SPSS软件中几种常用的统计方法
数据统计分析及方法SPSS教程完整版
Cumulative Percent 76.6 82.3 100.0
二、程序方式
在Syntax编辑窗口中键入以下程序： Get file=‘c:\program files\spss\employee data.sav’. Frequencies variables = jobcat/order = analysis。
（3）定矩尺度（Interval Measurement）：定矩尺度是对事物类 别或次序之间间距的测度。
特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指 出类别之间的差距是多少；定居变量通常以自然或物理单位为计量 尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减 运算。
（4）定比尺度（Scale Measurement）：定比尺度是能够测算 两个测度值之间比值的一种计量尺度，它的测量结果同定距变 量一样表现为数值。
SPSS Categories SPSS Complex Sample SPSS Conjoint SPSS Exact Test SPSS Maps SPSS Missing Value
Analysis SPSS Regression
SPSS Tables
SPSS Trends
功能 一般线性模型、混合线性模型、对数线性模型、
注意：在输入数据时不应输入引号，否则双引号将会作为字 符型数据的一部分。
日期型：日期型数据是用来表示日期或时间的。日期型数据 的显示格式有很多，SPSS以菜单方式列出日期型数据的显 示格式以供用户选择。事实上，SPSS存储中的日期型变量 是该实践与1582年10月14日零点相差的秒数。
关于日期型格式的几点说明：
1.2.2 SPSS的5个窗口
（1）数据编辑窗口（SPSS Data Editor）
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。
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析
数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析数据统计分析软件SPSS是目前应用广泛且非常强大的数据分析工具之一。
在前几篇文章中，我们介绍了SPSS的基本操作和一些常用的统计方法。
本篇文章将继续介绍SPSS中的相关分析与回归分析，这些方法是数据分析中非常重要且常用的。
一、相关分析相关分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种相关分析方法，如皮尔逊相关、斯皮尔曼相关等。
在进行相关分析之前，我们首先需要收集相应的数据，并确保数据符合正态分布的假设。
下面以皮尔逊相关为例，介绍SPSS 中的相关分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备相关分析的变量。
选择菜单栏中的“Analyze”选项，然后选择“Correlate”子菜单中的“Bivariate”。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并将它们添加到相应的框中。
3. 进行相关分析。
点击“OK”按钮后，SPSS会自动计算所选变量之间的相关系数，并将结果输出到分析结果窗口。
4. 解读相关分析结果。
SPSS会给出相关系数的值以及显著性水平。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关关系。
显著性水平一般取0.05，如果相关系数的显著性水平低于设定的显著性水平，则可以认为两个变量之间存在相关关系。
二、回归分析回归分析是一种用于探索因果关系的统计方法，广泛应用于预测和解释变量之间的关系。
SPSS提供了多种回归分析方法，如简单线性回归、多元线性回归等。
下面以简单线性回归为例，介绍SPSS中的回归分析的步骤。
1. 打开SPSS软件并导入数据。
同样可以通过菜单栏中的“File”选项来导入数据文件，或者使用快捷键“Ctrl + O”。
2. 准备回归分析的变量。
统计软件spss操作3_常用假设检验与相关分析
例：
二、连续变量的统计推断：t-检验
例： 以张文彤《SPSS统计分析基础教程》261页 案例数据做配对检验。（文件：配对样本t检 验（治疗前后舒张压拘束比较：张文彤261页 案例）.sps）
二、连续变量的统计推断：t-检验
结果解读： 输出结果中”均值“”标准差“”标准误“和” 可信区间“等都是针对配对差值的统计量。由 结果可见，差值均值为10，相应的 P=0.027>0.025，故可以认为该药物对血压治 疗有影响。由于治疗前-治疗后的差值均值为 正，故可推断是使得病人血压下降。
例5：在轿车拥有率案例中，控制城市影响条 件下，更准确研究收入与轿车拥有率的关系。
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验
五）分层卡方检验 （控制某些分类因素） 操作： “分析”—“描述统计”—“交叉表” （“层”框中选入城市变量S0） （“统计量”选中“风险”、 “Cochran‟s…”）
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验
功能：比较两个总体样本的均值是否相等。实际功 能可以理解为判断是一个总体的样本还是两个总体 的样本，又称为成组设计两样本均数比较。（通常 数据中有一个变量显示分组情况） 也有前面说的两种情况，SPSS只做一种。 操作：“分析”—“比较均值”—“独立样本 t 检验”
例：
比较“均值比较”数据中男女生“自信心”的均值 是否有差异。（即，是同属于一个总体还是分属两 个不同总体）
用p-p图检验CCSS的年龄S3是否符合正态分布。
“分析”—“描述统计”—“p-p图”
一、分布类型检验
三）用p-p图直观数据分布形状 例3：
用茎叶图比较index和S3分布形状。
SPSS统计分析软件及其应用
