SPSS常见统计方法比较汇总
SPSS数据分析的统计方法选择
SPSS数据分析的统计⽅法选择数据分析的统计⽅法选择⼩结⽬录数据分析的统计⽅法选择⼩结 (1)⽬录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独⽴样本⽐较 (5)1.2两组配对样本的⽐较 (5)1.3多组完全随机样本⽐较 (6)1.4多组随机区组样本⽐较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)⼀、两个变量之间的关联性分析 (8)⼆、回归分析 (9)●资料4 (9)⼀．统计⽅法抉择的条件 (9)1．分析⽬的 (10)2．资料类型 (10)3．设计⽅法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)⼆．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的⽐较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (14)3．假设检验的注意事项 (15)4．常⽤假设检验⽅法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (17)2．⽆序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料⼀、两组或多组计量资料的⽐较1.两组资料：1)⼤样本资料或服从正态分布的⼩样本资料(1)若⽅差齐性，则作成组t检验(2)若⽅差不齐，则作t’检验或⽤成组的Wilcoxon秩和检验2)⼩样本偏态分布资料，则⽤成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若⼤样本资料或服从正态分布，并且⽅差齐性，则作完全随机的⽅差分析。
如果⽅差分析的统计检验为有统计学意义，则进⼀步作统计分析：选择合适的⽅法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进⾏两两⽐较。
SPSS软件中几种常用的统计方法
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本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验 配对样本的均值检验
单因素的方差分析
单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与 给定的已知值之间是否存在显著性 差异
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单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有 显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年 的人均收入是否有显著差异等等。
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243/ 369
OR 1.49 2.87 0.52
OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不 起作用；
OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
SPSS应用
在各变量的值标签中输入相应的值
输出结果
基本统计描述
方差齐性检验
方差分析表
以上有不当之处，请大家给与批评指正， 谢谢大家！
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独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联 的正态总体的均值是否有显著 性差异
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独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
SPSS应用
操作步骤（1）
按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验， 进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话框 中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量”框 中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量”框 中。
操作步骤（2）
单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义组” 对话框，如图所示，分别为组1和组2输入1，2。 (1代表男性，2代表女性)
SPSS第四章基本统计分析
计算描述统计量
描述对称程度的统计量
偏度(skewness):描述某变量所有变量 值分布形态的偏斜程度和方向的统计 量.
偏度为0表示对称;
大于0表示正偏差大(右偏),众数比均值小,
极值大于均值; 小于0表示负偏差大(左偏)。
Skewness
1 - 11
1 n -1
i 1 ( xi x) / SD
分析的主要步骤
产生交叉列联表 分析列联表中变量间的关系
1 - 19
产生交叉列联表
•什么是列联表 多个变量在不同取值下的数据分布频数表
控制变量 列变量
行变量
工商管理
性别 优
成绩 良
差
频数
男 女
1 - 20
产生交叉列联表
基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->descriptive statistics> crosstabs
第四章 SPSS的基本统计分析
1-1
SPSS的基本统计分析
频数分析-对应图表法 计算描述统计量-对应数值法 探索性描述分析-结合 交叉分组下的频数分析
多选项分析
统计图-对应图形法
1-2
频数分析
目的
粗略把握变量的总体分布状况。
例： 对某个问题的总体看法，如新业务的使用愿望、教学效 果等 对某事物的客观描述，如通话的漫游类型、大客户的行 业分布
分位数、中位数、众数的应用举例
不同类型的移动客户月话费比较（数据拆分） 利用分位数（不显示频数分布表），比较男女生成绩 集中程度
1-8
计算描述统计量
目的
精确把握变量的总体分布状况，了解 数据的集中趋势、离散趋势、对称程 度、陡峭程度。
SPSS软件中常用统计分析方法
SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。
目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。
1、抽样审计不同于详细审计。
详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。
而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。
2、审计抽样不能等同于抽查。
抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。
而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。
3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。
（1）统计抽样和非统计抽样。
审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。
统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。
只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。
重要SPSS统计方法简介
SPSS统计方法正态分布资料的检验卡方检验（分类变量、计数资料）四格表卡方检验步骤：建立数据（三个变量：“处理方法”，1=用药，2=不用药，“疗效”，1=有效，2=无效，“频数”）——频数变量加权（数据——加权个案——调入频数变量）；——描述统计——交叉表——调入行、列——统计量——卡方——确定——解读行*列卡方检验方法类似，（建立数据，多个变量，“治疗方法”，1=；2=；3=；“类型”，1=；2=；3=；4=；“频率”——……..）若多个样本比较的卡方有显著意义，并不能判定任意两组之间的差异有显著意义，必须用行*列分割的办法进一步作两两比较，此时必须重新规定检验水准。
