支出作为生活必须支出;不论居民生活水平高低;都要将一定比例的收入用于维持自身健康;而且由于医疗制度改革;加重了个人负担的同时;也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别;因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大..第五;居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势;这与我国居民消费能级不断提升;住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的;同时与恩格尔定律的引申也是一致的..可以看出;城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响;但归根结底仍取决于居民的收入水平;要提高城镇居民的消费支出;必须增加居民收入..因此;采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入;不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平;促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展;而且在启动内需;促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义..三、我国居民消费结构的纵向分析进入21世纪以来;随着经济体制改革的深入;国民经济的迅速发展;我国城乡居民的消费水平显著提高;居民的各项支出显著增加..随着消费水平的提高;我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高;从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型;消费质量和消费结构都发生了明显的变化..城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势;其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大..与此同时;医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升;富裕阶段的消费特征开始显现..四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析下图是出自中国统计年鉴—2009这一资料性年刊;它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2008年经济、社会各方面的统计数据;以及近三十年和其他重要历史年份的全国主要统计数据..此年鉴正文内容分为24个篇章;本文选取其中的第九篇章-人民生活;用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势..表1 中国统计年鉴—2009统计表9-5 城镇居民家庭基本情况可支配收入1510.16 4282.95 6279.98 13785.81 15780.76平均每人消费性支出元1278.89 3537.57 4998.00 9997.47 11242.85 食品693.77 1771.99 1971.32 3628.03 4259.81衣着170.90 479.20 500.46 1042.00 1165.91居住60.86 283.76 565.29 982.28 1145.41 家庭设备用品及服务108.45 263.36 374.49 601.80 691.83 医疗保健25.67 110.11 318.07 699.09 786.20交通通信40.51 183.22 426.95 1357.41 1417.12 教育文化娱乐服务112.26 331.01 669.58 1329.16 1358.26 杂项商品与服务66.57 114.92 171.83 357.70 418.31 平均每人消费性支出构成人均消费性支出=100食品54.25 50.09 39.44 36.29 37.89衣着13.36 13.55 10.01 10.42 10.37居住 6.98 8.02 11.31 9.83 10.19 家庭设备用品及服务10.14 7.44 7.49 6.02 6.15 医疗保健 2.01 3.11 6.36 6.99 6.99交通通信 1.20 5.18 8.54 13.58 12.60 教育文化娱乐服务11.12 9.36 13.40 13.29 12.08 杂项商品与服务0.94 3.25 3.44 3.58 3.72注：1.本表至9-17表为城镇住户抽样调查资料..2.从2002年起;城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县城关镇住户;本篇章相关资料均按新口径计算;历史数据作了相应调整..五、SPSS统计分析图一给出了基本的描述性统计图;图中显示各个变量的全部观测量的Mean均值、Std.Dev iation标准差和观测值总数N..图2给出了相关系数矩阵表;其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系数;以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率..图1 描述性统计表图2 相关系数矩阵从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着之间相关关系数依次为0.869、0.684;反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系..说明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用..自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的相关系数为-0.894;它于其他几个自变量之间的相关系数也都为负;说明它们之间的线性关系不显著..此外;食品与衣着之间的相关系数为0.950;这也说明它们之间存在较为显著的相关关系..按照常识;它们之间的线性相关关系也是符合事实的..