《SPSS统计分析与应用》教学讲义
《统计分析与SPSS的应用》课程教学大纲详细完整最新标准版
《统计分析与SPSS的应用》课程教学大纲课程名称：统计分析与SPSS的应用适用专业：会计学、财务管理、审计学学时：48学时。
其中讲授24学时，实践24学时。
学分：3学分开课学期：第5学期大纲执笔人：XX大纲审核人：XX制定时间：20XX年XX月一、课程简介课程类型：专业课等课程性质：必修内容要点：通过本课程的教学，使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想，使学生掌握各种统计方法的不通特点、应用条件及适用场合，培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力，激发学生对统计学进一步深入学习和研究的兴趣。
先修课程：经济数学后修课程：财务决策与分析、专业学年论文等二、课程培养目标（知识、能力、素质）三、教学内容与学时分配《统计分析与SPSS的应用》课程理论部分（24学时）《统计分析与SPSS的应用》课程实践部分（24学时）实践目的及要求四、课程考核课程总评成绩二平时成绩×40%+期末成绩×60%o其中：平时成绩（Ioo分）二出勤及表现×20%+课后作业×20%+课程报告×20%+项目展示× 30%o期末成绩（IOo分）：试卷考核。
五、参考书（一）推荐教材《统计分析与SPSS的应用》（第5版），薛薇主编，中国人民大学出版社，2018 年；《SPSS统计分析与应用》，李金德、秦晶编，清华大学出版社，2018年。
（二）参考资料[1]《统计学》（第二版），贾俊平、何晓群、金勇进编著，中国人民大学出版社，2004年1月。
[2]《统计学一数据的搜集、整理和分析》，孙允午主编，上海财经大学出版社，2006年2月。
[3]《统计学》，郑德如主编，立信会计出版社，1999年12月。
[4]《统计学原理》，韩兆洲、王斌会主编，暨南大学出版社，2002年4月。
SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 （1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比（Valid Percent ）：即各频数占有效样本数的百分比，这里 有 效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
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• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,
出现如下窗口：
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（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
（3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量，出现如下窗口：
第Variables框中有多个变量 时，此框确定其输出顺序：
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4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类： 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
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1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 （1）均值（Mean）：即算术平均数，是反映某变
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（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）： 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的 统计量。其计算公式为：
S.E.of .Mean (x X )2
n
[x E(x )]2
n
n
《统计分析与SPSS的应用(第6版)》课件第十二章
( yi(2) y(2) )2
i1
i1
Fisher判别法
第一Fisher判别函数的方 向和距离判别函数等于0的 直线或平面之间相互垂直
• 一般陈述：
• 点X在以a为法方向的投影为a’x,则各组数据的投
影为：
Gi
:
a'X1(i)
,.
..,
a X' (i) ni
,
i
1,2,...,k
x1,x2…为包 含p个元素 的列向量
W ( X ) ( X X )' 1( X (1) X (2) )
(X X )'a a'(X X )
判别函数为线性函数
单个判别变量时：判别函数等于0表示点X与两
类总中心重合（σ12 = σ22）
G2
G1
W(X)>0,则:X∈G1
如果W(X)<0,则:X∈G2
如果W(X)=0,则待判
距离判别法的特点
特点： 直观 若两类别的均值无显著差异，错判概率高
问题： 多个总体的均值是否存在显著差异 多个总体的协差阵是否存在显著差异
多个总体的均值检验:H0:(1)=…= (k) 单变量x均值检验中组间离差平方和与组内离差平 方和：
多变量的均值检验中计算平方和(p=2为例）
根据距离最近的原则，距离哪个中心近，则属于 哪个类
例：设(1), (2), (1), (2)分别为G1和G2的均值向量 和协差阵,则点X到Gi的距离定义为平方马氏距离为:
D2(X,Gi ) (X μ(i))'( (i))1(X μ(i)) i 1,2
u未知时用样本均值 替代
为什么采用马氏距离
为什么采用马氏距离
统计分析与spss的应用(第五版)课件 SPSS第十一章
Aa.2.1.
a22 ...
