spss基础知识
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数据处理基础知识
1.1 一般读数规则与有效数字
l 一般读数规则 首先读出能够从仪器上直接读出的准确数字，对余下 部分再进行估计读数。即将读数过程分为直读和估读。
0
1
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3
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直读——准确数字7.4cm——可靠数字 估读——余下部分约为0.03cm——存疑数字 物体的长度即为7.43cm
7
l 有效数字：物理实验中的有效数字是针对测量中的数据 定义的概念,是一个有单位的数据,由若干位可靠数字及 末尾一位存疑数字组成。有效数字反映了测量的精度。
1）对X进行分组并求逐差
i 1 2 3 4 5 Xi 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 i+5 6 7 8 9 10 Xi+5 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 △X 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00
2）对Y进行分组并求逐差
i 1 2 3 4 5 Yi 2.00 4.01 6.05 7.85 9.70 i+5 6 7 8 9 10 Yi+5 11.83 13.75 16.02 17.86 19.94 △Y 9.83 9.74 9.97 10.01 10.24
直接调用LINEST函数
直线斜率k
=LINEST(B2:B6,A2:A6)
四 实验结果的表达
• • • • • • • 4.1 作图表达实验结果 4.2 用测量的不确定度表达实验结果 4.2.1 不确定度的概念 4.2.2 直接测量量的标准不确定度 4.2.3 间接测量量的标准不确定度 4.2.4 扩展不确定度 4.2.5 表达测量结果
δyi yi yi yi axi b
最小二乘法原理：如各测量值的误差是独立的且服从于同一正态 分布，当的偏差的平方和为最小时，即得到最佳经验式。
SPSS_17中文教程
SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门.。
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(3)1。
1 SPSS 软件的特点....。
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31。
2 SPSS的组成与安装。
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41。
2。
1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍。
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41.2.2 SPSS for Windows 17。
0的安装步骤。
(5)1.3 SPSS的运行方式。
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. 101。
4 SPSS的主要界面。
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(10)1。
4.1 SPSS的启动。
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. 101。
4.2 SPSS的数据编辑窗口。
111。
4.3 SPSS的结果输出窗口 151。
5 本章小结。
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(18)第2章数据的基本操作..。
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1 建立数据文件。
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(19)2.1.1 输入数据建立数据文件。
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19 2。
1.2 直接打开其他格式的数据文件..。
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202。
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3 使用数据库查询建立数据文件..。
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4 导入文本文件建立数据文件。
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. (22)2。
2 编辑数据文件。
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232.2.1 输入数据..。
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. 232.2.2 定义数据的属性。
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242。
2.3 插入或删除数据.。
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. 332。
2.4 数据的排序.。
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. 342.2.5 选择个案.。
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6 转置数据.。
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. (38)2。
