SPSS基本统计图表的制作
基本统计图表的制作
1 P-P图和Q-Q图
P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P 图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异，SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致，下面将对两者统一加以说明。
具体操作步骤如下：
打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descripti ve Statistics）命令下的【P-P图】（P-P Plots）或【Q-Q图】（Q-Q Plots）命令。“P-P图”（P-P Plots）、“Q-Q图”（Q-Q Plots）的对话框分别如图3-20和图3-21所示。
图3-20 “P-P图”对话框
图3-21 “Q-Q图”对话框
在“P-P图”（P-P Plots）或“Q-Q图”（Q-Q Plots）对话框中，最左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的“变量”（Variables）列表框中。根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图，并进行分布检验。
“P-P图”或“Q-Q图”对话框的中下方和右方有5个选项栏，选项栏中各选项的意义如下：
（1）转换（Transform）栏（复选项）：
l 自然对数转换（Natural log transform）：选择此项，对当前变量的数据取自然对数，即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变量。
l 标准值（Standardize values）：选择此项，将当前变量的数据转换为标准值，即转换后变量数据的均值为0，方差为1。
l 差分（Difference）：选择此项，对当前变量的数据进行差分转换，即利用变量中连续数据之间的差值来转换数据。选择此项以后，后面的
文本框变为可用，在其中输入一个正整数，以确定转换的差分度，默
认值为1。
l 季节性差分（Seasonally difference）：用于确定指明计算时间序列的季节差分。只有在对当前变量的数据序列定义了周期（通过主菜单中
的【数据】（Data）菜单中的【定义日期】（Define Dates）选项定
义）以后才可用，如果当前周期为0，将不能计算季节差分。选择此
项，在后面的文本框中输入正整数，然后根据该正整数所确定的范围
来计算该范围内数据的差值，并用该差值来转换原数据。
需要注意的是，这些数据转换并不改变变量中的变量值，只影响正态概率图。（2）检验分布（Test Distribution）栏：可选择不同的分布类型，检验变量数据是否符合所选分布。单击选项分布栏下的箭头可选择不同的分布类型。SPSS默认的检验分布是正态分布（Normal）。
P-P图（或Q-Q图）可检验的分布包括：
贝塔分布（Beta）T分布（Student t）
卡方分布（Chi-square）伽马分布（Gamma）
指数分布（Exponential）半正态分布（Half-normal）
Logistic分布（Logistic）拉普拉斯分布（Laplace）
对数正态分布（Lognormal）威布尔分布（Weibull）
正态分布（Normal）均匀分布（Uniform）
帕累托分布（Pareto）
dt：在该文本框中输入正整数，表示所选分布的自由度。
（3）分布参数（Distribution Parameters）栏：在该栏中可输入所选分布类型的参数，选择的分布不同，参数输入窗口也不同。
l 从数据中估计（Estimate from data）：为系统默认选项。选择此项，系统将自动从数据中推测数据分布的参数，否则就要在该选项下方的
参数框中根据需要自行指定。
l 位置（Location）参数窗口：选择正态分布时，用户自行输入位置参数。
l 比例（Scale）参数窗口：选择正态分布时，用户自行输入比例参数。（4）比例估计公式（Proportion Estimation Formula）栏（单选项组）l Blom方法：计算公式为（3.17）
l Rankit方法：计算公式为（3.18）
l Tukey方法：计算公式为（3.19）
l Van der Waerden方法：计算公式为（3.20）以上公式中，n表示观测量的数目，r是从1到n的秩次。
（5）为结指定的秩（Rank Assigned to Ties）栏（单选项组）：
l 均值（Mean）：用连接值的平均秩指定顺序。
l 高（High）：用连接值的最大秩指定顺序。
l 低（High）：用连接值的最小秩指定顺序。
l 强制打开结（Break ties arbitrarily）：忽略观测量权重的影响。
2 图表绘制
进行数字统计分析时，有时我们需要绘制统计图表，把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象直观地表现出来，以便于读者的阅读、比较和分析。SPSS的【图形】（Graphs）菜单提供了绘制图表的功能，主要包括3个子菜单：【图表建立】（Chart Builder）命令相当于图表向导，它对SP SS的绘图功能作了粗略的介绍，初学者可以大致了解SPSS的绘图能力；【交互图表】（Interactive）命令主要涵盖了SPSS各种复杂的交互性图表；【旧对话框】（Legacy Dialogs）命令主要包括多种SPSS传统的常用的统计报表，下面重点讲解。
2.1 条形图
条形图（Bar Charts），又称带形图或柱形图，它是利用相同宽度的条形的长短或高低来表现统计数据大小或变动的统计图。
绘制条形图的具体操作步骤如下：
01打开【图形】（Graphs）菜单，选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）命令下的【条形图】（Bar Charts）命令，SPSS将弹出“条形图”（Bar Charts）导航对话框，如图3-22所示。
图3-22 “条形图”导航对话框
