SPSS应用分析实例
SPSS上机实验案例分析剖析
SPSS上机实验案例分析练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。
练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下：根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。
练习三：某行业管理局所属40个企业1999年的产品销售收入数据（单位：万元）如下：（1）根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，并计算出累计频数和累计频率；（2）按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115万元-125万元为良好企业，105万元-115万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
（1）请按下面注明的两个条件计算出该班每位同学的总评成绩。
条件1:总评成绩的构成：总评成绩=0.2*平时成绩+0.8*期末成绩（即总评成绩中，平时成绩占20%，期末成绩占80%）条件2：总评成绩请保留为整数（2）请按100-90分，89-80分，79-70分，69-60分，59分及以下，将该班全体同学按照期末成绩进行分组得出各组人数。
练习五：如下表中所示的是20个股票经纪商对于两种不同交易收取佣金数据的一个样本。
这两种交易分别为: 买（1）计算两种交易佣金的全距和四分位数间距。
（2）计算两种交易佣金的方差和标准差。
（3）计算两种交易佣金的变异系数。
（4）比较两种交易的成本变异程度。
练习六：某生产部门利用一种抽样程序来检验新生产出来的产品的质量，该部门使用下面的法则来决定检验结果：如果一个样本中的14个数据项的方差大于0.005，则生产线必须关闭整修。
假设搜集的数据如下：问此时的生产线是否必须关闭？为什么？练习七：将50个数据输入到SPSS工作表中。
并使用SPSS计算这些数据描述统计量（如最大值、平均值、方差、标准差求晚8：30分时段电视节目中广告所占时间均值的点估计的95％置信区间。
练习九：某年度我国部分工业品产量如下表所示请据表中数据对如下六个问题进行统计图形描述（1）请选择一个适当图形描述各地区所含省市数目（2）请选择一个适当图形描述各地区水泥的平均产量（3）请选择一个适当图形描述每个地区水泥产量低于800万吨的省市数目（4）请选择一个适当图形描述该年度全国生铁、钢、水泥、塑料的平均产量（5）请选择一个适当图形描述该年度华北五省市工业品产量（6）请选择一个适当图形描述各地区塑料总产量占全国总量的比例（1）用平均房价作自变量，画出这些数据的散点图；（2）求客房使用率关于平均房价估计的回归方程；（3）对于平均房价为80美元的一家旅馆，估计它的客房使用率练习十一：某公司采集了美国市场上办公用房的空闲率和租金率的数据。
SPSS数据分析实例
t检验的假设如下： H0:两总体均数相同，μ1 =μ2
Байду номын сангаас
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
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感谢您的欣赏
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• 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 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
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
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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。
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
∴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
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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
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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
spss案例分析报告(精选)
spss案例分析报告（精选）本文通过分析一份 SPSS 数据，展示 SPSS 在统计分析中的应用。
数据概述本数据为一家咖啡馆的销售数据，共有 200 条记录，包括 7 个变量：日期、时间、收银员、商品名、销售价格、数量和总价。
SPSS 分析1. 描述性统计使用 SPSS 的描述性统计功能，可以获取数据的基本信息，如均值、标准偏差、最大值、最小值等。
其中，销售价格的均值为 44.71 元，标准偏差为 13.29 元，最小值为 23 元，最大值为 78 元。
数量的均值为 1.62 个，标准偏差为 0.51 个，最小值为 1 个，最大值为3 个。
总价的均值为 73.25 元，标准偏差为 21.89 元，最小值为 23 元，最大值为 156 元。
2. 单样本 t 检验假设一杯咖啡的平均售价为 50 元，我们可以使用单样本 t 检验对这个假设进行检验。
首先，我们需要用 SPSS 的数据透视表功能，计算出每杯咖啡的平均售价。
然后，使用单样本 t 检验功能，输入样本均值、假设的总体均值（50 元）、样本标准差、样本大小以及置信度水平。
在这个数据集中，单样本 t 检验得出的 t 值为 -2.36，P 值为 0.019，显著性水平为 0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为该咖啡馆的咖啡售价不是 50 元。
