SPSS统计分析方法及应用(第三版)

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spss统计分析及应用教程-第9章 结构方程模型

spss统计分析及应用教程-第9章 结构方程模型

❖ 模型评价
评价指标
绝对拟合评价
指 标
绝对拟合评价
绝对拟合评价
卡方值
拟合优度指数GFI
标准化均方根残余 SRMR 期望复核效度指标 AGFI 调整后的拟合指数 AGFI 不规范拟合指数 NNFI
增值拟合指数IFI
简效规范拟合指数 PNFI Akaike 信息标准化 AIC 规范卡方Normed Chi-Square
• Move是移动所选定的图形; • Duplicate是复制所选定的图形; • Erase是删除所选定的图形; • Move Parameter是移动所设定的参数位置;
•Edit按钮 在Edit下拉的菜单之中,提供了路径图编辑的相关工具, 如图所示。各选项的功能如下:
• Reflect是将所选定的图形作镜面对称; • Rotate是旋转所选定的图形; • Shape of Object是调整所选定的图形大小; • Space Horizontally是水平调整选定的图形; • Space Vertically是水垂直平调整选定的图形; • Drag Properties用来设定正在编辑的图形的性质; • Fit to page是使绘图区的图形与绘图区域大小相适应; • Touch up是用来使图形相对协调美观。
(3)可以在一个模型中同时处理因素的测量和因素之间的结构 传统的统计方法中,因素自身的测量和因素之间的结构关系往
往是分开处理的——对因素先进行测量,评估概念的信度与效度, 通过评估标准之后,才将测量资料用于进一步的分析。
在结构方程模型中,则允许将因素测量与因素之间的结构关系 纳入同一模型中同时予以拟合,这不仅可以检验因素测量的信度和 效度,还可以将测量信度的概念整合到路经分析等统计推理中。

如何正确使用SPSS统计分析软件

如何正确使用SPSS统计分析软件

如何正确使用SPSS统计分析软件SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是现今最为流行的统计分析软件之一,它拥有强大的分析能力和灵活的数据处理手段,可以帮助研究人员更加高效地处理和分析大量数据。

