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Spss 学习笔记(1)在spss中，数据文件的管理功能基本上都集中在data和transform菜单上，其中transform主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量、变量取值重新编码等，data的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并、拆分等。
Transform菜单说明：计算新变量：compute变量转换：recode,visual bander,count,rank cases,automatic recode五个过程，可以看成是compute再某一方面的强化和打包。
专用过程：建立时间序列、缺失值代替和设定随机种子三个过程，前两个专用于时间序列模型。
设定随机种子的功能主要影响伪随机函数的使用。
数据分析中，将连续变量转换为等级变量，或将分类变量不同的变量等级进行合并是常见的工作。
而recode可以很好的完成这个任务。
Recode提供了精确的分组功能，但是如果希望进行的分组是有规律的，比如等距分组或者等样本量分组，使用recode过程进行操作就显得非常麻烦，而且可视化程度不高，可以使用visual bander过程进行可视化分段。
在数据分析中，将字符变量转换为数值变量是非常实用的一个功能，除了使用recode过程手工设定转换规则外，还可以使用automatic recode过程自动按照原变量的大小或者字母排序生成新变量，而变量值就是原值的大小次序。
Automatic recode的排序功能和rank cases类似，不同在于，automatic recode可以用于字符型变量。
所谓变量的秩序，就是对记录按照某个变量值得大小来排序。
Rank cases就是用来排序的专用过程。
Count：该过程用来表示某个变量的取值中是否出现某个值，可以使单个数值，也可以指定区间，并且可以仅给出条件，而不必对整个数据集进行操作。
该过程可以直接使用recode过程来实现。
Random number seed：默认情况下，随机种子随时间不停改变，这样计算出的随机数值无法重复，可以用该过程人为指定一个种子，以后所有的伪随机函数在计算时都会以该种子开始计算，即结果可以重现。
2024年度spss培训计划一、前言随着信息化的快速发展，数据分析工具的需求也在不断增加。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于商业、科研、教育等领域。
为了适应市场需要，提高人才储备，我公司决定于2024年开展SPSS培训计划，以满足员工和职场新人的需求。
二、培训目标1. 了解SPSS软件的基本功能和操作方法；2. 掌握数据导入、数据清洗、数据分析等基本技能；3. 提高统计分析能力，能够应用SPSS进行常见的统计分析；4. 熟练运用SPSS软件进行报表输出和结果解读。
三、培训内容1. SPSS概述a. SPSS软件的功能和应用领域b. SPSS界面和操作方法c. 数据类型和数据导入2. 数据处理与清洗a. 数据导入与导出b. 数据清洗方法和技巧c. 缺失值处理与异常值识别3. 基本统计分析a. 描述统计分析b. T检验、方差分析、相关分析c. 回归分析、交叉分析4. 数据可视化与报表输出a. 图表绘制与编辑b. 报表输出与结果解读c. 项目实战案例分享与讨论四、培训方式1. 在线培训a. 网络直播课程，实时互动交流b. 视频教学及案例分析c. 课后作业和练习2. 线下实践a. 实际案例分析和操作实践b. 个人辅导和答疑c. 仿真项目实战演练五、培训师资力量全国范围内精选SPSS专家和资深数据分析师担任培训讲师，具有丰富的实战经验和临场应用能力，能够提供实用性、高质量的实训指导。
六、培训时间和地点SPSS培训计划将在2024年度开展，培训时间分为春季、夏季、秋季和冬季四个阶段，每个阶段持续1个月，灵活安排培训时间和时间。
培训地点将在公司总部设立专门的培训场地，也可以结合线上教学模式进行培训。
七、培训收益1. 提升员工的SPSS应用能力，解决工作中的实际问题；2. 团队协作效率的提高，有效利用数据进行决策分析；3. 提高员工的市场竞争力，为公司发展提供有力支持。
