当前位置：文档之家 › 薛薇_《SPSS统计分析方法及应用》第二章__数据录入与数据获取

薛薇_《SPSS统计分析方法及应用》第二章__数据录入与数据获取

  • 格式：pptx
  • 大小：412.79 KB
  • 文档页数：10

下载文档原格式

  / 10

合集下载

统计分析与Spss应用第二章(数据与数据文件)

统计分析与Spss应用第二章(数据与数据文件)

2、保存数据文件
在数据编辑器中定义变量输入修改数据形成 一个可供SPSS 分析的数据文件，使用Edit 菜单 项中的各种功能可以对数据文件进行编辑处理。 如果将数据文件存盘磁盘数据文件的扩展名 为SAV ，利用菜单项File 的Data或Save As 功能 展开的对话框指定存储路径位置和磁盘文件名， 将数据窗中的数据保存为.sav格式的数据文件 或者其他的数据文件如数据库文件等。



2 操作符与表达式 (1) 算术运算符与算术表达式 (2) 比较算符与比较表达式 (3) 逻辑运算符与逻辑表达式
数学运算操作符 关系运算符 逻辑运算符 +加 <(LT) :小于 & (And) :与 -减 >(GT) :大于 | Or :或 *乘 <=(LE): 小于等于 ~ Not 非 /除 >=(GE) : 大于等于 **幂 = EQ 等于 ( ) 括号 ~= NT 不等于



2.1.2一手数据与二手数据 一手数据：针对特定的研究问题，通过专门收集、 调查或试验取得的数据称为一手数据。（要通过 建立文件才能使用SPSS进行分析） 二手数据：由各种媒体、机构发布的数据，如证 券市场行情、物价指数、利率、国民生产总值等， 对于数据分析人员来说，可以根据研究的问题， 从这些数据中加以选择，这样间接得到的数据称 为二手数据。（要通过外部文件引入才能使用 SPSS进行分析） 一手数据和二手数据是根据数据分析人员获取数 据的方式是直接还是间接的来划分的。


(b) 字符串常量 字符串常量是被单引号或双引号括起来的 一串字符，如果字符串中带有字符“ ‘ ”， 则该字符串常量必须使用双引号括起来例 如 ：“BOY’ S BOOK ”

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第2章-SPSS-数据文件的建立和管理

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第2章-SPSS-数据文件的建立和管理
10
2.4 SPSS数据的录入与编辑 （1）录入 在数据视图中，输入数据。 （2）编辑 在数据视图中，进行编辑数据。
2.5 SPSS数据的保存 文件保存或另保存选择目录路径选择文件类 型（.sav，.xls，.dbf，.dat）输入文件名 保存
11
2.6 读取数据文件
文件打开数据选择目录路径选择文件类型（ .sav，.xls，.dbf，.dat）选择文件名打开
2.2.7 结构定义的基本操作 步骤:1、打开SPSS编辑窗口 新建数据单击“变量视图” 2、输入：变量名称、类型、宽度、标签、值等。
9
2.3 SPSS结构定义的应用案例 1、设计调查问卷 标题、引言部分、主体部分、结束语。如，表2-3。 2、建立数据文件结构 调查问卷中，一份卷为一个个案，一个题目作为一个 变量（也称指标）如，表2-4。 （度量水平：有序（序号、定序）、名义（定类）、 定距（度量） ） 3、录入数据 单选择题录入、多选题的录入
变量值标签
对变量取值含义的2）解。释说明信息。 如，1表示男，2表注示意女，。相应列的数据只显
缺失值
示的个数为显示宽度（如 明计显量错尺误度或（明即显度不量合标理，准、2）存。分在三漏大填类的：数定据距。型
计量尺度
（度量）、定序型（数序据号类）型、有定：类数型值（型名、字
义）。
符串型、日期型。
8
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
个
变量
案
5
2.1 SPSS数据文件
（2）频数数据的组织方式
频数数据的组织：分组汇总后的汇总数据作为待分析数 据。
频数数据的组织分为:行与变量。如，在研究职称和年龄 的关系时得到下表数据（表2-1）
年龄段

