SPSS在教育科研中的应用

常用生物统计软件关键词：SAS，SPSS，S-PLUS，MinitabMinitab，Statistica，Stata，DPS，统计软件R，生物统计软件摘要：生物统计学作为生物研究必不可少的学科，需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。

正文在生物学高度发展的今天，许多与之有关的学科也得到了较快的发展，生物统计学作为生物研究必不可少的学科，需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。

目前，有很多软件可以解决生物统计学研究人员从立项到最后写论文的实际问题。

各个软件开发环境、运行平台和操作方法都各有千秋！现就与之相关的统计软件做简要介绍。

国外常用软件：SAS，美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据管理，数据分析和数据展现功能，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析和质量管理工具，广泛应用与政府行政管理、科研、教育等领域。

SPSS，是世界上最早的统计分析软件，也是现今仅次于SAS的软件工具包，由美国斯坦福大学的三位研究生与20世纪60年代研制，并很快应用于自然科学、社会科学、技术科学等各个领域。

S-PLUS，S-PLUS基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法，以及可扩展性。

MinitabMinitab，是美国宾州大学研制的国际上流行的一个统计软件包，其特点是简单易懂，在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP相互并列，有的学术研究机构甚至专门教授Minitab之概念及其使用。

Minitab for Windows统计软件比SAS、SPSS等小得多，但功能并不弱，特别是它的试验设计与质量控制等功能。

MiniTab目前的最高版本为V14.1，它提供了对二维工作表中的数据进行分析的多种功能，包括：基本统计分析、回归分析、方差分析、多元分析、非参数分析、时间序列分析、试验设计、质量控制、模拟、绘制高质量三维图形等，从功能来看，Minitab除各种统计模型外，还具有许多统计软件不具备的功能——矩阵运算。

基于SPSS的数据分析方法与应用数据分析是指利用数学和统计学等方法对数据进行分析、解释，从中发现规律、提炼信息的过程。

数据分析具有重要的价值和意义，在商业、科研、政府和社会等许多领域都有着广泛的应用。

而SPSS则是一种非常常见的数据分析软件，本文将介绍基于SPSS的数据分析方法与应用。

SPSS简介SPSS（全称：Statistical Product and Service Solutions）是由美国SPSS公司（现在被IBM收购）开发的一款统计分析软件。

目前SPSS已经发展成为一种全面的数据管理和分析工具，支持各种数据格式，包括SQL数据库、Excel电子表格、文本数据等，并具有可高度定制和易用性的数据分析和报告生成功能。

SPSS目前广泛应用于政府、大学、公司等多个领域。

SPSS的数据分析方法SPSS包括多种数据分析方法，包括描述统计、推断统计等方法。

描述统计描述统计是对数据进行整体描述、概括和分析的方法。

常用的统计量包括平均数、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。

以某公司员工年龄分布为例，可以使用SPSS进行描述统计。

首先打开SPSS软件，导入数据，点击菜单“Analyze” -> “Descriptive Statistics” -> “Frequencies”，将年龄数据加入到Variable窗口中，并点击“OK”按钮即可。

SPSS会生成关于年龄的描述统计分析报告。

推断统计推断统计是通过样本数据推断总体数据的方法。

其主要包括假设检验和置信区间估计等方法。

以某公司员工薪水水平作为研究对象，考虑到该变量具有连续性和正态性，可以采用t检验方法，进行中两组数据之间差异的显著性。

首先在SPSS中导入数据，点击菜单“Analyze” -> “Compare Means” -> “Independent Samples T Test”。

将两组数据放入Variable窗口中，并设置统计值置信度为95%，点击“OK”按钮即可。

第六讲SPSS的应用第一节统计处理在教育技术学研究中的作用在科学研究活动中，要得出定量的结论，必须运用数学语言。

马克思指出：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”。

在现代，数学分析方法已广泛地应用到各门学科的科学研究之中，不仅在自然科学，而且在社会科学、思维科学都已普遍使用数学，处于计量化的过程，产生了计量社会学、计量历史学、计量地理学、教育统计学、教育测量学等新的计量科学。

教育技术学量的研究，离不开计量化的处理，同时也需要作数学分析处理。

科学研究的计量化过程，经历过三个主要发展阶段，即从精确数学到随机数学，到现代的模糊数学。

经典的精确数学，如数学分析、微分方程，它是用于研究必然现象或确定性的关系，主要用于自然科学领域。

随机数学，如随机过程理论、数理统计，它是用来研究偶然现象，从纷乱的、大量的偶然现象中去探索必然的规律，在社会科学领域中得到广泛的应用。

模糊数学，如模糊集合论，它是用来研究非精确现象，现在广泛地应用于社会科学和思维科学领域。

教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。

因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。

教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，又称随机现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。