4. 相关分析假设我们想要了解商品数量和销售额之间的关系，我们可以使用 SPSS 的相关分析功能来进行分析。
首先，我们需要使用数据透视表功能，计算出每个订单的总价和数量。
然后，使用相关分析功能，输入这两个变量的值，得出相关系数和显著性水平。
在这个数据集中，商品数量和销售额之间的相关系数为 0.749，P 值为 0，显著性水平非常显著。
因此，我们可以认为商品数量和销售额之间存在极强的正相关关系。
结论本文通过 SPSS 对一份咖啡馆销售数据进行分析，展示了 SPSS 在统计分析中的应用。
通过描述性统计、单样本 t 检验、双样本 t 检验和相关分析等功能，我们可以获得数据的基本信息，检验假设，分析变量之间的关系，从而帮助企业更好地决策和管理。
spss的数据分析案例
引言概述：SPSS是一款广泛应用于统计学和社会科学领域的数据分析软件。
它具有强大的统计分析功能，能够帮助研究人员更好地理解数据和探索潜在的关联。
本文将通过一个实际的案例，介绍SPSS在数据分析中的应用。
正文内容：1.数据的收集和准备：详细描述数据的来源和收集方式。
解释数据的结构和格式。
分析数据的质量并进行必要的数据清洗，如处理缺失值、异常值和离群值。
2.描述性统计分析：利用SPSS计算数据的基本统计指标，如均值、中位数、标准差等，以便更好地了解数据的分布和特征。
绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
计算数据的相关系数来研究变量之间的关系。
3.统计推断分析：运用t检验、方差分析、回归分析等方法来检验假设和得出结论。
描述分析结果的显著性和实际意义。
进一步探讨可能的影响因素，并运用SPSS进行模型拟合和预测。
4.因子分析和聚类分析：运用因子分析方法来降维和提取变量的共性因子。
对提取出的因子进行解释和命名，以便更好地理解变量之间的关系。
运用聚类分析方法来探索数据样本的分组结构和相似性。
5.时间序列分析：将数据按照时间顺序进行排序，并探索数据的趋势、周期和季节性。
运用ARIMA模型或指数平滑法进行时间序列预测。
解释预测结果的可靠性和稳定性。
总结：本文以一个实际的案例为例，详细介绍了SPSS在数据分析中的应用。
通过数据的收集和准备，描述性统计分析，统计推断分析，因子分析和聚类分析以及时间序列分析等方面的阐述，我们可以较为全面地了解SPSS在数据分析中的强大功能和应用价值。
通过SPSS的数据分析，研究人员可以更好地理解数据、发现问题、做出准确的预测，从而对决策和政策的制定提供支持。
同样的方法可以应用于各种领域的数据分析，无论是市场调研、医学研究还是社会科学研究，SPSS都能够提供强大的分析工具和方法。
2024版SPSS案例分析
SPSS案例分析目的和背景案例介绍案例来源数据类型数据分析目的问卷调查实验数据公开数据库网络爬虫数据来源数据筛选与清洗去除重复数据检查并删除重复的记录或观测值。
处理缺失值根据数据的性质和缺失情况，采用插补、删除等方法处理缺失值。
异常值处理识别并处理数据中的异常值，如离群点、极端值等。
数据转换根据分析需求，对数据进行必要的转换，如对数转换、标准化等。
数据分类根据研究目的和变量性质，对数据进行分类整理。
变量编码对分类变量进行编码，以便于后续的统计分析。
数据排序按照特定变量或条件对数据进行排序，以便更好地观察数据分布和规律。
数据分组将连续变量按照一定规则进行分组，以便进行组间比较和统计分析。
数据整理与编码频数分布表与直方图频数分布表直方图集中趋势度量算术平均数01中位数02众数03离散程度度量极差方差与标准差变异系数点估计使用样本数据计算总体参数的点估计值，如样本均值、样本比例等。
区间估计根据样本数据构造总体参数的置信区间，以评估参数的真实值可能落入的范围。
假设检验中的参数估计在假设检验中，参数估计可用于计算检验统计量的值，以及确定拒绝或接受原假设的依据。
参数估计030201假设检验检验统计量原假设与备择假设决策与结论显著性水平与P值设定显著性水平（α），并根据检验值，以判断是否拒绝原假设。
方差分析方差分析的基本思想单因素方差分析多因素方差分析方差分析的结果解读数据可视化方法图表展示利用SPSS的图表功能，可以绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图等，直观地展示数据的分布和关系。
数据透视表通过数据透视表功能，可以按照不同的维度对数据进行汇总和展示，方便用户快速了解数据的整体情况。
交互式可视化SPSS还提供了交互式可视化工具，允许用户通过拖拽、选择等方式与数据进行互动，更加灵活地探索数据。
1 2 3描述性统计推论性统计数据挖掘数据解读与讨论将分析结果进行整理和归纳，提取出主要结论和观点。
结果整理结果解释结果可视化报告撰写对分析结果进行解释和说明，阐述其意义和影响。
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。
用SPSS进行相关分析的典型案例
数据预处理
缺失值处理
对于缺失值，可以采用删除缺失样本、均值插补、多重插补等方法进行处理。在本案例中，由于缺失值较少，采用删 除缺失样本的方法进行处理。
异常值处理
对于异常值，可以采用箱线图、散点图等方法进行识别和处理。在本案例中，通过箱线图发现存在少数极端异常值， 采用删除异常样本的方法进行处理。
数据标准化
06
典型案例三：经济学领域 应用
案例背景介绍
研究目的
探讨某国经济增长与失业率之间的关系 。
VS
数据来源
采用某国统计局发布的年度经济数据，包 括GDP增长率、失业率等指标。
SPSS操作步骤详解
1. 数据导入与整理 将原始数据导入SPSS软件。 对数据进行清洗和整理，确保数据质量和准确性。
SPSS操作步骤详解
显著性检验
观察相关系数旁边的显著性水平 （p值），判断相关关系是否具有 统计显著性。通常情况下，p值小 于0.05被认为具有统计显著性。
结果讨论
结合相关系数和显著性检验结果 ，讨论社会经济地位与心理健康 之间的关系。例如，可以探讨不 同教育水平或职业对心理健康的 影响，以及这种关系在不同人群 中的差异。
