SPSS中多选题的录入及统计分析多选题，就是说一个题目可以有多个答案。在录入的时候有两种选择。下来举例说明：Q1 你经常使用的搜索引擎是哪几个？
1 百度
2 Google
3 雅虎
4 其他假设有5个被访者，分别选择了A 1 B 1,2 C 1,2,3 D 2,3 E 1,4 一数据录入有两种录入法,分别是二分法和分类法。1 二分法,数据结构如下二分法的特点是，题目有几个选项，SPSS数据文件中就有相应的几个变量以之对应。选项选中为1，不选中为0（也可以自己定义）。2 分类法，数据结构如下分类法的话，就是把选项序号依次输入到SPSS里面就可以了。变量个数等于同时选中的选项个数的最大值。如果是把数据先录入到txt 中的话，那么一定要注意题目之间的分隔符和选项直接的分隔符不能选一样的。比如，题目之间用TAB或逗号分开，选项之间用|分开。
二多选题定义SPSS中处理多选题，其实有两个模块。一个是在菜单Analyze -- Multiple Response 中，这个地方定义的多选题是临时的，如果你关闭SPSS 后再打开，多选题还得重新定义。除非你使用Syntax，否则不推荐。另一个就是在Data -- Define Multiple Respones Sets 中（也可以在Analyze -- Tables -- Multiple Respones Sets 中打开，其实是一样的），推荐用这种方法定义。1 二分法：1）在菜单中打开定义多选题的对话框，然后把同一道题目的几个变量选中，点击向右的三角形将它们移动到"Variables in Set" 这个框中2）在Variable Coding里选中Dichotomies，即二分法3）在Category Label Source里选"Variable Labels" 4）Set Name：填入多选题编号，Set Label：填入多选题的题干（或其他你觉得合适的标签）5）点击Add
2 分类法：1）在菜单中打开定义多选题的对话框，然后把同一道题目的几个变量选中，点击向右的三角形将它们移动到"Variables in Set" 这个框中2）在Variable Coding里选中Categories，即分类法3）Set Name：填入多选题编号，Set Label：填入多选题的题干（或其他你觉得合适的标签）4）点击Add 定义完以后，就会生成以$号开头的多选变量集了。这些多选变量集可以在Custom Tables里面使用。
三多选题统计二分法和分类法在统计的时候用法是一样的。打开菜单Analyze -- Tables -- Custom Tables 可以看到，在窗口左侧，出现了我们刚才定义的多选变量集$Q1 ，把它拖到右侧的表格里。然后点击确定，即可输出频次表。如果需要更详细的统计结果，可以打开位于左下角的Define框。其中，Summary Statistics可以定义输出的统计量（如Valid N，四分之一分位数等）及输出格式；而Categories And Totals则可以控制是够输出合计项等。需要与其他变量交叉的时候，把其他变量拖到Columns（列）就可以了。Tips：如何选中只选择了某个选项的Cases：比如我们要选中所有经常使用百度的Cases做统计，则 1 二分法：Select Cases -- Select If 输入：Baidu=1 2 分类法Select Cases -- Select If 输入：ANY(1, Q3_1 TO Q3_3)
也就是说，这个题你最好把每个选项都设为一个变量，则统计每个变量的频数就比较简单了。
多选题又称多重应答（Multiple Response），即针对同一个问题被访者可能回答出多个有效的答案，它是市场调查研究中十分常见的数据形式。对多选题数据的分析除了使用SPSS中的“Multiple Response”命令进行频数分析和交叉分析之外，还可以使用“Data Reduction”命令中的“Optimal Scaling”（最优尺度分析）进行多重对应分析，用以挖掘该数据与其他若干个变量之间的相互关系。
一、多选题数据在SPSS中的录入方式
SPSS软件中对于多选题答案的标准纪录方式有两种：（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）即把本道多选题的每个候选答案均看作一个变量Variable来定义，0代表没有被选中，1代表被选中。（2）多重分类法（Multiple category method）即根据被访者可能提供的答案数量来设置相应个数的变量Variable（假设被访者最多只能选择n个不同答案，则在SPSS中设置n个变量用以录入本道多选题数据）。
实际操作中我们基本都会采用第二种数据录入方式，因为大多数被访者只会选择相对少数几个候选答案作为自己所提交的答案，如果我们采用第一种录入方式就显得繁琐，输入数据时也容易出错，尤其是当样本量增大时，不利于提高工作效率。
二、案例介绍
某次市场调研项目中向被访者收集以下数据，A1题为多选题，把上述数据以第二种方
式录入进SPSS软件中，其中设置a101、a102、a103三个变量用来录入多选题A1，并定义好相应的变量值标签（V alues）如图1。
三、多选题两种数据录入格式的转换
由于只有第一种数据录入方式才是符合统计分析原则的数据排列格式，能够直接进行后续的统计推断，而第二种录入方式只是一种简化纪录方式，需要转化为前者。其转化方法操作如下：
选择菜单File→New→Syntax，在弹出的Syntax对话框中输入相应的命令，其中新变量“a”代表被访者是否选择了“A牌”这个选项（1代表选择，0代表未选择）这样通过上述数据转换，我们就把a101、a102、a103三个旧变量（以第二种录入方式）的数据转化成了a、b、c、d、e 5个新变量（以第一种数据录入方式）的数据，并定义好新的变量值标签（Values），如图2。
四、多重对应分析
现在我们运用多重对应分析方法来研究“购买品牌”（A1题）、“性别”和“年龄”三个变量之间的联系。