在该导航对话框中，用户可以选择条形图的类型，并定义条形图中数据的表达方式。
SPSS将条形图大致分为3种类型：
l 简单（Simple）：单式条形图，各个条形相互独立；
l 复式条形图（Clustered）：分组条形图，每组的相邻两个或多个条形左右连接，以方便进行组间比较；
l 堆积面积图（Stacked）：分段条形图，同一组的条形图上下连接，以方便进行组与组之间的互相比较。
在图3-22下部的“图表中的数据为”（Data in Chart are）栏，用户可以选择的条形图中数据的表达类型如下：
l 个案组摘要（Summaries for groups of cases）：用分类值作图，条形图中每一条代表观测量的一个分类；
l 各个变量的摘要（Summaries of separate variables）：用变量值作图，条形图中每一条代表一个变量；
l 个案值（Values of individual cases）：用单元值作图，条形图中每一条代表一个观察值。
通过以上3个条形图类型和3个数据的表达方式的不同搭配，SPSS可以生成9种不同的条形图。本书以用户选择“简单”（Simple）条形图和“个案组摘要”（Su mmaries for groups of cases）为例，阐述条形图的绘制步骤，如果用户需要制作其他类型的条形图，请参看简单条形图绘制的类似步骤。
02单击【定义】（Define）按钮，进入正式的条形图定义对话框“定义简单条形图：个案组摘要”（Define Simple Bar：Summaries for groups of cases）对话框，如图3-23所示。根据用户所选的条形图类型和数据表达方式的不同，出现的对话框名称也不同，但对话框的主体内容大致相同。
图3-23 “定义简单条形图：个案组摘要”对话框
在该对话框中，用户可以选择条形图绘制的相关细节。
“条的表征”（Bar Present）栏中，用户可以选择以下条形图中条所代表的统计量：
l 个案数（N of cases）：按照分组变量分组后各组的观测量个数；
l 个案数的%（% of cases）：按照分组变量分组后各组的观测量个数占总观测量个数的百分比；
l 累积个数：观测量数的累计数目；
l 累积%：观测量数的累计百分比；
l 其他统计量（Other statistics）：用户可以自行定义条形图中的统计量。
选中该选项，下面的“变量”（Variable）列表框被激活，用户需要通过
单击按钮从左边原变量中选择一个分析变量进入“变量”（Variable）
列表框中，然后单击【更改统计量】（Change Statistics）按钮，S
PSS将弹出“统计量”（Statistic）对话框，如图3-24所示。
图3-24 “统计量”对话框
在该对话框中，用户可以选择需要计算的描述统计量作为条形图中的统计量。对话框中的描述统计量包括：
l 值的均值（Mean of values）：按照分组变量分组后，以分析变量的均值作为条形图中的统计量；
l 值的中位数（Median of values）：按照分组变量分组后，以分析变量的中位数作为条形图中的统计量；
l 值的众数（Mode of values）：按照分组变量分组后，以分析变量的众数作为条形图中的统计量；
l 个案数（Number of cases）：按照分组变量分组后，以分析变量的样本个数作为条形图中的统计量；
l 值的和（Sum of values）：按照分组变量分组后，以分析变量数据的总和作为条形图中的统计量；
l 标准差（Standard deviation）：按照分组变量分组后，以分析变量的标准差作为条形图中的统计量；
l 方差（Variance）：按照分组变量分组后，以分析变量的方差作为条形图中的统计量；
l 最小值（Minimum value）：按照分组变量分组后，以分析变量的最小值作为条形图中的统计量；
l 最大值（Maximum value）：按照分组变量分组后，以分析变量的最大值作为条形图中的统计量；
l 累计求和（Calculative sum）：按照分组变量分组后，以分析变量的累计总和作为条形图中的统计量。
在该对话框的中部，用户可以在“值”（Value）文本框中输入数值或者百分数，然后选择相关选项，SPSS将对数值或百分数上侧或下侧的观测量按照大小进行筛选。
在该对话框的下部，用户可以在“低”（Low）和“高”（High）文本框中输入数值或者百分数，然后选择对应选项，SPSS将按照大小对观测量在限定范围内进行筛选。
对话框底部的“值是组中点”（Values are grouped midpoints）复选框只有在用户选择“值的中位数”（Median of values）或者“百分位”（Percentile）时，才被激活。选中该选项，则表明数据分布为频数分布表的格式，输出的条形图中的统计量为分组的中值。
选择条形图中的统计量后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回到“定义简单条形图：个案组摘要”主对话框中。
接下来，需要指定做图变量。在“类别轴”（Category Axis）列表框中，用户需要通过单击按钮从左边原变量中选择一个变量作为分类变量（也称为分组变量）。条形图中每个条形的长度分别代表对应各组的统计量的值。
模板（Template）：用户可以选中该选项，并单击【文件】（File）按钮选择模板文件，作为散点图的格式模板。
03单击【标题】（Titles）按钮，打开“标题”（Titles）对话框，如图3-25所示。
图3-25 “标题”对话框
在该对话框中，用户可以定义散点图的标题、子标题和脚注。
（1）标题（Title）和子标题（Subtitle）：通过输入，用户可以定义两行标题和一行子标题。标题和子标题将在散点图上方显示。用户也可以在结果输出窗口中定义标题。
（2）脚注（Footnote）：通过输入，用户可以定义两行脚注，脚注将在散点图下方显示。
输入标题后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回“定义简单条形图：个案组摘要”主对话框中。
04单击【选项】（Options）按钮，打开“选项”（Options）对话框，如图3-26所示。