关注SPSS输出的显著性检验结果。如 果P值小于设定的显著性水平（如 0.05），则认为药物剂量与症状改善 程度之间的相关性是显著的，即两变 量之间存在统计学意义的关联。
结合专业背景和实际情境，对结果进 行解释和讨论。例如，如果药物剂量 与症状改善程度呈正相关且相关性显 著，可以认为增加药物剂量有助于改 善患者症状。同时，需要注意结果的 局限性和可能的影响因素，以便为医 学实践提供有价值的参考信息。
提出政策建议或未来研究方向，以促进经济增长和降 低失业率。
spss案例
spss案例SPSS案例。
在社会科学研究中，统计分析是非常重要的一环。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于各种社会科学领域的数据处理和分析。
本文将通过一个实际案例，介绍如何运用SPSS进行数据分析，帮助读者更好地理解和掌握SPSS的使用方法。
案例背景。
假设我们是一家市场调查公司的数据分析师，公司委托我们对一项关于消费者购买行为的调查数据进行分析。
调查内容包括消费者的年龄、性别、受教育程度、月收入以及购买产品的种类和频率等信息。
我们需要利用SPSS对这些数据进行分析，为公司提供有关消费者购买行为的详细报告。
数据导入与整理。
首先，我们需要将调查数据导入SPSS软件中进行整理。
在SPSS界面中，选择“文件”-“导入数据”-“从文本文件”，选择相应的数据文件并进行导入。
导入后，我们需要对数据进行清洗和整理，包括删除缺失值、重复值以及异常值，确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析。
接下来，我们可以利用SPSS进行描述性统计分析，对数据的基本特征进行描述。
通过选择“分析”-“描述统计”-“频数”，我们可以得到各个变量的频数分布情况，包括年龄、性别、受教育程度等。
同时，我们还可以利用直方图、饼图等图表形式直观地展示这些分布情况，帮助我们更好地理解数据。
相关性分析。
在获得了数据的基本描述后，我们可以利用SPSS进行相关性分析，探究不同变量之间的相关关系。
通过选择“分析”-“相关”-“双变量”，我们可以得到各个变量之间的相关系数和显著性水平。
这有助于我们了解不同变量之间的相关程度，为后续的分析提供依据。
多元回归分析。
最后，我们可以利用SPSS进行多元回归分析，探究影响消费者购买行为的主要因素。
通过选择“回归”-“线性”，我们可以将购买产品的频率作为因变量，年龄、性别、受教育程度、月收入等作为自变量，建立回归模型并进行分析。
spss案例分析
1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。
方法一：频率分析（1） 步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定 （2） 结果：统计量女生成绩男生成绩N有效 1515 缺失73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a48.00a标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和1049.001005.00a. 存在多个众数。
显示最小值（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。
方法二：描述统计（1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定（2）结果：（3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。
2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？（1）方法：单样本T检验H 0:u＝u,该经理的宣称可信H 1:u≠u,该经理的宣称不可信（2）步骤：①输入数据：（80，81，…76）②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75）→确定（3）结果：单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误VAR00001 11 73.73 9.551 2.880（4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H，即该经理的宣称是可信的。
3、某医院分别用 A 、B 两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L ），检测结果如下。
问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别？仪器A ：113，125，126，130，150，145，135，105，128，135，100，130，110，115，120 ，155仪器B ：140，150，138，120，140，145，135，115，135，130，120，133，147，125，114，165（1）方法：配对样本t 检验H 0:u 1＝u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果无差别 H 1:u 1≠u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别（2）步骤：①输入两列数据：A 列（113，125，…155）；B 列（140，125，…165）；②分析→比较均值→配对样本t 检验→仪器A 、仪器B 右移→确定（3）结果：成对样本统计量均值 N标准差 均值的标准误对 1仪器A 126.38 16 15.650 3.912 仪器B134.501613.7703.442（4）分析：由成对样本检验表的Sig 可见t ＝0.032小于0.05，所以拒绝H 0，即两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别。
