心理测量中测验质量分析统计原理与SPSS操作共27页文档
统计分析软件spss使用指南
03
参数估计的应用场 景
适用于需要对总体参数进行推断 的情况，如市场调研、医学研究 等。
假设检验原理及步骤
原假设和备择假设
明确研究问题的原假设和备择假设，确 定检验方向。
P值和决策规则
计算P值并与显著性水平进行比较， 根据决策规则得出假设检验的结论。
检验统计量和拒绝域
选择合适的检验统计量，并根据显著 性水平确绩分析、教育评估、课程设计等。
医学领域应用案例
临床医学研究
SPSS可用于医学实验设计、临床试验数据分析、疾 病预测等。
公共卫生研究
SPSS可用于流行病学调查、健康相关行为研究、健 康影响因素分析等。
生物医学研究
SPSS可用于生物医学实验数据分析、基因表达分析、 药物研发等。
或属性。
变量定义
03
在SPSS中，每个变量都需要定义名称、类型、宽度
、小数位数等属性，以确保数据的准确性和一致性。
数据录入与编辑
数据录入
可以通过手动输入或导入外部数据文 件的方式将数据录入到SPSS中。
数据编辑
提供数据编辑功能，可以对数据进行 增加、删除、修改等操作，确保数据 的完整性和准确性。
数据整理与转换
ABCD
医学
医学研究中经常需要用到统计分析，SPSS软件 提供了丰富的医学统计方法。
其他领域
如金融、经济、管理等领域也经常使用SPSS软 件进行数据分析。
02
数据输入与整理
数据类型及变量定义
数值型数据
01
包括整数和浮点数，可用于进行各种数学运算和统计
分析。
分类型数据
02 包括有序分类和无序分类两种，用于表示不同的类别
描述统计量
SPSS统计分析简明教程
Analyze->Reports->Case Summaries项 Analyze->Compare Means->Means项
25
3 SPSS统计描述
统计结果
26
3 SPSS统计描述
在抽样调查中,存在着抽样误差,标准误是衡 量抽样误差大小的统计量,其值小,说明样本 平均数与总体平均数较接近；反之,两者的 差异大，
3 众数,指一列数中出现次数最多的数值,用 M表示，
21
3 SPSS统计描述
差异量数
差异量数是表示量数之间的差异程度的一些统计 量的总称,它是用以表示一群量数的离散情况或 离中趋势，
集中量数在量尺上是一个点,表示各量数所在的 位置，差异量数在量尺上是一段距离,表示一个 量数与另一个量数或中心点之间的距离，
将理论数值与实际数值进行比较,可以对学 生的实际情况进行判断，
具体请看P340中的两个表
38
3 SPSS统计描述
X -S平面特征数据分析模型 P341,图13.13 X-S平面分析模型
1象限,平均水平高,但分离度大,存在低分生 2象限,平均水平低,且分离度大,存在高分生 3 象限,平均水平低,且集中,属差劣状态， 4 象限,平均水平高,且集中,属优良状态，
SPSS统计分析的基本过程
2 数据的预分析
15
2 SPSS统计软件基本功能
SPSS统计分析的基本过程
2 数据的预分析
例2-2：10名学生的两门其中考试成绩如下,按占 总成绩的40%计算总分，
Transform->Computer计算总分
16
2 SPSS统计软件基本功能
SPSS统计分析的基本过程
心理测量中测验质量分析的统计原理与SPSS操作
1.2 测验的项目分析
1.2 测验的项目分析
CR临界比：当采用极端组法将被试分成高分组和低分组后，还可使用CR临界比表示区分度的大小。
1.2 测验的项目分析
CR临界比的计算方法是：
其中CR表示临界比，XH和XL分别表示高分组和低分组的平均数，SH2和SL2分别表示高分组和低分组的方差。
结构效度（构想效度）：测验结构的理论建构的合理性程度。
1.4 测验的效度分析
2 项目分析在SPSS中的实现
1
2
3 信度分析（可靠性分析）在SPSS中的实现
通过Pearson’s相关系数，直接计算重测信度、复本信度
3 信度分析（可靠性分析）在SPSS中的实现
通过可靠性分析模型，直接计算同质性信度（Cronbach’sα系数）、分半信度、（严格）平行信度等
难度：指测验题目的难易程度。通常用得分率（或通过率）P来衡量。P的计算方法有很多，一般心理测量书籍都有介绍。
在教育测验中一定要考察测题的难度；在心理测验中，除智力测验外，一般可不必计算题目难度，而主要计算题目区分度。
题目难度值以0.5为最适宜。一般是使测验的平均难度控制在0.5左右，而具体每个题目的难度控制在0.2～0.8之间较合适。
题总相关：在做项目分析时，一般以测验总分为效标，计算每一题目与测验总分之间的相关系数。
