SPSS常见统计方法比较汇总

SPSS数据分析的统计⽅法选择数据分析的统计⽅法选择⼩结⽬录数据分析的统计⽅法选择⼩结 (1)⽬录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独⽴样本⽐较 (5)1.2两组配对样本的⽐较 (5)1.3多组完全随机样本⽐较 (6)1.4多组随机区组样本⽐较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)⼀、两个变量之间的关联性分析 (8)⼆、回归分析 (9)●资料4 (9)⼀．统计⽅法抉择的条件 (9)1．分析⽬的 (10)2．资料类型 (10)3．设计⽅法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)⼆．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的⽐较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (14)3．假设检验的注意事项 (15)4．常⽤假设检验⽅法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (17)2．⽆序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料⼀、两组或多组计量资料的⽐较1.两组资料：1)⼤样本资料或服从正态分布的⼩样本资料(1)若⽅差齐性，则作成组t检验(2)若⽅差不齐，则作t’检验或⽤成组的Wilcoxon秩和检验2)⼩样本偏态分布资料，则⽤成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若⼤样本资料或服从正态分布，并且⽅差齐性，则作完全随机的⽅差分析。

如果⽅差分析的统计检验为有统计学意义，则进⼀步作统计分析：选择合适的⽅法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进⾏两两⽐较。

SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。

目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。

审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。

1、抽样审计不同于详细审计。

详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。

而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。

2、审计抽样不能等同于抽查。

抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。

而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。

3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。

（1）统计抽样和非统计抽样。

审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。

统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。

只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。

SPSS统计方法正态分布资料的检验卡方检验（分类变量、计数资料）四格表卡方检验步骤：建立数据（三个变量：“处理方法”，1=用药，2=不用药，“疗效”，1=有效，2=无效，“频数”）——频数变量加权（数据——加权个案——调入频数变量）；——描述统计——交叉表——调入行、列——统计量——卡方——确定——解读行*列卡方检验方法类似，（建立数据，多个变量，“治疗方法”，1=；2=；3=；“类型”，1=；2=；3=；4=；“频率”——……..）若多个样本比较的卡方有显著意义，并不能判定任意两组之间的差异有显著意义，必须用行*列分割的办法进一步作两两比较，此时必须重新规定检验水准。

行*列分割有多组间的两两比较和多个实验组与同一对照组比较两组。

多组间两两比较：α’=α/N （N=n(n-1)/2, n为参加检验的组数）；多个实验组与同一对照组比较：α’=α/(K-1) （K为实验组与对照组组数总和）或α’=α/2(K-1)行*列分割计算：打开数据文件——变量视图——“治疗方法”缺失值对话框——离散缺失值，输入“1或2，或3”，确认——数据视图——分析——描述统计——交叉表——调入行、列——统计量——卡方——继续——单元格——选“期望值”和“行”——继续——确认，若P<α’有显著性意义配对资料卡方检验建立数据（三个变量：“方法A”，A=1,有效，A=2,无效”，“方法B”，B=1,有效，B=2,无效”，“频数”）加权个案，然后有两种方法1）描述统计——交叉表——统计量——McNemar——确定——结果只有P值（没有卡方值）；2）分析——非参数检验——两个相关样本——调入a/b变量——McNemar——结果有卡方值和PT检验（两组计量资料的均数比较，要求两组资料服从正态（或近似正态）分布，并且两组的方差具有齐同性，若方差不齐要进行校正）配对t检验建立数据（两个变量“治疗前”“治疗后”）——分析——非参数检验——一个样本K-S检验——调入检验变量——检验分布选择“常规”——确定——若P>0.05可以认为是正态分布——分析——比较均值——配对样本t检验——调入检验变量，点击向右箭头将已配对变量调入右边——确定两个独立样本的t检验建立数据（两个变量“组别；1=？、2=？”；“结果”）——数据——拆分文件——比较组——把变量“组别”调入“分组方式”——分析——非参数检验——一个样本K-S检验——调入检验变量“结果”——检验分布选择“常规”——确定——若P>0.05可以认为是正态分布——数据——拆分文件——分析所有个案，不创建组——确认——分析——比较均值——独立样本t检验——“组别”调入分组变量——定义组——组1输入“1”，组2输入“2”——继续——“结果”调入检验变量——确定方差分析（对多个样本均数进行比较，也可作方差之间的显著性检验）单因素方差分析（把总的变异分解成组内差异和组间差异两部分）：数据录入（两个变量，“组别”，1=，2=，3=，…，“结果”）——正态性检验，符合/近似正态分布——分析——比较均值——单因素ANOVA——因变量（“结果”），因子（“组别”）——两两比较——SNK法（或LSD 法等）——确定——解读结果（两两比较中不再同一列的有差异，在同一列的无差异，LSD方法结果较详细，有具体的P值和95%置信区间）配伍组的方差分析（随机区组设计方差分析，可以考察两个因素的作用，因素A处理因素，因素B区组因素）：建立数据（三个变量：“处理方法”，1=，2=，3=，“区组”，1,2,3,4,5,6…..，“结果”）——正态性检验，符合/近似正态分布——分析——一般线性模型——单变量模型——因变量（“结果”）、固定因子（“处理方法”“区组”）——模型——设定——构建项——主效应——因子（“处理方法”“区组”）调入模型矩形框——继续——确定——解读结果。