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS数据分析案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究人员快速、准确地进行数据处理和分析。
本文将通过一个实际的案例，介绍如何使用SPSS进行数据分析，并展示分析结果。
案例背景：某公司想要了解员工满意度与工作绩效之间的关系，为了达到这个目的，他们进行了一项调查，收集了员工的满意度评分和绩效评分数据。
现在，他们希望通过这些数据，利用SPSS进行分析，找出员工满意度和工作绩效之间的关系。
数据收集：首先，我们收集了100名员工的满意度评分和绩效评分数据。
满意度评分采用了1-5的五级评分制，绩效评分采用了1-100的百分制评分。
数据导入：将收集到的数据导入SPSS软件中，创建一个新的数据集，并将员工的满意度评分和绩效评分数据分别录入到不同的变量中。
数据描述统计分析：首先，我们对数据进行描述性统计分析，包括计算满意度评分和绩效评分的均值、标准差、最大值、最小值等。
这些统计量可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
相关性分析：接下来，我们使用SPSS进行相关性分析，探索员工满意度评分和绩效评分之间的相关关系。
通过相关性分析，我们可以计算出两个变量之间的相关系数，进而判断它们之间是否存在显著的相关性。
回归分析：在确定了员工满意度评分和绩效评分之间存在相关性的基础上，我们可以进一步进行回归分析，建立员工满意度评分对绩效评分的预测模型。
通过回归分析，我们可以得到员工满意度评分对绩效评分的影响程度，以及其他可能影响绩效评分的因素。
结论：通过SPSS数据分析，我们发现员工满意度评分与绩效评分之间存在显著的正相关关系，即员工满意度评分越高，其绩效评分也越高。
这为公司提高员工绩效提供了重要的参考依据，可以通过提升员工满意度来提高整体绩效水平。
总结：在本案例中，我们利用SPSS软件进行了员工满意度和绩效之间的数据分析。
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数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在社会科学研究中，SPSS（统计分析软件包）被广泛应用于数据分析。
本文将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
首先，我们收集了一份关于学生学习成绩的数据，包括学生的性别、年龄、每周学习时间和期末考试成绩。
我们的研究问题是探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们首先打开SPSS软件，导入我们收集的数据。
然后，我们可以使用SPSS 的数据编辑功能对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计功能对数据进行分析。
我们可以计算每个变量的均值、标准差、最大值和最小值，从而对数据的分布和特征有一个直观的了解。
然后，我们可以使用SPSS的相关分析功能来探讨不同变量之间的相关性。
我们可以计算不同变量之间的皮尔逊相关系数，从而了解它们之间的线性关系。
在接下来的分析中，我们可以使用SPSS的回归分析功能来探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们可以建立一个多元线性回归模型，从而探讨不同变量对学习成绩的预测作用。
最后，我们可以使用SPSS的图表功能来进行数据可视化分析。
我们可以绘制散点图、柱状图和折线图，从而直观地展示不同变量之间的关系和趋势。
通过以上步骤，我们可以利用SPSS对学生学习成绩的数据进行全面的分析，从而回答我们的研究问题。
在实际研究中，我们还可以进一步探讨其他统计分析方法，如方差分析、卡方检验等，以深入挖掘数据的内在规律。
总之，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为社会科学研究提供了重要的数据分析工具。
通过本文的简单案例，希望读者能够对SPSS的数据分析功能有一个初步的了解，并能够在实际研究中灵活运用，从而为研究工作提供有力的支持。
spss统计分析与行业应用案例
spss统计分析与行业应用案例SPSS是一款统计分析软件，其强大的数据处理和分析功能，使得它在各个行业中得到广泛应用。
下面将以医疗行业为例，说明SPSS在统计分析中的应用。
在医疗行业中，SPSS可以用于患者数据的统计分析。
假设某医院想要研究某种疾病在不同年龄段的患病情况，可以通过SPSS对患者数据进行处理和分析。
首先，医院可以将收集到的病历数据导入SPSS，根据患者的年龄信息将数据进行分组。
然后，通过SPSS的交叉报表功能，可以统计每个年龄段的患者数量和患病率。
此外，SPSS还可以进行相关性分析，帮助医院了解患者年龄与疾病的相关性。
通过SPSS的相关性分析功能，医院可以知道年龄与患病风险是否存在关联，从而进一步为临床治疗提供参考依据。
SPSS还可以用于医院对医疗资源的分配和利用。
医院可以通过SPSS分析患者的挂号、住院和就诊数据，统计不同科室的就诊次数和人数。
通过对这些数据的分析，医院可以得到每个科室的就诊情况和资源利用情况。
比如，医院可以通过SPSS得知某个科室的就诊量过高，而其他科室的利用率较低，从而调整医疗资源的配置，提高资源利用效率。
此外，SPSS还可以通过群组分析功能，将患者按病情和诊断结果进行分类，从而为医院提供更精确的资源分配建议。
另外，SPSS在医学研究中也有广泛的应用。
医学研究常需要进行大量的数据处理和分析，SPSS可以提供相应的统计分析工具和技术支持。
例如，一个医学研究团队想要研究某种药物的疗效，可以通过SPSS对临床试验的数据进行统计分析。
首先，团队可以将试验数据导入SPSS，进行数据清洗和整理。
然后，通过SPSS的描述性统计和推论统计功能，可以对药物的疗效进行评估。
此外，SPSS还可以进行假设检验、回归分析等高级统计分析，帮助研究团队得出科学准确的结论。
综上所述，SPSS在医疗行业中的应用非常广泛。
