SPSS中复杂抽样分析方法
SPSS如何实现多个样本类型的多重比较
SPSS如何实现多个样本类型的多重比较
SPSS是一种统计分析软件，可以进行多重比较分析。
多重比
较可以在不同样本类型之间进行比较，帮助研究人员发现不同样本
之间的差异。
以下是实现多个样本类型的多重比较的步骤：
1. 在SPSS中加载数据
首先，在SPSS中加载包含所需变量的数据集。
确保数据集包
含多个样本类型的数据，以便进行比较分析。
2. 打开“分析”菜单
在SPSS的菜单栏中，点击“分析”菜单，以打开分析选项。
3. 选择“比较均值”选项
在“分析”菜单中，选择“比较均值”选项，以打开多重比较分析。
4. 选择“GLM方差分析”的子选项
在“比较均值”选项中，选择“GLM方差分析”的子选项。
这将允许您进行多重比较分析。
5. 选择“因子”和“因子水平”
在GLM方差分析窗口中，选择需要进行比较的样本类型的“因子”和“因子水平”。
这些信息将帮助SPSS确定需要进行比较的样本类型。
6. 点击“确定”按钮
完成选择后，点击GLM方差分析窗口中的“确定”按钮。
SPSS 会根据您的选择进行多重比较分析。
7. 查看结果
SPSS将显示多重比较的结果。
您可以查看各个样本类型之间的差异和显著性水平，以了解它们之间的统计差异。
通过按照以上步骤，在SPSS中实现多个样本类型的多重比较分析。
这将帮助您发现不同样本类型之间的差异，并得出有关样本的结论。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（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抽样及查重
复杂样本抽样在SPSS中的实现
在该步骤中，可以选择抽取样本时要保存的变量，变量中包 含当前阶段样本或群体的信息，如果样本已被分层，则变量 中包含各层的数据。
群体大小：给定阶段估计的总体单元数， 保存变量的根名为PopulationSize_ 样本比例：给定阶段的抽样率，保存变 量的根名为SamplingRate_
复杂样本抽样在SPSS中的实现
使用Analyze--Complex samples---select a sample命令进行复杂抽样
此处我们选择新定义一个抽样计 划(Design a sample)，并通过浏 览(brows)按钮将该计划文件存储 在本地文件夹中。在file 中命名， 之后点击“下一步”
三、简单随机抽样
随机抽样在Spss中实现
Data---Select Cases ---Random sample of cases
在所有记录中按 规定的百分比例 来抽取
在前**条记录 中抽取规定条 数记录
将未符合条件的 记录过滤，数据 中以斜线表示
将未符合条件 的记录删除
四、SPSS的复杂样本抽样
简单随机抽样 有放回抽样 无放回抽样 使用WR估计 值进行分析
复杂样本抽样在SPSS中的实现
应用到各层 的值 各层不相 符的值
在该步骤中，将指 定在当前阶段要抽 样的单元数目或比 例。样本大小可以 在各层保持固定或 不同层改变大小。
从变量中 读取
在Value中填写数值， 因每个网点需要抽 样的个数是140， 输入140，点击 “下一步”.
