大学spss期末复习资料整理 含部分公式范文
spss基本知识点
spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。
第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。
如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。
如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。
SPSS总复习
第十讲综合练习例1．数据文件clinical trial.sav (Rosner B. Fundamentals of Biostatistics. 1995; p39)问题1：基本情况的均衡性比较：如年龄、性别、身高、体重等治疗前后各指标的均衡性问题：年龄、身高，体重等计量资料Compare Means(two-sample t-test或nonparametric test/two independent samples) (作图：Graphs/Error bars、Graphs/ Bar）Graphs/Bar/Clustered/N of cases)性别、心电图：Descriptive Statistics/Crosstabs(χ2 test)(作图：Graphs/Bar/Clustered/N of cases)问题2：分别分析对照药和实验药对各指标有无影响(各药是否有效)拆分文件可用（Split file）参数：Compare Means(paired t test)非参数：Nonparametric Tests(two-related samples)分析不同药物对各指标的影响有无差别（疗效有无差别）先求各检测指标（rbc,hb,..）治疗前后差值，然后参数：Compare Means(2 sample t-test)问题3：不同药物的自觉好转率是否不同？Descriptive Statistics /Crosstabs(χ2 test)问题4：分析血压，治疗前后hb等指标是否相关Graphs/Scatter(按性别分组，则set makers: sex)/ Fit line: Total或SubgroupRegression/Linear若按性别分别作图，分别分析，可用（Split file）问题5：问题6：研究各因素对是否自觉好转的影响（Regression/Binary Logistic）例2. 为了研究婴幼儿与呼吸系统疾病的发生是否和喂养方式有关，现收集资料如下。
SPSS期末大作业-完整版
SPSS期末大作业-完整版第1题：基本统计分析1分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。
其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。
1、基本思路：（1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。
此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。
分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。
（2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。
操作步骤：（1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。
在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。
存取款金额1频率百分比有效百分比累积百分比有效1.00 82 34.6 34.6 34.62.00 76 32.1 32.1 66.73.00 104.2 4.2 70.94.00 22 9.3 9.3 80.25.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0（2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。
统计量存(取)款金额20岁以下N有效1 缺失0百分位数25 50.00 50 50.00 75 50.0020~35岁N有效131缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 5000.0035~50岁N有效73缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 4500.0050岁以上N有效32缺失0 百分位数25 525.0050 1000.0075 2000.00结果及结果描述：频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
spss期末复习题库
