spss常见题型及解题思路与注意事项
SPSS思路和答案
一、1)对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav按照户口类型和年龄对存款金额进行分类汇总，计算其均值和标准差。
(方法一：打开数据-分类汇总-“年龄和户口”移入分组变量、将“存款金额”两次移动到变量摘要里-分别点击下方函数——得到变量摘要里“a5 mean 和a5sd”---再点击下方“创建只包含汇总变量。
”)（方法二：利用拆分-比较组点进“年龄和户口”-分析-描述统计-描述-点进“存款金额”）得到如下：2)分组、频数分析（对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav进行分析）（原理与上题方法二一样利用拆分--只是最后将“描述统计”中的“描述”换成“频率”）得到：（也可以加上直方图）3)分析储户的户口和职业的基本情况（听老师说可以直接做饼状图：去掉拆分——图形-——旧对话框——饼图——个案组摘要、定义——职业移入“定义区分”，户口移入“行”）得出：4)分析储户一次存款金额的分布，并对城镇储户和农村储户进行比较。
存款金额分为500元以下(包括500元)、500~2000元,2000~3500元、3500-5000元，5000以上。
(将存款金额重新编码为不同变量,定义新值，做拆分—描述——频率：转换——重新编码不同变量——。
这个应该都熟悉具体不赘述，重新定义完后要返回到变量视图给“金额等级”赋值1代表500一下，2代表500-2000.。
然后做拆分（选入户口）——分析——频率——选入“金额等级”）得到：然后可以利用“复式条形图”做出下面：（去掉拆分——图形——旧对话框——条形图——复式条形图、定义——“金额等级”到类别轴，户口到定义类聚。
两个颠倒无所谓）二. 打开数据Employee data.sav，进行如下操作：1）计算薪水增加额（saladd = salary- salbegin）（简单不说了）2）将薪水增加额分为四组（1：<=10000；2：10000-20000；3：20000-30000；4：>30000）并将分组结果保存在为变量saladd_g，定义变量saladd_g的Label （变量名标签）为薪水增加等级。
spss思考与练习解析
1、 （1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-确定。
得方程y=+。
（2）对回归方程的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：β1=β2=0，构造统计量F=1)-p -SSE/(n SSR/p，p 是自变量个数此时是2，n 是样本个数14。
F 服从分布：F~F （2,11）。
从上图最后两列看出，在显著性水平α=的条件下，p 值=sig<α，从而拒绝原假设，即在显著性水平α=的条件下，认为y 与x1，x2有显著的线性关系。
对回归系数的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：βi =0（i=1,2），构造统计量)1(t ~iii--=∧∧p n i c t σβ，其中1--=∧p n SSEσ。
p值=sig<α），从而拒绝原假设，即在显著性水平α=的条件下，认为xi（i=1,2）对因变量y的线性效果显著。
（3）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-统计量-回归系数-置信区间、估计。
得到βi 的1-α的置信区间为（）β1的置信水平为的置信区间是（,）；β2的置信水平为的置信区间是（，）；（4）回归方程的复相关系数SST SSRR2=，比较接近1，说明回归方程拟合效果较好。
模型汇总模型RR 方 调整 R 方 标准 估计的误差1 .941a.885 .864a. 预测变量: (常量), x2, x1。
（5）操作：先把待预测的数据输入表格，分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2，保存-预测值、残差项选择“未标准化”-预测区间（“均值”）。
得到E （y ）的点估计值是，置信水平为的置信区间是（,）3、（1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x，确定。
得方程y=。
系数a模型 非标准化系数标准系数tSig. B标准 误差试用版 1(常量).442.065 x.004 .000.839.000a. 因变量: y（2）诊断该问题是否存在异方差性，两种方法等级相关系数法残差图e y ~∧。
SPSS思路和标准答案
一、
1)对数据集居民储蓄调查数据(存款）．sav按照户口类型和年龄对存款金额进
行分类汇总,计算其均值和标准差。
(方法一：打开数据-分类汇总-“年龄和户口”移入分组变量、将“存款金额”两次移动到变量摘要里-分别点击下方函数——得到变量摘要里“a5 mｅan 和a5sd”---再点击下方“创建只包含汇总变量。
”）(方法二:利用拆分-比较组点进“年龄和户口”-分析-描述统计-描述-点进“存款金额”）得到如下：
2)分组、频数分析(对数据集居民储蓄调查数据(存款).ｓav进行分析)
(原理与上题方法二一样利用拆分--只是最后将“描述统计”中的“描述”换成“频率”)得到:（也可以加上直方图）
3)分析储户的户口和职业的基本情况(听老师说可以直接做饼状图:去掉拆分—
