SPSS学习
第一章数据文件的建立
数据编码
Type：Numeric：数值型 string：字符串型
Missing：
Measure：scale定量变量 nominal定性变量
根据已有的变量建立新变量
1、对于数据进行重新编码
Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue
2、通过SPSS函数建立新变量
Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK可以对变量进行各种计算
第二章清除数据与基本统计分析
1、对不合理的数据检查并清理
检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK
结果：频数统计表—看是否有错误—missing system
清理：
1.对系统缺失值的清理
Data—select case—if condition is satisfied—if—function groupmissing--下面选missing--continue—outputdelete unselected cases--OK—对num为哪一位的进行修改
2.对sex=3的清理直接就清除了
Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- outputdelete unselected cases--OK—对num为哪一位的进行修改
2. 对相关变量间逻辑性检查和清理
Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式前后逻辑不相符合的表达式-- continue-- outputdelete unselected cases--OK—对num为哪一
位的进行修改
3.统计描述
正态分布统计描述
1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/
2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok
3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok
Analysis-descriptive statistic –descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述
1、正态性检验nonparametric
2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验
1、单样本t检验
正态性检验—analyze—compare means—one-sample t test—test value选择要对比的数值—OK
2、配对样本t检验
建立数据文档—两列前和后--正态性检验—analysis- compare means—paired sample t test –调入—ok
3、两独立样本t检验正态性检验的时候采用分开组,其他都要合并在一起
建立数据库—第一列group第二列数值-- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all—analyze—compare means—independent sample t test—选入,分组—OK
结果分方差齐与否
第四章方差分析前提正态
1、单因素方差分析就是平常的三个组比较
建立数据库—第一列group第二列数值- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all--analyze—compare means—one-way-anova—数据调入dependent list—分组调入factor------options—descriptive基本统计描述—homogeneity of variance做方差齐性
分析—OK
2、方差分析两两比较
analyze—compare means—one-way-anova---数据调入dependent list—分组调入factor—点post hoc—选择SNK LSD
3、随机区组设计方差分析
建立数据库—第一列group第二列block第三列数值--按照group split开,进行正态性检验—OK—general liner model—univairate—数值调入dependent variable—group和block调入fixed factor—model—custom—build termsmain effects再把group和block 调入model下的矩形框---continue—OK
如果区组间无差别,组间进行两两比较;
首先进行方差齐性检验：Option—调入—homogentity test—continue—ok
分析：univariate —post hoc—univariate—调入group—SNK LSD—continue—ok
4、多因素分析
以time为观察值分析pt、da、sex间的差别
General liner model—univariate—timedependent variance, pt、da、sexfix factor—model—mian factors—调入—continue—OK—将无关的逐一排除—选择出最终有差异的—求得R square
第五章卡方检验
1、行x列卡方检验也就是几组数据差异性比较
输入数据—第一列列123—第二列行1234—第三列频数
定义频数变量：Data—weight case—调入频数
分析：analyze—descriptive statistics—crosstabs—第一行调入row—第二列调入column---statistics—选择chi-square—continue –cells选项—选择row—ok
结果中,最后一行英文,理论值小于5的各数和最小理论值
如果有统计学意义,可以进行两两比较：
在数据设置那里,找到missing value—discrete missing value下的格子中填入3表示把3取掉了,只是1和2进行比较--后续操作同上
2、四格表卡方检验
输入数据—第一列处理因素—第二列疗效—第三列频数
定义频数变量：Data—weight case—调入频数
分析：analyze—descriptive statistics—crosstabs—第一行调入row—第二列调入column---statistics—选择chi-square—continue –cells选项—选择row、expected—ok
