一、单项选择题：(本大题小题,1分/每小题,共分)
1.SPSS的数据文件后缀名是:
(A).sav
2.对数据的各种统计处理，SPSS是在下面哪一个选项中进行：
(A)数据编辑窗口；
3.在SPSS中，下面哪一个不是SPSS的运行方式
(A)输入运行方式；
4.下面哪一个选项不属于SPSS的数据分析步骤：
(D)数据扩展；
5.在SPSS中，下面哪一个选项不属于对变量(列)的描述：
(B)变量名称大小；
6.在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的：
(D)A_BFG_；首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。
7.在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的：
(A)AND；SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开头，后面补足5位数字，如VAR00001，VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名，如ALL、BY 、 AND 、 NOT 、 OR等。
8.在SPSS数据文件中，下面那一项不属于数据的结构：
(D)数据值；
9.在SPSS数据文件中，下面那一项属于数据的内容：
(D)数据值；
10. 通常来说，发放了900份问卷，可直接得到的有效问卷有800份，则SPSS所建立的相关数据文件中的行数为
(D)800；
11.下面那一项不属于SPSS的基本变量类型：
(D)整数型；
12.当在SPSS数据文件中输入变量为“职工姓名”，则应选择的变量类型是：
(B)字符串型；
13.当在SPSS数据文件中输入变量为“职工工资数”，则应选择的变量类型是：
(A)数值型；
13.当在SPSS数据文件中输入变量为“公司成立日期”，则应选择的变量类型是：
(C)日期型；
14．在SPSS的数据结构中，下面那一项不是“缺失数据”的定义：
(D)数据不是科学计数法；
15.统计学依据变量的计量尺度将变量分为三类，以下哪一类不属于这三类：
(D)科学计数类型；
16.在统计学中，变量“身高”属于计量尺度中的：
(A)数值型变量；身高（定距）、优良中差（定序）、性别（定类）
17.在统计学中，将变量“年龄”分为“老年”、“中年”、“青年”三个取值，分别用1、2、3表示，则变量“年龄”属于计量尺度中的：
(B)定序型变量；
18.在统计学中，将变量“性别”分为“男”、“女”、两个取值，分别用1、2表示，则变量“性别”属于计量尺度中的：
(C)定类型变量；
19.下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开：
(C)文本文件格式；
20. 下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开：
(D).exe；
21.在SPSS数据编辑窗口中，需要定义变量的数据结构，以下哪一项不属于变量的数据结构：
(D)变量值；
22. 在SPSS数据结构中，下面哪一项不属于数据类型：
(D)数值标签型；
23.下面哪一个选项不是SPSS中定义的基本描述统计量：
(D)回归函数；
24.下面哪一个选项不是SPSS中定义的基本描述统计量：
D)因子；
25.下面那一项刻画了随机变量分布形态的对称性：
(D)偏度系数；
26.下面那一项刻画了随机变量分布形态陡缓程度：
(D)峰度系数；
27.对于SPSS来说，下面那一项不包括在变量的频数分布内容中：
(D)均值；（频数、百分比、有效百分比、累计百分比）
27.对于SPSS来说，下面那一项不包括在变量的频数分布内容中：
(C)标准差；
28.在SPSS中，下面那一项不是频数分析中常用的统计图形：
(D)分类图；
29.在SPSS中，当需要对变量进行频数分析时，需要选择下面那一项菜单：
(C)分析；
30.在进行数据的统计分析之前，一般需要完成数据的预处理，以下哪一项不属于数据的预处理内容：
(B)峰度和偏度处理；
31.在SPSS中，当我需要对原有某个变量的数据进行取对数运算时，应选取下面那一项进行处理：
(A)变量计算；
32.在SPSS中，下面那一项不属于数据分组的目的：
(D)有利于进行因子分析；
33.对于SPSS中的组距分组，下面那一项是正确的说法：
(A)分组数与数据本身特点和数据个数有关；
34.对于SPSS来说，能够快捷找到变量数据的最大值和最小值的数据预处理方法是：
(A)排序；
35.对于SPSS来说，能够快捷找到变量数据的异常值的数据预处理方法是：
(A)排序；
36.在学生的一张数据表中，有平时分数、实验分数和卷面分数，如使用SPSS计算最终得分，则需要使用SPSS预处理中的：
(C)变量计算；
37.在SPSS中，以下哪个选项可以完成如下功能：由收集的整体数据中抽取出年龄大于30的数据：
(A)数据选取；
38.下面哪一个选项不是对数据的基本统计分析：
(D)实现变量的排序与合并；
39.在SPSS中，当变量是数值型时，则频数分析所用图形为：
(A)直方图；
40.在SPSS中，当需要选取出满足某一个条件的所有个案，则使用下面的那一项：
(A)个案选择；
41.在SPSS中，均值的计算适合下面那一项：
(A)定距型；
42.现有一批数据为(0,1,2,-2,3,-3,4)，则这批数据的极差为：
(A)7；
43.以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(B)小于零；右偏大于0；左偏小于0；偏度为0表示对称。
44. 以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(A)大于零；
45.以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(C)等于零；
46.单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量，例如，当分析不同施肥量是否对农产品产量带来显著影响、地域差别是否对妇女生育率有关系和学历对工资的作用关系时，控制变量分别是：
(A)施肥量、地域和学历；(B)施肥量、生育率和学历；
(C)施肥量、地域和工资；(D) 农产品产量、地域和学历；
47. 单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量，例如，当分析不同施肥量是否对农产品产量带来显著影响、地域差别是否对妇女生育率有关系和学历对工资的作用关系时，观测变量分别是：
(A)农产品产量、妇女生育率和工资；
48.当需要分析多个随机变量之间的相互影响和关系时，在SPSS中应使用下面哪一个选项：
(D)交叉分组下的频数分析；
49.下面那一种情况下，可以使用交叉列联表中来进行卡方分布检验：
