常用统计分析软件
本科毕业论文模板中的统计分析软件与技巧
本科毕业论文模板中的统计分析软件与技巧统计分析是本科毕业论文中一个非常重要的环节，它帮助研究者对实验数据进行分析和解读，从而得出结论。
在统计分析过程中，使用合适的统计软件和掌握相关的技巧显得尤为重要。
本文将介绍本科毕业论文模板中常用的统计分析软件和技巧。
一、统计分析软件在本科毕业论文中，常用的统计分析软件有多种选择，如SPSS、Excel、R等。
下面将介绍每种统计软件的基本特点和使用场景。
1. SPSSSPSS是一款专业的统计分析软件，它提供了强大而全面的数据处理和分析功能。
研究者可以使用SPSS进行数据清洗、描述性统计、参数检验、非参数检验等多个方面的分析。
SPSS操作相对简单，适合初学者使用。
2. ExcelExcel是一款常见的办公软件，也可以用于数据处理和分析。
尽管Excel的统计分析功能较为有限，但其简单易用的特点使得它仍然是很多本科毕业论文作者的首选。
在Excel中，研究者可以使用各类公式和函数进行数据计算和统计分析。
3. RR是一种开源的统计编程语言和软件环境，具有丰富的数据处理和分析功能。
R拥有庞大的用户社区和丰富的资源库，可以满足各类统计分析的需求。
相对于SPSS和Excel，R拥有更高的灵活性和可定制性，但学习门槛相对较高。
二、统计分析技巧除了选择适合的统计分析软件，掌握一些统计分析技巧也是非常重要的。
1. 数据清洗和预处理在进行统计分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
常见的数据清洗和预处理技巧包括数据筛选、缺失值处理、异常值检测和处理等。
通过这些技巧，可以获得干净、可靠的数据，为后续的分析提供可靠的基础。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总体描述和概括的过程，常用的统计指标包括均值、中位数、标准差、频率分布等。
描述性统计分析帮助研究者了解数据的基本特征，可以为进一步的分析提供参考。
3. 参数检验和非参数检验参数检验和非参数检验是统计分析中常用的方法，用于检验样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
统计师行业的统计软件和工具介绍
统计师行业的统计软件和工具介绍统计师是一项专业领域，涉及到大量的数据收集、分析和解释。
为了高效地处理和分析数据，统计师们经常使用各种统计软件和工具。
本文将介绍一些在统计师行业中常用的软件和工具，帮助统计师们更好地完成工作任务。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件，对于统计师来说，它是必不可少的工具。
Excel提供了丰富的数据处理和计算功能，可以处理大量的数据，并进行统计分析。
统计师们可以使用Excel来进行数据整理、排序和筛选，计算均值、方差和标准差等统计指标，制作图表以及进行回归分析等。
2. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专门用于统计分析的软件，在统计师行业中被广泛使用。
SPSS提供了丰富的统计分析方法和功能，能够处理复杂的统计数据。
统计师们可以使用SPSS进行描述性统计、推断统计、因子分析、聚类分析等多种分析方法，帮助他们更深入地理解数据。
3. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款专门用于数据分析和决策支持的软件。
它具有强大的数据处理和分析能力，适用于大规模数据集的分析。
SAS提供了一系列的统计方法和模型，可以帮助统计师从大规模数据中提取有价值的信息，并进行数据建模和预测分析。
4. RR是一种免费的开源编程语言和环境，被广泛用于统计分析和数据可视化。
R具有丰富的统计分析包和库，可以进行各种复杂的数据分析和模型建立。
统计师们可以使用R来进行数据清洗、探索性数据分析、统计推断、模型拟合等工作，同时还能使用R进行数据可视化和报告生成。
5. PythonPython是一种简单易学的编程语言，在统计分析领域也得到了广泛的应用。
Python具有丰富的数据处理和分析库，例如NumPy、Pandas 和SciPy等，可以帮助统计师们进行数据预处理、数据分析和建模等任务。
利用统计软件进行数据分析与解读
利用统计软件进行数据分析与解读在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一环。
统计软件的出现，进一步提高了数据分析的效率和准确性。
本文将介绍一些常用的统计软件，以及如何利用它们进行数据分析与解读。
一、SPSS统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是社会科学领域最广泛使用的统计软件之一。
它具备强大的数据处理和统计分析功能，可以进行多元回归分析、方差分析、因子分析等多种统计方法。
通过SPSS，我们可以轻松地从大量数据中提取有用的信息，并进行合理的解读。
例如，在市场调研中，我们可以使用SPSS对收集到的数据进行分析，得出不同市场细分的特征和趋势，进而制定相应的营销策略。
二、Excel数据分析工具Excel被广泛应用于数据分析领域，其数据分析工具包含了多种统计分析函数。
我们可以通过内置的函数实现简单的数据描述统计、相关性分析、回归分析等常见的数据处理方法。
此外，Excel还支持绘制图表和可视化数据，有助于更直观地理解和解读数据。
对于小规模的数据分析任务，Excel是一个简单而强大的工具。
三、Python编程语言与数据分析库Python作为一种高级编程语言，在数据科学领域也扮演着重要的角色。
借助于Python中的数据分析库（如NumPy、Pandas和Matplotlib），我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务。
这些库提供了灵活且高效的函数和方法，使得数据的清洗、转换、统计和可视化变得更加简便。
同时，Python具备更高的自由度和可扩展性，可以满足不同领域、不同规模的数据分析需求。
四、R语言及其生态系统R语言是一门专门用于统计计算和图形展示的编程语言。
它拥有丰富的统计函数和包，可以应对各种数据分析场景。
R语言的优势在于其强大的统计建模能力和灵活的数据可视化功能，适用于大规模数据的分析和建模。
同时，R语言还有一个庞大的包管理系统，为用户提供了各种各样的数据分析工具和方法。
常用的统计学软件及特点
常用的统计学软件及特点《常用的统计学软件及特点》概述：统计学软件在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。
随着大数据时代的到来，统计学软件的功能越来越强大。
本文将介绍一些常用的统计学软件以及它们的特点和优点。
1. SPSS（统计软件包 for 社会科学）：SPSS是一个广泛使用的统计软件，特点是功能强大且易于使用。
它提供了丰富的数据处理、数据转换、数据可视化和统计分析功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以通过SPSS进行各种统计分析，如描述统计、推断统计、回归分析和因子分析等。
