SPSS数据处理与分析教案- 数据推断
《客户调查与数据分析(SPSS版)》教学教案
《客户调查与数据分析(SPSS版)》教学教案一、教学目标1. 让学生了解客户调查的基本概念和重要性。
2. 培养学生运用SPSS软件进行数据分析的能力。
3. 引导学生掌握客户调查数据处理和分析的方法和技巧。
二、教学内容1. 客户调查的基本概念和重要性2. SPSS软件的安装和基本操作3. 数据导入和清洗4. 描述性统计分析5. 交叉分析三、教学方法1. 讲授法：讲解客户调查的基本概念、SPSS软件的基本操作和数据分析的方法。
2. 实践法：让学生动手操作SPSS软件进行数据分析。
3. 讨论法：引导学生分组讨论数据分析和解释结果。
四、教学准备1. 安装好SPSS软件的计算机。
2. 客户调查数据集。
3. 教学PPT和教案。
五、教学过程1. 导入新课介绍客户调查的基本概念和重要性，引出本节课的主题。
2. 讲解SPSS软件的基本操作讲解SPSS软件的安装和基本操作，包括数据导入、数据清洗等。
3. 实践操作让学生动手操作SPSS软件，进行数据导入、数据清洗和描述性统计分析。
4. 交叉分析讲解交叉分析的概念和操作方法，让学生分组讨论并动手操作。
5. 总结与反馈对学生的操作进行点评和指导，解答学生的疑问，总结课堂内容。
6. 作业布置布置课后作业，要求学生运用所学知识进行实际的数据分析。
7. 课后辅导提供课后辅导资源，解答学生在课后遇到的问题。
六、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答情况和小组讨论表现，评估学生的学习态度和合作能力。
2. 课后作业：评估学生完成课后作业的数据分析质量，包括数据分析方法的适用性、结果的准确性和解释的合理性。
3. 小组项目：组织学生进行小组项目，要求他们对实际客户调查数据进行分析和报告，以此评估他们的综合运用能力和解决问题的能力。
七、教学拓展1. 邀请行业专家进行讲座：邀请市场调查公司或数据分析公司的专家来校进行讲座，分享实际工作中的经验和案例，帮助学生更好地理解客户调查和数据分析在实际工作中的应用。
SPSS数据处理与分析教案-数据的描述性统计分析
（项目，任务）
项目二SPSS Statistics数据创建与数据预处理
任务4图表分析
教学目标：
1．掌握交叉表格的制作方法。
2．掌握柱形图和饼图的绘制方法。
教学重点、难点：
重点：能够绘制交叉表格、柱形图、饼图。
难点：理解数据的各种图形的特点。
教学内容及过程设计
时间分配
一、制作交叉表格
子任务1：“手机销售统计.sav”文件记录了某淘宝店铺某日手机的销售数据，通过交叉表格分析消费者的性别与手机品牌的关系。
2．箱图
子任务2：打开“满意度测评.sav”文件，绘制不同营业厅的满意度的箱图，并在图中标注个案。
【步骤1】～【步骤3】
二、数据的正态性检验
1．通过直方图进行正态性检验
子任务3：在“满意度测评.sav”文件中，绘制不同营业厅的满意度的直方图。
【步骤1】～【步骤3】
2．通过正态QQ图进行正态性验证
子任务4：在“满意度测评.sav”文件中，利用正态QQ图判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤3】
3．通过正态性验证指标进行正态性验证
子任务5：在“满意度测评.sav”文件中，判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤4】
任务实训
在“成绩.sav”文件中，判断不同性别的成绩是否服从正态分布。
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
(10分钟)
(15分钟)
课后总结分析：
【步骤1】～【步骤8】
2．中位数
子任务3：某公司员工工资数据存放在“工资统计.sav”文件中，根据此数据文件计算平均值与中位数，并比较哪一个指标更能体现工资的集中趋势。
SPSS数据处理与分析【模板】
图1 本研究假设概念模型图4研究方法4.1被试本研究采用方便取样法选取东莞市和中山市多所普通公办初级中学1102名学生为被试。
其中，男生552人，女生550人；初一年级719人，初二年级348人；被试的平均年龄为13.17岁，标准差为0.69，年龄范围介于12-16岁。
5 结果与分析5.1 各个变量的平均数、标准差和相关系数表1呈现了本研究所涉及的主要变量的平均数、标准差和相关矩阵。
结果发现：（1）亲子关系与网络成瘾显著正相关，这表明亲子关系是青少年网络成瘾的风险性因素，亲子关系越多，青少年的网络成瘾症状越强。