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《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。

SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2

SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2
4.1 频数分析
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 （1）频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数（Frequency）：即变量值落在某个区间（或某个类别）中的次数 百分比（Percent）：即各频数占总样本数的百分比 有效百分比（Valid Percent ）：即各频数占有效样本数的百分比，这里 有 效样本数＝总样本－缺失样本数 累计百分比（Cumulative Percent）：即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
第24页/共85页
• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,
出现如下窗口：
第25页/共85页
（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
（3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量，出现如下窗口：
第Variables框中有多个变量 时，此框确定其输出顺序：
第13页/共85页
4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类： 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
第14页/共85页
1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 （1）均值（Mean）：即算术平均数，是反映某变
第16页/共85页
（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）： 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的 统计量。其计算公式为：
S.E.of .Mean (x X )2
n
[x E(x )]2
n
n

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第2章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第2章)

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）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SPSS中应如何组织该数据？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。

薛薇SPSS统计方法及应用聚类介绍PPT学习教案

薛薇SPSS统计方法及应用聚类介绍PPT学习教案
Phi方（Phi-Square measure） 距离
第6页/共33页
3、二值（Binary）变量个体间
注：聚类分析的几点说明 ➢ 所选择的变量应符合聚类的要求：所选变量应能够从不同 的侧面反映我们研究的目的； ➢ 各变量的变量值不应有数量级上的差异（对数据进行标准 化处理）：聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏” 程度的，从上述各种距离的定义看，数量级将对距离产生 较大的影响，并影响最终的聚类结果。 ➢ 各变量间不应有较强的线性相关关系
种类型，分别是Q型聚类和R型聚类；层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝聚方式聚 类和分解方式聚类。
Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样本 聚集在一起，差异性大的样本分离开来。 R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚 集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量 中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减 少变量个数，达到变量降维的目的。
第21页/共33页
Dendrogram选项表示输出聚类分析树形图；在Icicle 框中指定输出冰挂图，其中，All clusters表示输出 聚类分析每个阶段的冰挂图，Specified range of clusters表示只输出某个阶段的冰挂图，输入从第几 步开始，到第几步结束，中间间隔几步；在 Orientation框中指定如何显示冰挂图，其中， Vertical表示纵向显示，Horizontal表示横向水平显示。
第24页/共33页
9.2.4 层次聚类的应用举例 1、利用31个省市自治区小康和现代化指数数据进
行层次聚类分析。 利用SPSS层次聚类Q型聚类对31个省市自治区进行
分类分析。其中个体距离采用平方欧式距离，类间 距离采用平均组间链锁距离，由于数据不存在数量 级上的差异，因此无需进行进行标准化处理。 2、利用裁判打分数据进行聚类分析。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《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。