变量处理与转换
变量类型设置
支持数值型、字符型、日期型等多种 变量类型，方便用户进行数据分类和 编码。
变量转换
提供变量计算、变量重新编码、缺失 值处理等功能，满足用户对数据转换 的需求。
统计分析方法选择
描述性统计
提供均值、标准差、频数等统计量，方便用户了 解数据的基本特征。
人工智能与SPSS的结合
自动化分析
通过集成人工智能技术，SPSS将实现更多自动化分析功能，减少用户手动操作，提高分析效率。
智能预测
利用机器学习算法，SPSS将能够为用户提供更准确的预测结果，帮助用户更好地制定决策。
SPSS与其他软件的融合发展
跨平台协作
SPSS将加强与其他软件的集成和互操作性，支持在多个平台和设备上无缝协作，提高工作效率。
与Excel的比较
数据分析能力
SPSS在统计分析方面更为专业，提供了丰 富的统计方法，而Excel的数据分析功能相 对较弱。
用户界面
SPSS的用户界面相对友好，适合初学者使用，而 Excel的用户界面更倾向于数据处理和表格制作。
数据处理量
对于大数据集，SPSS可以处理更大的数据 集，而Excel在数据量较大时可能会遇到性 能问题。
频数分析
统计各类别的频数、频率和占比，了解数据的分布情况。
数据的标准化处理
通过Z分数等方法，将不同量纲或不同单位的数据进行标准化处理， 便于比较和分析。
推论性统计分析
参数检验
通过样本数据推断总体参数，如t 检验、方差分析等，检验样本数 据是否符合某种假设或分布。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设，直接 对样本数据进行统计分析，如卡 方检验、秩和检验等。
SPSS如何实现多个指标的多重比较
SPSS如何实现多个指标的多重比较在统计学中，多重比较是一种常用的方法，用于比较多个指标之间的差异。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种方法来实现多个指标的多重比较。
下面将介绍两种常用的方法：___校正和Tukey HSD法。
___校正Bonferroni校正是一种常见的多重比较校正方法，它的基本原理是将显著性水平除以比较的指标数目。
SPSS提供了简便的方法来进行Bonferroni校正。
1.打开SPSS软件并加载你的数据集。
2.在菜单栏中选择【分析】>【一般线性模型】>【多重比较】。
3.在弹出窗口中，选择你要进行多重比较的自变量和因变量，然后点击【设置】按钮。
4.在设置窗口中，选择Bonferroni校正方法并输入显著性水平。
5.点击【确定】按钮来完成多重比较的分析。
___ HSD法___ HSD法是一种常用的多重比较方法，它基于___'s方法来调整比较的显著性水平。
SPSS也提供了简单的方法来进行TukeyHSD法的分析。
1.打开SPSS软件并加载你的数据集。
2.在菜单栏中选择【分析】>【一般线性模型】>【多重比较】。
3.在弹出窗口中，选择你要进行多重比较的自变量和因变量，然后点击【设置】按钮。
4.在设置窗口中，选择Tukey HSD法，并选择需要比较的指标。
5.点击【确定】按钮来完成多重比较的分析。
结论通过SPSS软件提供的Bonferroni校正和Tukey HSD法，我们可以方便地实现多个指标的多重比较分析。
在进行多重比较时，我们需要选择适当的校正方法，并设定显著性水平，以确保分析结果的可靠性。
spss聚类分析方法选择
SPSS聚类分析方法选择一、导言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛使用的统计分析软件，其功能强大且易于操作。
聚类分析是SPSS中常用的一种数据分析方法，可以将相似的个体归为一类，帮助我们理解数据的结构和特征。
在进行聚类分析时，我们首先需要选择适合的聚类方法。
本文将介绍SPSS中常用的聚类方法，并讨论如何选择最适合的方法。
二、常见的SPSS聚类分析方法1. K均值聚类K均值聚类是SPSS中最常见的聚类方法之一。
该方法将样本分为K个簇，使簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。
K均值聚类需要预先确定簇的个数K，并且聚类结果对初始点的选取敏感。
该方法适用于样本数较大、特征数较少的数据。
2. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，常用的有DBSCAN和OPTICS。
这些方法将样本集合中的数据点组成的簇定义为密度相连的点的最大集合。
密度聚类能够有效地处理一些非球形分布的数据，对噪声数据也有较好的鲁棒性。
3. 层次聚类层次聚类使用一种树状结构来组织数据，常用的有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类从单个样本开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有样本的簇。
分裂层次聚类则从整个样本集开始，逐步将样本分割成小的、不相交的簇。
层次聚类可用于确定最佳的簇的个数，但在处理大型数据集时计算复杂度较高。
4. 二分K均值聚类二分K均值聚类将样本集合分为两个簇，并且分别对每个子簇进行迭代划分，直到满足预定的停止条件。
该方法适用于样本数较大、特征数较多的数据。
三、选择合适的聚类方法在选择SPSS聚类分析方法时，需要根据具体的数据集特点和分析目的进行考虑：1.数据集特点：数据集的样本数、特征数和分布形态对聚类方法的选择有很大影响。
如果样本数较大、特征数较少，并且数据呈现相对均匀的分布，可以选择K均值聚类。
如果数据集存在非球形分布、噪声数据等问题，可以考虑使用密度聚类方法。
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优势比（odds ratio，OR）
吸烟与食管癌关系的病例对照调查结果
结果
吸烟
不吸烟
合计
食管癌患者
309(a)
126(b)
435
非食管癌患者
208(c)
243(d)
451
合计
517(a+c)
369(b+d)
886