—图形-——旧对话框——饼图——个案组摘要、定义——职业移入“定义区分”,户口移入“行”)得出：。
spss习题及其答案
spss习题及其答案
SPSS习题及其答案
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学和商业研究。
它可以帮助研究人员对数据进行分析、建模和预测。
在学习和使用SPSS的过程中，习题和答案是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和掌握SPSS的使用方法和技巧。
下面是一些常见的SPSS习题及其答案，供大家参考：
1. 问题：如何在SPSS中导入数据？
答案：在SPSS中，可以通过“文件”菜单中的“打开”选项来导入数据，也可以直接拖拽数据文件到SPSS的工作区。
2. 问题：如何计算变量的描述性统计量？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“描述统计”选项来计算变量的描述性统计量，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 问题：如何进行相关性分析？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“相关”选项来进行相关性分析，可以计算变量之间的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数。
4. 问题：如何进行回归分析？
答案：在SPSS中，可以使用“回归”选项来进行回归分析，可以进行简单线性回归、多元线性回归等不同类型的回归分析。
5. 问题：如何进行因子分析？
答案：在SPSS中，可以使用“因子”选项来进行因子分析，可以帮助研究人员发现变量之间的潜在结构和关联。
通过以上习题及其答案的学习和实践，我们可以更好地掌握SPSS的使用方法，提高数据分析的效率和准确性。
希望大家在学习SPSS的过程中能够多多练习，不断提升自己的数据分析能力。
SPSS习题及其答案是我们学习的好帮手，也是我们进步的动力。
spss问题及回答
1.用SPSS绘制饼图的时候为什么不能显示每一块所占的百分比呢？只有图形，看不到数字?答：双击输出的圆形图进入编辑状态，点击工具条上的条形状的工具。
圆形图中的数据或百分比就出现了，再利用编辑对话框的功能就可以改变文字或数字的大小、位置等。
2.spss多选项题变量如何设置？第一，多选项二分法；Q1 你经常使用的搜索引擎是哪几个？1 百度2 Google3 雅虎4 其他假设有5个被访者，分别选择了A 1B 1,2C 1,2,3D 2,3E 1,4一数据录入有两种录入法,分别是二分法和分类法。
1 二分法,数据结构如下二分法的特点是，题目有几个选项，SPSS数据文件中就有相应的几个变量以之对应。
选项选中为1，不选中为0（也可以自己定义）。
2 分类法，数据结构如下二多选题定义SPSS中处理多选题，其实有两个模块。
一个是在菜单Analyze -- Multiple Response –define sets中，这个地方定义的多选题是临时的，如果你关闭SPSS后再打开，多选题还得重新定义。
1 二分法：1）在菜单中打开定义多选题的对话框，然后把同一道题目的几个变量选中，点击向右的三角形将它们移动到"Variables in Set" 这个框中2）在Variable Coding里选中Dichotomies，即二分法3）在Category Label Source里选"Variable Labels"4）Set Name：填入多选题编号，Set Label：填入多选题的题干（或其他你觉得合适的标签）5）点击Add定义完后，可操作Analyze -- Multiple Response –frequencies，定义的多选变量只能频数统计（Analyze -- Multiple Response --frequencies）和交叉列表（Analyze -- Multiple Response - crosstabs）2.假设检验1. 单一样本t检验（One-sample t test），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。
spss试题
spss试题简介：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计学分析的软件工具。
它可以帮助研究者进行数据收集、数据清理、数据分析等一系列统计学任务。
本文将探讨SPSS试题的相关内容，包括SPSS的基本操作、常见题型以及解答技巧等。
一、SPSS基本操作在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要掌握一些基本的操作技巧。
以下是一些常用的SPSS操作命令：1. 数据导入与保存：在SPSS中，可以通过导入数据文件的方式将外部数据引入到软件中。
常见的数据文件格式包括Excel、CSV等。
导入数据后，可以将数据保存为SPSS文件格式（.sav）以便后续使用。
2. 数据清理：数据清理是为了去除数据中的错误、缺失或异常值，保证数据的准确性和完整性。
SPSS提供了多种数据清理方法，包括删除异常值、插值处理等。
3. 数据描述性统计：使用SPSS进行描述性统计可以对数据进行初步分析，了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度等。
