SPSS常用函数.pptx

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SPSS高级第部分PPT课件

i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理（一）方差的分解样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。（二）检验统计量检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量：组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
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方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。

SPSS之三.ppt

逻辑表达式
符号与运算符等价。 &（AND）：前后两个量均为真时，逻辑表达式的值为“真”，否则为“假”。 |（OR）：前后两个量只要有一个为“真” 时，逻辑表达式的值就为“真”。只有当两个量均为假时，逻辑表达式的值才为“假”。
~（NOT）：是前置算符，它对后面的量作
出逻辑非运算。即NOT（真）=假
7、Missing（缺失值定义）：指在数据收集过程中无记录或失真的数据。对于无记录系统默认为系统缺失值，String 型变量为空格，数值型变量显示一小点。对于失真数据，用户可以自定义，在分析时排除在外。 8、Column（变量屏幕显示宽度），默认为8 位 9、Align（数值对齐方式）：默认数值型为右对齐，字符型为左对齐。
数据输入后就可对其进行编辑工作，如数据定位、插入和删除一个个案、插入和删除一个变量等。
SPSS数据定位
插入一个个案
删除一个个案
插入一个变量
删除一个变量
构建新变量在进行数据的分析处理时，常常需要根据已经存在的的变量构建新变量。如根据高数、线代、概率的成绩求平均成绩。
SPSS中的表达式
2、变量类型：系统默认的变量类型为Numeric（标
准数值型），其余有： Comma：带逗号的数值型，如，1，234.5 Dot：圆点数值型，如1.234，5 Scientific Notation：科学计数法，如 1.23E+3，1.23+3，1.23D+3 Dollar：带美元符号数值型，如＄1，234.5 Custom Currency：自定义数值型（P20） Date：日期型，有二十几种格式。 String：字符型。
例1、调查10个学生的高数、线代和概率论的成绩，并将数据输入到SPSS文件中。（ ⅰ ）定义变量；（ ⅱ ）输入数据。

SPSSPPT学习课件PPT课件

地位欲 .818** .001 12
1.000 . 12
从表中可看出，权威主义和地位欲的相关系数为0.818，这表明权威主义越高的人地位欲也越高。权威主义与地位欲不相关的假设检验值为0.001，否定假设，即权威主义与地位欲是相关的。
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（三）、有序变量的Kendall分析实例
2、非参相关分析
如果数据不满足正态分布的条件，应使用Spearman 和Kendall 相关分析方法
1）Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式，是根据数据的秩而不是根据实际值计算的。它适合有序数据或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算时，必须对连续变量值排秩，对离散变量排序。其计算公式为：
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自己动手啊！！！
链接
实践8-1
下列数据为12 位学生的体重与血压，现要了解学生的体重与血压是否相关。
数据文件见 “课堂练习”8章中的 “相关1.sav”
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
体重
68 48 56 60 83 56 62 59 77 58 75 64
表8－1 连续变量相关分析实例数据表
观测号体重（克）鸡冠重（毫克）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 83 72 69 90 90 95 90 91 75 70 56 42 18 84 56 10 90 68 31 48
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1、分析步骤
1）
输入数据，依次单击分析—相关—双变量相关，打开主对话框

SPSS入门讲义 ppt课件

医学课件 3
SPSS软件的特点

①集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例
医学课件
4

②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2

目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的，具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计，它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1

某物质在处理前与处理后分别抽样分析其含脂率如下处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12

Spss实用统计分析PPT课件

第27页/共84页
单击Statistics按钮，打开OLAP Cubes：Statistics对话框
对话框左边的统计量清单框中，列出供选择使用的各种统计量。右边Cell Statistics框，接纳用户选择的统计量，凡选入的统计量在输出的分层报告表的单元格里显示他们的值。
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单击Title按钮，打开OLAP Cubes：Title话框
频数分析
Descriptives Statistics Descriptives…
统计描述
(描述性统计)
Explore…
数据探索
Crosstabs…
交叉表,或列联表
Compare Means
Ratio… Means…
比率统计均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test…
单样本T检验
Independent-Sample T Test… 独立样本T检验
Categorize Variables… Rank Cases…
Into Same Variable… Into Defferent Variable…
Automatic Recode… Create Time Series… Replace Missing Values
Run Pending Transforms
下面我们将列出所有的统计分析功能：
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子菜单
用途说明
OLAP Cubes…
层分析报告
Reports(统计报告)
Case Summaries
观测量概述
Report Summaries in Rows 行概述报告
Report Summaries in Colums 列概述报告