行*列分割有多组间的两两比较和多个实验组与同一对照组比较两组。
多组间两两比较：α’=α/N （N=n(n-1)/2, n为参加检验的组数）；多个实验组与同一对照组比较：α’=α/(K-1) （K为实验组与对照组组数总和）或α’=α/2(K-1)行*列分割计算：打开数据文件——变量视图——“治疗方法”缺失值对话框——离散缺失值，输入“1或2，或3”，确认——数据视图——分析——描述统计——交叉表——调入行、列——统计量——卡方——继续——单元格——选“期望值”和“行”——继续——确认，若P<α’有显著性意义配对资料卡方检验建立数据（三个变量：“方法A”，A=1,有效，A=2,无效”，“方法B”，B=1,有效，B=2,无效”，“频数”）加权个案，然后有两种方法1）描述统计——交叉表——统计量——McNemar——确定——结果只有P值（没有卡方值）；2）分析——非参数检验——两个相关样本——调入a/b变量——McNemar——结果有卡方值和PT检验（两组计量资料的均数比较，要求两组资料服从正态（或近似正态）分布，并且两组的方差具有齐同性，若方差不齐要进行校正）配对t检验建立数据（两个变量“治疗前”“治疗后”）——分析——非参数检验——一个样本K-S检验——调入检验变量——检验分布选择“常规”——确定——若P>0.05可以认为是正态分布——分析——比较均值——配对样本t检验——调入检验变量，点击向右箭头将已配对变量调入右边——确定两个独立样本的t检验建立数据（两个变量“组别；1=？、2=？”；“结果”）——数据——拆分文件——比较组——把变量“组别”调入“分组方式”——分析——非参数检验——一个样本K-S检验——调入检验变量“结果”——检验分布选择“常规”——确定——若P>0.05可以认为是正态分布——数据——拆分文件——分析所有个案，不创建组——确认——分析——比较均值——独立样本t检验——“组别”调入分组变量——定义组——组1输入“1”，组2输入“2”——继续——“结果”调入检验变量——确定方差分析（对多个样本均数进行比较，也可作方差之间的显著性检验）单因素方差分析（把总的变异分解成组内差异和组间差异两部分）：数据录入（两个变量，“组别”，1=，2=，3=，…，“结果”）——正态性检验，符合/近似正态分布——分析——比较均值——单因素ANOVA——因变量（“结果”），因子（“组别”）——两两比较——SNK法（或LSD 法等）——确定——解读结果（两两比较中不再同一列的有差异，在同一列的无差异，LSD方法结果较详细，有具体的P值和95%置信区间）配伍组的方差分析（随机区组设计方差分析，可以考察两个因素的作用，因素A处理因素，因素B区组因素）：建立数据（三个变量：“处理方法”，1=，2=，3=，“区组”，1,2,3,4,5,6…..，“结果”）——正态性检验，符合/近似正态分布——分析——一般线性模型——单变量模型——因变量（“结果”）、固定因子（“处理方法”“区组”）——模型——设定——构建项——主效应——因子（“处理方法”“区组”）调入模型矩形框——继续——确定——解读结果。
SPSS数据分析的统计方法选择
数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
SPSS实现经典统计学分析与变异系数偏度峰度等常用统计学指标计算
SPSS实现经典统计学分析与变异系数偏度峰度等常用统计学指标计算SPSS是一个广泛使用的统计软件，可以进行各种经典统计学分析和计算常用统计学指标。
1.经典统计学分析经典统计学分析是指通过描述性统计和推断统计方法对数据进行分析。
SPSS提供了各种分析方法，包括描述性统计、相关性分析、T检验、方差分析、回归分析等。
-描述性统计：描述性统计是对数据进行总体和样本的基本描述。
可以计算平均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。
在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Descriptive Statistics来进行描述性统计分析。
-相关性分析：相关性分析用于检测两个或多个变量之间是否存在关联关系。
可以通过计算皮尔逊相关系数来衡量变量之间的线性关系。
在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Correlate来进行相关性分析。
-T检验：-方差分析：方差分析用于比较三个或多个样本均值是否存在显著差异。
可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的General Linear Model来进行方差分析。
-回归分析：回归分析用于建立一种变量和其他若干个变量之间的函数关系。
可以进行一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Regression来进行回归分析。
变异系数、偏度和峰度是常用的描述性统计学指标。
-变异系数：变异系数是用来衡量样本观测值的变异程度大小的指标。
它是标准差与均值之比，通常以百分比表示。
在SPSS中，可以通过计算标准差和平均值来得到变异系数。
-偏度：偏度是用来衡量一个数据分布是否对称的指标。
正偏表示分布右尾较长，负偏表示分布左尾较长，零偏表示分布基本对称。
在SPSS中，可以通过计算偏度来得到偏度指标。
-峰度：峰度是用来衡量一个数据分布的离散程度的指标。
正峰表示分布具有较高的峰，负峰表示分布具有较低的峰，零峰表示分布具有与正态分布相同的峰度。
SPSS数据分析的统计方法选择
数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (8)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (11)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (12)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (14)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (15)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (17)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
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SPSS常见统计方法比较汇总（跟我一起SPSS系列一）(2009-03-12 17:43:00)
标签：杂谈分类：SPSS
一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表
注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度
简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度
独立样本T检验：比较两组平均数是否相等
ONEWAY ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验
TWOWAY ANOVA：可以比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应
判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量
多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。
二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表
注：理论模型中变量通常很难测量，这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等。
PS：一直以来，总想为群里的兄弟们做些什么，因为这样或那样的原因而迟迟没有动笔，原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件，只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一个SPSS学习的大致框架。
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