(A)列联表单元格的全部期望频数都大于6；
50.当需要分析某一个变量的分布情况时，采用下面那一个选项较为合适：
(A)频数分析；
51.在统计分析中，描述变量的数据离散程度的基本统计量是：
(A)标准差；
52.在统计分析中，描述变量数据分布的中心位置的基本统计量是：
(D)均值；
53.在统计分析中，描述变量数据分布的对称程度的基本统计量是：
(B)偏度；
54.在统计分析中，描述变量的数据分布的陡峭程度的基本统计量是：
(C)峰度；
55.下面那一种说法是正确的：
(B)偏度大于零，则数据分布的长尾巴在左边；
56.下图中右下角的问号应选择：
(C)参数检验；
57.在得到一批未知其总体分布的数据后，可使用以下哪种方法验证其是否与某个已知理论分布相吻合： (C)参数检验；
58. 需要检验一批未知的连续数值型随机单样本是否是正态分布，则需要下面的那一项： (C)标准差检验；
59.已知某一分布是正态分布的随机变量x 的均值为μ，方差为2σ，则将其转换成标准正态分布(即均值为0，标准差为1)的公式是：
(A)()x μσ-；(B)2
()x μσ-；(C)()
x n μ-；(D)()x σμ-；
60.下面那一项不是两独立样本t 检验的前提条件： (D)两个样本的方差必须相等；
61.设待检验两个总体的均值分别为1μ、2μ，则相关的两独立样本t 检验的假设0H 是： (A)012:0H μμ-=；
62.在交叉列联表检验中，行数为6，列数为7，则当变量间独立时所对应卡方分布的自由度是： 自由度=（列数-1）*（行数-1） (A)30；
63.在交叉列联表检验中，当变量间独立时所对应检验统计量的分布是： (A)卡方分布；
64.已知两批独立随机样本都服从正态分布，要检验这两批随机样本的方差是否相同，则需要采用： (A)F 检验；
65. .已知两批独立随机样本都服从正态分布，要检验这两批随机样本的均值是否相同，则需要采用： (B)两独立样本t 检验；
66. 已知一批独立随机样本服从正态分布，要检验这批随机样本的均值是否与某总体分布的均值相同，则需要采用： (A)单样本t 检验；
67.下面那一项不属于假设检验的基本步骤： (B)画出随机样本的直方图；
68.当样本的分布未知，需要利用样本的数据推断出总体分布形态的方法是： (A)非参数检验；(B)参数检验；(C)方差检验；(D)因子分解；
69. 在总体分布未知的情况下，利用样本数据对所假定总体的分布进行显著性检验的方法是： (B)非参数检验；
70.现有两段独立样本数据，欲判断它们之间的分布是否存在显著性差异，则可采用： (B)非参数检验；
71.单样本的总体分布卡方检验属于： (C)非参数检验，用于了解样本的分布是否与某一已知的理论分布吻合；
72. 单样本K-S 检验属于： (C)非参数检验，用于了解连续数值型样本的分布是否与某一已知的理论分布吻合；
73.两配对样本t检验的目的是：
(C)推导出来自于两个总体的配对样本的分布是否存在显著性差异；
74.以下是使用SPSS所做的非参数检验的结果图，根据所给图选择正确的一项：
：
(A)接受假设H0；
75.样本值序列为1011011010011000101010000111，则整段样本值序列的游程数是：
(A)17；
75.样本值序列为男男女女女男女女男男男男，则整段样本值序列的游程数是：
(A)5；
76.样本值序列为男男男男男男男女女女女女，则整段样本值序列的游程数是：
(A)2；
77. 样本值序列为男男男男男男男女女女女女，则整段样本值序列的游程数是：
(A)2；
78. 样本值序列为男女男女男女男女男女男男，则整段样本值序列的游程数是：
(C)11；
79. 样本值序列为00110111000100100010，则整段样本值序列的游程数是：
(C)11；
80. 样本性质下面的那一项可适用于两独立样本的曼-惠特尼U检验：
(A)样本秩；
81. 样本性质下面的那一项可适用于两独立样本的K-S检验：
(B)样本数值；
82．下图是某两独立样本的游程检验示意图，请问图中数据的游程数是：
(A)6；
83.K-S检验可用于：
(B)非参数检验；
84.下面那一选项是独立样本：
(A)分别对两批不同年级的大学生调查他们的学习兴趣；
85.现有一批数据：2.3, 1.2, 3.8, 6, 9，则6的秩是：
(C)4，
86.观察某新开发的饲料对猪的影响：首先不用这个饲料，测量猪在一个月的体重；再在下一个月内使用新饲料喂养同一批猪，测量体重；实验者想知道前后两个月猪的体重的分布是否有差别，则可用以下哪一项进行检验：
(C)方差检验；
87.观察某新的营销手段对商品销售量的影响：首先不用这个营销手段，测量10种商品在一个月的销售量；再在下一个月内使用该新营销手段处理同样这10种商品，测量销售量；实验者想知道这新的营销手段是否对商品的销售量有显著性区别，则可用以下哪一项进行检验(销售量的分布未知)：
(A) 非参数检验中的两配对样本检验；
88.观察性别是否对书籍种类的购买意愿有差别：随机选择20个男同学，随机选择30个女同学，分别调查他们对书籍的购买意愿，调查者想知道性别对数据种类的购买是否有影响，则可使用(男和女同学购买数据的分布是正态分布)：
(B) 非参数检验中的两独立样本检验；
89.在假设检验中，秩的概念主要用在下面那一项中：
(B)非参数检验；
90.现有一种饲料，使用不同的数量来喂养动物，测量出不同喂养量情况下动物的体重，现欲知道动物的体重是否与不同喂养量有关，则采用下面那一项：
(D)方差检验；
91.使用某种肥料对10块玉米田的产量进行实验，分别在每块田内使用0公斤、1公斤、2公斤、3公斤、4公斤、5公斤该肥料，再测量出每种肥料使用量和每块田的产量，当使用方差分析时，下面哪一个说法是正确的：
(A)肥料量是控制变量，每块田的产量是观测变量；
92.在制定某商品广告宣传策略时，广告效果可能会受到广告形式、地区规模、选择的栏目、播放的时间段、播放的频率等因素的影响。人们需要研究在影响广告效果的众多因素中，那些因素是主要的，则最适合的分析方法是：
(C)多配对样本分析；
93.在方差分析中，共分为4组，每组有30个数据，则检验统计量F服从：
(A)自由度为(3,116)的F分布；F(k-1，n-k)
94.现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则1.2的秩是：
(A)2；
95．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则1.3的秩是：
(B)3；
96．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则3.2的秩是：
(D)4；
97．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则4.5的秩是：
(B)5；