图3-26 “选项”对话框
在该对话框中，用户可以指定缺失值的处理方式和误差条的设定形式。
（1）缺失值（Missing Values）栏：用户可以定义分析中对缺失值的处理方式，包括按列表排除个案（Exclude cases listwise）和按变量顺序排除个案（Excl ude cases variable by variable）。为尽可能充分利用数据，SPSS默认选择前者。
（2）误差条图的表征（Error Bars Represent）栏：用户可以选择设定置信区间（Confidence intervals）、标准误（Standard Error）或者标准差（Standar d deviation）条件，并显示误差条图。
指定缺失值的处理方式和误差条的设定形式后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回“定义简单条形图：个案组摘要”主对话框中。
05在“定义简单条形：个案组摘要”主对话框中，单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到简单条形图。
2.2 线图
线图（Line Charts），又称曲线图，它是利用点的高低来表明数据升降情况的一种统计图。通过将不同阶段的数据点连接，可以更清晰地表明数据的变化趋势。线图主要用于时间序列分析、数据分配情况比较和两变量依存关系的分析等。绘制线图的具体操作步骤如下：
01打开【图形】（Graphs）菜单，选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）命令下的【线图】（Line Charts）命令，SPSS将弹出“线图”（Line Charts）导航对话框，如图3-27所示。
图3-27 “线图”导航对话框
在该导航对话框中，用户可以选择线图的类型，并定义线图中数据的表达方式。SPSS将线图大致分为3种类型：
（1）简单（Simple）：单线图，一个图形中只有一条水平走向的折线；
（2）多线线图（Multiple）：多线图，一个图形中有多条水平走向的折线；（3）垂直线图（Drop-line）：垂线图，一个图形中有多组水平走向的数据，但在水平方向上不予以连接，而只是在垂直方向上将同一时间点的数据予以连接。图表中的数据为（Data in Chart are）栏：用户可以选择以下的条形图中的数据表达类型：
l 个案组摘要（Summaries for groups of cases）：用分类值作图，线图中每一条线代表观测量的一个分类；
l 各个变量的摘要（Summaries of separate variables）：用变量值作图，线图中每一条线代表一个变量；
l 个案值（Values of individual cases）：用单元值作图，线图中每一条线代表一个观察值。
通过以上3个线图类型和3个数据表达类型的不同搭配，SPSS可以生成9种不同的线图。本书以用户选择“简单”线图和“个案组摘要”为例，阐述线图的绘制步骤。
02单击【定义】（Define）按钮，进入正式的定义对话框“定义简单线图：个案组摘要”（Define Simple Line：Summaries for groups of cases）对话框，如图3-28所示。根据用户所选的线图类型和数据表达类型的不同，出现的对话框名称也不同。
在该对话框中，用户首先需要指定绘图变量，即通过单击按钮从左边原变量中选择多个需要绘制折线图的变量进入右边的“线的表征”（Lines Represent）中。绘图变量的数值将在线图的纵轴上表示。
图3-28 “定义简单线图：个案组摘要”对话框
同时，用户需要指定分类变量。用户可以选择以“个案数”（Case number），即观测量的编号作为分类变量，也可以选中“变量”（Variable）选项，然后单击按钮选择一个变量作为分类变量。例如，在时间序列分析中，用户就可以将时间变量作为分类变量。分类变量的数值将在线图的横轴上表示。
本对话框的其他部分及单击【标题】（Title）按钮所弹出的“标题”（Title）对话框都与“定义简单条形图：个案组摘要”（Define Simple Bar：Summaries for Groups of Cases）对话框完全相同，此处不再赘述。
03在“定义简单线图：个案组摘要”主对话框中，单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到线图。
2.3 面积图
面积图（Area Charts），又称区域图，是用面积来表现连续性的频数分布的统计图。面积越大，频数越多，反之亦然。制作面积图的原始数据大多为频数分布表。
绘制面积图的具体操作步骤如下：
01打开【图形】（Graphs）菜单，选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）命令下的【面积图】（Area Charts）命令，SPSS将弹出“面积图”（Area Charts）导航对话框，如图3-29所示。
图3-29 “面积图”导航对话框
在该导航对话框中，用户可以选择面积图的类型，并定义面积图中数据的表达方式。
SPSS将面积图大致分为以下两种类型：
（1）简单（Simple）：简单面积图，图形中只有一个区域表示频数大小；（2）堆积面积图（Stacked）：图形由多个不同颜色的区域从下到上堆积而成，不同的区域表示不同类型的频率大小。
“面积图”（Area Charts）导航对话框中的“图表中的数据为”（Data in Chart ar e）栏与条形图、线图的导航对话框该栏的内容相同，不再赘述。
通过以上两个面积图类型和三个数据表达类型的不同搭配，SPSS可以生成6种不同的面积图。本书以用户选择“简单”面积图和“个案组摘要”为例，阐述面积图的绘制步骤。
02单击【定义】（Define）按钮，进入“定义简单面积图：个案组摘要”（Define Simple Area：Summaries for groups of cases）对话框，如图3-30所示。根据用户所选的面积图类型和数据表达方式的不同，出现的对话框名称也不同。
图3-30 “定义简单面积图：个案组摘要”对话框