经矫正的题总相关：计算每一题目与测验减去该题目之后的剩余题目总分之间的相关系数。
区分度主要以效标为参照标准，考察被试在每个题目上的反应与其在效标上的表现之间的相关程度。
1.2 测验的项目分析
一般要求题总相关值在0.6以上的题目为好；如果达不到这个要求时，应再看多重相关的平方值，在0.3以上尚可以保留，而低于0.3应淘汰。
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
第16页/共85页
（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
SPSS统计分析实用教程(第2版)
探索性分析
03
均值比较与t检验
总结词
单样本t检验用于检验单个样本的均值是否与已知的某个值或参考值存在显著差异。
详细描述
在单样本t检验中，我们将已知的某个值或参考值作为检验标准，然后比较单个样本的均值与此标准之间的差异。通过计算t统计量和对应的p值，我们可以判断样本均值与标准值是否存在显著差异。
单样本t检验
通过图形方式展示两个变量之间的关系，可以直观地观察到它们之间的模式和趋势。
相关分析
散点图
相关系数
预测模型
通过一个或多个自变量预测因变量的值，建立预测模型，并评估模型的拟合优度和预测能力。
回归系数
描述自变量对因变量的影响程度，通过回归系数可以了解各个自变量对因变量的贡献。
线性回归分析
非线性关系
协方差分析是在考虑一个或多个协变量的影响后，比较两个或多个分类变量对数值型变量的影响。通过控制协变量的影响，可以更准确地评估各组之间的差异，并确定分类变量对数值型变量的真实效应。
总结词
详细描述
协方差分析
05
非参数检验
适用范围
01
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。
计算方法
02
通过卡方统计量，即实际观测频数与期望频数的差的平方与期望频数的比值，来评估两者之间的差异程度。
聚类分析
聚类分析基于观测数据之间的相似性或距离将它们分组，使得同一聚类中的数据尽可能相似，不同聚类中的数据尽可能不同。
聚类分析在市场细分、生物信息学和社交网络等领域有广泛应用。
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详细描述
探索性分析
总结词
探索性分析还可以用于预测和分类，例如决策树、逻辑回归等。
第十四章 SPSS应用案例——测验质量分析
点击【继续】回到主对 话框，再点【确定】， 得到27%，72%对应的测 验分数为50，75。
第2步：对被试总分进行高低分组，并进行重编码。点击菜 单命令【转换】【重新编码为不同变量】，选择“总分 ”进入右边的框中，并在输出变量框中输入“成绩高低分 组”，点击【变化量】按钮，如图所示：
点击【旧值和新值】按钮，弹出对话框：在“旧值”框内， 选择单选按钮“○范围”，并在范围区间输入两个数字，上 面一个数字输入“0”，下面一个数值输入“50”。在“新 值”框内，输入1，点击【添加】按钮，就把这个区间以及 新的码值到“旧—>新”栏中。再在范围区间输入两个数字 ，上面一个数字输入“75”，下面一个数值输入“100”。 在“新值”框内，输入2，点击【添加】按钮。
第十章 信度和效度分析 第十一章 非参数检验 第十二章 多选变量分析 第十三章 SPSS应用案例——问卷调查分析 第十四章 SPSS应用案例——测验质量分析 第十五章 探索性因子分析及案例应用 第十六章 基本统计图表的制作 第十七章 SPSS应用分析归纳小结
第十四章 SPS试题的区分度后，可以根据区分度的评价参考标准进行 评价。
试题区分度（鉴别指数D）评价的参考标准
鉴别指数D 0.40以上 0.30-0.39 0.20-0.29 0.19以下
项目评价 非常优良 良好，如能修改更好 尚可，但需要修改 劣，淘汰
14.2 单选题的选项分析
如果要对试题进行更为详细深入的分析，不仅是判断被试是 否答对或答错，而是需要深入将被试在各道试题上的作答信 息深入挖掘。填空题、单选题、多选题等这些客观题，容易 进一步深入整理，例如填空题可以进一步作答错误的被试有 哪些错误，可以归纳总结出典型错误，以及各种错误的频次 。而单选题、多选题则可以进一步具体记录被试具体的作答 选项，分析被试在各个选项的比例，并进一步分析试题的选 项信息，为试题命题提供参考或反馈信息。
SPSS 在心理数据检查与筛选中的应用
