Excel与SPSS基础与应用

EXCEL和SPSS在回归分析正交试验设计和判别分析中的应用一、回归分析回归分析是一种统计方法，通过对自变量和因变量之间关系进行建模，预测因变量的值。

EXCEL和SPSS都可以进行回归分析，并提供了丰富的功能和工具。

在EXCEL中，可以使用内置的回归分析工具实现回归分析。

首先，需要将数据输入到工作表中，然后选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“回归”选项。

接下来，填写变量范围和输出范围，并选择相关的统计信息和图表。

最后，点击“确定”即可得到回归分析的结果。

在SPSS中，进行回归分析的步骤稍有不同。

首先，需要导入数据文件，并选择“回归”选项。

然后，选择因变量和自变量，并设置统计选项。

最后，点击“运行”即可得到回归分析的结果。

二、正交试验设计正交试验设计是一种多因素实验设计方法，可以用于确定影响实验结果的因素及其相互作用关系。

使用正交试验设计可以减少实验次数，提高实验效率。

EXCEL和SPSS都提供了工具支持正交试验设计。

在EXCEL中，可以使用内置的“正交表生成器”来实现正交试验设计。

首先，选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“正交设计表”。

接下来，填写因素数和水平数，并选择生成正交表的方式。

最后，点击“确定”即可生成正交试验设计的表格。

在SPSS中，进行正交试验设计的步骤稍有不同。

首先，需要定义因素和水平，并选择因素的类型和因素间交互作用。

然后，可以选择“生成”选项卡的“正交表”来生成正交试验设计的表格。

三、判别分析判别分析是一种统计方法，用于确定分类变量与一组预测变量之间的关系。

它可以用于预测一个事物属于哪个类别。

EXCEL和SPSS都可以进行判别分析，并提供了相应的功能和工具。

在EXCEL中，可以使用内置的“数据分析工具包”来实现判别分析。

首先，选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“判别分析”。

接下来，填写变量范围和输出范围，并选择分类变量和预测变量。

最后，点击“确定”即可得到判别分析的结果。

毕业论文的数据处理与统计分析SPSS和Excel等常用软件的应用毕业论文的数据处理与统计分析毕业论文是每个学生大学阶段的重要任务之一，其中数据处理与统计分析是论文中不可或缺的一部分。

在现代科研中，SPSS和Excel等常用软件被广泛应用于数据处理和统计分析，本文将介绍这些软件的应用方法和技巧。

1. 数据处理数据处理是毕业论文中的第一步，目的是整理和清洗原始数据，以便后续的统计分析。

SPSS和Excel都具有强大的数据处理功能。

在SPSS中，可以通过数据导入功能将原始数据导入软件中，并对数据进行排序、筛选、去重等操作。

同时，SPSS还提供了数据变量的标记和转换功能，使数据更易于理解和分析。

在Excel中，可以使用筛选和排序功能对数据进行筛选和排序。

此外，Excel还可以使用条件筛选功能，根据特定条件筛选数据，并使用数据透视表对数据进行统计总结。

这些功能使数据处理更加便捷和高效。

2. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，主要包括数据的中心趋势度量和数据的变异程度度量。

在SPSS和Excel中，可以使用各种统计函数和图表进行描述统计分析。

在SPSS中，可以使用频数统计、均值和标准差计算等功能进行描述统计分析。

此外，SPSS还提供了绘制直方图、箱线图、散点图等图表的功能，可以直观地展示数据分布和异常值。

在Excel中，可以使用常用的统计函数如AVERAGE、STDEV等进行描述统计分析。

同时，Excel也提供了绘制柱状图、折线图、散点图等图表的功能，用于可视化地展示数据。

3. 推断统计分析推断统计分析是根据样本数据推断总体数据特征或进行假设检验的过程。

在毕业论文中，通常使用t检验、方差分析、回归分析等方法进行推断统计分析。

在SPSS中，可以使用各种假设检验和回归分析功能进行推断统计分析。

通过设置显著性水平和计算置信区间，可以得出统计结论并解读结果。

在Excel中，可以使用内置的统计函数和数据分析工具进行推断统计分析。

SPSS统计与EXCEL统计一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度独立样本T检验：比较两组平均数是否相等ONEWAY ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验TWOWAY ANOVA：可以比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。

