下载文档原格式
(1)Statistics选项:AgglomerationSChedUle：凝合状态表。
显示聚类过程的每•步合并的类或样品、被合并的类或样品之间的距离以与样品或加入到一类的类水平。
Proximitymatrix：相变量似矩阵。
给出各类之间的距离或相像测度值。
ClusterMembership：类成员。
显示每个样品被安排到的类或显示若干步凝合过程。
详细内容有三个选项：①None：不显示类成员表，是默认值：②Singlesolution:要求列出聚为肯定类数的各样品所属的类：③RangeofSOlUtiOnS:要求列出某个范围中每•步各样品所属的类。
(2)Plol选项Dendrogram：树形图。
Icicle：冰柱图。
(3)Method选项Cluster：聚类方法选择。
Measure；对距离和相像系数的不同测量方法。
TransformValues：转换数值的方法，标准化方法。
TransformMeaSUreS:测度的转换方法。
<4)实例演示①一维集群分析(按年龄集群)②促销市场的选择③各省份依据产业结构、水平分类（5）聚类要留意的问题①聚类结果主要受所选择的变量影响"假如去掉•些变量，或者增加一些变量，结果会很不同。
②相比之卜.，聚类方法的选择则不那么重要了。
因此，聚类之前肯定要目标明确。
③另外就分成多少类来说，也要有道理。
只要你兴奋，从分层聚类的计算机结果可以得到任何可能数量的类。
但是，聚类的目的是要使各类距离尽可能的远，而类中点的距离尽可能的近，而旦分类结果还要有令人信服的说明。
这一点就不是数学可以解决的广。
判别分析（AnaIyZe/Classify/DiSCriIiinate）1.基木概念判别分析探讨方法是依据已知对象的某些观测指标和所屈类别来推断未知对象所属类别的一种统计学方法。
与聚类分析有所不同的是：判别分析法首先须要对所探讨对象进行分类，进•步选择若干对观测对象能够较全面地描述的变量，建立判别函数。
实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。
实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。
单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。
图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。
启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。
同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。
多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。
打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。
SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。
先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。
命名为mydata并保存在桌面。
如图1-4所示。
图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
选择的数据源见表1。
步骤5：数据准备。
激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。
SPSS统计软件使用指导SPSS（统计软件包社会科学）是一个功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。
本文将为您提供SPSS的简单使用指导。
一、数据导入与数据处理1. 数据导入：打开SPSS软件后，选择“文件”菜单中的“导入数据”，选择合适的数据类型（如Excel、CSV等），然后按照指引找到要导入的数据文件，并点击“打开”按钮导入数据。
2.数据处理：导入数据后，您可以使用SPSS进行数据清洗、数据变换和数据整合等操作。
例如，可以使用数据筛选功能去除缺失值，使用重编码功能对变量进行重新分组等。
二、数据描述统计1.频数统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“频数”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如中位数、均值等），最后点击“确定”按钮即可进行频数统计分析。
2.描述性统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“描述统计”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如均值、标准差等），最后点击“确定”按钮即可进行描述统计分析。
