SPSS数据处理基础知识

目录一、spss软件基础 (2)1.spss的发展和特点 (2)2.spsss安装、启动与退出 (2)2.1安装： (2)2.2启动 (2)2.3退出 (3)3.spss基本操作环境 (3)3.1 spss数据编辑窗口 (3)3.2 spss数据输出窗口 (4)4.spss的三种基本使用方式 (5)4.1 完全窗口菜单方式 (5)4.2程序运行方式 (5)4.3混合运行方式 (5)二、spss数据分析的基本步骤 (5)1.数据分析的一般步骤 (5)2.spss数据分析的一般步骤 (6)三、spss数据文件的建立和管理 (6)1.spss数据文件及其特点 (6)2.spss数据的结构和定义方法 (7)2.1 变量名 (7)2.2 数据类型、宽度、列宽度 (7)2.3 变量名标签 (8)2.4 变量值标签 (9)2.5 缺失数据 (9)2.6 变量对齐格式(Align) (11)2.7 度量尺度 (11)3.spss的录入、编辑与保存 (12)3.1 spss的录入 (12)3.2 spss的编辑 (12)4.spss数据文件的合并 (15)4.1纵向合并数据 (15)4.2 横向合并数据 (21)5.读取其他格式的文件 (23)一、spss软件基础1.spss的发展和特点Spss全称Statistical Package for Social Science——社会科学统计软件，斯坦福大学三名研究生制作。

与常用的stata，SAS等统计软件相比，具有“易学易用易普及”的竞争优势。

大量成熟的统计方法，完善的数据定义操作管理，开放的数据接口以及灵活的统计表格和统计图形是spss盛久不衰的法宝。

2.spsss安装、启动与退出2.1安装：请在网盘中下载spss19.0软件，双击SPSS19crack20100825.exe就可以安装了。

（如果有异常，把两个安装包都安装上）2.2启动安装完成后，可能桌面没有快捷方式，点击，点按键盘“win”键——所有程序，找到spss程序，把快捷方式发送到桌面上。

学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章：介绍SPSS及其基本功能SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。

SPSS具有强大的数据处理和展示功能，能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。

本章将详细介绍SPSS的基本功能，包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。

第二章：数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前，首先需要将原始数据导入到SPSS中。

SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、Txt等。

本章将介绍如何进行数据导入，并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。

此外，还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式，如Excel、Word等，以便后续的数据展示和报告撰写。

第三章：数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作，对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。

本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗，包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。

同时，还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置，以便后续的数据分析。

第四章：数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法，可帮助研究者更好地理解数据。

本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计，包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。

此外，还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更直观地展示数据的分布和关系。

第五章：统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法，常用于科学研究中的结论判定。

假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。

本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验，包括T检验、方差分析、相关分析等。

同时，还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。

第六章：数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程，而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。

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。

spss数据分析教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于统计分析的软件包，它为社会科学和商业研究提供了强大的数据分析工具。

本文将为大家介绍SPSS的基本操作和常用分析方法，帮助读者快速上手使用SPSS进行数据分析。

首先，我们需要了解SPSS的界面和数据导入。

打开SPSS软件后，会看到一个包含各种功能菜单和选项的界面。

在SPSS中，数据被组织为一个数据集，其类似于电子表格的形式，包含行和列。

通过导入数据命令，可以将数据从外部文件导入SPSS软件中进行分析。

一、数据的录入和处理1.1 数据的导入：在SPSS的“文件”菜单中选择“导入”命令，可以选择从各种格式的文件中导入数据，如Excel、文本文件等。

导入后的数据将显示在SPSS的数据视图中。

1.2 数据的清洗：数据清洗是数据分析的第一步，主要包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。

在SPSS中，通过选择“数据”菜单中的“数据清洗”命令，可以对数据集进行缺失值填充、删除异常值等操作。

二、常用数据分析方法2.1 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本的汇总和描述，以便更好地理解数据的相关特征。

