大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片……
首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图
所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值……
讲讲值的设定……
点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图
如果是五点维度的量表，那么就是
记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图
都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下……
转换——计算变量
点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦……
1.描述性统计
将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的…………
2.差异性分析
差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过……
对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T 检验为例……
将性别放进下面的分组变量中，
接着定义组……
按确定
看Sig（双侧）得分，小于0.05就表明有显著差异，上图可见男女在组织承诺上是有显著差异的，在变革型领导行为的认同上没有显著差异……
而对于学历，年级，年龄，工作年限等因素，我们可以采用单因素ANOVA分析，如下……
按确定……
由上图可知，在KY工作年限不同，在感情承诺、规范承诺、机会承诺上都有显著差异……显著性小于0.05……
如果做出来没有差异，可以在下图中选择两两比较……
选中LSD（最小显著方差法）……
继续……确定……就会出来多重比较的图……
再找有没上标为小星星的……有就可以说明二者有差异，没就没办法了……你改数据吧……= =……上图说明1年和3年、5年的在感情承诺上有明显差异……我去……4年的怎么没差异……= =0……
别的也就这么做……不重复说了……
3.相关分析
相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存在相关性……下例为两大变量的相关分析……
分析——相关——双变量
确定后……
可见变革型领导行为和组织承诺在0.01水平上显著相关……上标两颗星……相关性比较好……
其他维度也是一样的做法…………
4.回归分析
相关分析只能说明二者的相关性，并不能表明是否是由于A的变化引起B的变化，要想证明因果关系就要用回归分析……
在做回归之前，首先要做一下自变量之间的相关性，如果相关系数超过0.75就不能做回归……会有比较大的偏差……这里不说了，不会的看3.相关分析
回归如下
如果你想用ABC变量预测D，就把D放因变量中，ABC放自变量中，方法选择进入……直接确定，如下图
上图的结果表明德行垂范和愿景激励被踢出回归方程，因为Sig大于0.05……所以只有个性化关怀和领导魅力可以显著预测组织承诺……
5.问卷信度和效度
信度=分析——度量——可靠性分析
把你同一份量表的题目全部放进去，比如变革型领导量表有26题……直接确定……
结果表明Cronbach's值为0.939，量表信度很好……超过0.7才行
效度分析一般采用结构效度分析，就是因子分析……
分析——降维——因子分析
把你同一量表的题目都放进去……
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。
s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的
《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教
课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题） 1、试题编号：1000110,答案：RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有（） A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号：1000310,答案：RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有（） A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号：1000410,答案：RetEncryption(A)。 （）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。 4、试题编号：1000510,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号：1000810,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号：1000910,答案：RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号：1001010,答案：RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个（） A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号：1001110,答案：RetEncryption(C)。
变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（） A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号：1001210,答案：RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号：1001310,答案：RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号：1001810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号：1001910,答案：RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号：1002010,答案：RetEncryption(A)。 数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号：1002110,答案：RetEncryption(B)。 通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号：1002210,答案：RetEncryption(A)。 SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号：1002310,答案：RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号：1002710,答案：RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号：1002810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号：1002910,答案：RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析
SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。
数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论： 标准化后的所有指标数据。 注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；
【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框； 【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框； 【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框； 【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框； 【6】查看分析结果。 所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。 所的结论： 符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。 注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验： 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)
SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日
目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)
一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安
SPSS数据案例分析 目录 _Toc438655006 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二．实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响
●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 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 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 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、
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。
图 ???对话框（图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法： 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents：主成分分析法；
???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000
---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。
二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。
第1题：基本统计分析1 分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。 1、基本思路： （1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 （2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤： （1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 （2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述： 频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
《SPSS统计软件》课程作业 要求：数据计算题要求注明选用的统计分析模块和输出结果；并解释结果的意义。完成后将作业电子稿发送至 1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下： 计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。 解： 描述 统计量标准误 血清总蛋白含量均值.39389 均值的 95% 置信区间下限 上限
5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度.054.241 峰度.037.478 样本均值为：；中位数为：；方差为：；标准差为：；最大值为：；最小值为：；极差为：；偏度为：；峰度为：；均值的置信水平为95%的置信区间为：【，】。 2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ图，并判断该数据是否服从正态分布。解：
正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig. 血清总蛋白含量 .073 100 .200* .990 100 .671 a. Lilliefors 显著水平修正 *. 这是真实显著水平的下限。 表中显示了正态性检验结果，包括统计量、自由度及显著性水平，以K-S 方法的自由度sig.=,明显大于，故应接受原假设，认为数据服从正态分布。 3. 正常男子血小板计数均值为9 22510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：9 10/L ）如下： 220 188 162 230 145 160 238 188 247 113
SPSS期末报告 关于员工受教育程度对其工资水平的影响 统计分析报告 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 学号：1402030108 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班
目录 一、数据样本描述 (1) 二、要解决的问题描述 (1) 1 数据管理与软件入门部分 (1) 1.1 分类汇总 (1) 1.2 个案排秩 (1) 1.3 连续变量变分组变量 (1) 2 统计描述与统计图表部分 (1) 2.1 频数分析 (1) 2.2 描述统计分析 (1) 3 假设检验方法部分 (1) 3.1 分布类型检验 (2) 3.1.1 正态分布 (2) 3.1.2 二项分布 (2) 3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分 (2) 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分 (3) 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (4) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (7) 3 假设检验方法部分 (8) 3.1 分布类型检验 (8) 3.1.1 正态分布 (8) 3.1.2 二项分布 (10) 3.1.3 游程检验 (10) 3.2 单因素方差分析 (12) 3.3 卡方检验 (13) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (14) 3.4.1 相关分析 (14) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分 (17) 4.1 信度 (18) 4.2 效度 (18)
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 1.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？ 单因素分析单因素方差分析：因变量—合作意愿得分；自变量—不同合作游戏（3种不同的水平） 显著性水平为0.541，大于0.05，说明这三组数据总体方差相等，适合方差齐性检验 从上表可以看出组间离差平方和为2.528，组内离差平方和为4.035，组间方差检验F=4.698，对应的显著性水平0.026，小于显著性水平0.05，说明3组中至少有一组与另外一组存在显著性差异。 由上表可以看出甲组与乙组的显著性为0.184 大于0.05，说明这两组的合作意愿得分没有显著差异，，但是甲组和乙组的相伴概率为0.008，说明这两组的合作意愿得分有显著性差异。 2.现有10名男生进行观察能力的训练，训练前后各进行一次测验，结果如下表所示。 解答：两配对样本T检验 从上表可以看出样本有10个，训练前10个男生的观察能力的样本均值是71，标准差是10.477，训练后观察能力的均值是79.50，标准差是9.823 由上表可以得出训练前后的相伴概率为0.028小于显著性水平0.05，说明训练前后能力的相关性较高 由上表可以得出t统计量为-3.341，相伴概率为0.009，小于0.05，说明训练能够是10个男生的观察能力有显著性的变化 3．某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。结果见表。问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序SPSS期末数据分析
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