结果中,最后一行英文,理论值小于5的各数和最小理论值;确切概论法,continuity correction表示校正卡方的结果
Ps:诸如第一个例题中,如果分析性别与感染率的显著性差异,步骤同四个表卡方检验,由于分开写了,不用转换为频数资料而已
3、配对卡方检验
输入数据—第一列a—第二列b—第三列频数
定义频数变量：Data—weight case—调入频数
分析方法一：analyze—nonparametric—legacy dialogy--2-related sample tested—a 和b分别选入配对—激活下列的选项McNemar
分析方法二：analyze—descriptive statistics—crosstabs—ab填入—statistics—点击右下McNema r—ok
第六章秩和检验
1、配对秩和检验定量
输入数据—第一列前—第二列后
分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy--2-related sample tested—a和b分别选入配对
结果：第一个表格是比较大小的数量,第二个表格是统计分析结果
两独立样本比较秩和检验定量
输入数据—第一列group—第二列数值
分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—输入分析的数据和分组情况—OK
2、有序变量两独立样本比较秩和检验定性
输入数据—第一列group—第二列有序变量--第三列频率
定义频数变量：Data—weight case—调入频数
分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—有序变量调
入test variables list—group调入分组并定义—ok
多个独立样本的比较定量
比如：甲乙丙三个样本进行比较
输入数据—第一列group—第二列数值
nalyze—nonparametric—legacy dialogy --K independent samples-数值调入test variable test—group调入分组矩形框给出分组范围1-3—Ok
如果差别有统计学意义,那么进行两两比较,方法参考卡方的两两表,用missing来定义
第七章相关与回归
第一节一元线性回归
1、例题：有12组发硒值和血硒值的含量表
输入数据—第一列发硒—第二列血硒
分析：正态性检验,相关和回归的前提是正态性
正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok
相关分析：correlate—Bivariate—Bivariate correlation—服从正态分布的选择pearson,不服从的选择spearman
回归分析：regression—regression—linear—将y变量调入dependent,x变量调入independent---statistics—linear regression—选择descriptive—OK
结果分析：p值＜0.05差别有统计学意义,可以建立回归方程
2、频数资料的相关与回归
建立数据库—第一列x—第二列y—第三列f
分析：
先将频数通过weight case 进行操作
Analyze—regression—linear—选入自变量因变量—OK
Ps:这样的回归模型有常数项,也可以去掉,options—include constant in equation前面的√去掉—statistic—R square change—OK
这样去去掉了常数项,但是要强调的是,有无常数项是两个完全不同的数学模型,R square也不能作为直接的比较,选择哪个回归方程最为合适,必须要把他们放在医学的实际环节中去检验才可以;
3、多元相关回归
好多个X的回归分析,分析x之间的相关关系
Analyze—correlate—bivariate—将所数字调入—options—means and standard deviations—ok
结果显示了6个X之间两两的相关系数;
第二节多元线性回归
研究一个Y 和多个X 的关系
输入数据,x和y
回归分析：analyse—regression—linear—输入自变量,因变量—OK
结果：B表示偏回归系数,p＜0.05有统计学意义,否则排除掉,不纳入回归方程中
第三节多元逐步回归
回归分析：analyse—regression—linear—输入自变量,因变量—method中输入stepwise—OK
结果：将所有有意义的分布引入,都有相关系数和回归方程
第八章Logistic 回归
研究因变量二值变量与自变量二值或等级或计量资料的关系
例如：例子中因变量为infect,自变量为一堆9个,笔者认为,由于自变量较多,logistic回归可分为两步,先用单因素分析对自变量进行筛选,然后对经单因素分析有统计学意义的自变量再做多因素logistic回归;
1、将数据分类计数资料等级资料计量资料
1、单因素分析
对于计数资料采用卡方检验的方法：
Descriptive statistic—crosstabs—infect调入到rows,计数资料调入columns—statistic—chi-square—ok
结果显示：每项计数资料是否有统计学意义,经有统计学意义的资料记下来
Ps:外加一个分层资料合并步骤：transform —recode—recode into different variables—old to new,就跟数据合并一样,分组合并一样
对于等级资料采用秩和检验的方法：
analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—输入分析的数据和
分组情况按照Y 变量分为0-1两组—OK
对于计量资料采用显著性检验的方法：
Analyze—compare means—independent sample t test –调入计量资料—并分组0/1--OK 结果看p值是否有统计学意义
2、logistic回归
通过单因素分析,找出了有统计学意义的观察项,然后进行logistic回归;
分析：Analyze—regression—binary logistic—调入因变量—调入自变量covariates--method默认enter—options—激活hosmer- lemeshow goodness of fit、CI for expB、at last step –ok 也可以根据需要在其中选择
查看结果,p小于0.05,变量差别具有统计学意义,可以纳入回归方程;
结果解释注意事项：logistic回归是非线性回归,自变量作用的大小视为expB值,此处输血次数的回归系数为正表示输血次数多则感染的可能性大,手术部位结肠和直肠,结肠发生感染的可能性大于直肠部位;
