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SPSS入门讲义 ppt课件

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超级完整版教程PPT课件

SPSS超级完整版教程PPT课件

▪ 按观察单位（按行输入）输入数据 将光标移 动要输入的观察单位，单击鼠标，将该观察单 位标记，输入变量的第一个值，按“Tab” 或 “”键，输入第二个数据。
▪ 按单元格输入数据 将光标移动到想要输入的
单元格，单击鼠标，输入变量值，按回车键。
2020/1/1也0 可按此法修改变量第一值章 。绪论
35
▪ 定义变量名标签是对变量名做进一步说明。
▪ 如果变量名已经说明了变量的内涵，则不必设置 变量名标签。如性别、血型、name，等
▪ 有时，变量名不能明确表示该变量的含义。如
date_in。变量名标签设置为“入院时间”。
▪ 变量标签不受字符位数的限制，可以用英文或中 文表示。
▪ 在统计分析的输出结果中，可显示变量的英文或 中文标签，使输出结果的可读性更好。
4
4
2 王武 1 65 10/25/200 11/28/200 0
4
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3 陈杉 2 39 12/14/200 01/13/200 0
4
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4 李思 2 30 11/22/200 12/29/200 1
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5 欧阳山 1 57 12/01/200 01/15/200 2
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赵杉
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2 13 10/01/200 11/18/200 1
▪ 本例的性别分别用数值1和2表示男性、女性。这 时的1和2已经没有数值大小的含义，故可以定义 为字符变量，测量类型为Nominal。但为了操作 方便和某些统计分析，还是经常把它定义为数值 变量，默认测量类型为Scale。
▪ 单击变量窗口左下方的Data 2020/窗1/1口0 转为数据窗口。 第一章 绪论
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SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第8章 生成分析

SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第8章 生成分析
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果1
Time与PR1_1的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果2
处在编辑状态的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果3
添加拟合线的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果4
返回目录
习题8及答案（答案略）
1. 什么是寿命表和Cox模型？ 2. data19-05数据为3期和4期黑瘤患者的数据，其中：id变量为编号，
返回目录
Kaplan-Meier分析概述
对于Kaplan和Meier（1958年）所提出的估 计生存函数的乘积限（Product-Limit，PL）方法， 很多作者也把它称为寿命表估计，二者的差别是： PL估计是基于一个个的数据，而寿命表估计是 基于按区间分组数据。PL估计可看成是寿命表 估计的特殊情形。
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果1
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果2
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
模型系数综合检验
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
进入方程变量的统计量
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
返回目录
Cox依时协变量回归模型分析
返回目录
Cox依时协变量回归模分类协变量对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
Cox模型图形对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
保存Cox模型新变量对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
Cox模型选项对话框
Bootstrap对话框
返回目录
Cox回归分析实例

《SPSS培训教程》课件

《SPSS培训教程》课件

01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。

spss基本操作PPT课件

spss基本操作PPT课件

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26
2.2.7 缺失值（Missing）的处理
当数据中存在明显错误或明显不合 理的数据以及存在漏填数据项时，统计 上通称为数据为不完全数据或缺失数据。
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）；
数据编辑窗口中的数据通常以SPSS数据文 件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名 为.sav。
数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数 据编辑区、系统状态显示区组成。
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5
标题栏
菜单栏
工 具 栏
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输
入
数据显示区:
数
变量名
据
观察序号
栏
数据编辑器的构成
状态栏
6
菜单表
功能
主窗口菜单及功能 解释
17
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频数数据的组织方式
职称 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
年龄段 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
人数 0 15 8 10 20 2 20 10 1 35 2 0
18
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
SPSS数据的结构包括变量名、类型、宽度、列宽
• 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）

[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT

[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT

n (n1 )
大样本下
9n(n 1) Z 2(2n 5)
计算相关系数的基本操作（以高校 SPSS 科研研究.sav为例）
SPSS
SPSS
SPSS
SPSS
第三节偏相关分析
• 偏相关分析和偏相关系数 • 偏相关分析的基本操作及应用
SPSS
偏相关分析和偏相关系数
定义
• 也称净相关分析，在控制其他变量的线性影响的 条件下分析两变量间的线性相关，所采用的工具 是偏相关系数（净相关系数） 种类
SPSS
第八章SPSS 的相关分析 和线性相关 分析
SPSS
第一节相关分析和 线性回归分析概述
函数关系
事物之间关系 统计关系
SPSS
• 函数关系指的是两事物之间的一种一一对 应关系。即当一个变量x取一定值时，另一 变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。 • 统计关系指两事物之间的一种非一一对应 关系，即当一个变量x取一定值时，另一变 量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
种类 Pearson简单相关系数、Spearman相关系数、 Kendall 相关系数
SPSS
Pearson简单相关系数
• 主要用来度量两定距型（数值型）变量间的线性 相关性。
r
(x x)( y y)
i 1 i i 2 2 ( x x ) ( y y ) i i i 1 i 1 n n