然而,许多使用者在使用SPSS软件时,可能会遇到各种问题,包括数据预处理、数据清洗、数据分析等方面的问题。

本文将从SPSS软件的使用角度出发,为大家讲解如何正确使用SPSS统计分析软件。

一. 数据预处理和清洗数据预处理和数据清洗是SPSS数据分析的关键步骤。

在数据预处理和数据清洗过程中,需要对数据进行检查和清理,以保证统计分析的结果尽可能准确。

下面是几个常见的数据清洗步骤:1. 数据去重如果数据集中存在重复数据,会影响统计结果的准确性。

在使用SPSS前,需要对数据集进行去重操作,以确保数据集中每个样本只出现一次。

2. 数据过滤在对数据进行分析时,需要排除一些无用信息或异常数据。

在SPSS中可以使用过滤技术去掉无用数据。

3. 数据缺失值处理在数据采集时,难免会出现一些数据缺失的情况。

在进行统计分析时,需要对缺失值进行处理,以确保后续的分析准确无误。

二. 数据分析数据分析是SPSS软件的主要功能之一。

通过SPSS软件中的数据分析功能,研究人员可以采取各种不同的分析方法,进行数据的定量分析和定性分析。

下面是几种常见的数据分析方法:1. 描述性统计分析描述性统计分析是指研究人员通过图形和描述性统计量,对数据的基本特征进行分析和描述。

SPSS中可以使用的描述性统计方法包括频数、百分比、平均值、中位数、标准差、四分位数等。

2. 方差分析方差分析是一种常见的数据分析方法,可以用来检验变量之间是否存在显著差异。

在SPSS中,可以使用ANOVA(Analysis Of Variance,方差分析)方法进行方差分析。

3. 回归分析回归分析是一种用来分析和描述两个或多个变量之间关系的统计分析方法,可以预测连续型变量的值。

应用多元统计分析第三版教学设计

应用多元统计分析第三版教学设计

应用多元统计分析第三版教学设计一、教学背景应用多元统计分析课程旨在帮助学生掌握多元统计分析方法,包括多元方差分析、因素分析、聚类分析和回归分析等。

通过本课程的学习,学生将能够了解多元统计分析方法的使用场景、实现步骤和结果解释方法。

此外,本课程还将培养学生分析数据的能力和解释数据结果的技能。

二、教学目标1. 知识目标•理解多元统计分析方法的基本概念和原理。

•掌握多元方差分析、因素分析、聚类分析和回归分析的使用方法。

•能够分析实际数据并解释分析结果。

2. 技能目标•能够运用SPSS软件进行多元统计分析。

•能够运用多元统计分析方法解决实际问题。

•能够撰写多元统计分析报告。

3. 情感目标•培养学生分析和解释数据的兴趣和能力。

•增强学生对多元统计分析方法的信心和应用能力。

•培养学生的合作精神和团队意识。

三、教学内容和进度本课程共分为16个课时,主要包括以下内容:第一周(2课时)课程介绍和多元统计分析概述•介绍本课程的教学目标、教材和评估方法。

•简要介绍多元统计分析的基本概念和原理。

第二周(2课时)多元方差分析•理解多元方差分析的适用场景和原理。

•掌握多元方差分析的实现步骤和结果解释方法。

•运用SPSS软件进行多元方差分析实例。

第三周(2课时)因素分析•理解因素分析的适用场景和原理。

•掌握因素分析的实现步骤和结果解释方法。

•运用SPSS软件进行因素分析实例。

第四周(2课时)聚类分析•理解聚类分析的适用场景和原理。

•掌握聚类分析的实现步骤和结果解释方法。

•运用SPSS软件进行聚类分析实例。

第五周(2课时)线性回归分析•理解线性回归分析的适用场景和原理。

•掌握线性回归分析的实现步骤和结果解释方法。

•运用SPSS软件进行线性回归分析实例。

第六周-第七周(4课时)实际案例分析•将所学方法应用于实际数据分析案例。

•学生进行小组合作,撰写多元统计分析报告并进行展示。

第八周(2课时)课程总结和复习•对本课程的学习内容进行总结。

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析SPSS(统计软件包社会科学)是一种用于统计分析的软件包,广泛应用于社会科学领域,包括心理学、教育学、经济学等。

它提供了各种统计分析方法和功能,可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息,并生成统计报告和图表。

本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。

1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法,包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。

研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析,了解数据的分布情况和基本特征,为后续的统计推断提供基础。

2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。

研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法,通过SPSS计算得出t值和p值,以判断两组样本均值差异是否显著。

3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值,以判断不同组别之间的均值差异是否显著。

4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。

SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值,以判断变量之间的关系是否显著。

5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数,以预测因变量的值,并评估自变量对因变量的影响程度。

6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。

SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分,以解释变量之间的共性和变异。

此外,SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法,以满足研究人员对不同问题的需求。

SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2

SPSS统计分析方法及应用基本统计分析课件2
4.1 频数分析
4.1.1 频数分析目的和基本任务 1、目的:通过频数分析能够了解变量取值的状况,对 把握数据的分布特征是非常有用的。 2、基本任务 (1)频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。
频数(Frequency):即变量值落在某个区间(或某个类别)中的次数 百分比(Percent):即各频数占总样本数的百分比 有效百分比(Valid Percent ):即各频数占有效样本数的百分比,这里 有 效样本数=总样本-缺失样本数 累计百分比(Cumulative Percent):即各百分比逐级累加起来的结果。 最终取值为100。
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• 5.2.2 计算基本描述统计量的操作 (1)选择菜单【分析】-【描述统计】-【描述】,
出现如下窗口:
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(2)将需计算的数值型变量选择到【变量】框 中。
(3)单击【选择】按钮指定计算哪些基本描述 统计量,出现如下窗口:
第Variables框中有多个变量 时,此框确定其输出顺序:
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4.2 计算基本描述统计量 • 4.2.1 基本描述统计量
常见的基本描述统计量有三大类: 刻画集中趋势的统计量 刻画离中趋势的统计量 刻画分布形态的统计量
第14页/共85页
1、刻画集中趋势的描述统计量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾
向。 (1)均值(Mean):即算术平均数,是反映某变
第16页/共85页
(4)均值标准误差(Standard Error of Mean): 描述样本均值与总体均值之间的平均差异程度的 统计量。其计算公式为:
S.E.of .Mean (x X )2
n
[x E(x )]2
n
n

