统计方法选择与SPSS应用

统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。

本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。

首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。

通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。

这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。

其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。

研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。

此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。

这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。

再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。

SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。

通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。

此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。

最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。

SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。

通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。

总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。

通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。

因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习能够帮助我们更好地掌握所学知识，并将其应用到实际的数据分析中。

以下是针对部分课后练习的答案及解析。

一、选择题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的统计量是（）A 均值B 标准差C 中位数D 众数答案：ABCD解析：均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用统计量。

均值反映了数据的集中趋势；标准差反映了数据的离散程度；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值；众数则是数据集中出现次数最多的数值。

2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 两样本相互独立D 以上都是答案：D解析：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相等以及两样本相互独立。

只有在这些条件满足的情况下，t 检验的结果才是可靠的。

3、以下哪种方法适用于多组数据的比较（）A 单因素方差分析B 配对样本 t 检验C 相关分析D 回归分析答案：A解析：单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存在显著差异。

配对样本 t 检验适用于配对数据的比较；相关分析用于研究变量之间的线性关系；回归分析用于建立变量之间的预测模型。

二、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。

答：SPSS 中数据录入的基本步骤如下：（1）打开 SPSS 软件，选择“新建数据文件”。

（2）在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。

（3）切换到数据视图，按照定义好的变量逐行录入数据。

（4）录入完成后，保存数据文件。

2、解释相关分析和回归分析的区别。

答：相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和方向，但它并不确定变量之间的因果关系。

相关分析的结果通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数。

回归分析则不仅可以确定变量之间的关系，还可以建立数学模型来预测因变量的值。

《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习答案解析（第6章）《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。

某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。

从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。

一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。

2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。

（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。

ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。

（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项→均值图；事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额 LSD(L)(I) 组别 (J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组 -3.30000*1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组 .72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019 第四组3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305 第五组-6.70000* 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 3.30000* 1.60279 .048 .0267 6.5733 第三组 4.02857* 1.60279 .018 .7552 7.3019 第四组 6.35714* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第五组-3.40000* 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组 -.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组 -4.02857* 1.60279 .018 -7.3019 -.7552 第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019 第五组-7.42857* 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714* 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714* 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838第五组第一组6.70000* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第二组3.40000* 1.60279 .042 .1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279 .000 4.1552 10.7019第四组9.75714* 1.60279 .000 6.4838 13.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。

SPSS统计分析方法及应用解析SPSS（统计软件包社会科学）是一种用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学领域，包括心理学、教育学、经济学等。

它提供了各种统计分析方法和功能，可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息，并生成统计报告和图表。

本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。

1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法，包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。

研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本特征，为后续的统计推断提供基础。

2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。

研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法，通过SPSS计算得出t值和p值，以判断两组样本均值差异是否显著。

3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值，以判断不同组别之间的均值差异是否显著。

4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。

SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值，以判断变量之间的关系是否显著。

5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数，以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。

6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。

SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分，以解释变量之间的共性和变异。

此外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法，以满足研究人员对不同问题的需求。

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第2章SPSS数据文件的建立和管理1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？SPSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。

●原始数据的组织方式：待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本的统计指标。

●计数数据的组织方式：所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的数据。

2、什么是SPSS的个案？什么SPSS的变量？个案：在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。

变量：数据编辑器窗口中的一列。

3、在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？默认的变量名：VAR------；默认的变量类型：数值型。

变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。

4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料？产品类型体重变化情况明显减轻无明显变化第一种产品27 19第二种产品20 33问：在数据文件如图所示：5、什么是SPSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义？如何在SPSS中指定用户缺失值？缺失值分为用户缺失值（User Missing Value）和系统缺失值（System MissingValue）。

用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。

用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0”、“9”、“99”等。

系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“•”。

在变量视图中定义。

6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。

如何在SPSS中指定变量的计算尺度？变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度）以及定类型（性别）。

SPSS数据分析的医学统计方法选择医学统计方法是指在医学研究中使用统计学方法对数据进行分析和解释的方法。

SPSS作为一种统计分析软件，可以用于医学研究中的数据处理和分析。

在选择SPSS数据分析的医学统计方法时，需要考虑研究目的、变量类型、样本大小等因素。

以下是一些常用的医学统计方法，可以在SPSS中使用：描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述，包括算术平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

