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1.定义变量（1）Name：定义变量名变量名必须以字母或字符@开头，其它字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。
变量名总长度不能超过8 个字符（即4 个汉字）。
（2）Type：定义变量类型SPSS 的主要变量类型有：Numeric（标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot（圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation（科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency（自定义型）、String（字符型）。
单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。
（3）Width：变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。
（4）Decimal：变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。
（5）Label：变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成，8 个字符经常不足以表示变量的含义。
而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。
（6）Value：变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。
（7）Missing：缺失值的定义方式SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。
在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（•）表示。
SPSS 可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。
默认值为None。
单击Value 相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。
（8）Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为8。
（9）Align：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式：Left（左对齐）、Right（右对齐）、Center（居中对齐）。
（10）Scale：变量的测量尺度根据变量测量精度不同，可把变量由低到高分为四种尺度：定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。
1.数据文件的建立SPSS数据文件的建立可以利用【File(文件)】菜单中的命令来实现。
具体来说，SPSS提供了四种创建数据文件的方法：●新建数据文件；●直接打开已有数据文件；●使用数据库查询；●从文本向导导入数据文件。
2.数据文件的属性a.变量名：Name变量名（Name）是变量存取的唯一标志。
在定义SPSS数据属性时应首先给出每列变量的变量名。
变量命名应遵循下列基本规则：● SPSS 变量长度不能超过64个字符（32个汉字）；●首字母必须是字母或汉字；●变量名的结尾不能是圆点、句号或下划线；●变量名必须是唯一的；●变量名不区分大小写；●SPSS的保留字不能作为变量名，例如ALL、NE、EQ和AND 等；●如果用户不指定变量名，SPSS软件会以“VAR”开头来命名变量，后面跟5个数字，如VAR00001、VAR00019等。
注意：为了方便记忆，用户所取的变量名最好与其代表的数据含义相对应。
b.变量类型：Type数值型、字符型和日期型c.变量格式宽度：Width单元格的列宽，如果变量宽度大于变量格式宽度，此时数据窗口中显示变量名的字符数不够，变量名将被截去尾部作不完全显示。
被截去的部分用“*”号代替。
d.变量小数位数：Decimals文本框可以设置变量的小数位数，系统默认为两位。
e.变量名标签：Label变量名标签（Label）是对变量名含义的进一步解释说明，它可以增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。
变量名标签可用中文，总长度可达120个字符。
同时该属性可以省略，但建议最好给出变量名的标签。
f.变量值标签：Values变量值标签(Values)是对变量的可能的取值的含义进行进一步说明。
变量值标签特别对于数值型变量表示非数值型变量时尤其有用。
g.变量缺失值：Missing在统计分析中，收集到的数据可能会出现这样的情况：一是数据中出现明显的错误和不合理的情形；另一种是有些数据项的数据漏填了。
h.变量列宽：Columns表格列宽i.变量对齐方式：Align用于定义变量对齐方式，用户可以选择Left（左对齐）、Right（右对齐）和Center（居中对齐）。
1.定义变量（1） Name：定义变量名变量名必须以字母或字符 @开头，其它字符可以是任何字母、数字或 _、 @、 #、 $等符号。
变量名总长度不能超过 8 个字符（即 4 个汉字）。
（2） Type：定义变量类型SPSS 的主要变量类型有：Numeric （标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot（圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation （科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency （自定义型）、String （字符型）。
单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。
（3） Width ：变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。
（4） Decimal ：变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。
（5） Label ：变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成， 8 个字符经常不足以表示变量的含义。
而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。
（6） Value ：变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。
（7） Missing ：缺失值的定义方式SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。
在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（?）表示。
SPSS可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。
默认值为None。
单击 Value相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。
（8） Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为 8。
（9） Align ：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式： Left （左对齐）、 Right （右对齐）、 Center （居中对齐）。
使用SPSS进行数据分析入门篇一：SPSS的简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，被广泛应用于社会科学、商业和其他领域的数据分析。
SPSS提供了一个易于使用的界面，使用户能够进行数据输入、数据变换和统计分析。
本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。
1.1 SPSS的特点SPSS具有以下几个特点：1. 提供丰富的数据输入方式，包括手工输入、导入Excel和CSV文件等；2. 支持各种常用的统计分析，如描述统计、假设检验、回归分析等；3. 提供可视化工具，包括图表和报表，帮助用户更好地理解数据；4. 支持自定义计算和数据变换，满足用户特定的需求；5. 提供强大的数据处理能力，包括数据清洗、缺失值处理等；6. 支持脚本编写，提高分析的自动化程度。
1.2 SPSS的安装和启动安装SPSS时，用户可以选择自己所需的组件，通常包括核心软件和扩展模块。
安装完成后，用户可以通过桌面图标或开始菜单中的SPSS图标启动软件。
篇二：数据输入与处理2.1 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，包括手动输入、从Excel或CSV 文件导入以及从数据库中读取。
用户可以根据自己的需求选择最方便的方式。
2.2 数据处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行一些处理，以满足分析的要求。
SPSS提供了多种数据处理功能，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
2.2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、删除不完整或错误的数据，以提高数据的质量。
SPSS提供了一系列的数据清洗功能，包括删除重复值、处理缺失值等。
2.2.2 变量选择当数据中包含大量变量时，用户可能只关心其中的几个变量。
SPSS提供了变量选择的功能，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的变量，以减少分析的复杂性。
2.2.3 数据转换数据转换可以对原始数据进行加工，生成新的变量或数据集，以满足进一步分析的需求。