2
1 x x ˆ e t (n 2) 1 0 其中 ( x0 ) 1 n Lxx 2
特别，当 n 很大且 x0 在 x 附近取值时, y 的置信水平为 1 的预测区间近似为
92
93
93
95

《spss使用教程》课件

02
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。

《SPSS基本操作》课件

SPSS界面包括数据视图、变量视图、输出视图和语法编辑视图，以及常用的工具栏和菜单选 项。
数据输入与处理
1
数据输入的方式
可以通过手动输入、导入Excel文件或其他数据库连接等方式将数据导入SPSS中。
2
数据的处理方法
在SPSS中，可以对数据进行排序、合并、计算变量、循环处理和数据透视等操作。
3
数据的清理与筛选
随着大数据时代的到来，SPSS将继续发展，在数据科学、人工智能和机器学习等领域发挥更 大的作用。
《SPSS基本操作》PPT课件
本PPT课件介绍SPSS基本操作，包括SPSS的介绍、安装和启动、数据输入与处 理、数据分析与统计、数据可视化与报告等内容。
SPSS介绍
什么是SPSS
SPSS是一款统计分析软件，被广泛用于社会科学研究和商业市场调查等领域。
SPSS的应用场景
SPSS可以用于数据处理、统计分析、数据可视化和报告撰写等任务。
SPSS的特点
SPSS具有用户友好的界面、强大的统计功能和丰富的图表展示选项。
SPSS安装和启动
SPSS软件的安装
安装SPSS软件需要按照官方提供的步骤进行，确保系统兼容性和正确的安装文件。
SPSS软件的启动
成功安装后，点击桌面上的SPSS图标即可启动软件，进入数据分析的世界。
SPSS软件的界面介绍
清理数据是数据分析的关键步骤，可以通过缺失值处理、异常值剔除和数据筛选 等方式来优化数据。
数据分析与统计
1 数据统计的方式
SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、相关分析、回归分析、聚类分析和因子 分析等。
2 常见的统计分析方法
常见的统计分析方法有t检验、方差分析、卡方检验、生存分析和多元回归等。

SPSS课件第8章


8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
• Estimates：可输出回归系数B及其标准误，回归系数的t检验值和概率 p值，还有标准化的回归系数beta。
• Confidence intervals：每个回归系数的95%置信区间。 • Covariance matrix：方差-协方差矩阵。 • Model fit：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表；以及一些有
8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
Step03：选择自变量 在【Linear Regression（线性回归）】对话框左侧的候选变 量列表框中选择一个变量，将其添加至【Independent(s)（自 变量）】列表框中，即选择该变量作为一元线性回归的自变量。
8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
与正态分布进行比较。 • Produce all partial plots：每一个自变量对于因变量残差的散点图。
（3）【Save(保存)】：将预测值、残差或其他诊断结果值作为新 变量保存于当前工作文件或新文件。
【Predicted Values（预测值）】为预测栏，用于选择输出回归模型的预测值。 • Unstandardized：未标准化的预测值。 • Standardized：标准化的预测值。 • Adjusted：经调整的预测值。 • S. E. of mean predictions：预测值的标准误差。
yˆ ˆ0 ˆ1x
式中，表示回归直线在纵轴上的截距，是回归系数，它表示当自变量 变动一个单位所引起的因变量的平均变动值。
8.1 SPSS 在一元线性回归分析中的应用
3.统计检验
在求解出了回归模型的参数后，一般不能立即将结果付诸于实 际问题的分析和预测，通常要进行各种统计检验，例如拟合优度检 验、回归方程和回归系数的显著性检验和残差分析等。这些内容， 我们将结合案例来具体讲解。

《SPSS数据处理》课件


SPSS的发展趋势
随着大数据时代的到来，SPSS将进一步发展和完 善，适应更多复杂统计分析需求。
致谢
感谢您的关注和参与，祝您在SPSS数据处理中取 得圆满的成果！
数据分布
4
续的数据分析做准备。
分析数据的分布情况，包括频数分布、 直方图、散点图等。
数据分析
1
描述统计
使用统计指标来总结和描述数据的特征，
探索性因子分析
2
如均值、标准差、百分位数等。
寻找潜在变量或因子，揭示数据中的内
在结构。
3
相关分析
分析变量之间的相关关系，了解它们之
回归分析
4
间的线性关联程度。
探索自变量和因变量之间的关系，并建 立回归模型进行预测。
《SPSS数据处理》PPT课 件
本PPT课件介绍了SPSS数据处理的基础操作、数据分析和高级应用，包含案例 分析和常见问题，帮助您深入了解SPSS及其应用。
SPSS的介绍
定义
SPSS是一款强大的统计分析软件，用于处理和分析各种类型的数据。
功能和作用
SPSS可以进行数据导入、数据清理、描述统计、回归分析等多种数据处理和分析操作。
收集相关数据，包括问卷调查、实验数据等。
数据处理
使用SPSS对数据进行清洗、变量设置等操作。
数据分析
结果解释
应用适当的统计方法进行数据分析，包括描述统计、 相关分析等。
根据分析结果进行解释和结论得出，提供有效决策 依据。
SPSS常见问题
1 数据异常处理
遇到异常值、缺失值或数据无法满足统计要 求时，如何进行处理和调整。

