《SPSS软件》
(双语教学)
教学大纲
编写：田飞
安徽大学社会学系
二O O七年一月
课程性质与设置目的要求（前言）
《SPSS软件》课程是社会学专业、社会工作专业高等教育的专业核心知识课程。《SPSS软件》以本科二年级学生为讲授对象，是应用性学科。
设置本课程的目的是：
通过本课程的学习，使学生全面了解和掌握SPSS技术，具体内容有软件窗口操作、数据录入与管理，定性变量和定量变量的描述统计，T检验、卡方检验、F检验等推论统计。
学习本课程的要求是：
先修课程要求：学习者应具有大学英语四级以上水平，已修完计算机文化基础和应用基础两门课程并成绩合格。
本课程计划72学时，4学分，1学期上完。
选用教材：
1、《SPSS13.0步步通》（第六版）（英文原版影印）世界图书出版公司2006年。SPSS for Windows Step-by-Step：A Simple Guide and Reference, 13.0 Update. Dar Darren George, Paul Mallery, Person Education 2006
2、《社会统计分析方法――SPSS软件应用》（21世纪社会学系列教材）郭志刚，中国人民大学出版社，2005年。
教学手段：所有教学环节均采用英语。课堂教学采用多媒体手段讲授；所有教学材料（每次课的POWERPOINT电子教案、每次课主要内容及作业要求、用以打印的PDF格式的电子教案、练习与举例所用的数据、阅读材料等）均上载在互连网上供学生预习、学习和复习（https://www.doczj.com/doc/553581040.html,/wwwuser/shx/32.htm）；实验教学安排在计算机机房里进行。课堂教学与实验教学各占一半课时。
考核方法：平时上机练习、期中考试和期末考试。
Table of Contents
1. An Overview of SPSS for Windows Step by Step
2. SPSS Windows Processes: Mouse and keyboard processing, frequently-used dialog boxes, editing output, printing results, the Options Option
3. Creating and Editing a Data File
4. Managing Data: Listing cases, replacing missing values, computing new variables, recoding variables, exploring data, selecting cases, sorting cases, merging files
5. GRAPHS: Creating and editing graphs and charts
6. FREQUENCIES: Frequencies, bar charts, histograms, percentiles
7. DESCRIPTIVE Statistics: Measures of central tendency, variability, deviation
from normality, size, and stability
8. CROSSTABULATION and Chi-Square (*2) Analyses
9. The MEANS Procedure
10. Bivariate CORRELATION: Bivariate correlations, partial correlations, and the correlation matrix
11. The T TEST Procedure: Independent-samples, paired-samples, and
one-sample tests
12. The One-Way ANOVA Procedure: One-way Analysis of Variance
13. General Linear Models: Two-Way Analysis of Variance
14. General Linear Models: Three-Way Analysis of Variance and the influence of covariates
15. Simple Linear REGRESSION
16. MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS
17. NONPARAMETRIC Procedures
18. RELIABILITY ANALYSIS: Coefficient alpha (*) and split-half reliability
19. MULTIDIMENSIONAL SCALING
20. FACTOR ANALYSIS
21. CLUSTER ANALYSIS
22. DISCRIMINANT ANALYSIS
23. General Linear Models: MANOVA and MANCOVA Multivariate Analysis of Variance and Covariance
24. General Linear Models: Repeated-Measures MANOVA: Multivariate Analysis of Variance with repeated measures and within-subjects factors
25. LOGISTIC REGRESSION
26. Hierarchical LOGLINEAR MODELS
27. General LOGLINEAR MODELS
28. RESIDUALS: Analyzing left-over variance
Chapter 1 An Overview of SPSS for Windows Step by Step I)The purpose of study
This chapter introduces the major concepts discussed in this book and gives a brief overview of the book’s organization and basic tools that are needed in order to use it.
II)Content
1.1.Necessary skill
1.2.Scope of coverage
1.3.overview
https://www.doczj.com/doc/553581040.html,anization, chapter by chapter
1.5.an introduction to the example
1.6.typographical and formulating convention
III)Teaching notes
See PPT related.
IV)Importance, difficulties and teaching methods
?Importance: scope of coverage, example
?Difficulties: no
?Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen and SPSS running show.
V)Thinking and practicing
Homework: install SPSS software
VI)Reading materials
No.
Chapter 2 SPSS Windows Processes
I.The purpose of study
This chapter will give you the remaining skills required to use SPSS for windows: how to use the mouse, how to navigate using the taskbar, what the various buttons (on the toolbar and elsewhere) do, and how to navigate the primary windows used in SPSS.
II.Content
1、The mouse
2、The taskbar and start menu
3、Common buttons
4、The data window
5、Other commonly used windows
6、The output window
7、Printing out
8、The “options..” option
III、Teaching notes
See PPT related.
IV、Importance, difficulties and teaching methods
Importance:
o Output window
o Option
o Data window
?Difficulties:
o Data window
?Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the screen and SPSS running show.
V、Thinking and practicing
Homework: review chapter one and preview chapter 2.