在SPSS中，通过选择“统计”菜单中的“描述统计”命令，可以计算数据的均值、标准差等统计量，并生成频率分布表和描述统计表。

2.2 t检验：t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。

在SPSS中，选择“统计”菜单中的“比较均值”命令，可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。

2.3 方差分析：方差分析是一种用于比较三个或更多个样本均值是否存在显著差异的统计方法。

在SPSS中，选择“分析”菜单中的“方差”命令，可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。

2.4 相关分析：相关分析用于分析两个变量之间的相关程度。

在SPSS中，选择“分析”菜单中的“相关”命令，可以计算变量之间的相关系数，并生成相关矩阵和散点图。

使用SPSS进行数据分析入门篇一：SPSS的简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，被广泛应用于社会科学、商业和其他领域的数据分析。

SPSS提供了一个易于使用的界面，使用户能够进行数据输入、数据变换和统计分析。

本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。

1.1 SPSS的特点SPSS具有以下几个特点：1. 提供丰富的数据输入方式，包括手工输入、导入Excel和CSV文件等；2. 支持各种常用的统计分析，如描述统计、假设检验、回归分析等；3. 提供可视化工具，包括图表和报表，帮助用户更好地理解数据；4. 支持自定义计算和数据变换，满足用户特定的需求；5. 提供强大的数据处理能力，包括数据清洗、缺失值处理等；6. 支持脚本编写，提高分析的自动化程度。

1.2 SPSS的安装和启动安装SPSS时，用户可以选择自己所需的组件，通常包括核心软件和扩展模块。

安装完成后，用户可以通过桌面图标或开始菜单中的SPSS图标启动软件。

篇二：数据输入与处理2.1 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，包括手动输入、从Excel或CSV 文件导入以及从数据库中读取。

用户可以根据自己的需求选择最方便的方式。

2.2 数据处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行一些处理，以满足分析的要求。

SPSS提供了多种数据处理功能，如数据清洗、变量选择、数据转换等。

2.2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、删除不完整或错误的数据，以提高数据的质量。

SPSS提供了一系列的数据清洗功能，包括删除重复值、处理缺失值等。

2.2.2 变量选择当数据中包含大量变量时，用户可能只关心其中的几个变量。

SPSS提供了变量选择的功能，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的变量，以减少分析的复杂性。

2.2.3 数据转换数据转换可以对原始数据进行加工，生成新的变量或数据集，以满足进一步分析的需求。

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）。

SPSS数据分析入门指导第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的数据分析软件。

它提供了强大而丰富的统计分析功能，因而成为了研究人员和学生们进行数据分析的首选工具。

本章将为读者介绍SPSS的发展历史、功能特点以及其在数据分析中的重要性。

1.1 发展历史和功能特点SPSS起源于20世纪60年代，最初只能在主机计算机上运行。

经过多年的发展，SPSS逐渐增加了更多的功能和模块，例如数据管理、数据可视化、数据转换、统计分析、预测分析等。

现如今，SPSS已经发展成为拥有广泛用户群体的专业统计软件。

1.2 SPSS在数据分析中的重要性SPSS为用户提供了一种简便且高效的方式来处理和分析大量的数据。

它能够帮助用户实现数据的清洗、变换、统计和可视化等多种操作，从而揭示数据背后的规律和发现隐藏的信息。

通过使用SPSS，用户能够更好地理解数据，为决策和研究工作提供可靠的依据。

第二章：SPSS基本操作2.1 数据输入与导入SPSS支持多种数据格式的导入，例如Excel、CSV、数据库等。

用户可以通过“文件”菜单下的“打开”命令或者数据导入向导来导入数据。

为了确保数据的准确性，用户还需要注意正确设置数据的变量类型和标签。

2.2 数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤，它涉及到处理缺失值、异常值、重复值和离群值等。