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7 合并数据文件..。
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. 382。
2.8 数据的分类汇总。
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442。
2。
9 数据菜单的其他功能.。
462.3 数据加工。
spss基础知识
1.定义变量（1） Name：定义变量名变量名必须以字母或字符 @开头，其它字符可以是任何字母、数字或 _、 @、 #、 $等符号。
变量名总长度不能超过 8 个字符（即 4 个汉字）。
（2） Type：定义变量类型SPSS 的主要变量类型有：Numeric （标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot（圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation （科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency （自定义型）、String （字符型）。
单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。
（3） Width ：变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。
（4） Decimal ：变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。
（5） Label ：变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成， 8 个字符经常不足以表示变量的含义。
而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。
（6） Value ：变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。
（7） Missing ：缺失值的定义方式SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。
在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（?）表示。
SPSS可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。
默认值为None。
单击 Value相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。
（8） Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为 8。
（9） Align ：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式： Left （左对齐）、 Right （右对齐）、 Center （居中对齐）。
spss教程——第1章,spss19.0基础知识讲解
建立数据高速缓冲区 停止进程 打开服务器
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1.6.3 Edit菜单
• • • • • • • • Undo Redo Cut Copy Paste Paste Variable Clear Insert Variable 撤销上次编辑操作 恢复上次编辑操作 剪切 复制 粘贴 粘贴变量 删除所选择的内容 插入变量
• • • • • • • •
Insert Cases 插入观测量 Find 查找 Find Next 查找下一个 Replace 替换 Go to Case 光标移动到指定观测量 Go to Variable 光标移动到指定变量 Go to Imputation 光标移动到错误处 Option 选项，设置SPSS工作环境等
1.5.2 结果输出窗口
PSS的Output（输出） 窗口SPSS Viewer，一 般随执行统计分析命令而 打开，用于显示统计分析 结果、统计报告、统计图 表等内容，允许用户对输 出结果进行常规的编辑整 理，窗口内容可以直接保 存，保存文件的扩展名为 “*.spv”。
1.5.3 语句窗口
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Syntax(语法)】命令，新建一个SPSS的语句文 件，如下图所示。 • 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】 →【Syntax(语法)】命令，打开一个保存的语句文 件。
1.3.3 SPSS的安装和卸载
•1.3.3.1 SPSS的安装
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
SPSS中文版教程(1)
SPSS中文版工具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 18.0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 12.0 for Windows”即可启动SPSS软件，进入SPSS for Windows对话框，如图1.1，图1.2所示。
spss教程――第1章spss190基础知识讲解PPT课件
1.3.3 语句窗口
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Syntax(语法)】命令，新建一个SPSS的语句文件， 如下图所示。
• 选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Syntax(语法)】命令，打开一个保存的语句文件。
8
1.3.4 脚本编辑窗口
第1章 统计软件SPSS基础
1
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前言
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2