本对话框与“定义简单条形图：个案组摘要”（Define Simple Bar：Summaries for Groups of Cases）对话框几乎完全相同，此处不再赘述。
03在本主对话框中，单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到面积图。
2.4 饼形图
饼形图（Pie Charts）是用扇形的大小来表示数值大小的统计图。饼形图简单易懂，并且便于比较，因此，饼形图的制图过程使用最为广泛。
绘制饼形图的具体操作步骤如下：
01打开【图形】（Graphs）菜单，选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）命令下的【饼图】（Pie Charts）命令，SPSS将弹出“饼图”（Pie Charts）导航对话框，如图3-31所示。
在该导航对话框中，用户可以定义饼形图中数据的表达方式。
“饼图”导航对话框中只有“图表中的数据为”（Data in Chart are）一栏，并且与条形图、线图、面积图的导航对话框该栏的内容相同，此处不再赘述。
根据3个不同的数据表达方式，SPSS可以生成3种不同的面积图。本书以用户选择“个案组的摘要”（Summaries for groups of cases）为例，阐述饼形图的绘制步骤，如果用户需要制作其他类型的饼图，请举一反三学习类似的步骤。02单击【定义】（Define）按钮，进入“定义饼图：个案组摘要”（Define Pie：Summaries for groups of cases）对话框，如图3-32所示。根据用户所选的数据表达方式的不同，出现的对话框名称也不同。
图3-31 “饼图”导航对话框图3-32 “定义饼图：个案组摘要”对话框
在本对话框中，用户可以选择饼形图绘制的相关细节。
分区的表征（Bar Present）栏：用户可以选择饼形图中扇形切片所代表的统计量。
l 个案数（N of cases）：按照分组变量分组后各组的观测量个数。
l 个案数的%（% of cases）：按照分组变量分组后各组的观测量个数占总观测量个数的百分比。
l 变量和（Sum of variables）：按照分组变量分组后，用户可以选择另一变量并以该变量的总和作为切片统计量的表达方式。选中该选项，
下面的“变量”（Variable）列表框被激活，用户需要通过单击按钮
从左边原变量中选择一个计算总和的变量进入“变量”（Variable）列表
框中。
在“定义分区”（Define Slices by）列表框中，用户需要单击按钮从左边原变量列表中指定一个分类变量作为不同扇形的识别变量。
该对话框的其他部分及【标题】（Title）按钮、【选项】（Options）按钮都与“定义简单条形图：个案组摘要”（Define Simple Bar：Summaries for Groups of Cases）对话框完全相同，此处不再赘述。
03在本对话框中，单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到饼形图。
2.5 高低图
高低图（High-Low Charts）是用多个垂直线段来表示数值区域的统计图，例如一组测定值的范围（最小值—最大值）、95%置信区间（下限—上限）、±1. 96·SD（低值—均值—高值）等。
绘制高低图的具体操作步骤如下：
01打开【图形】（Graphs）菜单，选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）下的【高低图】（High-Low Charts）命令，SPSS将弹出“高–低图”（High-Low Ch arts）导航对话框，如图3-33所示。
图3-33 “高–低图”导航对话框
在该导航对话框中，用户可以选择高低图的类型，并定义高低图中数据的表达方式。
SPSS将高低图大致分为如下5种类型：
（1）简单高低关闭（Simple high-low-close）：一个图形中只有一组高低图，高值与低值之间用垂直线段连接。闭合（close）是指用户指定的一个特殊变量，特殊变量的数值可以在图中以小圆圈的形式标识出来。
（2）群集高低关闭（Clustered high-low-close）：一个图形中有多组高低图，每组高值与低值之间用垂直线段连接，不同组别的高低图用不同颜色的线段表示。
（3）简单范围栏（Simple range bar）：一个图形中只有一组高低图，高值与低值之间用垂直条形连接。
（4）群集范围栏（Clustered range bar）：一个图形中有多组高低图，每组高值与低值之间用垂直条形连接，不同组别的高低图用不同颜色的条形表示。（5）差别面积（Difference）：一个图形中只有一组高低图，根据分组变量，对应的高值与高值连接，低值与低值连接，两条折线中形成面积区域。
该导航对话框中的“图表中的数据为”（Data in Chart are）栏与其他图形的导航对话框的该栏内容相同，此处不再赘述。
二统计表统计图SPSS
统计表、统计图 针对数据“某高校学生衣物支出情况的调查分析”，回答下列问题： 1. 分析被访者的月平均生活费、月平均衣物支出的分布情况；（频率）Frequencies 2. 男、女同学在买衣服首选因素(涉及两个分类变量性别和买衣服首选因素，Crosstabs只能处理两个变量）、月平均衣物支出（（连续变量F/ D /E 性别和月平均衣物支出）连续-直方图）、主要衣服类型方面(Frequency) 有何异同？（频率） 1.其他分类变量（列联表）行=性别列=其他 1.、Graphs barcharts clustered categoryaxis:月平均衣物defineclustersby:性别 3. 四年级的同学中，主要衣物类型有哪些？ Data->Select Cases frequencies 4. 比较不同年级的同学在月平均生活费、月平均衣物支出方面的差异；Graphs scatter/dot simplescatter xndy 5. 月平均生活费、月平均衣物支出之间有何关系？ 先散点分析相关比例 Analyze comparemens one-wayanova dependentlist: 月平均生活费、月平均衣物支出factor:sex 6. 请分析所在年级与主要衣物类型的关系？ Crossestab 7. 分析变量“平均月生活费”和“月平均衣物支出”的集中趋势，离散趋势； Graph –scatter-simple –define X Y 标准差 Variance 方差 Range 极差（全距） 均值的标准误 Median 中位数