数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。

如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

SPSS实现经典统计学分析与变异系数偏度峰度等常用统计学指标计算SPSS是一个广泛使用的统计软件，可以进行各种经典统计学分析和计算常用统计学指标。

1.经典统计学分析经典统计学分析是指通过描述性统计和推断统计方法对数据进行分析。

SPSS提供了各种分析方法，包括描述性统计、相关性分析、T检验、方差分析、回归分析等。

-描述性统计：描述性统计是对数据进行总体和样本的基本描述。

可以计算平均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Descriptive Statistics来进行描述性统计分析。

-相关性分析：相关性分析用于检测两个或多个变量之间是否存在关联关系。

可以通过计算皮尔逊相关系数来衡量变量之间的线性关系。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Correlate来进行相关性分析。

-T检验：-方差分析：方差分析用于比较三个或多个样本均值是否存在显著差异。

可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的General Linear Model来进行方差分析。

-回归分析：回归分析用于建立一种变量和其他若干个变量之间的函数关系。

可以进行一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Regression来进行回归分析。

变异系数、偏度和峰度是常用的描述性统计学指标。

-变异系数：变异系数是用来衡量样本观测值的变异程度大小的指标。

它是标准差与均值之比，通常以百分比表示。

在SPSS中，可以通过计算标准差和平均值来得到变异系数。

-偏度：偏度是用来衡量一个数据分布是否对称的指标。

正偏表示分布右尾较长，负偏表示分布左尾较长，零偏表示分布基本对称。

在SPSS中，可以通过计算偏度来得到偏度指标。

-峰度：峰度是用来衡量一个数据分布的离散程度的指标。

正峰表示分布具有较高的峰，负峰表示分布具有较低的峰，零峰表示分布具有与正态分布相同的峰度。

数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (8)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (11)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (12)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (14)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (15)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (17)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。