VI、Reading materials
Chapter 3 Creating and Editing a Data File
I.The purpose of study
This chapter describes the first step necessary to analyze data: typing the data into the computer. SPSS uses a spreadsheet for entering and editing data. V arious
names are listed across the top columns, case or subject numbers are listed along the left rows, and cells in the middle are available for entering data. V ertical and horizontal scroll bars allow you to maneuver rapidly through even a large file, and there are several automatic go-to functions that allow you to identify or find a particular case number or variable quickly.
II.Content
3.1.Structure of the data file
3.2.Step by step
3.3.Formatting: name & type
3.4.Formatting: width & decimals
3.5.Formatting: labels & values
3.6.Formatting: missing & columns
3.7.Formatting: align & measure
3.8.Entering data
3.9.Editing data
3.10.Example file
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: entering data, editing data
●Difficulties: missing and columns, align and measure
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Homework: review chapter 3 and preview chapter 4.
VI.Reading materials
Chapter 4 Managing Data
I.The purpose of study
The three steps necessary to get as far as reading a data file and accessing a screen that will allow you to conduct analysis will begin the step by step section in each chapter. This will be followed by the steps necessary to run a particular analysis. A description of how to print the results and exit the program will conduct each
section. The critical steps designed to perform a particular procedure for each
chapter will typically involved a sequence steps 4 that accesses and sets up the procedure, and one or more versions of sequence step 5 that describes the
specifics of how to complete the procedures..
II.Content
4.1.Introduction to managing data
4.2.Listing cases
4.3.Replacing missing values
https://www.doczj.com/doc/553581040.html,puting new variables
4.5.Recoding variables
4.6.Selecting cases
4.7.Sorting cases
4.8.Merging files
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: listing cases, computing new variable, selecting cases
●Difficulties: replacing missing values, merging files
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Homework:
Preview: chapter 5
Review: chapter 4
Lab exercise:p65: 1,4,5,8,11,12,13,14
VI.Reading materials
Chapter 5 GRAPHS
I.The purpose of study
SPSS for windows possesses impressive and dramatic graphics capabilities. It produces high quality graphs and charts, and editing and enhancement options are extensive. Furthermore, there are two complete sets of graphing procedures
available in SPSS: regular graphs and interactive graphs.
II.Content
5.1.Introduction
5.2.The sample graph
5.3.Producing graphs and charts
5.4.Specific graphs summarized
5.5.Editing graphs and charts
5.6.Editing output graphs
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: producing graphs and charts, specific graphs summarized
●Difficulties: editing graphs and charts, editing output graphs
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Preview: chapter 6
Review: chapter 5
Lab exercise: p82,1,2,3,4,5,6
VI.Reading materials
Chapter 6 FREQUENCIES
I.The purpose of study
This chapter deals with frequencies, graphical representation of frequencies (bar charts and pie charts), histograms, and percentiles. Each of these procedures is described below. Frequencies is one of the SPSS commands in which it is possible
to access certain graphs directly(specifically, bar charts, pie charts, and histograms) rather than accessing them through the graph command.
II.Content
6.1.Introduction
6.2.Frequencies
6.3.Bar chart
6.4.Histogram
6.5.Percentile
6.6.Step by step
6.7.Output
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: frequency, bar chart, histogram
●Difficulties: percentile
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Pre view: chapter 7
Review: chapter 6
Lab exercise: p93: 1,3,5
VI.Reading materials
Chapter 7 Descriptive Statistics
I.The purpose of study
It is designed to give you information about the distribution of your variables.
Within this broad category are measures of central tendency (Mean, Median,
Mode), measures of variability around the mean (Std deviation and V ariance),
measures of deviation from normality ( Skewness and Kurtosis), information
concerning the spread of the distribution (Maximum, Minimum, and Range), and information about the stability or sampling error of certain measures including
standard error(S.E.) of the mean (S.E. mean), S.E. of kurtosis, and S.E. of the
skewness..
II.Content
7.1.Statistical significance
7.2.The normal distribution
7.3.Mean, median, mode
7.4.V ariance and standard deviation
7.5.Skewness and kurtosis
7.6.Maximum, minimum, range, sum
7.7.Standard error
7.8.Step by step
7.9.output
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: mean, median, standard deviation, variance
●Difficulties: skewness and kurtosis
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Pre view: chapter 8
Review: chapter 7
Lab exercise: p104: 1,2,3
VI.Reading materials
Chapter 8 Crosstabulation and x2 Analyses
I.The purpose of study
The purpose of crosstabulation is to show in tabular format the relationship
between two or more categorical variables. Categorical variables includes those in which distinct categories exists such as gender (female, male), ethnicity (Asian, White, Hispanic), place of residence (urban, suburban, rural), and many more.
Crosstabulation can be used with continuous data only if such data are divided into separate categories, such as age (0—10 years, 20—39 years, 40—59 yeas, 60—79 years, 80—99 years), total points (0-99,100-149, 150-199, 200-250), and so on. While it is acceptable to perform crosstabulation with continuous data that has been categorized, it is rare to perform chi-square analysis with continuous data because a great deal of useful information about the distribution is lost by the
process of categorization..