SPSS 在心理数据检查与筛选中的应用SPSS 作为目前最流行的统计软件包, 以其功能强大、界面友好而被广泛使用. 但很多用户在数据录入完毕后就开始了统计分析, 这常常会导致结果的错误. 其实在这之前还有一项重要的工作要做就是数据的检查与筛选( screen2ing data). SPSS 在这方面为我们提供了很多有用的功能. 但很多用户常常忽略这些功能, 而目前的统计教材、SPSS 的教材中几乎没有这方面的专门论著, 我们以SPSS 最新的10. 0版本为例, 就在其中如何利用各种功能进行数据的检查与筛选进行探讨. SPSS 的其他版本及SA S, SPLM 等统计软件与此类似.1数据的采集、录入阶段数据产生差错的原因1. 1被试差错多见于自陈式问卷调查中. 如: 由于社会赞许等原因导致被试对某问题不能真实回答从而造成数据偏态; 由于敏感的问题导致被试拒绝回答从而造成数据不全.1. 2仪器差错多见于使用心理测评仪进行测量的时候.1. 3主试差错由于心理学数据常常非常庞大, 因此在数据录入时难免出错; 另外数据在文本文件、EXCEL、ACCESS、SPSS 等不同格式、不同版本之间转换时, 在心理测评仪向计算机传输数据时也常会发生错行、乱码等错误[1 ].2数据的检查与筛选保证数据准确的最好方法是将原始数据与计算机所呈现的数据清单进行核对. 但对庞大的数据这几乎是不可能的. 这时就需要应用描述性统计量和统计图来进行筛选和检测. 最重要的是解决三个问题: 所有的数据都在允许的范围内吗? 平均数和标准差都比较合理吗? 有无超出取值范围的数据? 2. 1缺失值(m issing values) 缺失值是数据分析中一个非常常见的现象, 出现的主要原因有: 设备故障、拒绝回答、测验时走神等, 对此应:2. 1. 1缺失值的检测SPSS 默认缺失值以黑点表示, 可以通过快速浏览数据列表(data view ) 发现, 记录下缺失值所在的变量即数据的列.2. 1. 2对缺失值的处理(1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analy2sis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ; (2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“t ransfo rm ”菜单下的“rep lace m issingvalues”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpo lat ion: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear t rend atpo int: 用线形回归法进行估计和替代; (3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.2. 2奇异值(out liers) 和极端值(ext reme values) 奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值, 由于它的夸大作用, 常常会歪曲统计结果, 导致犯一类和二类错误. 通常有四种原因可导致奇异值的出现: (1) 数据输入时出错; (2)在不同数据格式之间进行转换时, 缺失值处的数码代号被当成了实际观测值; (3) 出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体; (4) 考察的样本相对于正态分布有比较多的极值.2. 2. 1奇异值和极端值的检测用柱状图、箱丝图、茎叶图、正态检验的Q 2Q 图等检测有无极端值和奇异值. 以箱丝图为例, 箱丝图中都标有奇异值的行号, 看不清时可拖动边框将箱丝图放大查看.2. 2. 2减少奇异值和极端值影响的方法(1) 将奇异值和极端值作为缺失值处理: 在“variable view ”视图中点击“m issing”栏下含有奇异值和极端值的变量, 弹出“m issingvalues”对话框, 有3 个选项可以使用: (a)“discrete m issingvalues”最多可以指定3 个数值为缺失值, (b)“range of m iss2ing values”指定某一取值范围内的数值为缺失值; (c)“rangep lus one op t ional discrete m issing”指定某一取值范围和某一特定数值为缺失值; (2) 根据检测的奇异值和极端值, 用“dataø select cases”工具中的“if??”