1.1 SPSS的产生及发展
SPSS是软件英文名称的首字母缩写，全称为： Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科 学统计软件包”。它是目前世界上流行的三大统计分 析软件之一（SAS、SPSS及SYSTAT）。在我国，SPS S以其强大的统计分析功能、方便的用户操作界面、 灵活的表格式报告及其精美的图形展现，受到了社会 各界统计分析人员的喜爱。
选择菜单栏中的【File(文件)】→【New(新建)】→ 【Script(脚本)】命令，新建一个SPSS的脚本编辑窗 口，如下图所示。
选择菜单栏中的【File(文件)】→【Open(打开)】→ 【Script(脚本)】命令，打开一个保存的脚本语言文 件。
9
1.4 SPSS菜单命令详解
1.6.1 基本菜单栏 1.6.2 File菜单 1.6.3 Edit菜单 1.6.4 View菜单 1.6.5 Data菜单 1.6.6 Transform 菜
插入观测量 查找 查找下一个 替换 光标移动到指定观测量 光标移动到指定变量 光标移动到错误处 选项，设置SPSS工作环境等
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1. 定义变量（1）Name定义变量名变量名必须以字母或字符 @开头，其它字符可以是任何字母、数字或_、@、 #、$等符号。
变量名总长度不能超过 8 个字符（即 4 个汉字）。
（2）Type:定义变量类型SPSS 的主要变量类型有： Numeric （标准数值型）、 Comm（a 带逗号的数值型）、 Dot（圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation （科学记数法）、Date （日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、 Custom Currency （自定义型）、 String （字符型）。
单击 Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。
（3）Width :变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。
（ 4） Decimal :变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。
（ 5） Label :变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过 8 个字符组成， 8 个字符经常不足以表示变量的含义。
而变量标签可长达 120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。
（ 6） Value :变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。
（7）Missing :缺失值的定义方式SPSS 有两类缺失值:系统缺失值和用户缺失值。
在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（? ）表示。
SPSS 可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。
默认值为 None。
单击Value相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。
（8）Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为 8。
（9）Align ：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式： Left （左对齐）、 Right （右对齐）、 Center （居中对齐）。
（10）Scale ：变量的测量尺度根据变量测量精度不同，可把变量由低到高分为四种尺度：定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。
1 ）定类变量定类变量由称为名义（ nominal ）变量。
这是一种测量精度最低、最粗略的基于“质”因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别，例如“性别”变量、“职业”变量等都是定类变量。
定类变量的取值称为定类数据或名义数据。
定类数据的共同特点是用不多的名称来加以表达，并由被研究变量每一组出现的次数及其总计数所组成，这种数据是枚举性的，即由计数一一而得。
唯一适合于定类数据的数学关系是“等价关系”。
因而，在定类数据中，同一组内各单位是等价的，同时若更换各不同组的符号并不会改变数据原有的基本信息。
因此，最常用来综合定类数据的统计量是频数、比率或百分比等。
2）定序变量定序变量由称为有序（ ordinal ）变量、顺序变量，它的取值大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、方位或大小等），也是基于“质”因素的变量。
例如：“最高学历”变量的取值是： 1－小学及以下、 2－初中、 3－高中、中专、技校、 4－大学专科、 5－大学本科、 6－研究生以上。
由小到大的取值能够代表学历由低到高。
定序变量的取值称为定序数据或有序数据。
适合于定序数据的数学关系是“大于（>）”和“小于（ <）关系。
在定序数据中，同一组内各单位是等价的，相邻组之间的单位是不等价的，它们存在“大于”或“小于”的关系。
而且进行保序变换（或称单调变换），不改变数据原有的基本信息即等级顺序。
最适合用于综合定序数据取值的集中趋势的统计量是中位数。
3）定距变量定距变量又称为间隔（ interval ）变量，它的取值之间可以比较大小，可以用加减法计算出差异的大小。
例如，“年龄”变量，其取值 60 与20 相比，表示 60 岁比 20 岁大，并且可以计算出大 40 岁（ 60-20 ）。
定距变量的取值称为定距数据或间隔数据。
定距数据是一些真实的数值，具有公共的、不变的测定单位，可以进行加减乘除运算。
定距数据的基本特点是两个相同间隔的数值的差异相等。