II.Content
8.1.Crosstabulation
8.2.Chi-Square Tests of Independence
8.3.Step by step
8.4.Output
8.5.Definition of terms
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: crosstabulation, chi-square test
●Difficulties: chi-square test
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 8
Preview: chapter 9
Lab exercise: p114:1,2,4
VI.Reading materials
Chapter 9 The Means Procedure
I.The purpose of study
It allows you to explore certain characteristics of continuous variables within
certain categories. By the way of comparison, a crosstabulation of ethnicity by gender would indicate that there were 13 White females, 22 White males, 8
Hispanic females, 6 Hispanic males, and so on. The means command allows you to view certain characteristic of continuous variables (such as total points, GPAs, percent) by groups. The utility of the means command for data such as our sample file is several-fold.
II.Content
9.1.Subpopulation differences
9.2.Step by step
9.3.Output
9.4.Definition of terms
III.Teaching notes
See PPT
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: means command screen
b)Difficulties: interpret the results of means command
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 9
Preview: chapter 10
Lab exercise: p121:1,2,3
VI.Reading materials
Chapter 10 Bivariate Correlation
I.The purpose of study
It is designated by the lower case letter r, and range in value from -1 to +1. a
correlation is often called a bivariate correlation to designate a simple correlation between two variables, as opposed to relationships among more than two variables, as frequently observed in multiple regression analysis or structural equation
modeling.
II.Content
10.1.What is a correlation
10.2.Linear vs. curvilinear
10.3.Significance
10.4.Direction of causality
10.5.Partial correlation
10.6.Step by step
10.7.output
III.Teaching notes
See PPT
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: concept of correlation and linear trend
b)Difficulties: partial correlation.
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 10
Preview: chapter 11
Lab exercise: p132:1,2
VI.Reading materials
Chapter 11 The T T est Procedure
I.The purpose of study
A T test is a procedure used for comparison sample means to see if there is
sufficient evidence to infer that the means of the corresponding population distributions also differ. More specifically, for an independent-sample t tests, a sample is taken from two populations. The two samples are measured on some variable of interest. A t test will determine if the means of the two samples distributions differ significantly from each other.
II.Content
11.1.what are t tests
11.2.Independent-Samples t tests
11.3.Paired-Samples t tests
11.4.One-Sample t tests
11.5.Tests of significance
11.6.Step by step
11.7.Output
III.Teaching notes
See PPT
IV.Importance, difficulties and teaching methods
●Importance: Independent-Samples t tests, One-Sample t tests
●Difficulties: Paired-Samples t tests
●Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 11
Preview: chapter 12
Lab exercise: p142: 1,3,6,8,9
VI.Reading materials
Chapter 12 The One-Way ANOV A Procedure
I.The purpose of study
One-way ANOVA is obtained through the SPSS One-Way ANOV A command.
While a one-way analysis of variance could also be accomplished using the
General Linear Models command, the One-Way ANOV A command has certain options not available in General Linear Models, including post test, such as Tukey and Scheffe, and planned comparisons of different groups or comparisons of
groups.
II.Content
12.1.Introduction to One-Way ANOV A
12.2.Step by step
12.3.Post Hoc multiple comparisons
12.4.Contrasts: planned comparisons
12.5.output
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: understanding the one-way ANOVA
b)Difficulties: Post Hoc multiple comparison, Contrasts: planned comparison
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 12
Preview: chapter 13
Lab exercise: p152: 1,2,3
VI.Reading materials
Chapter 13 General Linear Models: Two-Way ANOV A
I.The purpose of study
It is designated a single dependent variable (always continuous ) and utilizes
exactly two independent variables (always categorical ) to gain an understanding of how the independent variables influence the dependent variable. This operation requires the use of the General Linear Models-Univariate command, because the One-Way ANOV A command is capable of conducting only one-way analyses.
II.Content
13.1.introduction to ANOV A models
13.2.Statistical power
13.3.Two-Way Analysis of V ariance
13.4.Main effects and interactions
13.5.Step by step
13.6.Output
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: Two-Way Analysis of V ariance
b)Difficulties: Statistical power
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 13
Preview: chapter 14
VI.Reading materials
Chapter 14 General Linear Models: Three-Way ANOVA I.The purpose of study
A three-way or higher-order ANOVA is complex by any standards, and a very
thorough and careful explanation of the analysis done here will hopefully assist you in untangling any three-way or higher-order ANOVAs that you might conduct.
An almost universally-practiced procedure for helping to clarify ANOV A results is to graph the cell means for interactions.