SPSS软件的统计应用(第三讲)PPT课件

第三讲 SPSS数据的整合与编辑（下）
1.抽奖问题案例：一国际公司要对400名重要客户进行
抽奖，选出一等奖一名，二等奖两名。
两种方法：
① 使用Select case过程：具体利用其中的 Random Sample of cases单选框，在 sample子对话框中定义具体要抽出的例数，此处可先抽出一例作为一等奖，在抽出两个作为二等奖。但这样做每次运行的结果都不相同，无法进行复核。
（max）,填入参数400。
学习并没有结束，希望继续努力
Thanks for listening, this course is expected to bring you value and help
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑，请根据实际情况调整
第三讲 SPSS数据的整合与编辑（下）
2.Catigorized Variables 命令作用：将连续性变量自动按要求分成等
间距的几组。操作： ① 打开transform/Categorized variables
命令。 ② 在右下方的number of categories对话
框中输入要等分的数值，单击OK就可以了。
第三讲 SPSS数据的整合与编辑（下）
3.Sort cases命令作用：对变量进行排序。这是一个非常
常用的功能。便于对数据的查找、修改以及发现错误。操作： ① 选择菜单Data/Sort cases，系统弹出 Sort Cases对话框。 ② 把要排序的变量选进Sort by 对话框 ③ 在sort order 中选择升序或降序（ascending升序、descending降序）
1.Count 命令操作：
③单击Define Values 按钮，系统弹出变量值定义窗口，左半部为变量值定义窗口，可以定义某个值，系统缺失值、用户自定义缺失值，变量值范围，小于某值或大于某值。

spss中的常用函数

（一）算术函数
二）统计函数
注：X1为使用者界定缺失值，X2为系统缺失值，X3为非缺失值四）字符串型函数
五）时间日期函数
注：1 要正确显示以上函数值，必须先赋予其SPSS得日期型变量（DATA）格式，假设以上日期用mm/dd/yy格式显示，时间则用hh:mm:ss格式表示
2 1<=d<=31、1<=m<=12、1<=w<=52、1<=q<=4
六）其他函数
SPSS除了上述函数外，尚有日期和时间转换函数
（YOMODA\CTMIESDAYS\CTIMEHOURS\MDAYS等）、连续几率密度函数
（CDF\BINOM\CHISQ\CDF\EXP\LOGISTIC等），此外还有NORMAL（stddev）可产生平均数为0，标准差为stddev的正态分布随机数字。

UNIFORM(max)可产生平均数为0与max间呈均等分布的随机数字。

PS：还可以像EXCEL一样利用脚本编写自定义函数，目前SPSS支持python，Sax Basic(一种与VB兼容的编程语言)等语言，利用new--script可编写出自己需要的函数。

script界
面如下：。

SPSS概率分布函数 ppt课件

SPSS概率分布函数
三峡学院经管院关文忠
目录
伯努利分布(PDF.BERNOLLI) 逻辑斯蒂分布(PDF.LOGISTIC)*
贝塔分布(PDF.BETA)*
对数正态分布(PDF.LNORMAL)*
二项分布(PDF.BINOM)
负二项分布(PDF.NEGBIN)
标准二元正态分布(PDF.BVNOM) 正态分布(PDF.NORMAL)*
名称
拉普拉斯分布(双指数分布)
类别
连续型
标识
L(x, ,b)
用途
两个独立同分布指数随机变量之间的差别遵循拉普拉斯分布。
概率密度
p(x)
1
x
e b ,x0
2b
位置参数,b 0尺度参数
均值Eξ
方差Dξ
SPSS函数
2b2
PLACE(x,,b) PLACE(x,,b)
P D F .T ( n ) C D F .T ( n )
名称
均匀分布
类别
连续型
标识
u(a,b)
用途
待概率事件，如等车、掷硬币等。
概率密度均值Eξ
p(x)
b
1
a
,
x
[a,b]
0, 其他
a b
(a b) / 2
方差Dξ
SPSS函数
(ba)2 /12
PDF.UNIFORM(a,b) CDF.UNIFORM(a,b)
名称类别标识用途
概率分布
均值Eξ
二点分布离散型 B(1,p) 二项分布可以看成n 个二点分布。
P( k) 0p,,kk01
p
方差Dξ pq
SPSS函数 PDF.BETA(x,p,q)

