统计分析模型
（1)信度分析文献[558]
操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）-移动变量到项目（I）框内—统计量—描述性（项+度量+如果。）-项之间（相关性）—继续-确定
信度系数界限值:0．60-0．65认为不可信；0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80—0．90就是非常好。因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上:0．60-0．70之间可以接受.若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。
项已删除的刻
度方差
删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高,信度较好。信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度,依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的.
从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关,显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度,可以进行后续研究，他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义.
对比上面相关系数表,项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1(强相关）
（3)频数分析 P66 文献[558]
操作步骤：分析-描述统计—（123)频率（F）-移动变量到变量（V）框内-显示频率表格√-统计量—分布（偏度+峰度）—继续—确定
频率也称频数,就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表,即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识。描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。偏度（Skewness)是描述取值分布形态对称性的统计量，由Pearson在1895年提出。偏度由样本的3阶中心矩与样本方差的3／2次方的比值而得，偏度的绝对值越大，表示数据分布的偏斜程度越高.来自正态总体的样本偏度近似为0。偏度系数有两种测量方式，分别为皮尔逊偏度系数1和皮尔逊偏度系数2。偏度系数等于0的时候属于正态分布;偏度系数大于0的时候是右偏分布，表明较低的值占多数;偏度系数小于0的时候为左偏分布，表明较高的值占多数.峰度(Kutosis）是描述变量取值分布形态扁平程度的统计量，由Pearson在1905年提出.峰度等于0的时候表示数据分布的扁平程度适中，即正态分布；峰度大于0的时候表示数据呈扁平分布；峰度小于0表明数据呈尖峰分布。
操作步骤：数据（D）—拆分文件(F)—√比较组—移动分组变量到分主方式（G）中（注意：一次移动一个分组变量+如果一次移动多个则成为组合频率分析）—确定—分析-描述统计—（123)频率（F）—移动变量到变量（V）框内-显示频率表格√—确定
（4）描述性统计分析 P71 文献[558］
操作步骤：分析—描述统计-描述（D）—移动变量到变量（V)框内—选项—均值、样本方差、样本标准差—继续-确定离散系数另行计算
描述性统计量是研究随机变量变化综合特征（参数）的重要工具，它们集中描述了变量变化的特征。SPSS提供的基本统计量大致可以分为3类：描述集中趋势的统计量、描述离散程度的统计量和描述总体分布形态的统计量。
统计学中的集中趋势统计量是由样本值确定的量，样本值有向这个数据集中的趋势。测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值，不同类型的数据用不同的集中趋势测度值，选择哪种测度值取决于数据的类型。描述集中趋势的统计量有样本均值、中位数等。均值（Mean)又称为“算术平均值”，指一组数的平均值.样本均值反映了变量取值的集中趋势，或者平均水平，是最常用的基本统计量。
统计学中描述离散趋势的统计量是样本值远离集中趋势统计量程度的定量化描述，说明了集中趋势测度值的代表程度，不同的数据有不同的离散趋势测度值。比较重要的离散趋势统计量有样本方差、样本标准差、离散系数等.样本方差（Variance）是刻画样本数据关于均值的平均偏差平方的一个量,是描述样本离散趋势的最常用的统计量。样本方差越大，表明样本值偏离样本平均值的可能性就越大.由于样本方差的计算单位是样本值的平方，将样本方差开方后可以得到和样本值相同量纲的统计量，称为样本标准差（Std．deviation)。样本标准差和样本方差一样，也是度量样本离散程度的重要统计量。离散系数也称标准差系数，即标准差与相应均值之比，主要用于测量相对离散程度，对不同组别离散数据进行比较。离散系数消除了数据水平高低和计量单位的影响。
均值、样本方差、样本标准差、离散系数
描述统计量
N均值标准差方差
经济因素1024。49.767.589成长因素102 4.62.614。377精神因素102 4.55。684.468有效的 N (列表状态）102
(5）均值比较
操作步骤：分析-比较均值—均值（M）—移动变量到因变量列表（D）框内—移动分组变量到自变量列表（I）框内—选项—均值从统计量（S）框移动到单元格统计量（C）—继续—确定
Means过程倾向于对样本进行描述，它可以对需要比较的各组计算描述指针，进行检验前的
预先分析。Means过程的优势在于所有的描述性统计变量均按因变量的取值分组计算，无须先进行文件拆分过程，输出结果中各组的描述指标放在一起，便于相互比较分析。Means过程计算指定变量的综合描述统计量，包括均值、标准差、总和、观测量数、方差等一系列单变量描述统计量,当观测量按一个分类变量分组时，Means过程可以进行分组计算。Means过程还可给出方差分析表和线性检验结果.使用Means过程求若干组的描述统计量，目的在于比较，因此必须分组求均值。