II.Content
14.1.Introduction to ANOV A models
14.2.Three-Way Analysis of V ariance
14.3.The influence of covariance
14.4.Step by step
14.5.Output
14.6.Main effect
14.7.Two-Way interaction
14.8.Three-Way interaction
14.9.Output with a covariate
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: Two-Way interaction, Three-Way interaction
b)Difficulties: Output with a covariate, The influence of covariance
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 14
Preview: chapter 15
Lab exercise: p175: 2,4,5,7
VI.Reading materials
Chapter 15 Simple Linear Regression
I.The purpose of study
The regression procedure is designed to perform either simple regression or
multiple regressions. We split the command into two chapters largely for the sake of clarity. If the reader is unacquainted with multiple regressions, this chapter, on simple regression, will serve as an introduction. Several things will be covered in the introductory portion of this chapter: (a) the concept of predicted values and the regression equation, (b) the relationship between bivariate correlation and simple
regression, (c) the proportion of variance in one variable explained by another, and (d) a test for curvilinear relationships..
II.Content
15.1.Simple Linear Regression
15.2.Predicted values
15.3.The regression equation
15.4.The amount of variance explained
15.5.Curvilinear relationship
15.6.Step by step
15.7.Output: linear regression
15.8.Output: Curvilinear regression
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: regression equation, the amount of variance explained
b)Difficulties: curvilinear relationship
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 15
Preview: chapter 16
Lab exercise: p189: 1,2,4,5,6,7,8
VI.Reading materials
Chapter 16 Multiple Regression Analysis
I.The purpose of study
Multiple regressions are the natural extension of simple linear regression
presented in prior chapter. In simple regression, we measured the amount of
influence one variable had on a second variable. We also computed the constant and coefficient for a regression equation designed to predict the values of the
dependent variable, based on the values of the independent variable. While simple regression shows the influence of two or more variables on a designated
dependent variable.
II.Content
16.1.Multiple regression analysis
16.2.The regression equation
16.3.The amount of variance explained
16.4.Curvilinear trends and model building
16.5.Step by step
16.6.Methods for variable selection
16.7.Output
16.8.Changes as each new variable is added
16.9.Definitions of terms
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
a)Importance: t he amount of variance explained
b)Difficulties: Curvilinear trends and model building, Changes as each new variable is
added
c)Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 16
Preview: chapter 17
Lab exercise: p205:1,4
VI.Reading materials
Chapter 17 Nonparametric Procedure
I.The purpose of study
A parametric test is one that is based on certain parameters. The critical
parameters that most of the procedures described in this book are based on is that data from samples (and the populations from which they are down), the
nonparametric tests procedures deals primarily with populations that are not
normally distributed and considered how to conduct statistical tests if the
assumption of normally is violated.
II.Content
17.1.Nonparametric tests
17.2.Step by step
17.3.Mann-Whitney Rank-Sum Test
17.4.The sign test
17.5.Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks test
17.6.The runs test
17.7.The binomial test
17.8.The kolmogorov-smirnov one-sample test
17.9.The ons-sample chi-square test
17.10.The Fridman one-way ANOV A
17.11.The K-Sample median test
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
?Importance:
◆Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks test
◆The kolmogorov-smirnov one-sample test
?Difficulties:
◆The Fridman one-way ANOV A
◆The K-Sample median test
?Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 17
Preview: chapter 18
Lab exercise: each example presented in the chapter
VI.Reading materials
Chapter 18 Reliability Analysis
I.The purpose of study
Of the thousands of measurement scales that have been constructed, two critical questions are asked of each: “Is it reliable?” and “Is it V alid?”. The question of reliability ( the topic of this chapter) addresses the issue of whether this instrument will produce the same results each time it is administered to the same person in the same setting. Instrument used in the social sciences are generally considered reliable if they produce similar results regardless of whom administers them and regardless of which forms are used. .
II.Content
18.1.Introduction to reliability
18.2.Coefficient Alpha
18.3.Split-half reliability
18.4.Step by step
18.5.output
18.6.The K-Sample median test
III.Teaching notes
See PPT related.
IV.Importance, difficulties and teaching methods
?Importance:
◆Coefficient Alpha
◆Split-half reliability
?Difficulties:
◆The K-Sample median test
?Teaching methods: class teaching accompanying with a projection on the
screen.
V.Thinking and practicing
Review: chapter 18
Preview: chapter 19
Lab exercise: p232:1.4.8,11,13
VI.Reading materials
Chapter 19 Multidimensional Scaling
I.The purpose of study
Multidimensional scaling is useful because a picture is often easier to interpret than a table of numbers. In multidimensional scaling, a matrix made up of
dissimilarity data is converted into a one, two, or three-dimensional graphical representation of those distances. A particular advantage of multidimensional scaling graphs is that the distance between two points can be interpreted
intuitively. If two points on a multidimensional scaling graph are for apart from each other, then they are unique dissimilar in the original dissimilar matrix; if two points are close together on the graph, then they are quite similar in the original matrix.