Mode 众数 Skewness 偏度 Kurtosis 峰度 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。 Frequencies过程不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出百分位点的数值，以及常用的条图、圆图等统计图。 Frequencies过程还提供了多变量的比较 分析过程集中趋势离散趋势分布特征图形及其他Frequencies Mean Median Mode Sum Variance Range 最大最小值 四分位数 百分位数 Skewness Kurtosis 条图 饼图 直方图 多变量统计量 比较 Descriptive Mean Sum Variance Range 最大最小值Skewness Kurtosis 计算标准得分 Explore所有所有 五个最大值 五个最小值Skewness Kurtosis 箱图 茎叶图 直方图
SPSS教程中文完整版
SPSS统计与分析 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有 SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自 20 世纪 60 年代 SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的 SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 作为统计分析应用试验活动的工具。 1． SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。 （3）程序运行模式
这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握 SPSS 的语句或脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2． SPSS 的启动 （1）在 windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS for Windows”即可启动 SPSS 软件，进入 SPSS for Windows 对话框，如图，图所示。 图 SPSS 启动
spss常用统计图绘制及编辑
目录 第五章常用统计图绘制及编辑第一节条形图的绘制 一、条形图的概念 二、条形图分类变量划分 三、条形图特征值划分 第二节线图 一、线图分类变量划分 二、线图特征值划分 三、其他图形的绘制 第三节统计图的编辑技巧 一、图元素编辑 二、图形编辑 三、图模板的应用
第第五五章章 常用统计图绘制及编辑 在统计分析中，统计图作为数据描述的重要方法之一，主要是通过点、线、条、面积等 的位置与大小的变化来表现或说明所研究问题的变化及其规律。在数据分析的过程中，数据分析图与数据表格有时可同时产生，有时必须分开进行。 统计图具有简洁、直观、可读性强和易理解等特点，被分析者和信息使用者广泛使用，因此，数据分析人员在进行统计分析时，掌握统计图的绘制与编辑是必不可少的数据分析技能。在spss 中，提供了用原始数据和表格中数据进行绘图的功能，数据图的种类也比较多，可方便地供数据分析人员选用。 第第一一节节 条形图的绘制 一、条形图的概念 1、条形图的含义 条形图（bar ）用条的根数代表分类变量所分组的多少，或者选用变量的个数，用条的高度反映各组分析指标值的大小，或者变量特征值的大小，各个条之间有间隔。它可以直观揭示或比较频数变量的频数特征值、分类变量在有关综述变量方面的特征值大小，以此发现重要组或类（group ）。 2、分类轴（category axis ） 条形图的横轴为分类轴，用来统计分类变量所分的组数。如果只有一个分类变量，这种条形图称为简单条形图（simple bar ），如果有两个分类变量，这种条形图称为复合条形图，其中一个变量称为分组变量，另一个变量称为分层变量。根据分层变量绘图方式的不同，复合条形图又分为分组分层条形图(clustered bar)、分组分段条形图(stacked bars)。 3、刻度轴（scale axis ） 条形图的纵轴为刻度轴，用来统计各个分组的特征值。按照特征值描述的对象不同分为以下三种类型： 一是组内特征值描述（summaries for groups of cases ），即分类变量将统计个案分成若干组，统计每个组的特征值，如统计各个组的频数、频率或其他能反映组特征变量在各个组上的特征值，这类条形图简称为组特征值条形图或分组条形图。 二是平行变量特征值描述（summaries of separate variables ），即选择若干个平行变量（指性质相同，可放在一起进行比较的一组变量），对这些变量的特征值进行统计，这类条形图简称为平行变量条形图，如被访者对10个产品分别打分，将10个产品的各自得分可看作是10个平行变量。 三是个案值描述（values of individual cases ），即直接描述数据库的原始数据而不再进行统计计算，这类条形图简称为个案条形图。如果在数据分析的过程中，已经得到了分组变量、平行变量的特征值，不必进行重新计算，可直接用数据作图。如用数据综述的方法得到了平行变量的综述特征值表，用该表中的数据制图。该功能与Excel 中的画图功能相似，因此在分析时，可直接使用Excel 工具绘图可能更方便。 二、条形图分类变量划分 条形图按照分类变量的选用情况分为简单条形图、复合条形图两大类，复合条形图按照图形表达方法不同又分为分组分层条形图与分组分段条形图。三种图的区别如图5-1（a ）、5-1（b ）、5-1（c ）所示，从图中可以看出，简单条形图只选用了一个分组变量来分组，没有进一步分层，各个条之间有间隔。分组分层条形图选用了一个分类变量（大类）和一个分