如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

SPSS统计策略（12）：多组率、构成⽐⽐较的统计⽅法（卡⽅和Fisher法）多组率、构成⽐⽐较的统计分析从第11⽂开始，介绍实验性分类数据结局的统计分析⽅法。

第11⽂介绍了两组⼆分类结局的⽐较，即两组率的⽐较，俗称四格表资料的统计分析。

分类数据除了2*2的交叉表之外，还有诸多其他形式，⽐如多组率的⽐较、2组构成⽐的⽐较、甚⾄多组构成⽐的⽐较。

它们数据结构更为复杂，虽都采⽤卡⽅检验为主要⽅法，但细节⽅⾯与两组率的分析上有所区别。

实例分析案例1：某医院⽤三种⽅案治疗急性⽆黄疸型病毒肝炎254例，观察结果见下表，问三种⽅案治疗急性⽆黄疸型病毒肝炎的有效率是否不同？数据详见Hepatitis.sav案例2：为了解⾎型分布与胃癌及消化性溃疡病的关系，某单位进⾏了调查，试⽐较各组⾎型构成有⽆差别？案例3：为了不同孩⼦的意外伤害，分别⽐较了有⾏为问题的⼉童和⽆⾏为问题的⼉童的数据，请问两组⼉童意外伤害类型的分布上有⽆差异？1案情分析案例1结局为⼆上述3个例⼦结局均为分类数据（效果、⾎型、意外伤害类型），汇总数据形成的三线表称为多⾏多列交叉表或者⾏列表多⾏多列交叉表或者⾏列表。

区别就在于，案例组多分类结局。

因此，第1个例⼦为多个率的⽐较，第2个例⼦为多个构成⽐的⽐较，第3个例⼦则是2个构分类结局，案例2为多分类结局，案例3则是2组多分类结局。

成⽐的⽐较。

2统计分析策略多⾏多列交叉表数据的分析，或者说多个率、构成⽐，乃⾄两个构成⽐的⽐较，四格表资料的分析策略⼀样，均可以考虑卡⽅和均可以考虑卡⽅和Fisher确切概率⽅法进⾏。

但是细节⽅⾯，与四格表资料的分析策略有所不同。

第⼀，多⾏多列交叉表分析没有校正卡⽅。

具体应⽤条件如下：1.不超过20%单元格的理论频数（期望频数）T < 5时，可使⽤卡⽅检验进⾏⽐较。

不超过20%的T < 5，卡⽅检验2.如果超过20%单元格的理论频数（期望频数）T < 5，或者⾄少⼀个T<1，此时采⽤的是Fisher确切概率法。

统计分析分类以及SPSS分析方法统计分析是指使用各种统计学方法对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。

它可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，从而对原始数据进行科学的推断和决策。

统计分析主要可以分为描述统计分析和推论统计分析两大类。

描述统计分析是对数据特征和规律进行整理、总结和描述的过程，主要包括频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差、直方图、条形图、饼图、散点图等。

推论统计分析则根据数据样本对总体的未知参数进行估计以及进行假设检验，并且给出估计结果的可靠性和检验结果的显著性。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种功能强大的统计分析软件，它广泛应用于社会科学、教育学、市场调研、医学、生物学等领域。

以下是一些常用的SPSS分析方法：1.描述统计分析：使用频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差等指标对数据进行整理和描述。

2.T检验：用于两个样本均值的差异是否显著。

3.单因素方差分析（ANOVA）：用于检验多个样本均值是否存在显著差异。

4.相关分析：用于探索两个变量之间的关系，并给出相关系数。

5.回归分析：用于描述和预测因变量和自变量之间的关系。

6.因子分析：用于提取数据中的潜在因子，帮助理解数据的维度结构。

7.聚类分析：用于将相似的个体划分为不同的群组。

8.生存分析：用于研究事件发生的概率和生存时间的影响因素。

在使用SPSS进行分析时，需先导入数据、选择适当的分析方法，并按照指导完成相应的设置和参数调整，最后进行结果的解读和呈现。

然而，统计分析并不是一种万能的工具，其分析结果依赖于数据的质量、采样和样本的选择等因素。

因此，统计分析应当与实际问题相结合，谨慎使用，并结合领域专业知识进行综合分析和判断。

总之，统计分析是一种有效且普遍的数据分析方法，而SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，能够帮助人们更好地理解数据和进行科学的决策和推断。

SPSS常见统计方法比较汇总
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。

数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析数据分析是现代社会中重要的一项技能，而SPSS是目前最为常用的数据分析软件之一。