II.Content
19.1.Multidimensional scaling: introduction
19.2.Square asymmetrical matrixes
19.3.Square symmetrical matrixes with created distances from data
1、在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框。 2、在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，这个 研究中有两个因变量，所以把两个因变量都放到上面的列表里。 3、点击post hoc，打开一个对话框，设置事后检验的方法。 4、在这个对话框中，我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ，在方差
不齐性的方法中选择dunnetts，点击continue继续。 5、回到了anova的对话框，点击options按钮，设置要输出的基本结果。 6、这里选择描述统计结果和方差齐性检验，点击continue按钮。
7、点击ok按钮，开始处理数据。 8、我们看到的结果中，第一个输出的表格就是描述统计，从这个表格里我们可以看到 均值和标准差，在研究报告中，通常要报告这两个参数。
9、接着看方差齐性检验，方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的，还好， 这里显示，显著性都没有达到最小值0.05，所以是不显著的，这证明方差是齐性的 。 10、接着看单因素方差分析表，反应时sig值不显著，而错误率达到了显著的水平，这 说明实验处理对错误率产生了影响，但是对反应时没有影响。 11、接着看事后检验，因为反应时是没有显著差异的，所以就不必再看反应时的事后检 验，直接看错误率的事后检验，从图中标注的红色方框可以看到，第一组和二三组都有显著的差异，而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法，它适合在方差不齐性的时候使用，因为方差齐性，不必去看这个方法的检验结果了。
第1章SPSS软件概述 社会科学统计软件包（Statistics Package for Social Science，SPSS）于20世纪60年代由美国斯坦福大学的3位研究生研制开发。20世纪80年代以前，SPSS软件主要应用于企事业单位。1984年，SPSS中心推出了基于DOS系统的微机版本。20世纪90年代以后，随着Windows系统的逐渐盛行，SPSS也适时地推出了基于Windows操作平台的新版本。如今，SPSS软件已经作为国际上最有影响力的统计软件之一，广泛应用于社会学、经济学、生物学、教育学、心理学等各个领域。 1.1 SPSS软件的基本特点和功能 SPSS统计软件具有如下主要特点： （1）SPSS的命令语句、子命令及各种选项绝大部分都包含在各种菜单和对话框中，因此，用户无须花大量时间记忆繁杂的命令、过程、选项等。在SPSS中，大多数操作可以通过菜单和对话框来完成，因此操作简便，易于学习和使用。 （2）虽然大部分统计分析方法可以通过菜单和对话框来完成，但是，对于熟悉SPSS 语言的用户，也可以在语句窗口中直接编写程序语句，从而更为灵活地完成各种复杂的统计分析任务。另外，用对话框指定命令、子命令和选项之后，通过单击Paste按钮可以把与选择对应的语句自动置于语句窗口中，并可以文件形式保存。因此SPSS for Windows同时适用于SPSS的新老用户。 （3）具有第四代语言的特点，只要通过菜单的选择以及对话框的操作告诉系统要做什么，而无须告之怎样做。只要粗通统计分析原理，无须通晓统计分析的各种算法，即可得到统计分析结果。 （4）具有完善的与其他软件的数据转换接口。其他软件生成的数据文件，如Excel文件、Access文件、关系数据库生成的DBF文件、用文本编辑软件生成的ASCII码数据文件等均可方便地转换成可供分析的SPSS数据文件。 （5）统计分析方法丰富，提供了从简单的单变量描述分析到复杂的多变量分析的多种统计方法。 （6）具有强大的图形功能，不但可以得到数字结果，还可以得到直观、漂亮的统计图，形象地显示分析结果。
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
精品文档 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 group（missing）--下面选（missing） --continue—output（delete 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-- output（delete 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-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 精品文档． 精品文档3.统计描述正态分布统计描述one-sample —1-sample K-SAnalysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1、正态性检验：ok/ —–normalKolomogorov Smirnov test ok ——options2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入ok 调入—data—split file –compare group –sex3、按照男女统计描述：OK——time 调入—options 选择–Analysis-descriptive statistic descriptive 非正态分布资料统计描述nonparametric 正态性检验1、 OK ——frequencies 选入-- statistics选择2、Analysis—descriptive statistics
SPSS25.0新功能介绍： 1、高级统计模块中贝叶斯统计 执行新的贝叶斯统计函数，包括回归、方差分析和t检验。 贝叶斯统计数据正变得非常流行，因为它绕过了标准统计数据带来的许多误解。贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设，而是对参数设置了不确定性，并从所观察到的数据中获取所有相关信息。我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的，因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。只需几次点击，你就可以运行线性回归，ANOVA，一个样本，pair - sample，独立样本t检验，二项比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相关，和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。 新图表模板，可实现word等微软家族中编辑 这个新功能，通俗的说，就是SPSS输出的图表，你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改，可以直接保存到word等里面，在进行修改。想想都比较高大上！ 建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。 你可以把大多数图表复制成微软的图形对象，这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint 或Excel中编辑标题、颜色、样式，甚至图表类型。 另外，SPSS还提供了图表构建器，也就是图表的模板，可以选择模板点击创建发布质量图表。 还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且，默认的模板即使没有修改，也确保了一个漂亮的图表。 在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。 将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。 新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义
第一讲SPSS统计分析软件概述 教学目标 1.明确SPSS软件是一种专业的统计分析软件，了解SPSS的主要应用领域； 2.熟练掌握SPSS进入和退出等基本操作，了解SPSS的基本窗口和菜单安排； 3.掌握SPSS的三种使用方式以及它们的特点和应用场合； 4.掌握利用SPSS进行数据分析的基本步骤。 教学内容 1.SPSS使用基础； 2.SPSS基本运行方式； 3.SPSS进行数据分析的基本步骤。 第一节SPSS使用基础 一、SPSS的含义 SPSS是软件英文名称的首字母缩写，全称为Statistical Package For The Social Sciences，即社会科学统计软件包。SPSS软件由美国斯坦福大学三位研究生所研发，并于1975年在芝加哥成立了专门研发和经营SPSS软件的SPSS公司。于2000正式将公司全称改为“Statistical Product and Service Solutions”即统计产品与服务解决方案。 SPSS软件是世界三大软件之一，应用领域十分广泛，应用于经济学、金融学、市场研究、社会民族学、人类学、社会工作、医学、农学、工学等多个领域。被称为“真正的统计，确实简单”。 二、SPSS for windows的特点 1.操作界面极为友好，易于学习，易于使用，是非专业统计人员的首选统计软件。 2.无需花费大量时间记忆大量命令、过程、选择项等。 3.只要粗通统计分析原理，就能得到统计分析的结果。 4.可以根据计算机的设备来选择安装，灵活方便。 5.能非常方便地与其他软件的数据进行转换。 6.分析方法丰富，图表功能强大，输出结果美观漂亮。
SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的： 引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量： 以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法：因子分析法 软件： 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.
