SPSS入门软件操作(修改版)
SPSS基本操作傻瓜教程
目录一、SPSS界面介绍 (2)1、如何打开文件 (2)2、如何在SPSS中打开excel表 (3)3、数据视图界面 (3)4、变量视图界面 (4)二、如何用SPSS进行频数分析 (11)三、如何用SPSS进行多变量分析 (15)四、如何对多选题进行数据分析 (18)1、对多选题进行变量集定义 (18)2、对多选题进行频数分析 (21)3、对多选题进行多变量交互分析 (24)五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)一、SPSS界面介绍提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。
第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。
第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。
1、如何打开文件这个东西打开之后界面是这样的：我们打开一个文件：要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav：2、如何在SPSS中打开excel表在上图的下拉箭头里找到excel这个选项：然后你就能找到你要打开的excel表了。
3、数据视图界面我现在打开了一个数据库。
可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样：现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。
这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。
多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是“否”，选项B选了是“是”，没选是“否”，然后选项C……可以理解成把每个选项都变成一个问题。
4、变量视图界面数据视图一目了然，没什么好讲，我们切换到变量视图：刚在数据视图的表头是这样的，怎么知道这个A1，A2对应哪个问题呢，就在变量视图设置。
spss软件操作步骤
SPSS-statistics17.0软件操作步骤1.应在电脑上备有SPSS-st st istics17.0软件，若没有可下载该软件。
2.根据S P SS-stati stics17.0软件的使用要求，应在电脑的Excel上整理好所要统计分析的数据资料备用。
---------------------------------------------------3.打开S P S S-statistics17.0软件，这时在屏幕上会出现一大一小的两个窗口；大窗口是“S P S S-s ta t istics数据编辑器”，是用来分析小窗口是“打开现有的数据”，是用来选择分析资料位置要想把统计分析的数据资料移入到大窗口是的“SPSS-st at istics数据编辑器”里，有两种方法。
一是；单击小窗口“打开现有的数据”下方的“取消”处，这时该小窗口就消失，只留大的窗口。
然后从已打开的Excel上，将整理好的数据资料复制后，在大窗口“S P S S-st at i stics 数据编辑器”上粘贴，然后继续进行分析操作即可。
二是；单击小窗口上已涂黑的“打开现有的数据”下方的“确定”处时，小窗口变成另一个小的窗口，标题为“打开数据”。
这时可在该小窗口里，按操作规程选择到要统计分析的数据资料的位置，并把它自动移入到大窗口“S P S S- s ta ti stics数据编辑器”上，然后继续进行分析操作即可。
重点介绍二；4.单击小窗口下方的“确定”后，该窗口变成的另一个小窗口（标题为“打开数据”）。
5.先从“打开数据”小窗口里寻找到已整理好的所要统计分析的数据资料文件的类型和位置。
如：此次分析的数据资料位置在桌面上；即：要单击“D e s k top”,再涂黑“071,073毕业资料(2012)”后要单击打开，并从“文件类型”中选E x c el类型，这时显现我们所要统计分析的数据资料文件；即：“071,073毕业实习练习资料”。
spss 教程
spss 教程SPSS是一种统计分析软件，它可以用于数据管理和数据分析。
下面是一些SPSS入门教程，不包含标题。
请注意文中不能有重复的文字。
1. 导入数据首先，打开SPSS软件。
在主界面上，选择"打开数据"选项，然后选择要导入的数据文件。
确保选择正确的文件类型（如.csv、.xlsx等）。
点击"打开"按钮即可导入数据。
2. 数据查看导入数据后，可以使用SPSS的数据查看功能来检查数据的内容和结构。
在主界面上，选择"查看数据"选项。
在数据查看窗口中，可以看到数据集的每个变量和观测值。
3. 描述性统计描述性统计是分析数据集的基本统计量，如平均值、标准差、最小值、最大值等。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"描述统计"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成所选变量的描述性统计结果。
4. 单样本t检验单样本t检验用于比较一个样本的平均值是否与总体平均值存在显著差异。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"比较平均数"选项，再选择"单样本t检验"选项。
选择要分析的变量和总体平均值，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成单样本t检验的结果。
5. 相关分析相关分析用于检查两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，选择"分析"菜单，然后选择"相关"选项。
选择要分析的变量，然后点击"确定"按钮。
SPSS将生成相关系数和显著性水平的结果。
这些是SPSS的一些基本操作和统计分析方法。
通过学习和实践，您可以更深入地了解和应用SPSS软件。
SPSS的使用教程
5. 对上述两个新的变量作变量值标签
• 尝试用描述性统计分析对数据进行分析 • 用交叉表对数据进行分析
2. step 4，“Text qualifier”项选“Double quote”
3.