图3给出了进入模型和被剔除的变量的信息;从表中我们可以看出;所有3个自变量都进入模型;说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的..图3 变量进入/剔除信息表图4给出了模型整体拟合效果的概述;模型的拟合优度系数为0.982;反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系..表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差;另外表中还给出了杜宾-瓦特森检验值DW=2.632;杜宾-瓦特森检验统计量DW是一个用于检验一阶变量自回归形式的序列相关问题的统计量;DW在数值2到4之间的附近说明模型变量无序列相关..图4 模型概述表图4给出了方差分析表;我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为9.229;显著性水平的P值为0.236..图5 方差分析表图6给出了回归系数表和变量显著性检验的T值;我们发现;变量居住的T值太小;没有达到显著性水平;因此我们要将这个变量剔除;从这里我们也可以看出;模型虽然通过了设定检验;但很有可能不能通过变量的显著性检验..图6 回归系数表图7给出了残差分析表;表中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等;根据概率的3西格玛原则;标准化残差的绝对值最大为1.618;小于3;说明样本数据中没有奇异值..图7 残差统计表图8给出了模型的直方图;由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布;因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设;从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较;可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布..尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设;因为我们用了进行分析的样本太小;样本容量仅为5..图8 残差分布直方图从上面图4的分析结果看;我们的模型需要剔除居住这个变量;用本次实验中的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对食品和衣着回归;得到的主要结果如图9、图10和图11所示;跟上面的分析类似;从中可以看出;剔除居住这个变量后;模型拟合优度为0.964;比原来有所降低；而方差分析的F检验为27.071;新模型与原来的模型相比;各个系数都通过了显著性T检验;因此更加合理;从而我们可以得出结论：剔除居住这个变量后的模型更加合理;因此在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型..图9 模型概述图10 方差分析表图11 回归系数表六、我国居民消费变化的趋势特点1食品消费质量提高;衣着消费支出比重下降..食品消费水平由过去简单的吃饱吃好;转变为品种更加丰富;营养更加全面..一方面由于食品供应的日益充足..另一方面由于在外饮食的增加;粮食消费比重减小;购买量大幅度下降..衣着是两项基本生存资料之一;衣着消费向时装化、名牌化、个性化发展的倾向更加明显;成衣化倾向成为主流..从衣着和食品消费比重的下降可以看出城镇居民满足基本生活的支出并没有随着收入水平的提高而提高;这表明我国城镇居民满足吃、穿为主的生存型消费需求阶段已经结束;逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡..2 居民收入迅速增长;消费水平大幅度提高;消费结构呈现明显的富裕型特征消费是收入的函数;收入的增加是消费水平提高和消费结构变化的前提..随着我国经济的发展;我国居民的收入水平不断提高;特别是21世纪以来;我国居民的收入水平迅速提高..伴随着收入水平的提高;城乡居民各项支出全面增加;消费性支出大幅度增长..今后5—10年以至更长时间;我国经济保持一个较高的增长速度是完全可能的;城乡居民的消费水平将大幅度提高..3消费能级不断提高;消费内容日益丰富;住房与轿车消费同时升温;可望提前成为消费热点在消费水平提高和消费结构改善的同时;城乡居民的消费能级不断提高....4以教育为龙头的娱乐教育文化服务类消费继续攀升随着人们对知识认知程度的提高和自我完善意识的增强;对教育的投入仍会保持增长..目前从子女教育在人们储蓄目的位居前列的情况看;对教育及教育产品的投入仍是今后一个时期的消费热点..大力发展教育事业;特别是高等教育、成人教育、职业教育应是政府长期坚持和倡导的提高城镇居民收入水平;缩小收入差距;应做到：1.进一步强化收入分配的宏观调控力度采取切实措施努力提高低收入群体的收入水平..2.加快西部大开发步伐;做好扶贫开发工作..3.进一步完善社会保障制度;改善居民整体尤其是社会弱势群体的生存环境..4.通过完善税收制度来缩小部分不合理的高低收入阶层差距..5.对不动产、金融资产收益以及财产的继承与赠与;要通过合理设置税种税率;征收房产税、利息税以及遗产与赠与税等税种来进行调节..参考文献1 吕振通张凌云spss统计分析与应用机械工程出版社;2009年2 Nancy L.Leech Karen C.Barrett Ceorge A.Morgan SPSS for Intermediate Statistics Use and InterpretationThird Edition PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY;2009年。
基于SPSS软件的临床数据分析实例
06
结果可视化与报告撰写
结果可视化技巧和方法
01
02
03
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 选择合适的图表类型，如 柱状图、折线图、散点图 等。
色彩搭配
合理运用色彩，突出重要 信息，提高图表的可读性 和美观度。
标注与说明
在图表中添加必要的标注 和说明，帮助读者更好地 理解数据和分析结果。
应的干预措施。
生存分析及其在临床研究中的应用