SPSS统计分析方法及应用

SPSS统计分析方法及应用

SPSS统计分析方法及应用《SPSS统计分析方法及应用(第三版)》是一本介绍SPSS软件统计分析方法和应用的专业书籍。

它详细介绍了SPSS的基本操作、数据准备、数据分析方法、结果解释和报告编写等内容，旨在帮助读者掌握SPSS软件的使用和常见统计分析方法的运用。

第二部分详细介绍了SPSS数据准备的方法和技巧。

它包括数据清洗、变量定义和分组、数据变换和缺失值处理等内容。

通过学习这些方法，读者可以了解如何对原始数据进行清洗和预处理，以适应后续的分析需求。

第三部分介绍了常见的统计分析方法和应用。

它包括描述性统计、推断统计、相关分析、方差分析、回归分析和因子分析等内容。

通过学习这些方法，读者可以了解不同统计分析方法的原理和适用条件，并掌握如何使用SPSS软件进行分析。

第四部分介绍了SPSS结果解释的方法和技巧。

它包括结果解释的基本原则、各种统计指标的解读和报告编写的要点等内容。

通过学习这些方法，读者可以正确理解统计分析结果，并将结果编写成符合学术规范的报告。

第五部分介绍了SPSS在实际研究中的应用。

它包括问卷调查数据分析、实验设计和数据分析、社会调查数据分析等内容。

通过学习这些应用案例，读者可以了解如何将SPSS软件应用到具体的研究项目中，并掌握相关的分析方法和技巧。

第六部分是对SPSS软件使用的一些进阶技巧和扩展功能的介绍。

它包括数据的图表展示、高级统计分析方法、数据挖掘和预测等内容。

通过学习这些技巧和功能，读者可以进一步提高SPSS软件的使用水平，并拓展统计分析的应用范围。

总之，《SPSS统计分析方法及应用(第三版)》是一本系统、全面且实用的SPSS统计分析教材，适用于统计学、社会科学、医学、教育学等相关专业的学生和研究人员。

通过学习本书，读者可以掌握SPSS软件的基本操作和常见统计分析方法的应用，从而提高数据分析的能力和水平。

薛薇SPSS统计分析方法及应用基本统计分析PPT学习教案

薛薇SPSS统计分析方法及应用基本统计分析PPT学习教案

3、刻画分布形态的描述统计量
数据的分布形态主要指数据分布是否对称，偏斜 程度如何，分布陡峭程度等。
刻画分布形态的统计量主要有两种：
（1）偏度（Skewness）：描述变量取值分布形态对称
： 性的统计量。其计算公式为
Skewness
1 n 1
n i1
( xi
x)3
/
s3
第21页/共85页
当分布为对称分布时，正负总偏差相等，偏度值 等于0；当分布为不对称分布时，正负总偏差不相等， 偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大， 称为正偏或右偏；偏度值小于0表示负偏差值大，称 为负偏或左偏。偏度绝对值越大，表示数据分布形 态的偏斜程度越大。
第2页/共85页
（2）频数分析的第二个任务 是绘制统计图
条形图（Bar Chart）：用宽 度相同的条形的高度或长短来 表示频数分布变化的图形，适 用于定序和定类变量的分析。
第3页/共85页
饼图（Pie Chart）：用圆形及
注：变量的计量尺度： a 、定类 （Category Scale）：只能计次 b、 定序 （Ordinal Scale）：计次、排序 c 、定距（Interval Scale）：计次、排序、加减 d、 定比 （Ratio Scale）：计次、排序、加减、乘除
第24页/共85页
5.2.2 计算基本描述统计量的操作 （1）选择菜单【分析】－【描述统计】－【描述】,出
现如下窗口：
第25页/共85页
（2）将需计算的数值型变量选择到【变量】框中。 （3）单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述统
计量，出现如下窗口：
第26页/共85页
基本统计量
分布
当Variables框中有多个变 量时，此框确定其输出顺 序：

