SPSS数据的预处理报告
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
SPSS之数据预处理
三、分析前数据预处理
本章主要介绍数据的主要预处 理过程，主要包括数据的排序、 理过程，主要包括数据的排序、转 拆分、合并、选择、加权、 置、拆分、合并、选择、加权、和 转换。 转换。
数据预处理
1.数据排序（Sort Cases） 2.数据转置（Transpose） 3.文件拆分（Split File） 4.文件合并（Merge File） 5.选择（Select Cases） 6.加权（Weight Cases） 7.转换（Count，Recode等）
数据文件合并
个案合并( 1. 个案合并(Add Cases ）
演示：商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店 商店
具体的解释可以点击help 具体的解释可以点击
2.变量合并(Add Variable） 2.变量合并(Add Variable） 变量合并 两种情况： 两种情况： 含有多个共同变量的一般合并； 含有多个共同变量的一般合并； 通过一个关键变量的合并－ 通过一个关键变量的合并－排序 演示：商店1.sav ,商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店2.sav
Variables栏中放入将要进行转置的变量名 栏中放入将要进行转置的变量名 Name variable：变量命名栏。该变量的 ：变量命名栏。 数据将作为转置后的变量名。 数据将作为转置后的变量名。 如不是将所有数据进行转置， 如不是将所有数据进行转置，则会有提示 为参加转置的数据将丢失。 为参加转置的数据将丢失。
对话框
6、数据加权 、
数据加权： 数据加权：[Data] →[Weight Cases]； [Weight Cases]； 加权是一种通过人为方法来调节样本或数 据大小的方法。 各门课程的学分数不同， 据大小的方法。如：各门课程的学分数不同， 不能算简单的平均， 不能算简单的平均，而要根据不同的学分进 行加权处理。 行加权处理。 注意： Cases后数据编辑窗没有变 注意：Weight Cases后数据编辑窗没有变 但在右下角显示“ on”字样 字样。 化，但在右下角显示就是利用原有数据， 数据转换，就是利用原有数据，通 过某种函数或数值之间的联系， 过某种函数或数值之间的联系，转换关 系来生成新数据， 系来生成新数据，为达到特定的统计目 的作准备。 的作准备。 如：将汽车的耗油量由每英里耗 油量为多少加仑转变为每公里多少公 升。
spss数据文件的预处理实验报告
spss数据文件的预处理实验报告spss实习报告一、教学实验时间与地点：时间：年 1月9日至年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计数据软件教学实验课就是在我们在自学《统计学》理论课程之后所开办的一门课堂教学课。
通过教学实验，并使学生在掌控了理论知识的基础上，能够具体内容的运用所学的统计数据方法展开统计分析并化解实际问题，努力做到理论联系实际并掌控统计数据软件SPSS的采用方法。
通过对SPSS软件的自学和运用，增进对统计学科学知识的介绍和运用及对课程内容的认知,培育学生的自我非政府能力和动手能力。
三、实训的内容与要求教学实验的内容包含两个方面：个人教学实验和小组教学实验。
1、个人实训：（1）个人教学实验内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。
每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。
（2）小组教学实验任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。
2、教学实验建议：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所收集与整理的资料，运用选好的统计数据方法加以分析，建议资料整理、排序与叙述均在计算机上操作方式顺利完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。
四、教学实验的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
SPSS数据预处理实验报告
实验项目数据预处理
实验时间2017.09.15 实验地点S309 成绩
三、实验内容
1、对个案进行计数
使用SPSS调用该EXCEL数据文件，然后对这部分学生的成绩按如下条件计数：
A、最低分到59分之间的数据进行计数；
B、80分至89分之间的数据进行计数；
使用SPSS调用EXCEL数据
（1）、文件→打开→数据
（2）、打开名为“CJ.xls”的文件
对这部分学生的成绩按条件计数
（1）转换→对个案内的值计数
（2）、最低分到59分之间的数据进行计数
（3）、80分至89分之间的数据进行计数
2、将得到的计数结果，保存为文件名“个案计数”（1）文件→保存
（2）、命名文件名为“个案计数”
3、数据的分类汇总
打开SPSS文件“职工基本情况数据”，分别按照不同学历和不同职称的人员的基本工资进行分类汇总，要求分析其平均值、标准差、基本工资在800~900之间的百分比情况；
（1）、数据→分类汇总
（2）、分析不同学历和不同职称的平均值
（3）、分析不同学历和不同职称的标准差
（4）、分析不同学历和不同职称的基本工资在800~900之间的百分比情况。
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析利用SPSS进行数据分析的一般步骤：建立数据文件——加工整理数据——数据分析——解释分析结果一、SPSS数据的建立和保存变量名（Name）、类型（Type）、列宽（Width）、小数位宽（Decimals）、变量名标签（Label）、变量值标签（Values）、缺失值（Missing）、列显示宽度（Columns）、对齐方式（Align）、计量尺度（Measure）建立：【File】——【Open】——【Data】保存：【File】——【Save】/【Save as】二、SPSS数据的预处理1、排序【实验1a】利用“职工数据”，以职称为主排序变量的降序，工资收入为第二排序变量的升序进行多重排序。
基本操作：【Data】——【Sort Cases】【实验1b】利用“住房状况调查数据”，通过数据排序功能分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情况。
2、计算利用SPSS算术表达式、条件表达式和函数进行计算。
基本操作：【Transform】——【Compute】如果仅希望对符合一定条件的个案计算产生变量，则按IF按扭——【Include if case satisfies condition】【实验2】利用“职工数据”，依据职称级别计算实发工资，计算规则：依据职称1～4等级分别将工资上浮5%、3%、2%、1%。