（表示双引号对应文本型变量）
7. 直至“完成”，数据调入SPSS
1. 为便于统计分析，可进一步作处理：
2. 数据排序：“Data”——〉“Sort Cases”，按“no” 排序
3. 将各种出行方式：公交南北、公交东西、出租、 地铁东、地铁西等合并为一个新的变量“出行方 式”
进入变量编辑窗口后会出现如下状态：
变量变名量类变型量小长数度点变位量数名变标量签值标缺签数省据值显示对宽齐变度格量式测度类型
变量名(Name)——根据情况给定，长度不超过8，不区分大小写 变量类型(Type)——点击省略号会弹出如下对话框：
带圆标逗点准点科 日的美型的学 期数元数数计型值数值值数变型量变型法量变量变量量 自字定符义型型变变量量
会出现如下结果：
又如，希望得到如下的报告，这需进行数据转换 方法如下：
当新变量定
义完毕，按 Continue按 钮结束转换
为了便于观看，定义变量值(成绩)标签：
要想看变量值标签，点击： 或选菜单： 会得到如右结果：
6. 频数统计
下面进行频数统计：
7. 练习：奥运会临时超市网点设计
• 2004高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 A题 • 2008 年北京将举办奥运会。根据问卷调查资料分析
1. （续上）
2. 查找范围选择“桌面”（或保存数据的文件夹）
3. 文件类型选择“ *.txt ”，选择“第一次调查数
SPSS统计软件使用指导
SPSS统计软件使用指导SPSS（统计软件包社会科学）是一个功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。
本文将为您提供SPSS的简单使用指导。
一、数据导入与数据处理1. 数据导入：打开SPSS软件后，选择“文件”菜单中的“导入数据”，选择合适的数据类型（如Excel、CSV等），然后按照指引找到要导入的数据文件，并点击“打开”按钮导入数据。
2.数据处理：导入数据后，您可以使用SPSS进行数据清洗、数据变换和数据整合等操作。
例如，可以使用数据筛选功能去除缺失值，使用重编码功能对变量进行重新分组等。
二、数据描述统计1.频数统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“频数”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如中位数、均值等），最后点击“确定”按钮即可进行频数统计分析。
2.描述性统计：选择“分析”菜单中的“描述统计”→“描述统计”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“统计”按钮，并选择要统计的指标（如均值、标准差等），最后点击“确定”按钮即可进行描述统计分析。
三、数据分析与模型建立1.相关分析：选择“分析”菜单中的“相关”→“双变量”，将要分析的变量移至“变量列表”中，点击“OK”按钮即可进行相关性分析。
2.回归分析：选择“分析”菜单中的“回归”→“线性”，将因变量和自变量移至相应的“因变量”和“自变量”框中，可以选择“统计”按钮进行相应的统计分析。
3.方差分析：选择“分析”菜单中的“比较组”→“方差分析”，将要分析的变量移至“因子”列表中以及自变量列表中，点击“OK”按钮即可进行方差分析。
四、结果输出与图表绘制1.结果输出：分析完成后，可以通过点击“结果”菜单中的“查看输出”来查看统计结果。
可以选择复制、粘贴或导出统计结果到其他软件进行进一步分析或报告。
2.图表绘制：选择“图形”菜单，其中包含了众多图表类型，如饼图、柱状图、折线图等。
SPSS基本功能及操作
统计分析模型（1）信度分析文献［558］操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量-描述性（项+度量+如果。
)-项之间(相关性)—继续—确定信度系数界限值：0．60—0．65认为不可信;0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好;0．80—0．90就是非常好。
因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上：0．60—0．70之间可以接受.若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。
项已删除的刻度方差删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。
可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好.信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。
由此可以认为,该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。