第二步： 1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）. 2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.
3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和 KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue. 4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.
5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue. 6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.
第 1 章SPSS 软件概述 社会科学统计软件包（Statistics Package for Social Scienee , SPSS）于20 世纪60 年代由美国斯坦福大学的3位研究生研制开发。20世纪80年代以前，SPSS软件主要应用于企事业单位。1984年，SPSS中心推出了基于DOS系统的微机版本。20世纪90年代以后，随着Windows系统的逐渐盛行，SPSS也适时地推出了基于Windows操作平台的新版本。如今，SPSS软件已经作为国际上最有影响力的统计软件之一，广泛应用于社会学、经济学、 生物学、教育学、心理学等各个领域。 1.1 SPSS 软件的基本特点和功能 SPSS统计软件具有如下主要特点： （1）SPSS 的命令语句、子命令及各种选项绝大部分都包含在各种菜单和对话框中，因此，用户无须花大量时间记忆繁杂的命令、过程、选项等。在SPSS 中，大多数操作可 以通过菜单和对话框来完成，因此操作简便，易于学习和使用。 （2）虽然大部分统计分析方法可以通过菜单和对话框来完成，但是，对于熟悉SPSS 语言的用户，也可以在语句窗口中直接编写程序语句，从而更为灵活地完成各种复杂的统计分析任务。另外，用对话框指定命令、子命令和选项之后，通过单击Paste按钮可以把与 选择对应的语句自动置于语句窗口中，并可以文件形式保存。因此SPSS for Windows 同时 适用于SPSS的新老用户。 （3）具有第四代语言的特点，只要通过菜单的选择以及对话框的操作告诉系统要做什么，而无须告之怎样做。只要粗通统计分析原理，无须通晓统计分析的各种算法，即可得到统计分析结果。 （4）具有完善的与其他软件的数据转换接口。其他软件生成的数据文件，如Excel 文件、Access文件、关系数据库生成的DBF文件、用文本编辑软件生成的ASCII码数据文件等均可方便地转换成可供分析的SPSS数据文件。 （5）统计分析方法丰富，提供了从简单的单变量描述分析到复杂的多变量分析的多种统计方法。 （6）具有强大的图形功能，不但可以得到数字结果，还可以得到直观、漂亮的统计图，形象地显示分析结果。
SPSS 回顾： 1描述性统计分析 1．1基本描述性统计量的概念 （1）操作步骤：Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives （2）概念 集中趋势的统计量：平均值、中位数、众数、求和 离散趋势的统计量：方差、标准差、极差、最小值、最大值、均值标准误差 分布形态的统计量：偏度、峰度 1．2频数分析 （1）操作步骤：Analyze → Descriptive Statistics→Frequencies （2）概念 频数（Frenquency）：变量值落在某个区间或者某个取值点的个数。 百分比（Percent）：各频数占总样本数的百分比。 有效百分比（Valid Percent）：各频数占有效样本数的百分比。 累计百分比（Cumulative Percent）：各百分比逐级累加起来的结果，最终取值是100。1．3探索性分析 （1）操作步骤：Analyze → Descriptive Statistics→Explore
（2）看得懂以下图形：箱图、茎叶图、QQ图 特别注意：以下内容都与假设检验有关。 不同的检验有不同的零假设，但基本上对检验结果的判断都遵循以下判别规则，不再赘述。 （1）如果相伴概率值（P值或Sig.值）小于或等于显著性水平α，则拒绝H0。 （2）相伴概率值（P值或Sig.值）大于显著性水平α，则接受H0。 （3）相伴概率值在spss运行结果中查找。显著性水平可由用户自行设定，如没有特别要求可取默认值。2两总体均值比较 2．1单样本T检验 （1）基本原理：检验样本均值与已知总体均值之间是否存在差异。 （2）操作步骤：Analyze→Compare Means→One Sample T Test （3）原假设H0：样本均值和总体均值之间不存在显著差异。 （4）关键结果标题和统计量：One Sample Test表和其中的t统计量和sig值。 2．2独立样本T检验 （1）基本原理：检验两个独立正态样本的总体均值之间是否存在显著差异 （2）应用的条件：两个样本相互独立且满足正态分布，样本数量可以不同 （3）操作步骤：Analyze → Compare Means→Independent Samples T Test （4）原假设H0：两个独立样本的总体均值不存在显著差异。
S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
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 group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete 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-- output（delete 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-- output（delete 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
目录 第四章统计描述 (2) 4.2 频数分析 (2) 4.3描述性统计量 (2) 4.4.1（探索性数据分析）操作步骤 (4) 第五章统计推断 (6) 5.2单样本t检验 (6) 5.3 两独立样本t检验 (7) 5.4 配对样本t检验 (8) 第六章方差分析 (9) 6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10) 6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14) 6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17) 6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18) 第八章相关分析 (19) 8.2 连续变量相关分析实例 (20) 8.3 离散变量相关分析的实例（列联表） (22) 第九章回归分析 (24) 9.1.3 线性回归（操作步骤） (26) 1．多重共线性检验 (26) 2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29) 二、曲线估计（操作步骤） (32) 9.2.5二项Logistic回归（操作步骤） (35) 第十章聚类分析 (39) 10.3.1 K-均值操作步骤： (39) 10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43) 第十一章判别分析 (47) 11.3.1 操作步骤 (48) 第十二章因子分析 (53) 12.2.2操作步骤 (56) 第十三章主成分分析 (64) 13.2 操作步骤 (65) 第十四章相应分析 (69) 14.2相应分析实例（操作步骤） (70) 第十五章典型相关分析 (75) 15.2操作步骤： (75)