对数据的取值范围进行限定,然后再进行统计分析; (3) 对奇异值进行估计. 方法同缺失值的估计; (4) 将原始数据转换成标准Z 分数( stat ist ics ösum2marize ödescrip t ives ösave standardized value as) 或进行其他的转换后再进行统计分析; (5) 删除奇异值所在的观察单位.2. 3统计分析前的假设检验许多统计检验都需要样本数据服从正态分布, 并且相关联的变量之间应方差齐同. 若不符合上述条件便应进行数据转换, 否则便会导致错误[2 ]. 但对于大样本数据, 我们可以近似地认为其为正态分布, 而不用去进行正态性检验. “analyze”下的“descrip t ives”,“frequen2cies”和“exp lo re”可以完成这些工作.2. 3. 1方差齐性检验( sp read vs. level w ith levene test) “descrip t ives”和“frequencies”的功能基本相同, 都可进行正态性检验和方差齐性检验. 若满足方差齐性, 则可进行下一步工作; 若不满足, 选“pow er est imet ion”进行数据变换来满足方差齐性. 有6 种方法可供选择: (1) natural log: 取自然对数;(2) 1ösfquare roo t: 取平方根的倒数; (3) recip rocal: 取倒数; (4) square roo t: 取平方根; (5) square: 取平方; (6) cube: 取立方. 若SPSS 提供的6 种变换均不能满足要求, 应考虑采用非参数统计的方法.2. 3. 2正态检验(no rmality p lo ts w ith tests) 在“analyzeødescrip t ives stat ist ics exp lo re”中可进行正态检验, 及做出Q 2Q 图. 若不支持正态分布, 则应进行数据变换, 方法同方差齐性检验, 或选用非参数统计的方法.2. 4相关分析前的数据检查相关分析之前应用“descrip2t ives stat ist ics”对数据进行观察. 当一个变量取值范围很窄时, 应做数据变换后再进行相关分析, 否则会使相关的资料得出不相关的结论; 在做连续变量和等级资料的相关或两个等级资料的相关时, 若90% 的被试都选择等级资料中的一种情况(如: 90%的被试都选择“严重”) , 则相关性通常会很低, 对这类数据应用其他方法进行分析; 当均值是一个很大的数, 而同时标准差很小时, 相关系数值通常也会很小, 对这样的资料不宜做相关分析.spss如何求f检验值我国是水域大国，有着丰富的渔业资源以及悠久的渔业养殖历史。
SPSS 23.0统计分析—在心理学与教育学中的应用 第一章
全书目录
第一章 SPSS 23.0简介与基本操作 第二章 数据编辑与整理 第三章 数据转换 第四章 描述统计分析 第五章 交叉表分析 第六章 比较平均值 第七章 方差分析 第八章 相关分析 第九章 回归分析
第十章 信度和效度分析（包括案例应用） 第十一章 非参数检验 第十二章 多选变量分析（包括案例应用） 第十三章 SPSS应用案例——问卷调查分析（案例应用） 第十四章 SPSS应用案例——测验质量分析（案例应用） 第十五章 探索性因子分析及案例应用（包括案例应用） 第十六章 基本统计图表的制作 第十七章 SPSS应用分析归纳小结（案例应用）
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
SPSS软件基本界面 SPSS数据资料的审核与录入 SPSS数据文件建立的具体步骤 SPSS数据文件的保存 SPSS数据文件的打开
1.1
SPSS软件基本界面
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）,“统 计产品与服务解决方案”软件。 最初软件全称为“社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）， 但随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加， SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计 产品与服务解决方案”，IBM公司推出的一系列用于 统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持 任务的软件产品及相关服务的总称SPSS.