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第3章--SPSS-数据的预处理

薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第3章--SPSS-数据的预处理
c) 如果是多重排序,用同样的方法指定第二、 第三排序变量。按第一个变量先排序;第一个变量相 同,按下一个变量排序;余类推。
4) 数据排序应用举例
• 对居民储蓄存款调查数据,利用排序的方法找出城镇居 民和农村居民一次性存款的最大值和最小值。 • 操作:户口,升序;存款额,升序。
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2 变量的计算
• 在统计分析过程中,为了更有效的反映事物的本质,有 时需要对变量的数据进行加工整理,产生新变量和计算结果。 • 比如计算一个变量的倍数,计算几个变量的和、差,计 算变量的绝对值、平方等等。 • 因此,变量的计算是日常工作中经常遇到的(38-43自 行记忆)
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2 变量的计算
4) 条件语句编辑 • c) 在这里可以输入筛选条件。需要说明的是, 每次只能编辑一个筛选条件,不能同时编辑多个筛 选条件。 • 对应工资上浮5%的条件是职称值等于1,高级 工程师。在编辑框输入表达式:zc=1
• 点击条件语句编辑窗口的Continue按钮,退回 到表达式编辑框,点击OK按钮,高级工程师的实发 工资计算完成。
2) 定义结果变量
a) 在Target Variable(目标变量)的编辑框中输入生成的 新变量名称,这时的变量可以是新变量,也可以是原有变量。 b) 如果输入的变量名在数据文件中已经存在,满足条件个 案新变量的值将替换旧变量对应的值,其它值不变。 c) 新变量的数据类型默认为数值型,点击Type&Label按 钮,在弹出的对话框中可以定义新变量的数据类型和标签。
无职称
• 这时变量sfgz所在的列将不再有缺失值。
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2 变量的计算
6) 计算方法的不足
• 变量的计算,无法一次将不同条件的表达式集中编写, 只能一个条件表达式运行一次。

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析第一章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中,常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异,特别当考察的样本容量n比较大时,由随机变量的中心极限定理知,样本均值近似他服从正态分布、所以,均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。

本章主要内容:1.单个总体均值的t检验(One-Sample T Test);2.两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );3.两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test );4.单因素方差分析(0ne-Way ANOVA);5.双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。

假设条件:研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。

在Aanlyze菜单中,均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。

第一节单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)单个总体的t检验也称为单一样本的t检验,也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。

将单个变量的样本均值与假定的常数相比较,通过检验得出预先的假设是否正确的结论。

第二节两个总体的t检验(Two-Samples T Test)一、两个独立样本的t检验(Independent -Samples T Test)Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异,两个没有联系的总体样也称独立样本,如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较,不同地区的儿童身高、体重的比较等,都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。

二、两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test ) Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异,又称配对样本的T检验。