复杂样本抽样在SPSS中的实现
在分层变量(Stratify By)框中选变量名V8（以海南专营店 数据为例，V8为营业厅网点） ，作为分层变量。之后点 击“下一步”
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。
spss抽样分布的分位数
spss抽样分布的分位数
分层抽样，也叫类型抽样。
先将总体中的所有单位按照某种特征或标志(性别、年龄等)划分成若干类型或层次，，然后在类型或层中随机抽取样本单位，最后将各层抽出的样本组成一个总的抽样样本。
分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。
通过划类分层，增大了各类型中个体间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。
该方法适用于总体情况复杂，各层/类之间差异较大，个体较多的情况。
分层抽样又分为两类，一种是按比例分配分层随机抽样，即每一层内抽样的比例相同；另一种是最优分配分层随机抽样，每一层抽样比例不同，内部变异小的层，抽样的比例小，反之变异大的层抽样比例大。
SPSS 26.0 新增了一个统计方法，分位数回归。
它和我们此前经常讨论的OLS线性回归，主要区别在于可以更加细致的观察因变量Y的不同分布下回归系数的变化。
比如年龄对收入的影响，线性回归只有一个斜率（回归系数），不管你是贫困还是富有，反正就是每长一岁收入增加5元这样的，可见OLS是一种均值回归。
但是分位数回归则不同，它可以回答在你贫困时年龄对收入的重要性，和在你富有时年龄对收入的重要性可能是不同的，也许当你很有钱的时候，随着财富的积累，你每长大一岁，你的收入增长将n倍于你贫困之时。
手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法
手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法我们在进行科学研究时，常常会强调一个非常重要的概念——“随机化”。
随机化的过程主要分为两大类：随机抽样和随机分组，它们在样本选取和分组方案中占有至关重要的地位。
随机化按照数学概率的原理，使研究对象有同等的机会被抽中或被分配到某一处理组，结果不受人为因素的干扰和影响。
如果没有遵循随机化的原则，抽取了一个有偏的样本，或者分组不均衡，这样即使得出了结论，也无法推论到总体，因此随机化是提高样本代表性及组间均衡性的重要方法，随机化过程的优劣直接关系到研究结果的可靠性。
随机化的概念虽然早已深入人心，但是在具体的随机化操作过程中，很多研究者往往误把“随便”“随意”当成“随机化”，从而形成“伪随机化”的假象，归根结底还是因为大家并不清楚到底该如何有效的实现随机化。
为此，小咖打算专门用几期的内容，向大家分别介绍一下随机抽样和随机分组的内容以及软件实现过程。
随机抽样随机抽样，即遵循随机化原则，保证总体中每个个体都有独立的、已知的、非零的概率被抽中作为研究对象。
若样本量足够大，数据代表性好，随机化效果好，调查结果则会更可靠，可以将抽样结果推论到总体。
常用的随机抽样方法主要包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
1. 简单随机抽样（也叫单纯随机抽样，simple random sampling）简单随机抽样是最简单、最基本的抽样方法。
它是从总体N个样本的抽样框中，不考虑样本之间的任何关系，完全随机地依次地抽取n 个样本，构成一个抽样样本。
它的特点是：每个样本被抽中的概率相等，样本之间完全独立，彼此没有一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样方法是其它各种抽样形式的基础，通常用在总体之间差异程度较小，且总体数量有限、数目不是太大的情况下。
如果总体数量太大，编号工作就较为繁重，抽到的样本也较为分散，导致资料收集困难。
2. 系统抽样（也叫机械抽样或等距抽样，systematic sampling）系统抽样就是先将总体（N）的各个样本按照一定的顺序进行排列，根据抽样容量（n）的要求来确定抽样间隔（K=N/n），然后在第一组中随机确定一个起点，从该起点开始机械地每间隔K个距离依次抽取样本，直到抽够n个样本为止。
