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利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
如何使用SPSS作数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件，并对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤：1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式，可以是从Excel、csv等格式导入，也可以手动输入数据。
3. 导入数据后，检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理，比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型，确保每个变量的类型正确，比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名，并添加变量标签，便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能，如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤：1. 运行SPSS软件，打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行描述统计分析的变量，并选择所需的统计指标，如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算，SPSS将输出所选变量的描述统计结果，包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度，常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤：1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行相关性分析的变量，并选择所需的相关系数方法。
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
⽤SPSS对计数数据进⾏统计分析和检验第七节计数数据统计分析的SPSS操作对于计数数据的统计分析，SPSS提供了不同的分析和检验⽅法，从总体上来说，⼤致可以分为：⽤于⽐率差异的⾮参数⼆项检验，⽤于离散型变量配合度检验的卡⽅检验、⽤于连续型变量配合度检验的单样本K-S检验和正态图检验法和⽤于独⽴性检验的列联表分析等，这⼀节我们简单介绍如何通过SPSS操作解决这些常见的计数数据分析的统计问题。
⼀、⼆项分布的⾮参数检验⽅法我们常常需要检验⼀个事件在特定条件下发⽣的概率是否与已知结论相同，如某地区出⽣婴⼉的性别⽐例是否与通常男⼥各半的结论相符，或在⼀次抽样中，男⼥两性所占的⽐例是否与原先设计好的⽐例相符。
此时即可⽤⼆项分布（Binomial）⽅法进⾏检验。
下⾯结合具体数据说明Binomial⽅法在检验⽐率差异时的应⽤。
1．数据所⽤数据⽂件为SPSS⽬录下之GSS93 subset.sav。
这⾥我们将该数据⽂件另⼨为“8-6-1.sav”。
该⽂件中有⼀变量SEX，是回答者的性别，我们想检验这些回答者的性别是否各占⼀半。
2．理论分析从上⾯数据来看，我们的⽬的是检验数据中男⽣和⼥⽣所占的⽐例是否相等，这等价于检验男⽣所占的⽐例是否等于0.5，可以⽤⽐例检验的⽅法进⾏检验。
在SPSS中对应于⼆项分布的检验（Binomial Test）过程。
3．⼆项分布检验过程（1）打开该数据⽂件后点击菜单Analyze，在下拉菜单中选择Nonparametrics Tests⼦菜单中的Binomial…，单击可进⼊⼆项检验（Binomial Test）的主菜单。
把SEX变量选⼊到检验变量表列中，其他选项请保持默认（图8-1）。
图8-1：⼆项分布检验主对话框（2）请单击Options…按钮，打开对话框如图8-2所⽰。
在此我们想同时在结果中输出⼀些描述统计量及百分位数，可设置如图所⽰。
设置完成单击Continue按钮回到主对话框。
第七节计数数据统计分析的SPSS操作对于计数数据的统计分析，SPSS提供了不同的分析和检验方法，从总体上来说，大致可以分为：用于比率差异的非参数二项检验，用于离散型变量配合度检验的卡方检验、用于连续型变量配合度检验的单样本K-S检验和正态图检验法和用于独立性检验的列联表分析等，这一节我们简单介绍如何通过SPSS操作解决这些常见的计数数据分析的统计问题。
一、二项分布的非参数检验方法我们常常需要检验一个事件在特定条件下发生的概率是否与已知结论相同，如某地区出生婴儿的性别比例是否与通常男女各半的结论相符，或在一次抽样中，男女两性所占的比例是否与原先设计好的比例相符。