第七章SPSS的相关分析PPT课件

2024/10/14
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基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的变量
选择一个或多个控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量，对家庭收入与计划购房面积做偏相关分析
• 利用住房状况调查数据，分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的关系
• 两变量均为定距变量，采用简单相关系数
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偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的影响；同时收入对价格也产生影响，并通过价格变动传递到对商品需求量的影响中
相关分析须面对的四个问题
关系的强度如何
※这种关系是否为因果
关系
这种关系能否从样本推
到总体
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相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1～+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系；r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R＝1表示两变量存在完全正相关；r＝-1表示两变量存在完全负相
关；r＝0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14

SPSS软件的应用ppt课件PPT44页

index() length() lower() lpad() ltrim() substr()
missing() sysmis()
缺失值函数日期时间函数其他函数
26
第26页，共44页。
(5)菜单选项：
transform->compute （转换）----（计算变量）
if 按钮
[例] 计算职工实发工资
计算基本描述统计量
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第38页，共44页。
计算描述统计量
描述集中趋势的统计量
均值(mean):表示某变量所有变量值集中趋势或平均水平的统计量。
适用于定距数据。
特点：利用了全部数据，易受极端值的影响。
描述离散程度的统计量
标准差(standard deviation--Std Dev):表示某变量的所有变量值离散程度的统计量。 SPSS中计算的是样本标准差。
整数部分从个位开始每三位一个逗号如：1,234.56
10
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（4）圆点型（Dot）
整数部分从个位开始每三位一个圆点如：1.234,56
（5）美元符号型（Dollar）
主要表示货币数据如：$12.30
字符型（String）
默认列宽8个字符，不能进行算术运算，区分大小写键Cut项
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第16页，共44页。
多项选择题的处理方法
将一个问题定义成几个变量，用这几个变量来描述该问题的几个可能被选择的答案。
编码方式：
多选项二分法(multiple dichotomize method)
将每个答案作为一个变量，每个变量只有两个取值(0或1)
多选项分类法(multiple category method)

SPSS相关性分析ppt课件

即：总离差平方和（SST)=剩余离差平方和(SST) +回归离差平方和（SSR)其中；SSR是由x和y的直线回归关系引起的，可以由回归直线做出解释；SSE是除了x对y的线性影响之外的随机因素所引起的Y的变动，是回归直线所不能解释的。
精选版课件ppt
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残差分析
残差是指由回归方程计算得到的预测值与实际样本值之间的差距，定义为：
i 1
相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
如果|r| ' 0，表明两个变量没有线性相关关系。
如果|r| ' 1 ，则表示两个变量完全直线相关。线性相关的方向通过相关系数的符号来表示，“+”号表示正相关，“﹣” 表示负相关。
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11
相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间没有相关性，它只说明没有线性相关性。不能排除具有其它非线性关系。
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2
线性相关和非线性相关
统计关系还可以分为：（1）线性相关：当一个变量的值发生变化时，
另外的一个变量也发生大致相同的变化。在直角坐标系中，如现象观察值的分布大致在一条直线上，则现象之间的相关关系为线性相关或直线相关（Linear correlation）。（2）非线性相关：如果一个变量发生变动，另外的变量也随之变动，但是，其观察值分布近似的在一条曲线上，则变量之间的相关关系为非线性相关或曲线相关（Curvilinear correlation）
SPSS曲线估计还可以以时间为解析变量。
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此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！
精选版课件ppt
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如果一个变量发生变动另外的变量也随之变动但是其观察值分布近似的在一条曲线上则变量之间的相关关系为非线性相关或曲线相关curvilinearcorrelation最新版整理ppt定距变量和定距变量之间的相关最新版整理ppt定距变量和定距变量之间的相关最新版整理ppt定类变量变量的一种根据定性的原则区分总体各个案类别的变量

spss课件27

1．操作步骤（1）打开数据文件。（2）从主菜单栏中选择“分析”→“回归 ”→“非线性”命令，打开“非线性回归”对话框。（3）将变量“每周营业收入”作为因变量选入 “因变量”列表框。（4）单击“参数”按钮，打开“非线性回归：参数”对话框。（5）在此对话框中定义模型参数的起始值。单