可以使用SPSS中的描述统计功能进行分析。

t检验：t检验用于比较两组样本之间的差异，例如比较两种不同治疗方法的效果差异。

SPSS中的独立样本t检验和配对样本t检验功能可以使用该方法。

方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三个或以上样本之间的差异，例如比较不同年龄组之间的生理指标差异。

SPSS中的单因素和多因素方差分析功能可以使用该方法。

相关分析：相关分析用于分析两个或多个变量之间的相关关系，例如分析年龄和血压之间的关系。

SPSS中的相关分析功能可以使用该方法。

回归分析：回归分析用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，例如探究血糖水平与体重、血压、年龄等变量之间的关系。

SPSS中的线性回归和多元回归功能可以使用该方法。

生存分析：生存分析用于研究时间到事件（如患病、死亡）之间的关系，例如研究其中一种治疗方法对生存时间的影响。

SPSS中的生存分析功能可以使用该方法。

聚类分析：聚类分析用于对样本进行分类分组，例如将患者根据疾病病情进行分组。

SPSS中的聚类分析功能可以使用该方法。

主成分分析：主成分分析用于降维和提取数据中的主要方差成分，例如将多个生理指标转化为一个综合指标。

SPSS中的主成分分析功能可以使用该方法。

逻辑回归分析：逻辑回归分析用于探究自变量与因变量之间的关系，并进行分类预测，例如预测其中一种疾病的风险因素。

SPSS中的逻辑回归功能可以使用该方法。

以上仅是医学研究中常用的一些统计方法，在选择时应根据研究需求和实际情况进行选择。

统计分析与SPSS的应用第四版课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学生掌握统计方法和SPSS软件的应用，能够熟练运用统计工具进行数据分析和统计推断，具备利用SPSS软件进行数据处理、描述性统计、方差分析、回归分析等能力，为学生今后从事科研工作和实践提供坚实的基础。

二、课程内容第一章统计学概述1.统计学的定义和应用领域2.统计学的基本概念和方法3.统计学的发展历程第二章数据描述1.数据的基本性质2.数据的分类和整理3.数据的图形表示4.数据的统计描述第三章概率分布和假设检验1.概率的基本概念和性质2.常用的概率分布及其特点3.假设检验的基本概念和方法4.假设检验的类型和步骤第四章单因素方差分析1.方差分析的基本概念和方法2.单因素方差分析的步骤和原理3.单因素方差分析的应用案例第五章多因素方差分析1.多因素方差分析的基本概念和方法2.两因素方差分析的步骤和原理3.三因素方差分析的应用案例第六章回归分析1.回归分析的基本概念和方法2.简单线性回归的步骤和原理3.多元回归的应用案例第七章 SPSS数据处理和分析1.SPSS软件基本操作和界面介绍2.SPSS数据导入和整理3.SPSS数据描述性统计分析4.SPSS方差分析与回归分析三、实验教学本课程采取理论与实践相结合的教学模式，将理论部分和实验部分结合起来，通过实验来加深学生对于方法和原理的理解，提高应用能力。

实验一、数据描述统计通过给出实验数据，让学生使用Excel软件对数据进行整理和描述性统计，并对数据进行可视化呈现。

实验二、方差分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行单因素和多因素方差分析，并对方差分析结果进行解释和分析。

实验三、回归分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行回归分析，并对回归分析结果进行解释和分析。

四、考核方式本课程考核采取综合评价方式，包括平时表现、实验报告、课堂测试和期末论文等，其中实验报告和期末论文为重要考核内容，具体比例如下：•平时表现：10%•实验报告：40%•课堂测试：20%•期末论文：30%五、参考资料1.大学生统计学（第4版），陈希孺、刘兴红、周卫平，中国人民大学出版社，2018年2.计量经济学——基础篇，吴敬琏，高等教育出版社，2013年3.SPSS统计分析技巧——基于大学生调查数据分析（第2版），李崇烈、叶嘉安、蔡孟策，清华大学出版社，2016年。