spss期末复习题库SPSS期末复习题库一、选择题1. SPSS是一款由哪个公司开发的统计分析软件？A. IBMB. MicrosoftC. OracleD. Google2. 在SPSS中，数据视图（Data View）是用来做什么的？A. 进行数据的输入和编辑B. 进行数据的统计分析C. 制作图表D. 编写脚本3. SPSS中，以下哪个命令用于描述性统计分析？A. FREQUENCIESB. DESCRIPTIVESC. CROSSTABSD. T-TEST4. 在SPSS中，要进行线性回归分析，应该使用哪个命令？A. REGRESSIONB. CORRC. FACTORD. CLUSTER5. SPSS中，数据文件的默认扩展名是什么？A. .txtB. .csvC. .savD. .xls二、填空题6. 在SPSS中，数据集可以存储为______格式，以便于后续分析。
7. SPSS的输出视图（Output View）用于显示______和图表。
8. 使用SPSS进行因子分析时，通常需要使用______命令。
9. 在SPSS中，要进行方差分析，可以使用______命令。
10. SPSS的图形用户界面（GUI）允许用户通过______来执行命令。
三、简答题11. 简述SPSS中数据清洗的基本步骤。
12. 解释SPSS中变量类型的区别，并给出至少两种类型的示例。
13. 描述如何使用SPSS进行假设检验，并给出一个具体的例子。
14. 解释在SPSS中进行聚类分析的一般过程。
15. 讨论在SPSS中进行数据可视化的重要性及其应用场景。
四、应用题16. 假设你有一个包含学生考试成绩的数据集，请描述如何使用SPSS 来计算平均分和标准差。
17. 给出一个实际案例，说明如何使用SPSS进行相关性分析。
18. 描述如何利用SPSS进行多变量回归分析，并解释其在实际研究中的应用。
19. 假设你要分析不同性别的学生在数学和语文成绩上的差异，请说明如何使用SPSS进行独立样本T检验。
spss复习题答案
spss复习题答案SPSS复习题答案SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学研究的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，帮助研究人员从大量的数据中提取有用的信息。
在学习和使用SPSS的过程中，掌握一些常见的复习题答案是非常重要的。
本文将为大家提供一些SPSS复习题的答案，帮助大家更好地理解和应用SPSS。
1. SPSS的主要功能有哪些？SPSS具有丰富的功能，包括数据的输入、编辑和管理、数据的描述性统计分析、假设检验、回归分析、因子分析、聚类分析等。
它可以对数据进行可视化展示，生成各种图表和报告，帮助用户更直观地理解数据。
2. 如何在SPSS中输入数据？在SPSS中输入数据有多种方式。
可以手动逐个输入数据，也可以将数据从其他文件（如Excel）中导入到SPSS中。
另外，SPSS还支持使用语法文件批量导入数据，提高数据输入的效率。
3. 如何计算数据的描述性统计分析？SPSS可以计算数据的描述性统计分析，包括均值、标准差、中位数、最大值、最小值等。
在SPSS的分析菜单中，选择“描述统计”功能，然后选择需要计算的变量，即可生成描述性统计分析的结果。
4. 如何进行假设检验？SPSS可以进行各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
在SPSS的分析菜单中，选择对应的假设检验功能，然后选择需要进行检验的变量和检验方法，即可得到相应的结果。
5. 如何进行回归分析？回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
在SPSS中进行回归分析，可以选择“回归”功能，然后选择自变量和因变量，设置分析方法和模型，即可得到回归分析的结果。
6. 如何进行因子分析？因子分析是一种用于降维和发现变量之间潜在关系的统计方法。
在SPSS中进行因子分析，可以选择“因子”功能，然后选择需要进行因子分析的变量，设置分析方法和提取条件，即可得到因子分析的结果。
《统计学——原理与SPSS应用》第三章 统计整理
B 异距数列 按月工资收入分组 人数（人） 比重（％）
（三）编制
编制结果如下：
饮料名称 可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐 露 露 汇源果汁 合 计 频数f 15 11 9 9 6 50
（三）编制
2、变量数列的编制
（1）单项式变量数列的编制
•编制条件：变量为离散变量，且变量的不同取 值个数较少。
【例】己知某车间有24名工人，其某日的日产量 （件）分别是：20，23，20，24，23，21，22， 25，26，20，21，21，22，22，23，22，22，24 ，25，21，22，21，24，23。 要求：根据以上资料编制变量数列。
工人按工资分组： 600 ～ 700 （
700 ～ 800
800 ～ 1200
1200 ～ 1500
连 续 变 量 ）
按销售额分组 （万元） 200以下 200-400 400-800 800-1000 1000以上 商店数 （个） 25 70 130 75 40 各组商品流通费用率 （%） 11.2 10.4 9.90 6.70 5.90