生存分析概念
生存分析是一种用于研究事件发生时间及其 相关因素的统计方法，尤其适用于存在删失 数据的情况。在临床研究中，生存分析常用 于评估患者生存时间、疾病复发时间等。
在临床研究中的应用
生存分析可用于评估不同治疗方案对患者生 存时间的影响，以及识别影响患者生存时间 的危险因素。例如，在肿瘤临床试验中，可 以通过生存分析比较不同治疗组的患者生存 曲线，评估治疗方案的疗效。同时，还可以 结合多因素分析，探讨患者年龄、性别、病
数据来源及特点
01
医学实验数据
通常来源于临床试验、观察性研究或医学调查，具有样本量小、变量多
、数据结构复杂等特点。
02
电子病历数据
从医院信息系统中提取，包含患者基本信息、诊断、治疗、检查等多方
面的数据，具有数据量大、信息丰富、结构化和非结构化并存等特点。
03
生物信息学数据
如基因表达、蛋白质组学等高通量数据，具有数据维度高、噪声大、需
聚类分析及其在临床研究中的应用
聚类分析概念
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相 似的对象归为一类，使得同一类内的对象尽 可能相似，而不同类间的对象尽可能不同。
在临床研究中的应用
spss概览数据分析实例详解
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始，我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 版为蓝本讲述的－－什么？你还在用版！那好，由于版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按版本讲述。
没关系，基本操作是完全一样的。
好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！希望了解SPSS 版具体情况的朋友请参见本网站的。
例某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例）？患者:健康人: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），然后进入瘟98或瘟2000（还是废话，以下省去废话2万字），在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.2.3.4.下面就按这几步依次讲解。
§数据的输入和保存SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。
请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS 的数据管理窗口。
这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。
特别的，工具栏下方的是数据栏，数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。
该界面和EXCEL极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。
由于现在我们没有输入任何数据，所以行、列的标号都是灰色的。
spss的数据分析案例
精心整理关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含^一变量，分别是：id （职工编号），gender（性别），bdate（出生日期），edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历＜月＞），prevexp（以前工作经历＜月＞），minority（民族类型），age（年龄）＜通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、I ■以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析■■ ] I ■.1、频数分析。
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。
此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender（性别）、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。
精心整理上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。
/ 「’--了/其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表：Educati on alLevel(years).4 .4 99.8 20 2上表及其直方图说I I明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占 总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。
且接受过高于20年的 教育的人数只有1人，比例很低。
2、描述统计分析。
再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平• J ' P t ，- J上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识， 这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。
(可视化整理)spss统计分析-实例分析
a. 户 口 状况 = 外 地 户口
频数分析
例：测量100名健康 成人的血清蛋白总含 量，形成数据serum （克/升），使用频数 分析了解这一数据的 统计特征。
频数分析
SPSS
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
常用统计量：全距、方差、标准差
• 标准差(standard deviation--Std Dev):表示某 变量的所有变量值离散程度的统计量。
• SPSS中计算的是样本标准差。
• 方差(variance):标准差的平方。
• SPSS中计算的是样本方差。
• 极差 (range): (maximum)—(minimum)