第一章
SPSS 23.0简介与基本操作
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
SPSS软件基本界面 SPSS数据资料的审核与录入 SPSS数据文件建立的具体步骤 SPSS数据文件的保存 SPSS数据文件的打开
定量研究分析与SPSS教程
定量研究的基本步骤与方法
定量研究的基本步骤
• 提出研究问题 • 收集数据 • 分析数据 • 解释结果 • 得出结论
定量研究的方法
• 实验法 • 调查法 • 观察法 • 文献法
定量研究数据收集与整理
01
数据收集方法
• 问卷调查
• 访谈法
• 观察法
• 文献法
02
数据整理方法
• 数据清洗 • 数据转换 • 数据分类 • 数据可视化
02
SPSS软件介绍与安装
SPSS软件的发展历程与功能
SPSS软件的发展历程
• 1968年诞生 • 逐渐发展成为广泛应用于社会科学研究 的统计软件 • 目前已更新至SPSS 26.0版本
SPSS软件的功能
• 数据输入与整理 • 描述性统计分析 • 推断性统计分析 • 非参数统计分析 • 多变量统计分析 • 图形与报告生成
DOCS
频数分析的应用
• 数据分布情况描述 • 数据集中趋势分析 • 数据离散程度分析
SPSS中心趋势与离散程度分析
中心趋势分析 方法
01
• 均值分析 • 中位数分析 • 众数分析
离散程度分析 方法
02
• 极差分析 • 方差分析 • 标准差分析
中心趋势与离 散程度分析的
应用
03
• 数据集中趋势分析 • 数据离散程度分析 • 数据分布情况描述
秩相关分析的 应用
02
• 数据关系分析 • 数据影响分析 • 数据预测分析
07
SPSS多变量统计分析
SPSS多变量统计分析方法与应用
多变量统计分析方法
• 主成分分析 • 因子分析 • 聚类分析
多变量统计分析的应用
《心理与教育统计(含SPSS统计)》
根据数据的取值情况，可将数据分为：离散数据与连续数据
一、数据的种类
根据数据的测量水平，可将数据分为：称名数据、顺序数据、 等距数据与比率数据
称名数据（Nominal Date）：是指只表示某一事物与其它事物在 属性上不同的数据。它既不能排序，也不能相等单位，更没有绝 对的零点。如：运动员的号码、学生的学号、性别、不同的教学 方法等。这类数据不可以进行加减乘除运算。 顺序数据（Ordinal Date）：是指可以就事物的某一属性的多少或 大小依次排序，但没有相等的单位和绝对的零点的数据。如：比 赛中的第一、二、三名；学科成绩的优、良、中、及格、不及格 等。这类数据也不可以进行加减乘除运算。 等距数据（Interval Date）：是指具有相等单位，但无绝对零点的 数据。如：气温、学习成绩、智商分数等。这类数据可以进行加 减运算，但不能进行乘除运算。 比率数据（Ratio Date）：是指具有相等单位和绝对零点的数据资 料。如：身高、体重等。这类数据既可以进行加减运算，也可以 进行乘除运算。
适用于离散型随机变量 可输出：
频数分布表 χ2检验和相关分析的结果
SPSS操作步骤：
例4
例4操作
例4输出结果
例4输出结果
五、基本统计分析——总体平均数的假设 检验
单一样本 t 检验 总体平均数差异的显著性检验 概述 相关样本 t 检验 独立样本 t 检验
概述
1、使用条件： （1）两个总体均呈正态分布 （2）因变量是连续的（等距变量或比率变量） （3）推断两个未知总体平均数μ1、μ2 2、检验假设：
相关分析概述
积距相关与等级相关 质与量的相关与品质相关
心理测评的基本原理与常用方法详解演示文稿
第四十三页，总共四十八页。
常用的心理测验