对于定距数据，不仅可以规定“等价关系”以及“大于关系”和“小于关系”，而且也可以规定任意两个相同间隔的比值或差值。
如果将每个数值分别乘以一个正的常数再加上一个常数，即进行正线性变换，并不影响定距数据原有的基本信息。
因此，常用的统计量如均值、标准差、相关系数等都可直接用于定距数据。
4）定比变量定比变量又称为比率（ ratio ）变量，它与定距变量意义相近，细微差别在于定距变量中的“ 0”值只表示某一取值，不表示“没有”。
例如，人的身高就是一个定比变量，如果身高值为“ 0”米，则表示这个人不存在。
定比变量的“0”值表示“没有”。
而在测定温度的摄氏表中，0o C 并不表示没有温度，因为还有在零度以下的温度。
定比变量的取值称为定比数据或比率数据。
定比数据也同样可进行算术运算和线性变换等。
通常对定距变量和定比变量不需要加以区别，两者统称为定距变量或间隔变量。
一般地，定类变量和定序变量用于描述定性数据，属于定性变量；而定距变量和定比变量用于描述定量数据，属于定量变量。
同其它分类标准一样，一个变量在不同分析中可当作不同尺度的变量。
例如，“年龄”在某些分析中（如回归分析）当作定距变量，而在另外一些分析中（如方差分析）可通过分组作为定类变量处理。
如果变量为定距变量或定比变量，则在 Scale 相应单元的下拉列表中选择 Scale ；如果变量为定序变量，则选择 Ordinal ；如果变量为定类变量，则选择 Nominal 。
如果有许多个变量的类型相同，可以先定义一个变量，然后把该变量的定义信息复制给新变量。
具体操作为：先定义一个变量，在该变量的行号上单击右键，弹出快捷菜单，选择Copy;然后用鼠标右键选择多行，弹出快捷菜单，选择Paste ;再把自动产生的新变量名称（如 VarOOOOl、Var00002、…）改为所要的变量名称。
2．数据的输入与编辑定义了变量后就可以输入数据了。
由于各种原因，已经输入的数据往往会有错误，这就需要进行编辑。
用 Windows 的基本操作方式可实现对数据的编辑。
如果数据文件较大且知道要修改的数据单元的行号，可通过选择Data = >Go to Case打开对话框，在对话框中 Case Number 的右框输入行号来查找特定观测（行）。
如果要查找某变量中的特定值或值标签，选择该变量，再选择Edit = >Find或者按Ctrl+F 打开对话框，在Searchfor 右框中输入要查找的数值或标签。
3．数据转换在理想情况下，输入的原始数据完全适合要执行的统计分析模型，遗憾的是，这种情况很罕见，经常需要通过数据转换来提示变量之间的真实关系。
利用 SPSS 可进行从简单到复杂的数据转换。
（1）根据已存在的变量建立新变量选择 Transform=>Compute ，打开 Compute Variable （计算变量）对话框。
在对话框中的 Target Variable （目标变量）下框中输入符合变量命名规则的变量名，目标变量可以是现存变量或新变量。
对话框中 Numeric Expression （数值表达式）下的文本框用于输入计算目标变量值的表达式。
表达式能够使用左下框列出的现存变量名、计算器板列出的算术运算符和常数和 Functions （函数）列表框显示的各种函数等。
可以在文本框中直接输入和编辑表达式，也可以使用变量列表、计算器板和函数列表将元素粘贴到文本框中。
（2）对观测（ case ）记录进行排序在数据文件中，可根据一个或多个排序变量的值重排观测的顺序。
选择 Data=>Sort Cases，打开Sort Cases 对话框，对选定变量的数据按升序或降序进行排列。
（3）观测或变量转置SPSS 中将行作为观测，列作为变量。
对那些观测和变量的行列关系与此相反的数-892-据文件，可以选择 Data=>Transpose 将行列互换。
（4）文件合并可以将两个或更多个数据文件合并在一起，即可将具有相同变量但观测不同的文件合并，也可将观测相同变量不同的文件相合并。
选择 Data=>Merge Files=>Add cases 从第二个文件即外部 SPSS 数据文件相当前工作数据文件追加观测。
选择 Data=>Merge Files=>Add Variables 合并含有相同观测但不同变量的两个 SPSS 外部文件。
（5）选取观测子集可以选择 Data=>Select Cases 根据包含变量和复杂的表达式的准则把统计分析限于某一特定观测子集，也可选取一个随机观测样本。
这样就可以同时对不同的观测子集做不同的统计分析。
（6）其它转换数据汇总， Data=>Aggregate ；数据加权， Data=>Weight Cases ；数值编码， Transform=>Recode ；数据求秩， Transform=>Rank Cases ；产生时间序列， Tranform=>Create Time Series ；等等。
在 SPSS 中进行频数（率）分析的步骤为：2）选择 Analyze=>Descriptive Statistics=>Frequencies... ，弹出 Frequencies主对话框。
现欲对 X进行频数分析，在对话框左侧的变量列表中选X,单击按钮使之进入 Variable（s）列表框，并选择 Display FrequencyTables 显示频数分布表。
3）可单击 Format... 按钮弹出 Frequencies ： Format 子对话框,在 Order by 栏中有四个选项：Ascending values 为根据数值大小按升序从小到大作频数分布； Descending values 为根据数值大小按降序从大到小作频数分布； Ascending counts 为根据频数多少按升序从少到多作频数分布；Descending counts 为根据频数多少按降序从多到少作频数分布。
这里选 Ascending values 项后点击 Continue 钮返回 Frequencies 主对话框。
4）可单击 Statistics... 按钮,弹出 Frequencies ： Statistics 子对话框,并单击相应项目,在作频数表分析的基础上,附带作各种统计指标的描述,特别是可进行任何水平的百分位数计算。
这里不选。
5）可单击 Charts... 钮,弹出 Frequencies ： Charts 子对话框,用户可选三种图形：直条图（Bar Charts ）、饼图（ Pie Charts ）和直方图（ Histogram ）。