SPSS13_0中随机抽样的实现
３ Ｓｅｌｅｃｔ Ｃａｓｅｓ… 随机抽样过程 假 定 在 本 次 抽 样 中 ， 第 １ 层 抽 取 ３０ 例 ， 第 ２ 层 抽 取 ５０
例。顺序点击 Ｄａｔａ→Ｓｅｌｅｃｔ Ｃａｓｅｓ…， 进入记录选择过程。在其 主 对 话 框 上 有 的 Ｒａｎｄｏｍ ｓａｍｐｌｅ ｏｆ ｃａｓｅｓ 选 项 ， 即 用 于 随 机 抽 去记录过程 。 选 定 后 点 击 Ｓａｍｐｌｅ… 按 钮 ， 具 体 定 义 抽 取 过 程 。 Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ 选项用于按所定义的比例近似抽取； 第 ２ 项用于 指 定 范 围 精 确 抽 样 。 这 里 选 择 精 确 抽 样 ， 第 １ 层 共 ４０ 例 ， 抽 取 ３０ 例， 则在该对话框中的定义 为 ： Ｅｘａｃｔｌｙ ３０ ｃａｓｅｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ４０ ｃａｓｅｓ， 即 从 前 ４０ 例 中 随 机 精 确 抽 取 ３０ 例 。 点 击 Ｃｏｎｔｉｎｕｅ 返 回 主 对 话 框 ， 此 时 点 击 ＯＫ， 完 成 第 １ 层 的 抽 取 过 程。
ＳＥＴ ＲＮＧ＝ＭＴ ＭＴＩＮＤＥＸ＝２００６０７１８．
作者简介： 陈卫中 （ １９７６－ ） ， 男， 助教， 硕士， 研究方向： 新药临床 统计分析方法的研究
作 者 单 位 ： １． 成 都 医 学 院 公 共 卫 生 学 教 研 室 ， 成 都 ， ６１００８３； ２． 四 川大学卫生统计学教研室生器
要注意的是一定要记住该种子， 否则等于徒劳。经验的做 法有 ３ 种， ①是记在脑袋里； ②是新建一个文本文档， 专门存 储 该 数 字 ； ③是 利 用 ＳＰＳＳ 的 Ｐａｓｔｅ 按 钮 ， 以 一 种 程 序 语 言 的 方式记录操作过程， 然后以文件的形式保存， 当然这是最优选 择， 下次想重现的时候只要运行这个程序就可以了， 完全不用 再点击窗口。比如本例保存的结果：
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧数据是一个有用的工具，它可以帮助我们了解问题并做出更好的决策。
然而，对于大多数人来说，数据处理和分析可能会让人望而却步。
幸运的是，有一些工具可以帮助我们更轻松地处理和分析数据，其中最常用的工具之一是SPSS。
SPSS是一个广泛用于数据分析的软件包，可以轻松地进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等等。
在本文中，我们将探讨利用SPSS进行数据处理和分析的一些技巧。
第一步：数据的输入和清理在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据输入到SPSS 中。
数据可以来自Excel或其他电子表格程序，也可以手动输入。
在输入数据时，要注意数据类型，例如文本、数字和日期等。
要确保数据以正确的格式输入，以便进行后续的分析。
一旦数据已经输入到SPSS中，接下来需要对数据进行清理。
数据清理的目的是修复数据中的错误或缺失值，以确保数据的质量和正确性。
SPSS提供了一些工具来帮助用户对数据进行清理。
例如，可以使用SPSS Data Editor中的查找替换功能，通过查找敏感字词或错误数据，减少数据清理的负担。
SPSS还提供了插件程序，如Validate命令、Codebook等等，它们可以在清洗数据方面提供有用的支持。
第二步：描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据集的基本特征，例如中位数、众数、平均数、标准差和范围等等。
在SPSS中，进行描述性统计分析非常简单。
首先，选择“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项，然后选择要分析的变量。
SPSS将生成一个报告，其中包含描述性统计信息。
在生成描述性统计报告之后，可以将其保存在SPSS的输出窗口中，以便之后参考。
此外，还可以使用SPSS的导入导出功能将描述性统计结果导出到其他程序中，例如Word或Excel。
第三步：假设检验假设检验可以帮助我们确定实际观察结果与预期结果之间是否存在显著差异。