SPSS提供了强大的数据管理功能，用户可以使用数据筛选、排序、删除重复等操作来清洗数据，从而保证数据的质量。

2.3 数据变换数据变换包括数据重组、数据合并、数据分割以及数据增补等操作。

SPSS提供了多种数据变换的功能和工具，例如创建新的变量、透视表、计算指标等。

用户可以根据自己的需求进行相应的操作，以便更好地分析数据。

2.4 数据统计和可视化SPSS拥有丰富的统计分析功能，包括描述统计、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等。

学会使用SPSS进行数据分析章节一：概述SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的数据分析软件。

它提供了广泛的统计分析工具，可以帮助研究人员对数据进行探索、描述、推理和预测。

SPSS具有友好的用户界面和强大的功能，适用于各种类型的数据分析任务。

章节二：数据准备在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要准备好数据。

这包括数据的收集、整理和录入。

SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。

通过导入数据功能，用户可以将数据导入SPSS软件中进行后续的分析。

章节三：数据清洗数据清洗是数据分析的重要一步。

通过SPSS软件，可以对数据进行清洗和过滤，去除无效数据、处理缺失值和异常值等。

SPSS提供了丰富的数据处理工具，如数据筛选、重编码、变量转换等，帮助用户保持数据的准确性和一致性。

章节四：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本统计特征进行概括和描述。

SPSS软件提供了多种描述性统计分析的工具，如频数统计、均值计算、标准差计算等。

用户可以利用这些工具对数据的分布、集中趋势和变异程度进行分析和展示。

章节五：推论性统计分析推论性统计分析是根据样本对总体进行推断的统计方法。

SPSS 软件支持多种推论性统计分析，如假设检验、方差分析、回归分析等。

用户可以利用这些工具对样本数据进行验证、比较和预测，从而得出更广泛的结论。

章节六：数据可视化数据可视化是通过图表和图形的方式将数据进行展示和传达的方法。

SPSS软件内置了丰富的数据可视化工具，如条形图、折线图、散点图、饼图等。

用户可以利用这些工具将分析结果以可视化的方式呈现，更直观地展示数据的特征和关系。

章节七：统计模型建立与评估统计模型建立是利用统计方法对数据进行建模和预测的过程。

SPSS软件支持多种统计模型的建立和评估，如线性回归、逻辑回归、聚类分析等。

用户可以根据研究目的和数据特征选择合适的统计模型，并通过SPSS软件对模型进行建立和评估。

SPSS基本操作讲解SPSS是一种常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能。

在使用SPSS进行数据分析时，我们需要进行一些基本操作来导入数据、整理数据、进行统计分析和绘制图表。

下面将从四个方面介绍SPSS的基本操作。

一、数据导入和整理1. 导入数据：将数据导入SPSS，可以通过菜单栏的“文件”-“打开”来选择要导入的数据文件，也可以直接拖拽数据文件到SPSS窗口中。

导入的数据文件可以是Excel、CSV等格式。

2.查看数据：导入数据后，可以通过菜单栏的“数据”-“查看数据”来查看导入的数据。

可以查看数据的全部内容或部分内容，以便对数据进行了解。

二、数据的统计分析1.描述统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“描述性统计”来进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等指标。

可以选择需要分析的变量，也可以选择按照分类变量进行分组分析。

2.参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“参数估计”来进行参数统计分析，包括t检验、方差分析、回归分析等。

选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行参数估计和显著性检验。

3. 非参数统计分析：可以通过菜单栏的“分析”-“非参数检验”来进行非参数统计分析，比如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。