SPSS统计应用与解析

SPSS统计应用与解析
靠性测度方法、探索性因子分析和主成分分析、选择和解释推断统计、多元回归、 逻辑斯蒂回归和判别分析、多因素方差分析和协方差分析、重复测量和混合设计的方差分析、多元方差分析和典 型相关、多水平线性模型/分层线性模型。
《SPSS统计应用与解析(第3版)》通过对中级统计学课程所包括的各种统计学方法计算和演示,帮助学生学 会使用SPSS分析和解释研究数据。《SPSS统计应用与解析(第3版)》虽然基于SPSS 15.0编写,但是同样适合于 SPSS早期版本和将来SPSS的可能的版本。主要内容包括:数据编码和探索分析、可靠性测度方法、探索性因子分 析和主成分分析、选择和解释推断统计、多元回归、逻辑斯蒂回归和判别分析、多因素方差分析和协方差分析、 重复测量和混合设计的方差分析、多元方差分析和典型相关、多水平线性模型/分层线性模型。
目录
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第1章绪论 1.1研究问题和变量 1.1.1研究问题 1.1.2变量(Variables) 1.2研究假设和研究问题 1.2.1差异研究 1.2.2关联研究 1.2.3描述研究 1.2.4复杂研究 1.3研究问题实例:高中学校(HSB)研究 1.3.1研究问题
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SPSS统计应用与解析
2009年电子工业出版社出版的图书
01 内容简介
03 媒体推荐 05 目录
目录
02 作者简介 04 推荐
基本信息
《SPSS统计应用与解析》是2009年电子工业出版社出版的图书,作者是(美国)Nancy L.Leech、(美国) Karen C.Barrett、(美国)George A.Morgan。
作者简介
作者简介
Nancy L.Leech,丹佛科罗拉多大学健康科学中心的教育学教授,2002年获得科罗拉多州立大学教育学博 士学位,以研究和统计学为工作重点。
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• SPSS的数据排序是将数据编辑窗口中的数 据按照某个或多个指定变量的变量值升序 或降序重新排列。这里的变量也称为排序 变量。
– 排序变量只有一个的排序称为单值排序。 – 排序变量有多个的排序称为多重排序。多重排
序中,第一个指定的排序变量称为主排序变量, 其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、 第三排序变量等。多重排序时,数据首先按主排 序变量值的大小次序排序,然后对那些具有相同 主排序变量值的数据,再按照第二排序变量值的
SPSS数据的基本组织方式
• 原始数据的组织方式
– 如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据, 或一些基本的统计指标,那么这些数据就应以原 始数据的组织方式组织。
– 在原始数据的组织方式中,数据编辑窗口中的一 行称为一个个案(Case),所有个案组成SPSS数 据文件的内容。
– 数据编辑窗口中的一列称为一个变量。每个变 量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析 SPSS每个变量的唯一标识。SPSS数据文件的 结构就是关于每个变量及相关特征的描述。
• 果的可读性。
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量值标签是对变量取值含义的解释说明 信息,对于分类型变量尤为重要
• 缺失值的处理是数据分析准备过程中一个 非常重要的环节。表现为:
– 数据中存在明显错误或明显不合理的数据 – 数据中存在漏填数据项 – SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户
缺失值
第2章 SPSS数据文件的建立和 管理
SPSS统计分析方法及应用(第三 版)
SPSS数据文件
• SPSS数据文件的特点
– SPSS数据文件是一种有别于其他文件(如Word 文档、文本文件)的特殊格式的文件。
– 从应用角度理解,这种特殊性表现在两方面。第 一,SPSS数据文件的扩展名是.sav;第二,SPSS 数据文件是一种有结构的数据文件,它由数据的 结构和内容两部分组成
• SPSS中提供了以下几种抽样方法:
– 按指定条件抽样 – 随机抽样 – 选取某一区域内的样本 – 通过筛选变量选取样本
计数
• SPSS实现的计数是对所有个案或满足某条 件的部分个案,计算若干个变量中有几个变 量的值落在指定的区间内,并将计数结果存 入一个新变量中的过程。
• SPSS实现计数的关键步骤是:
• 计量标准将数据划分为三大类,即定距型数 据、定序型数据和定类型数据。
结构定义的基操作
• 浏览结构:
SPSS结构定义的应用案例
SPSS数据的录入与编辑
• SPSS数据的录入 • SPSS数据的编辑
– SPSS数据的定位 – 插入和删除一条个案 – 插入和删除一个变量 – 数据的移动、复制和删除
第1章 SPSS统计分析软件概述
SPSS统计分析方法及应用(第三 版)
SPSS的发展及特点
• SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScien ce)社会科学统计软件包是世界著名的统计 分析软件之一
• 2009年,SPSS软件更名为IBM SPSS Statistics,也称 PASW(PredictiveAnalysisSoftWare)
– SPSS将自动把用户所选择的菜单和选项转换 成SPSS的命令程序,并粘贴到主语法窗口中;之 后,用户可以按照程序运行的方式,对生成在语 法窗口中的SPSS命令进行必要的编辑修改,最
数据分析的一般步骤
• 明确数据分析目标 • 正确收集数据 • 数据的加工整理 • 读懂分析结果,正确解释分析结果
利用SPSS进行数据分析的基本步骤
第4章 SPSS基本统计分析
SPSS统计分析方法及应用(第三 版)
频数分析
• 基本统计分析往往从频数分析开始。通过 频数分析能够了解变量取值的状况,对把握 数据的分布特征是非常有用的.频数分布表 包括:
– 频数,即变量值落在某个区间(或某个类别)中的 次数。