选择菜单Analyze→Data Reduction→Optimal Scaling ，默认弹出对话框中的设置（如图3），点击Define，选中变量“a”、“b”、“c”、“d”、“e”、“性别”和“年龄”，然后通过点击Define Range ，为每个变量设置取值范围：“a”、“b”、“c”、“d”、“e”、“性别”的取值范围在1～2之间，“年龄”的取值范围在1～5之间（如图4），点击OK 后得到多重对应分析图（如图5）。
在解释多重对应分析图（图5）时要遵从的原则和简单对应分析图类似，具体来说就是：由原点（0，0）出发做四象限图，落在同一象限内的各个变量类别间可能有联系
spss基本知识点 【篇一：spss基本知识点】 结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导 方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩 压较为稳定。第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参 数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假 设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和 方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验 方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检 验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组 样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用 另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了 参数（均值、方差等）是否相同的问题。如果两个总体的分布函数 形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同 nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验 chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论 分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分 布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体 健康 40% ?? 1.weightcasesby：death?? 2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验 binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的 概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来 自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生 儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地 某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性 28名（定 sex＝1）。问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女 性比例（总体概率约为 0.5）是否不同？ ?? 按出生顺序输入数 据， ?? 数据文件见 6.3.sav 1- sample k-s 过程 ?? 对连续性资料 的分布情况加以考察。这是一种拟合优度性检验，研究的是样本观
Spss数据处理方法 1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称 （只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称 2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称 下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。 3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框， 因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。 4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的 项目也可以选，选完后确定就可以了。 LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnett Tukey检验scheffe多重比较 Bonferroni邦弗伦尼统计量 Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 levene Tukey HSD Dunnett T3 bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 LSD:最小显著性差异 ?Scheffe： （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于20个网页 - 搜索相关网页 ?雪费 本研究结果显示研究对象在籍贯的不同其牙医医疗服务利用有显著差异（P＝0.046），且经雪费（Scheffe）的事后检定显示外省人在牙医医疗服务利用高于本省闽南，在其他的研究中未有此发现，研究者于是进一步的去了解，发现本研究对象中... 基于13个网页 - 搜索相关网页 ?以雪費 分析檢定；若P值小於0.05達到顯著水準，再以雪費(Scheffe)進行事後檢定，比較其差異，以下將一一進行分析。 基于12个网页 - 搜索相关网页 ?雪費法 （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于12个网页 - 搜索相关网页 -Scheffe Method：事后比较 ?事后比较