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
SPSS 10.0高级教程十四：Survival菜单详解对于急性病的疗效考核，一般可以用治愈率、病死率等指标来评价，但对于肿瘤、结核及其他慢性疾病，其预后不是短期内所能明确判断的，这时可以对病人进行长期随访，统计一定期限后的生存和死亡情况以判断疗效，这就是生存分析。
生存分析是用于以处理生存时间（survival time）为反应变量、含有删失数据一类资料的统计方法。
所谓生存时间，狭义地讲是从某个标准时点起至死亡止，即患者的存活时间。
例如，患有某病的病人从发病到死亡或从确诊到死亡所经历的时间。
广义地说，“死亡”可定义为某研究目的“结果”的发生，如宫内节育器的失落，疾病的痊愈，女孩月经初潮的到来等（生存分析中往往统指各“死亡”为失效）。
此类资料的生存时间变量多不符从正态分布，且常含有删失值，故不适于用传统的数据分析方法如t检验或线性回归进行分析。
根据不同的研究目的和资料类型，可采用不同的分析方法，如寿命表、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等分析方法进行分析。
而这正是下面我将要给大家介绍的主要内容。
“喂，你在这里说的都是些什么呀？又是删失、又是Cox的，搞的我一头雾水。
”那位给我提意见了。
列位看官切莫着急，且听在下慢漫道来。
所谓删失值，就是因各种原因对随访对象的随访可能失访或终检（censoring），如研究对象由于其他原因死亡、研究者与病人失去了联系及直到对资料作总结时随访对象还活着但尚未发生所规定的事件。
这种数据就叫做删失值，也叫做截尾数据。
能处理截尾数据是生存分析的一个优点。
Cox回归是一种多变量的生存分析方法。
这是本世纪60～70年代发展起来的、应用于生存资料分析的比例分险模型（the proportional hazard model）。
1972年，英国统计学家D.R. Cox的研究工作使得比例分险模型的理论和实用性更大地推进了一步。
因此许多统计学者就把它称为Cox比例风险或Cox回归。
统计分析软件SPSS Statistics应用课程学习班（第一期）2013年11月16日- 18日主讲：谢小燕课程内容:本课程主要有三讲。
第一讲为非参数统计。
在参数统计中，我们总是要假定总体的服从正态分布，但是在大多数情况下，总体的分布并不服从正态，或我们完全不知。
所以非参数统计方法就成为了在未知总体分布时，最常用的推断方法了，由于它不需要对总体分布做任假定，具有稳健性的特点。
要求理解非参数统计方法和参数统计方法的区别，理解非参数统计的基本概念，掌握非参数统计的基本方法，能应用SPSS进行非参数检验。
第二讲为相关性分析，相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量相关性进行测度，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
本讲介绍常见的几种相关性分析。
并进而介绍关于通径系数的含义，要求能应用SPSS进行相关分析。
第三讲为离散选择模型，“离散选择模型”属于微观计量经济学的内容之一，是社会学、生物统计学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
其模型的被解释变量通常定类或定序的变量。
比如客户的信用等级，对某一种商品的购买决策等。
能应用SPSS进行离散选择模型的建模和诊断等。
主讲教师：谢小燕西南财经大学统计学院教授,硕士生导师；四川大学数学系毕业到西南财经大学统计学院任教，从事统计专业教学30年。
所授课程有《统计学》、《多元统计分析》、《时间序列分析》和《非参数统计分析》等。
教学大纲（计划三天，每天8学时）第一部分非参数统计1、单总体的非参数检验2、双总体的非参数检验3、多总体的非参数检验第二部分变量的相关分析1、皮尔逊相关、斯皮尔曼相关2、非参数相关3、偏相关第三部分离散选择模型1、二元离散选择模型（logit和probit模型）2、有序离散选择模型3、多项选择模型学习时间：2013年11月16-18日（三天）学习地点：西南财经大学统计学院学习费用：学习费及资料费3500元/人；住宿统一安排，费用自理。