（9）设置完毕，单击“确定”按钮执行上述操作。
2．结果及分析

可以看出，经过13次迭代后，模型达到收敛标准，最佳解被找到。于是，得到每周营业收入关于两种广告费用的预测回归模型为： y=86.531+1.089x-0.667x2+0.724x1x2

图27-27所示给出了整个模型的显著性检验结果，可以看出，决定系数为0.941，拟合结果比较好。 Uncorrected Total为未修正的总误差平方和，其值等于 70338.000，自由度等于8；它被分解成回归平方和 70336.501和残差平方和1.499，自由度分别是4和4。 Corrected Total是经修正的总误差平方和，其值等于 25.500，自由度是7；表的最后一列是均方。

实例详解

对GDP（国内生产总值）的拟合。选取GDP指标为因变量，单位为百万美元，请根据图27-1所示中1993-2010年GDP数据，建立t-GDP曲线。
（1）用原始数据绘制散点图，如图27-2所示。

由图27-2所示可以看出，两个变量分布曲线类似于指数曲线y=b0b1t，由图27-3所示观测GDP与Lgt 的散点图，两者成直线趋势，可以考虑用最小二乘法拟合GDP与Lgt的直线回归方程。

首先绘制散点矩阵图如图27-25所示。

spss第二章变量计算及转换ppt课件

大于80分的同窗有哪些同窗。
用这货Recode-Into Different Variable
2.5 变量重新赋值
2.5.1 重新赋值给同一个变量 1.主菜单Transform 选择Recode Into
Same Variable － old and new value
2.5 变量重新赋值
2.选择要进展编码的变量名，送入Numeric Variable矩形 3.经过条件表达式建立参与编码的观丈量子集
第2章变量计算及转换
2.1 SPSS内部函数 1、SPSS根本运算
算术运算符及意义关系运算符及意义逻辑运算及意义
+
加法 =
等于
&(AND) 与
-
减法 >
大于
|(OR) 或
*
乘法 <
小于
~(NOT) 非
/
除法 ≥ 大于等于
**
乘幂 ≦ 小于等于
( ) 括号 ≠ 不等于
第2章变量计算及转换
2. SPSS表达式 (1) 算术表达式 A+B (2) 关系表达式 A>B (3) 逻辑表达式 A>b&C=6 逻辑运算中优先级的顺序为：最高级为not，其次为and，最后为or。
(2)New Value :始变量值的编码，可以是数值型和字符型变量
(3)假设要将数值型编码成字符型,选Output variable are string
(4)假设原始变量值无定义,那么编码后产生的新变量中自动指定为系统缺损值
选择一切男生中身高与体重的比值大于2.5的观丈量，并计算每个学生8门成果总和。
对总成果进展降序陈列。
2.3 设定随机数种子