SPSS学习系列15. 频率图表
15. 频率图表 （一）频率 针对单分类变量（无序或有序）。有数据文件： 已将数学成绩分为5个等级：1=“≥90”, 2=“80-89”, 3=“70-79”, 4=“60-69”, 5=“<60”; 求每个等级的人数，并用条形图及直方图表示。 1.【分析】——【描述统计】——【频率】，打开“频率”窗口，将变量“等级”选入【变量】框，勾选【显示频率表格】
2. 点【统计量】，打开“统计量”子窗口，根据需要勾选 点【继续】回到原窗口； 3.点【图表】，打开“图表”子窗口，勾选“直方图”“在直方图上显示正态曲线”， 注：条形图和饼图（可选取频率或百分比），适合分类或次序变量；直方图适合连续或等距/比率变量。
点【继续】回到原窗口； 4. 点【格式】，打开“格式”子窗口，设置频率分布表的呈现方式，排序方式默认按值的升序排序，【多个变量】默认是比较变量 点【继续】回到原窗口，点【确定】得到 统计量 等级 N 有效50 缺失0 均值 2.90 均值的标准误.186 中值 2.85a 众数 3 标准差 1.313 方差 1.724 偏度.135 偏度的标准误.337 峰度-.946 峰度的标准误.662 全距 4 极小值 1 极大值 5 和145 百分位数25 1.84b 50 2.85 75 3.91 a. 利用分组数据进行计算。 b. 将利用分组数据计算百分位数。
等级 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 90>= 9 18.0 18.0 18.0 80-89 10 20.0 20.0 38.0 70-79 16 32.0 32.0 70.0 60-69 7 14.0 14.0 84.0 <=59 8 16.0 16.0 100.0 合计50 100.0 100.0 注：直方图中的数据值标签（即落入该区段的个数），是通过双击结果查看器中的该直方图，在打开的图表编辑器中设置才有的。
SPSS图表操作
经管实验中心实验报告 学院：管理学院 课程名称：市场调研 专业班级： 姓名： 学号： 实验项目实验 一 实验 二 实验 三 实验 四 实验 五 实验 六 实验 七 实验 八 实验 九 实验 十 总评 成绩 评分
学生实验报告 实验项目图表的制作 □必修□选修□演示性实验□验证性实验□操作性实验□综合性实验实验地点文管实验中心实验仪器台号30 指导教师实验日期及节次2013-6-5 一、实验目的及要求： 1、目的 要求学生能够进行基本的统计分析；能够对频数分析、描述分析和探索分析 的结果进行解读；完成基本的统计图表的绘制；并能够对统计图表进行编辑美化 及结果分析；能够理解多元统计分析的操作（聚类分析和因子分析） 2、内容及要求 2.1 基本的统计分析 打开“分析/描述统计”菜单，可以看到以下几种常用的基本描述统计分析 方法： 1.Frequencies过程（频数分析） 频数分析可以考察不同的数据出现的频数及频率，并且可以计算一系列的统 计指标，包括百分位值、均值、中位数、众数、合计、偏度、峰度、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误等。 2.Descriptives过程（描述分析） 调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，包括：均值、合计、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误、峰度、偏度等。 3.Explore过程（探索分析） 调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索性 统计。它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形 描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 4.Crosstabs过程（列联表分析） 调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析，在分析中，可对 二维至n维列联表（RC表）资料进行统计描述和χ2 检验，并计算相应的百分 数指标。此外，还可计算四格表确切概率（Fisher’s Exact Test）且有单双侧（One-Tail、Two-Tail），对数似然比检验（Likelihood Ratio）以及线性关系 的Mantel-Haenszelχ2 检验。 2.2 基本统计分析结果解读 1.频率分析的结果解读 2.描述分析的结果解读 3.探索分析的结果解读 4.列联表分析的结果解读
(参考)SPSS基本统计图表的制作
基本统计图表的制作 1 P-P图和Q-Q图 P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。 Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异，SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致，下面将对两者统一加以说明。 具体操作步骤如下： 打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descript ive Statistics）命令下的【P-P图】（P-P Plots）或【Q-Q图】（Q-Q Plots）命令。“P-P图”（P-P Plots）、“Q-Q图”（Q-Q Plots）的对话框分别如图3-20和图3-21所示。 图3-20 “P-P图”对话框