SPSS统计软件的操作与应用 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学 统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。它提供了广泛的功 能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。本文将介绍SPSS的操 作步骤和应用场景。 一、SPSS的基本操作步骤： 1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格 式的数据。点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。 4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。可以 使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数 运算来计算新的变量。可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集 进行分析。 5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、 频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命 令进行回归分析。 6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。分析结果可以通过图表、表 格和文字报告的方式进行解释。 7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景： 1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。 2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。 3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。 5.财务分析：SPSS可用于财务分析、投资者关系分析等。可以进行财务比率分析、风险评估、多元回归分析等统计分析，帮助企业和投资者评估公司的财务状况和投资回报。 6.公共政策分析：SPSS可用于公共政策的制定和评估。可以进行政策评估、群体特征分析、预测分析等统计分析，帮助政府决策者了解社会问题、评估政策效果。 总结：SPSS是一款功能强大的统计软件，适用于各个领域和学科的数据分析与研究。通过学习和熟练掌握SPSS的操作步骤和应用技巧，可以更好地利用数据进行统计分析，从而提高研究成果的可信度和科学性。
第1章 SPSS简介 SPSS简介。SPSS是Statisticl Package for Social Science的英文缩写，即：社会科学统计分析软件包，它是当今世界上公认和流行的综合统计分析软件包。SPSS的应用面广阔，它在经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各领域均有广泛的应用。SPSS提供了一种很友好的用户界面，需什么统计功能，直接单击菜单即可。通过简单的菜单式操作，就可以方便地规范和融合搜集到的原始数据，并能实施从简单的描述性统计分析到复杂的时序分析等多种方法，对数据进行建模，返回有意义的分析结果，比如客户特征的分类、发展趋势和预测等。把这些结果对应于实际，可以帮助使用者在发掘潜在客户、制定长远规划等工作上作出更加准确的判断。 SPSS的基本统计分析功能有：频数分析、描述统计量分析、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析、判别分析、各种统计图形等等。 数据文件的操作与建立 一、SPSS数据文件的特点 SPSS数据文件是一种有结构的数据文件，它包括文件结构和数据两部分。 SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量，每个变量都有名称，SPSS数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描述。 SPSS数据文件的建立步骤： 第一步：定义SPSS数据文件的结构； 第二步：输入数据。 二、数据文件的结构 SPSS数据文件的结构是对每列变量及其相关属性的描述，它包括：变量名、变量类型、变量宽度、变量名标签、变量值标签、变量列格式、变量缺失值、变量度量方法等信息。 （一）如何定义一个变量 单击数据编辑窗口下面的Variable View选项，数据窗口便处于定义变量状态，如图1-1所示：
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操作指导 社会统计学软件包（SPSS）20世纪60年代由美国斯坦福大学的3位研究生研制开发，使国际上最有影响力的统计软件之一，广泛用于社会学、经济学、生物学、教育学、心理学等各个领域。 一、SPSS数据文件管理 1、建立一个数据文件 菜单“文件”——“新建”——“数据”； （1）单击“变量视图”。 标签：变量名不能超过8个字符，所以需要输入相应变量的文字解释说明。 值：一般适用于定类变量和定序变量。 缺失：定义缺失值 没有缺失值，系统默认选项。 离散缺失值，制定3个数值为缺失值。 缺失值的范围。 列：定义列宽 测量：尺度指定距和定比数据，用于代表连续数据；有序代表定序数据；名义代表定类数据。 （2）单击“数据视图” 进行数据的直接录入。 注意：开放题和简单单选题录入相似。多选题的录入比较复杂。 多选题又称为多重应答，是社会调查和市场调研中极为常见的一种数据记录类型。录入时可以采用两类：多重二分法、多重分类法。 多重二分法是指在编码的时候，对应每一个选型都要定义一个变量，有几个选项就有几个变量，这些变量均为二分类，它们各自代表对一个选项的选择结果。如1代表选择，0代表未选。 多重分类法是利用多个变量来对一个多选题的答案进行定义，这些变量须为数值型变量，利用值标签将答案标出，所有变量采用一套值标签。适合于选项较多的情况。 2、读取外部数据 一般使用EXCEL数据。菜单“文件”——“打开”——“数据”，调出打开文件对话框，在文件类型下拉列表中选择EXCEL类型。 二、数据整理 数据整理的功能主要集中在“数据”和“转换”两个主菜单下。 1、数据 “数据”——“个案排序”。 “数据”——“转置”。 “数据”——“选择个案”。 “数据”——“分类汇总”；分组变量一般是离散变量，而汇总变量一般是连续变量。要同时计算一个变量的两个统计量时需要将该变量移入两次汇总变量。 “数据”——“合并文件”；添加个案是指纵向合并样本量；添加变量是指横向合并变量。未匹配变量中*变量为工作数据文件中的变量，+为外部数据文件中的变量。指定变量