（2）抑郁与网络成瘾显著正相关，这表明抑郁是青少年网络成瘾的风险性因素，抑郁越多，青少年的网络成瘾行为越多。
（3）亲子关系与抑郁显著正相关，而师生关系与网络成瘾相关不显著。
这些研究发现为进一步检验抑郁的中介效应以及师生关系的调节效应提供了支持。
表1 各变量的平均数、标准差和相关系数变量 1 2 3 4 5 6Mean5.2.师生关系在亲子关系对青少年网络成瘾直接效应的调节作用本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 1进行调节效应检验。
以往研究指出性别、年龄、学业成绩、冲动性等是导致青少年网络成瘾的重要影响因素（补充参考文献），因此，本研究将上述变量作为控制变量纳入到回归方程。
在数据处理之前，依据温忠麟, 张雷和侯杰泰（2006）的建议，本研究对对所有连续变量均进行了中心化处理。
如表2所示，研究发现，亲子关系可显著正向预测网络成瘾（b = 0.24，SE = 0.03, t = 8.67, p < 0.01），然而，师生关系（b = 0.03，SE = 0.03, t = 1.21, p > 0.05）、亲子关系与师生关系的交互项对网络成瘾的预测作用不显著（b = 0.05，SE = 0.03, t = 1.73, p > 0.05）。
《医学生物统计课件：SPSS数据处理与分析》
回归方程解释
通过回归方程，预测目标变量与 其他回归变量的关系，同时考察 其他影响因素，评估预测结果的 符合程度。
模型可靠性
通过多样性检验和交叉验证，评 估回归模型的对样本数据的拟合 情况和预测准确率。
因子分析和主成分分析
因子分析
以一组变量为观察对象，试图 将观察数据转换为一组独立且 有意义的因子，简化数据结构。
数据清洗与变量处理
1
数据清洗
数据清洗是数据分析的前提，有效清除数据中的异常值和不合规的内容以及确保数据归一化。
2
变量分类
根据不同研究目的和特点将变量进行分类，可以对数据集的管理和理解更为方便。
3
变量计算
通过对已有数据的加工处理，可以创造新变量，拓展数据分析维度。
4
变量转换
将变量进行数学公式的转换，可以将数值尺度的变量转换为名义/有序层次变量，实现分类 分析。
数据导入与管理
特定格式文件导入
SPSS支持Excel、CSV、文 本文件等多种格式的导入， 依照导入引导完成导入即可。
数据变量
数据导入后，需要仔细确认 每一个变量，确保变量转化 正确，便于后续的数据分析。
数据筛选和分组
SPSS可以根据变量的特定 条件对数据进行筛选和分组， 从而对特定样本或数据进行 统计分析。
医学生物统计课件：SPSS 数据处理与分析
本课程旨在帮助医学生物学专业的学生以及从事临床科研、医疗管理等领域 工作的医务人员，全面了解SPSS软件数据处理和统计分析，提高数据处理和 分析的技能，使用于医学研究和临床实践。课程内容包括数据整理、清洗、 分析及可视化等方面，同时辅以SPSS软件应用实例。
曲线图解读
曲线图是数据分析图形中最常 用的一种形式，可以展示数据 的变化趋势，同时可以标注出 各种点位的数据指标。
统计分析与SPSS应用教案
第一章统计学及SPSS概述教学重点：本章是全课程的总纲，主要讲述统计学的含义、统计的作用和统计学的基本概念以及SPSS的基本概述。
教学难点：统计学概念的理解以及SPSS的基本运行。
教学目标：通过统计理论与案例的学习，了解为什么要学习统计、统计的作用以及掌握SPSS如何与统计学进行完美的结合。
教学手段：通过大量生活中的案例导入我们为什么要学习统计学，统计的目的与意义。
通过实验室操作SPSS软件，让学生自己动手操作软件。
达到理论与实践的双重认知。
第一节统计的含义及意义导入新课：提问：同学们举例生活中你见到的统计现象。
（与学生互动，讨论5分钟）教师总结：列举生活中常见的统计现象。
（举例3分钟）1.买彩票：你想不想中五百万的彩票？2.你的工资被平均了：利用2017年各城市的平均工资讲解平均数意义。
3.选手得分如何计算？为什么要去掉一个最高分和一个最低分。
4.其他一些生活中与统计相关的小案例。
一、什么叫统计学？（讲解5分钟，包括学生记笔记）在日常生活中，我们经常会接触到“统计”这一术语。
一提到统计，很多人可能首先想到的是统计工作，这种理解是不全面的。
统计作为一种社会实践活动，已有悠久的历史，可以说，自从有了国家就有了统计实践活动。
最初，统计只是一种计数活动，为统治者管理国家的需要而搜集资料，通过统计计数以弄清国家的人力、物力和财力，作为国家管理的依据。
然而在今天，“统计”一词已被人们赋予多种含义，在不同的场合、不同的语言环境中已有许多种不同的解释。