Valid
10平米以下 10~20平 米 20~30平 米 30平 米 以上 Total System
Missing Total
案例1－2分析结果2
Statistics 人 均 面积 N Percentiles Valid Missing 25 50 75
Statisticsa 人 均 面积 N Percentiles Valid Missing 25 50 75
2993 0 13.6667 19.6250 26.6667
人 均 面积 N Percentiles
Statisticsa Valid Missing 25 50 75
2825 0 13.6667 19.4000 26.6667
168 0 13.4375 21.1250 35.0000
a. 户 口 状况 = 本 市 户口
SPSS概览--数据分析实例详解
第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解（医学统计之星：张文彤）最后一次更新时间：1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始，我们再详细介绍SPSS 各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。
没关系，基本操作是完全一样的。
好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87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），然后进入瘟98或瘟2000（还是废话，以下省去废话2万字），在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。
SPSS数据分析实例详解
第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始，我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。
没关系，基本操作是完全一样的。
好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87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），然后进入瘟98或瘟2000（还是废话，以下省去废话2万字），在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。
薛薇_《SPSS统计分析方法及应用》第二章__数据录入与数据获取
Variable按钮允许用户指定保存哪些变量，不保存哪些 变量，变量名前画叉的变量将被保存到磁盘中。
将数据保存为Excel文件格式时，Write variables names to spreadsheet选项呈可用状态，它的作用是指定是否将 SPSS变量名写入Excel工作表的第一行上。
h
17
SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户缺 失值。用户缺失值可以是： o 对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是 1至3个特定的离散值（Discrete missing values）； o 对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个 连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外
的离散值（Range plus one optional discrete）。
1.首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或 数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉 字作为变量名。
2.变量名的字符个数最好不多于8个；变量名不区分大小写字母。 3. SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开头，后面补足5位数字，如
VAR00001，VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定 含义的保留字同名，如ALL，BY，AND，NOT，OR等。 4.变量名最好与其代表的数据含义相对应，每个变量名必须具有唯一性。
删除一个个案，在欲删除的个案号码上单击鼠标左 键，于是待删除的个案数据全部反向显示；单击鼠 标右键，从弹出菜单中选择cut选项。
h
33
插入一个变量，即在数据编辑窗口的某个变量前插 入一个新变量：将当前数据单元确定在一个变量上， 选择菜单 Data+Insert Variable
SPSS数据案例分析
【下载本文档，可以自由复制内容或自由编辑修改内容，更多精彩文章，期待你的好评和关注，我将一如既往为您服务】SPSS数据案例分析目录一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2)1.1构建研究模型 (2)1.2研究变量及定义 (3)1.3研究假设 (3)1.4变量操作化定义 (3)1.5问卷设计 (4)二．实证研究 (5)2.1基础数据分析 (5)2.2频数分布及相关统计量 (6)2.3相关分析 (7)2.4回归分析 (8)2.5假设检验 (10)一.手机APP 广告点击意愿的模型构建1.1构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。
因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。
在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。
最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义1.3研究假设(1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。
