SPSS操作与数值变量统计描述
SPSS Modeler数据挖掘操作之数值型变量的基本分析
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描述集中趋势的统计量一般有均值、中位数等 描述离散程度的统计量一般有方差、标准差和极差等 为分析数值型变量之间相关程度，还应该计算简单相关系数或者绘制散点图
等。
计算基本描述统计量
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这里，对电信客户数据的分析目标是：计算基本服务累计开通月数、上月基 本费用的基本描述统计量，并分析上述变量与年龄、家庭月收入、家庭人口 之间，以及基本服务累计开通月数与基本费用之间输出内容
本例的计算结果
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以开通月数为例，平均开通月数 为34.1，但由于数据的极差-71， 和数据的标准差-21.36都比较大， 说明开通月数的取值差异较大。
另外开通月数与年龄和收入都有 一定的正相关性，而与家庭人数 的相关性为极弱的负相关性
SPSS Modeler数据挖掘操作之
数值型变量的基本分析
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛 薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善 处理。
数据的基本分析
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数据的基本分析一般从简单变量的分析入手，到多变量的相关性研究。通常， 可通过描述性分析，计算关于数据分布特征的描述统计量，确切掌握数据的 分布特点。
选择【输出】选项卡中的【统计量】节点，连接到数据流的适当位置
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在【编辑】选项进行节点的参数设置，如图所示
参数设置方法
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检查：选择需要计算描述统计量的变量。 统计量：选择需要计算哪些描述统计量，可以包括图中所示的计数、均值、
总和、最小值、最大值等 相关：指定【检查】框中的变量与哪些变量进行相关性分析
常用统计学方法--SPSS操作步骤
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
两组患者一般情况见表1，表中数据组间差异均无显著性意义（P＞ 0.05）,具有可比性。
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比-组内比较
2.2 计数与等级资料的描述
2.3 统计描述：spss
定量资料的正态性检验:小样本选S-W,本例中，P大于0.05，数据符合正态分布
2.3 统计描述：spss
均值、标准差
2.3 统计描述：spss
中位数、四分位数
03 统 计 学 推 断
3.1 统计学方法选择思路
研究目的
资料类型
计量资料
等级资料
计数资料
统计描述 离集统 散中计 程趋图 度势表
统计推断 统计推断
no 条件
t方
检差
验
分 析
秩 和 检 验
统计描述 相构率 对成 比比
统计推断
2
检 验
3.2 t检验
单样本t检验：已知样本均数与 已知总体均数的比较。
满足以下条件 1. 计量资料 2. 单因素 3. 样本均数和总体均数的比较 4. 服从正态分布
3.5 计数资料：X2检验
行X列表资料的X2检验
3.5 计数资料：X2检验
1、所有理论频数≥5，看Pearson ChiSquare的结果； 2、超过20%的理论频数<5或至少1个理论频 数<1，看Fisher’s Exact Test结果
04 简 单 案 例
4.1 一般资料对比
1、建立三线表； 2、注意不同的统计量值； 3、注明数据的单位
【003期】统计指南SPSS
3⃞统计目标：实用为主⃞心法口诀：变量选方法、设计看类型、目的定乾坤3.1变量就是观察单位的某项特征，简单点就是我们研究的指标。
变量可分为：数值变量、名义变量和等级变量，每种变量的属性和特征都是不同的，所采用的统计分析方法也不同。
（1）数值变量（连续变量、计量变量）测大小。
采用定量的方法测得其数值的大小。
如，身高、体重。
（2）等级变量（顺序变量）比高低。
从变量取值可见，可以比较出程度的关系。
如，年级、职称。
（3）名义变量（反映不同的属性和类别，无高低大小之分）数数目。
受试对象按照属性分类后，对不同组进行数一数计数就可以了。
如，性别、生源地。