......a.2.k.u12...1
ap1 ap2 ...a..
u2p 2
1 k
2 k
... ...
p k
确定因子变量个数
• 确定k个因子变量
根据特征值λi确定：取特征值大于1的特征根 根据累计贡献率：一般累计贡献率应在70%
因子变量的特点 这些综合指标称为因子变量，是原变量的重造 个数远远少于原变量个数，但可反映原变量的绝 大部分方差 不相关性 可命名解释性
因子分析的基本步骤
• 确认待分析的原始变量是否适合作因子分析 • 构造因子变量 • 利用旋转方法使因子变量具有可解释性 • 计算每个样本的因子变量得分
因子分析的数学模型
k
hi2
a
2 ij
j 1
Xi的共同度反应了全部因子变量对Xi总方差的解释能力
因子分析的相关概念
• 因子变量Fj的方差贡献 因子变量Fj的方差贡献为因子载荷矩阵A中 第j列各元素的平方和
p
S j
ai2j
i 1
可见：因子变量Fj的方差贡献 体现了同一因子Fj对原始所有 变量总方差的解释能力 Sj/p表示了第j个因子解释原所 有变量总方差的比例
6
Component Number
因子变量的命名解释
• 发现： aij的绝对值可能在某一行的许多列上都有较大的取值， 或aij的绝对值可能在某一列的许多行上都有较大的取值。
• 表明： 某个原有变量xi可能同时与几个因子都有比较大的相关关 系，也就是说，某个原有变量xi的信息需要由若干个因子 变量来共同解释；同时，虽然一个因子变量可能能够解 释许多变量的信息，但它却只能解释某个变量的一少部 分信息，不是任何一个变量的典型代表。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第一章--概述PPT课件
学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计 学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用 和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标 即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分 析目标。 如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费 行为
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二、正确地收集数据 即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区 特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
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窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
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三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
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4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的 完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程 序--> 点【运行】（Run ）
《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
spss统计分析及应用教程 6课件
spss统计分析及应用教程 6
第6章 相关和回归分析
• 本章学习目标
• 理解相关和回归分析的基本思想、原理与两者之间关 系；
• 明确相关和回归分析的实验目的、实验步骤和实验内 容；
• 掌握实验结果的统计分析； • 熟练使用散点图； • 相关和回归分析应用在经济管理数据分析中的应用。
统计学中，相关分析是以分析变量间的线性关系为主，是研究它们 之间线性相关密切程度一种统计方法。它是通过几个描述相关关系 的统计量来确定相关的密切程度和线性相关的方向。这些统计量包 括皮尔逊（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔 （Kendall）秩相关系数，一般用符号r来表示。
spss统计分析及应用教程 6
实验二 偏相关分析
• 实验目的
• 准确理解偏相关分析的方法原理和使用前提； • 熟练掌握偏相关分析的SPSS操作； • 了解偏相关分析在中介变量运用方法。
spss统计分析及应用教程 6
实验二 偏相关分析
• 准备知识
偏相关分析的概念
在多元相关分析中，由于其他变量的影响，Pearson相关系数 只是从表面上反映两个变量相关性，相关系数不能真正反映两 个变量间的线性相关程度，甚至会给出相关的假想。因此，在 有些场合中，简单的Pearson相关系数并不是测量相关关系的 本质性统计量。当其他变量控制后，给定的任意两个变量之间 的相关系数叫做偏相关系数。偏相关系数才是真正反映两个变 量相关关系的统计量。
spss统计分析及应用教程 6
第6章 相关和回归分析
• 相关和回归分析是分析客观事物之间相关性的数量分析方法。客观 事物之间的关系可分为函数关系和统计关系。函数关系指客观事物 之间的一一对应关系，即当一组变量取一定值时，另一变量y可以依 确定的函数取唯一确定的值。统计关系指客观事物之间的一种非一 一对应关系，即当一组变量取一定值时，另一变量y无法依确定的函 数取唯一确定的值。事物之间的函数关系比较容易分析，而事物之 间的统计关系不像函数关系那样直接。相关和回归分析正是以不同 的方式处理事物间的统计关系。 。