图3-21 “Q-Q图”对话框 在“P-P图”（P-P Plots）或“Q-Q图”（Q-Q Plots）对话框中，最左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的“变量”（Variables）列表框中。根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图，并进行分布检验。 “P-P图”或“Q-Q图”对话框的中下方和右方有5个选项栏，选项栏中各选项的意义如下： （1）转换（Transform）栏（复选项）： l 自然对数转换（Natural log transform）：选择此项，对当前变量的数据取自然对数，即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变 量。 l 标准值（Standardize values）：选择此项，将当前变量的数据转换为标准值，即转换后变量数据的均值为0，方差为1。 l 差分（Difference）：选择此项，对当前变量的数据进行差分转换，即利用变量中连续数据之间的差值来转换数据。选择此项以后，后面 的文本框变为可用，在其中输入一个正整数，以确定转换的差分度， 默认值为1。
用SPSS生成统计图
用SPSS生成统计图 第五章：SPSS统计绘图功能详解 5.1 常用统计图 5.1.1 操作界面介绍（条图） 5.1.1.1 条图的通用界面 5.1.1.2 复式条图与分段条图的界面 5.1.2 其他常用统计图 5.1.2.1 散点图 5.1.2.2 线图 5.1.2.3 饼图 5.1.2.4 面积图 5.1.2.5 直方图 5.1.2.6 其他 5.1.3 常用统计图编辑方法详解 5.2 交互式统计图 5.3 统计地图 在常用的统计软件中，SAS绘制的统计图不太美观；而SPSS绘制的统计图较为美观，可以满足大多数情况下的要求；STATA绘制的统计图形最为精美，但由于它采用命令行方式操作，美观的图形需要添加大量选项，普通人不易掌握；而S-PLUS、MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强，但由于自身的定位问题，并不为大多数人所熟悉。因此，在各种统计软件中，以SPSS制作的统计图应用最为广泛。 EXECL的统计绘图功能非常的强，我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗？ 这个问题我的看法是：EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能，使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图，但是，EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限，象误差条图、自回归图等它就无能为力，即是它支持的线图、条图等，如果过于复杂，如叠式条图、累计条图等也无法作出，而这些图在统计中是经常会碰到的，此时就只有采用统计软件来绘制，SPSS就是其中的佼佼者。 §5.1 常用统计图 在SPSS 10.0版中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到ANALYZE菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分： ?Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。 ?Interactive：交互式统计图，这是SPSS 9.0版新增的内容。 ?Map：统计地图，这是SPSS 10.0版新增的内容。 市面上所能见到的SPSS 10.0 D版由于执照不全，并不能安装统计地图模块。 ?下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：
SPSS统计分析最全中英文对照 表
SPSS 专业技术词汇、短语的中英文对照索引% of cases 各类别所占百分比 1-tailed 单尾的 2 Independent Samples 两个独立样本的检验 2 Related Samples 两个相关样本检验 2-tailed 双尾的 3-D (=dimensional) 三维-->三维散点图 A Above 高于 Absolute 绝对的-->绝对值 Add 加，添加 Add Cases 合并个案 Add cases from... 从……加个案 Add Variables 合并变量 Add variables from... 从……加变量 Adj.(=adjusted) standardized 调整后的标准化残差 Aggregate 汇总-->分类汇总 Aggregate Data 对数据进行分类汇总 Aggregate Function 汇总函数 Aggregate Variable 需要分类汇总的变量 Agreement 协议 Align 对齐-->对齐方式 Alignment 对齐-->对齐方式 All 全部，所有的 All cases 所有个案 All categories equal 所有类别相等 All other values 所有其他值 All requested variables entered 所要求变量全部引入 Alphabetic 按字母顺序的-->按字母顺序列表 Alternative 另外的，备选的 Analysis by groups is off 分组分析未开启 Analyze 分析-->统计分析 Analyze all cases, do not create groups 分析全部个案，不建立分组Annotation 注释 ANOVA Table ANOVA表
SPSS图表制作