无论是患者数据分析，医疗资源的分配和利用，还是医学研究数据的分析，SPSS都能提供合适的统计分析方法和工具。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能，可以帮助研究者对各种数据进行深入的分析和挖掘。
下面我们将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们需要分析一组销售数据，以便更好地了解产品销售情况，为未来的销售策略提供支持。
第一步，数据导入。
首先，我们需要将待分析的数据导入SPSS软件中。
在SPSS中，我们可以通过“文件”菜单中的“打开”命令来打开Excel或者CSV格式的数据文件。
在导入数据的过程中，我们需要注意数据的格式是否正确，确保数据的准确性。
第二步，数据清洗。
一般来说，原始数据中会存在一些缺失值、异常值或者重复值，这些数据对于我们的分析是不利的。
因此，在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
在SPSS中，我们可以通过“数据”菜单中的“数据清理”命令来进行数据清洗工作。
在数据清洗的过程中，我们需要注意保留数据的完整性和准确性。
第三步，描述性统计分析。
在数据清洗完成之后，我们可以开始进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，包括数据的分布、中心趋势和离散程度等。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“描述统计”命令来进行描述性统计分析。
在描述性统计分析的过程中，我们可以生成各种统计指标，如均值、标准差、最大最小值等，以便更好地了解数据的特征。
第四步，相关性分析。
除了描述性统计分析之外，我们还可以进行相关性分析，以了解不同变量之间的相关关系。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“相关”命令来进行相关性分析。
在相关性分析的过程中，我们可以生成相关系数矩阵或者散点图，以便更好地了解变量之间的相关关系。
第五步，回归分析。
最后，我们还可以进行回归分析，以了解自变量和因变量之间的关系。
SPSS数据分析——应用实例指导
5
图 4-4 Extraction 对话框 （5）单击主对话框中的[OK]按钮，输出结果如表 4-1 所示。 表 4-1 主成份分析结果输出
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（6）应该注意的是，表 4-1 输出结果中给出的是因子负荷，并没有给出主成分。我们 可以把因子负荷除以相应的相关矩阵特征值平方根，即：
ei
pi '
i
利用 SPSS 软件对上述资料进行回归分析，分别建立 Y 与 t 的一元线性回归方程，并输 出结果。 2， 某种商品的需求量 Y、 价格 X1 和消费者收入 X2 的统计资料如表 3 所示， 利用 SPSS 软件试估计 Y 对 X1 和 X2 的线性回归方程。 表 3 某商品的统计资料 年份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 需求量 Y（吨） 59190 65450 62360 64700 67400 64440 68000 72400 75710 70680 价格 X1（元） 23.56 24.44 32.07 32.46 31.15 34.14 35.3 38.7 39.63 46.68 收入 X2（元） 76200 91200 106700 111600 119000 129200 143400 159600 180000 193000
图 3-1
图 3-2
1
图 3-3 （3）单击[OK]按钮，得到如下结果：
图 3-4 散点图显示变量间具有线性相关趋势，因此可以进一步做线性回归。 （4）选择主菜单[Analyze]=>[Regression]=>[Linear]（如图 3-5 所示），在左边列表框中 选 定 变 量 Y ， 单 击 按 钮， 使 之 进 入 [Dependent] 框 ， 选 定 变量 X ， 单 击按 钮 使 之 进入 [Independent(s)]框。 打开[Statistics]对话框 （如图 3-6 所示） ， 选择[Model Fit]， 并在[Regression Coefficients]栏中选择[Estimates]。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在社会科学研究中，统计分析是必不可少的工具之一。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各种研究领域。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景：某研究小组想要探索学生的睡眠时间与其学业成绩之间是否存在相关性。
他们采集了一份包括学生的睡眠时间和学业成绩的数据，并希翼通过SPSS进行相关性分析，以验证他们的研究假设。
数据采集与准备：研究小组首先在一所中学中随机选取了100名学生作为研究对象。
他们使用问卷调查的方式采集了学生的睡眠时间和学业成绩数据。
睡眠时间以小时为单位，学业成绩以百分制表示。
在数据采集完成后，研究小组将数据输入SPSS软件进行分析。
相关性分析：在SPSS软件中，相关性分析可以匡助我们了解两个变量之间的关系。
为了进行相关性分析，我们首先需要检查数据的正态性和线性关系。
在这个案例中，我们可以通过绘制散点图来观察学生的睡眠时间和学业成绩之间的关系。
通过SPSS软件，我们可以很方便地进行散点图的绘制。
在绘制完成后，我们可以观察到散点图中的数据点是否具有明显的线性趋势。
如果数据点呈现出明显的线性关系，我们可以继续进行相关性分析。
在SPSS中，相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数来实现。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示彻底负相关，1表示彻底正相关，0表示没有相关性。
通过相关系数的计算，我们可以得到学生的睡眠时间和学业成绩之间的相关系数。