通过统计分组可以看出,企业的商品销售额越大而其流通费用 率却越低,二者呈反向变动关系
体区分为若干性质不同又有联系的几个部分。
例如: 企业按经济类型分组： 国有企业 集体企业 个体企业 其它企业 学生按考分分组： 60分以下 （不及格） 60～70分 （及格） 70～80分 （中等） 80～90分 （良好）
spss期末考试上机复习题含答案
1学期2017—2018学年第江苏理工学院 spss软件应用》上机操作题库《 人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果随机抽取1001. 如下表。问男女生在学业成绩上有无显着差异 中等以下 中等以上
1723 男 2238 女 性别* 学业成绩 交叉制表 计数 学业成绩 中等以上 中等以下 合计 男性别 401723 女60 2238 合计 6 1003 卡方检验
值 df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方连续校正b 似然比 的精确检验Fisher 线性和线性组合 有效案例中的N阅读理解成绩 平方和 成绩 平方和 .343a.142.342 .340100ANOVA df df 11 1 1 均方 平均值平方 .558 .706 .558 .560 显着性 F F .676 显着性 .352
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 。 b. 仅对 2x2 表计算
根据皮尔逊卡方检验，p=〉 所以男生女生在学业成绩上无显着性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）
序号 新教学方法 原教学方法 1 83 78 2 69 65 88 87 3
914 93 725 78 596 59
检验统计量b 新 - 原教学方法 教学方法 Z )渐近显着性(双侧 .080 基于正秩。a. b. Wilcoxon 带符号秩检验〉，所以不能认为新教学方法显着优于原答：由威尔逊非参数检验分析可知p= 教学方法。 ．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的3将加盟时考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，是比较这两种培训方法的效果有无差异。 间按月进行了记录。 分数方法分数 加盟时间 加盟时间 方法 1229 新方法旧方法 14 旧方法 新方法 16713 旧方法 新方法 981 旧方法 新方法 411 12 新方法旧方法 105 新方法 旧方法 102 10 旧方法 新方法 12 1454 新方法旧方法 6 16 旧方法 新方法 分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。(1) 分析两种培训方式的效果是否有差异(2) ）（1答： 描述统计量 极小值 极大值 均值 标准差 N = 1 (FILTER)培训方法.00019 1 加盟时间 .509 分数增加量 9 （列表状态）N 有效的 9所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为
spss整理（大题目）
spss整理（大题目）Spass整理第三章统计假设检验二、两样本平均数统计假设检验例3-11.随机抽取 2 个品种的苹果果实的果肉硬度（磅/cm 2），试比较2 品种苹果的果肉硬度是否存在显著差异？SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test在独立样本T检验（成组T检验）比较中，结果会分2种情况输出，对应着结果表的数据是2行，第一行是假设方差相等的数据，第二行是假设方差不相等的数据。
最终的结果是看第一行还是第二行，需要看Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）的结果。
如果Levene's Test for Equality of Variances 结果是方差相齐的，则看第一行数据，否则看第二行数据。
分析过程：首先，Levene's Test for Equality of Variances H0：2组数据方差相等（相齐），检验结果显著值（Sig.）为0.947 > 0.05，接受H0，2组数据方差相等，看第一行数据. 其次，T检验的显著值（Sig.）是0.458 > 0.05，说明接受T检验的H0：2组数据对应总体的均值无显著差异，即2个品种的苹果果实的果肉硬度无显著差异。
例3-12. 选用10个品种的草莓进行电渗处理和传统方法对草莓果实中钙离子含量的影响，结果如下，请问电渗处理和传统处理方法对草莓果实中钙离子含量是否有显著的差异？SPSS 操作：因为该试验是对10 个品种的每个品种进行2种方法测试，因此需要使用成对样本均值的T 检验，而不能用成组样本的T检验在成对样本T 检验结果表中，需要看T检验的显著值。
