SPSS 四种输出结果：枢轴表/ 轻量表、文本格式、统计图表、模型SPSS 四种窗口：语法窗口、输出窗口、数据窗口、脚本窗口SPSS 三种运行方式：命令行方式、批程序方式、菜单对话框SPSS 默认文件类型：数据文件*.sav ：此为SPSS 软件默认的数据文件格式，双击可由SPSS 直接读取。
命令文件*.sps ：可在语法编辑程序(syntax)中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起来，供日后重复使用或检查之用。
输出文件 *.spo:允许直接加以编辑或转贴到其他编辑软件，SPSS 16.0版之后将输出文件的默认格式改为*.spv 。
数据文件清洗——多余重复的数据筛选清楚，将确实的数据补充完整，将错误的数据纠正或删除。
数据→标识重复个案标识异常个案问题的答案被称作变量的取值。
将答案转变成可用于统计分析的数据，需要经过一个被称作“编码 coding”的过程。
数据阵 / 数据文件： n 个案例、 m 个变量构成的阵列SPSS 对数据的处理是以变量为基础的。
所以，数据录入前一定先定义变量及其属性，包括指定名称、（存储）类型、宽度、小数、标签、值、缺失、列（宽）、对齐、度量标准和角色。
这也被称作建立数据框架。
变量名必须以字母、汉字或字符@ 开头，数字不可以，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、# 、$ 等符号。
变量名中不能有空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？” 、“ *”等）。
变量名最后一个字符不能是英文句号（.）。
在 SPSS 中不区分大小写。
例如， HXH 、hxh 或 Hxh 对 SPSS 而言，均被视为同一个变量。
SPSS 的保留字不能作为变量的名称，如ALL 、AND 、BY、EQ、 GE、GT 、LT、NE 、NOT 、OR 、 TO 、WITH 等。
SPSS 中变量有 3 种基本类型：数值型、字符型（区分大小写）和日期型。
但根据不同的显示方式，数值型又被区分成：数值、逗号、圆点、科学计数法、美元、（用户）设定货币等 6 个子类型。
spss_期末试题库一、单项选择题(共112小题）1、SPSS的安装类型有（）D.以上都是2、数据编辑窗口的主要功能有（） D.A和B3、（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。
A.sav4、（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。
D.以上都是5、（）是SPSS中有可用的基本数据类型 D.以上都是6、spss数据文件的扩展名是( ) D..sav7、数据编辑窗口中的一行称为一个（）B.个案8、变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（）C. 89、统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（）A. 定值型数据10、在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）A.升序排序11、SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。
A 常量12、复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。
A.NOT13、数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。
A 按指定条件选取14、通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的. B 加权处理15、SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换A 数据转置16、SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。
B、斯坦福大学17、SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。
D、分析18、SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。
A、视图19、SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。
C、数据20、SPSS中绘制散点图应选择（）主窗口菜单。
C、图形21、SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。
A、转换22、SPSS中聚类分析应选择（）主窗口菜单。
D、分析23、（）的功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。
A．数据编辑窗口24、（）的功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
B．结果输出窗口25、Spss输出结果保存时的文件扩展名是（）B．.spv26、（）是访问和分析Spss变量的唯一标识。
spss缺失值处理方法SPSS缺失值处理方法。
在数据分析过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。
缺失值的处理对于数据分析的结果具有重要的影响，因此需要采取合适的方法来处理缺失值。
SPSS作为一款常用的统计分析软件，提供了多种处理缺失值的方法，本文将介绍SPSS中常用的缺失值处理方法。
1. 删除缺失值。
删除缺失值是最简单的处理方法之一。
在SPSS中，可以通过选择“数据”菜单下的“数据筛选”来删除缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值占比较小的情况。
但是需要注意，删除缺失值可能会导致样本量的减少，从而影响数据分析的结果。
2. 替换缺失值。
替换缺失值是另一种常用的处理方法。
在SPSS中，可以通过计算统计指标（如均值、中位数、众数）来替换缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较均匀的情况。
另外，也可以根据实际情况采用其他值来替换缺失值，比如使用特定数值或者使用前后数值进行插补。
3. 插补缺失值。
插补是一种更为复杂的缺失值处理方法。
在SPSS中，可以通过建立模型来进行缺失值的插补。
比如可以利用线性回归、多元回归等方法来预测缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较为复杂的情况。
需要注意的是，插补方法的选择需要根据实际情况进行合理的判断，避免引入过多的主观因素。
4. 多重插补。
多重插补是一种更为严谨的缺失值处理方法。
在SPSS中，可以通过插补算法来生成多个完整数据集，然后对这些完整数据集进行分析，最终将结果进行汇总。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较为复杂且缺失值之间存在相关性的情况。
多重插补方法可以更好地保留数据的信息，减少了插补过程中的不确定性。
5. 非参数方法。
除了上述方法外，SPSS还提供了一些非参数方法来处理缺失值，比如使用排名、百分位数等方法来替换缺失值。
这些方法适用于数据量较小，或者数据分布不满足正态分布的情况。
非参数方法的优点在于不依赖于数据的分布特性，但是需要注意的是，非参数方法可能会引入一定的偏差。
SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以p为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Sp处理:第一步:定义变量我们知道在p中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段()以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value、Miing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在p中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些()1报纸2杂志3电视4收音机5网络在p中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
第二步:数据录入Sp数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取E某cel等格式的数据3.读取文本数据（Fi某ed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC（2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在p的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1.在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。