➢ （二）瑞文推理测验
瑞文推理测验之所以广泛使用，主要在于它是非文字测验， 这样测验结果较少受特殊文化背景因素的影响，使用不同 语言、生活在不同社会环境中的人都可得到较准确的测验 结果。另外，瑞文测验可以作团体施测，使用方便，效率 较高。
第三十九页，总共四十八页。
❖ 17－21分：你性格开朗、乐观、平易近人， 和朋友交往中能设身处地地为他人着想，另 外善于在公众面前提升自己的形象，因此深 受大家的信任，在群体中是个受欢迎的中心 人物。你做事很慎重，谦恭有礼,即使再棘手 的事情也能处理得恰倒好处。诚信是你重要 的处事原则，你具有压抑自己为别人着想的 品质。不过此类型的人难以做出特别大的成 就。建议适当学会拒绝，会让你更快乐。
编制测验手册
心理测验的使用
第八页，总共四十八页。
个体差异的存在
俗话说：人心不同，各如其面
人和人之间的差异体现在很多方面：
兴趣：喜欢什么？ 能力：善于做什么？ 经历：做过什么？ 价值观：追求什么
第九页，总共四十八页。
心理测量的可行性
❖ 孟子：权，然后知轻重；度，然后知短长。 物皆然，心为甚。
❖ 桑代克：凡物之存在必有其数量。 ❖ 麦柯尔：凡有数量之物皆可测量。
B：下班，刚刚回家 C：拿东西，然后回 厨房做饭
第三十五页，总共四十八页。
6、图中这个人物打扮 成这样是为什么？
A：打扮成别人认不 出来的样子去袭击 仇人
B：抢劫商店 C：参加万圣节假面
舞会
第三十六页，总共四十八页。
邓铸《心理统计学与SPSS应用》笔记和课后习题详解
邓铸《心理统计学与SPSS应用》笔记和课后习题详解第1章引论一、学习统计学的原因（一）统计学是研究随机现象的方法论统计学研究的是随机现象，是帮助人们发现随机现象运动规律的科学。
其基本技术就是分析随机现象的各种表现，认识随机事件发生的概率及分布规律。
（二）统计学是心理学研究设计的技术1．心理统计学的概念心理统计学是应用统计学的一个分支，它既是对已有数据资料进行分析的技术，也是根据研究目的和研究对象的特点，确定搜集何种资料、如何搜集、整理、分析以及如何根据这些数字资料所传递的信息，进行科学推论，找出客观规律的一门科学。
2．心理统计学的意义（1）心理统计学是心理学研究设计的基本方法学基础；（2）心理统计学是对心理学研究的全程进行管理的科学；（3）心理统计学是心理学研究不可缺少的科学工具。
（三）统计学是心理学研究资料分析的技术心理学的实验研究和调查研究要解决的问题主要有三类：1．特征描述（1）含义是指对研究对象进行多方面的测量，此类测量一般不是为了描述个体或少数人，而是为了描述一个大的群体，即“总体”。
（2）重要性描述性统计分析是统计学中数据分析的最基础的部分。
2．进行差异比较（1）目的考察不同人群之间的某些差异，以及实验干预是否造成了某种心理品质或心理状态的明显改变。
（2）常用方法主要是依赖于心理统计学中的t检验和F检验方法。
3．相关性分析相关性研究是指尽量在较为自然的情况下，搜集研究对象的一系列心理体验、行为倾向或行动指标，利用统计学方法来考察各方面变量对应的数据资料之间是否具有某种共变关系。
（四）统计学为心理学研究提供了有效的表达语言1．意义统计学的语言已经在相当程度上成为心理学研究报告撰写的“行话”,。
2．要求（1）要借助统计学的知识阅读心理学的研究报告；（2）在撰写研究报告的时候，要使用统计学的概念与符号说“内行”话。
（五）统计学成为心理学专业的应用技术1．学习心理统计学，可以借助于各种测评工具对各个不同实践领域中的人群进行心理测评与支持；2．可以将一个理论的假设转变为一项实证研究的方案；3．可以帮助企事业单位进行人力资源的开发与管理等。