统计在不同的场合下，有不同的含义，统计工作：即统计实践，它是对社会自然现象客观存在的现实数量方面进行搜集，整理和分析的过程。
即统计资料，是指统计实践活动过程所取得的各项数字资料以及与之相关的其它实际资料的总称。
统计学（理论），是指关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。
三种含义的联系：统计工作与统计资料的关系是统计活动与统计成果的关系统计工作与统计学是实践与理论的关系。
spss数据处理与分析教案-SPSS Modeler数据挖掘
子任务1：新建“因子提取.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，分析电信客户消费影响因素。
（1）筛选“年龄”“收入”“家庭人数”“开通月数”“基本费用”“宽带费用”“流量费用”变量。
（2）利用因子分析建模，不采用因子旋转时，查看公共因子的结果。
(20分钟)
(30分钟)
(30分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目六SPSS Modeler数据挖掘
任务1决策树
教学目标：
1．理解决策树模型的原理。
2．掌握决策树的操作方法。
教学重点、难点：
重点：掌握决策树的操作方法。
难点：理解决策树模型的原理。
教学内容及过程设计
补决策树分析引例
1．决策树基本模型
子任务1：新建“决策树.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成决策树，研究哪些因素会显著影响学生参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。
【步骤1】～【步骤13】
任务实训
新建“规则集.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成规则集，研究哪些因素显著影响学生是否参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。（提示：在“决策树”节点中，不选择默认的“决策树”，而选择“规则集”。）
【步骤1】～【步骤10】
2．“boosting”决策树优化模型
子任务2：新建“决策树优化.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，利用决策树5.0算法生成决策树，并利用boosting建立3个关联模型进行优化，研究哪些因素显著影响客户流失，其中“流失”为目标字段，其余字段为输入字段（除了“收入”“教育程度”和“年龄”字段）。
判别分析原理_SPSS数据处理与分析_[共3页]
![判别分析原理_SPSS数据处理与分析_[共3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/1c5a3c68c77da26924c5b070.png)
第十二章数据的判别分析2．标准标准用于逐步判别自变量的判据，各选项意义如下。
（1）使用F值（Use F Value）判定是系统默认的判据，当加入一个自变量（或剔除一个自变量）后，对判别分析的变量进行方差分析。
当计算的F值大于指定的“进入”值时，该自变量保存在函数中，默认值是3.84；当该变量使计算的F值小于指定的“剔除”值时，该自变量从函数中删除，默认值是2.71。
也就是说，当被加入的变量F值不小于3.84时，才把该自变量加入模型中，否则该自变量不能进入模型；或者当要从模型中移出的自变量F值小于2.71时，该自变量才被移出模型，否则模型中的变量不会被移出。
（2）使用F的概率（Use Probability of F）判定，表示用F检验的概率决定自变量是否加入或剔除判别函数。
F值概率小于系统默认值0.05时，自变量进入判别模型；F值概率大于系统默认的0.10时，自变量从模型中剔除。
3．输出输出用于显示逐步判别法的过程设置。
（1）步进摘要（Summary of Step）：逐一显示变量筛选过程中的统计量。
（2）两两组间距的F值（F for Pairwise Distances）：显示两两组之间的两两F值矩阵。
第二节判别分析原理本节简单介绍SPSS软件判别分析的思路、原理及数据要求。
一、判别分析思路判别分析（Discriminant Analysis）是根据对个案进行测定或观察得到的数据来构建判别函数，依据判别函数所得到的判别准则确认个案属于哪种类型的方法。