应用SAS和SPSS进行复杂抽样
抽样框数 据集 ＯＵ Ｔ＝样 本 数据 集 Ｓ Ａ Ｓ Ａ Ｒ Ｅ ＝抽 样 比 例 Ｔ Ｔ Ｓ ＭＰ ＡＴ Ｓ Ｅ ＝随 机 数 ＭＥ ＨＯＤ＝抽 样 方 ＥＤ Ｔ 法； Ｓ Ｒ Ａ分层变量 ； Ｔ ＡＴ ＳＺ Ｉ Ｅ样 本单元 大小变量 ；
ＲＵＮ ；
／ Ｌ Ｎ ＦＬ Ｐ Ａ ＩＥ＝’ 划文件路径 计 ／ Ｅ Ｉ Ｎ Ｔ Ａ Ａ＝分层变量 Ｄ ＳＧ Ｓ Ｒ Ｔ ／ Ｔ ＯＤ Ｔ Ｐ ＭＥ Ｈ Ｙ Ｅ＝抽样 方法 ／ Ａ Ｅ Ｖ Ｌ Ｅ：抽样比例 Ｒ Ｔ Ａ Ｕ
ＣＳ ＥＬＥＣＴ Ｓ
／ Ｌ Ｎ ＦＬ Ｐ Ａ ＩＥ＝’ 划文件路径 ’ 计 ／ ＲＴ ＲＡｓ Ｅ Ｃ ／Ｅ Ｉ Ｅ Ｄ＝随机数
显 示 出一 定 的 优 势 。
【 关键词 】 复杂抽样
Ｓ Ｓ Ｓ ＡＳ Ｐ Ｓ
抽样调查是研究未知总体最常使用的方法。抽样 调查 数 据往 往包 含 了分层 、 整群 、 阶段 或不 等概率 等 多 复杂样本特征。传统的统计方法假设处理对象是来 自 于无 限总体 的简 单 随机抽 样样本 ， 因此 ， 如果使 用传 统
中国卫生统计 ２ １ ０ ２年 ２月 第 ２ ９卷第 １期
应用 Ｓ ＡＳ和 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ进 行 复 杂抽 样
谭 志 军 徐 勇 勇 曹文君 徐 玲
【 提
要 】 目的
介绍如何应用 Ｓ Ｓ和 Ｓ Ｓ Ａ Ｐ Ｓ进行复杂抽样 ， 比较 Ｓ Ｓ Ｓ Ｓ 两种统计分析软 件在 处理复杂抽 并 Ａ 和 ＰＳ
表 １ 主要抽样程序代码列表
中连续变量的均数估计 、 比值估计和分类变量 的百分 比估计 ， 以了解其各 自分析复杂调查数据的过程 ， 比 并 较两 者 的应用 结果 。
SPSS中复杂抽样分析方法
பைடு நூலகம்
直接点击下一步
单纯随机抽样与复杂抽样分析结果比较
复杂抽样分析在Epi-info中的操作
与SPSS复杂抽样分析结果比较
单纯随机抽样与复杂抽样分析结果比较
差异原因探索
总结
• 复杂抽样样本量用单纯随机抽样公式估 算，需乘以设计效力（deff）
• 加权后的统计量与不加权的统计量一般 是不同的
总权重各概率乘积的倒数直接点击下一步单纯随机抽样与复杂抽样分析结果比较epiinfo与spss复杂抽样分析结果比较单纯随机抽样与复杂抽样分析结果比较差异原因探索复杂抽样样本量用单纯随机抽样公式估算需乘以设计效力deff加权后的统计量与不加权的统计量一般是不同的
复杂抽样分析
杜道法 2014年7月28日
复杂抽样分析在SPSS中的操作
例：调查某县的高血压患病率
• 抽样方法： 一阶段：从全县100个村中单纯随机抽取
15个村 二阶段：从抽中的每个村中随机抽取100
个人
• PSU？
抽中的村
• 分层变量？ 无，未分层
在建数据库时，考虑三个变量； • 第一：初级抽样单位PSU，第一抽样的代码 • 第二：分层变量的代码 • 第三：各阶段抽样的概率、权重 • 第四：总权重，各概率乘积的倒数
• 不用加权可能会得出错误的统计推论 • 复杂抽样设计需用复杂抽样方法来分析！
感谢您的聆听
包着梦想往前飞 不逃避不后悔
Write in the end, send a sentence to you, with dreams fly forward, do not escape, do not regret
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
手把手教你怎么用SPSS分析数据SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学和商业领域。
本文将手把手教您如何使用SPSS分析数据，并提供一些实用的技巧和注意事项。
第一步：导入数据首先，打开SPSS软件并新建一个数据文件。
选择“文件”菜单中的“打开”选项，找到要导入的数据文件，如Excel或CSV文件。
选择正确的导入选项，确保数据被正确地导入SPSS。
导入数据后，您可以在数据视图中看到数据的表格形式。
第二步：检查数据在分析之前，您需要检查导入的数据，确保数据被正确导入且没有缺失值或异常数据。
您可以查看数据的统计特征，例如平均值、标准差、最小值和最大值。
此外，您还可以使用图表检查变量的分布情况。