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求多个变量值中
的最大值；例如
(变量数值 MAX(数学，物名，变量型函理，化学)：分别名，…) 数计算每个学生三
门成绩中的最高
分。
MEAN(numexpr,numexpr,...)
求多个变量值的平均值；例如 (变量数值 MEAN(数学，物名，变量型函理，化学)：分别名，…) 数计算每个学生三门成绩的平均值。
1 常数，如 SQRT(100)； 2 变量名称，如 MEAN(VAR1,VAR2,VAR3)； 3 表达式，如 MIN(30,SQRT(100))。总之，SPSS 函数和我们平时EXCEL 里面函数格式规则并无差别。 SPSS 提供了 180 多种函数，共可分为十多类（SPSS 17.0 中大大小小分了 18 类）。和 EXCEL 一样，我们也不可能记住所有函数，只要知道一些常用函数，至于其他函数要用的时候再去查找也不迟，下面将列举一些常用函数：
(算术表达式；摸数（常数）)
数值型函数
求算术表达式除以模数的余数。例如： Mod(10．3)：函数值＝1
SIN(radians)
(角度；弧度单位)
数值型函数
求正弦值。
2
学海无涯
SQRT(numexpr) (正数) RND(numexpr) (算术表达式) TRUNC(numexpr) (算术表达式)
x2，…)，函数功能是判断变量值是否是 x1、x2…中的一个，例如：Any(数学，80，90，70)：分别对每条个案判断其数学成绩是否为 80 或 90 或 70 分。
l RANGE(test,lo,hi[，10，hi...] 逻辑型函数变量必须都为数值型或都为字符型，自变量为(变量名，x1，x2)，其中：x1≤x2，函数功能是判断某变量值是否在x1 至 x2 之间，例如：RANGE (数学， 80，90)：分别对每条个案判断其数学成绩是否在 80 至 90 分之间
函数名 CFVAR(numexpr,numexpr,...)
LAG(variable)
自变量函数函数功能与说明涵义类型
求出多个变量值
的变异系数(标
（变量名，变量名，...）
数值型函数
准差/均值) 。例如 Cfvar(数学，物理，化学)：分别计算每个学生
三门成绩的变异
系数。
(变量名)
MIN(value,value[,...])
求多个变量值中 (变量数值的最小值；例如名，变量型函 Min(数学，物理，名，…) 数化学)：分别计算
每个个案三门成
4
学海无涯
绩中的最低分。
NVALID(variable, variable,...)
数值求出变量的(不 (变量名，变量型函包括缺失值)的
1.ArithmeticFunctions 算术函数算术函数是最常用的函数，可以满足对变量进行的一般运算，
算术函数主要有：
1
学海无涯
函数名
函数自变量涵义类型
函数功能及说明
ABS(numexpr)
（算术表达式) ﹡
数值型函数
求绝对值，例如： ABS(Y-850)：将分别计算变量Y 的每个数据与 20 的差的绝对值
学海无涯
SPSS 常用函数 SPSS 函数是一个常用程序，并且利用一个或多个自变量（参数）来执行。每个 SPSS 函数均有一个关键名称，且绝不能写错。通常，函数的格式为:函数名称（自变量，自变量，……），某些函数可能只含有一个自变量，而有些函数则可能含有多个自变量，当一个函数含有多个自变量时，各自变量间用逗号（，）隔开，而函数的自变量通常又可分为以下三种：
分别计算每个个名，…) 数
案三门成绩的总
和。
求多个变量值的 (变量数值方差；例如 VARIANCE((numexpr,numexpr,...) 名，变量型函 Variance(数学，名，…) 数，物理，化学)：分
别计算每个学生
5
学海无涯
三门成绩的方差。
3.LogicalFunctions 逻辑函数 l ANY(test,valu，value,…]) 逻辑型函数，自变量为 (变量名，x1，
LGl0(numexp)
（算术表达式)
数值型函数
求以 10 为底的对数值。例如：Ln(Y)：分别计算变量Y 中每个数据的以 10 为底的对数值。
LN(numexpr)
（算术表达式)
数值型函数
求以e 为底的对数。例如： Ln(Y)：分别计算变量 Y 中每个数据的自然对数值。
MOD(numexpr,m odulus)
数值型函求平方根。例如：数 Sqrt(9)=3
数值求算术表达式的值四舍型函五入后的整数。例如：数 RND(2.72)＝3
数值求算术表达式的值被截型函去小数部分的整数。例数如：Trunc(2.72)＝2
﹡算术表达式也包括单值与变量名的情况。
2.StatisticalFunctions 统计函数统计函数也是统计分析中常用的函数之一，主要反映变量的数据特征，时间序列的滞后期变量等，具体函数有：
数值型函数或字符型函数
返回滞后一期的变量数据。对第一个观测量来说，将返回系统缺失值，如果指定的变量是字符
型，则返回空格。
3
学海无涯
LAG(variable,ncases) MAX(ivalue,value[,...])
(变量名, 自然数
n)
数值型函数
返回滞后n 期的变量数据。对第前 n 个观测量来说，将返回系统缺失值，如果指定的变量是字符型，则返回空格。
名，…) 数数量。
SD(numexpr,numexpr,...) SUM(numexpr,numexpr,...)
求多个变量值的
标准差；例如 (变量数值
SD(数学，物理名，变量型函
化学)：分别计算名，…) 数
每个学生三门成
绩的标准差。
求多个变量值的
和；例如 Sum(数 (变量数值
学，物理，化学) 名，变量型函
ARSIN(numexpr)
(角度；弧度单位)
数值型函数
求反正弦值。
(角度；弧度单 ARTAN(numexpr) 位)
数值型函数，求反Βιβλιοθήκη 切值。COS(radians)
(角度；弧度单位)
数值型函数
求余弦值。
EXP(numexPr)
（算术表达式)
数值型函数
求 e 的指数幂值。例如： Exp(4)=e4=54.60。注意：若函数值太大，其结果会超出 SPSS 的计算范围。