常用的描述性统计方法包括频数、均值、标准差等。
4. 数据分析：SPSS提供了丰富的数据分析方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。
根据实际需求，选择合适的分析方法进行数据处理和结果解读。
5. 图表制作：SPSS可以生成各种类型的图表，例如柱状图、折线图、散点图等，用于数据可视化展示。
通过图表，可以更直观地观察数据的特征和趋势。
二、SPSS常见试题1. 描述性统计题试题要求对一组数据进行描述性统计分析，如计算均值、标准差、频数等。
学生需要了解SPSS的描述性统计命令以及结果解读方法。
2. 假设检验题试题给出一组数据和相应的假设，要求学生使用SPSS进行假设检验，并给出结论。
学生需要掌握t检验、方差分析等假设检验方法，并能够解读SPSS输出结果。
3. 数据清理题试题提供一个包含错误或缺失值的数据集，要求学生使用SPSS进行数据清理。
学生需要了解SPSS的数据清理功能，并能够选择合适的方法进行数据处理。
SPSS操作归纳总结(全)
SPSS操作归纳总结一、成绩分析（集中量和差异量）如：某校高一甲板40名学生的化学测验分数操作：Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies（频数）二、相关量1、积差相关系数如：40名学生的数学和化学成绩操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）结论：在0.01水平上学生的化学成绩与生物成绩相关，也就是说我们有99%的把握说学生的化学成绩与生物成绩密切相关。
分析：若Sig.(2-tailed)的值<0.05，则相关程度密切若Sig.(2-tailed)的值<0.01，则相关程度非常密切若Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切2、点双列相关系数如：求若干名考生的生物成绩与性别之间的相关系数，并判断他们之间有无相关关系？操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。
结论：在0.05水平上学生的生物成绩与性别无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的生物成绩与性别密切相关，或者说学生的生物成绩和性别无密切关系。
3、等级相关系数如：高考总分与生物等级、化学等级的相关操作：Analyze ——Correlate （相关）——BIvariate （双变量）注：相关系数为负值，说明为负相关，正值为正相关，而且绝对值越大，相关性越大。
该题中男表示为1，女表示为0，该结果为负值，说明女的成绩好，而男的成绩不好。
分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。
结论：在0.05水平上学生的三科总分与物理等级无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的三科总分与物理等级密切相关，或者说学生的三科总分与物理等级无密切关系。
补充：“物理等级”转换成“等级数”操作：Transform——Recode——Into different variables三、考试质量的分析1、难度分析（P）Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies结论：客观题的难度P ——直接看得分的valid percent主观题的难度P——mean 除以该题的总分值2、区分度分析（1）用相关系数法求试题的区分度某一题的得分与该生总分的相关程度作为该题的区分度。
Spss试题(附解答和Spss数据库)
Spss试题（附解答和Spss数据库）一、对某型号的20根电缆依次进行耐压试验，测得数据如数据1，试在α=0.10的水平下检验这批数据是否受到非随机因素干扰。
解:本题采用单样本游程检验的方法来判断样本随机性。
原假设:这批数据是随机的;备择假设:这批数据不是随机的。
SPSS操作:Analyze -> Nonparametric Test -> Runs数据分析结果如下表所示:Runs Test耐电压值aTest Value 204.55Cases < Test Value 10Cases >= Test Value 10Total Cases 20Number of Runs 13Z .689Asymp. Sig. (2-tailed) .491a. Median结果:-- Test Value:204.55(即上面Cut Point设置的值)-- Asymp. Sig.=0.491，即P值=0.491大于显著水平0.10，则接受原假设，即样本是随机抽取的，这批数据未收到非随机因素干扰。
1二、为研究吸烟有害广告对吸烟者减少吸烟量甚至戒烟是否有作用。
从吸烟者总体中随机抽取33位吸烟者，调查他们在观看广告前后的每天吸烟量(支)。
试问影片对他们的吸烟量有无产生作用,(见数据2)解:本题采用配对样本T检验的方法。
原假设:影片对他们的吸烟量无显著影响;备择假设:影片对他们的吸烟量有显著影响。