98．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则6的秩是：
(A)6；
99．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则9.8的秩是：
(D)7；
100. 现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则0.8的秩是：
(C)1；
101.比较多种促销形式对同样10种商品销售的影响，则需要以下方法：
(C)多配对样本的非参数检验；
102.分析不同广告形式、不同地区对产品的销售额影响时，需要使用：
(B)多因素方差分析；
103.在多因素方差分析中，下面那一项不会影响观测变量的变动：
(A) 各控制变量的独立作用；
104.变量x=(1,2,3)，y=(2,4,6)，则变量x和y的相关系数是：
(A)1；
105.对于变量x和y之间的相关系数，下面哪一个说法是错误的：
(D) 当变量之间存在非线性关系时，还可以使用相关系数判断x和y之间的关系；
106.对于回归分析来说，下面那一项不属于回归分析的基本步骤：
(C)计算样本数据的峰度；
三、简答题：(请将解答写在试卷上，本大题3小题,10分/每小题,共30分)
1.如下是一份问卷调查表：
①被调查者专业：
(A)理科；(B)文科；(C)工科；(D)社会科学；
②被调查者年级：
(A) 1年级；(B) 2年级；(C) 3年级；(D) 4年级；
③被调查者性别：
(A)男；(B)女
④被调查者年级的月花费量；
⑤被调查者入学日期；
⑥被调查者民族；
、“定类型变量”。
2.现有计数数据如下：
3.现有计数数据如下：
注：需填写“变量1”、“变量2”、“变量3”的具体名字。
4.现在SPSS中某一变量的一批数据如下：
-1.16；1.43；-0.87；-0.45；-1.79；-1.52；1.01；0.74；0.58；0.01；-0.88；1.52；-0.27；-0.01；1.36；-0.21；
请计算这批数据的均值，方差，标准差：全距，偏度系数，峰度系数
解：均值=-0.03
方差=1.10
标准差=1.05
全距=1.52-（-1.79）=3.31
偏度系数=0.01
峰度系数=-1.19
请根据交叉列联表的卡方检验步骤，判断年龄和血压之间是否是独立无关的。
答：经过血压和年龄的交叉列联表的卡方检验，得出渐进Sig.（双侧）的值大于0.05，因
此年龄和血压之间不独立。
6.请简述单样本t检验的目的、前提和实现步骤。
答：目的：利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值存在显著差异，它是对总体均值的假设检验。检验前提是样本来自的总体应服从或近似服从正态分布。实现步骤：提出原假设—选择检验统计量—计算检验统计量的观测值和概率P-值—给定显著水平a，并作出决策。
7.请简述两独立样本t检验的目的、前提和实现步骤。。
答：目的：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。检验前提是：样本来自的总体应服从或近似服从正态分布；两样本相互独立，即从一总体抽取一个样本对另一总体中抽取一个样本没有任何影响，两个样本的量可以不相等。实现步骤：提出原假设—选择检验统计量—计算检验统计量的观测值和概率P-值—给定显著水平a，并作出决策。
8.请简述假设检验的步骤。
答：提出原假设和备择假设—选择检验统计量—计算检验统计量观测值发生的概率—给定显著水平a，并作出决策。
9.下面是某一个参数检验的结果：
问题如下：
(1)这是单样本t检验还是两独立样本t检验？两独立样本t检验
(2)请简述F检验的结果；经查看，该检验的F统计量的观测值为0.161，对应概率P-值为0.688，由于概率P-值大于0.05，因此两总体的方差没有显著差异。
(3)请简述检验的结果。两总体均值检验，其中t的观测值为-0.34，对应的双侧概率0.734，由于概率值大于0.05，因此两总体的均值没有显著差异
10.下面是一张有关两种工艺下产品寿命的SPSS表，其中sysm表示使用寿命值，gy表示两组
请用两独立样本的曼-惠特尼方法对这批数据进行检验，判断两组数据的分布是否存在显著性差别(只需要给出曼-惠特尼U统计量的值即可)。
答：U=W-k(k+1）/2=40-8*9/2=4
11.下图左边是SPSS中甲乙两种工艺下某产品寿命的一批数据，请在下图右表中计算出混合排序后的样本数据，各组标记、甲乙工艺的累积频数、累积频率和累积频率的差。(提示：两独立样本的K-S检验)。
经过计算，混合排序后的样本数据分别为646、649、650、651、652、661、662、663、669、672、675、679、682、692、693，各组标记分别为2、2、2、2、2、1、2、2、1、2、1、1、1、1、1，甲工艺累计频数为0、0、0、0、0、1、1、1、2、2、3、4、5、6、7，乙工艺的累计频数为1、2、3、4、5、5、6、7、7、8、8、8、8、8、8，甲工艺累计频率为0、0、0、0、0、0.143、0.143、0.143、0.286、0.286、0.429、0.571、0.714、0.857、1，乙工艺累计频率为0.125、0.25、0.375、0.5、0.625、0.625、0.75、0.875、0.875、1、1、1、1、
1、1，累计频率差为0.125、0.25、0.375、0.5、0.625、0.625、0.48
2、0.607、0.732、
0.589、0.714、0.571、0.429、0.286、0.143。
四、叙述和分析题：(本大题小题, 分/每小题,共分)
1.请简述利用SPSS进行数据分析的步骤。
SPSS数据的准备—SPSS数据的加工整理—SPSS数据的分析—SPSS分析结果的阅读和理解。
2.现有SPSS数据如下图：
请完成以下任务：
①画出该SPSS数据的交叉列联表；
②请进行所做交叉列联表的卡方检验；
③判断年龄和血压之间是否有关系。
（1）
血压
低血压（1）正常（2）高血压（3）
年龄1 27 48 23
2 37 91 51
3 31 93 73
（2）假设行变量和列变量独立，计算卡方统计量值为9.352，并得出统计量观测值得概率为0.53，大于0.05，因此在原假设的前提下，卡方观测值出现时极有可能的，因此假设成立。
（3）年龄和血压之间相互独立。
3.如下图为四个城市的儿童身高调查表：
使用非参数检验中的多独立样本的Kruskal-Wallis检验，检验多个总体的分布是否存在显著性差异。
样本数据组标记秩
69 4 1
70 4 2
71 2 4
71 4 4
71 4 4
72 1 7
72 2 7
72 4 7
73 2 9
74 2 10.5
74 2 10.5
75 1 12.5
75 3 12.5
76 1 14.5
76 3 14.5 77 3 16 78 1 18 78 3 18 78 3 18 79