第十一章诊断试验评价和roc曲线分析
1、诊断试验
建立数据库—第一列金标准—第二列待评价方法—第三列f
现将频数通过weight case定义为频数变量
分析：analyze—descriptive statistic—crosstabs—现实中表格左边的调入row,表格上面的调入column---cells中选择计算row、column、total的百分比—OK
结果分为四行：四小行分表表示,观察值,行百分比,列百分比,总百分比
2、诊断试验一致性检验—Kappa值
Kappa≤0.2 差,后每增加0.2分别为一般、中等、好、很好
分析：其他过程同上,在cells之后,点击statistic—选择右下Kappa—OK
结果：value即为Kappa值,要注意Kappa值也要注意对卡帕检验的p值和样本量
3、roc曲线分析
即为：受试者操作特征曲线,通过曲线下面积反应诊断试验的诊断价值;
曲线下面积等于0.5表示完全无诊断价值,后每增加0.2表示低中高;
例子中将医生诊断水平与病例诊断水平做比较
建立文档—定义频数变量—analyze-ROC curve—待评价的调入test variable—标准选入state variable 并在下面的对话框中选择1表示恶性--在display—with diagonal reference line and standard error and confidence interval—ok
例子2是血清钠对普通感冒和rmsf发热是否有诊断作用
建立文档—定量资料—analyze-- ROC curve—待评价的调入test variable—分组选入state variable 并在下面的对话框中选择1 --在display全选—options中修改默认选项为 smaller test result indicate more positive test因为血清钠越低越表示阳性,而系统默认越高越为阳性--OK
结果分析：看曲线下面积
第十二章生存分析
1、基本概念：
事件：研究规定的生存时间的重点
删失：失访或截尾
生存时间：从某一起点开始到所关心时间发生经历的时间
中位生存时间：半数生存期,表示恰好有50%的而个体存活的时间
生存曲线：以观察时间为横轴,以生存率为纵轴,将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线;生存曲线是一条下降的曲线,表示随着时间的推移,生存率逐渐降低;平缓的生存曲线表示高生存率或较长的生存期,陡峭的生存曲线表示低生存率或较短生存期;
2、寿命表法
定期随访的大样本资料
建立数据--—第一列time—第二列结局state 1/0—第三列f
分析：定义频数—analyze—survival—life tables –time调入time display time interval中从0到几每隔几--结局输入statussingle value输入1表示死亡,因为看上述文字：value indicating event has occurred表示目标事件发生的值,所以输入死亡所表示的数字--options—选择life tables 和 survival plot—OK
3、Kaplan-Meier 法
小样本量
有两个分组,两种不同方法生存分析并比较生存率
建立数据--—第一列time—第二列结局state 0死亡/1失访/2存活—第三列组别
分析：analyze—survival-- Kaplan-Meier—time调入time,group调入factor,结果调入status定义结果选择0,表示死亡--options选择survival table、mean and median survival --compare factor中选择log-rank法—ok
结果给出两组的平均生存时间和中位生存时间,标准误和可信区间,overall comparisons表示对两者的生存率进行比较;
Ps：在寿命表中也可以对生存率进行比较,options选项中compare level of first factor 中选择overall
第十四章量表信度效度分析
1、量表信度
分类：外在信度~表示量表在不同时间测定时测量结果一致程度,重测信度、分半信度内在信度~表示量表各项目之间的一致性程度,cronbach’s a 信度Analyze—scale—reliability analysis—总体选入或根据不同的因子分别选入
2、量表效度
量表能够测量出研究中所欲测量特性的程度;效度越高表示该测量的结果与测验行为的真实度越符合,越能够达到测验的目的;
内容效度：专家法评价,对量表的题目,内容,范围是否符合调查目的进行分析评价
标准效度：必须要有比较标准,指的是测量值与标准值之前的接近程度
结构效度：根据实际测量的数据,考察所用的量表是否能反映事先假设的理论结构;KMO法; 具体操作,先不用掌握了,不会考的;
第十五章统计图形
第一节条形图
Bar chart
先要看懂几个翻译,非常重要
Simple 简单条形图
Clustered 分组条形图
Stacked 分段条形图堆积图
Data in chart are：
Summaries for group of cases 按照观察量分组汇总
Summaries for separate variables 按单独变量汇总
Value of individual cases 按某观察量的数值做条形图
1.简单条形图
绘制各种手术方式的人数
选Simple 简单条形图-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总—bars represent图形代表什么选择n of case,表示直条的长短观察量分组的数值—category axis中选定要绘制的观察量;
可以点击title进行标题命名,双击图形可以对其作出设置
绘制手术中失血量和输血量的均值
两个变量则选用：Summaries for separate variable按单独变量汇总,将两个变量选入bars represent,其他同上,也可以双击设置图形;
绘制每个病例的输血次数
每个变量单独绘制则选用：Value of individual cases按某观察量的数值做条形图;Bars represent输入变量—OK
2.分组条形图就是有两个两个紧挨着一起,一对一对比较的图
绘制不同手术方式下,感染者与非感染组的,平均手术时间
读题后,理所应当的想到,图形横坐标是不同的手术方式,一对别是感染与否,bars represent手术时间