SPSS操作:Analyze -> Compare Means -> Paired-Samples T Test… 数据分析结果如下表所示:Paired Samples StatisticsMean N Std. Deviation Std. Error MeanPair 1 21.58 33 10.651 1.854 看前(支)17.58 33 10.680 1.859 看后(支)Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig.Pair 1 33 .878 .000 看前(支) & 看后(支)Paired Samples TestPaired Differences95% ConfidenceInterval of the Std.Difference Sig. Std. ErrorMean Deviation Mean Lower Upper t df (2-tailed)Pair 1 看前(支) 4.000 5.268 .917 2.132 5.868 4.362 32 .000 - 看后(支) 由表可知，看前样本均值为21.58，看后样本均值为17.58，此外，p值为0.000<0.05，因此，拒绝原假设，接受备择假设，即在α=0.05显著性水平下，影片对他们的吸烟量有显著影响。
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Spss期中考试
•考试的数据文件为：aasc
•题目1：检查数据文件中变量e1—e12是否有异常数据。
（15分）
Analyze----Descriptive statistic---Frequencies
•题目2：分组描述不同性别、年级的被试在A型性格量表上的得分（15分）Analyze----Compare Means---Means PS;结合其他变量。
分组描述要分层，其他不分
•题目3：计算，在控制个我取向之后，自信与A型行为的相关。
（20分）
Analyze----Correlate---Partial
•题目4：多因素方差分析，自变量为性别与年级，因变量为总体自信。
（25分）Analyze----General Lineal Model---Univariate pspost和option选两个
Ps单因素方差分析
•Analyze----Compare Means---One-way ANOV A（>=3时，选事后检验）
很轻中等偏重很重
自愿77.50±18.55 67.57±11.51 69.59±9.17 57.56±15.76
非自愿65.38±12.14 66.89±13.68 63.95±9.49 58.29±10.11
F
自愿与否 4.19*
生产任务 4.10**
自愿*生产任务 1.84
(单因素的f值在右侧即可，多因素的要另起行)
事后检验没受过教育的在
•题目5：分析A型性格量表的内部一致性信度（分类表与总量表）、结构效度。
（25分）信度看Crronbach Alpha 效度看KMO
信度：Analyze----Scale---Reliability analysis---Statistics--- Descriptive for ---scale if item deleted 效度：Analyze----Date Reduction ---Factor Analysis---Rotation：Method---Varimax Option---coefficient display format :suppress absolute less than 0.5
6、重编码：将平均气温在28℃以上的月份视为高温月。
统计90年代（90~94年）武汉、北京、昆明三地每年高温月的个数。
做三线表。
（15分）
(1)Transform---recode different---莫忘label
(2) Analyze----Compare Means---Means 注：independent里用year即可
7、分组描述。
将1~6月重编码为上半年，7~12月重编码为下半年。
描述80年代（85~89年）上海市上半年与下半年的温度。
做三线表。
（20分）
（1）Transform---recode different---莫忘label
（2）Analyze---General Lineal Model---Univariate莫忘因变量还有年
8、t检验。
检验成都、昆明、武汉上半年与下半年的温度是否有差别。
做三线表。
（20分）（1）Transform---recode different---莫忘label
（2）Analyze----Compare Means---Independent-Sample T Test （只考）ps：方差齐星与否看levens
留守非留守T
婚姻质量98.87±21.14 102.89±19.83 -2.29*
社会支持42.69±6.46 42.81±6.81 -0.20
（文字描述）留守与非留守妇女在主观支持上没有显著差异。
自愿留守妇女在ab上显著高于非自愿留守妇女
9、用重复测量方差分析比较北京、上海、成都、昆明四地平均温度的差异。
做三线表（20）Analyze ----General Lineal Model ---Repeated Measures : factors 4 注contrast : difference 10、灵活运用统计手段：找出所有城市中哪些城市四季如春。
并写出你的分析思路（25分）Analyze ----Descriptive statistics---- Descriptive。