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。

请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy 导入X轴，将sex导入设置标记→确定。

接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。

分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。

但回归直线的拟合效果都不是很好。

2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。

相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。

只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。

与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。

线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。

3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。

《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》课后练习答案.doc（1）《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》课后练习答案第⼀章练习题答案1、SPSS的中⽂全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决⽅案）英⽂全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗⼝是数据编辑器窗⼝和结果查看器窗⼝。

数据编辑器窗⼝的主要功能是定义SPSS数据的结构、录⼊编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗⼝的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。

3、SPSS的数据集：SPSS运⾏时可同时打开多个数据编辑器窗⼝。

每个数据编辑器窗⼝分别显⽰不同的数据集合（简称数据集）。

活动数据集：其中只有⼀个数据集为当前数据集。

SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进⾏分析。

4、SPSS的三种基本运⾏⽅式：完全窗⼝菜单⽅式、程序运⾏⽅式、混合运⾏⽅式。

完全窗⼝菜单⽅式：是指在使⽤SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输⼊对话框等⽅式来完成，是⼀种最常见和最普遍的使⽤⽅式，最⼤优点是简洁和直观。

程序运⾏⽅式：是指在使⽤SPSS的过程中，统计分析⼈员根据⾃⼰的需要，⼿⼯编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序⼀次性提交给计算机执⾏。

该⽅式适⽤于⼤规模的统计分析⼯作。

混合运⾏⽅式：是前两者的综合。

5、.sav是数据编辑器窗⼝中的SPSS数据⽂件的扩展名.spv是结果查看器窗⼝中的SPSS分析结果⽂件的扩展名.sps是语法窗⼝中的SPSS程序6、SPSS的数据加⼯和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。

7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按⼀定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有⼀定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。

统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。

本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。

实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。

实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。

通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。

实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。

在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。

通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。

3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。

这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。

4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。

通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。

5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。

通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。

实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。

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。

《统计分析与SPSS的应用》第一章 SPSS统计分析软件概述SPSS简史：统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。

统计软件为数据分析提供了现实手段软件名称： Statistical Package for Social ScienceStatistical Product and Service Solutions软件发展：60年代：美国斯坦福大学三位研究生研制70年代： SPSS总部成立于芝加哥，推出SPSS中小型版——SPSSX80年代：微机版（ V1~4） SPSS/PC+90年代： Windows版（ V6~10）本世纪： 11~15版，中文版1.1 SPSS使用基础1 1.1 SPSS软件的安装和启用1 1.2 SPSS的基本窗口一、数据编辑窗口－SPSS Data Editor扩展名为.sav功能：定义SPSS数据结构，录入、编辑和管理待分析的数据特点：①File-Open(New)-Data或SPSS启动后自动打开；②只能打开一个（SPSS15及以上版本除外）结构：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区二、SPSS结果输出窗口—SPSS ViewerSPSS的另一个主要窗口，扩展名为.spo功能：显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形特点：①第一次进行统计分析时自动打开或File-Open(New)-Output；②允许创建或打开多个输出窗口结构：窗口主菜单、工具栏、分析结果显示区、状态显示区【注】SPSS中数据的输入和结果的输出在不同窗口进行！三、程序窗口—Syntax Editor扩展名为.sps编写SPSS程序时使用特点：①File-New/Open-Syntax或修改参数自动创建；②允许同时创建或打开多个语句窗口构成：窗口主菜单、工具栏、SPSS程序编辑区、状态栏功能集中在菜单“RUN”中四、结果草稿窗口——Draft Viewer扩展名为.rtf File-New/Open-Draft可被Word等文本软件读取1.1.3 SPSS软件的退出File-Exit或直接关闭1.2 SPSS的基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式和混合运行方式1.2.1完全窗口菜单方式在使用SPSS过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成。

统计分析与SPSS 的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 4 章SPSS 基本统计分析1、利用第2 章第7 题数据采用SPSS 频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。

分析——描述统计——频率，选择“常住地” ，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。

户口所在地职业分析：本次调查的有效样本为282 份。

常住地的分布状况是：在中心城市的人最多，有200 人，而在边远郊区只有82 人；职业的分布状况是：在商业服务业的人最多，其次是一般农户和金融机构；年龄方面：在35-50 岁的人最多。