数据统计分析SPSS教程完整版
安装完成后，双击桌面快捷方式或从 开始菜单启动SPSS。关闭时，点击右 上角的关闭按钮。
数据输入与保存
数据输入
在SPSS中，可以通过直接输入数据或 导入数据（如Excel、CSV等格式）进 行数据输入。
数据保存
数据输入完成后，点击文件菜单选择 保存，选择保存位置和文件名，保存 为SPSS格式（.sav）。
数据统计分析SPSS教程完 整版
contents
目录
• SPSS基础操作 • 描述性统计分析 • 均值比较与T检验 • 方差分析 • 回归分析 • 聚类分析与判别分析 • 主成分分析与因子分析 • SPSS在社会科学中的应用
01
SPSS基础操作
安装与启动
下载和安装
首先需要从SPSS官网或其他可信来 源下载SPSS软件的安装包，按照提 示进行安装。
1. 基本概念：判别分析试图基于 已知分类的训练数据来创建一个 模型，该模型可以将新的未知分 类的数据点正确分类。
3. 注意事项：选择适当的判别函 数和确保训练数据具有代表性是 关键。
07
主成分分析与因子分析
主成分分析
01
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少 数几个不相关的变量，这些新变量称为主成分。
详细描述
通过频数分析，可以了解数据集中每个变量的分布情况，例如某个分类变量的各个类别的频数、缺失值的频数等 。在SPSS中，可以通过“频率”命令来执行频数分析。
描述性统计量
总结词
描述性统计量用于描述数据集的集中趋势、离散程度和分布形态。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用于反映数据集的中心趋势和离散程度。 在SPSS中，可以通过“描述统计”命令来计算描述性统计量。
SPSS 23.0统计分析—在心理学与教育学中的应用 第一章
第1步：定义变量
在变量视图中，定义变量的名称、类型、宽 度、小数位数、标签、值（标签）、缺失处理、 列宽等信息。
（1）名称 输入字符（汉字和英文）作为变量的名称，例如 ID，性别，年龄，年级、专业，第1题，第2题…或T1， T2，T3…。如不输入名称，系统依次默认为 “var00001”、“var00002”、“var00003” …。变量应遵循 下列原则：在SPSS 23.0中名称长度可以是12个汉字或 更多，在22.0及以前的版本，只能是8个汉字以内。
简 介 与 基 本 操 作
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
SPSS软件基本界面 SPSS数据资料的审核与录入 SPSS数据文件建立的具体步骤 SPSS数据文件的保存 SPSS数据文件的打开
1.2 SPSS数据资料的审核与录入
一、数据资料审核
在SPSS数据分析中， 首先需要保证收集的实验数据、调查数据是有效 的、准确的。前期正确的实验设计、调查设计是 研究的前提基础。 而对于收集到的数据资料进行准确性、有效性审 核，也是数据分析的一个必要步骤。需要先进行 数据审查，然后再进行数据的编码与输入。
（2）类型 当鼠标指针移至“数据类型”列所对应单元格，单 击后该单元格的右边就会显示一个“…”按钮，单 击该按钮就会显示一个数据类型设置窗口，如下 图所示。
注意事项：
①
②
③
注意：由于系统默认数据类型为数值型，在输 入姓名、文字时，需要先将类型修改为字符串 型，否则输入文字后SPSS无法显示保存 字符串型的数据，改为数字型后，该变量的字 符串内容将会丢失。 一般主要使用字符串型、数字型，少量使用日 期型；避免使用其他类型；
SPSS版本的发展