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、
变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。 标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。 标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。 变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。 CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。 用公式表示为：CV＝σ/μ 作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。 变异系数又称离散系数。 cpa中也叫“变化系数”
Analyze-Descriptive,计算出标准差和均值，然后用标准差除以均值就算出变异系数了 如何用SPSS软件计算两个变量之间的相关系数? 怎么判定相关是不是显著相关呢? analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).” 就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关 粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了 在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation） r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。
SPSS统计与EXCEL统计 一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表 注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度 简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度 独立样本T检验：比较两组平均数是否相等 ONEWAY ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验 TWOWAY ANOVA：可以比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量 多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。 二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表
注：理论模型中变量通常很难测量，这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等。 PS：原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件，只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一个SPSS学习的大致框架。
统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提到这些，不得不提到的概念有上分位点、两类错误（弃真和纳伪）以及阀值K又是怎样一回事？下面我将一一道来：
第七节计数数据统计分析的SPSS操作 对于计数数据的统计分析，SPSS提供了不同的分析和检验方法，从总体上来说，大致可以分为：用于比率差异的非参数二项检验，用于离散型变量配合度检验的卡方检验、用于连续型变量配合度检验的单样本K-S检验和正态图检验法和用于独立性检验的列联表分析等，这一节我们简单介绍如何通过SPSS操作解决这些常见的计数数据分析的统计问题。 一、二项分布的非参数检验方法 我们常常需要检验一个事件在特定条件下发生的概率是否与已知结论相同，如某地区出生婴儿的性别比例是否与通常男女各半的结论相符，或在一次抽样中，男女两性所占的比例是否与原先设计好的比例相符。此时即可用二项分布（Binomial）方法进行检验。下面结合具体数据说明Binomial方法在检验比率差异时的应用。 1．数据 所用数据文件为SPSS目录下之GSS93 subset.sav。这里我们将该数据文件另寸为“8-6-1.sav”。该文件中有一变量SEX，是回答者的性别，我们想检验这些回答者的性别是否各占一半。 2．理论分析 从上面数据来看，我们的目的是检验数据中男生和女生所占的比例是否相等，这等价于检验男生所占的比例是否等于0.5，可以用比例检验的方法进行检验。在SPSS中对应于二项分布的检验（Binomial Test）过程。 3．二项分布检验过程 （1）打开该数据文件后点击菜单Analyze，在下拉菜单中选择Nonparametrics Tests子菜单中的Binomial…，单击可进入二项检验（Binomial Test）的主菜单。把SEX变量选入到检验变量表列