SPSS统计分析方法及应用-第二章

SPSS统计分析方法及应用-第二章
第二章 SPSS数据文件的建立和管理
教育科学系：严静
一、SPSS的数据管理
统计分析离不开数据，因此数据管理是 SPSS的重要组成部分。详细了解SPSS的 数据管理方法，将有助于用户提高工作 效率。SPSS的数据管理是借助于数据管 理窗口和主窗口的File、Data、 Transform等菜单完成的。
（二）数据类型、宽度、列宽度
7、Custom currency：常用型，显示为 整数部分每3位加一逗号，用户可定义数 值宽度和小数位数。如12345.678显示为 12,345.678。 8、String：字符型，用户可定义字符长 度（Characters）以便输入字符。 用户选择完毕可点击Continue钮返回 Define Variable对话框。
数据的输入
（四）缺失值处理 缺失值处理
在实际工作中，因各种原因会出现数 值缺失现象，为此，SPSS提供缺失值处 理技术。在Define Variable对话框中点 击Missing Value...钮，弹出Define Missing Values对话框，用户有4个可选 项：
用户有4个可选项：
（一）数据的输入
变量的定义 先激活数据管理窗口，然后选Data菜单 的Define Variable...命令项，弹出 Define Variable对话框，在Variable Name:框内输入变量名。
变量名的定义
（二）数据类型、宽度、列宽度（P20）
在Define Variable对话框中点击Type... 钮，弹出Define Variable Type对话框， 用户可根据具体资料的属性对数据进行 格式化。
Define Variable Type对话框中列出如下7 种数据类型：
1、Numeric：数值型，同时定义数值的宽度 （Width），即整数部分+小数点+小数部分的 位数，默认为8位；定义小数位数（Decimal Places），默认为2位。 2、Comma：加显逗号的数值型，即整数部分每 3位数加一逗号，其余定义方式同数值型。 3、Dot：3位加点数值型，无论数值大小，均 以整数形式显示，每3位加一小点（但不是小 数点），可定义小数位置，但都显示0，且小 数点用逗号表示。如1.2345显示为 12.345,00 （实际是12345E-4).

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第9章)

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第9章)

《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→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。

主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。

SPSS统计分析第二章

SPSS统计分析第二章

4. 如何定义一个变量
我们首先单击左下角的“Variable
View”
进入定义变量属性的界面，在此界面上可 以定义变量名、变量的类型、变量的长度 及小数位数、变量标签及其值标签、变量 的格式（包含显示栏宽度、对齐方式、缺 省值标签等等）。
定义一个变量的步骤如下：
运行spss 进入定义变量界面 定义变量名 变量类型的定义 定义变量标签 定义变量标签值 定义用户缺省值 定义变量的显示格式 定义变量的测度类型
第一种为诸如第一种为诸如25251643516435的普通书写方式的普通书写方式第二种书写方式为科学计数法即采用指数第二种书写方式为科学计数法即采用指数来表示数值它的主要用途为表示特别大来表示数值它的主要用途为表示特别大或特别小的数值例如或特别小的数值例如134e11134e11表示表示13410134101111254e22表示表示254102541022字符串常量是由单引号或双引号括起来字符串常量是由单引号或双引号括起来的一串字符如果字符串中带有的一串字符如果字符串中带有??字符字符则此字符变量应由双引号包含起来则此字符变量应由双引号包含起来例如例如life日期型常量在日期型常量在spssspss中表现为特殊的格中表现为特殊的格式
“It’s life”
③ 日期型常量
日期型常量在SPSS中表现为特殊的格
式．在下文中会详细讲述其格式及用法。
（2）SPSS变量
SPSS变量与数学中的定义类似，均指值可 变的量。但与一般数学中不同的是：除了 定义变量名之外，在SPSS中还要定义它的 其他四个属性即变量类型(type)、变量标 签和值标签（label 和Values）、缺省值 定义（missing values）、变量的列格式 （column format）。在定义SPSS变量时至 少应定义变量名和变量类型，而其他属性 则可以采用默认值。

数据分析与软件应用第二讲SPSS统计软件基本操作及数据文件的整理

数据分析与软件应用第二讲SPSS统计软件基本操作及数据文件的整理

数据分析与软件应用第二讲SPSS统计软件基本操作及数据文件的整理SPSS统计软件是一款功能强大的数据分析工具，它提供了各种统计方法和分析技术，可以帮助用户进行数据处理、数据分析和结果展示等工作。