注：一般来说，心理测量时在顺序量表上进行的，因为对于人的智力、性格、兴趣、态度等来说，绝对零点是难以确定的，而且，在心理测量中，相等单位也是很难获得的。
不过，利用某种统计方法，可以把顺序量表得到的数据换算为等距数据来进行统计。
变量类型是每类分析方法的基石，区分好变量类型，便可找到合适的分析方法。
了解基本统计名词概念，可有助于理解分析结果指标意义。
例如，后面我们要提到的差异检验，主要包括T 检验、单因素方差分析和卡方检验。
三种检验对变量类型的要求是不一样的，T 检验和单因素方差分析适用于检验分类数据和连续数据之间的差异(T 检验要求分类数据仅有两个水平，单因素方差分析要求有三个或三个以上水平)，而卡方检验适用于分类数据与分类数据之间的差异。
图3- 1注：这里的分类变量特指名义变量（计数变量）。
根据数据所反映的测量水平，可以将数据分为称名数据、顺序数据、等距数据和等比数据。
四种数据的特点如下：（一）称名数据（名义变量）又称名义数据，按事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
（只能测度事物之间的类别差，其他差别无法得知）例如，按照性别将人口分为男、女两类，按肤色分为白种人、黄种人、棕种人、黑种人四类，按洲别分为亚洲人、欧洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五类。
（二）顺序数据（顺序变量、等级变量）又称等级数据，是对事物之间等级差别和顺序差别的一种测度。
数据统计分析SPSS教程完整版
市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析，识别 不同消费群体的特征和需求，为市场细分提 供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为，为 企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析，探究问题背后的原因 和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时，可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式，通过将自变量多次方来 拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法，通过将因变量 转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中，我们假设两个样本分别来自不同的总体，并 检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量，我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
spss基本操作
观测量排序
Step01：打开观测量排序对话框
打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File(文件)】→ 【Data(数据)】→【Sort Cases(排序个案)】命令，弹出 【Sort Cases(排序个案)】对话框。
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Step02：选择排序变量
在左侧的候选变量列表框中选择主排序变量，单 击右向箭头按钮，将其移动至 【Sort by(排序依 据)】列表框中。
启动SPSS后看到的第一个窗口便是数据编辑窗口，如图所示。在数据编辑 窗口中可以进行数据的录入、编辑以及变量属性的定义和编辑，是SPSS的 基本界面。主要由以下几部分构成：标题栏、菜单栏、工具栏、编辑栏、 变量名栏、观测序号、窗口切换标签、状态栏。
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标题栏：显示数据编辑的数据文件名。 菜单栏：通过对这些菜单的选择，用户可以进行几乎所有的SPSS
Step04：单击【OK】按钮，操作结束。
注意：数据文件转置后，数据属性的定义都会丢失，因 此用户要慎重选择本功能。
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实例内容：国家财政分项目收入数据
Step1：选定对话框 Step2: 选择转置变量 Step3: 新变量命名
Step4: 完成操作
国家财政分项目收入数据.sav
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文件合并