此时即可用二项分布（Binomial）方法进行检验。
下面结合具体数据说明Binomial方法在检验比率差异时的应用。
1．数据所用数据文件为SPSS目录下之GSS93 subset.sav。
这里我们将该数据文件另寸为“8-6-1.sav”。
该文件中有一变量SEX，是回答者的性别，我们想检验这些回答者的性别是否各占一半。
2．理论分析从上面数据来看，我们的目的是检验数据中男生和女生所占的比例是否相等，这等价于检验男生所占的比例是否等于0.5，可以用比例检验的方法进行检验。
在SPSS中对应于二项分布的检验（Binomial Test）过程。
3．二项分布检验过程（1）打开该数据文件后点击菜单Analyze，在下拉菜单中选择Nonparametrics Tests子菜单中的Binomial…，单击可进入二项检验（Binomial Test）的主菜单。
把SEX变量选入到检验变量表列中，其他选项请保持默认（图8-1）。
图8-1：二项分布检验主对话框（2）请单击Options…按钮，打开对话框如图8-2所示。
在此我们想同时在结果中输出一些描述统计量及百分位数，可设置如图所示。
设置完成单击Continue按钮回到主对话框。
图8-2：二项分布Options窗口（3）在主对话框中点击OK得到程序运行结果。
4．结果及解释（1）输出数据描述统计量信息NPar TestsDescriptive StatisticsN Mean Std.DeviationMinimum Maximum Percentiles25th 50th(Median)75th Respondent's Sex1500 1.57 .49 1 2 1.00 2.00 2.00在描述统计表中，程序提供了样本容量、平均数、标准差、极值及三个百分位数。
（2）输出二项分布检验结果Binomial TestCategory N Observed Prop. Test Prop. Asymp. Sig.(2-tailed)Respondent'sSex Group 1 Male 641 .43 .50.000Group 2 Female 859 .57Total 1500 1.00a Based on Z Approximation.在Binomial Test表中，所检验变量的有关信息，如男女两性的数目及比例，最后一项是双侧检验的显著性水平值。
本例数据检验结果表明：男生组的人数641，在总人数中所占的比例为0.43，假设的总体比例为0.5，双侧检验的显著性小于.05，所以我们可以说男女两性回答者比例相同的假设不能成立，从表中可以看出，女性被试远多于男性被试（女生人数859人，所占比例0.57）。
5．非对称二项分布的检验也可以用该程序来检验样本数据分布是否来自非对称分布的二项总体。
以刚才我们用过的数据为例，假如在调查设计时，调查者想控制被试性别比例（男：女）为4：6，在调查结束后分析数据资料中的性别比例是否与原先所设想的一致。
操作如下：打开Binomial对话框，设置如下图8-3所示（指定检验的概率值为0.40）：图8-3：非对称二项分布比率定义用户可以自行检验程序运行的结果。
如果用户指定分析的变量中含有三个或更多的变量值，在定义二分值时，需要选择Cut point 项，并在后面的方框中填入一个分界点，该分界点必须小于最大变量值，大于最小变量值。
小于或等于分界点的值形成第一项，大于分界点的值将形成第二项。
此时请注意如果指定检验概率值，它所对应的将是第一项的概率值。
请用户自行检验该程序。
二、配合度的检验（一）、离散变量配合度检验——单样本 2检验这种方法可用于离散型变量的配合度检验，分析实际频数与理论频数是否一致。
它要求至少有一个变量，变量值为几个固定值，即一个因素多项分类的情况。
1．数据采用SPSS文件夹中的CARS.SA V数据为例，具体说明这一方法的应用。
CARS.SA V数据文件中有一变量为origin，变量值为1、2、3三个整数，分别代表三个地区，这三个整数出现的总次数是405。
我们现在欲检验这三个地区所出现的频率是否与预期的270、65、70一致。
将该数据文件另存为“8-6-2.sav”。
2．理论分析从上面数据来看，我们的主要目的是检验三个地区的实际观测频率与理论假设的270、65、70是否存在差异，属于离散变量配合度检验的问题，应用卡方检验。
3．单样本χ2检验过程和结果（1）请单击主菜单Analyze / Nonparametric Tests / Chi-S quare…，可进入单样本χ2检验的主对话框。
从左边变量表列中把指定分析的地区变量选入到右边检验变量表中去，在下面Expected values 中选择Values一项，并分别把理论次数填入到小方框中，并点击Add按钮完成设置。
如果我们欲检验的理论次数各组相等，则可以直接选择All categories eaqual项即可。