结果解读：在该案例中，通过SPSS进行相关性分析后，我们得到了一个相关系数为0.6。
这个结果表明学生的睡眠时间与其学业成绩之间存在中度正相关关系。
也就是说，睡眠时间较长的学生往往有较好的学业成绩。
进一步分析：除了计算相关系数，SPSS还可以进行更深入的相关性分析。
例如，我们可以通过假设检验来确定相关系数是否显著。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在数据分析领域中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，可以帮助研究人员和数据分析师有效地处理和分析数据。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景：某电子商务公司想要了解他们网站上不同产品类别的销售情况与顾客满意度之间的关系。
为了达到这个目标，他们进行了一项调查，收集了一份包含产品类别、销售额和顾客满意度的数据集。
数据集的字段说明：- 产品类别（Product Category）：包括电子产品、家居用品和服装三个类别。
- 销售额（Sales）：表示每个产品类别的销售额，以美元为单位。
- 顾客满意度（Customer Satisfaction）：以1到5的评分表示顾客对产品类别的满意程度，其中1表示非常不满意，5表示非常满意。
问题陈述：基于以上数据集，我们的目标是分析不同产品类别的销售额与顾客满意度之间的相关关系。
解决方案：为了解决这个问题，我们将使用SPSS中的相关分析方法来计算销售额和顾客满意度之间的相关系数，并进行统计显著性检验。
以下是具体步骤：步骤1：导入数据首先，我们需要将数据导入SPSS软件。
打开SPSS软件，选择"File"菜单中的"Open"选项，并选择包含数据的文件。
确保数据文件的格式是兼容的，并正确地导入数据。
步骤2：描述性统计分析在进行相关分析之前，我们可以先对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
选择"Analyze"菜单中的"Descriptive Statistics"选项，然后选择"Explore"选项。
将"Sales"和"Customer Satisfaction"字段拖动到"Dependent List"和"Independent List"框中，然后点击"OK"按钮。
2024版SPSS数据案例分析
通过方差分析，发现不同社会群体在态度上存在显著差异， 并进一步通过事后检验（Post hoc tests）确定哪些群体之 间存在差异
26
聚类分析在社会科学领域应用举例
研究问题
能否将受访者按照他们在某一社会现象上的行为特征进行分类？
分析方法
采用K-means聚类分析对受访者的行为特征进行聚类
2024/1/27
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假设检验在医学领域应用举例
假设检验的基本原理
假设检验是一种统计推断方法，用于检验某个假设是否成立。在医学领域中，假设检验常用于比较两组或多组患 者的治疗效果是否有显著差异。
应用举例
例如，一项研究旨在比较两种不同药物对某种疾病的治疗效果。研究人员可以将患者随机分为两组，分别接受两 种不同的药物治疗。通过收集患者的治疗结果数据，并使用假设检验方法进行分析，可以确定哪种药物的治疗效 果更好。
SPSS数据案例分析
2024/1/27
1
CATALOGUE
目 录
2024/1/27
• 数据导入与预处理 • 数据分析方法介绍 • SPSS软件操作指南 • 案例一：医学领域数据分析应用举
例 • 案例二：社会科学领域数据分析应
用举例 • 总结与展望
2
01
CATALOGUE
数据导入与预处理
2024/1/27
多因素方差分析
研究多个自变量对一个因变量的 影响，通过比较不同组间的均值 差异来判断哪些自变量对因变量 有显著影响。
2024/1/27
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回归分析
线性回归分析
研究一个或多个自变量对一个因变量的线性关系，通过建立线性回 归方程来预测因变量的值。
多元线性回归分析
研究多个自变量对一个因变量的线性关系，通过建立多元线性回归 方程来预测因变量的值，并可以分析自变量之间的交互作用。
SPSS分析实例
[例1]一个品牌的方便面面饼的标称重量是80克，标准差应该小于2克。
现从生产线包装前的传送带上随机抽取部分面饼，称重数据记录在数据文件data中。
问这批面饼重量是否符（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：[例2]为评价两个培训中心的教学质量，对两个培训中心学员进行了一次标准化考试，分析（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：[例3]某康体中心的减肥班学员入班时的体重数据和减肥训练一个月后的体重数据记录在数据文件data中，试分析一个月的训练是否有效。
（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：（4）可以绘制_________图，直观显示前后体重的变化趋势。
[例4]为了解非计算机专业对计算机课程教学的意见，在金融系和统计系本科生中进行了一次抽样调查，得到了390名学生的调查数据。
试据此推断两系本科生对计算机课程教学的意见是否一致。
（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：（4）可以通过_________图直观地比较不同系别的满意度。
[例5]为了试验某种减肥药物的性能，测量11个人在服用该药以前以及服用该药1个月后、2个月后、3个月后的体重。
那么请问在这4个时期，11个人的体重有无发生显著的变化？（1）通过上面输出结果表格，可判断使用的检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）结论：[例6]数据文件“Employee data.sav”记录了474名职工的基本信息（1）绘制复式条形图来表示不同性别的雇佣类别情况；（2）对起始薪金绘制茎叶图，说明图中信息；（3）通过箱图描绘不同雇佣类别的职工当前薪金情况，得出结论；（4）分析起始薪金的确定与什么因素有关，说明下面两表分别用的分析方法，并比较两表的结果。