• 【data(数据)】→【Merge Files(合并文件)】菜单中 有两个命令选项：【Add Cases(添加个案)】和【Ad d Variables(添加变量)】。
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最后，单击【OK(确定)】按钮，数 据即可导入 成功。此时，SPSS的 数据浏览窗口中会出现相关的 数据
内容。 弹出的对话框中的【Read variable names from the first row of date
spss语法总结归纳
spss语法总结归纳SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和分析中。
SPSS语法是一种命令式的语言，通过编写语法脚本来完成各种数据处理和统计分析任务。
本文将对SPSS语法进行总结归纳，帮助读者更好地掌握SPSS语法的基本使用方法。
一、数据导入与整理在开始进行数据处理和分析前，需要将原始数据导入SPSS软件，并进行必要的整理和清洗。
1. 数据导入使用"GET DATA"命令可以导入各种数据格式的文件，如Excel、CSV等。
可以指定文件路径和名称，也可以通过对话框选择文件。
导入后的数据将被自动命名为默认的数据集名称。
2. 变量定义在导入数据后，需要对变量进行定义和设置。
使用"VARIABLES"命令可以完成变量定义。
可以指定变量名称、变量类型（如数值型、字符型等）、缺失值定义等信息。
3. 数据整理对于数据集中的无效数据或缺失值，可以使用SPSS语法进行处理。
例如，可以使用"SELECT IF"命令根据某个变量的条件进行数据筛选；使用"RECODE"命令对变量进行重编码；使用"COMPUTE"命令计算新的变量等。
二、数据分析与统计SPSS语法有丰富的统计分析功能，下面将介绍常用的一些统计分析命令。
1. 描述统计描述统计是对数据进行概括和总结的方法。
使用"DESCRIPTIVES"命令可以计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量；使用"FREQUENCIES"命令可以计算变量的频数和频率分布。
2. 参数检验参数检验是对样本数据与总体进行比较的方法，主要用于推断性统计分析。
使用"T-TEST"命令可以进行两组样本均值的差异检验；使用"ONEWAY"命令可以进行多组样本均值的差异检验。
SPSS的变量设置和基本操作
SPSS的变量设置和基本操作SPSS 操作指南⼀、SPSS数据的结构和定义⽅法（variable view）1、变量名（Name）2、数据类型、宽度、列宽度（1）数值型。
例如⼯资、年龄、成绩的取值。
包括标准型（numeric）、科学计数法型（Scientific notation）、逗号型（comma）、圆点型（Dot）、美元符号型（Dollar）、⽤户⾃定义型（Custom Currency）。
（2）字符型（string）。
例如职⼯号码、姓名、性别等。
（3）⽇期型（Date）。
⽤来表⽰⽇期或时间。
3、变量名标签（Label）对变量名含义的进⼀步解释说明。
4、变量值标签（value labels）对变量取值含义的解释说明信息，对于品质型数据尤为重要。
例如1表⽰男，2表⽰⼥。
5、缺失数据（missing）对于收集上来的数据有缺失或异常值的处理。
字符型变量或数值型变量，可以是1⾄3个特定的离散值（discrete missingvalues）数值型变量，哟过户缺失值可以在⼀个连续的闭区间内并同时再附加⼀个区间以外的离散值（Range plus one optional discrete）6、度量尺度（measure）定距型数据（Scale），通常是指诸如⾝⾼、体重、收⼊等的连续型数据。
也包括诸如⼈数、商品件数等离散型数据。
包括了等距量表和等⽐量表。
定序型数据（ordinal）具有内在的固有⼤⼩或⾼低顺序，不同于定距型数据，⼀般可以⽤数值或字符表⽰。
如职称变量可以有低级、中级、⾼级三个取值，可以分别为1、2和3表⽰。
定类型数据（norminal）没有内在固有⼤⼩或⾼低顺序，⼀般以数值或字符表⽰的分类数据。
如性别、民族等。
操作：仔细看看居民储蓄的数据，理解数据结构的含义。
⼆、分类汇总的操作界⾯调整⾄左下⾓的data view。
1、分类汇总按照某分类进⾏分类汇总计算。
例如想知道不同户⼝的居民取款⾦额是否较⼤差距。
SPSS统计分析—描述性统计分析
Skewness
中位数 Median
方差
Variance
峰度
Kurtosis
众数
Mode
极小值
Minimum
和
Sum
极大值
Maximum
全距
Range
均值的标准 误差
S.E.mean