中，其他选项请保持默认（图8-1）。 图8-1：二项分布检验主对话框 （2）请单击Options…按钮，打开对话框如图8-2所示。在此我们想同时在结果中输出一些描述 统计量及百分位数，可设置如图所示。设置完成单击Continue 按钮回到主对话框。 图8-2：二项分布Options 窗口 （3）在主对话框中点击OK 得到程序运行结果。 4．结果及解释 （1）输出数据描述统计量信息 NPar Tests Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Percentiles 25th 50th (Median) 75th Respondent 's Sex 1500 1.57 .49 1 2 1.00 2.00 2.00 在描述统计表中，程序提供了样本容量、平均数、标准差、极值及三个百分位数。 （2） 输出二项分布检验结果 Binomial Test Category N Observed Prop. Test Prop. Asymp. Sig. (2-tailed) Respondent's Sex Group 1 Male 641 .43 .50 .000
spss统计的名词解释 统计学在现代社会中起着重要的作用，它能够帮助我们理解和解释数据背后的 现象和趋势。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）统计软件则是一个 强大而广泛使用的工具，它能够帮助研究人员进行数据分析和统计计算。本文将解释一些与SPSS统计相关的重要名词，帮助读者更好地理解和使用这个软件。 一、数据预处理 数据预处理是任何统计分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据缺失的处理、 异常值的检测和数据变换等。在SPSS中，可以使用多种方法来进行数据预处理。 例如，数据清洗可以通过删除重复值、处理无效数据等方式实现。对于缺失数据，可以通过插补（如均值插补或回归插补）或删除缺失值的方式进行处理。当有异常值出现时，可以使用箱线图或离群值分析来检测和处理异常值。另外，SPSS还提 供了数据变换的功能，如对数变换、标准化等，以满足不同分析需求。 二、描述统计 描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法。SPSS提供了众多描述统 计的指标，包括均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度和峰度等。这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况和集中趋势，从而更好地理解数据。在SPSS中， 我们可以使用“统计”菜单下的“描述统计”来生成这些统计量。 三、t检验 t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均值是否存在显著差异。SPSS提供了不同类型的t检验，包括独立样本t检验和配对样本t检验。独立样本 t检验用于独立的两组样本，而配对样本t检验用于配对的两组样本。这些检验可 以帮助研究人员判断两组样本是否具有显著差异。 四、方差分析
SPSS应用讲义
一、SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”。 SPSS现在的最新版本为11.03，大小约为200M。它是世界上最早的、应用最广泛的统计分析软件，应用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业。也是目前权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。 二、优点 S PSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。是非专业统计人员的首选统计软件。 三、缺点： 该软件只吸收较为成熟的统计方法，而最新的统计方法，在SPSS中均难觅芳踪。另外，其输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。 知道吗？在计算机领域中有个著名的80/20规则，也就是在奔腾及更早的CPU所采用的CISC指令集中，有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的；换言之，另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。80/20规则在SPSS 的使用中同样有效！ 第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解 我先从一个数据分析实例入手介绍SPSS的基本使用方法。从下一章开始，我们再详细介绍SPSS各个菜单的精确用法。 在进入SPSS后，具体工作流程如下： 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。 [例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 一、数据的输入和保存步骤::定义变量→输入数据→保存数据 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：
理解SPSS的基本使用方法 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款专 业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学、商业、市场调研等 领域。它的可视化操作界面和丰富的分析功能，使得用户能够直观地 理解和分析样本数据，从而更好地做出合理的决策。本文将介绍SPSS 的基本使用方法。 一、数据输入 数据输入是使用SPSS进行数据分析的第一步，数据源可以是 Excel表格、文本文件、Access数据库等。首先打开SPSS软件，选择 菜单栏中的“File”-“Open”-“Data”打开数据源。在打开的Windows窗口中，选择所需的数据源，并点击“Open”进行加载，接着进行数据文件格式定义，导入数据时需选择文件格式。在这里我们选 择“Excel”，选择“Sheet1”标签页中需要分析的数据，并点击“OK”按钮即可。 二、数据清理