三、数据分析与模型建立1.相关分析：选择“分析”菜单中的“相关”→“双变量”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“OK”按钮即可进行相关性分析。
2.回归分析：选择“分析”菜单中的“回归”→“线性”，将因变量和自变量移至相应的“因变量”和“自变量”框中，可以选择“统计”按钮进行相应的统计分析。
3.方差分析：选择“分析”菜单中的“比较组”→“方差分析”，将要分析的变量移至“因子”列表中以及自变量列表中，点击“OK”按钮即可进行方差分析。
四、结果输出与图表绘制1.结果输出：分析完成后，可以通过点击“结果”菜单中的“查看输出”来查看统计结果。
可以选择复制、粘贴或导出统计结果到其他软件进行进一步分析或报告。
2.图表绘制：选择“图形”菜单，其中包含了众多图表类型，如饼图、柱状图、折线图等。
基本统计图表的制作1 P-P图和Q-Q图P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。
通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。
当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。
如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异，SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致，下面将对两者统一加以说明。
具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descrip tiv e Statist ics）命令下的【P-P图】（P-P Plots）或【Q-Q图】（Q-Q Plots）命令。
―P-P图‖（P-P Plots）、―Q-Q图‖（Q-Q Plots）的对话框分别如图3-20和图3-21所示。
图3-20 ―P-P图‖对话框图3-21 ―Q-Q图‖对话框在―P-P图‖（P-P Plots）或―Q-Q图‖（Q-Q Plots）对话框中，最左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的―变量‖（Variabl es）列表框中。
根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图，并进行分布检验。
―P-P图‖或―Q-Q图‖对话框的中下方和右方有5个选项栏，选项栏中各选项的意义如下：（1）转换（Transfo rm）栏（复选项）：l 自然对数转换（Natural log transfo rm）：选择此项，对当前变量的数据取自然对数，即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变量。
SPSS计算标准误及作图简明教程灵1、进入SPSS后，选择输入数据选项，确定。
2、界面左下角有两个选项：数据视图、变量视图。
数据视图用于输入数据，变量视图用于设置变量。
必须先设置变量才能输入数据。
点击变量视图，第一行输入“组别”，类型、小数位数等根据需要修改，组别的量度标准设为有序（因为组别是用来识别排序的）；第二行输入实验结果的名称，如含量、结果等，修改小数位数。
3、切换至“数据视图”界面，出现一个表，在上面输入数据即可。
4、例如，把下表的数据输入SPSS中组别第一组第二组第三组第四组值1 27.51 36.98 45.78 56.45值2 27.78 37.01 46.99 56.34值3 27.55 36.56 47.60 55.78输入方法如下图所示（同一平行为一个组，组别相同，这里显示的是三组平行）：5、计算标准误（1）输入数据后，在工具栏选择：分析→比较平均值→单因素anove，把“值”拖到因变量中，“组别”拖到因子中。
（2）两两比较，勾选LSD和Duncan，点击继续；选项，勾选描述性、按分析顺序排除个案，点击继续；点击上图的确定。
（3）系统输出统计值，第一个表的第二列起，分别是均值、标准差、标准误。
整理成下表：组别第一组第二组第三组第四组平均值27.61 36.85 46.79 56.19S.D. 0.15 0.25 0.93 0.35S.E. 0.08 0.15 0.53 0.21 （4）第二个表是方差分析，显著性p＜0.05，说明实验结果显著，下表说明实验组间结果显著，结果可信。
此表的显著性是总体的显著性，是组间比较的。
（5）多重比较同理。
此表的显著性是各个组别比较的显著性。
（6）同类子集表。
位于同一类的子集之间没有显著性，不同类的则表示有显著性，在论文中用上标表示。
第一个同类子集标为a，第二个标为b，如此类推（温馨提示，上标快捷键：ctrl+shift+等于号；下标快捷键：ctrl+等于号）。
实验一统计图表制作一、实验目的1．熟悉SPSS统计图表制作的界面；2．掌握SPSS制作统计图表的步骤；3．掌握SPSS输出图表的编辑。