• 【Descriptive Statistics】子菜单
• ① Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见 描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/ 【Crosstabs】命令，弹出如图所示对话框
• 结果解读
1、列联表 2、卡方检验结果
3、条图
相对比描述——Ratio
• 在实际问题中，研究者有时除了希望了解变量自身的统计特 征，还希望得到两个变量相对比之间的统计描述。
适用范围：更适用于对分类变量以及不服从正态分布的连 续性变量进行描述。
• 学生身高频数表：已知有某地120名12岁男童身高数据，编 制其传统的简易频数表。
执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/ 【Frequencies】命令，弹出如下所示对话框
• 结果解读 1、频数表
每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组 合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数 为71*91/113=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的 差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。
2、卡方检验方法的适用条件
• 吸烟习惯与患病率的关系
调查339名50岁以上吸烟习惯与患慢性气管炎病的关系，如 上表所示。试问吸烟者与不吸烟者慢性气管炎患病率是否有 所不同。 ◆ 数据的预处理：WEIGHT CASE
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Data菜单练习
打开体检表.sav 练习插入（删除）cases或者variables 先对性别排升序，再对身高排降序 按照 性别 = ‘男’ & 身高>120的条件选择观 测 （注意不要在中文输入状态下敲单引号） 分性别保存数据文件 打开男生数据，追加女生数据 （注意进行了删除添加操作后，要另存..）
SPSS软件概述
公卫学院流行病与统计学系 易伟宁 讲师 82801619 yiweining@
SPSS是什么？
美国SPSS公司 公司()产品 美国 公司 产品 社会科学统计软件包(曾经 曾经) 社会科学统计软件包 曾经 Statistical Package for Social Sciences 统计产品和服务解决方案(现在的解释 现在的解释) 统计产品和服务解决方案 现在的解释 Statistical Product and Service Solutions 主要功能：专业的统计分析， 主要功能：专业的统计分析，强大的数 据管理， 据管理，一定的制表绘图功能
正态分布
有一类特殊的连续型随机变量，具有正 态分布(normal distribution)的分布特点 例如：106名儿童的身高和体重值 总体和样本、参数和统计量的概念 正态分布两个重要参数：均数、标准差 正态分布曲线的形状由这两个参数决定 查表可知正态曲线下任意区间所围面积 SP布资料 集中趋势 X =
− −
∑X
n
，离散趋势s =
( X − X )2 ∑ n −1
偏态分布资料 集中趋势M = P50，离散趋势Q = P75 − P25
SPSS操作
对身高、肺活量列频数表、绘制直方图 由于身高是对称(正态)分布的，所以选 择均数、标准差来进行描述 而肺活量是偏态分布的，所以选中位数 和四分位间距进行统计描述 还可作箱式图、茎叶图和正态Q-Q图 在explore命令里定义性别为因素factor 可以对身高等指标分性别描述
讨论
哪些变量命名方式是SPSS不接受的 Help -> Topics -> Data editor -> Variable view -> Variable names -> The following rules apply …
SPSS整理编辑功能
公卫学院流行病与统计学系 易伟宁 讲师 82801619 yiweining@
作业
对全部学生的体重指标编频数表，选择适合的 统计指标进行描述。 分性别对体重进行描述，编写统计表 从理论上说大部分（95%）的学生的体重在什 么范围内？为什么？ 应如何估计这些学生肺活量的95%参考值范围？ （注意：要写公式，表格要符合统计学要求）
关于考试
开卷上机考试 两个小时的考试时间，不允许延长 只能带入一本课本，可以带入课件。不 能带入u盘，目的是让大家专心答题， 不要把大部分时间花在翻书找答案上 基本上每次课会布置一些小作业，上交 后用于计算平时成绩，和考试成绩汇总 在一起，构成大家的最后成绩。