chapter7 薛微《统计分析软件spss应用》教学讲义(spss18_19)
输入检验 变量
输入理论（期 望）分布值
实 际 死 亡 人 数
因为卡方对应的概率P值=0.256＞0.05，接受原假设，认为 样本来自的总体分布与指定的理论分布无显著差异，即心 脏病猝死人数与日期的关系基本是2.8：1：1：1：1：1：1
7.1.2二项分布检验
• 一、基本思想
（1）SPSS的二项分布检验正是通过样本数据检验样 本来自的总体是否服从指定概率值为P的二项分布 。 （2）原假设H0 ：样本来自的总体与指定的二项分布 无显著差异。 （3）适用范围：变量取值是二值的分析，通常用0和 1代表这两个值，多次实验形成二项分布； （4）二值举例：性别：男性、女性；产品：合格、 不合格；硬币：正面、反面。硬币：正面、反面可 以取值1和0，如果1表示“成功”，其概率设为p， 则0表示“不成功”，其概率设为1-p，则成功次数 变量X的分布为二项分布。
• 一、基本思想----吻合性检验 （1）原假设H0：样本来自的总体分布与期望分布无显著差异。 变量值落入第i个子集中的理论概率为 pi ，相应的期望频率为 npi
7.1.1总体分布的卡方检验
( fi 0 fi e )2 2 ~ 2 (k 1) fi 0 i 1
k
k 子集个数， f i 0 观察频数，f i e 期望频数，
SPSS会自动根据上述公式计算精确的概率值和近似的概 率值。 • p ＞ α ，接受原假设，即认为样本来自的总体分布与指定 的二项分布不存在显著差异； p ＜ α ，拒绝原假设，即存 在显著性差异。
• 二项分布检验应用举例 • CASE7-2 P187 • 从某批产品随机抽取23个样品进行检测并得 检测结果数据。用1表示合格品，用0表示非 合格品。利用“产品合格率”数据，推断该 批产品的合格品率是否为90%。 • 分析： （1）产品合格与否属于二值变量（取值0和1 ），可以通过二项分布检验实现。 （2）原假设H0 :产品的合格率与90%没有显著 差异（产品的合格率等于90%）。
教育统计学课程 第一章 SPSS统计方法及应用 课件
机频率汇总； 以性别为分层变量，以生活费为行变量、换手
机频率为列变量制表。
二、统计图
练习： 根据“30人成绩.sav”绘制不同性别学生成绩的
简单箱图； 绘制语文和品德成绩间的散点图； 绘制不同学校的科学成绩高低图； 绘制小组分布的饼图； 绘制数学成绩直方图。
一、数据的录入
2.外部数据的获取
（2）其他类型文件
一、数据的录入
2.外部数据的获取
练习：针对demo.xls,进行以下练习： （1）将该文件读入SPSS中，仅包含：年龄、婚姻
状况、家庭住址、收入； （2）对变量Marital设置值标签。
二、数据的保存
（一）直接保存
数据保存*.sav 结果输出*.spv 选择变量进行保存
一、定量相关
案例：在《30人成绩》中，语文与品德成绩之 间的相关关系是怎样的？
一、定量相关
练习： 随机抽取某校数学系30名大一学生的高考和大
一数学成绩，求其效标关联效度。71页例题14
练习： 计算以下资料的区分度。70页例12
一、定量相关
（二）等级变量：Spearman，Kandall’s tau-b
五、数据的清理
（一）奇异数据的检查与清理
1.奇异数据的检查 缺失值、错误的值
[分析]——[描述统计]——[频率]：统计出奇异值 [数据]——[选择个案]：筛选出奇异值
2.变量间逻辑检查与清理
剔除不合逻辑的数据 方法同上
第三章 数据的基本统计量
一、常用统计量
（一）集中趋势
均值、中位数、众数
预测统计分析软件 2010年，IBM SPSS
第一章初识SPSS
SPSS统计分析方法及应用教学大纲
《SPSS统计软件》课程教学大纲一、说明（一）课程定义：本课程是网络与新媒体专业的选修课程。
SPSS统计软件应用课程，是以计算机科学为支持，将统计软件为运用工具，用所学习的统计学理论与方法为指导，系统介绍对社会经济现象数据的搜集、整理、分析等综合技能。
开设本门课程，能更好的帮助学生理解和掌握统计学的理论及方法，注重学生的实际操作与应用能力的培养。
通过该课程的学习，使学生掌握spss统计软件，为其以后的学习和工作打好基础。
（二）编写依据：本课程大纲根据武汉体育学院体育科技学院人文社科系网络与新媒体专业人才培养方案（2018版）编写。
（三）目的任务：通过SPSS软件实验教学，培养学生根据实际问题建立SPSS数据文件、利用SPSS软件提供的各种统计功能进行数据的整理与分析，并结合相关的专业知识对分析结果给出解释，为学生以后的工作打下坚实的基础。
要求学生课前做好实验准备，课中积极接受和沟通，课后认真总结并写好实验报告。
（四）学时数与学分数：本课程教学总学时为36课时,2学分。
具体学时分配参照下表。
（五）适用对象：网络与新媒体专业大三学生。
（六）课程编码：KY1810A01二、教学内容与学时分配三、教学内容与知识点第一章 SPSS统计分析软件概述第一节 SPSS使用基础知识点： SPSS软件的基本窗口、退出。
第二节 SPSS的基本运行方式知识点：窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
第二章 SPSS数据文件的建立和管理第一节 SPSS数据文件知识点：SPSS数据文件的特点、基本组织方法。
第二节 SPSS数据的结构和定义方法知识点：变量名、变量类型、变量名标签、变量值标签。
第三节 SPSS结构定义的应用案例第四节 SPSS数据的录入与编辑知识点：SPSS数据的录入、编辑。
第五节 SPSS数据的保存知识点：SPSS支持的数据格式、保存数据的基本操作。
第六节读取其他格式的数据文件知识点：直接读入、使用文本向导读入、使用数据库向导读入。