SPSS复习资料一．名词解释（1）有效百分比：总数是剔除可缺失值等过滤因素的百分比.无效假设：是指没有处理效应的假设。
统计量：从样本中计算所得的数值称为统计量。
准确性：指在调查或试验中某一实验指标或性状的重复观测值与真值的接近程度。
方差：各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
相关系数：用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标自由度：自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。
标准差：是方差的算术平方根，反应一个数据集的离散程度。
似然比：反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
卡平方定义：相互独立的多个正态离差平方值的总和。
无效假设：是指没有处理效应的假设。
个案加权：是指对变量，特别是频数变量赋以权重，常用于计数频数表资料，加权后的变量被说明为频数卡方统计量：是指数据的分布与所选择的预期或假设分布之间的差异的度量。
相关分析：相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法非参数分析：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法回归分析:指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
卡方检验:非参数检验检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和期望的比例有统计学差异。
统计描述：对统计数据集的结构和总体情况进行描述，并不能深入了解统计数据的内部规律。
卡方测验的基本步骤：1.提出假设2.计算卡平方值3.确定显著水平4.确定最后结果单因素方差分析：单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显着差异和变动聚类分析：根据事物本身的特征研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大两个相关样本检验：同一个被测对象上测试两个或多个观测值的情况，这样的数据间就不再是相对独立的了，而是彼此相关，这种情况采用两个相关样本检验Ks，检验：检验样本来自正态分布均匀分布或泊松分布，总体的假设游程检验：根据由陈述所做的两分变量的随机性检验简答题1在SPPS中可以使用哪些方法输入数据?（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。
报告图表版需要注意的有以下几点：①除p值=0.000之外，都输入准确的数字，当p=0.000时，输入p<0.001。
②独立样本t检验：特别注意有两行莱文同性检验，此时看p值，若p＞0.05，看第一行的数据，否则看第二行。
一、方差分析结果报告示例一个自变量一个因变量，差异显著性检验（一）单因素方差分析表* 描述性统计结果教材平均值标准偏差个案数166.20 2.3875275.00 4.4165370.00 2.4495总计70.40 4.77815表* 三种教材的方差分析自变量平方和（SS）自由度（df）均方（MS）F p效应量（偏η²）统计检验力（1-β）194.80297.49.370.0040.610.93（二）多因素方差分析多个自变量一个因变量，差异显著检验表* 描述性统计结果熟悉程度生字密度平均值标准偏差个案数主题不熟悉生字密度5：1 4.00 1.4144生字密度10：1 4.00 1.6334生字密度15：1 4.75 2.0624总计 4.25 1.60312主题熟悉生字密度5：1 3.75.9574生字密度10：18.00.8164生字密度15：112.00.8164总计7.92 3.60512总计生字密度5：1 3.88 1.1268生字密度10：1生字密度15：18.38 4.1388总计 6.08 3.30924表* 多因素方差分析结果误差来源平方和（SS）自由度（df）均方（MS）F p效应量（偏η²）统计检验力（1-β）熟悉程度80.67180.6743.34<0.0010.711生字密度81.08240.5421.78<0.0010.711熟悉程度*生字密度56.58228.2915.20<0.0010.630.997（三）协方差分析消除额外变量（干扰变量）对因变量的影响表* 描述性统计结果数学教学方法平均值标准偏差个案数187.00 5.57810271.608.23510381.90 5.36310总计80.179.06030表* 三种教学方法的分析误差来源平方和（SS）自由度（df）均方（MS）F p效应量（偏η²）统计检验力（1-β）数学平时成绩295.711295.719.010.0060.260.82数学教学方法73.67236.84 1.120.340.080.23二、t检验结果报告示例（一）单样本t检验对样本均数与总体均数之间的差异检验属于单样本t检验单样本t检验还适用于某一样本的均值与某一指定检验值的差异分析单样本t检验的原假设H0=某一样本的均值与总体均值（指定检验值）没有差异表* 某学校智力分数与总体均值的差异检验样本数（N）平均值（M）标准差（SD）检验值t p效应量（d）统计检验力智力4095.5310.994100-2.5740.0140.4070.709（二）独立样本t检验表* 男生与女生推理能力差异比较检验性别N M SD t p效应量（d）统计检验力男35103.8611.622 4.555<0.001 1.090.995女3591.8610.387ps:先看莱文方差等同性检验若p＞0.05,就看第一行的数据。
SPSS软件基本介绍*一、什么是SPSS？*二、SPSS软件的发展历史*三、SPSS软件的特点*四、SPSS软件的基本功能SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
它是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
一、什么是SPSS？二、SPSS软件的发展历史*SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai(Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
*2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。
如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。
迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
三、SPSS软件的特点* 1.操作简便，编程方便。
界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
具有第四代语言的特点，只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。
* 2.功能强大。
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。
自带11种类型136个函数。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
SPSS复习知识点及题⽬只是分享教育统计与测量（SPSS）复习第⼀章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加⼀定的知识。
英语中的信息是“information”，表⽰信息可以让受者产⽣某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。
信息论的奠基者⾹农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除⼈们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。
信息的价值因⼈⽽异。
所谓有⽤的信息，因⼈⽽异。
是否是信息，不是由传者，⽽是由受者所决定。
2．教育信息数量化的特点表⽰教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的⽅法、特点不同，决定对这种信息进⾏统计处理的具体⽅法。
这是进⾏教育信息处理的重要关键。
3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。
名义尺度的数字多⽤于表⽰不同的数别，它为教育信息的表⽰，存贮带来了很⼤的⽅便。
（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多⽤于表⽰某些现象的排列顺序，可⽐较其⼤⼩，但不能进⾏四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。
（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度⼜称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。
距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。
对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。
（4）⽐例尺度(ratio scale) ：⽐例尺度是⼀种具有绝对零度的距离尺度值。
表⽰⾝长、体重的数值是⽐例尺度值。
对⽐例尺度的数字可进⾏各种统计处理。
4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。
（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。
（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有⼀定单位的实际测量值。