第四章统计描述 统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。 4.1 基本概念和原理 4.1.1 频数分布 4.1.2 集中趋势指标 算数平均值：适用于定比数据、定距数据 中位数：适用于定比数据、定距数据和定序数据 众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据 4.1.3离散程度指标 作用：（1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2）离散性指标可以表明平均指标的代表性，数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。方差、标准差、均值标准误差、极差。 均值标准误差：也叫抽样标准误差，是样本均值的标准差，反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。 4.1.4反映分布形态的描述性指标 偏度、峰度 4.2 频数分析 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies 4.3描述性统计量 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
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
统计分析软件SPSS操作方法 SPSS for Windows的启动和退出 图2 软件启动 在鼠标顺序单击“开始”——“程序”——“SPSS 10.0 for Windows”——“SPSS 10.0 for Windows”启动条之后，SPSS启动界面如图2所示。
图3 启动界面 如需要退出程序可单击右上角的“×”或左上角“File”下的“Exit”即可退出。如果在本次SPSS期间激活的窗口如DATA窗口、OUTPUT窗口的有关内容已经作为文件存盘，则系统直接退出SPSS系统。否则系统会对各窗口一一提问：是否保存×××窗口的内容。用户可按自己的意愿一一给以回答。随后，结束本次SPSS期间，退出SPSS系统。 菜单及窗口介绍 由图3所示，SPSS软件的主菜单主要包括10项： ①File：文件操作；②Edit：文件编辑；③View：视图；④Data：数据文件建立与编辑；⑤Transform：数据转换；⑥Analyze：统计分析；⑦Graphs：统计图表的建立与编辑；⑧Utilities：实用程序；⑨Window：窗口控制；⑩Help：帮助。 而数据窗口主要包括两部分内容，data view和variable view两个表格，这一点与EXCEL 软件极为相似，data view主要用来显示需要处理的数据，而variable view则用来为数据不同的变量的性质进行设置，如名字name、类型type、宽度width、小数点位数Decimals等。以下为下一级子菜单的介绍。 1 File 鼠标单击“File”后即打开下一级下拉子菜单。共计包括16项。现主要介绍常用的命令。 图4 File子菜单 “New”与“Open”命令分别为新建和打开一个文件（包括数据文件data、程序文件syntax、结果文件output、脚本文件script、其他文件other）。需要注意的是SPSS10.0可以直接打开EXCEL2000和数据库的文件（其他还有systat、文本、Lotus等格式的文件）。
SPSS基本概述与介绍 在教育技术学研究中，常常需要对大量的数据进行统计处理，这是一项细致而繁琐的工作，如果完全依靠手工来进行，工作量较大，且难以保证准确性，也得不到高的精度。为了减轻整理和计算大量数据的负担，提高工作效率，我们必须充分利用现代化的技术手段。随着计算机软件技术的发展，计算机在分析数据方面发挥了相当大的作用，它功能多、速度快、计算精确、较易利用，并且计算机统计软件可以完成更为精确系统的数据分析与统计计算。 在教育技术研究资料统计处理中常采用的统计软件有SPSS INC公司的SPSS统计软件系统、SAS统计分析系统和Microsoft公司的Excel软件等。SPSS是Statistics Package for Social Sciences（社会科学统计软件包）的缩写，它是社会科学研究人员首选的统计软件，也是目前世界上最流行的统计软件之一。因而被广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域中。 一、SPSS统计软件概况 SPSS是专业的通用统计软件包，它是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能，界面友好，使用简单，广泛用于教育、心理、医学、市场、
人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。 SPSS对硬件系统的要求较低，普通配置的计算机都可以运行该软件；对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在WINDOWS 3X、9X、2000环境下，现在较新的10.0版可运行在WINDOWS 2000中（SPSS早期版本运行于DOS下，这里不再进行介绍，本节以SPSS 10.0版本为例介绍的该软件的使用）。SPSS 10.0有英文版和汉化版两种版本，可运行在中英文平台上。 SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如Dbase，Excel，Lotus 等）。它的统计过程包括描述性统计、平均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、生存分析、多重响应等几大类，每类中又下含同类多种统计过程，比如回归分析中又分线形回归分析、非线性回归分析、曲线估计等多个统计过程，而且每个过程中允许用户选择不同的方法及参数进行统计分析，因此除可以实现常规的各种统计外，还可用来做一些不常用的分析处理。 SPSS采用Sax Basic引擎，允许用户使用类Basic的语
Data weight cases Analyze->nonparametric test ->binomial
Ok Binomial Test 例7-1
Data weight cases
Ok Analyze->descriptive statistics->crosstabs statistics Continue->ok Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 12.857(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.392 1 .001 Likelihood Ratio 13.588 1 .000 Fisher's Exact Test .001 .000 Linear-by-Linear Association 12.793 1 .000 N of Valid Cases 200 a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.48. 7.3 Data weight cases