判别分析是Fisher R A于1936年在《多重测量在分类问题中的运用》一文中首先提出的，后广泛用于社会学、经济学和管理学。
实际生活中，常常需要甄别个案所属的类别，判别分析正好是研判个案所属类型的一种多元统计技术。
市场营销中常常用来进行市场细分和市场定位，譬如（1）对通信运营商保持忠诚的顾客与非忠诚顾客有何人口统计特征上的差异？（2）啤酒大量饮用者、中度饮用者与少量饮用者在消费上有差异吗？（3）对价格较为敏感与不敏感的购物者分别具有哪些心理上的特征？（4）高校教师、公务员与产业工人在媒体接触习惯上有差异吗？（5）追求名牌的消费者与追求实惠的消费者在价值观念方面有差异吗？判别分析的过程就是建立自变量的线性组合或非线性组合，使之能有效地区分因变量的各个类别或组别。
spss数据处理与分析教案-SPSSModeler数据分析
【步骤பைடு நூலகம்】～【步骤10】
二、分类汇总
子任务3：新建数据流文件“分类汇总.str”，导入“电信客户数据.sav”，按套餐类型分组，并计算不同套餐的基本费用的平均值。
补充内容和时间分配
一、排序
1．数据排序的作用
2．数据排序的种类
（1）简单排序。
子任务1：新建数据流文件“排序1.str”，导入“电信客户数据.sav”（见本书配套资源），按照“基本费用”降序排序，输出“年龄”“家庭人数”和“基本费用”3个字段，3个字段保留整数。
【步骤1】～【步骤11】
（2）复杂排序。
教学内容及过程设计
时间分配
一、处理缺失值和空值
子任务1：新建数据流文件“处理缺失值和空值.str”，导入“成绩1.xlsx”（见本书配套资源），完成以下工作。
（1）利用“Statistics”节点，统计“语文”字段的样本数量和平均成绩。（在“语文”字段中，有2个单元格没有输入任何数据）。
（2）利用“类型”节点，设置“语文”字段的缺失值范围：0、1、101-10000和空值，再次统计“语文”字段的样本数量和平均成绩。
（1）利用“过滤器”节点，从所有字段中选出“性别”“教育水平”两个字段；
（2）利用“分布”节点，制作“性别”的频率频数分布表。
【步骤1】～【步骤9】
二、交叉表
子任务2：新建数据流文件“交叉表.str”，导入“电信客户数据.sav”，完成：
（1）利用“导出”节点，导出新字段“年龄段”，包括“青年”“中年”“老年”，标准为40岁以下（包含40）、40～60岁（包含60）、60岁以上；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务1相关分析原理与散点图
教学目标：
1．理解相关关系的概念。
2．理解正相关和负相关。
3．理解强相关和弱相关。
4．能够绘制散点图。
教学重点、难点：
重点：能够绘制散点图。
难点：理解数据相关的概念。
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、相关关系
(20分钟)
(25分钟)
(20分钟)
(20分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务4独立样本T检验
教学目标：
1．理解正态性检验的方法。
2．理解方差齐性的检验方法。
3．掌握独立样本T检验的方法。
教学重点、难点：
重点：能够对数据进行独立样本T检验。
难点：理解独立样本T检验的思想。
【步骤1】～【步骤4】
2．利用“标注个案”绘制散点图
子任务2：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，根据“耗油量_升每百公里”和“新车销量_辆”两个变量绘制散点图，其中“耗油量_升每百公里”作为自变量，“新车销量_辆”作为因变量，将“型号”设为“标注个案”，并设置标注的文字为红色。
【步骤1】～【步骤7】
【步骤1】～【步骤8】
任务实训
在“淘宝店铺促销方案.sav”文件中，记录了某淘宝店铺随机抽取两种促销方案（标准和新促销）用户在促销期间的消费金额。标准方案是没有采用“直通车”促销方式之前的结果，而新促销方案则是采用“直通车”促销方式之后的结果。数据文件的“促销类型”变量中，“标准”的值标签为0，“新促销”的值标签为1。
二、相关分析
相关分析通常有2种方法，一种是散点图，另一种是相关系数。
三、散点图的作用
1．正相关和负相关
2．强相关和弱相关
四、绘制散点图
1．利用“设置标记”绘制散点图
子任务1：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，根据“排量_L”和“新车价格_美元”两个变量绘制散点图，其中“汽车排量”作为自变量，“新车价格”作为因变量，将“型号”设为“设置标记”。