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。
SPSS基本操作讲解 SPSS是一种常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能。在使用SPSS进行数据分析时，我们需要进行一些基本操作来导入数据、 整理数据、进行统计分析和绘制图表。下面将从四个方面介绍SPSS的基 本操作。 一、数据导入和整理 1. 导入数据：将数据导入SPSS，可以通过菜单栏的“文件”-“打开”来选择要导入的数据文件，也可以直接拖拽数据文件到SPSS窗口中。导入的数据文件可以是Excel、CSV等格式。 2.查看数据：导入数据后，可以通过菜单栏的“数据”-“查看数据”来查看导入的数据。可以查看数据的全部内容或部分内容，以便对数据进 行了解。 二、数据的统计分析 1.描述统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“描述性统计”来进 行描述性统计分析，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等指标。可以选择需要分析的变量，也可以选择按照分类变量进行分组分析。 2.参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“参数估计”来进行 参数统计分析，包括t检验、方差分析、回归分析等。选择相应的分析方 法后，可以设定自变量和因变量，进行参数估计和显著性检验。 3. 非参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“非参数检验”来 进行非参数统计分析，比如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、
Kruskal-Wallis检验等。选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因 变量，进行非参数统计分析。 三、数据的处理和转换 1.数据清洗：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗，去除异 常值、缺失值等。可以通过菜单栏的“数据”-“选择特定数据”来选择 其中一列数据，并根据设定的条件进行数据筛选和清洗。 2.数据缺失处理：可以通过菜单栏的“数据”-“缺失值处理”来处 理缺失值。可以选择将缺失值替换为均值、中位数或者一些固定值，也可 以根据自己的需要进行其他处理方法。 3.数据变量的转换：在进行统计分析时，有时需要对数据变量进行转换。可以通过菜单栏的“数据”-“转换变量”来进行数据变量的转换， 比如对变量进行对数变换、标准化等。 四、结果的输出和图表绘制 1.输出结果：在进行数据分析后，可以通过菜单栏的“结果”来查看 和输出分析结果。分析结果以表格的形式展示，包括统计量、显著性水平、置信区间等。可以选择输出全部结果或者部分结果。 综上所述，SPSS的基本操作主要包括数据导入和整理、数据的统计 分析、数据的处理和转换以及结果的输出和图表绘制。掌握这些基本操作，可以帮助我们进行数据分析的全过程，从数据的导入到最后的结果展示， 提高数据分析的效率和准确性。
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,再来掌握几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 , 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。 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,在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 18.0作为统计分析应用试验活动的工具。 1. SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式: (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
SPSS应用 (一) 统计软件SPSS16.0简介 SPSS是世界最著名的统计分析软件之一，其版本历经6.0,7.0，13.0,16.0,17.0，迄今已有30余年历史。SPSS原意为Statistical Package for Social Science，即“社会科学统计包”，2000年正式更名为“Statistical product and Service Solutions”，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着其应用领域的拓展加深。 SPSS功能全面，包括数据管理，统计分析、图表分析、输出管理等，提供多种统计分析方法，可绘制各种图形。最突出的优点还是操作界面友好，利用窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，用对话框提供各种功能选择项，相对于需要输入命令或编程的其他知名统计软件来说，Spss易学易用，故称为广大非统计专业人员的首选统计软件。目前，spss 已深入应用于社会科学和自然科学的各个领域，发挥着巨大作用。 1.6.1.2 Spss的启动与退出（和office相类似，略） 1.6.1.3 SPSS的主要窗口及其功能 SPSS的窗口都具有典型的Windows风格和功能，具备各种窗口控件，主要有3类：数据编辑窗口(Data Editor)、结果输出窗口(Viewr) 和语法窗口（Syntax Editor）。下面介绍前两类的功能及特点。 （1）数据编辑窗口(SPSS Data Editor):系统启动后自动打开的窗口就是数据编辑窗口，主要用于准备、整理数据以及调用统计分析过程等。系统只能同时打开一个数据文件，当打开新的数据文件时，系统自动关闭前一个数据文件，一旦关闭数据窗口的SPSS系统也就相应退出。见图1-2