Analyze->descriptive statistics->crosstabs Continue->ok Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 14.154(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.836 1 .001 Likelihood Ratio 14.550 1 .000 Fisher's Exact Test .000 .000 Linear-by-Linear Association 13.910 1 .000 McNemar Test .013(c)
实验三-IBM-SPSS软件的基本操作
云南大学软件学院 实验报告 课程：大数据分析及应用任课教师：蔡莉实验指导教师（签名）： 学号： 20131170142 姓名：郭昱专业：软件工程日期： 2015/11/01 成绩： 实验三 IBM SPSS软件的基本操作 一、实验目的 1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS 各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。 二、实验内容及步骤 （一）数据的输入和保存 1. SPSS界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 菜单栏 工具栏
注意：窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。该界面和EXCEL极为相似，很多操 作也与EXCEL类似。 2.定义变量 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
假如有两组数据如下： GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 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 先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。 现在SPSS的数据管理窗口如下所示： 第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。 现在我们来建立变量X。单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。此时SPSS的数据管理窗口如下所示： 现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还未输入过数据，即该数据集内没有记录。 3.输入数据 我们先来输入变量X的值，请确认一行二列单元格为当前单元格，弃鼠标而用键盘，输入第一
S P S S操作步骤汇总内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
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 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 group （missing）--下面选（missing）--continue—output（delete 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-- output（delete 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-- output（delete 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
s p s s统计分析软件概述 Prepared on 24 November 2020
第一章 spss 统计分析软件概述 练习题 1. spss 的中文全名和英文全名是什么 答：statistical package for the social science 社会科学统计软件包 Statistical product and service solutions 统计产品与服务解决方案 2. spss 有哪两个主要窗口他们的作用和特点各是什么 答：spss 数据编辑器窗口与spss 结果查看窗口 Spss 数据编辑器窗口：作用:定义spss 数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 特点：SPSS 运行过程中自动打开；SPSS 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据文件以.sav 存于磁盘上；两个视图：数据视图和变量视图。 Spss 结果查看窗口：作用：显示管理spss 统计分析结果、报表及图形。 特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv 存于磁盘上；两个视图：目录视图和内容视图。 3. 什么是spss 的数据集什么是spss 的活动数据集 答：数据集：spss 各数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合。 活动数据集：按打开的先后顺序，各数据集依次自动命名为：数据集0、数据集1、数据集2等等，其中只有一个数据集为当前数据集，称为活动数据集，用户只能对某一时刻活动数据集中的数据进行分析。 4. spss 有哪三种主要使用方式各自的特点是什么 答：SPSS 的运行方式有三种，分别是完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式的特点：所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的.是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS 的初学者。 程序运行方式的特点：手工编写SPSS 命令程序；一次性提交计算机运行；适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS 程序员。 混合运行方式的特点：在使用菜单的同时编辑SPSS 程序,是完全窗口菜单方式和程序运行方式的综合。 5. .sav,.spv,.sps 分别是spss 哪类文件的扩展名 答： .sav 是 spss 中数据文件的扩展名 .spv 是 spss 中输出文件的扩展名 .sps 是 spss 中语法文件的扩展名 spss 统计分析软件概述 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的： 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。 实验变量： 以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法：多元线性回归分析法 软件：spss19.0 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.
第二步： 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise. 进入如下界面： 2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.
3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue. 4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.