H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关（2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响1.4变量操作化定义广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用APP 效用期望：使用APP 能够让我了解到多方面的信息社会影响：身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用感知风险：在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的. 使用意向：我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人1.5问卷设计二．实证研究2.1基础数据分析样本的调查情况显示男女比例的基本上都差不多，男性占63.3%，女性占36.7%，在年龄的分布上，18 岁到24岁之间的比例占了90%；2.2频数分布及相关统计量利用频数分布可以很方便地观察变量的取值情况，并用描述性统计量进行概括。
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2.4 保存和导出分析结果
2.4.1 保存文件结果
选择 File Save
2.4.2 导出分析结果
选择 File Export ，可选择不同的输出类型
总结
已掌握的SPSS基本使用方法有： 变量定义 数据录入 数据分割 统计图的绘制 简单的统计分析 结果的输出和保存
∴可以直接采用参数分析方法来分析，因是两样本均数的比较，确定采 用成组设计两样本均数比较的t检验来分析
2.3做两样本均数比较的t检验，选择
分析
均值比较
独立样本T检验
出现t检验对话框
将变量x选入test对话框， 变量group选入grouping Variable对话框，Define Groups钮变黑，在Define Group两个框内分别输入1 和2，点击ok
1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
要处理的问题： 1.将数据输入SPSS，并及时存盘 2.根据设计初步判断可能用到的检验方法，然后进行必要的预分析 （分布图、均数和标准差等），以确定数据是否满足方法要求，最 终选择一种合适的检验方法 3.按上一步的结论进行统计分析 4.保存和导出分析结果
选择所需描述变量x，点击ok
系统弹出新界面
结果浏览窗口
导航栏
具体输出结果
从上表能看出什么？这种方法是否正确？ 错
应该观察分组描述情况 选择菜单项 数据 拆分文件 ，系统弹出对话框
选择 比较组 ，将变量group选入分组方式框，点击确定
再做一次数据描述，输出结果
根据描述结果，可判断检验结果多半会拒绝H0。
返回date view，显示如图
2.1.3 输入数据
如例2.1 患者血磷值对应group取值为1， 健康人血磷值对应组取值为2
2.1.4 保存数据
点save弹出save date as对话框
2.1 数据的预分析
已掌握的情况： 1.该数据是定量资料 2.设计是两样本均数的比较，针对这种目的可用的检验方法有t检验、 u检验以及秩和检验（t检验看来最合适）
结果浏览窗口两组的基本情况描述和t检验结果
上面是方差齐性检验，用于判断两总体方差是否齐；第二部分分别给出两组所在 总体方差齐和不齐时的t检验结果 ∵方差齐（方差齐性 检验相伴概率为0.86，大于0.05，所以两总体方差齐），选 用上面一行t=2.524，v=22，P=0.019 ∴按照α=0.05水准，P﹤0.05，拒绝H0，认为克山病人与健康人血磷值不同
如例2.1 1.健康人和克山病人的血磷值虽然在不同的组中，但都是 血磷值，因此在录入时应作为一个变量录入 ∴ 该题需要建立两个变量，一个变量代表血磷值，一个 变量代表观察对象时健康人还是克山病人
数据视图窗口
工具条: 数据输 入与编 辑
数据提 示栏： 显示数 据的记 录号
标题栏
spss功能 主菜单:激 活不同的 菜单将可 执行不同 的功能
数据输入 栏：从键 盘键入的 数据都显 示在这里
变量视图窗口：需在变量视图中定义变量
变量视图： 行：每一行代表对一个变量 的定义 列：每一列代表定义变量时 用到的某种属性
如例2.1 在第一行和第二行的name列中分别输入x和group
注：变量名不得多于8个字符，且建议用英文名
可定义标签，对最后数据输出有用； 其余都基本不用动
t检验的假设如下： H0:两总体均数相同，μ1 =μ2
H1:两总体不均数相同，μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求： 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求，即对数据进行简单描述
2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项 分析
描述统计
描述
，
系统弹出对话框
选择描述变量
2.1 数据的输入与保存
2.1.1 SPSS界面
数据编辑窗口 主界面：行对应一条记录；列对应一个变量
2.1.2 定义变量
数据录入原则： 1.不同观察对象的数据不能在同一条记录中出现，即同一 对象的观察数据应当独占一行 2.每一个测量指标/影响因素只能占据一列的位置，即同一 个指标的数值都应录入到同一个变量中去 3.最终的数据集应当包含原始数据的所有信息
第二章 SPSS数据分析实例
• 例2.1：某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人 的血磷值(mmol)如下，问该地急性克山病患者与健康人 的血磷值是否相同？
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80
1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20
取消文件拆分，不然会影响以后的统计分析
选择菜单项 数据 拆分文件 ，选择 分析所有个案，不创建组
2.2.2 绘制直方图
选择菜单项 Graph Histogram ，系统弹出对话框
将变量x选入Variable选择框内，单击ok，结果浏览窗口绘制出直方图
数据的分布不是特别偏， 没有十分突出的离群值 t检验具有一定的耐受性，稍稍偏离要求一点 不会影响统计分析结果