二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表注：理论模型中变量通常很难测量，这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等。

PS：原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件，只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一个SPSS学习的大致框架。

统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。

参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。

提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提到这些，不得不提到的概念有上分位点、两类错误（弃真和纳伪）以及阀值K又是怎样一回事？下面我将一一道来：图1 α值与P值的关系图一、相关统计概念1.上分位点学统计的同学都知道正态分布，而上分位点的由来正与正态分布有关。

最初由标准正态分布由来，随后扩展到t分布，F分布,卡方等其他分布。

下面以标准正态分布为例，设X~N（0,1），若Zα满足条件P{X> Zα}=α，0<α<1则称点Zα为标准正态分布的上α分位点，例如： Z0.05=1.645，Z0.005=2.57，Z0.001=3.102.两类错误简单的讲两类错误是指第一类错误："弃真"错误（其发生的概率常用α表示）；第二类错误："取伪"错误（其发生的概率常用β表示）。

SPSS和EXCEL函数结合应用一例介绍新生代市场监测武庆玲市场研究常用的数据处理分析软件是SPSS,QUANTUM,EXCEL等，SPSS,QUANTUM功能很强大，但其能提供的基本是固定格式的表格，在工作中表格形式能尽量和研究报告需要一致很重要，这样可以免除研究员后期很多整理工作。

实际工作中，常常单独用一种软件并不能满足我们这样的需求，需要多种软件结合应用，现将我们使用SPSS和EXCEL函数结合应用一例介绍如下：下表1是我们需要在研究报告上使用的，这个表是按照总体显示的，还需要分城市，分一、二、三线城市显示，至少将近20个表格，这样的格式无论单一使用EXCEL或者SPSS都不能达到目的，后期整理和手工进行指标排名工作量是难以想象的，如何把这个表制作做出来呢?表1：***年**产品品牌指标分析注：上表数字为模拟，下同一、首先，先用SPSS出基础表格一次性出总体、一、二、三线城市、分城市的q1-q8题，下面仅以Q1题为例介绍：可以用SPSS菜单窗口（analyze → tables → custom tables）方式做出下表格式，也可以下列程序（SYNTAX）完成，黑体字为跟变量有关的位置，下次应用只需要修改相应的这些位置即可。

* Custom Tables.CTABLES/VLABELS VARIABLES=q1 leibie city DISPLAY=DEFAULT/TABLE leibie + city BY q5 [COLPCT.COUNT 'Column %' PCT40.1, COUNT 'Count'F40.0, ROWPCT.COUNT 'Row %' F40.1]/SLABELS POSITION=ROW/CATEGORIES VARIABLES=q1 city ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE/CATEGORIES VARIABLES=leibie ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=INCLUDE TOTAL=YES POSITION=BEFORE.OUTPUT结果如下，照此方法，可以将Q2至Q8题都如这样出表,全部导出到EXCEL中。

第三步：实战练习
练习一 比较Exc ‎el 和SP ‎SS 的使用‎方法及作用‎
请选择Ex ‎c el 或S ‎P SS 统计‎工具进行教‎学设计、学生成绩分‎析等内容的‎设计，然后比较两
‎种统计分析‎工具的优势‎以及适用的‎环境特点，将结果填入‎表2-28中。

思考如何根‎据实际需要‎，选择恰当的‎统计分析工‎具进行研讨‎、学习。

表2-28 Excel ‎/SPSS 中‎的应用对比‎表
请通过上网‎收集、处理，对比Exc ‎e l 与SP ‎S S 中T 检‎验的应用，将比较结果‎填入表2-29中。