1
20
（2）请计算各组的秩和，平均秩和总平均秩i R ，总平均秩R 和检验统计量K W -(注：检验
统计量K W -的计算公式是1
12
(1)k
i i K W R R N N =-=-+∑)。,
4.下图是4组数据的销售量，请完成以下工作：
① 分别计算单因素方差分析概念中的SST(观测变量总离差平方和)、SSA(组间离差平方和)
和SSE(组内离差平方和)；
② 计算MSA(平均组间平方和)和MSE(平均组内平方和)； ③ 写出F 统计量的表达式并计算F 值； 答案：
Spss数据处理方法 1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称 （只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称 2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称 下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。 3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框， 因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。 4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的 项目也可以选，选完后确定就可以了。 LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnett Tukey检验scheffe多重比较 Bonferroni邦弗伦尼统计量 Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 levene Tukey HSD Dunnett T3 bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 LSD:最小显著性差异 ?Scheffe： （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于20个网页 - 搜索相关网页 ?雪费 本研究结果显示研究对象在籍贯的不同其牙医医疗服务利用有显著差异（P＝0.046），且经雪费（Scheffe）的事后检定显示外省人在牙医医疗服务利用高于本省闽南，在其他的研究中未有此发现，研究者于是进一步的去了解，发现本研究对象中... 基于13个网页 - 搜索相关网页 ?以雪費 分析檢定；若P值小於0.05達到顯著水準，再以雪費(Scheffe)進行事後檢定，比較其差異，以下將一一進行分析。 基于12个网页 - 搜索相关网页 ?雪費法 （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于12个网页 - 搜索相关网页 -Scheffe Method：事后比较 ?事后比较
一、单项选择题：(本大题小题,1 分/每小题,共分) 1.SPSS 的数据文件后缀名是: (A) .sav 2. 对数据的各种统计处理，SPSS是在下面哪一个选项中进行： (A) 数据编辑窗口； 3. 在SPSS中，下面哪一个不是SPSS的运行方式 (A) 输入运行方式； 4. 下面哪一个选项不属于SPSS的数据分析步骤： (D)数据扩展； 5. 在SPSS中，下面哪一个选项不属于对变量(列)的描述： (B) 变量名称大小； 6. 在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的： (D)A_BFG_ ；首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。 7. 在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的： (A)AND ；SPSS有默认的变量名，以字母"VAR开头，后面补足5位数字，如VAR00001 VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名，如ALL、BY、AND、NOT、OR等。 8. 在SPSS数据文件中，下面那一项不属于数据的结构： (D)数据值； 9. 在SPSS数据文件中，下面那一项属于数据的内容： (D)数据值； 10. 通常来说，发放了900份问卷，可直接得到的有效问卷有800份，贝U SPSS所建立的相关数据文件中的行数为 (D)800； 11. 下面那一项不属于SPSS的基本变量类型： (D)整数型； 12. 当在SPSS数据文件中输入变量为“职工姓名”，则应选择的变量类型是： (B) 字符串型； 13. 当在SPSS数据文件中输入变量为“职工工资数”，则应选择的变量类型是： (A) 数值型； 13. 当在SPSS数据文件中输入变量为“公司成立日期”，则应选择的变量类型是： (C) 日期型； 14. 在SPSS的数据结构中，下面那一项不是“缺失数据”的定义： (D) 数据不是科学计数法； 15. 统计学依据变量的计量尺度将变量分为三类，以下哪一类不属于这三类： (D)科学计数类型； 16. 在统计学中，变量“身高”属于计量尺度中的： (A) 数值型变量；身高(定距)、优良中差(定序)、性别(定类) 17. 在统计学中，将变量“年龄”分为“老年”、“中年”、“青年”三个取值，分别用1、2、3 表示，则变量“年龄”属于计量尺度中的： (B) 定序型变量； 18. 在统计学中，将变量“性别”分为“男”、“女”、两个取值，分别用1、2表示，则变量 “性别”属于计量尺度中的： (C) 定类型变量； 19. 下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开： (C) 文本文件格式； 20. 下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开： (D) .exe ； 21. 在SPSS数据编辑窗口中，需要定义变量的数据结构，以下哪一项不属于变量的数据结构： (D) 变量值；
1、在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框。 2、在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，这个 研究中有两个因变量，所以把两个因变量都放到上面的列表里。 3、点击post hoc，打开一个对话框，设置事后检验的方法。 4、在这个对话框中，我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ，在方差