本文将介绍如何使用SPSS进行常见的统计分析，并分享一些数据分析技巧。

一、准备数据在使用SPSS进行统计分析之前，首先需要准备好所需的数据。

数据可以来自不同的来源，如问卷调查、实验结果等。

确保数据的完整性和准确性对于后续的分析至关重要。

二、数据导入在SPSS中，可以通过导入功能将数据从外部文件导入到软件中进行分析。

SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。

导入数据时需要注意选择正确的数据类型和变量类型，并进行数据格式的转换和清理。

三、数据清洗数据清洗是数据分析的前提，通过删除或纠正数据中的错误或缺失值，确保数据的质量和一致性。

SPSS提供了强大的数据清洗功能，可以进行数据筛选、变量转换、缺失值处理等操作。

四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行统计概括和展示。

在SPSS中，可以使用频数分布表、均值、标准差等统计指标对数据进行描述性统计分析。

此外，还可以通过直方图、箱线图等图表形式展示数据的分布情况和异常值。

五、推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的统计方法。

SPSS提供了多种推断统计分析方法，如t检验、方差分析、回归分析等。

这些方法可以用于检验假设、比较群体差异、预测因果关系等。

六、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。

在SPSS中，可以使用相关系数、散点图等方法进行相关性分析。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联性，从而更好地理解数据。

七、因子分析因子分析是一种数据降维的方法，可以将一组相关变量转化为较少的无关因子。

在SPSS中，可以通过因子分析来探索数据的内在结构和维度。

通过提取主成分或因子，可以简化数据集，使得后续分析更加便捷。

八、时间序列分析时间序列分析用于研究数据随着时间变化的趋势和规律。

SPSS提供了多种时间序列分析方法，如趋势分析、季节性分析等。

SPSS基本统计分析资料SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。

SPSS具有计算统计指标、绘制图表、进行假设检验、建立回归模型等功能，能够帮助研究者对数据进行全面、客观的分析和解释。

本文将介绍SPSS的基本统计分析功能以及如何使用SPSS进行数据分析。

1.数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将原始数据导入到SPSS软件中。

SPSS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。

导入数据后，可以通过数据清洗功能对数据进行预处理，如删除重复数据、填补缺失值、调整变量类型等。

2.描述统计分析描述统计分析是对数据进行基本概括和描述的方法。

SPSS提供了丰富的描述统计分析方法，如计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标；绘制频率分布表、直方图、饼图等图表；计算变量之间的相关系数，了解变量之间的关系等。

3.t检验与方差分析t检验和方差分析是常用的假设检验方法，用于比较两个或多个群体之间的平均差异。

SPSS提供了t检验和方差分析的功能，能够进行单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多因素方差分析等。

4.线性回归分析线性回归分析是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计方法。

SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析，并提供了回归系数、显著性检验、R方等评估指标，帮助研究者分析和解释变量之间的关系。

5.相关分析相关分析用于评估两个连续变量之间的相关性。

SPSS提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等相关性指标的计算，并可绘制散点图、回归直线图等图表，直观地展示变量之间的关系。

在使用SPSS进行数据分析时，需要注意以下几点：1.确定研究问题和目的，选择合适的统计方法和分析指标。

2.保证数据的质量和准确性，如检查数据的完整性、一致性以及异常值的存在。

学习使用SPSS统计软件的技巧和方法第一章：SPSS统计软件的介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常流行的统计软件，主要用于社会科学研究、市场调查和科学实验等领域的数据分析。