– 百分比,即各频数占总样本数的百分比。 – 有效百分比,即各频数占总有效样本数的百分比
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量名是变量访问和分析的唯一标志。在 定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量 的变量名
• 数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS 中有三种基本数据类型,分别为数值型、字 符串型和日期型。每种类型都有默认的宽 度、小数位和列宽度
• 变量名标签是对变量名含义的进一步解释 说明,它可增强变量名的可视性和统计分析 结
– spv文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS软件的三种基本使用方式
• 窗口菜单方式
– 窗口菜单方式是指在使用SPSS过程中所有的 分析操作都可通过菜单、按钮、输入对话框等 方式来完成
SPSS软件的三种基本使用方式
• 程序运行方式
– 程序运行方式是指:在使用SPSS过程中,统计分 析人员首先根据自己的分析需要,将数据分析的 步骤手工编写成SPSS命令程序,然后将编写好 的程序一次性提交给计算机执行。
– sav文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS数据窗口的菜单
SPSS的使用
• SPSS结果输出窗口
– 输出窗口是显示管理SPSS统计分析结果、报 表及图形的窗口。SPSS统计分析的所有输出 结果都显示在该窗口中。
– 输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在 计算机磁盘上,其文件扩展名为.spv。
变量计算
• SPSS函数:根据函数功能和处理的变量类型 ,SPSS函数大致可以分成八大类,分别是:算 术函数、统计函数、与分布相关的函数、 查找函数、字符函数、缺失值函数、日期 函数和其他函数
• 变量计算的基本操作 • 变量计算的应用举例
数据选取
• 数据选取就是根据分析的需要,从已收集到 的大批量数据(总体)中按照一定的规则抽取 部分数据(样本)参与分析的过程,通常也称为 样本抽样
• 饼图,即用圆形及圆内扇形的面积表示频数百 分比变化的图形,利于研究事物内在结构组成 等问题。饼图中圆内的扇形面积可以表示频数 ,也可以表示百分比。
• 直方图,即用矩形的面积表示频数分布变化的 图形,适用于定距型变量的分析。可以在直方 图上附加正态分布曲线,便于与正态分布的比 较。
SPSS频数分析的扩展功能
变量计算
• SPSS变量计算是在原有数据的基础之上,根 据用户给出的SPSS算术表达式以及函数,对 所有个案或满足条件的部分个案,计算产生 变量
– SPSS算术表达式是由常量、变量、算术运算 符、圆括号、函数等组成的式子
– SPSS条件表达式是一个对条件进行判断的式 子。其结果有两种取值:如果判断条件成立,则 结果为真;如果判断条件不成立,则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表 达式。
计算基本描述统计量
• 基本描述统计量
– 刻画集中趋势的描述统计量 – 刻画离散程度的描述统计量 – 刻画分布形态的描述统计量 • 重抽样自举法:基本出发点是将已有的n 个观测 数据看成能够从中抽样的总体。若从中有放回地 随机抽取n 个数据形成一个样本,称为自举样本,便 可计算得到一个样本统计量。该过程称为一次重 抽样自举过程。如果重抽样自举过程反复进行m 次,便可得到m 个样本统计量,这些样本统计量的 方差称为自举方差。自举方差是对估计量抽样方 差的较好近似。
• 计算分位数:是变量在不同百分位点上的取 值。分位点在0~100之间。一般使用较多的 是四分位点,即将所有数据按升序排序后平 均等分成四份,各分位点依次是25%、50% 、75%。于是,四分位数便分别是25%、 50%、75%分位点对应的变量值。此外,还 有八分位数、十六分位数等。
• 频数分析的应用举例
– SPSS会自动按照程序命令语句的前后顺序自 动逐句执行相应的命令并最终给出统计分析结 果
SPSS软件的三种基本使用方式
• 混合运行方式
– 混合运行方式是指在使用菜单的同时编辑 SPSS程序,是窗口菜单方式和程序运行方式的 综合。
– 为实现混合运行方式,用户应首先利用窗口菜单 运行方式,选择统计分析的菜单和选项,但并不 马上单击确定按钮提交执行,而是单击粘贴按钮 。
– 指定哪些变量参与计数,计数的结果存入哪个新 变量中;
– 指定计数区间。
分类汇总
• 分类汇总是按照某分类分别进行计算
数据分组
• 数据分组是对定距型数据进行整理和粗略 把握数据分布的重要工具,因而在实际数据 分
• 析中经常使用。数据分组就是根据统计研 究的需要,将数据按照某种标准重新划分为 不的组别。在数据分组的基础上进行的频 数分析,更能够概括和体现数据的分布特征 。另外,分组还能够实现数据的离散化处理 等
– 分位数分组:需首先确定分组数目,然后计算相 应的分位数。分位数是将全部数据按升序排序 并等分成n 份后相应分位点上的变量值
数据预处理的其他功能
• 数据转置:将数据编辑窗口中数据的行列互 换
• 加权处理 • 数据拆分:不仅是按指定变量进行简单排序,
更重要的是根据变量对数据进行分组,为以 后所进行的分组统计分析提供便利
数据分组
• SPSS提供了以下三种数据分组方法:
– 单变量值分组:把每一个变量值作为一组,这种 分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少 的情况
– 组距分组:在连续变量或变量值较多的情况下, 数据分组通常采用组距分组。组距分组是将全 部变量值依次划分为若干个区间,并将属于这一 区间的变量值作为一组
SPSS数据的保存
• SPSS支持的数据格式
– .SPSS格式文件 – .Excel格式文件 – .dBase格式文件 – .文本格式文件
读取其他格式的数据文件
• 直接读入其他格式的数据文件 • 使用文本向导读入文本文件 • 使用数据库向导读入数据
SPSS数据文件合并
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