控制变量起始薪金教育水平（年）雇佣类别 & 经验（以月计）起始薪金相关性 1.000 .461显著性（双侧）. .000df 0 470 教育水平（年）相关性.461 1.000显著性（双侧）.000 .df 470 0[例7]考察数码相机成像元器件像素数是否会对产品销量产生显著影响（设显著性水平α=0.05）。
SPSS应用分析实例
某学生会干部 的男女生比例 是3:1 现有的学生会 干部中男女生 比例是否与以 往的比例是否 有明显不一致
结果报告： 结果发现，目前的学生会班干部中男女生 1.778, df 1, p 0.05 比例与以往的比例之间没有显著不一致，
2
交叉表： 独立性检验
2
基本功能：适用于由两个或两个以上变量 进行交叉分类形成的列连表，对变量之间 的关联性进行分析。 菜单位置：分析-->描述统计-->交叉表 主要用于两个因素多项分类的计数资料分 析 举例：男女对某项教育措施的效果评价是 否有关联
在excel编辑数据文件，然后用spss 读取excel的文件
数据管理 1. 对变量与观测记录的操作
插入变量 使用“数据”菜单，选择“插入变量”项，或者将光标移至列变量 上，击右键选择“插入变量”项 删除变量 首先要选中被删除的变量，使用“编辑”菜单或右键中的“剪切” 或“清除”，或者用“删除”键。用“剪切”可以用“粘贴”进行恢复， 而“清除”不能 移动变量 提示：观察记录操作与变 剪切、复制 量操作相同 直接拖拽
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示例：打开统计课成绩数据
“基于时间或个案全距”单选钮：基于记录序号来选择记 录；“范围”按钮：用于输入记录序号范围； “使用筛选变量”单选钮：使用筛选指示变量来选择记录， 必需在下面选入一个筛选指示变量，该变量取值为非0的记录 将被选中，进入以后的分析；“筛选”单选钮：和下面的 “删除”单选钮为一组，表示未被选中的记录只是被隔离， 这些记录的记录号会被加上斜杠以示区别； “删除”单选钮：未被选中的记录将被删除，一般不要使用。 当对数据集做出筛选后，所做的筛选将在以后的分析中一直 有效，直到再次改变选择条件为止。同时在多数情况下，系 统会自动产生一个名为filter_$的筛选指示变量，被选中的 记录该变量取值为1，反之则为0。
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选择菜单数据==>排序个案，系统弹出“排序个案”对话 框，该对话框并不复杂，其中比较特殊的是下方的“排序 顺序”单选钮，有升序和降序两种选择。请注意，该单选 钮是和上方的“排序依据”框一起使用的，具体方法如下： 确认升序单选钮被选择， 将C3选入Sort By框；
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4.选择个案
很多时候我们不 需要分析全部的 数据，而是按某 种要求分析其中 的一部分（比如 只分析男性的身 高、只对前200个 数据进行分析以 了解大概情况）， 这时使用Select Cases对话框可以 大大简化工作。
某学生会干部 的男女生比例 是3:1 现有的学生会 干部中男女生 比例是否与以 往的比例是否 有明显不一致
结果报告： 结果发现，目前的学生会班干部中男女生 1.778, df 1, p 0.05 比例与以往的比例之间没有显著不一致，
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交叉表： 独立性检验
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基本功能：适用于由两个或两个以上变量 进行交叉分类形成的列连表，对变量之间 的关联性进行分析。 菜单位置：分析-->描述统计-->交叉表 主要用于两个因素多项分类的计数资料分 析 举例：男女对某项教育措施的效果评价是 否有关联
一个被试内因素，一个被试间因素 被试内因素不需要预先在SPSS的数据窗口中定义，而是在“重复度量”对话 框中定义 被试间因素必须事先在SPSS数据窗口中定义
1. 前提假设
1.1标准一元方差分析的假设前提 • 正态性 • 方差齐性：因变量在因素任意两个水平间的差值变异（方差）相等。 • 独立性与随机性
2.对已有变量值重新编码 转换-->重新编码为不同变量
示例：
用于从原变量值按照某种一一对应的关系生产新变量值。
打开统计课成绩数据 按照统计得分转换成等级
85分以上为优秀 60-84为中等 小于60分为不及格
3.数据的排序
示例： 打开统计课成绩数据
按统计得分排序 按SPSS得分排序 按总分排序
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示例：打开统计课成绩数据
“基于时间或个案全距”单选钮：基于记录序号来选择记 录；“范围”按钮：用于输入记录序号范围； “使用筛选变量”单选钮：使用筛选指示变量来选择记录， 必需在下面选入一个筛选指示变量，该变量取值为非0的记录 将被选中，进入以后的分析；“筛选”单选钮：和下面的 “删除”单选钮为一组，表示未被选中的记录只是被隔离， 这些记录的记录号会被加上斜杠以示区别； “删除”单选钮：未被选中的记录将被删除，一般不要使用。 当对数据集做出筛选后，所做的筛选将在以后的分析中一直 有效，直到再次改变选择条件为止。同时在多数情况下，系 统会自动产生一个名为filter_$的筛选指示变量，被选中的 记录该变量取值为1，反之则为0。
2.变量类型
点击单元格，即出现如右图所示小方格 点击小方格进行变量类型设定
默认：数值型 有时会选用字符串
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3.宽度和小数点位
默认宽度是8位英文字符或数字 默认的小数点位是2，为了阅读方便， 我们通常会改为0.