二、实验要求1．提交打印的统计图表结果；三、实验步骤(一) Spss获得条形图的途径1．启动SPSS，打开数据文件计生调查问卷.sav。
2．点击“Graphs”→“Bar”，出现条型图主对话窗口。
3．选择“Simple”并点击“Define”按钮进入“Define Simple Bar”对话框。
4．在左边的变量列表中选中（单击）要绘制条形图的变量，并单击向右的箭头健使其进入“Category Axis”框。
5．其余选项按默认设置，按OK，得到条形图。
6．双击条形图，进入图形编辑窗口。
(二)Spss获得直方图的途径1、graphs→histogram2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→histogram3、analyze→descriptive statistics→frequencies→charts→histogram(三)Spss获得茎叶图的途径1、analyze→descriptive statistics→explore→plots→stem-and-leaf(四)Spss获得箱线图的途径1、graphs→boxplots2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→boxplots(五)Spss获得帕累托图的途径1、graphs→pareto(六)Spss获得散点图的途径1、graphs→scatter(七)spss频数分布表Frequencies对话框的界面如下所示：该界面在SPSS中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表。
【Statistics钮】单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
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。
作业2：要求：用SPSS绘制简单条形图、分组条形图、分段条形图、饼图、环形图。
1.简单条形图（数据1）（1）首先打开SPSS，点击“文件”>“新建”>“数据”。
然后点击“变量视图”对数据中的变量进行定义。
定义好后点击“数据视图”进行输入数据。
最后保存数据为“数据1”。
（2）数据录入完成后，点击菜单栏中得“图形”>“旧对话框”>“条形图”淡出对话框。
选择“简单箱图”以及“个案组摘要”复选框，点击“定义”按钮。
将左边框中得“政治面貌”添加为“类别轴”，“条的表征”选择为“累计个数”，然后点击“确定”。
在输出窗口就会看到生成的条形图（如下图1：），然后双击图表，进行颜色，标题，刻度等的设置。
结果解释：从上图中，我们可以看到这个班级中，团员占多数，其次是群众，而党员占少数。
2.分组条形图（数据1）（1）数据的输入过程如第1中简单条形图的数据录入一样。
（2）数据录入完成后，点击菜单栏中得“图形”>“旧对话框”>“条形图”淡出对话框。
选择“复式条形图”以及“个案组摘要”复选框，点击“定义”按钮。
然后淡出定义对话框，将左边的“政治面貌”添加到“类别轴”，接着将“性别”添加到“定义聚类”然后点击确定按钮。
在输出窗口就会看到生成的分组条形图（如下图2：），然后双击图表激活，进行颜色，标题，刻度等的设置。
结果解释：这个班中政治面貌为党员的女生比男生多，群众人数也是女生比男生多，同样政治面貌是团员的也是女生比男生多。
3.分段条形图（数据1）（1）数据录入。
“文件”>“新建”>“数据”，点击左下方的“变量视图”对变量进行定义，然后点击“数据视图”进行数据输入。
最后点击“保存”，选择指定路劲，保存为“数据1”（2）数据录入完成后，点击菜单栏中得“图形”>“旧对话框”>“条形图”淡出对话框。
选择“复式条形图”以及“个案组摘要”复选框，点击“定义”按钮。
弹出“定义对话框”，将左边的“政治面貌”添加为“类别轴”，将性别添加为“定义堆栈”，点击“确定”。
SPSS输出结果统计表与统计图的专业性编辑写在前面：世界前三统计软件，SPSS最容易学习，但SPSS默认输出的统计表与统计图美观度与专业度不够好，离发表水平尚有距离，本期咱们就谈谈SPSS图表的优化！第一部分：统计表的优化（一）SPSS默认统计表是这个样子滴！规范的统计表，简称“三线表”，不能有竖线和斜线。
所以上表不规范！（二）SPSS 没有标准三线表格式，先设置近似三线表菜单操作：编辑菜单—选项，弹出下图：选中—透视表—选择Academic，右边即可展现近似三线表格式。
再次统计分析一次看看，结果如下，怎么样，好看多了吧！但是细看还不对，因为顶线和底线是双线，需要再次调整！（三）进一步优化操作步骤：双击结果输出窗口的统计表，右键-选择Tablelook，弹出下窗口。
按照框中所示，分别把上内框和下内框，调整为单粗线，ok!此处重要：设置完毕，点击保存外观，起个名字“asong”，松哥起的以a开头方便大家能看到，请看左下图红框是否产生一个asong的格式！这就是我们自定义生成的格式啦！（四）调用自定义格式asong操作步骤：再次进行步骤二，选择asong，应用-确定！分析测试一下看看！分析-比较均值-两独立t检验！第二部分：统计图优化（一）先看看SPSS默认统计图的格式吧！步骤：先做一个单式条形图。