SPSS学习论坛
参与在线讨论，提出 问题并分享经验。
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例8.1：用复方猪胆胶囊治疗老年性慢性支气管 炎患者403例，问该药对此两型支气管炎疗效是 否相同？详见8-1.sav数据库。
实例讲解

例8.2：某医院用三种复方小叶枇杷治疗老年性 慢性支气管炎，比较其疗效有无差异？哪些总 体间分布有差异？详见8-2.sav数据库。
实例讲解

例8.3：甲乙两位专家同时对200名肿瘤患者的 病理切片的病理分期进行读片评定。分析两位 专家评定结果是否一致？详见8-3.sav数据库。
单向有序行×列表
两组单向有序分类资料
定义：所谓两组单向有序分类资料，本节主要是指在R*C表
定性资料中，主要分组标志是无序的，而主要分析或者评价指 标是有序的，如两种药物治疗某病疗效的比较，疗效评价指标 是痊愈、好转、无效和死亡等。
单向有序行×列表
两组单向有序分类资料
基本思想：比较的两个样本（样本含量分别为n1及n2）如
Kappa<0，说明一致程度比机遇造成的还差， 两次检查结果很 不一致，在实际应用中意义不大。
双向有序属性不同行×列表
双向有序属性不同行×列表数据是经常遇到的
一种数据形式，指标变量和分组变量都是有序 的
双向有序属性不同行×列表 检验的目的：
指标在各组间的分布是否有差异，可以按照单
向有序资料进行分析。
单向有序行×列表
多组单向有序分类资料
多组单向有序定性资料是两组单向有序分类资料的扩展，相当 于单因素方差分析的秩和检验。称为H检验(W.H.Kruskal与 W.A.Wallis,1952)，又称Kruskal-Wallis法。
单向有序行×列表
多组单向有序分类资料
基本思想：与单因素的方差分析类似。K个对比组，计算各
果来自同一总体或分布相同的两个总体（即H0成立），则n1样 本之秩和T 与其理论秩和 n1(N+1)/2 之差 [ T-n1(N+1)/2 ] 由抽 样误差所致，故此差值一般不会很大，差值很大的概率应很小
。若从现有样本中算得的 T 与其理论秩和相差很大，则说明从
H0 规定的总体中随机抽得现有样本及更极端样本的概率P很小 ，故按检验水准拒绝H0.
Kappa一致性检验
双向有序属性相同行×列表数据，常为2×2配对设计的扩 展。其行和列变量均反应同一事物某一属性的相同水平。
Kappa一致性检验
Kappa=1，说明两结果完全一致， Kappa=-1，说明两结果完全不一致； Kappa=0，表明观察一致率完全由机遇所致。 参考评价原则：Kappa≥0.75时表示两结果一致性较好， 0.40<Kappa<0.75时表示一致性中等， 0<Kappa≤0.40时一致性较差，
IBM-SPSS
第8章 有序定性资料统计推断
（2）分类

单向有序行×列表
ห้องสมุดไป่ตู้
双向有序属性相同行×列表

双向有序属性不同行×列表
单向有序行×列表
秩和检验

① 两组单向有序分类资料

②多组单向有序定性资料
秩和检验 步骤：

建立检验假设和确定检验水准 编秩
求秩和
确定检验统计量 确定P值，作出推断结论 查表法 正态近似法 相同秩次极多，需进行校正
考察两指标之间是否存在相关性，则采用
Spearman等级相关检验
模块解读---单向有序
两组
模块解读---单向有序
多组
模块解读---双向有序属性相同

Kappa一致性检验
模块解读---双向有序属性相同

Kappa一致性检验
模块解读---双向有序属性不同

Spearman等级相关检验
实例讲解
组样本含量、秩和、平均秩和；计算总秩和、总秩次之平均、 秩次的总离均差平方和、秩次的组间离均差平方和。 统计量 H 的核心部分是秩次的组间变异与总变异之比。H 越大 说明组间变异越大，反之亦然。 当有相同等级时，按相应公式校正。
单向有序行×列表
多组单向有序分类资料
两两比较的秩和检验
t
检验法
双向有序属性相同行×列表
实例讲解

例8.4：某研究者调查一批高血压患者的血压控 制情况和食用盐的口味，问血压情况与食盐口 味是否有相关性？详见8-4.sav数据库。
THE
END