从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关,显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度，可以进行后续研究,他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义。
对比上面相关系数表，项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1(强相关)（3）频数分析 P66 文献[558]操作步骤：分析-描述统计—(123)频率（F）—移动变量到变量(V）框内—显示频率表格√—统计量—分布(偏度+峰度）—继续—确定频率也称频数，就是一个变量在各个变量值上取值的个案数.SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表,即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识.描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。
spss简单操作步骤
相应结果解释参考统计数或相关文献
7 一般线性模型：可以考察多自变量间的交互作用，先看交互作用是否显著，不显著就只考察各自变量的主效应
“分析”--“一般线性模型”--选择合适的统计方法，把自变量、因变量拉进去后选择要考察的结果后“确定”
8 相关：“分析”--“相关”--选择要做的相关--拉入要考察的变量--选取合适的相关法--“确定”
（4也是反向计分时需要的操作，如1-7计分时，把1-7这些旧值重新编码成7-1这些新值）
5 描述性结果：“分析”--“描述统计”--“频率”或“描述”--源自相应变量点入右侧框内--“确定”
6 比较均值（t检验、F检验）：“分析”--“比较均值”--如果分两组选t检验，如果是多于两组选单因素方差分析（F），进入对话框后把分组变量拉入“分组变量”或“因子”下，因变量拉入相应框内，更改需要考察的结果后“确定”
1 数据排序：“数据”--“排序个案”--把需排序的变量排序框（貌似一次只能一个变量）--“确定”
2 删除个案：排序后，拉到排序后的变量，删除缺失值项
3 替换缺失值：“转换”--“替换缺失值”--把要替换的变量拉入右侧框内--“确定”
（2、3均是处理缺失值的方法）
4 分组或重新编码变量：“转换”--“重新编码为不同变量”--把相应变量拉入中间大框--在“输出变量”下的“名称”框内输入新名字--点击“更改”--“旧值与新值”赋予相应值
用SPSS做相关性分析的入门操作步骤(可打印修改)
概述：自变量是连续变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是分类变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是连续变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？自变量是分类变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？自变量因变量方法连续变量连续变量线性回归分类变量连续变量比较均值（T检验）连续变量分类变量Logistic回归分类变量分类变量列联分析（卡方检验）注：还有其他可替代的分析方法，但效果基本一致。
1、线性回归（自变量连续变量，因变量连续变量）（1）步骤：分析-回归-线性（2）数据处理：i对变量取lg：对连续变量取lg再做回归，用于检验非线性相关关系。
ii均值中心化：先求均值：数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。
再进行均值中心化：转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。
2、比较均值“独立样本T检验”（自变量分类变量，因变量连续变量）步骤：分析-比较均值-独立样本T检验-因变量放“检验变量”，自变量放“分组变量”，然后定义组-确定结果解读：关注点：看“Sig.(双侧)”是否小于0.05。
3、logistic回归（自变量连续变量，因变量分类变量）步骤：分析-回归-二元logistic-自变量放“协变量”-“选项”点Hosmer-Lemeshow 拟合度（类似于R方）结果解读：（1）模型拟合关注点：卡方越小，Sig.越高，说明模型拟合度越高。
（2）参数检验关注点：看变量的显著性水平是否小于0.05。
4、列联表分析（自变量分类变量，因变量分类变量）步骤：分析-描述统计-交叉表-自变量放“列”，因变量放“行”-“统计量”点“卡方”-“单元格”点“百分比-行”结果解读：关注点：看Pearson卡方的显著性水平是否小于0.05。
5、描述性统计：分析-表-设定表。
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SPSS的界面
utilities:实用程序 有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题和窗口设计等。
SPSS的界面