SPSS的变量设置和基本操作 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，可帮助研究者在社会科学领域进行数据分析。在使用SPSS进行分析之前，需要对变量进行设置和进行一些基本操作。本文将介绍SPSS的变量设置和基本操作。 一、变量设置 在使用SPSS之前，必须先进行变量设置，包括变量属性和数据类型的定义。变量属性可以是数值型、字符型或日期型；数据类型可以是连续型、离散型或自定义型。以下是一些常见的变量设置步骤： 1. 打开SPSS软件并新建数据文件（Data Editor）。 2. 在数据文件中选择“变量视图”（Variable View），可以看到一个表格，每一行代表一个变量。 3.在第一列输入变量名。变量名应具有描述性且易于理解。 4. 在第二列选择变量类型。可以选择数值型（Numeric）、字符型（String）或日期型（Date）。 5. 在第三列选择变量宽度（Width），即变量所占的字符数或数字位数。根据实际需要进行设置。 6. 在第四列选择小数位数（Decimals）。对于数值型变量，可以设置其精度。 二、变量操作
除了变量设置之外，还需要进行一些基本的变量操作，如变量输入、 导入、导出、修改和删除等。以下是一些常见的变量操作步骤： 2. 变量导入：可以将数据从其他文件导入到SPSS中进行分析。选择“文件”（File）→“打开”（Open），然后选择需要导入的数据文件。 3. 变量导出：可以将分析结果导出到其他文件格式中，如Excel、CSV等。选择“文件”→“导出”→“数据”（Export）。 5. 变量删除：可以删除不需要的变量。选择相应的变量列，右键点击，并选择“删除”（Delete）。 三、变量操作技巧 除了基本的变量设置和操作之外，还有一些变量操作的技巧可以提高 效率和准确性。 2. 变量筛选：对于大量变量的数据文件，可以使用变量筛选功能， 只显示需要的变量。选择“数据”→“选择变量”（Select Variables），然后选择需要显示的变量列。 3. 变量转换：可以将字符型变量转换为数值型变量，或将数值型变 量转换为字符型变量。选择“转换”→“变量转换”（Variable Transformations）。 4. 变量重编码：可以将其中一变量的取值范围重新编码为其他取值。选择“转换”→“变量重编码”（Recode into Different Variable）。 总结： SPSS的变量设置和基本操作对于数据分析至关重要。通过正确设置 变量属性和数据类型，可以避免错误的分析结果。合理的变量操作可以提
学习使用SPSS进行数据分析和统计在今天的数字化时代，数据统计和分析已经成为各个领域不可或缺的技能和技术。学习使用SPSS进行数据分析和统计，可以帮助我们更加深入地了解数据，同时也可以为我们解决问题和做出决策提供帮助。 一、SPSS的基本概念和用途 SPSS全称是“Statistical Product and Service Solutions”，是一种统计分析软件。它可以用来对数据进行分析、建模和预测，支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。同时，SPSS也提供了各种图表和报表来展示数据分析结果，方便我们更好地理解和使用数据。 二、SPSS的基本功能和操作 1. 数据输入和清洗：在使用SPSS进行数据分析之前，我们需要将数据输入到SPSS中并进行数据清洗。数据输入可以通过手动输入、复制粘贴、导入文件等方式实现，数据清洗则可以通过数据筛选、去重、去除缺失值等方式实现。
2. 数据分析和统计：SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析等。我们可以根据不同的数据类型和研究需求选择不同的统计方法。 3. 图表展示和报表输出：SPSS提供了多种图表和报表样式，可以很方便地将统计结果展示出来。我们可以使用SPSS自带的报表或自定义报表来实现。 三、学习SPSS的途径和方法 1. 在线课程和教程：通过网络搜索“SPSS入门教程”或“SPSS在线课程”，可以找到很多教程和课程资源来学习SPSS的基本操作和分析方法。例如，在Coursera和edX等平台上，有很多SPSS 课程可供选择。 2. 书籍和教材：学习SPSS最基础的方法是通过购买SPSS的官方教材并进行学习。SPSS出版了一些很好的教材，例如《SPSS 统计分析方法》和《SPSS数据分析入门与进阶》等。同时，也有其他基础统计学分析的书籍可以参考。
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
案例一——SPSS介绍 学习目标：初步认识SPSS软件的内容 一、SPSS界面说明 SPSS for Windows是SPSS的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。 标题栏 菜单栏 工具栏 数据栏 标签 图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面 该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下： 1. 标题栏：功能与其它Windows软件一致。 2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。 2．1 File：文件操作菜单。单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Read Text Data：读入文本文件； ·Save和Save As：保存文件； ·Display Data Info：显示数据的基本信息； ·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图1-3 File菜单项的下拉菜单 图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 2．2 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值； ·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据； ·paste variables：粘贴指定的变量； ·clear：清除所选的观测值或变量； ·find：查找数据。 2．3 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。 2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括： ·Define Variable Properties：定义变量属性； ·Copy Data Properties：复制数据文件属性； ·Insert Variable：插入变量； ·Insert Cases：插入变量或观测值； ·Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序；