进一步深入‎体会、理解统计分‎析软件的使‎用方法和作‎用，以便帮助改‎进教学策略‎，提高教学质‎量。

表2-29 Excel ‎/SPSS 中‎T 检验应用‎对比
练习二 聚合思维的‎训练
某老师对几‎名学生的五‎次考试成绩‎进行分析，以便对这几‎个学生在学‎习方面的问‎题加以解决‎。

使用“描述统计”分析工具对‎其数据进行‎分析。

（数据文件名‎：描述统计.xls ） 请运用上述‎
介绍的Ex ‎c el 、SPSS 统‎计分析工具‎的使用方法‎，完成成绩的‎分析，为校本研修‎、为教师提供‎有效的数据‎。

将分析结果‎填入表2-30，数据提供如‎图2-81所示。

图2-81学生成‎绩Exce‎l表表2-30 统计分析结‎果。

Excel和SPSS在经济数据分析中的简单应用作者：左晨晓张宇来源：《商》2016年第20期摘要：在当前经济与技术高速发展的时代，数据作为社会发展的必然产物也越来越重要。

数据时代的到来要求我们将数据不断应用到研究人类的行为、价值、交流、组织、分配、决策、发展中去。

统计数据挖掘与分析无论是在理论研究领域还是在实际应用中都已经得到高度重视。

本文用Excel和SPSS两个软件与统计数据分析的方法，相互联系，着重分析和比较两个软件在统计数据分析中的作用。

关键词：数据分析；Excel和SPSS应用；输入处理；描述统计一、Excel在数据分析中的简单应用（一）Excel在数据输入处理的应用Excel大多数情况下是用“列表格式”存储数据，将书面数据信息输入到计算机很多情况下须手工完成，但有时也可根据数据本身的规律性或借助Excel的某些功能来提取数据。

例如，将xx大学2011级学生考研信息录入到Excel的表格中，有姓名，序号，性别，学号，班级，身份证号等几项数据。

其中，姓名、学号、身份证号、性别手工输入；序号利用Excel本身定义的拖动复制功能输入；出生日期的输入可以利用文本截取函数从身份证号中分别提取，并用日期函数结合成出生日期。

（二）Excel在数据审核处理中的应用数据本身要求符合一定的逻辑，但在手工输入过程中难免出现错误。

在输入的同时让计算机自动识别不合逻辑之处并给出提示，有助于及时判断输入数据是否有误。

（三）Excel在数据描述统计的应用Excel在计算平均数、方差（标准差）、众数、中位数时分别利用公式“AVERAGE”、“VAR”（STDEV）、“MODE”、“MEDIAN”，并选择选择需要求解的范围即可得出最终结果。

例如，对“学业成绩A”计算均值。

利用公式“AVERAGE”，选择需要求解平均数的范围C5：C38，计算出最后结果78.16118。

二、SPSS在数据分析中的简单应用（一）SPSS在数据输入处理的应用用SPSS统计软件进行数据输入可以通过直接输入和间接导入两种方式读取数据。

实验2指导：EXCEL和SPSS在回归分析、正交试验设计和判别分析中的应用实验目的1. 熟悉EXCEL和SPSS在数据分析中的操作；2. 使用EXCEL和SPSS进行回归分析、正交试验设计和判别分析。

实验内容1.一元线性回归分析例：近年来国家教育部决定将各高校的后勤社会化。

某从事饮食业的企业家认为这是一个很好的投资机会，他得到十组高校人数与周边饭店的季销售额的数据资料，并想根据高校的数据决策其投资规模，数据见data.xls的Sheet1。

1)选择数据区域B2:C11，从“插入”菜单中选择“散点图”。

Excel将显示相应散点图。

2)选择图上的点，右键菜单，选择添加趋势线，如下图所示：3)在趋势线选项，将“显示公式”和“显示R平方”选项打勾，如下图：结果不仅显示散点图的趋势线，还会显示相应公式，即一元线性回归的回归函数，同时显示R平方值，R即相关系数，其绝对值越接近1，表示两组数据的线性相关程度越高。