window: 窗口控制 可进行窗口的排列、选择和显示等操作。
SPSS的界面
Help:
帮助
帮助文件的调用、查询和显示等。
SPSS的界面
Spss的结果输出窗口
体使用方法。
进入SPSS后显示的文件对话框 使用数据库向 以浏览运行 导来创造一个 新的文件选项 操作指导 在数据窗口输入 数据选项 运行一个已 存在的文件 选项 打开一个已存 在的数据源程 序 打开一个其它类 型的文件
SPSS的界面
Spss的主窗口- Data view 数据浏览界面
主菜单
Data view 数据浏览 variable view变量浏览
data:
数据管理
完成数据变量名称和格式的定义，数据资料的选 择、排序、加权、数据文件的转换、连接和汇总 等操作。
SPSS的界面
transform: 数据转换 完成数据值的计算、重新编码和缺失值替代等操作。
SPSS的界面
analyze:统计分析 完成一系列统计分析的选择和应用。
SPSS的界面
graphs:统计图表
建立数据集
columns: 列宽 本例中各变量数据管理器纵列宽全部定义为8。
建立数据集
align: 字符排列方向 有三项选择：
left ——左对齐
right ——右对齐 center ——居中 本例中全部选择右对齐。
建立数据集
measure: 数据量度 有三项选择： scale ——连续型变量 ridinal ——有序分类变量 nominal —名义型变量 本例中除 “sex”选为名义型变量外，其余均选连续型变量。
建立数据集
type: 变量类型 系统默认为数值型 有8种类型可供选择： 1.Numeric:数值型变量 ma:带逗号的数值型变量 3.Dot:带圆点的数值型变量 4.Scientific:科学记数法 5.Date:日期型变量 6.Dollar:货币型变量 7.Custom currency: 自定义型变量 8.String:字符型变量 为便于统计，本例全部定义为数值型。
编辑数据集
数据
插入变量 插入观测 察找观测
观测值排序 数据的行列互换 数据合并 数据分类汇总 正交设计
数据集拆分 挑选观测 给数据加权
编辑数据集
1、插入变量
3、按体重排序
2、插入观测
4、行列互换
5、(按性别)数据拆分
6、分类汇总
编辑数据集
激活变量“age”→点击“data”菜单→点击子菜单“ insert variable” →系统自动插入一个默认名为“var00001”的新变 量。
供选择的100余种函数
数据运算
点击“ transfom ” 菜单→点击子菜单“ count ” 打开 count occurrences of values within cases 对话框→在 target
variable 中指定一个变量 ( 如 h) → 将 height 点入 numeric
问题009：您有几个儿子？几个女儿？ 2 1□儿子_______ 人 变量1的值 2□女儿________ 人 3
问题
变量2的值
变量1
变量2
2、几种常见的编码方式
• 封闭性问卷的处理方法
–单项选择题 –多项选择题 –多项排序选择题 •固定选择项 •不固定选择项
• 开放性问卷的处理方法
问题 001：您的性别： 1□男 2□女
问题012：您择业中考虑的主要因素有（依据 316 重要性大小排列，限选三项）
1Ǝ经济收入 3Ǝ发展前途 5Ǝ个人爱好 7Ǝ劳动强度 9Ǝ社会地位 2 Ǝ专业对口 4 Ǝ地理区位 6 Ǝ风险大小 8 Ǝ社会福利 10Ǝ其他
因为是依据重要性大小排列，限选三项，故 应设三个变量，编码依次为3，1，6。
资料的编码
根据一定的规则将研究资料转换为可进行统 计分析的数码资料的过程。 问题025：您认为打工的外地人对武汉市的 社会秩序是否有影响？（单选） 1□有很大影响 2□有较大影响 3□没有影响 4□不好说 4
答案 编码
编码的步骤
1、确定变量
• 变量：用来反映概念的量化形式。在统
计中往往指最小的分析单位。编码就是 对变量进行编码。变量由两个部分构成： 变量名和变量值。要注意区分何为变量， 何为变量值。在调查问卷中还要注意区 分问题和变量。
SPSS的界面
File: 文件操作 完成文件的调入、存储、显示和打印等操作。
SPSS的界面
edit: 文件编辑 完成文本或数据内容的选择、拷贝、剪贴、寻找 和替换等操作。
SPSS的界面
view: 浏览编辑 完成文本或数据内容的状态栏、工具栏、字体、网格线和数值标 签等功能的操作。
SPSS的界面
SPSS的界面
Spss的主窗口- variable view变量浏览界面
主界面的10个下拉菜单
①文件（File）； ②编辑（Edit） ；
③视图（View） ； ④数据（Data） ；
⑤转换（Transform） ；⑥统计分析（Analyze ）
⑦作图（Graphs） ；⑧工具（Utilities） ； ⑨ 窗口转换（Windows）；⑩ 帮助（Help）
资料的合格性审查
• 审查提供资料的人的身份是否符合规
定的调查对象的身份。
• 审查所提供的资料是否符合填答的要
求。
• 审查所提供的资料是否正确。
审查资料正确性的三种方法
• 1、判断检验：依据已知情况来判断 是否真实正确。