第三步：数据清洗在分析之前，您可能需要对数据进行清洗。
这可能包括删除缺失值、处理异常值或填补缺失数据。
SPSS提供了一些功能来处理这些问题。
您可以使用“数据”菜单中的“选择”选项来创建一个子样本，仅包含没有缺失值的数据。
此外，还可以使用“变量”菜单中的“转换”选项来创建变量的复制品，并对这些副本进行值的修复。
第四步：描述性统计描述性统计是对数据进行初步分析的重要步骤。
它可以提供关于数据集的重要信息，如平均值、中位数、标准差和百分位数。
您可以使用“分析”菜单中的“描述统计”选项来计算描述性统计量。
选择要计算的变量并运行分析，将得到包含描述性统计结果的输出。
第五步：数据分析一旦清洗和描述性统计完成，您就可以进行更多复杂的分析。
SPSS提供了各种分析选项，包括t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等。
选择适当的统计方法，并设置所需的参数，然后运行分析。
结果将显示在输出窗口中，您可以查看统计结果、显著性值以及图表。
第六步：结果解释结果解释是分析的最后一步。
根据分析的目的和使用的统计方法，您需要解释和报告结果。
确保以简洁明了的方式解释统计结果，并使用图表和图形来展示数据。
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据分析软件，广泛应用于各个领域的研究和统计分析。
下面是一些常用的数据分析方法和技术，以及如何在SPSS中进行实施。
1.描述性统计分析：SPSS可以计算各种描述性统计指标，如平均数、中位数、标准差、百分位数等。
可以使用“统计”菜单下的“描述统计”选项完成。
2.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提供了许多方法来计算相关系数，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
可以使用“分析”菜单下的“相关”选项进行分析。
3.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
SPSS提供了多种回归模型，如线性回归、多元回归、逐步回归等。
可以使用“分析”菜单下的“回归”选项进行分析。
4.方差分析：方差分析用于比较两个或多个组之间的平均值是否显著不同。
SPSS提供了单因素方差分析、二因素方差分析、协方差分析等多种方法。
可以使用“分析”菜单下的“方差”选项进行分析。
5.t检验和方差齐性检验：t检验用于比较两个样本平均值是否显著不同，而方差齐性检验用于检验两个样本方差是否相等。
SPSS提供了独立样本t检验、配对样本t检验、方差齐性检验等多种方法。
可以使用“分析”菜单下的“比较均值”选项进行分析。
6.散点图和箱线图：散点图用于可视化两个变量之间的关系，箱线图用于可视化不同组之间的差异。
可以使用“图表”菜单下的“散点图”和“箱线图”选项进行绘制。
7.因子分析和聚类分析：因子分析用于将多个变量归纳为较少的无关连的维度，聚类分析用于将相似的对象归为同一组。
SPSS提供了因子分析和聚类分析的功能，可以使用“分析”菜单下的“因子”和“聚类”选项进行分析。
8.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和概率。
SPSS提供了生存分析的方法，如卡普兰-迈尔曲线、生存函数、风险比等。
SPSS 12.0软件的使用 之二随机抽样及随机分组的实现
对照的原则
常用的对照: 空白对照：对照组不给任何药物或处理，易导
致心理差异。 安慰剂对照：对照组给安慰剂。 其他有效药物对照：对照组给原有的有效药物
或疗法 自身前后对照：时间问题； 其它：历史对照、文献对照。
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随机化的原则
Fisher在1935年首先提出随机化概念并应用在 农业实验中。
随机化是指总体(符合根据假设规定的入选标 的研究对象)每一个观察单位都有同等的机会 被选入样本中来，并有同等的机会进行分组。
侧重点不同
配额注重“量”的分配 判断抽样注重“质”的分配
复杂程度不同
配额抽样方法复杂精密 判断抽样方法简便易行