本文将介绍SPSS统计软件的基本操作和数据文件的整理方法。

一、SPSS统计软件基本操作：1. 导入数据：在SPSS软件中，可以通过多种方式导入数据，如手动输入数据、从Excel文件中导入数据、从文本文件导入数据等。

选择合适的导入方式，并根据导入数据的特点进行设置和调整。

2.数据清洗：导入数据后，需要对数据进行清洗，包括删除重复数据、删除无效数据、处理缺失数据等。

清洗数据可以提高数据分析的准确性。

4.数据转换：SPSS软件提供了多种数据转换的功能，如变量重编码、变量分组、变量排序等。

根据具体需求，可以选择合适的数据转换方法，对数据进行必要的处理和转换。

5.数据分析：SPSS软件提供了丰富的统计方法和分析技术，可以进行描述统计、频数分析、相关分析、回归分析、因子分析等。

选择合适的数据分析方法，对数据进行统计和分析，得出结论和结果。

6.结果展示：在SPSS软件中，可以将数据分析的结果进行展示和输出，如制作图表、生成报告、导出数据等。

通过合适的结果展示方式，可以直观地呈现数据分析的结果和结论。

二、数据文件的整理：在进行数据分析之前，需要对数据文件进行整理，以便于后续的数据处理和分析。

数据文件的整理主要包括以下几个步骤：1.数据收集：首先需要收集相关的数据，可以通过问卷调查、实验数据、实际观察等方式进行数据收集。

收集的数据应具备一定的代表性和可靠性。

2.数据录入：将收集到的数据进行录入，可以手动录入或者通过扫描仪等设备进行自动录入。

在录入过程中，需要注意录入的准确性和一致性。

3.数据清洗：在数据录入之后，需要对数据进行清洗，包括删除重复数据、删除无效数据、处理缺失数据等。

清洗数据可以提高数据的质量和准确性。

4.数据检查：对清洗后的数据进行检查，确保数据的有效性和完整性。

统计分析与SPSS的应用课后练习答案

统计分析与SPSS的应用课后练习答案

《统计分析与S P S S的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)(总11页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《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 Valid282282282Missing000户口所在地FrequencyPercent ValidPercentCumulativePercentVali d 中心城市200边远郊区82Total282职业FrequencyPercent ValidPercentCumulativePercentVali d 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 Total282年龄Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentVali d 20岁以下4 20~35岁146 35~50岁91 50岁以上41 Total282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。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