在Expected range项中保持默认选择项即Get from data。
如果我们只想使用一部分按大小顺序排列的数据来进行分析，就可以选择Use specified range，并指定数据的下限与上限。
本例设置如下图11-1所示：图11-1（2）E xact…按钮可以保持默认选项。
Options…按钮允许用户指定输出结果是否包括描述性统计量，以及对缺失值的处理方法。
因与前面所讲述的用法相同，在此不再赘述。
点击Continue返回主对话框。
（3）在主对话框中点击OK，得到输出结果。
4．结果及解释（1）描述统计量表列出了变量名、样本容量、平均数、标准差、最小值、最大值。
Descriptive StatisticsN Mean Std. Deviation Minimum MaximumCountry of Origin 405 1.57 .80 1 3（2）实际观测数与理论次数对照表列出了每个变量值的实际频数与理论次数及差值。
Country of OriginObserved N Expected N ResidualAmerican 253 270.0 -17.0European 73 65.0 8.0Japanese 79 70.0 9.0Total 405本例中，美国（American）实际观测次数253人，理论期望次数270人，实际观测次数与理论次数的差异为-17；欧洲（European）实际观测次数73人，理论期望次数65人，实际观测次数与理论次数的差异为8；日本（Japanese）实际观测次数79人，理论期望次数70人，实际观测次数与理论次数的差异为9。
（3）χ2检验表列出了χ2值，自由度及显著性水平值。
在这种基于渐近分布的检验方法中，显著性水平小于0.05 即可认为实际次数与理论次数差异显著，否则差异不显著。
Test Statistics aCountry of OriginChi-Square 3.212df 2Asymp. Sig. .201a 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 65.0.在本例中，对应的卡方统计量的值为3.212（χ2=3.212），对应的自由度为2（df=2），显著性水平值为0.201>0.05，故可认为实际次数与理论次数无差异。
（二）．连续型变量的配合度检验——正态分布的检验有时在执行统计分析前，需要确定样本是否来自一个正态分布的总体。
在此我们介绍一种非参数检验的方法及相应的图形检验法。
1．单样本的K-S检验（1）数据我们仍以SPSS目录下的数据文件GSS93 subset.sav（或盘中文件8-6-1.sav）为例，我们欲检验educ变量值是否来自正态分布的总体。
（2）变量受教育程度可以看成是一个连续型的变量，要检验其分布是否为正态分布属于配合度检验的问题，可以用单样本的K-S检验。
（3）操作过程①单击主菜单Analyze/Nonparametrics Test / 1-Sample K-S…，进入主对话框，请设置如下图8-4所示：图8-4: 单样本的柯尔莫哥洛夫—斯米诺夫检验主对话框程序所能检验的四种分布：Normal（正态分布）、Uniform（均匀分布）、Poisson（普阿松分布）和Exponedtial（指数分布）。
②单击Exact…可进入选择检验方法的对话框，如下图8-5所示：图8-5：K—S检验的Exact选项Asymptotic only 是一种基于渐近分布的显著性水平的检验指标，通常显著性水平小于0.05则认为显著，适于大样本，如果样本过小或分布不好，该指标的适用性会降低。
Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计，适用于样本过大无法使用渐近方法估计显著性水平的情况，可以不必依赖渐近方法的假设前提。
Exact 精确计算观测结果的概率值，通常小于0.05即被认为显著，表明行变量与列变量之间存在相关。
同时允许用户键入每次检验的最长时间限制，可以键入1到9，999，999，999之间的数字，但只要一次检验超过指定时间的30分钟，就应该使用Monte Carlo方法。
注：只要有可能，程序会提供显著性水平的精确值，而不是Monte Carlo估计值。
③单击Options按钮可以进入对话框。
选择是否输出描述统计量和百分位数，以及以缺失值的处理，由于与以前所用过的程序相差无几，所以在此不赘述。
④在主对话框点击OK得到程序执行结果。
（4）结果及解释①描述统计量信息Descriptive StatisticsMinimum Maximum PercentilesN Mean Std.Deviation75th25th 50th(Median) Highest Year1496 13.04 3.07 0 20 12.00 12.00 15.75 of SchoolCompleted描述统计量表列指定检验变量的标签、样本容量、平均数、标准差、最大值、最小值及三个百分位数。