选择相应的分析方法后，可以设定自变量和因变量，进行非参数统计分析。

三、数据的处理和转换1.数据清洗：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。

可以通过菜单栏的“数据”-“选择特定数据”来选择其中一列数据，并根据设定的条件进行数据筛选和清洗。

2.数据缺失处理：可以通过菜单栏的“数据”-“缺失值处理”来处理缺失值。

可以选择将缺失值替换为均值、中位数或者一些固定值，也可以根据自己的需要进行其他处理方法。

3.数据变量的转换：在进行统计分析时，有时需要对数据变量进行转换。

可以通过菜单栏的“数据”-“转换变量”来进行数据变量的转换，比如对变量进行对数变换、标准化等。

SPSS复习资料一．名词解释（1）有效百分比：总数是剔除可缺失值等过滤因素的百分比.无效假设：是指没有处理效应的假设。

统计量：从样本中计算所得的数值称为统计量。

准确性：指在调查或试验中某一实验指标或性状的重复观测值与真值的接近程度。

方差：各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。

相关系数：用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标自由度：自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。

标准差：是方差的算术平方根，反应一个数据集的离散程度。

似然比：反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

卡平方定义：相互独立的多个正态离差平方值的总和。

无效假设：是指没有处理效应的假设。

个案加权：是指对变量，特别是频数变量赋以权重，常用于计数频数表资料，加权后的变量被说明为频数卡方统计量：是指数据的分布与所选择的预期或假设分布之间的差异的度量。

相关分析：相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法非参数分析：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法回归分析:指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

卡方检验:非参数检验检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和期望的比例有统计学差异。

统计描述：对统计数据集的结构和总体情况进行描述，并不能深入了解统计数据的内部规律。

卡方测验的基本步骤：1.提出假设2.计算卡平方值3.确定显著水平4.确定最后结果单因素方差分析：单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显着差异和变动聚类分析：根据事物本身的特征研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大两个相关样本检验：同一个被测对象上测试两个或多个观测值的情况，这样的数据间就不再是相对独立的了，而是彼此相关，这种情况采用两个相关样本检验Ks，检验：检验样本来自正态分布均匀分布或泊松分布，总体的假设游程检验：根据由陈述所做的两分变量的随机性检验简答题1在SPPS中可以使用哪些方法输入数据?（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。

SPSS入门软件操作资料SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用来进行数据清理、数据处理和数据分析。

以下是SPSS入门软件操作资料，帮助您快速入门和使用SPSS。

第一部分：数据准备和导入1.打开SPSS软件，选择“新建”创建一个新的数据文件。

2.在新建的数据文件中，点击菜单栏上的“变量视图”，在表格中输入变量名称和变量类型。

3.在输入变量名称和变量类型后，点击菜单栏上的“数据视图”，在表格中输入实际数据。

第二部分：数据清理和检查1.缺失值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“缺失值”，然后选择相应的处理方法。

2.异常值处理：在数据视图中，选中需要处理的变量，点击菜单栏上的“转换”，选择“异常值”，然后选择相应的处理方法。

3.数据检查：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，选择需要进行统计描述的变量。

第三部分：数据分析1.描述统计：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“描述性统计”，然后选择需要进行统计描述的变量。

2.相关分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“相关”，然后选择需要进行相关分析的变量。

3.t检验：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“比较手段”，然后选择“独立样本t检验”或“配对样本t检验”，根据需要选择相关变量。

4.方差分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“方差”，然后选择“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，根据需要选择相关变量。

5.回归分析：在数据视图中，点击菜单栏上的“分析”，选择“回归”，然后选择需要进行回归分析的自变量和因变量。

第四部分：结果输出1.结果输出：在分析结果窗口中，可以查看分析结果的表格、图表和统计描述。

2.结果保存：在分析结果窗口中，点击菜单栏上的“文件”，选择“另存为”，选择保存的文件格式和保存的位置。

第五部分：其他操作1.数据转换：在数据视图中，点击菜单栏上的“转换”，选择需要进行的数据转换方法，例如计算新变量、变量转化等。

第一篇 SPSS数据处理基础本篇要点导读：第1章 SPSS数据的录入数据录入的一般步骤，数据结构的定义，文件合并，文本数据的导入；第2章数据文件的操作和预处理【Data】菜单中对变量和案例的操作，【Transform】菜单中计数和分类赋值的操作。