一.基本编辑操作 1.在对结果表格进行编辑前，需要首先进入它的编辑模式。双击选中的表格，即可进入编辑状态。 2.表格元素的选择方式 ?在对表格中的具体内容进行编辑操作时，应当首先将具体的元素选中。最常见的情形就是对单元格的选择，只需单击即可。 ?不仅可以选中某个单元格，还可以选中其中的一行或一列，但首先要选中最上侧或左侧的标题格，然后选择菜单Edit Select，有4个选项：Table（选中表格）、Table body （选中表格主体，不含标题和脚注）、Data cells（选中所在行、列的数据区）和Data cells and label（选中所在行列）。 3.单元格内容的编辑 ●单元格为表格编辑模式中的基本操作单位，包括表格标题和脚注均被看成特殊的单元格来处理。 ●单击可以选中单元格，双击则进入单元格内数据的编辑状态，此时不仅显示的是单元格内数据的确切值，还可以直接加以修改。 4.单元格位置的移动和宽度更改 ●单元格位置的移动： 首先选中行标题格，此时开始移动鼠标，可以看到鼠标携带者交换符号在移动。达到合适位置后松开左键，则弹出菜单，询问是在该行前面插入还是交换这两行。 （注意：为了保证表格内容不至于混乱，移动需要以行、列为基本单位进行） ●单元格宽度更改： 为了方便操作，首先选择菜单 View Grid Lines，这样可以将单元格的分界线用虚线精确地表示出来。然后就可以用鼠标直接对行宽进行拖放操作。 二.主要编辑菜单功能介绍 1.Edit菜单 （1）Group、Ungroup：用于给标题单元格加上或去掉亚组的标签，选中标题单元格这两个菜单项才会变黑。使用这个菜单可将Group Label改为自己想要的名字。 （2）Create Graph：该菜单项可以将统计表中的内容以图形的方式立体地呈现出来。共有7中图形可供选择。 2.Format菜单(对表格各方面的格式设定进行精细的调整） （1）Cell Properties：对单元格的字体、阴影、颜色等属性加以更改。 （2）Table Looks：可以在这里直接选用新的表格模板，但所作选择只对当前表格生效。 （3）Table Properties：对表格进行各个选项的精细设置，如字符格式、边框样式等。 （4）Autofit：表格的行、列宽会自动按内容的多少调整为最小。 （5）Rotate InnerColum Labels：将列标题纵向显示，这样可以让表格缩小不少。 一.图形编辑窗口 对输出窗口里的图形体，当双击它的时候，系统将显示出一个图形编辑窗口，选中的图形对象将显示在这个编辑窗口。 与SPSS其他工作窗口相同，它包括窗口标题、菜单栏、工具按钮图标栏、图形编辑工作区和状态栏。 菜单栏中的菜单命令项： File Series
SPSS表格制作教程
SPSS表格制作 一、实验目的 1．熟悉SPSS统计图表制作的界面； 2．掌握SPSS制作统计图表的步骤； 3．掌握SPSS输出图表的编辑。 二、实验要求 1．提交打印的统计图表结果； 三、实验步骤 (一) Spss获得条形图的途径 1．启动SPSS，打开数据文件计生调查问卷.sav。 2．点击“Graphs”→“Bar”，出现条型图主对话窗口。 3．选择“Simple”并点击“Define”按钮进入“Define Simple Bar”对话框。 4．在左边的变量列表中选中（单击）要绘制条形图的变量，并单击向右的箭头健使其进入“Category Axis”框。 5．其余选项按默认设置，按OK，得到条形图。 6．双击条形图，进入图形编辑窗口。
(二)Spss获得直方图的途径 1、graphs→histogram 2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→histogram 3、analyze→descriptive statistics→frequencies→charts→histogram (三)Spss获得茎叶图的途径 1、analyze→descriptive statistics→explore→plots→stem-and-leaf (四)Spss获得箱线图的途径 1、graphs→boxplots 2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→boxplots (五)Spss获得帕累托图的途径 1、graphs→pareto (六)Spss获得散点图的途径 1、graphs→scatter (七)spss频数分布表 Frequencies对话框的界面如下所示：
SPSS教程统计图的绘制
SPSS教程第十六课：统计图的绘制 信息来源：本站原创更新时间：2004-7-12 21:52:00 第五节高低区域图 15.5.1主要功能 调用Graphs菜单的High-Low过程，可绘制高低区域图。高低区域图用于表现多种形式的数据区域，如一组测定值的范围（最小值—最大值）、95%可信区间值（低 限—高限）、±1.96·SD（低值—均值—高值）等，形象直观。 15.5.2实例操作 [例15-5]为了解水体污染情况，某市测定三种水源中放射性元素锶（90Sr）的含量（10-2Bq·L-1），资料如下，试绘制高低区域图。 15.5.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：数据的变量名为DATA，将范围的低值与高值以及均值一并输入；设一变量为CAT，用于定义低值、高值和均值，低值为1、高值为2、均值为3；水源点变量名为GROUP，依次输入1、2、3。
15.5.2.2 操作步骤 选Graphs菜单的High-Low...过程，弹出High-Low Chart定义选项框，高低区域图有5种，即： Simple High-Low-Close：简单线型高低区域图； Clustered High-Low-Close：复式线型高低区域图； Simple Range Bar：简单直条型高低区域图； Clustered Range Bar：复式直条型高低区域图； Difference Line：差异线区域图。 本例选用简单线型高低区域图。然后点击Define钮，弹出Define Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases对话框（图15.6），在左侧的变量列表中选data点击 钮使之进入Bars Represent栏的Other snmmary function 选项的Variable框，选cat点击 钮使之进入Category Axis框, 选group点击 钮使之进入Define High-Low-Close by框。点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“某市测定不同水体放射性元素锶的含量比较”，点击Continue钮返回Define Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases 对话框，再点击OK钮即完成。