4.变量标签和变量值标签
获得数据的方法 1. 在SPSS数据窗口中直接录入数据 2. 直接读入excel数据文件
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SPSS菜单栏
SPSS菜单 Analyze：SPSS的重点菜单项，涵盖各种主要统计分析功能 Graphs:绘制各种普通统计图及交互式统计图，如直方图、 茎叶图、箱图、残差图等 Utilities：提供各种实用性管理设置，如变量信息管理，输出 结果文件设置、菜单管理等 Windows：窗口拆分、最小化、当前窗口显示等 Help：帮助系统
卡方检验的操作：
分析-->非参数检验-->卡方 选中变量，进入右侧检验变量 期望全距：全部数据参与；自定义 期望值：所有组的期望频数相等； 如果不同，输入具体值。
实例： 一家市场研究公司对汽车品牌的市场占有 率进行检测，按去年的监测结果，来自美 国、欧洲、日本三地的汽车品牌分别销售 了270万部、65万部、70万部。而今年的监 测结果发现，三类品牌的总销量为405万部 。研究人员想知道，今年三类品牌的市场 占有率是否与去年保持一致。
国际学术界的规定，在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可 以不必说明算法。
Package for Social Sciences/ Statistical Product and Service Slutions ，社会科学统计软
件包/统计产品与服务解决方案）
基本功能：数据管理、统计分析、输出管理
对AOA为小学低年级的词汇的命名反应时 对AOA为小学高年级的词汇的命名反应时 对AOA为初中阶段的词汇的命名反应时
3 用SPSS进行方差分析
查看前提假设是否满足 操作过程 输出结果
打开数据“幼儿园学生成绩” 计算三门课成绩的总分、总分平均分 将总分平均分按照如下要求排列等级
得分在85以上，评为1等 得分在61-85之间，评为2等 在60分以下，评为3等
卡方检验
并且在变量值标签中对1、2、3进行说明 对总分进行排序，找到最高分和最低分分别是多少
配合度检验：分析变量值的实际频数与理 论频数是否一致。 适用条件：对数据分布没有要求，至少有 一个变量的变量值为几个固定值，即一个 因素多项分类的情况。
SPSS的数据定义 数据窗口
固定格式 • 每一列是一个变量 • 每一行代表一次观察记录（比如，一个人的成绩）
变量窗口
定义变量 变量名称、变量类型、长度、小数点位、变量标签、变量值标签、 缺失值定义方式、列宽、对齐方式和数据测量类型等。
单击切换至 变量视图
定义变量
1.变量名称
双击单元格录入，不能以数字、横线或下列线开头 变量名不能重名，兼容中文
excel的数据结构要符合spss的要求 excel文件中的第一行内容为spss文件中的变量名
示例：如何建立一个数据文件 “心理与教育统计课成绩”，包括的变量有：编号、姓名、性别、专业、统计课 分数、spss分数
打开SPSS 切换到“变量视窗”，命名变量名称，对变量的各个属性进行设置 在“数据视窗”中录入数据
数据整理 1. 数据转换 常用的方法：计算变量、重新编码
示例：
通过数学计算生成新变量
转换-->计算变量
打开“统计课成绩”数据 将统计课分数和spss分数求总分 对心理专业的学生加5分
目标变量：输入新变量 的名称 数字表达式：计算公式， 可以手工写入，也可以 从函数组中选择 如果按钮：设定参与计 算的数据范围
两因素混合设计的方差分析
学习目标：
如何对含重复测量因素的两因素混合设计进行方差分析 如何对两因素混合设计进行事后检验（两两比较）
重复测量设计
被试内因素：通常是定性变量，比如实验材料的分类 被试间因素：通常也是定性变量，例如大学生的系别、专业等 因变量：定量测量的分数
两因素混合设计
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选定男生的数据 选定教育专业的数据
练习
熟悉各个菜单包含的内容，尝试打开每个菜单下你感兴趣的命令 新建一个数据窗口、输出窗口和语法窗口，并保存，比较三者文件类型和 图标的区别
建立数据文件：采用拖延量表调查了30个大学生的数据 在SPSS中录入 读取excel
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在拖延问卷中，其中3、4、6、8 为反向计分。全部条目得分相加得到总分, 总分越高,表示拖延行为越严重。 重新编码反向计分题的分数 计算拖延总分 找到拖延的最高分和最低分
1.2 多元方差分析的假设前提
多元正态性：每个差值变量都呈正态分布 随机性与独立性
实例：词的获得年龄是否影响人对词汇 的判断速度
词汇获得年龄：个体第一次学会某个词的年龄 影响词汇识别速度的一个重要因素
研究设计：
材料准备：随机选取部分大学生对含有150个 词的词表进行词汇获得年龄的主观评定，即 标出每个词的获得时间，具体分为三个年龄 段：小学低年级、小学高年级和初中阶段。 然后在三个等级中分别挑选20个汉字作为正 式的实验材料，分别为A组、B组和C组。三 组字在词频、笔画数、部件数和结构方式上 都进行了匹配。
打开数据“幼儿园学生成绩” 一家幼儿园使用百分制评价孩子的表现，相应的SPSS数 据文件包括40个孩子的分数，全部变量有五个，分别是 “学生编号”、“班级”、“语文成绩”、“舞蹈成绩”、“音乐成 绩”。 由于特殊的原因，幼儿园的老师决定给所有的孩子语文成 绩追加5分，如何实现？ 如果只给一班的孩子加5分，该如何做？
练习：不同性 别的大学生对 某项教育措施 效果的评价是 否一致。 操作步骤：
性别-->行变量 教育措施效果-->列 单击统计，选中卡方、Phi 和Cramer变量
Phi大小反映两变量的关联程度 0.10表示低 0.30表示一般 0.50表示高
混合设计的方差分析
两因素混合设计的方差分析 三因素混合设计的方差分析
在excel编辑数据文件，然后用spss 读取excel的文件
数据管理 1. 对变量与观测记录的操作
插入变量 使用“数据”菜单，选择“插入变量”项，或者将光标移至列变量 上，击右键选择“插入变量”项 删除变量 首先要选中被删除的变量，使用“编辑”菜单或右键中的“剪切” 或“清除”，或者用“删除”键。用“剪切”可以用“粘贴”进行恢复， 而“清除”不能 移动变量 提示：观察记录操作与变 剪切、复制 量操作相同 直接拖拽
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第1章 SPSS数据建立与整理
学习目标： 如何定义SPSS中的数据和变量 如何从其他类型的文件获得和读入新数据 如何添加、删减、变更数据，生成新变量 如何对数据进行排序、选择等 如何计算变量、重新编码