Clustered-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总-- bars represent图形代表什么选择other ,调入time —category axis就是横轴的变量手术方式—define cluster by定义分组通过感染与否—OK
Ps：可以通过option添加误差线—display error bars有,置信区间,标准误,标准差,笔者选择了置信区间;
3.分段条形图堆积图,百分条图竖起来的一段一段的,跟圆图表达一起意思的图,但是可
以直观的对两组进行比较;
不同手术下,输血次数,分为0~4次,每次有不同的次数
Stacked-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总--category axis就是横轴的变量手术方式-- define cluster by定义分组通过手术次数—OK
Ps：可以通过options定义scale to 100% 转换为百分条图
第二节饼图
Graph—legacy dialogs—pie –pie chart –summaries for group of cases—pt 调入define slice by—OK
双击可以编辑
第三节线图
简单线图/复合线图
Graph—legacy dialogs—line –line chart –summaries for group of cases—横轴调入 category axis中,将对直线的定义调入 define lines by的对话框—OK
点线图
上述改为drop-line就可以;
第四节直方图
Graph—legacy dialogs—histogram—要绘制的变量选入variable,选择display normal row表示绘制正态曲线
第五节散点图
Graph—legacy dialogs—scatter/dot
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相 关分析 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。Correlation是SPSS的一个功能模块，可以用于分析两个或多个变 量之间的关系。下面是SPSS进行相关分析的具体步骤： 1. 打开SPSS软件，选择“变量视图”（Variable View），输入 相关的变量名，包括数字型变量和分类变量。 2. 进入“数据视图”（Data View），输入数据，并保存数据集。 3. 打开菜单栏中的“分析”（Analyze），选择“相关”（Correlate），再选择“双变量”（Bivariate）。 4. 在双变量窗口中，选择包含需要分析的变量的变量名，并将 其移至右侧窗口中的变量框（Variables）。 5. 如果需要控制其他变量的影响，可以选择“控制变量”（Options）。 6. 点击“确定”（OK）按钮后，SPSS将输出结果，并将其显示 在输出窗口中。相关系数（Correlation Coefficient）介于-1和1之间，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示，可以选择“图”（Plots），并选择适当的图形类型。 需要注意的是，进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。如果变量之间存在非线性关系，建议使用其他统计方法进行分析。同时，SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系，不能用于说明因果关系。 以上是SPSS做相关分析的具体步骤，希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
SPSS基本操作步骤详解 本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同 一、基本步骤 （一）检查数据 在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定） 2.执行描述统计量的程序 Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定） （二）反项计分 若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略； 量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】 （三）题项加总 量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，题项为：a1，a2……a10，记总分为：az。 Transform（转换）→Computer Variable（计算变量)→在左边Target Variable（目标变量）中键入az，在右边Numeric Expression（数字表达式）中键入a1+a2+……+a10
SPSS操作步骤及解析 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用 于数据分析的统计软件包。它可以进行数据整理、描述统计分析、统计推断、回归分析、因子分析、聚类分析等各种统计分析。下面是SPSS的操 作步骤及解析。 1.数据导入： 在SPSS中，数据可以以多种格式导入，如Excel文件、CSV文件、 数据库导入等等。点击“文件”按钮，然后选择“导入数据”选项。在出 现的对话框中选择要导入的文件，然后按照指示逐步完成导入过程。 3.描述统计分析： 描述统计分析是指对数据进行基本的统计描述，包括计数、平均数、 标准差、最小值、最大值等等。点击“统计”按钮，在出现的下拉菜单中 选择“描述统计”选项。在打开的对话框中，选择要统计的变量，然后点 击“确定”按钮即可生成统计描述。 4.数据转换： 数据转换是指通过运算或者函数对数据进行转换，以得到更有意义的 变量或者指标。点击“转换”按钮，在出现的下拉菜单中选择“计算变量”选项。在打开的对话框中，输入要进行的运算或者函数，然后点击“确定”按钮即可生成新的变量。 5.统计推断： 统计推断是指通过样本数据对总体数据进行推断性统计分析。点击 “分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“统计推断”选项。根据具体需