3、选取抽取部分样本进行分析。
基本操作：【Data】——【Select Cases】【实验3】利用“住房状况调查数据”，分别采用以下两种样本选取方法：（1）希望仅对具有本市户口的家庭住房状况进行分析，因此只选择本市户口的住户样本；（2）希望对全部样本的70%的数据进行分析，因此采用随机选取重点近似选取方法进行抽样。
4、计数基本操作：【Transform】——【Count】【实验4】利用“住房状况调查数据”，计算对住房满意的家庭个数。
5、分类汇总按照哪个变量进行分类；对哪个变量进行汇总；对汇总变量计算哪些统计量。
SPSS数据的预处理
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理 2.文件级别的数据管理(一) 3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
❖（nl<=35）and not (zc<3)
❖ 优先级
3.3 变量计算——P51
❖ 函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 ❖ Mean函数：功能 计算平均数 ❖ Mean（语文，数学，英语） ❖ 常见函数
算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差
(Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”， 70～80分时为“中等”， 80～90分时为“良好”， 90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排 列，在数据 →排序个案/变量中实现
变量排序主对话框
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旧变量的 分组范围
数据分组合并－算例
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”，
70～80分时为“中等”，
80～90分时为“良好”，
90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排
列，在数据 →排序个案/变量中实现
3.5 计数
计算若干变量中有几个变量的值落入了指定区间内 ，并将结果存入一个新的变量中。
学号 语文 数学 英语 体育
001
.。。
89
66
85
90
3.5 计数——统计不及格课程数目
数据计数.sav 【转换T】【对个案内的值计数O】
目标变量名
目标变量名标签 参与计数的变量
定义计数区间
离散值
[60,90)
对数据的转换处理
针对每个个案，都有自己的结果
算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括 号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成； 其结果为真（1） 或者 假（0） 关系运算符： 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~ （nl<=35）and not (zc<3) 优先级
筛掉未选中的个案 将选中的个案拷贝 到一个新的数据文件 删除未选中的个案
随机近似百分比数值
从所有个案中选取？%的数量
精确选取 选取？个；从前？个个案中选取
3.6 分类汇总
分类汇总是按某分类变量进行分类计算，在数据 →分类汇总中 实现 按照那个变量分类 对哪个变量进行汇总，并指定汇总出哪些统计量 按照 性别 对 数学成绩进行汇总计算平均成绩
（3）选取某一区域内的样本 Based on time or case range 适用
于时间序列数据
（4）通过过滤变量选取 Use filter variable 要求指定一个 变量
作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失值的个案将被选中， 常用于排除包含系统缺失值的个案。
按指定条件选取 随机选取 选取某一区域作为样本 通Байду номын сангаас过滤变量选取
3.3 变量计算
根据用户的要求，在原变量的基础上，计算一个新的结
果，并生成一个新的结果变量。变量的计算在转换
Transform →计算变量Compute 中实现：
变量计算主对话框
存放结果的 变量名
函数库
条件
变量计算－算例
数据“厨师的得分表”是15名厨师参加某一次厨艺 大赛的成绩，比赛共分3个环节。 1.求每个厨师3个环节的加权总分，3个环节的权重 分别为0.3、0.5、0.2； 2.求第一环节分数在80分以上的厨师平均得分。
记录拆分主对话框
数据拆分－算例
1.数据“用户评价”是某一年全球通、动感地带、神 州行、大众卡对中国移动的服务评价，试根据用户类 型对数据进行拆分，比较各用户类型的评价平均分。
小 结
本章主要阐述了数据管理的基本内容，包括变量
的计算、分组合并、排序以及数据的合并等等。数据
良好的加工整理是数据分析的重要基础。
3.3 变量计算——P51
函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 Mean函数：功能 计算平均数 Mean（语文，数学，英语） 常见函数 算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差 (Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
SPSS统计分析方法
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理
2.文件级别的数据管理(一)
3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
…
3.3变量计算
即：分别计算出男生们的数学平均成绩和女生们的数学平均成
绩
分类变量
汇总变量
汇总结果加到当前数据编辑窗口
汇总结果保存到新建数据编辑窗口
汇总结果保存到数据文件
3.8 拆分
记录拆分在数据 → 拆分文件中实现，是指数据根据 需要，事先按用户的指定作分组，此后的所有分析
都将按这种分组进行，除非取消数据分割的命令。
Thank you!
变量排序主对话框
选择需要排序的变量
升序 降序
3.4 数据选取
数据选取指从大批量（总体）数据中按照一定规则选取部分数 据（样本）参与分析，在数据 →选择个案中实现 选取方法： （1）按指定条件选取 If condition is satisfied （2）随机选取 Random sample of cases
( ,60)
[90, )
3.6 分组合并
对同一变量的变量值按照某种分组，并合并。 变量的分组合并在转换 →重编码为相同（不同）变 量 中实现，相同变量表示在原始变量基础上修改， 不同变量表示生成一个新变量来表示分组情况
分组合并主对话框
选择需要分组合 并的变量
新变量设置
新变量设置对话框
新变量设置