吸烟的优势 309 / 517 1.49 非吸烟的优势 126 / 369 0.52
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输出结果（1）
结果解释：
此表给出了单一样本均值检验的描述性统计量， 包括均值、标准差和均值标准误差。右手指长 2D:4D的均值为0.93632，接近假设总体均值1， 但还不能就此下结论。
输出结果（2）
结果解释 此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t 统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信 区间。双尾概率P=0.000<0.05，故本研究样本 2D:4D比值与假设的总体均值具有显著性差异。
208 / 517
243/ 369
OR 1.49 2.87 0.52
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。
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
SPSS应用
卡方检验
OR值计算
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
16
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
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
18
单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
SPSS软件中几种常 用的统计方法
目录
1、卡方检验中的OR值 2、均值检验
卡方检验
χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方 法，主要用于分类变量，根据样本数据推 断总体的分布与期望分布是否有显著差异， 或推断两个分类变量是否相关或相互独立。
优势比
优势比（odd ratio，OR）指在病例-对照 研究中病例组暴露人数与非暴露族人数的 比值(a/b)除以对照组暴露人数与非暴露人 数的比值(c/d),即ad/bc。
独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联 的正态总体的均值是否有显著 性差异
24
独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
SPSS应用
操作步骤（1）
按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验， 进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话框 中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量”框 中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量”框 中。
对于均值的检验，应在方差齐性假定下进行。其对应的p值为 0.104>0.05，认为男生和女生右手2D:4D没有显著性差异。
配对样本均值的检验
-比较两个配对总体的均 值是否有显著性差异
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什么是配对样本
指不同的均值来自具有配对关系的不同样 本，此时样本之间具有相关关系，配对样 本的两个样本值之间的配对是一一对应的， 并且两个样本具有相同的容量。
如，一组病人治疗前和治疗后身体的指标； 一个年级学生的期中成绩和期末成绩等等。
单因素方差分析
one-way ANVOA
-推断完全随机设计的多 个样本所代表的各总体均数是 否相等
32
完全随机设计（completely random design） 不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理 因素，但可以有两个或多个水平，所以亦 称单因素实验设计。在实验研究中按随机 化原则将受试对象随机分配到一个处理因 素的多个水平中去，然后观察各组的试验 效应；在观察研究（调查）中按某个研究 因素的不同水平分组，比较该因素的效应。
SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析 → 比较均值 →单因素ANOVA ，进入 单因素方差分析对话框，将左侧“右2:4”变量选入到 “因变量列表”框中，再将“30bp多态性”选入 “因 子”框中。
方差齐性检验
各组数值需进行方差齐性的检验。打开 “选项”对话框，勾选“描述性”和“方 差同质性检验”。
输出结果
基本统计描述
方差齐性检验
方差分析表
SUCCESS
THANK YOU
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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
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
在各变量的值标签中输入相应的值
SPSS应用
返回“数据视图”栏输入相应的数据。
SPSS应用
选择“数据→加权个案 ”，对数据进行加 权。
SPSS应用
选择“分析→描述统计→交叉表”，将“吸烟状 况”和“组别”分别添加到“行、列”框中。然 后点击“统计量”，勾选“卡方”和“风险”
输出结果
操作步骤（2）
单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义组” 对话框，如图所示，分别为组1和组2输入1，2。 (1代表男性，2代表女性)
输出结果（1）
结果解释
此表给出了独立样本均值检验的描述性统计量， 包括两个样本的均值、标准差和均值标准误差。
输出结果（2）
结果解释
对于方差齐性检验，其p值为0.731>0.05，认为两样本来自的总体 的方差相等。