求选择适当的统计方法，如t检验、方差分析、相关分析等等。在打开的 对话框中选择变量，并进行相应的设置，然后点击“确定”按钮即可生成 推断性分析结果。 6.回归分析： 回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，预测因变 量的取值。点击“分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“回归”选项。 在打开的对话框中选择要进行回归分析的变量，然后进行相应的设置，如 回归方法、模型选择等等，最后点击“确定”按钮即可生成回归分析结果。 7.图表制作： 总结：
spss基本操作完整版 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于 数据分析和统计建模的软件。它提供了一系列强大的功能和工具，可 以帮助用户处理和分析大量的数据，从而得到准确的结果并支持决策 制定。本文将介绍SPSS的基本操作，并分享一些常用功能的使用方法。 一、数据导入与编辑 在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要导入要分析的数据，并 对其进行编辑和整理。下面介绍SPSS中的数据导入与编辑的基本操作。 1. 导入数据 打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"文件"选项，再选择"打开"，然后选择要导入的数据文件（一般为Excel、CSV等格式）。点击"打开"后，系统将自动将数据导入到SPSS的数据视图中。 2. 数据编辑 在数据视图中，我们可以对导入的数据进行编辑，例如添加变量、 删除无效数据、更改数据类型等操作。双击变量名或者右键点击变量名，可以对变量属性进行修改。通过点击工具栏上的"变量视图"按钮，可以进入变量视图进行更复杂的编辑。 二、数据清洗与处理 数据清洗和处理是数据分析的重要步骤，它们能够提高数据的质量 和可靠性。下面介绍SPSS中的数据清洗与处理的基本操作。
1. 缺失值处理 在实际的数据分析过程中，往往会遇到一些数据缺失的情况。SPSS 提供了处理缺失值的功能，例如可以使用平均值或众数填补缺失值， 也可以剔除含有缺失值的样本。 2. 数据筛选与排序 当数据量较大时，我们通常需要根据一定的条件筛选出符合要求的 数据进行分析。SPSS提供了数据筛选和排序的功能，可以按照指定的 条件筛选数据，并可以按照某个或多个变量进行数据排序。 三、统计分析 SPSS作为统计分析的重要工具，提供了丰富的统计分析功能，下 面介绍部分常用的统计分析方法。 1. 描述统计 描述统计是对数据进行整体概述的统计方法，包括计数、求和、平 均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标。通过点击菜单栏中的"分析"选项，再选择"描述性统计"，即可得到数据的描述性统计结果。 2. 方差分析 方差分析是比较不同组之间差异的一种统计方法，用于分析离散型 变量和连续型变量之间的关系。通过点击菜单栏中的"分析"选项，再选择"方差分析"，即可进行方差分析，并得到相应的分析结果。 3. 回归分析
SPSS基本功能及操作 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，它提供了一系列强大的数据处理和分析功能，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。本文将介绍SPSS的基本功能及操作，帮助用户了解如何使用该软件进行数据分析。 一、数据输入与管理 2. 数据导入：用户可以从外部文件中导入数据，如Excel文件、文本文件等，方便检索和分析。 二、数据描述与统计分析 SPSS提供了丰富的数据描述和统计分析功能，帮助用户更好地理解和解释数据。下面是一些常用的数据描述和统计分析功能： 1.描述统计：SPSS可以计算变量的描述统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等，帮助用户了解数据的基本特征。 2.频数分析：对分类变量进行频数分析，生成频数表、百分比表和列联表等，并支持绘制直方图和柱状图。 3.相关分析：计算变量之间的相关系数，帮助用户了解变量之间的相关关系，并支持绘制散点图和相关矩阵图。 4.方差分析：进行单因素或多因素方差分析，检验不同因素对因变量的影响，并进行统计显著性检验。 5.回归分析：进行线性回归或多元回归分析，建立回归模型，预测因变量的值，并进行模型评估和统计检验。
三、数据可视化与报告输出 SPSS提供了丰富的数据可视化和报告输出功能，帮助用户更直观地 呈现数据分析结果。下面是一些常用的数据可视化和报告输出功能： 1.图表绘制：SPSS支持绘制多种图表类型，如直方图、柱状图、散 点图、线图等，帮助用户更好地展示数据分布和趋势。 2. 报告输出：用户可以将数据分析结果导出为报告格式，如Word、PDF等，方便结果的分享和演示。 3.表格制作：用户可以在SPSS中直接生成各类统计分析结果的表格，如频数表、交叉表、相关矩阵表等，便于数据的整理和查阅。 4.发布图形：用户可以将统计结果图形发布到网页或者PPT等，方便 在其他软件中引用和展示。 四、数据挖掘与高级分析 SPSS提供了一些高级的数据挖掘和分析功能，帮助用户发现数据中 的隐藏信息和规律。下面是一些常用的高级分析功能： 1.聚类分析：将数据进行聚类，找出相似的样本或变量，并进行聚类 间的差异性分析。 2.因子分析：通过对变量的降维和综合，寻找变量背后的潜在因素， 并进行因子解释和旋转。 3.判别分析：进行模式识别和分类，确定样本分类的准确度和分类的 稳定性。
SPSS统计分析操作方法及界面导览SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学研究的统计分析软件。本文将为您介绍SPSS的操作方法及界面导览，帮助您快速上手使用该软件，进行数据分析和统计。 一、SPSS的安装和启动 在开始使用SPSS之前，您需要先下载并安装软件。安装过程比较简单，按照提示点击"Next"按钮即可完成。安装完成后，您可以在应用程序中找到SPSS的启动图标，点击启动软件。 二、SPSS界面概览 SPSS的界面主要由菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图和输出视图等组成，让我们逐一介绍。 1. 菜单栏 菜单栏位于软件的顶部，包含了各种功能选项，比如文件、编辑、转换、分析和图表等。通过菜单栏，您可以执行不同的操作和使用软件的各种功能。 2. 工具栏 工具栏位于菜单栏下方，是一排常用的快捷工具按钮，方便您快速进行常用操作，比如打开文件、保存文件、运行分析等。 3. 数据视图