它具有强大的数据处理功能和友好的用户界面，适用于初学者和专业人士。

本章将对SPSS软件的主要功能进行介绍。

1.1 SPSS软件的主要功能SPSS软件提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、回归分析、因子分析、聚类分析等。

通过SPSS软件，用户可以对数据进行整理、清理、进行统计分析，并生成可视化报告。

此外，SPSS还支持数据的导入和导出，方便与其他软件进行数据交互。

1.2 SPSS软件的界面介绍SPSS软件的主界面由菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图和输出视图等组成。

菜单栏提供了各种功能选项，工具栏提供了快速访问常用功能的图标按钮，数据视图用于显示数据集的具体内容，变量视图用于管理变量的属性，输出视图用于显示分析结果和报告。

这些界面的熟悉度对于使用SPSS软件非常重要。

第二章：数据处理与管理数据处理和管理是使用SPSS软件的重要环节，正确的数据处理和管理能够提高数据的准确性和可靠性。

2.1 数据导入与导出SPSS软件支持多种数据格式的导入和导出，如Excel、CSV、文本等格式。

通过导入功能，可以将外部数据导入SPSS软件进行分析；通过导出功能，可以将分析结果导出为其他软件可读取的格式。

2.2 数据清洗与变量管理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和整理。

SPSS软件提供了数据清洗功能，包括缺失值处理、异常值检测和数据筛选等操作。

同时，SPSS还提供了变量管理功能，可以对变量进行命名、标记和转换等操作。

第三章：常见统计分析方法SPSS软件支持多种统计分析方法，包括描述统计、推断统计等。

本章将介绍常见的统计分析方法及其在SPSS软件中的操作。

3.1 描述统计分析描述统计分析是对数据进行汇总和描述的方法，主要包括平均值、标准差、频数分布、百分比等指标。

SPSS统计分析简明教程SPSS（统计分析软件）是一种专业的统计分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究和商业分析等领域。

下面是一个简明教程，介绍SPSS的基本功能和常用统计分析方法。

一、数据导入与处理1. 数据导入：打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，导入数据文件，可以是Excel表格、文本文件或其他格式的数据文件。

2.数据查看与修改：选择“数据查看器”可以查看导入的数据。

可以对数据进行修改、添加新变量或删除不需要的变量。

二、描述统计分析描述统计是指对数据集进行总体特征的概括和汇总。

常用的描述统计方法包括频数分析、描述性统计和交叉表分析。

以下是常用方法的简要介绍：1.频数分析：选择“分析”-“描述性统计”-“频数”，选择需要统计的变量，即可生成变量的频数、百分比、累计频数等统计结果。

2.描述性统计：选择“分析”-“描述性统计”-“描述性统计”，选择需要统计的变量，即可生成均值、标准差、最大最小值等统计结果。

3.交叉表分析：选择“分析”-“交叉表”-“交叉表”，选择需要交叉分析的变量，即可生成不同变量之间的交叉分析结果。

三、推论统计分析推论统计是指通过样本数据进行参数估计和假设检验，以推断总体的统计特征。

常用的推论统计方法包括t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。

以下是常用方法的简要介绍：1.t检验：选择“分析”-“比较手段”-“独立样本t检验”或“相关样本t检验”，选择需要比较的变量和相关变量，即可进行t检验并生成结果。

2.方差分析：选择“分析”-“方差分析”-“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，选择需要分析的变量和因素，即可进行方差分析并生成结果。

3.相关分析：选择“分析”-“相关”-“双变量”，选择需要进行相关分析的变量，即可生成变量之间的相关系数及相关显著性检验结果。

4.回归分析：选择“分析”-“回归”-“线性”，选择需要进行回归分析的自变量和因变量，即可生成回归方程、回归系数、显著性检验结果等。

SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。

目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。

常用统计分析方法-SPSS应用第二章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。

本章主要内容：1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；2．两个独立总样本均值的I检验(Independent-Samples T Test );3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；4单因素方差分析(0ne-Way ANOV A)；5双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。

假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。

在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。

Modcl得19I 如图2—1所示。

P42第一节单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。

将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。

例2.1 根据2002年我国不同行业的工资水平，检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元，假设数据近似地服从止态分布。

首先建立假设：H0：国有企业工资为10000元。

H1：国有企业工资不等于10000元。

第二节两个总体的t检验(Two-Samples T Test)一、两个独立样本的t检验(Independent-Samples T Test)Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。