• 2、逻辑检验：从资料的逻辑关系来 检验是否正确。 • 3、计算检验：通过各种数字的运算 来检验是否正确。
择业中考虑的主要因素（依据重要性先后排列）
1Ǝ经济收入 3Ǝ发展前途 5Ǝ个人爱好 7Ǝ劳动强度 9Ǝ其他 2 4 6 8 Ǝ专业对口 Ǝ地理区位 Ǝ风险大小 Ǝ社会福利
316 4785 因为是依据重要性排列，不限制选项， 故应设九个变量，编码依次为： 3，1，6，4，7，8，5，0，0。
择业中考虑的主要因素（多选）
SPSS软件操作 [实 验 室 机 房 版 ]
本讲主要内容
• 1、进入spss前的准备工作 ——资料的审查、数据编码、 资料的登录、制定分析计划等等。 • 2、Spss运行的基本程序与使用方法 ——录入、定义、保存、分析
一、进入SPSS之前的准备工作
资料的 审查
编码
数据资料的形式： 封闭性问卷资料与开放性问卷资料。 不同的资料形式均要求对资料进行审查，但在编 码时有不同的要求。
1Ǝ经济收入 3Ǝ发展前途 5Ǝ个人爱好 7Ǝ劳动强度 9Ǝ其他 2 4 6 8 Ǝ专业对口 Ǝ地理区位 Ǝ风险大小 Ǝ社会福利
编码应为：1，0，1，1，1，0，1，1，0。
或1，3，4，5，7，8，0，0，0。
用SPSS作数据集
1 SPSS软件简介
Statistical package for the social science (简写spss)是美国spss公 司在20世纪80年代开发的大型统计学软件包。在全世界的范围内的科研 活动中应用十分广泛。Spss 与其它统计软件相比，spss不用记忆繁琐、 枯燥的语句和命令，只要用户具有一般的计算机和统计学知识，就能运用 鼠标进行操作，得到所需要的统计分析结果。以下简明扼要地介绍定的具
建立数据集
label: 变量标签 本例中各变量的标签： Number——编号 Sex Age ——性别 ——年龄
Height ——身高 Weight签 本例定义“sex”数值标签： “男”——“1” “女”——“0”
建立数据集
missing: 缺失值 本例选择无缺值。
资料的审 查
• 主要考察三个方面：
–资料的完整性审查 –资料的统一性审查
–资料的合格性审查
资料的完整性审查
• 包括资料总体上的完整性和每份资料 的完整性。
• 资料总体的完整性主要考虑问卷发放 的数量、回收率等。 • 每份资料的完整性主要看问卷的填答 情况，是否是有效问卷。
资料的统一性审查
• 1、检查所有问卷、报表填答的方法是 否统一。 • 2、检查统一指标的数值所使用的单位 是否一致。 • 3、审查指标的定义和分析的标准是否 与自己的研究分类相一致。 • 4、审查指标统计的总体是否一致。
建立数据集
width: 宽度 本例中各变量的宽度：
Number ——2
Sex Age ——1 ——2
Height ——5 Weight ——4
建立数据集
decimals: 小数位数 本例中各变量的小数位数： Number ——0 Sex Age ——0 ——0
Height ——1 Weight ——1
编辑数据集
激活第3个观测→点击“data”菜单→点击子菜单“ insert case” →系统自动插入一个默认为第3的新观测。
数据运算
转换（数据运算）
计算
清点变量值个数 重新编码 对变量分组 给观测值赋秩
自动对变量重新赋值 建立时间序列 缺失值的替代
数据运算
1、计算：体重指数=体重/身高2
2、清点：身高160以下的人数
输出Spss的统计 分析程序的结果
建立数据集
三十名学生的身高与体重数据
[数据集1] 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 性别 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 年龄 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 身高 156.0 155.0 144.6 161.5 161.3 158.0 161.0 162.0 164.3 144.0 157.9 176.1 168.0 164.5 153.0 体重 47.5 37.8 38.6 41.6 43.3 47.3 47.1 47.0 33.8 33.8 49.2 54.5 50.0 44.0 58.0 序号 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 性别 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 年龄 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 身高 164.7 160.5 147.0 153.2 157.9 166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158.6 169.0 体重 44.1 53.0 36.4 30.1 40.4 57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.1