数据视图是SPSS中用于输入和编辑数据的主要界面。它类似于Excel的表格形式，每一列代表一个变量，每一行代表一条数据记录。您可以在此视图中输入数据，编辑数据值，添加新的变量等。 4. 变量视图 变量视图是用于定义和描述数据变量的界面。在这个视图中，您可以命名变量，指定变量的数据类型和测量水平，以及添加变量的标签和值标签等。 5. 输出视图 输出视图用于显示数据分析的结果和生成报告。当您进行统计分析或制作图表时，相应的结果会显示在输出视图中。您可以输出结果为多种格式，如表格、图形或报告形式。 三、SPSS的基本操作方法 1. 数据导入与保存 要导入数据，您可以使用菜单栏中的"文件"选项，然后选择"打开"或者"导入"命令。选择数据文件后，可以设置导入选项并点击"导入"按钮。同样，您可以使用"文件"选项中的"保存"命令将当前数据保存到文件中。 2. 数据清洗和变量处理
SPSS描述性分析统计操作步骤 SPSS是一个非常强大的数据处理和统计分析软件，它广泛应用于社会科学、医学、生物、商业等领域。描述性分析是SPSS中常用的数据分析方法之一，具体涉及的操作步骤可以分为如下几个部分： 一、数据录入和数据检查 在运行SPSS前，需要先进行数据录入，将现场采集的数据输入到计算机中。在录入数据之后，需要对数据进行检查，确认数据的完整性、正确性和一致性。具体包括以下几个 方面： 1.检查数据是否按照规定的格式录入，比如数值型数据是否为数字，字符型数据是否 为字符等； 2.检查数据是否有重复、缺失、异常等情况，并针对这些情况进行相应处理； 3.检查变量的名称、标签是否与实际意义一致，需要根据实际情况进行修改。 二、数据分布分析 1.单变量分析 单变量分析是指针对单个变量进行分析，主要关注该变量的基本统计信息和分布情况。常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。如 需对单个变量作更加细致的分析，可以生成直方图、箱线图、概率密度图等图形。在SPSS 中，可以通过点和菜单或者语法来进行单变量分析。 三、数据检验 1.正态性检验 正态性检验是指检验变量是否符合正态分布，通常采用Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验、Anderson-Darling检验等方法。在SPSS中，可以通过点和菜单或者 语法来进行正态性检验。 2.均值比较 均值比较是指比较两个或多个组的均值是否存在显著差异，通常采用t检验和方差分 析等方法。在SPSS中，可以通过点和菜单或者语法来进行均值比较。 四、分组分析
分组分析是指将数据按照某一变量进行分组，比较不同组之间的差异。常用的分组变量包括性别、年龄、学历、职业等。在SPSS中，可以通过点和菜单或者语法来进行分组分析。 以上就是SPSS描述性分析统计操作步骤的一些基本内容，因为需要考虑数据的来源、数据类型、研究目的等多方面的因素，所以具体操作步骤可能会有所不同。如果你需要进行描述性分析，可以根据实际情况选择合适的方法和步骤，以便得到准确可信的结果。
SPSS常用分析方法操作步骤 一、单变量单因素方差分析 例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。 （1）建立数学成绩数据文件. （2）选择“分析" →“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩"移入因变量列表框，将“班级"移入因子列表框。 （3)单击“两两比较"按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。 （4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。 （5）单击“选项”按钮,打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。并勾选均值图复选框,点击“继续",回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定,就会在输出窗口中输出分析结果. 二、单变量多因素方差分析 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫。sav)。 （1)建立数据文件“粘虫。sav”。 （2）选择“分析" →“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。 （3）分析模型选择：此处我们选用默认; (4)比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮,打开“单变量：对比”窗口进行设置,单击“继续”返回; （5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回； （6）“两两比较”选择,用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
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）。 -可以选择自定义选项，如置信水平、缺失值处理等。 -点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。 5.回归分析： -导入数据文件，选择"分析"，然后选择"回归"，再选择"线性"（或逻辑、二次等）。 -在弹出的对话框中，选择要进行回归分析的自变量和因变量，并进行模型拟合、标准化系数等选项的设置。 -可以选择自定义选项，如置信水平、共线性诊断等。 -点击"确定"进行分析，结果将显示在输出窗口中。 以上是SPSS常用的五种分析方法及其操作步骤，当然SPSS还提供了更多的分析方法，如聚类分析、因子分析、卡方检验等。需要根据具体的
S P S S学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK
第三章T检验 1、单样本t检验 正态性检验—analyze—compare means—one-sample t test—test value选择要对比的数值—OK 2、配对样本t检验 建立数据文档—两列（前和后）--正态性检验—analysis- compare means—paired sample t test –调入—ok General liner model—univariate—time(dependent variance), pt、da、sex(fix factor)—model—mian factors—调入—continue—OK—将无关的逐一排除—选择出最终有差异的—求得R square 第五章卡方检验 1、行x列卡方检验（也就是几组数据差异性比较） 输入数据—第一列（列123）—第二列（行1234）—第三列（频数） 定义频数变量：Data—weight case—调入频数 分析：analyze—descriptive statistics—crosstabs—第一行调入row—第二列调入column---statistics—选择chi-square—continue –cells选项—选择row—ok