在进行数据分析前，需要对数据进行清理和整理。数据的清理包 括去除异常值、缺失数据、重复数据等。在SPSS中，可以通过菜单栏 中的“Transform”-“Recode into Different Variables”-“Old and New Values”对异常值进行清理。针对缺失值，可使用“Analyze”-“Missing Values”进行数据填充，或使用菜单栏中的“Transform”-“Compute Variable”创建新变量填充数据。而针对 重复数据，则可以使用“Data”-“Select Cases”对数据进行去重处理。 三、数据描述和分析 数据描述和分析是SPSS的核心功能之一，主要包括数据的计数、 描述性统计、方差分析、回归分析等。在SPSS中，通过菜单栏中的“Analyze”进行各种数据分析，如“Descriptive Statistics”用于 计算统计量，如平均值、标准差等；“One-Way ANOVA”用于分析方差；“Regression”用于进行回归分析等。其中，“Descriptive Statistics”是最常用的统计分析方法之一，可以显示每个变量的平 均值、中位数、标准差和分布情况等。此外，“Cross tabulations” 可对多个变量之间的关联关系进行分析，显示出不同变量之间的关系。
SPSS统计软件在质量管理中的应用 3.1 建立质量数据频率表 SPSS统计软件建立数据频率表由“Analyze”菜单中“Descriptive Statistics”的“Frequencies…”项来完成。比如，图1所示数据集是对某地区的五类产品的质量顾客满意度调查后，对调查者所从业岗位信息的统计数据集。其中，变量“产品类”的变量值“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示家电类、轻工类、食品类、纺织品与生产资料类产品；变量“调查者”的变量值“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示机关或者事业单位、企业、军人、农民与其他，这些信息的数据化均在定义变量时的标签中注明。具体操作如下： 图1 “产品类—调查者”数据集 打开“Analyze”菜单，选择“Descriptive Statistics”中的“Frequencies…”项，弹出“Frequencies”对话框，将两个变量选入“Variable(s)”框内。单击“Statistics”按钮。能够弹出“Frequencies：Statistics”对话框，其中，Percentile Values“复选框组定义了需要输出的百分位数；“Central tendency”复选框组要紧用来定义描述集中趋势的一组指标：均值（Mean）、中位数（Medi an）、众数（Mode）、总合（Sum）；“Dispersion”复选框组用于定义标准差（Std.deviation）、方差(Variance)、全距(Range)等描述离散趋势的一组指标；“Distribution”复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（Skewness）与峰度系数（Kurtosis）。点击“Statistics”对话框中的“Charts”按钮能够选择是否在输出结果中输出所要求的辅助图形，比如条形图、直方图等，本例选择饼图（Pie chart）。点击“Statistics”对话框中的“Format”按钮能够定义输出频数表的格式。最后，点击“OK”，能够得到如表1的频率表与图2的频率饼图。
SPSS方法简介 自由度：自由度(degree of freedom, df)在数学中能够自由取值的变量个数，如有3个变量x、y、z，但x+y+z=18，因此其自由度等于2。在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n 为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。 0.Spss的适用范围 1）统计描述 运用适宜的统计指标、统计表、统计图等方法，对研究对象（变量）的分布类型和数量特征进行展示的过程，通过统计描述可以研究对象的基本特征。 2）概率分布 随机变量：变异现象在生物界普遍存在，这种变异现象表现在人体某一具体指标或变量上，就是其数值的变化，测量前的不可预知性，这种变量叫随机变量 频数分布表和分布图描述了某一随机变量的经验分布，这是针对样本资料来透视数据的分布特征。由于抽样的随机性，样本的经验分布会随着样本的不同而变化。当样本扩展到总体时，随机变量的总体分布即为概率分布。 变量值的常见总体分布有正态分布、二项分布和Poisson分布，常见的抽样分布有t分布、F分布和x2分布，本质上这两种分布都是概率分布。 3）参数估计与假设检验 统计推断是根据样本提供的信息，以一定的概率对总体的分布及其特征作推断，常包含参数估计和假设检验。 参数估计是指由样本统计量估计总体参数；假设检验是指对所估计的总体的首先提出某种假设，然后根据随机样本信息及抽样误差理论，应用小概率反证法逻辑思维推断某种假设可被接受或拒绝的统计检验方法。 4）t检验 T检验是以t分布为基础，是数值资料中常用的假设检验方法主要用于两个均数的比较。理论上，t检验的应用条件要求样本来自正态分布总体，随机样本且总体方差齐性。当样本含量（确切讲是自由度）较大时，t分布近似于正态分布，可用u检验（又称z检验），此情况下t检验等价于u检验。
SPSS结果窗口用法详解
第四章：SPSS结果窗口用法详解 §4.1结果窗口元素介绍 SPSS实际上提供了两个结果窗口－－结果浏览窗口和结果草稿浏览窗口。前者最为常用，显示美观，但非常消耗系统资源；后者实际上是一个RTF格式文档，显示简单朴素，但节省资源。我们可以根据所用计算机的情况选择使用哪一种窗口。 结果草稿浏览窗口的内容虽然是RTF格式，但由于中、英文兼容性的问题，其中的表格读入WORD以后会变的面目全非，因此对我们不是很适用。 4.1.1 结果浏览窗口 SPSS的输出结果美观大方，是该软件的一大特色，下面是一个典型的结果浏览窗口。 相信99%的人都用过资源管理器，SPSS的结果浏览窗口和Windows资源管理器的结构完全相同，操作也几乎相同。除了上面的菜单栏、工具栏以外，绝大部