本篇说明：1. 本篇重点说明数据录入和文件整理的整个过程，以及过程中特别需要读者注意的问题，对于SPSS操作简明扼要，没有对每一个选项进行详细说明，只是配合例题针对常用和重点选项进行说明，如读者想了解详细说明请查阅相关书籍，本书会给出标示。

在以后的章节中我们也会遵循这一原则，不再特别说明；2. 如果读者是有一定的SPSS使用基础，了解SPSS的一些基本操作，对数据录入和预处理比较清楚，可以简略浏览本篇，重点了解数据录入的一般流程和预处理中注意的问题。

也可直接略过本篇从第二篇开始学习；3. 如果读者是SPSS初学者，由于本篇在软件操作上的介绍比较简略，请初学者在学习此篇的时候一定遵循我们的例题操作并注意图例标示，必要时查阅书中列出的相关参考书籍，并完成课后两道以上的习题操作，务求掌握此篇内容，为以后SPSS软件学习奠定基础。

第1章SPSS数据的录入SPSS既是Statistical Package for the Social Science（社会科学统计软件包）的缩写，也是Statistical Product and Service Solution (统计产品与服务解决方案)的缩写，是世界上几大统计分析软件（SPSS、SAS、S-plus/R、STATA、GUASS）中使用最广泛，界面最友好，操作最方便的统计软件，其强大的功能和易掌握性对于非统计专业特别是经济和管理专业的学生和工作人员，是一个不可多得的统计分析和数据处理的好工具、好助手。

本书将基于SPSS 17.0给读者介绍SPSS的强大功能，关于SPSS的安装和一般Windows应用软件没有什么不同，让我们从SPSS的基础——建立数据文件和录入数据开始吧。

第一篇 SPSS数据处理基础本篇要点导读：第1章 SPSS数据的录入数据录入的一般步骤，数据结构的定义，文件合并，文本数据的导入；第2章数据文件的操作和预处理【Data】菜单中对变量和案例的操作，【Transform】菜单中计数和分类赋值的操作。

本篇说明：1. 本篇重点说明数据录入和文件整理的整个过程，以及过程中特别需要读者注意的问题，对于SPSS操作简明扼要，没有对每一个选项进行详细说明，只是配合例题针对常用和重点选项进行说明，如读者想了解详细说明请查阅相关书籍，本书会给出标示。

在以后的章节中我们也会遵循这一原则，不再特别说明；2. 如果读者是有一定的SPSS使用基础，了解SPSS的一些基本操作，对数据录入和预处理比较清楚，可以简略浏览本篇，重点了解数据录入的一般流程和预处理中注意的问题。

也可直接略过本篇从第二篇开始学习；3. 如果读者是SPSS初学者，由于本篇在软件操作上的介绍比较简略，请初学者在学习此篇的时候一定遵循我们的例题操作并注意图例标示，必要时查阅书中列出的相关参考书籍，并完成课后两道以上的习题操作，务求掌握此篇内容，为以后SPSS软件学习奠定基础。

『 2 』第1章SPSS数据的录入第1章SPSS数据的录入SPSS既是Statistical Package for the Social Science（社会科学统计软件包）的缩写，也是Statistical Product and Service Solution (统计产品与服务解决方案)的缩写，是世界上几大统计分析软件（SPSS、SAS、S-plus/R、STA TA、GUASS）中使用最广泛，界面最友好，操作最方便的统计软件，其强大的功能和易掌握性对于非统计专业特别是经济和管理专业的学生和工作人员，是一个不可多得的统计分析和数据处理的好工具、好助手。

本书将基于SPSS 17.0给读者介绍SPSS的强大功能，关于SPSS的安装和一般Windows应用软件没有什么不同，让我们从SPSS的基础——建立数据文件和录入数据开始吧。