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非随机抽样—雪球抽样
雪球抽样： 在无法了解总体情况时，从少数成员
入手调查并询问其他符合条件的人，再找 这些人所知道的人。
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Part1.2 概率抽样—随机抽样
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随机抽样的程序
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系统随机抽样的SPSS实现
例2：为了解某村庄家庭年人均收入情况，拟利 用村庄中每户的门牌号码信息采用系统抽样抽取 10%的家庭作随机抽样调查，假设该村庄有150 户居民。
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Step 1：编号
33
Step 2：计算抽样间隔
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Step 3：产生随机数字
(根据产生的随机数字，在1至15号之间随机确定一个初始抽样编号）
界定总体 范围与界限
制定抽样框
收集总体中全部抽样单位的名单，并对名单统一编号、分段、 分层抽样时则要分别建立起几个不同的抽样框。
决定抽样方案 确定抽样方法、样本规模、主要目标量的精确程度
实际抽取样本 按照选定方法从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成样本 评估样本质量 可将得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与其它
SPSS如何实现多个样本的多重比较
SPSS如何实现多个样本的多重比较SPSS是一种数据分析软件，可以用于实现多个样本的多重比较。
多重比较是一种统计分析方法，用于比较多个样本之间的差异。
以下是使用SPSS进行多重比较的步骤：步骤一：导入数据首先，您需要在SPSS中导入包含多个样本数据的数据文件。
可以将数据文件保存为CSV或Excel格式，在SPSS中使用导入向导将其导入。
步骤二：选择统计方法在SPSS软件中，您可以使用不同的统计方法来进行多重比较。
以下是一些常用的方法：方差分析（ANOVA）：适用于比较多个组的平均值是否有统计学上的显著差异。
___事后检验：适用于在方差分析中发现组间差异的情况下，进行多重比较。
Scheffe事后检验：适用于在方差分析中发现组间差异的情况下，进行多重比较。
LSD事后检验：适用于在方差分析中发现组间差异的情况下，进行多重比较。
Bonferroni校正：适用于在进行多个组间比较时控制整体显著性水平。
根据您的数据和研究设计选择适当的方法进行多重比较。
步骤三：进行多重比较一旦选择了合适的统计方法，您可以按照以下步骤在SPSS中进行多重比较：1.打开数据文件并选择要进行比较的变量。
2.运行相应的统计分析，例如方差分析，以获取组间差异的信息。
3.在得到结果后，选择进行多重比较的方法。
4.根据方法和操作菜单，输入相应的参数和选项。
5.运行多重比较分析，得到相应的结果。
步骤四：解读结果一旦多重比较分析完成，您将得到一些统计指标和结果。
您可以通过分析结果来回答研究问题或验证假设。
这些结果可能包括组间差异的显著性水平、置信区间和效应大小等。
请注意，完成多重比较之前，应该正确地进行数据清洗和预处理。
这将确保分析结果的准确性和可靠性。
以上是使用SPSS实现多个样本的多重比较的基本步骤。
根据您的具体研究问题和数据，可能需要进一步详细了解SPSS的相关功能和操作方法。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了多种分析方法，可以帮助用户进行数据分析和统计推断。
下面是一些SPSS常用分析方法的操作步骤，供参考。
1.描述性统计分析：- 打开SPSS软件，导入数据文件（.sav或者.csv格式）。
-菜单栏选择"分析"，然后选择"描述性统计"，再选择"统计"。
-在弹出的对话框中，选择要进行描述性统计分析的变量，并选择要计算的统计量（如均值、标准差、最大值、最小值等）。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