主要问题顶部和右侧边框不应该有，同时消除底部背景，我们看看吧！（二）消除顶部与右边边框操作：编辑菜单—选项—点击“图表”按钮.将框架“内部”取消掉！再做一遍图看看，果然外部边框没了！（三）消除底部背景色步骤：双击条形图—弹出下框：选择填充-选择白色-OK！再做一遍看看！背景色没了！（四）条形图的误差线设置（经常有人问）先做一个不同性别，体重比较的条形图。
步骤—图形—条形图-简单，然后如下设置：。
spss作图均数和标准差SPSS作图均数和标准差。
在SPSS中，作图是数据分析的重要环节之一。
通过作图，我们可以直观地展现数据的分布情况、趋势变化等信息。
而在作图时，均数和标准差是两个重要的统计指标，它们可以帮助我们更好地理解数据的特征。
本文将介绍如何在SPSS中绘制均数和标准差的图表，并解释如何解读这些图表。
首先，我们需要打开SPSS软件，并导入我们需要分析的数据。
在数据文件中，我们可以选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，然后在弹出的对话框中选择我们需要分析的变量。
在选择完变量后，点击“统计”按钮，勾选“均数”和“标准差”，然后点击“确定”按钮进行计算。
接下来，我们可以通过“图表”菜单下的“直方图”选项来绘制均数和标准差的图表。
在弹出的对话框中，我们选择需要分析的变量，并将其拖动到“横轴”框中。
然后点击“选项”按钮，在弹出的对话框中选择“统计”选项卡，勾选“均数”和“标准差”，然后点击“确定”按钮进行绘图。
绘制完成后，我们可以对图表进行解读。
对于均数图表，我们可以通过柱状图或折线图来展现不同组别的均数值，从而比较它们的差异。
而对于标准差图表，我们可以通过误差线图或箱线图来展现不同组别的数据离散程度，从而比较它们的稳定性。
通过均数和标准差的图表，我们可以得出一些结论。
例如，如果不同组别的均数值有明显差异，那么我们可以认为这些组别之间存在显著差异。
而如果不同组别的标准差值较大，那么我们可以认为这些组别的数据较为分散。
这些结论可以帮助我们更好地理解数据的特征，从而为后续的分析和决策提供参考。
总之，在SPSS中绘制均数和标准差的图表是数据分析的重要步骤之一。
通过这些图表，我们可以更直观地了解数据的特征，从而为后续的分析和决策提供支持。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地掌握SPSS作图的技巧，提高数据分析的效率和准确性。
SPSS统计分析详细操作指南在当今的数据驱动时代，掌握有效的数据分析工具对于研究人员、学生、企业决策者等来说至关重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大且广泛应用的统计分析软件，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，将为您详细介绍 SPSS 的操作指南。
一、软件安装与界面认识首先，您需要获取 SPSS 软件的安装包，可以从官方网站或其他可靠渠道下载。
安装过程相对简单，按照提示逐步进行即可。
成功安装后打开 SPSS，您会看到一个简洁直观的界面。
主要包括菜单栏、工具栏、数据视图窗口和变量视图窗口。
数据视图窗口用于输入和编辑数据，每一行代表一个观测值，每一列代表一个变量。
变量视图窗口则用于定义变量的属性，如名称、类型、标签等。
二、数据输入与导入SPSS 支持手动输入数据和导入外部数据文件。
如果数据量较小，您可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入数据。
对于已有数据文件，SPSS 可以导入多种格式，如 Excel 文件（xls 或xlsx）、文本文件（txt 或csv）等。
通过菜单栏中的“文件”“打开”“数据”选择相应的文件类型，并按照向导进行操作即可完成数据导入。
三、数据预处理在进行正式的统计分析之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和适用性。
1、缺失值处理检查数据中是否存在缺失值。
SPSS 提供了多种处理缺失值的方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数等替代缺失值等。
2、数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，可以对数据进行标准化处理。
SPSS 中有相应的功能可以实现这一操作。
3、变量重新编码有时需要对变量进行重新编码，例如将连续变量转换为分类变量，或者对分类变量的类别进行重新定义。
四、描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
在菜单栏中选择“分析”“描述统计”“描述”，将需要分析的变量选入变量框，点击“确定”即可得到描述性统计结果。