分析过程：成对样本T 检验（Paired-Samples T T est）结果，显著值（Sig.）为0 < 0.05 ( 0.01 )，否定H0：2种处理方法对应的总体均值相等，说明传统方法和电渗处理2种方法测试的草莓果实中钙离子含量之间有显著（极显著）差异，根据分析结果，对照—电渗处理的均值小于0，说明电渗处理法测试的草莓果实中钙离子含量显著提高。
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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（Variable）。
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。
6.变量的值标签：即对数值含义的解释。
例如：值标签1 2 男女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。
第三章1.可是离散化的作用以及两类方法作用：可视离散化用于为定量变量创建分类变量，从而实现连续变量的离散化。
在统计分析中，有时候需要了解总体的大致分布状况，而不需要了解属性的具体信息。
两类方法：直接输入分割点和根据条件自动生成分割点。
2.数据缺失的可能原因，缺失值的定义以及如何处理缺失值？1）原因：○1在数据收集阶段，收集者没有收集到相应数据；○2应答着拒绝回答该问题，比如该问题涉及个人隐私；○3该问题对该应答者不适用，比如该问题是针对女性的，而应答者为男性。
2）定义：缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。
它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。
3）如何处理：首先应该想到重新回到数据收集阶段尽量收集到该数据，如果实在收集不到该数据，再考虑怎么处理缺失值，如果缺失数据不影响到具体的统计分析，则不对缺失值作任何处理（即缺失数据还是作为缺失数据处理），如果缺失数据影响到了具体的统计分析，则必须考虑采取适当方法来填补缺失数据。
3.SPSS提供的填补缺失值的方法有哪些？（作简要说明）1）序列均值为取整列数据的均值；2）临近点均值为去该缺失值临近的几个点的均值，具体几个点由附近点的跨度来设定；3）临近点的中位数为取该缺失值邻近的几个点的中位数，具体几个点由附近点的跨度来设定；4）线性插值法应用线性插值法填补缺失值。
用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值；5）点处的线性趋势法应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值。
4.什么叫数据校验，作用是什么？数据校验即查找错误数据或者不一致数据的过程。
作用：如果数据没有收集到则尽量想办法补全；如果是录入错误则重新录入；如果数据确实错误，则可将这些数据设置成缺失值（即丢弃这些数据不进行分析）。
5.在选择个案If对话框中，构建选择“‘男性1’、‘黑种人2’、‘东北地区1’”的表达式：性别=1&种族=2&地区=11.统计分析的目的，描述性统计分析方法与推断性统计分析方法有什么不同？目的：是研究观察对象总体的特点。
区别：描述性统计分析方法是指应用分类、制表、图形以及概括性数据指标（如均值、方差）来概括数据分布特征的方法。
儿推断性统计分析方法则是通过随机抽样，应用统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法。
2.描述数据特征的统计量的两大类：一类表示数据的中心位置，另一类表示数据的离散程度。
3.比较均值、中位数、众数的区别与联系。
均值：○1用于数值型的数据，不能用于定类、定序型数据；○2易受极端值的影响；中位数：○1主要用于定序数据，不能用于定类数据；○2不受极端值影响；众数：○1主要用于定类数据；○2不受极端值影响；○3可能没有众数或多个众数。
对于数据变量和定序变量，可以用均值、中位数、众数；对于定类数据，只有众数。
4.对极差、方差、标准差作解释。
极差反映了变量的变异范围或离散幅度，在相同样本容量的两组数据中，全距大的一组数据比全距小的一组数据要分散。
方差和标准差越大，变量值之间的差异越大，距离平均数这个“中心”离散越大；越小，则这些数据更接近平均值。
5.分位数的类型，各自的含义。
四分位差是什么，大小说明什么？百分位数：一百等份，即P1.P2.P3.P4......P100；四分位数将观测数值按从小到大进行排序，然后分成四等份，出于三个分割点位置的观测值就是四分位数，即Q1.Q2.Q3；十分位数将观测数值按从小到大进行排序，然后分成十等份，出于九个分割点位置的观测值就是十分位数，即D1.D2.D3. (9)四分位差通常为Q3和Q1的差，用来衡量观测值的离散程度，四分位差越大则说明所观测的数据越分散，越小则说明所观测数据越集中。
6.分布的形状有偏度和峰度。
偏度是用来描述变量取值分布的偏斜方向，它衡量分布对称与否、分布不对称的方向和程度，取值一般在-3和3之间；峰度是用来描述变量取值分布形态陡缓程度的统计量，是指分布图形的尖峭程度或峰凸程度，取值范围可正可负可为零。