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： 请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。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。 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”。
SPSS基本功能及操作 统计分析模型 （1）信度分析文献[558] 操作步骤：分析―度量―可靠性分析（R）―移动变量到项目（I）框内―统计量―描 述性（项+度量+如果。）―项之间（相关性）―继续―确定 信度系数界限值：0．60―0．65认为不可信；0．65―0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80―0．90就是非常好。因此，―份信度系数好的量表或 问卷最好在0．80以上，0．70―0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70 以上：0．60―0．70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。 案例处理汇总案例有效已排除总计 aN 102 0 102 % 100.0 .0 100.0 a. 在此 程序中基于所有变量的列表方式删除。可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项 的 Cronbachs Alpha .822 .830 项数 7 项总计统计量项已删除的刻度均值经济因素 成长因素 27.02 26.89 项已删除的刻度方差�� 12.415 10.058 校正的项总计相关 性 .088 .782 多相关性的平方 .099 .669 项已删除的 Cronbach's Alpha 值 .872 .770 删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。可见核心知识性员工激励组 合量表的内部一致性高，信度较好。信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该 问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。 1 （2）效度分析文献[560] 每一个r值彼此都达到显著性水平的个数越多，就表 示该分量表建构效度越好。操作步骤：分析―相关―双变量（B）―移动变量到变量（V）框内―相关系数（Spearman/Kendalltau-b(K)）―显著性检验（双侧检验）―标记显著性 相关―确定相关系数 Spearman 的 rho 经济因素成长因素精神因素领导因素环 境因素工作因素管理因素 1.000 . 102 .241 .015 102 *经济因素相关系数 Sig.（双侧） N 成长因素相关系数 Sig.（双侧） N .241 .015 102 1.000 . 102 *.183 .065 102 .711 .000 102 **.125 .210 102 .691 .000 102 **.266 .007 102 .585 .000 102 ****.061 .544 102 .487 .000 102 **.144 .149 102 .432 .000 102 ***. 在置信度 （双测）为 0.05 时，相关性是显著的。 **. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是 显著的。
SPSS软件基本介绍 *一、什么是SPSS？ *二、SPSS软件的发展历史 *三、SPSS软件的特点 *四、SPSS软件的基本功能
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。它是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，有Windows和Mac OS X等版本。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。 一、什么是SPSS？
二、SPSS软件的发展历史 *SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai(Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建 了SPSS总部。 *2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
三、SPSS软件的特点 * 1.操作简便，编程方便。界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。具有第四代语言的特点，只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。 * 2.功能强大。具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 * 3.数据接口。能够读取及输出多种格式的文件。 * 4.模块组合、SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 *spss针对性强。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。