不齐性的方法中选择dunnetts，点击continue继续。 5、回到了anova的对话框，点击options按钮，设置要输出的基本结果。 6、这里选择描述统计结果和方差齐性检验，点击continue按钮。
7、点击ok按钮，开始处理数据。 8、我们看到的结果中，第一个输出的表格就是描述统计，从这个表格里我们可以看到 均值和标准差，在研究报告中，通常要报告这两个参数。
9、接着看方差齐性检验，方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的，还好， 这里显示，显著性都没有达到最小值0.05，所以是不显著的，这证明方差是齐性的 。 10、接着看单因素方差分析表，反应时sig值不显著，而错误率达到了显著的水平，这 说明实验处理对错误率产生了影响，但是对反应时没有影响。 11、接着看事后检验，因为反应时是没有显著差异的，所以就不必再看反应时的事后检 验，直接看错误率的事后检验，从图中标注的红色方框可以看到，第一组和二三组都有显著的差异，而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法，它适合在方差不齐性的时候使用，因为方差齐性，不必去看这个方法的检验结果了。
spss数据分析报告怎么写 今天乔布简历小编就和大家一起来看看spss数据分析报告怎么写。 关键词：spss数据分析报告怎么写 我们用一个例子来分析spss数据分析报告的写法——以某公司474名职工的综合状况为例进行分析。 一、数据介绍 本次分析的数据是某公司474名职工的状况统计表，其中有11个变量，分别是：职工编号、性别、出生日期、受教育水平程度、职务等级、起始工资、现工资、本单位工作经历、以前工作经历、民族类型、年龄。我们通过使用spss统计软件，对变量分别进行频数分析、描述性统计、方差分析，还有相关分析，来了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个别变量的分布特点和相互之间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。我们通过频数分析可以了解变量的取值情况，对把握数据的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，并分别以表格的形式呈现出来。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 3、Exploratory data analysis。 （1）交叉分析。 在实际分析中，除了了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。 （2）单因素方差分析。 我们把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
第一章 1.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，其最初为Statistical Package for the Social Sciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。 2.SPSS系统运行管理方式（SPSS的几种基本运行方式）有： （1）完全窗口菜单运行方式 （2）程序运行管理方式 （3）混合运行管理方式 3.SPSS的界面提供的五个窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。 第二章 1.SPSS的文件类型：语法文件（*.sps）、数据文件（*.sav）、结果输出文件（*.spv）。 2.SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案（Case）,每一个数据代表个体的属性，即变量（V ariable）。 3.SPSS变量名的命名规则： 1）必须以英文字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）； 2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等； 3）SPSS13及以后版本支持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英文字符，或者32个中文字符； 4）SPSS变量名不区分大小写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。 4.变量度量类型：定量（个数、高度、温度等）、定序（“十分重要”、“重要”、“一般”、“不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。 5.列和宽度的区别： 变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输入的字符串的长度； 列：设定该变量数据视图中列的宽度。 7.默认的缺失值类型：数值型类型（.）、字符串类型（空格）。 8.数据文件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括一对一合并和一对多合并。 9.SPSS用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。 10.在合并数据文件之前，所有需要合并的数据文件必须预先按照关键变量进行升序排列。否则，合并文件程序将失败。 11.（选择题）一对一合并变量时，两个文件都要提供个案；一对多合并时，活动的和非活动的文件都可以作为关键字。 课后练习题： 6.下列可以作为SPSS变量名的是 A).PRENTS12 B).1Name C).NOT TRUE D).@result 7.SPSS中可以设置工作目录，具体设置可以按照以下菜单： A).【选项】→【设置】 B).【编辑】→【选项】→【设置】 C).【编辑】→【选项】→【文件位置】
精品文档 SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选（missing） --continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）--continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 精品文档． 精品文档3.统计描述正态分布统计描述one-sample —1-sample K-SAnalysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1、正态性检验：ok/ —–normalKolomogorov Smirnov test ok ——options2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入ok 调入—data—split file –compare group –sex3、按照男女统计描述：OK——time 调入—options 选择–Analysis-descriptive statistic descriptive 非正态分布资料统计描述nonparametric 正态性检验1、 OK ——frequencies 选入-- statistics选择2、Analysis—descriptive statistics
SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对
话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2 Open File对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3 Open Excel Data Source对话框 4．数据编辑
在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5 SPSS数据的保存 5. 数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的： 引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量： 以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法：因子分析法 软件： 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK.
第二步： 1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）. 2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.
3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和 KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue. 4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.
5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue. 6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.
图1 本研究假设概念模型图 4研究方法 4.1被试 本研究采用方便取样法选取东莞市和中山市多所普通公办初级中学1102名学生为被试。其中，男生552人，女生550人；初一年级719人，初二年级348人；被试的平均年龄为13.17岁，标准差为0.69，年龄范围介于12-16岁。
5 结果与分析 5.1 各个变量的平均数、标准差和相关系数 表1呈现了本研究所涉及的主要变量的平均数、标准差和相关矩阵。结果发现：（1）亲子关系与网络成瘾显著正相关，这表明亲子关系是青少年网络成瘾的风险性因素，亲子关系越多，青少年的网络成瘾症状越强。（2）抑郁与网络成瘾显著正相关，这表明抑郁是青少年网络成瘾的风险性因素，抑郁越多，青少年的网络成瘾行为越多。（3）亲子关系与抑郁显著正相关，而师生关系与网络成瘾相关不显著。这些研究发现为进一步检验抑郁的中介效应以及师生关系的调节效应提供了支持。 表1 各变量的平均数、标准差和相关系数 变量 1 2 3 4 5 6 Mean 5.2.师生关系在亲子关系对青少年网络成瘾直接效应的调节作用 本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 1进行调节效应检验。以往研究指出性别、年龄、学业成绩、冲动性等是导致青少年网络成瘾的重要影响因素（补充参考文献），因此，本研究将上述变量作为控制变量纳入到回归方程。在数据处理之前，依据温忠麟, 张雷和侯杰泰（2006）的建议，本研究对对所有连续变量均进行了中心化处理。 如表2所示，研究发现，亲子关系可显著正向预测网络成瘾（b = 0.24，SE = 0.03, t = 8.67, p < 0.01），然而，师生关系（b = 0.03，SE = 0.03, t = 1.21, p > 0.05）、亲子
S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理
Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验
S P S S最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSSforWindows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。 3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2OpenFile对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3OpenExcelDataSource对话框 4．数据编辑 在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。 5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5SPSS数据的保存 5.数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
目录 第四章统计描述 (2) 4.2 频数分析 (2) 4.3描述性统计量 (2) 4.4.1（探索性数据分析）操作步骤 (4) 第五章统计推断 (6) 5.2单样本t检验 (6) 5.3 两独立样本t检验 (7) 5.4 配对样本t检验 (8) 第六章方差分析 (9) 6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10) 6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14) 6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17) 6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18) 第八章相关分析 (19) 8.2 连续变量相关分析实例 (20) 8.3 离散变量相关分析的实例（列联表） (22) 第九章回归分析 (24) 9.1.3 线性回归（操作步骤） (26) 1．多重共线性检验 (26) 2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29) 二、曲线估计（操作步骤） (32) 9.2.5二项Logistic回归（操作步骤） (35) 第十章聚类分析 (39) 10.3.1 K-均值操作步骤： (39) 10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43) 第十一章判别分析 (47) 11.3.1 操作步骤 (48) 第十二章因子分析 (53) 12.2.2操作步骤 (56) 第十三章主成分分析 (64) 13.2 操作步骤 (65) 第十四章相应分析 (69) 14.2相应分析实例（操作步骤） (70) 第十五章典型相关分析 (75) 15.2操作步骤： (75)