请检验新的促销方案能否显著促进淘宝店铺客户的消费金额的提升，以此决定是否继续使用这种新的促销方案。
(20分钟)
(30分钟)
(30分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务5方差分析
教学目标：
1．理解方差分析思想。
【步骤1】～【步骤4】
子任务2：打开“汽车销售异常值.sav”（见本书配套资源）文件，个案“Viper”是异常值，计算：
（1）“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数；
（2）剔除个案“Viper”型号后，再计算“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数。
【步骤1】～【步骤8】
子任务3：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，请根据厂家对数据进行分组，计算不同厂家的“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数。
【步骤1】～【步骤7】
子任务2：在“满意度测评.sav”（见本书配套资源）文件中，利用文件拆分功能，判断三香路营业厅、胥江路营业厅、南门路营业厅的满意度是否与90分存在显著性差异，如果存在差异，判断是显著高于平均分，还是显著低于平均分。
【步骤1】～【步骤5】
任务实训
全市统一考试的数学平均分为62分，一个学校的50名学生该次考试的成绩存放在“数学成绩.sav”中，试比较该校的数学平均成绩与全市平均成绩是否有显著性差异。
3．利用散点图寻找异常点
子任务3：打开“汽车销售异常点_美元.sav”（见本书配套资源）文件，通过绘制散点图（“排量_L”为自变量，“新车价格_美元”为因变量，并在图中显示型号），找出异常点。
【步骤1】～【步骤6】
任务实训
在“人口.sav”（见本书配套资源）中，根据“序号”和“人口”两个变量绘制散点图，找出人口随着时间变化的规律。
【步骤1】～【步骤3】
任务实训
文件“员工对主管满意度.sav”（见本书配套资源）记录了一项企业心理学研究的数据，统计了员工对主管满意度情况，请利用相关系数找出与总体满意度Y影响最大的因素。
(10分钟)
(20分钟)
(25分钟)
(20分钟)
(10分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
教学内容及过程设计
时间分配
一、独立样本T检验原理
1．独立样本T检验的满足条件
2．独立样本T检验的判断方法
二、独立样本T检验的应用
子任务：打开“三香路满意度.sav”（见本书配套资源）文件。判断三香路营业厅男性客户与女性客户在满意度评分上是否存在显著性差异。数据文件的“性别”变量中，“男”的值标签为1，“女”的值标签为2。
任务3假设检验Hale Waihona Puke 想及单样本T检验教学目标：
1．理解假设检验的思想。
2．理解单样本T检验的方法。
教学重点、难点：
重点：能够对数据进行单样本T检验。
难点：理解假设检验的思想。
教学内容及过程设计
时间分配
一、假设检验原理
1．引例
2．显著性水平
3．判断方法
子任务1：某旅行社每年都会对所有营业厅进行满意度测评，经过多年的数据分析，满意度的平均分常年稳定在90分，现从三香路营业厅的用户中随机抽取100人，数据记录在“满意度测评.sav”（见本书配套资源）文件中，根据数据判断三香路营业厅的满意度是否与90分存在显著性差异。数据文件中“营业厅”变量的取值为1，2，3，其中1表示“三香路”，2为“胥江路”，3为“南门路”。
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、相关系数的概念
Pearson（皮尔逊）相关系数的计算公式：
二、相关系数的应用
子任务1：网站建设实训课程是电子商务专业的一门重要专业课，为了分析网站建设实训课程与其他课程的相关程度，收集了电子商务某班所有同学的主要课程期末考试成绩，请利用相关系数找出与网站建设实训课程联系较为紧密的课程。基础数据存放在“考试成绩.sav”（见本书配套资源）文件中。
(5分钟)
(5分钟)
(10分钟)
(15分钟)
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务2相关系数
教学目标：
1．掌握相关系数的概念。
2．能够计算不同变量之间的相关系数。
教学重点、难点：
重点：能够计算数据的相关系数。
难点：理解数据相关系数的适用场景。