2.T检验：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"独立样本T检验"（或相关样本T检验）。
-在弹出的对话框中，选择要进行T检验的自变量和因变量，并指定群组变量（如性别）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、方差齐性检验等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
3.方差分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"单因素方差分析"（或多因素方差分析）。
-在弹出的对话框中，选择要进行方差分析的自变量和因变量，并指定分组变量（如教育程度）。
-可以选择自定义选项，如置信水平、效应大小等。
-点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。
4.相关分析：-导入数据文件，选择"分析"，然后选择"相关"，再选择"双变量"（或多变量）。
-在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并进行相关系数类型的选择（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。
如何运用SPSS进行数据分析
如何运用SPSS进行数据分析随着信息化时代的发展，数据分析在各个领域变得越来越重要。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款专业的统计软件，其功能强大，使用灵活，是进行数据分析的重要工具。
本文将介绍如何运用SPSS进行数据分析，包括数据处理、数据分析和结果解读等方面。
一、数据处理SPSS可以处理多种数据类型，包括数字、文本、日期等。
在进行数据处理前，需要先加载数据文件。
数据文件可以由多种方式获得，如Excel、文本文件等。
数据文件加载完成后，可以进行数据筛选和清洗。
数据筛选是为了选取符合分析要求的数据，而数据清洗则是为了去除无用数据、异常数据，使数据更加干净和准确。
数据清理的方法有多种，可以手动清除，或选择使用SPSS自带的对缺失数据、异常值进行清洗的命令。
对于一些文本数据，可以使用字符串函数进行清理。
二、数据分析数据处理完成后，可以进行数据分析。
数据分析可以采用多种方法，如描述性统计、因子分析、回归分析、聚类分析等。
1. 描述性统计在数据分析过程中，首先需要了解数据的基本情况。
描述性统计是一种简单但又非常重要的方法，它可以计算出数据的均值、中位数、标准差等统计指标，有助于了解数据的分布情况。
在SPSS中进行描述性统计，需要选择变量并运行计算命令。
例如，可以计算出性别的比例分布、年龄的均值和标准差等指标，以了解人口基本情况。
2. 因子分析因子分析是一种多变量分析方法，可用于提取变量的共同因素并进行分类。
在实际分析中，可以通过因子分析得出各个因素对变量的解释权重，以了解变量之间的相互影响关系。
在SPSS中进行因子分析，需要先选择需要分析的变量，然后选择因子分析命令进行分析。
分析结果将生成各个因子的解释权重、贡献率等指标，以有助于理解变量之间的内在关系。
3. 回归分析回归分析是一种重要的统计分析方法，可以用来研究不同变量之间的关系。
在回归分析中，通常把一个变量作为因变量，而将其他变量作为自变量，来分析这些自变量对因变量的影响。
复杂抽样数据的logistic回归分析方法及其应用
复杂抽样数据的logistic回归分析方法及其应用
缪凡;童峰
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2008(025)006
【摘要】目的探讨抽样权重在复杂抽样数据logistic回归分析中的重要性.方法采用SAS中PROC LOGIS-TIC和PROC SURVEYLOGISTIC语句对数据进行统计分析,并对结果进行比较.结果在未考虑和考虑抽样权重的lo-gistic回归模型拟合结果中,自变世的偏回归系数和OR值大小及其可信区间都有所不同.结论在logistic模型拟合中,纳入调查数据的抽样权重进行统计分析,从而能更加准确地进行统计推断.