由于变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比相同。

2、利用第2 章第7 题数据，从数据的集中趋势、离散程度以及分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与标准正态分布曲线进行对比。

进一步，对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。

分析——描述统计——描述，选择存款金额到变量中。

点击选项，勾选均值、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度、按变量列表，点击继续——确定。

分析：由表中可以看出，有效样本为282 份，存（取）款金额的均值是4738.09 ，标准差为10945.09 ，峰度系数为33.656 ，偏度系数为5.234 。

与标准正态分布曲线进行对比，由峰度系数可以看出，此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭；由偏度系数可以看出，此表的存款金额的数据为右偏分布，表明此表的存款金额均值对平均水平的测度偏大。

200 人，边远郊区为82 人。

两部分样本存取款金额均分析：由表中可以看出，中心城市有呈右偏尖峰分布，且边远郊区更明显。

3、利用第2 章第7 题数据，如果假设存款金额服从正态分布，能否利用本章所讲解的功能，找到存款金额“与众不同”的样本，并说明理由。

分析——描述统计——描述，选择存款金额到变量中。

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习，我们对所学知识有了更深入的理解和掌握。

以下是针对课后练习的详细答案及相关解释。

一、单选题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的命令是（）A FrequenciesB DescriptivesC ExploreD Crosstabs答案：B解释：Descriptives 命令可以提供变量的集中趋势、离散程度等分布特征的统计量。

2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 以上都是D 以上都不是答案：C解释：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体，且两样本方差相等。

3、用于分析两个变量之间线性关系强度的统计量是（）A 相关系数B 决定系数C 方差D 标准差答案：A解释：相关系数用于衡量两个变量之间线性关系的密切程度。

二、多选题1、以下哪些是 SPSS 中的数据类型（）A 数值型B 字符型C 日期型D 以上都是答案：D解释：SPSS 中的数据类型包括数值型、字符型和日期型。

2、方差分析的基本假定包括（）A 正态性B 方差齐性C 独立性D 以上都是答案：D解释：方差分析需要满足正态性、方差齐性和独立性这三个基本假定。

三、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。

答：首先打开 SPSS 软件，在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。

然后切换到数据视图，逐行录入数据。

在录入过程中，要注意数据的准确性和完整性。

2、解释均值、中位数和众数的含义及适用情况。

答：均值是所有数据的算术平均值，反映数据的集中趋势，但容易受极端值影响。

适用于数据分布较为对称、不存在极端值的情况。

中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响，适用于数据分布偏态或存在极端值的情况。

众数是数据中出现次数最多的数值，适用于描述数据的集中趋势，尤其在类别数据中常用。

统计分析与SPSS的应⽤（第五版）课后练习答案（第4章）《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利⽤第2章第7题数据采⽤SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。

分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显⽰频率表格，点击确定。

Statistics户⼝所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户⼝所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中⼼城市200边远郊区82Total 282职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 商业服务业54 ⽂教卫⽣18 公交建筑业15 经营性公司18 学校15 ⼀般农户35 种粮棉专业户4种果菜专业户10⼯商运专业户34退役⼈员17⾦融机构35现役军⼈ 3 Total 282年龄Frequency Percent ValidPercent Cumulative PercentValid 20岁以下 4 20~35岁146 35~50岁91 50岁以上41 Total 282分析：本次调查的有效样本为282份。

常住地的分布状况是：在中⼼城市的⼈最多，有200⼈，⽽在边远郊区只有82⼈；职业的分布状况是：在商业服务业的⼈最多，其次是⼀般农户和⾦融机构；年龄⽅⾯：在35-50岁的⼈最多。

由于变量中⽆缺失数据，因此频数分布表中的百分⽐相同。

2、利⽤第2章第7题数据，从数据的集中趋势、离散程度以及分布形状等⾓度，分析被调查者本次存款⾦额的基本特征，并与标准正态分布曲线进⾏对⽐。

进⼀步，对不同常住地储户存款⾦额的基本特征进⾏对⽐分析。