SPSS的基本应用

SPSS是社会科学统计软件包的简称。它是世界上应用最广泛的统计软件之一，它可以用对话框方式实现各种管理和分析数据的功能，拥有数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等多项基本功能，可以进行描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、聚类分析等几大类统计分析。作为世界上顶尖的统计分析软件，它适用于社会学、人口学、心理学、医学、经济学、管理学、统计学等学科的量化研究。, SPSS在问卷的效度分析和信度分析中也有很大的作用,利用软件处理庞大的受随机因素影响的数据，速度快、直观、全面,已成为“数据仓库”和“数据挖掘”领域必备工具,而且它也易学易用。下面就简单介绍下有关它的一些使用.

1．相关分析与回归分析当分析两个或多个变量问关系的情况，有时希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用回归分析来实现，后者则需要用到相关分析实现。SPSS的相关分析功能被集中在Analyze菜单的Correlate子菜单中，一般包括以下三个过程：①Bivariate过程。此过程用于进行两个或多个变量问的参数／非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是Corre—late子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95％以上。下面的分析也以该过程为主。②PaJtial过程。如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。③Dis—

tances过程。调用此过程可对同一变量内部各观察单位问的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用得非常少。

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素(自变量)的过程，所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物(因变量)总是受到其他多事物(多个自变量)的影响。但一元回归是基础。一元线性回归分析只涉及一个自变量的回归问题，一元线性样本回归模型为：y=p。+p。x+e，式中变量y的取值随x的变化而变化，p。和B，是未知参数，p。称为回归常数，B。称为回归系数，。e称为残差。

主成分回归分析在多变量分析中, 常常采用最小二乘法拟合多重线性回归模型但是最小二乘估计有时会很不理想, 造成这种情况的一个重要原因是矩阵X的列向量接近线性相关, 这种自变量之间的近似线性关系我们称为多重共线性, 而多重共线性存在是我们求出的回归系数的符号及其数值理理论不一致的主要原因,通过主成分和线性回归相结合的方法来解决多重共线性的问题

2.方差分析方差分析是3( 4( 56789: 发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析方法在不同领域的各个分析研究中都得到了广泛的应用，从方差入手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。

数据录入的相关资料的问题提出

1.二维列联表的统计分析问题:在问卷调查、产品检验、医学统计等领域中常常需要对某些问题按两个或多个不同的特征进行分类，然后对样本进行交叉汇总后就得到了各种各样的列联表。一般情况下，对列联表的统计分析往往只着重于关心按上述分类的特征之间是否相互依赖，或者说是否相互独立。其实，列联表分析的内容是比较丰富的，既可做各种卡方检验，又可计算相关系数做相关分析，还可根据不同数据类型给出相应的关联系数，计算某些特殊的统计量。只不过涉及到的统计量多，种类复杂且计算繁琐。结合SPSS的相应功能，可以做有关二维列联表的统计分析问题。

2. 嵌套多选题其转录问题:对于问卷调查数据的录入目前通常的做法是编码后录入到EXCEL表格中而如果希望使用SPSS进行市场调查数据的分析处理则需要把EXCEL表格数据转录到SPSS中,一般格式的EXCEL数据转录到SPSS中是非常方便的,可以直接读入,也可以用复制粘贴的方法但对于嵌套多选题其转录相对是比较麻烦的,所以这里就需要好好研究下.

问卷设计问题

问卷是调查研究的主要工具之一,应用非常广泛。要编制一份高质量的问卷,要做大量的前期工作,主要包括编拟预试问卷、预试、整理问卷与编号、项目分析、效度分析和信度分析。在项目分析中又包括反向题重新计分、计算出量表总分按照总分高低排序、高低分组和

用T 检验分析高低分组在题项上的差异这样几个阶段。[ 1 ]实质上项目分析包括区分度分析和难度分析。在难度分析中,只要知道了正确回答该题项的人数与参加测验的总人数,就可以求得难度系数,因此,项目分析主要是区分度的计算。区分度分析的基本原理就是求出问卷每一个题项的CR 值(critical ratio) ,将CR 值未达到显著水平的题项删除或修改。[ 2]具体方法为:分别求出每个被试量表所得总分,接着取上下27 %为高低分组,各题项进行独立样本t 检验来检测每题项平均数的差异情况,如果试题的CR 值达到01 05 的显著性水平,表明本题项可鉴别出不同被试的反应程度,该题项应该保留,反之,则考虑删除或修改该题项,使问卷的质量得以提高。

T 检验

t检验是当前医学论文中使用较广的一种统计分析方法。t检验主要用于单因素K≤2水平设计的定量资料差别的检验…。t检验分析的条件是要求资料呈正态分布或近似正态分布，常见的设计类型有：当K=1时，被称为单组设计，欲进行统计分析时，必须提供“理论值或标准值”，即通常所说的样本统计量与总体参数差别的检验；当K=2时，常见的设计类型有配对设计(包括自身配对、同源配对和条件相近者配对设计三种类型，其分析方法相同)和成组设计两类，此时要求资料呈正态分布外还要求比较的两资料方差齐性。当前，统计软件的运用，为统计分析提供了方便快捷的方法，通过手工计算、SPSS(Statistics Package for Social Science)可以实现T检验这一功能