SPSS详细步骤 一、多选题 1.录入数据 （1）桌面新建记事本，名字随意。 （2）ABCDE各选项有则输入1，无则输入0 （3）每一行录入一个人第一题和第二题的数据，如例题，第一行为1110001101(ABC,BCE) （4）保存。 2.SPSS软件中打开 （1）文件--打开--数据 （2）找到桌面（Destop) （3）文件类型--文本格式 （4）打开所保存文件 （5）下一步，第二步--固定宽度，下一步，鼠标点击每列一条变量终止线，下一步，下一步，完成。 （6）变量视图，修改变量名。（可以省略，自己知道前五个为一组，后五个为一组即可）3.求个案数，响应比率，个案比率。 （1）分析--多重响应--定义变量集 （2）选定前五个变量，点击箭头转入集合中的变量 （3）二分法--计数值：1（即1表示有，0表示无） （4）名称：第一题。--点击添加至多重响应集 （5）选定后五个变量，点击箭头转入集合中的变量 （6）二分法--计数值：1 （7）名称：第二题。--点击添加至多重响应集--关闭 （8）分析--多重响应--频率 （9）选定第一题第二题点击箭头转入表格--确定 （10）N值为个案数，N值右侧百分比为响应比率，个案百分比为个案比例--填入自制手绘表格。 4.求期望数，卡方，P（P，渐进显著性，Sig，一个意思） （1）做第一题的卡方
（2）在第一题频率表中找到N值（个案数） （3）复制或者记录N 值 （4）文件--新建--数据 （5）第一列变量粘贴或者竖着输入N值(变量名默认为V AR00001,可以自己修改) （6）第二列变量依次输入1,2,3,4,5（代表ABCDE第一列个案数相对应,变量名默认V AR00002) （7）数据--加权个案--频率变量V AR00001--确定 （8）分析--非参数检验--旧对话框--卡方 （9）选定V AR00002--点击箭头转入检验变量列表 （10）期望值--值--从左至右输入题目所给选项比（例如1:2:2:3:2，则1添加，2添加，2添加，3添加，2添加）--确定（11）将V AR00002中期望数填入自制手写表格。 （12）将检验统计量中卡方和渐进显著性填入自制手写表格。 （13）参考SPSS呈现范例和心理调查与SPSS软件应用A卷参考答案，书写结论。（14）注意：选项比例不同，不可照抄，P值大于.05时不能排除题中的假设，P值小于.05时，排除题中的假设。 （15）同上，做第二题的卡方。 二、给出表格录入数据 （1）用1，2代表两个结果的汉字数据（如性别，1男，2女，顺序可变）--适用二总体均值比较 （2）用1,2,3,4代表四个结果的汉字数据（如职称，1教授，2副教授，3讲师，4助教，按级别顺序，方便记忆，顺序可变）--适用三个及三个以上总体均值比较 （3）数字数据直接录入 （4）如上文中记事本录入 （5）接下来步骤参考上文，注意：第四步，不再是一个数字一个终止线，而是根据变量宽度划分，例如心理学调查与SPSS使用中A因素与B因素，分别占两格，仔细分割。（6）名称修改（性别，职称，A因素，B因素）-- 值修改（性别值1，标签男，添加，值2，标签女，添加，确定，职称类似）
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。 3.在“聚类变量”中可以设置聚类的方法和聚类的数目，点击“OK” 按钮即可得到聚类分析结果。 七、主成分分析 1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“数据降维”-“因子”。
spss软件操作步骤 spss-statistics17.0软件操作步骤 1.应在电脑上备有spss-ststistics17.0软件，若没有可下载该软件。 2.根据spss-statistics17.0软件的采用建议，应当在电脑的excel上整理不好所要 统计分析的数据资料水泵。 ---------------------------------------------------3.打开spss- statistics17.0软件，这时在屏幕上会出现一大一小的两个窗口； 小窗口就是“spss-statistics数据编辑器”，就是用以分析大窗口就是“关上现有 的数据”，就是用以挑选分析资料边线 要想把统计分析的数据资料移入到大窗口是的“spss-statistics数据编辑器”里， 有两种方法。 一就是；单击大窗口“关上现有的数据”下方的“中止”处，这时该小窗口就消失， 只留大的窗口。然后从已关上的excel上，将整理不好的数据资料激活后，在大窗口“spss-statistics数据编辑器”上粘贴，然后稳步展开分析操作方式即可。 二是；单击小窗口上已涂黑的“打开现有的数据”下方的“确定”处时，小窗口变成 另一个小的窗口，标题为“打开数据”。 这时可以在该小窗口里，按操作规程挑选至必须统计分析的数据资料的边线，并把它 自动迁入至小窗口“spss-statistics数据编辑器”上，然后稳步展开分析操作方式即可。重点了解二； 4.单击小窗口下方的“确定”后，该窗口变成的另一个小窗口（标题为“打开数据”）。 5.先从“关上数据”大窗口里找寻至已整理不好的所要统计分析的数据资料文件的类 型和边线。例如：此次分析的数据资料边线在桌面上；即为：必须单击“desktop”,再涂 黑“071,073毕业资料(2021)”后必须单击关上，并从“文件类型”中选excel类型，这 时显现出来我们所必须统计分析的数据资料文件；即为：“071,073毕业进修练资料”。 6.要涂黑“071,073毕业实习练习资料”文件后要单击打开，这时出现另一个小窗口 标题为“打开excel数据源”。 7.从“关上excel数据源”大窗口的“工作表”中选取所必须统计分析的数据资料边 线后，单击下方的“确认”。