第四章统计描述 统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。 4.1 基本概念和原理 4.1.1 频数分布 4.1.2 集中趋势指标 算数平均值：适用于定比数据、定距数据 中位数：适用于定比数据、定距数据和定序数据 众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据 4.1.3离散程度指标 作用：（1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2）离散性指标可以表明平均指标的代表性，数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。方差、标准差、均值标准误差、极差。 均值标准误差：也叫抽样标准误差，是样本均值的标准差，反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。 4.1.4反映分布形态的描述性指标 偏度、峰度 4.2 频数分析 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies 4.3描述性统计量 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
第一问：两组评酒员的评价结果有显著性差异，第二组更可靠一些T检验 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 第一组红27 73.056 7.3426 1.4131 第二组红27 70.515 3.9780 .7656 频率
频率表 第一组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效53.9 1 3.7 3.7 3.7 58.7 1 3.7 3.7 7.4 59.9 1 3.7 3.7 11.1 62.7 1 3.7 3.7 14.8 68.6 1 3.7 3.7 18.5 69.2 1 3.7 3.7 22.2 70.1 1 3.7 3.7 25.9 71.5 1 3.7 3.7 29.6 72.2 1 3.7 3.7 33.3 72.3 1 3.7 3.7 37.0 73.0 2 7.4 7.4 44.4 73.3 1 3.7 3.7 48.1 73.8 1 3.7 3.7 51.9 74.2 1 3.7 3.7 55.6 74.6 1 3.7 3.7 59.3 74.9 1 3.7 3.7 63.0 77.1 1 3.7 3.7 66.7 77.2 1 3.7 3.7 70.4 78.0 1 3.7 3.7 74.1 78.6 2 7.4 7.4 81.5 79.3 1 3.7 3.7 85.2 80.3 1 3.7 3.7 88.9 80.4 1 3.7 3.7 92.6 81.5 1 3.7 3.7 96.3 85.6 1 3.7 3.7 100.0 合计27 100.0 100.0 第二组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效61.6 1 3.7 3.7 3.7 65.3 1 3.7 3.7 7.4 65.4 1 3.7 3.7 11.1
SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。 1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件 当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要SPSS做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。 图进入SPSS数据编辑器 (1) 数据编辑（SPSS Data Editor）界面介绍 窗口名显示栏：在窗口的顶部，显示窗口名称和编辑的数据文件名，没有文件名时显示为“Untitled-SPPS Data Editor”。 窗口控制按钮：在窗口的顶部的右上角，第一个按钮是窗口最小化，第二个按钮是窗口最大化，第三个按钮是关闭窗口。SPSS主菜单：在窗口显示的第二行上，有：File文档，Edit编辑，View显视，Data数据，Transform转换，Analyze分析，Graphs 图形，Utilities公用项，Windows视窗。
图 SPSS窗口界面 常用工具按钮：在窗口显示的第三行上，有：打开文档，保存文档，打印，对话检索，取消当前操作，重做操作，转到图形窗口，指向记录，指定变量操作，查找，在当前记录的上方插入新的空白记录，在当前变量的左边插入新的空白变量，切分文件，设置权重单元，标记单元，显示价值标签。 数据单元格信息显示栏：在编辑显示区的上方，左边显示单元格和变量名（单元格：变量名），右边显示单元里的内容。 编辑显示区：在窗口的中部，最左边列显示单元序列号，最上边一行显示变量名称，缺省为“Var”。 编辑区选择栏：在编辑显示区下方，Data View 在编辑显示区中显示编辑数据，Variable View在编辑显示区中显示编辑数据变量信息。 状态显示栏：在窗口的底部，左边显示执行的系统命令，右边显示窗口状态。 (2) 数据文件格式 数据文件格式以每一行为一个记录，或称观察单位（Cases），每一列为一个变量（Variable）。由于SPSS不同的统计分
