北京大学社会学系 数据分析课程讲义 刘爱玉 2004年
SPSS数据分析技术课程提纲
教材：自编讲义
阮桂海主编， 2000，《SPSS实用教程》电子工业出版社
课程内容
第一讲 SPSS基本知识及数据录入 一．概述 二．SPSS的基本模块 三．SPSS的基本窗口 四．SPSS文件类型 五．问卷及编码 六．什么是数据 七．数据录入——问卷资料转变为原始数据文件 （一）WORD中录入 （二）在 EXCEL中录入数据 （三）在SPSS中录入 （四）Epidat录入 （六）数据文件的编辑与管理 第二讲 SPSS命令文件的编写 一 ·SPSS的命令文件 （一）Data list （二）Variable label的命令格式 （三）value label的命令格式 （四）程序中的缺少值（Missing Value命令） 第三讲 用Frequencies做数据汇总 一. 数据汇总使用的数据类型 二·频次统计及统计量的计算 （一）Statistics——统计量 （二）画图 第四讲 描述性统计（Descriptives与Explore的应用） 一．Descriptives （一）应用实例 （二）统计量分析 二．Explore分析 第五讲 数据变换 一．Recode 命令对数据重新编码 二．用Compute命令创建新变量 三．COUNT命令 四．用If命令做条件变换和逻辑校 第六讲 交叉汇总与关联分析（Crosstabs的应用） 一． 交叉汇总表的一般形式及其特点 二． 交互表的检验——两个变量之间是否相关 三． 两个变量之间相关的强度 （一）定类——定类 北京大学社会学系 数据分析课程讲义 刘爱玉 2004年
（二）定序——定序 （三）定类——定距 （四）定距——定距 四．运用CRPSSTABS做交互表及对变量之间的关系进行测量 第七讲 引进其他变量后的交互分析 一． 因果分析——explanation model 二． 阐明分析——Interpretation analysis 三． 条件分析—— conditional analysis 第八讲 描述子总体均值的差异（Means过程的应用） 一．Means过程运行 二．One Sample T-Test 第九讲 均值比较分析（T——Test过程） 一．独立样本T检验 二．成对样本T-TEST 三．注意事项 第十讲 方差分析ANOVA 一． 实例 二． 解释 第十一讲 相关分析（Correlate过程分析） 一．Bivariate Correlate 二．Partial correlation偏相关（也叫净相关） 三．距离分析（Distance） 第十二讲 简单线性相关（一元线性回归分析） 一．回归分析对变量的要求（假设条件） 二．一元线性回归模型及其含义 三．在对话框中做一元线性回归模型 第十三讲 SPSS统计图形 一．Bar条形图 二．Line线图——年龄与收入 三．Area面积图 四． Pie饼图 五． High-LOW 高低图 六．Pareto 帕雷托图 七．Control 控制图 八．Boxplot 箱图 九．Error Bar 误差条图 十．Scatter 散点图 十一.Histogram 直方图 十二·P-P:P-P 概率图 十三·Q-Q:Q-Q 概率图 十四·Sequence 序列图 十五·Time Series 时间序列图 第十四讲 非参数检验 北京大学社会学系 数据分析课程讲义 刘爱玉 2004年
第一节 认识SPSS
大家好，从今天开始，本号将分享SPSS软件的操作知识和实用干货，有任何问题可以评论留言，如有想看的操作讲解，可以私信我。谢谢大家的点赞、关注和转发。
一、SPSS基本界面
1、数据视图
2、变量视图
下面详细讲解变量的各个属性，名称、类型、宽度、小数、标签、值、缺失、列、对齐、度量标准、角色。
二、定义变量
1、名称
规则：首字母必须是汉字、字母或者@符号，注：不能用数字、空格、$等，不区分大小写
2、类型
3、宽度是指整个数值的长度，小数是指小数点后几位小数
4、标签是指给变量定义标签后，进行计算输出变量结果会以标签显示
5、值是指对于变量值的含义进行赋值，如：1表示男，0表示女。
6、缺失值
7、对齐
8、度量标准
度量：距离、年龄等
有序：分类变量，大小顺序等级
名义：分类变量，不同类别，无顺序大小
9、角色
SPSS第三讲101008
一、 过一遍第八章一、二节
二、 偏态和峰度公式（第八章第三节）
三、 百分位数（第八章第四节）
四、 第五节标准分
标准分无单位，描述偏离均值距离大小。
95%落在均值的2个标准差以内；
在3个标准差以外的值称之为异常值，一般情况占1%。
对于定距变量的统计Analyze Descriptive statistic Descriptive
(变异=方差:翻译不一)
定序分析手段多
作图：
Graphs Legacy Dialogs Histogram
百分位数
百分位数
5 10 25 50 75 90 95
加权平均（定义 1） percent 56.00 63.60 74.00 82.00 88.00 96.00 98.0Tukey 的枢纽 percent 74.00 82.00 87.00
将及格分的人分得很清楚，高分分得不清，是典型的大学考试分布。像直方图一样能直观看出。
正态性检验
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk
统计量 df Sig. 统计量 df Sig.
percent .096 105 .018 .948 105 .000
a Lilliefors 显著水平修正
显示结果是：非正态分布。
percent Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
4.00 Extremes (=<53)
2.00 5 . 66
5.00 6 . 02234
4.00 6 . 5777
14.00 7 . 00002224444444
21.00 7 . 567777888888888888999
第二讲 路径分析1
1 路径分析与回归分析之间的异同
回归分析中变量的因果关系是不存在多环节的因果结构，自变量对于因变量的作用是并列存在的
路径分析可以考察复杂的因果结构，某个变量对于其中一些变量来说是原因变量，对于另外一些变量来说就是结果变量
路径分析可以将变量之间的作用分解成直接作用和间接作用，使人们对于变量之间的因果关系有更深入的了解
2 路径分析概述
2.1 路径分析的源起
遗传学家Sewall Wright于1918－1921年间在考察遗传和环境在双色猪（Guinea-Pig）的毛色遗传中所起的作用时首次提出。
2.2 路径分析的几个概念
外生变量，内生变量
外生变量：在模型中只是作因的变量，有箭头指向别的变量但没有箭头指向它
内生变量：作果的变量，有别的箭头指向它
递归模型，非递归模型
全部是单向链条，无反馈作用
存在直接反馈作用，自反馈作用，间接循环作用或误差与变量相关
模型的恰好识别，超识别和无法识别
变量之间的路径系数能否完全用相关系数来表达（已知相关系数的个数与待求路径系数的个数的关系）
路径系数
某个自变量对其因变量的直接效果，也就是其标准回归系数(Beta)，标于相应路径上
路径系数的估计及检验与标准回归系数的估计及检验相同
路径图
1 本讲义是根据文剑冰老师《高级心理统计》课程系列PPT的内容整理而成
整理人：胡杨 E-mail: ******************** Z1=e1
Z2=P21Z1+e2
Z3=P31Z1+P32Z2+e3
Z4=P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4
路径系数的分解
Z2=p21Z1
Z3=(p31+p32p21)Z1
Z4=(p41+p42p21+p43p31+p43p32p21)Z1
相关系数的分解
r12=p21