分窗口被纵向一分为二！左侧是大纲视图（Outline view），又称结构视图，右侧则显示详细的统计结果（统计表、统计图和文本结果），两侧的元素是完全一一对应的，即选中一侧的某元素，在另一侧该元素也会被选中。例如左侧的Title图标旁有一个红色的箭头，表明该内容为结果窗口当前所在位置，相应的，右侧的标题Descriptives旁也出现一个红色三角，表明这就是Title图标所代表的内容。下面解释一下大纲视图的各个元素。 大纲视图顾名思义，大纲视图用于概略显示结果的结构，用于在宏观上对结果进行管理，如移动，删除等。里面采取和资源管理器类似的层次方式排列元素，每个元素用一个小图标来表示。常见的图标有： 大纲图标，代表一段或整个输出结果，含下级元素，单击左侧的减号就可以将下级元素折叠，折叠后减号变为加号，图标则变为。 运行记录图标，代表系统操作产生的一段运行记录。 警告图标，代表输出结果中的系统警告。 注解图标，代表系统自动产生的注解，默认情况下注解内容在输出结果中是隐藏的。 标题图标，代表输出标题。 页标题图标，代表输出标题，较少出现。 表格图标，代表输出结果中的统计表（Pivot table，字面意思为数据透视表）。 统计图图标，代表统计图。 文本图标，代表文本输出结果。 交互式统计图图标，代表交互式统计图。 统计地图图标，代表统计地图。 单击图标会选中所代表的一块或一段输出结果，双击图标可以让对应输出在显示、隐藏间切换，选中后单击图标的名称则可以对图标改名。 4.1.2 结果草稿浏览窗口
IBM SPSS Modeler 说明 数据挖掘和建模 数据挖掘是一个深入您的业务数据，以发现隐藏的模式和关系的过程。数据挖掘解决了一个常见的问题：您拥有的数据越多，就越难有效地分析并得出数据的意义，并且耗时也越长。金矿无法开采，通常是由于缺乏人力、时间或专业技术。 数据挖掘使用清晰的业务流程和强大的分析技术，快速、彻底地探索大量的数据，抽取并为您提供有用且有价值的信息，这正是您所需要的“商务智能〞。 尽管您数据中的这些以前未知的模式和关系本身很有趣，但一切并不止于此。如果您可以使用这些过去行为的模式来预测未来可能发生的事情，那又会怎样？这就是建模的目标 - 模型，它包含一组从源数据中抽取的规如此、公式或方程式，并允许您通过它们生成预测结果。这正是预测分析的核心。 关于预测分析 预测分析是一个业务流程，其中包含一组相关技术，通过从您的数据中总结出有关当前状况与未来事件的可靠结论，帮助制定有效的行动措施。它是以下方面的组合： •高级分析 •决策优化 高级分析使用多种工具和技术，分析过去与现在的事件，并预测未来的结果。决策优化确定您的哪些措施可以产生最好的可能结果，并确保这些建议措施能够最有效地融入到您的业务流程中。 有关预测分析如何工作的深入信息，请访问公司。 建模技术 建模技术基于对算法的使用，算法是解决特定问题的指令序列。您可以使用特定算法创建相应类型的模型。有三种主要的建模技术类别，IBM® SPSS® Modeler 为每种类别提供了一些示例： •Classification •关联 •细分〔有时称为“聚类〞〕 分类模型使用一个或多个输入字段的值来预测一个或多个输出〔或目标〕字段的值。这些技术的局部示例为：决策树〔C&R 树、QUEST、CHAID 和 C5.0 算法〕、回归〔线性、logistic、广义线性和Cox 回归算法〕、神经网络、Support Vector Machine (SVM) 和贝叶斯网络。 关联模型查找您数据中的模式，其中一个或多个实体〔如事件、购置或属性〕与一个或多个其他实体相关联。这些模型构建定义这些关系的规如此集。数据中的字段可以作为输入和目标。您可以手动查找这些关联，但关联规如此算法可以更快速地完成，并能探索更多复杂的模式。Apriori 和 Carma
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 数据的简单描绘 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进展统计分析 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 欢送参加SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。由于该软件极为易学易用〔当然还至少要有不太高的英语程度〕，我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的根本使用方法也就已经被你掌握了。从下一章开场，我们再详细介绍SPSS各个模块的准确用法。 我们教学时是以为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但详细的统计分析功能那么按10.0版本讲述。没关系，根本操作是完全一样的。好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开场吧！ 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名安康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与安康人的血磷值是否不同〔卫统第三版例4.8〕？ 让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是翻开计算机〔废话〕，然后进入瘟98或瘟2000〔还是废话，以下省去废话2万字〕，在进入SPSS后，详细工作流程如下： 1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进展必要的预分析〔分布图、均数标准差的描绘等〕，以确定应采用的检验方法。 3.按题目要求进展统计分析。 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 SPSS的界面 当翻开SPSS后，展如今我们面前的界面如下：