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使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章：SPSS统计软件简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法，可用于解决各种统计学问题。
本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能，并指导读者进行安装和设置。
1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章：SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。
本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换，以确保数据的质量和准确性。
2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章：SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前，首先需要对数据进行描述和总结，以获得对数据分布和特征的初步了解。
本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。
3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章：SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。
本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析，并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。
4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章：SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后，可以进行一些更高级的操作和分析，以进一步深入了解数据的内在关系和结构。
第一章SPSS统计分析系统软件简介1）SPSS的几种基本运行方式：①菜单操作方式：这种方法图形用户界面友好、操作简单、形象直观，能够一步步引导用户完成对数据的描述和模型的建立。
②程序运用方式：是在Syntax编辑窗口输入程序。
也可以用任何文本编辑器中输入，也可以在相应菜单操作的对话框中，用“Paste”按钮可以把相应的操作转化为Syntax语言。
选择所有的语法命令行，单击“Run”运行程序。
或者在SPSS的语法编辑器窗口输入语法。
③ Include运行方式：在编写Syntax命令中，如果要调用其他语法文件时，除了复制粘贴现有的资源外，还可以用Include的命令。
④ Production Facility方式：Production Facility生产作业方式提供了以自动化方式运行SPSS Statistics 的功能。
2）SPSS界面提供的五个窗口：①数据编辑窗口：这个窗口主要用来处理数据和定义数据字典，它分为两个视图。
一个是用来显示数据的数据视图（数据视图用来显示数据集中的记录或个案），另外一个是变量视图（变量视图的功能是定义数据集的数据字典）。
②结果管理窗口：也称为结果视图或者结果浏览器，该窗口用于存放SPSS软件的分析结果。
分为左边目录区，是SPSS分析结果的目录；右边是内容区，显示与目录相应的内容。
③结果编辑窗口：是编辑分析结果的窗口。
选中要编辑的内容，双击或者点击右键选择“编辑内容”，选中的图形就会出现在“图表编辑器”中，可以开始编辑。
④语法编辑窗口：语法编程方式，能够完成窗口操作所能完成的所有任务，还可以完成许多窗口操作所不能完成的其他工作。
在这个窗口中，还可以调用开源软件R中的任何程序。
⑤脚本窗口：是用Sax Basic 语言编写的程序。
脚本可以使SPSS内部操作自动化，可以自定义结果格式，可以连接VB和VBA应用程序。
第二章数据文件的建立和管理1）数据管理的特点：数据编辑器的每一行数据称为一个个案，每一列数据代表个体属性，即变量。
目录一、变量视图 (2)1、“值” (2)2、“测量” (2)3、“角色”： (3)二、数据视图 (3)1、“值标签” (3)2、“个案排序” (4)3、“转置” (5)4、“汇总” (6)5、“拆分变量” (8)6、“计算变量” (10)7、“重新编码为不同变量” (11)9、“随机数生成器” (17)10、“识别重复个案” (18)三、面对缺失值 (19)1、缺失值分析 (19)2、看缺失值是否为MCAR (21)3、自动插补缺失值（适用于所有缺失值） (22)4、多重插补分析模式 (24)5、多重插补缺失数据 (25)6、修正多重插补 (27)四、异常值识别与处理 (30)1、简介。
(30)2、单变量分析 (31)3、提取异常值 (32)4、多变量 (36)五、统计量分析 (40)1、统计量 (40)2、定性分析：看两个变量间是否相关 (40)3、相关性分析 (42)4、分析两两变量之间关系 (45)六、回归分析 (48)1、变字符串为数字（0-1编法） (48)2、线性回归建模 (51)3、无关系的线性回归展示 (53)4、二值因变量回归模型 (56)一、变量视图1、“值”:定义固定的名义值，如常见的0=男性vs 1=女性，0=未婚vs 1=已婚vs 3=离异2、“测量”：标度：有序：有顺序的“名义”，如职位的等级名义：不进行计算，仅仅只是一个定义3、“角色”：输入：目标：目标变量两者：既是自变量又是因变量无：建模不需要的变量分区、拆分：将数据进行拆分，测量变量和建模变量二、数据视图1、“值标签”：在“值”中等号两边显示的东西的转换2、“个案排序”：根据个案进行排序Or3、“转置”：行变列，列变行4、“汇总”：按照“分界变量”分组，根据“变量摘要”的进行汇总均值e.g：按照“买家省份”进行统计汇总：5、“拆分变量”：按照所选择的“变量”进行分组（图2），然后统计分析就会基于这个“变量”来进行分析（图3）。
第三章spss数据的预处理1.利用第2章第7题数据，采用spss数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地在“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000~5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份数据文件：第二份数据文件：2.利用第2章第7题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。
3.利用第2章第9题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
定义：得优分数段90-100得良分数段80-90计算得优课程数：从输出结果可知：60名学生中有四门成绩得优的学生有2个，属于品学兼优的少数人；两门成绩得优的学生有9个；一门成绩得优的学生有23个，没有成绩得优的学生有26个，累计占到百分之八十，说明该60名学生成绩普遍不是很理想。
计算得良课程数：从输出结果可知：60名学生中有四门成绩得良的学生有6个；三门成绩得良的学生有12个；两门成绩得良的学生有15个；一门成绩得良的学生有15个；没有成绩得良的学生有12个。
其中有70%的学生得良课程在两门及两门以下，成绩仍旧不乐观。
按得优课程数降序排序：4.利用第2章第9题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
每个学生课程平均分ave：每个学生课程标准差s：平均分ave与标准差s：男生与女生各科成绩平均分：第一步：按性别拆分文件第二步：分析→统计描述→描述第三步：结果输出5. 利用第2章第7题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
数据分组过程： K=1+2n 1n2821=9 组距=91-100001=11111 近似取12000数据分组结果：6.在第2章第7题的数据中，如果认为调查中“今年的收入比去年增加”且“预计未来一两年收入仍会增加”的人是对自己收入比较满意和乐观的人，请利用spss的计数和数据筛选功能找到这些人。