7.标准化分数也叫标准化值或Z分数，用于对变量的标准化处理。
意义：变量值X，Z分数表示大于或小于平均数几个标准差，可用来比较从两个不同单位抽取出来的两值。
8.统计图定类型：饼图、条形图（【分析】→【描述统计】→【频率】下），帕累托图（【分析】→【质量控制】→【排列图】）。
数值型：茎叶图、箱图、直方图（在【分析】→【描述统计】→【探索】下）。
9.对茎叶图、箱图的解释。
茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所给出的分布的信息外，还能够还原大部分原始数据的信息。
箱图是总结五数（最小值、第一四分位数、中位数、第三个四分位数、最大值）的图形表现。
（用‘o’表示离群值，用‘*’表示极端值，一般极端值会大一些。
）（要求会读图，P132-133）。
课后练习3.说明茎叶图和直方图区别。
如果想尽可能展现原始数据的信息，应该采用哪一种图形？茎叶图：茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所给出的分布的信息外，还能够还原大部分原始数据的信息。
优点：变量取值较多，不影响其显示效果；缺点：如果观测值较大，显示效果不好。
直方图：应用于连续型数据，表现在图形上直方图的各个正方条形之间没有任何间隔。
优点：变量值较多，观测值较多不影响显示效果，概括性好，反映次数分布直观；缺点：有信息损失，组数的确定带有一定的主观性。
如果想尽可能展现原始数据的信息，应该采用茎叶图。
1. 利用SPSS进行数据分析的一般步骤答：①数据的准备、加工整理阶段：进入SPSS，打开一个已保存的待分析的SPSS或EXEL、TXT等文件。
若没有原始数据文件，则需新建一个SPSS文件，将数据输入新建的SPSS文件中，并及时保存。
②数据的预分析阶段：根据设计初步判断可以用到的检验方法，然后进行必要的预分析(分布图、均数和标准差的描述等)，其操作步骤为分析——描述性统计——选择必要的描述性分析方法，以确定数据是否满足方法要求，最终选择一种合适的检验方法。
③数据的分析阶段：然后在分析中按上一步的结论选择分析方法并进行统计分析。
④保存和导出分析结果，对分析结果进行阅读和解释。
2.常用的统计图表有:①条图：汇总分类变量，用以描述按性质分组的各组某项指标值的大小。
②饼图:比较比例，用以描述百分比(构成比)资料；③散点图：用于表示双数值变量之间的相关关系以及某变量的格值分布。
④直方图：用以描述一组定量变量资料的频数分布，显示单个刻度变量的分布情况。
⑤箱图：显示五个统计量（最小值(P2.5)、第一个四分位(P25)、中位数(P50)、第三个四分位(P75)和最大值(P97.5)）。
该图对于显示刻度变量的分布情况并确定离群值的位置非常有用。
3. 题目：按照一个条件来找满足该条件的观测，年龄在50岁以上的女性。
答：方法一：①打开相应的SPSS文件，定义值标签，1=”男”，2=”女”；②点击转换——计算变量——点击“如果”，弹出对话框；③选择“如果个案满足条件则包括(F)”,键盘输入：age>50 and gender=2，点击继续；④在目标变量框中键入新变量如selected，=后边的数学表达式框中键入1，点击确定。
⑤弹出对话框“是否更改现有的变量？”，点击确定，即可完成。
⑥查看更改后的数据的最后一列“selected”，值为1的即为选中的变量。
方法二：①打开相应的SPSS文件，定义值标签，1=”男”，2=”女”；②点击数据——选择个案——如果条件满足，弹出对话框；③在条件表达式对话框中输入：age>50 and gender=2，点击继续；再点击确定即可。
④在更改的数据视图中，未标有黑色斜杠的即为选择的个案。
4.试说明下列结果的分析过程？(这个题很有可能考，大家最好自己操作一下啊)1、第一步：选择“数据”→“拆分文件”，在“分割文件”对话框中，首先将变量“marital”从原变量列表中选入“分组方式”列表中，然后将变量“gender”从原变量列表中选入“分组方式”列表中，然后点击“确定”。
2、第二部：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，然后在“频率”对话框中，将变量“retire”选入目标变量列表中，点击确定。
31.ArithmeticFunctions算术函数算术函数是最常用的函数，可以满足对变量进行的一般运算，算术函数主要有：函数名自变量涵义函数类型函数功能及说明ABS(numexpr) （算术表达式)﹡数值型函数求绝对值，例如：ABS(Y-850)：将分别计算变量Y的每个数据与20的差的绝对值ARSIN(numexpr) (角度；弧度单位) 数值型函数求反正弦值，例如：ARSIN(1)= π/2 ARTAN(numexpr) (角度；弧度单位) 数值型函数，求反正切值，例如ARTAN(1)= π/4：COS(radians) (角度；弧度单位) 数值型函数求余弦值，例如：COS（π）= -1EXP(numexPr) （算术表达式) 数值型函数求e的指数幂值。