h
18
h
19
定义显示对齐方式，对齐方式分为右对齐、左 对齐和中间对齐，系统中，数值型变量默认为 右对齐，字符型变量默认为左对齐
h
20
统计学依据数据的度量尺度将数据划分为：定 类数据（Nominal），如民族、宗教信仰、性别、 党派；定序数据（Ordinal），如职称、职务、 对某事物的赞同程度；定距数据（Scale），如 身高、体重。
基于上述特点，建立SPSS数据文件时应完成两项任务， 即描述数据的结构和录入编辑数据。
h
3
（1）原始数据的组织方式 数据编辑窗口中的一行称为一个个案或记录
（Case），所有个案组成SPSS数据文件的内容。数 据编辑窗口的一列称为一个变量（Variable），每 个变量都有一个名字，称为变量名，它是访问和分 析SPSS每个变量的唯一标志。 SPSS数据文件的结 构就是对每个变量及相关特征的描述。
h
1
• SPSS数据文件 • SPSS数据的结构和定义方法 • SPSS数据的录入和编辑 • SPSS数据的保存 • 读取其他格式的数据文件 • SPSS数据文件的合并
h
2
2.1.1 SPSS数据文件的特点：
SPSS是一个有别于其他文件的特殊格式的文件，SPSS 数据文件是一种有结构的数据文件，它由数据结构和 内容两部分组成，其中的数据结构记录数据变量的名 称、类型、变量宽度、小数位数、变量名标签、变量 值标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度量尺度等 必要信息，数据的内容才是那些待分析的具体数据。
h
10
字符型也是SPSS较常用的数据类型，由一个字 符串组成。如职工号码、姓名、地址等变量都 可以定义为字符型数据。字符型数据的默认显 示宽度为8个字符，不能够进行算术运算，并 区分大小写字母。字符型数据在SPSS命令处理 过程中应用一对双引号括起来，但在输入数据 时不应输入双引号，否则双引号将会作为字符 型数据的一部分。
h
14
变量名标签是对变量名含义的进一步解释说明， 它可以增强变量名的可视性和统计分析结果的 可读性。变量名标签可用中文，总长度可达120 个字符，但在统计分析结果的显示中一般不能 显示如此长的变量名标签信息。
h
15
变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息， 对于品质型数据尤为重要，比如1代表男性，2 代表女性，它不但明确了数据的含义，也增强 了最后统计分析结果的可读性，变量值标签可 以用中文。
h
4
（2）频数数据的组织方式
h
5
h
6SPSBiblioteka 数据的结构是对SPSS每列变量及其相关属性 的描述，主要包括变量名、数据类型、变量宽度、 变量名标签、变量值标签、显示宽度、缺失值、对 齐方式、度量尺度等信息。
h
7
变量名是变量访问和分析的唯一标志。在定义SPSS数据结构时应首先 给出每列变量的变量名。变量的命名规则如下：
h
21
（1）定类尺度（Nominal Measurement）：定类尺 度是对事物的类别或属性的一种测度，按照事物的 某种属性对其进行分类或分组。用：名义(N)表示。 如，1.男 2.女
特点：其值仅代表了事物的类别和属性，即能测度 类别差异，不能比较各类之间的大小，所以各类之 间没有顺序和等级。对定类尺度的变量只能计算频 数和频率。
h
8
数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS中有三种 基本数据类型：数值型、字符型和日期型。 数值型 （1）标准型（Numeric） （2）科学记数法型（Scientific Notation） （3）逗号型（Comma） （4）圆点型（Dot） （5）美元符号型（Dollar） （6）用户自定义型（Custom Currency） 字符型（String） 日期型（Date）
1.首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或 数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉 字作为变量名。
2.变量名的字符个数最好不多于8个；变量名不区分大小写字母。 3. SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开头，后面补足5位数字，如
VAR00001，VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定 含义的保留字同名，如ALL，BY，AND，NOT，OR等。 4.变量名最好与其代表的数据含义相对应，每个变量名必须具有唯一性。
h
17
SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户缺 失值。用户缺失值可以是： o 对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是 1至3个特定的离散值（Discrete missing values）； o 对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个 连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外
的离散值（Range plus one optional discrete）。
h
11
日期型数据用来表示日期或者时间，如生日、 成立日期等变量可以定义为日期型数据。显示 格式：dd-mmm-yyyy；mm/dd/yyyy。
h
12
标准 数值型
逗号 数值型
圆点 数值型
科学技术法 数值型
美元 数值型
用户自 定义型
h
日期型
用户自 定义型
13
每种类型的变量都有自己的变量宽度、小数位 和显示宽度，其中变量宽度是变量允许的最大 字符位数，列宽度是数据编辑窗口中显示每列 的字符位数。通常这两个宽度是一致的。
h
9
数值型是SPSS最常用的数据类型，通常由阿拉 伯数字和其它特殊符号等组成。其中的标准型 （numeric）是SPSS默认的数据类型，默认的显 示宽度为8位，包括正负符号位、小数点和小数 位在内，小数位默认为2位。如果数据的实际宽 度大于8位，spss将自动按照科学计数法显示， 数据的显示并不影响数据的存储，也不影响数 据的计算。
h
16
数据中存在明显错误或明显不合理的数据或漏填数 据项时统计学上称为不完全数据或缺失数据。数据 中如果存在缺失数据，分析时通常不能直接采用， 要进行说明。SPSS中说明缺失数据的方法是指定 用户缺失值。这样，SPSS在分析时，就能够将这 些缺失值与正常的数据区分开来，并依据用户指定 的缺失值处理策略对其进行处理或分析。SPSS还有 一类默认的缺失值，称为系统缺失值，数值型变量 用圆点表示，字符型用空格表示。