SPSS数据初步整理须知 对于问卷收集到的调查数据或通过其它方法，如眼动仪、脑电仪以及生理记录仪等获得的数据，在进入SPSS分析前最好对数据进行预处理，其作用：防止错误数据导致不恰当的推论。本次主要谈谈问卷数据在分析前的一些预处理工作。 数据预处理的步骤： 1. 对所有数据源的质量进行初步审核。 1.1 剔除无效答卷。如是问卷数据，可以查看被调查者的回答是否呈现某种规律，或者回答者不符合我们调查的人群，或者存在大量题目漏答现象。 1.2 检查是否有明显错误回答。如是否按指导语进行回答，基本信息是否有误。是否有明显的回答矛盾等等。 2. 对数据进行编码。 编码主要有事前编码和事后编码，事前编码主要针对封闭式问卷，而事后编码则主要是针对开放式问题。 编码有三个工作：第一是定义数据的变量名，第二定义变量名标签，即这个变量代表什么意思。第三定义变量值及值标签。即变量的取值，以及这个取值的含义。如变量名为sex，其变量标签为“性别”，其变量的取值为“1”或“2”，分别表示“男”和“女”（变量值标签）。 2 2.1 单选题的编码。第一定义变量名，一般用题目序号，如第6题，则变量名为Q6，其变量名标签一般用问题。而变量的取值则为单选题的选项。有几个选项就有几个变量值，而值的标签则是选项的内容。 2.2 多选题的编码。每一个选项就得作为一个新变量。如第7题是多选题，有五个选项，可多选三项。则五道选项分别定义变量名为Q71，……Q75，每个变量名的标签即这五道选项的内容。而变量值及标签为“0”或“1”，0表示未选，1表示选中。 2.3 排序题的编码。有两种方法：其一跟多选题类似。如第7题要求对所选的三个选项进行排序。变量名及标签同上。而变量值除了“0”（表示未选）外，还有“1”“2”“3”分别表示排序第一，排序第二，排序第三。其二根据要求选择三项进行排序，则只需要定义三个变量，Q71，Q72，Q73，变量名标签则表示排序第一，排序第二，排序第三。变量值为五道选项的序号，而变量值标签则分别是五道选项的内容。 2.4 开放题的编码。首先应将开放题中受试所填写的选项进行分类汇总。初次归类尽量归细一点。再做统计分析时如果觉得分类太细可以再次进行归大类。
SPSS基本操作步骤详解 本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同 一、基本步骤 （一）检查数据 在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定） 2.执行描述统计量的程序 Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定） （二）反项计分 若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略； 量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】 （三）题项加总 量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，题项为：a1，a2……a10，记总分为：az。 Transform（转换）→Computer Variable（计算变量)→在左边Target Variable（目标变量）中键入az，在右边Numeric Expression（数字表达式）中键入a1+a2+……+a10
用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子： 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 分析：此检验的假设是： H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断： 1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 同上，打开SPSS,读入数据，结果： 从结果中判断： t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。
使用SPSS软件进行数据分析 文档通过自己论证属实。 【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。 第一步：录入或调入数据（图1）。 图1 原始数据（未经标准化） 第二步：打开“因子分析”对话框。 沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径 图3 因子分析选项框 第三步：选项设置。 首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。下面逐项设置。 图4 将变量移到变量栏以后 ⒈设置Descriptives选项。 单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框 在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。 在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。 设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。 ⒉ 设置Extraction 选项。 打开Extraction 对话框（图6）。因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。 在Analyze 栏中，选中Correlation matirx 复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析；如果选中Covariance matrix 复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言，由于数据标准化了，这两个结果没有分别，因此任选其一即可。 在Display 栏中，选中Unrotated factor solution （非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言，这一项选择与否都一样；对于旋转因子分析，选择此项，可将旋转前后的结果同时给出，以便对比。 选中Scree Plot （“山麓”图），则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图（形如山麓截面，故得名），以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。 在Extract 栏中，有两种方法可以决定提取主成分（因子）的数目。一是根据特征根（Eigenvalues ）的数值，系统默认的是1=c λ。我们知道，在主成分分析中，主成分得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认1=c λ，则所有方差大于等于1的主成分将被保留，其余舍弃。如果觉得最后选取的主成分数量不足，可以将c λ值降低，例如取9.0=c λ；如果认为最后的提取的主成分数量偏多，则可以提高c λ值，例如取 1.1=c λ。主成分数目是否合适，要在进行一轮分析以后才能肯定。因此，特征根数值 的设定，要在反复试验以后才能决定。一般而言，在初次分析时，最好降低特征根的临