【总页数】3页(P577-579)
【作者】缪凡;童峰
【作者单位】杭州市疾病预防控制中心传防所,310006;宁波市卫生局疾控处【正文语种】中文
【中图分类】R1
【相关文献】
1.复杂抽样数据统计分析方法回顾 [J], 姜博;王丽敏;刘艳;李镒冲
2.复杂抽样数据多水平模型分析方法及其应用 [J], 于石成;廖加强;于妺;郭莹;肖革新;金承刚;冯国双;胡跃华;马林茂
3.复杂抽样Poisson回归分析方法及应用 [J], 胡跃华;匡翔宇;金承刚;Hasanat Alamgir;马林茂;冯国双;于石成
4.大数据复杂事件分析方法研究与应用 [J], 赵会群;乔玉衡
5.抽样信息在复杂调查数据中的应用研究 [J], 吕萍
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spss抽样调查
第六章作业一、系统抽样百分比如下:
二、随机抽样百分百比如下：
三、分层抽样百分比如下：
四、整群抽样
感觉就是分层抽样，就没做
评价代表性：
简单随机抽样，在抽样过程中完全排除了主观因素的干扰，简单易行。
系统抽样，相对于随机抽样更简便易行，可能是抽样框总数不多，操作并不难。
在男女百分比和专业百分比上，代表性最强。
分层抽样，在操作中是按专业分层的，根据所占比例进行抽取，整体数目不多，操作不难。
民族百分比代表性最好，年级百分比代表性差；整群抽样，从整体中抽取小群体，简便易行，但是由于小群体样本数量差距过大，抽取过程有些复杂，并且结果代表性不太好，所以不适用于这样的样本框。
总之，每种抽样都有各自的优缺点，代表性也个不一样。
因此，针对不同的样本框，不同的要求，采取适合的抽样方法。
抽样方法的几种分析
抽样方法的几种分析抽样方法是指在研究过程中，从总体中选择部分样本进行观测和研究的方法。
在社会调查、市场调研、医学研究等领域中，抽样方法被广泛应用。
不同的抽样方法适用于不同的研究目的和研究对象。
本文将介绍几种常见的抽样方法及其分析。
1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最常用的抽样方法之一，其特点是从总体中随机地选择样本。
在进行样本分析时，可以计算样本的均值、方差等统计量，并通过测试、置信区间等方法对总体做出推断。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，从一些列表中每隔几个单位选取一个样本。
在进行样本分析时，可以通过计算得出样本的均值、方差等统计量，并使用统计方法对总体进行估计。
3. 分层抽样（Stratified Sampling）分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中按照一定比例或定额抽取样本。
这种方法可以提高样本的代表性。
在进行样本分析时，可以对每个层次的样本进行独立分析，并将结果综合得出总体的估计。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）整群抽样是将总体划分为若干个群体，在每个群体中选择部分群体进行观察。
在进行样本分析时，可以对每个群体进行独立分析，并将结果综合得出总体的估计。
5. 方便抽样（Convenience Sampling）方便抽样是在实际调研过程中，选择容易获得的样本进行观察。
这种抽样方法简单便捷，但样本的代表性较差，不适用于对总体进行推断。
在进行样本分析时，只能得出针对该样本的描述性统计结果，不能推广到总体。
6. 整齐抽样（Quota Sampling）整齐抽样是根据一些特定的指标，对样本进行配额限制。
例如，根据年龄、性别等因素对样本进行分配。
在进行样本分析时，可以比较不同配额组别的差异，并对结果进行解释。
7. 随机地区抽样（Random Area Sampling）随机地区抽样是将总体划分为若干个地区，然后从每个地区中随机选择样本。
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单纯随机抽样与复杂抽样分析结果比较
复杂抽样分析在Epi-info中的操作
与SPSS复杂抽样分析结果比较
单纯随机抽样与复杂抽样分• 复杂抽样样本量用单纯随机抽样公式估 算，需乘以设计效力（deff） • 加权后的统计量与不加权的统计量一般 是不同的 • 不用加权可能会得出错误的统计推论 • 复杂抽样设计需用复杂抽样方法来分析！
复杂抽样分析
杜道法 2014年7月28日
复杂抽样分析在SPSS中的操作
例：调查某县的高血压患病率 • 抽样方法： 一阶段：从全县100个村中单纯随机抽取 15个村 二阶段：从抽中的每个村中随机抽取100 个人
• PSU？ • 分层变量？
抽中的村 无，未分层
在建数据库时，考虑三个变量； • 第一：初级抽样单位PSU，第一抽样的代码 • 第二：分层变量的代码 • 第三：各阶段抽样的概率、权重 • 第四：总权重，各概率乘积的倒数