这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。

因此，我们对数据资料作统计处理，就可以发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设。

在教育技术学研究中，统计处理主要包括有统计分布的描述，特征量数的计算，相关关系的分析，数量标志的统计检验，品质标志的统计检验等。

一、统计处理为教育技术学研究中的量的分析提供了支持与保障教育技术学研究资料统计处理的对象主要是来自试验或实验中的数据。

教育科研中的数据分析方法与工具选取在教育科研领域，随着大数据时代的来临，数据分析在研究中扮演着愈发重要的角色。

教育科研数据分析的目的是通过收集、整理和分析数据，以便做出有意义且具有实证依据的结论。

然而，在选择数据分析方法和工具时，研究者必须根据研究目的、数据类型和研究设计等因素进行谨慎的考虑。

首先，选择适当的数据分析方法是进行教育科研的关键。

在数据分析中，有两种常见的方法：定性与定量研究。

定性研究主要关注描述性的数据，包括观察、访谈和情感分析等。

而定量研究则依赖于数学和统计学方法，以量化数据为分析基础。

因此，在选择适当的数据分析方法时，研究者需要明确自己的研究目的以及数据类型。

对于定性研究，数据分析方法主要包括主题分析、内容分析和情感分析等。

主题分析旨在识别和理解文本数据中的重要主题和概念。

内容分析则通过对文本或媒体内容的系统性分类、编码和统计来探索模式和关系。

情感分析是一种定性研究方法，旨在识别和量化文本数据中的情感和态度。

对于定量研究，数据分析方法主要包括描述统计、相关分析、因子分析和回归分析等。

描述统计主要用于总结和描述数据的特征，例如平均值、频率分布和标准差等。

相关分析则用于研究变量之间的关联程度。

因子分析则可以帮助研究者理解多个变量之间的关系，并将它们归纳为更少的潜在因子。

回归分析是一种用于分析因果关系的方法，它可以用来预测一个变量对其他变量的影响。

在完成数据分析方法的选择后，研究者还需要选择合适的数据分析工具。

数据分析工具可以帮助研究者处理、整理和可视化数据，从而更好地理解研究结果。

一些常见的数据分析工具包括Excel、SPSS、R和Python等。

Excel是一种常用的数据分析工具，可以进行基本的数据整理和计算，但在复杂的数据分析中可能有些局限。

相比之下，SPSS是一种专业的统计软件，可以进行更复杂和高级的数据分析。

R是一种开源的统计计算和图形化工具，适用于各种类型的数据分析任务。

时代金融82时代金融我国中、西南各省市高等教育发展水平研究——基于SPSS 软件分析摘要：为研究我国中、西南各省及直辖市高等教育发展水平，运用SPSS 软件对各省市原始数据进行归纳整合，通过皮尔逊相关性分析、回归分析、因子分析和聚类分析并结合分析结果对我国中、西南地区高等教育提出具有针对性的政策建议。

关键词：高等教育发展　皮尔逊分析　回归分析　因子分析　聚类分析● 谭宁蕙在经济飞速发展、竞争激烈的中国，教育的重要性不言而喻，而高等教育更是培养人才、进行现代化建设的关键。

由于全国各省经济发展情况不一样，各省的教育发展也存在着不少差异，我国目前仍处于社会主义初级阶段，除东部沿海地区以外，我国中、西南地区高等教育仍然有很多值得改善的地方，本次研究将利用SPSS 统计软件对我国中、西南地区的教育发展情况进行分析并提出相关建议，以便优化我国中、西南地区教育布局，促进我国高等教育资源的均衡发展。

一、指标选择本研究在参考了前人的研究基础上，为分析我国中、西南地区高等教育水平的发展情况，选取我国中、西南共11个省市中具有代表性的7个指标对其高等教育发展水平进行综合评价。

X1：高校数（所），代表该地区的教育规模。

X2：招生数（万人），从招生数量也可以反映该地区的教育规模。

X3：在校生数（万人），代表该地区的在校生数量，从一定程度也反映了该地区的教育规模。

X4：专任教师数（万人），反映该地区的师资情况。

X5：高校生师比，反映该地区的教育资源配比情况。

X6：人均地区生产总值（元/人），反映该地区的经济水平。

X7：高等教育生均教育支出（元/人），反映该地区对于高等教育的财政资金投入。

这7个指标能更综合、全面地反映我国中、西南地区高等教育的发展水平，保证分析指标和结果的客观性和准确性。

二、数据来源本研究选取了2015年我国中南地区、西南地区其他省市普通高校教育发展水平数据，数据来源于《2016年广西教育事业数据分析》以及对国家统计局官网上的2010-2019年我国教育相关数据进行提取和整理。