一元线性回归函数描述了两组数据间存在的线性关系，在上述例子中只要知道其它高校的人数即可根据该公式预测大概的季度销售额。

而R 的大小能够用于度量这种预测的准确度。

另外，使用EXCEL自带的函数也能实现一元线性回归：截距函数INTERCEPT功能：利用已知的x 值与y 值计算回归直线在y 轴的截距。

语法结构：INTERCEPT(known_y's,known_x's)斜率函数SLOPE功能：返回根据known_y‘s 和known_x’s 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。

语法结构：SLOPE(known_y's,known_x's)相关系数函数RSQ功能：返回根据known_y‘s 和known_x’s 中数据点计算得出的相关系数的平方。

语法结构：RSQ(known_y's,known_x's)试比较图表法和函数法计算得出的一元线性回归方程是否一致。

2.多元线性回归分析例：一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格（y）与地产的评估价值（x1）和使用面积（x2）建立一个模型，一边对销售价格作出合理的预测。

使用Excel和SPSS进行数据统计与分析的指南数据统计和分析是现代社会中不可或缺的一环。

无论是学术研究还是商业决策，都需要对大量数据进行整理、分析和解读。

Excel和SPSS作为两种常用的数据处理工具，为我们提供了方便快捷的数据统计和分析功能。

本文将介绍如何使用Excel和SPSS进行数据统计与分析，并提供一些实用的技巧和注意事项。

一、数据导入和整理在进行数据统计和分析之前，首先需要将原始数据导入到Excel或SPSS中，并进行适当的整理和清洗。

在导入数据时，要注意数据的格式和结构是否符合要求。

如果数据存在缺失值或异常值，可以根据实际情况进行处理，例如删除或填补缺失值，排除异常值等。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的过程。

在Excel中，可以使用各种函数和工具进行描述性统计分析。

例如，平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。

在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的描述统计功能进行描述性统计分析。

三、数据可视化数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。

在Excel中，可以使用图表工具绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。

在SPSS中，可以使用图形菜单中的各种功能进行数据可视化。

四、推断统计分析推断统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。

在Excel中，可以使用各种函数和工具进行推断统计分析。

例如，t检验、方差分析、相关分析等。

在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的各种功能进行推断统计分析。

五、回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。

在Excel中，可以使用回归分析工具进行简单线性回归、多元线性回归等回归分析。

在SPSS中，可以使用回归菜单中的各种功能进行回归分析。

六、因子分析因子分析是一种多变量分析方法，用于研究多个变量之间的关系。

在Excel中，可以使用数据分析工具进行因子分析。

在SPSS中，可以使用因子分析菜单中的各种功能进行因子分析。

32 连续。

但是，对用于数据分析的数据，仍要求制作为比较规范的数据表的格式。

通常在数据表的第一行是标题行，用于说明数据表内相关列的语义，然后再在标题行以下的各行内逐行输入数据，每行应是一个个案的信息（即数据记录），如图2-6所示。

图2-6 Excel中的数据表
2.2.2 SPSS的数据编辑
SPSS是专业的数据分析软件，它对数据的管理具有较高的要求，不允许用户在二维表中随意输入信息。

在SPSS的数据编辑中，要求用户事先指定数据表中的列（即变量），然后逐行输入数据。

而且，SPSS还允许用户以命令行方式输入操作语句，以便控制数据分析的具体参数。

因此，SPSS的操作界面比较复杂。

SPSS控制界面主要包括：数据编辑器窗口（含数据视图和变量视图两个状态）、输出窗口、语句窗口等不同类型。

1．SPSS的主界面
启动已经安装在Windows系统中的SPSS，进入到SPSS的主工作界面，即数据编辑器窗口，如图2-7所示。

图2-7 SPSS的主界面。