SPSS工具简介 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握一两种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有SAS，SPSS，S－PLUS，MINITAB，EXCEL等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS在各类院校以及科研机构中更为流行。在本试验课程中我们选择SPSS作为统计分析应用试验活动的工具。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自20世纪60年代SPSS诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的SPSS for Windows大同小异，本次试验的试验工具选择了SPSS for Windows 12.0全模块英文版。1．SPSS的运行模式 Spss主要有四种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。（3）程序运行模式 这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握SPSS的语句或脚本语言。 （4）混合运行模式 以上各种方法的综合运行方式。 本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[SPSS for Windows]，在它的次级菜单中单击“SPSS 12.0 for Windows”即可启动SPSS软件，进入SPSS for Windows对话框，如图1.1所示。 （2）在SPSS for Windows对话框中各选项的意义分别为： ♦Run the tutorial：运行操作向导 ♦Type in data：在数据窗口中输入数据，选择此选项会直接打开一个空的数据编辑窗口，供用户自行输入数据。 ♦Run an existing query：运行一个已经存在的查询。 ♦Create new query using Database Wizard：用数据库处理工具建立新的数据文件。 ♦Open an existing data source：打开一个已经存在的数据文件，这是系统默认选项，在下面的列表中有用户最近使用过的SPSS数据文件供选择。
SPSS检验步骤总结 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常 用的统计分析软件，广泛应用于社科、医学、生物、市场调研等领域。SPSS 提供了众多的统计分析方法和功能，可以用来处理和分析数据，进 行假设检验、回归分析等统计操作。 在使用SPSS进行假设检验时，通常有以下几个步骤： 1. 数据导入：首先需要将待分析的数据导入SPSS软件。SPSS支持 导入各种格式的数据，包括Excel、CSV、文本文件等。导入数据后，可 以查看数据的基本信息和属性。 2.数据清理：数据清理是数据分析的重要步骤。在数据清理过程中， 需要检查数据的完整性和准确性，删除缺失值、异常值等不符合要求的数据。SPSS提供了丰富的数据处理和清理工具，可以帮助用户轻松完成数 据清理操作。 3.描述性统计分析：在进行假设检验之前，可以先对数据进行描述性 统计分析。描述性统计分析可以提供数据的基本统计信息，包括均值、标 准差、频数分布等。SPSS提供了简单和直观的功能来生成这些统计结果。 4. 建立假设：在进行假设检验之前，需要先建立研究假设。研究假 设通常包括原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设是指对现象或关系的默认假设，备择假设则是指要 证明的假设。 5.选择合适的统计检验方法：根据研究问题的性质和变量类型，选择 合适的统计检验方法。SPSS提供了多种常见的假设检验方法，如t检验、
方差分析（ANOVA）、卡方检验等。不同的检验方法适用于不同类型的数据和研究设计。 6.进行假设检验：一旦选定了合适的统计检验方法，就可以进行假设检验了。SPSS提供了简便的功能来执行各种假设检验操作。用户需要输入所需参数和所需样本，之后SPSS将生成检验结果，包括显著性水平（P 值）和置信区间等。 7.结果解释：假设检验完成后，需要对结果进行解释。如果P值小于设定显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。除了P值外，还需要考虑实际意义和效应大小等因素来解释结果。 8. 结果报告和可视化：最后，需要将假设检验的结果整理、报告，并通过图表等方式进行可视化展示。SPSS提供了丰富的工具和选项，可以方便用户生成结果报告和图表。可以使用SPSS内置的报告工具，也可以将结果导出为Word、Excel等格式。 需要注意的是，在进行假设检验之前，还需要满足一些前提条件，如数据的正态性、样本的独立性等。如果数据不符合前提条件，可能需要对数据进行转换或使用非参数方法进行分析。 综上所述，SPSS进行假设检验的步骤包括数据导入、数据清理、描述性统计分析、建立假设、选择合适的统计检验方法、进行假设检验、结果解释、结果报告和可视化。通过SPSS的强大功能和丰富的统计方法，可以帮助研究者快速、准确地进行假设检验分析。
检验步骤总结： 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩和检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验 （1）单一样本t检验 数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征：两个独立、没有配对关系的样本有专门变量表示组数 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果,判断查看的数据是哪一行 （3）配对样本t检验 数据特征：两个不独立的,有配对关系的样本没有专门变量表示组数 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤： （1）正态性检验1有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行 （2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不来自同一样本 （3）确定检验水准 （4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果 （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验 （1）单因素方差分析 数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本有专门变量表 示组数,且组数大于2 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论> （2）双因素方差分析 1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test