SPSS常用窗口介绍
数据编辑窗口 Data Editor，类似Excel 表格形式，每一行代表一个个体(case) 每一列代表该个体的一个属性。 语法编辑窗口 Syntax Editor，将窗口操 作以文本形式记录，便于调试和重复。 结果浏览窗口 Output Viewer，可编辑 和导出为word或html等格式。 对应扩展名为SAV, SPS, SPO的文件
数据加权练习
新建一个数据文件 在数据窗口里输入数据，包括6个1，6 个2，6个3共18个数。如何快速完成？ Data -> Weight cases -> weight by f 用描述性统计菜单下的freq命令验证 23名病人，其中12名病人用A药治疗， 有效7名，无效5名；另外11名用B药治 疗，有效3名，无效8名。如何建立文件
SPSS作统计描述
公卫学院流行病与统计学系 易伟宁 讲师 82801619 yiweining@
数值变量的统计描述
统计描述是用统计指标和统计图表描述 资料的数量特征。常见变量类型包括数 值和分类变量，相应采用不同统计方法 数值变量特点，有单位，连续取值 描述数值变量的集中趋势，用均数 mean、中位数median、几何均数G。 描述其离散趋势，用全距range、四分 位数间距Interquartile range、方差 variance、标准差standard deviation和 变异系数等指标。
出生日期 日期
练习
将体检表输入SPSS，并在指定文件夹 保存 (SAV) 另存为excel97格式的文件(XLS)，删除 姓名变量 用SPSS读取XLS文件。读之前要注意 关闭EXCEL窗口 如在点击“打开”或“确定”前 选”Paste”，操作过程用程序记录，点 之前不运行 打开文本数据文件(体检表.dat)
身高资料是对称(正态)分布的
身身 (Banded)
Frequency 1 5 4 14 21 20 16 15 6 3 1 106 Percent .9 4.7 3.8 13.2 19.8 18.9 15.1 14.2 5.7 2.8 .9 100.0 Valid Percent .9 4.7 3.8 13.2 19.8 18.9 15.1 14.2 5.7 2.8 .9 100.0 Cumulative Percent .9 5.7 9.4 22.6 42.5 61.3 76.4 90.6 96.2 99.1 100.0
106名学生身高(cm)的频数表
身高组段 102~ 105~ … 132~135 合计 频数 1 5 … 1 106 频率(%) 0.9 4.7 … 0.9 100.0 累计频率(%) 0.9 5.7 … 100.0 —
106名学生身高(cm)的均数表
性别组段 男 女 例数数 1 5 均数 0.9 4.7 标准差 0.9 5.7
Valid
<105.0 105.0 - 107.9 108.0 - 110.9 111.0 - 113.9 114.0 - 116.9 117.0 - 119.9 120.0 - 122.9 123.0 - 125.9 126.0 - 128.9 129.0 - 131.9 132.0+ Total
数据输入实例
某地区学龄儿童的体检表 学号：40025 姓名：李婷婷 年级： 1 性别：男 女√ 出生日期：04年3月31日 体检结果 身高120.0cm
体重19.5kg 肺活量883ml
变量清单
变量名 中文含义 类型 xh xm nj xb csrq sg tj fhl 学号 姓名 年级 性别 身高 体重 肺活量 数值 字符 数值 字符 数值 数值 数值 宽度 F8.0 A8 F8.0 A1 F8.1 F8.1 F8.0 m=男 f=女 厘米 千克 毫升 Date10 mm/dd/yyyy 备注
Data菜单
定义变量属性 复制数据属性 定义日期 插入变量√ 插入变量√ 插入个案√ 插入个案√ 跳至.. 跳至 排序√ 排序√ 转置 重构 合并文件√ 合并文件√ 数据汇总 发现重复数据 正交设计 分割文件 选择观测√ 选择观测√ 加权√ 加权√
Transform菜单
计算√ 计算 重编码√ 重编码 可视化分组√ 可视化分组 计数 数据编秩 自动编码
Transform菜单练习
打开OneCase.sav，计算年龄 Compute产生新变量now，值为02/15/2012 用now减去生日得出年龄(秒)，再换算为年 打开体检表.sav， 从学号里提取班级信息(compute, substr) 将字符型变量--性别变换为数值型的(record) 身高<120, 120~130, 130+的学生各有多少 对身高进行每3岁一组分组 (Visual Bander )