此外，SPSS还支持数据导入和导出，与其他应用程序的集成也非常方便。
2. SAS（统计分析系统）：SAS是另一个广泛使用的统计软件，以其强大的统计分析能力和数据管理功能而闻名。
SAS提供了一系列的工具和过程，可以应对大规模数据集的处理和分析。
它支持多种数据格式，可以通过编程语言进行自定义分析，并且可以在不同平台上运行。
SAS还具有数据挖掘和数据可视化的功能，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。
3. R：R是一个开源的统计学软件，被广泛认可为数据分析和统计建模的首选工具之一。
R拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包，用户可以通过适当的包来满足自己特定的分析需求。
R提供了强大的统计函数和图形功能，可以进行各种数据处理、统计分析和可视化操作。
与其他商业软件不同，R是免费的，并且在学术界和研究领域得到了广泛的应用。
4. Python：虽然Python本身不是一款专门的统计学软件，但它的数据处理和统计分析功能得到了广泛的认可。
Python具有简洁且易于学习的语法，内置了许多处理数据和进行统计分析的库，如NumPy、SciPy和Pandas等。
由于Python在机器学习和人工智能领域的强大应用，它也成为了数据科学家和统计学家的常用工具之一。
总结：统计学软件在数据分析和统计建模中起着重要的作用。
SPSS和SAS是功能强大、受欢迎的商业软件，适用于各种统计分析任务。
常用统计学软件
2.SPSS 仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科 学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统 计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于 20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出 漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自 然科学、技术科学、社会科学的各个领域。迄今 SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万 家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证 券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等 多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统 计软件。因此,对于非统计工作者是很好的选择。
常用统计学软件
1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分 析系统，被誉为统计分析的标准软件。被广泛应 用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等 不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前 SAS 已在全球 100 多个国家和地区拥有 29000 多个 客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信 息中心，国家统计局 , 卫生部 , 中国科学院等都是 SAS 系统的大用户 。尽管现在已经尽量 “傻瓜 化”,但是仍然需要一定的训练才可以使用.因此该 统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使 用
4.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐 全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如 SPSS与SAS那么普遍。 5.Statistica 也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的 软件，在我国用的也不如S
数据分析中的常见统计软件和方法选择
数据分析中的常见统计软件和方法选择在数据分析中，选择适合的统计软件和方法对于准确分析和解释数据至关重要。
本文将介绍几种常见的统计软件和方法，并分析其适用场景，以帮助读者在数据分析中进行正确的选择。
一、SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一种功能强大的统计软件，主要用于社会科学领域的数据分析。
它提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、回归分析等。
SPSS操作相对简单，适合初学者使用。
适用场景：1. 社会科学研究：如心理学、教育学等领域的统计分析；2. 大规模调查分析：SPSS可处理大规模数据集，并进行有效的分析和数据可视化。
二、R语言R语言是一种开源的统计软件和编程语言，具有广泛的应用领域。
它提供了丰富的统计方法和数据处理功能，并有庞大的用户社区支持。
适用场景：1. 数据科学：R语言在数据挖掘、机器学习等领域有广泛应用；2. 数据可视化：R语言有强大的绘图功能，可制作精美的统计图表。
三、PythonPython是一种通用的编程语言，也可以用于数据分析。
它具有方便易用的语法和丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
适用场景：1. 大数据分析：Python可以处理大规模数据，并具备分布式计算的能力；2. 自动化分析流程：Python适用于自动化数据分析流程的编写和执行。
四、ExcelExcel是一种常用的办公软件，也可以进行基本的数据分析。
它提供了一些常用的统计函数和数据处理功能，适合小规模数据的分析和整理。
适用场景：1. 数据清洗和整理：Excel提供了丰富的数据处理函数和工具，适用于初步的数据清洗和整理工作；2. 简单统计分析：Excel自带的统计函数可用于简单的描述统计和数据可视化。
总结：在选择统计软件和方法时，需根据具体需求和数据特点进行综合考虑。
SPSS适合社会科学领域的数据分析，R语言适用于数据科学和数据可视化，Python适用于大数据分析和自动化流程，Excel适合小规模数据的简单分析和整理。
掌握常用计量软件实证分析方法介绍
掌握常用计量软件实证分析方法介绍常用计量软件：1. Stata：Stata是社会科学研究中最常用的统计分析软件之一、它提供了丰富的统计和图表功能，并支持多种数据分析方法，包括回归分析、面板数据分析、生存分析、聚类分析等。
Stata通过命令行和菜单两种方式进行操作，用户可以根据自己的需求选择适合的方式进行分析。
2.R：R是一种开源的统计软件，广泛应用于各个领域的数据分析和建模。
它提供了丰富的函数和包，用户可以使用这些函数和包进行各种统计分析和可视化操作。
R的优势在于其灵活性和开放性，用户可以根据自己的需求自定义函数和包，满足特定分析要求。
3. Python：Python是一种通用编程语言，也可以用于数据分析和建模。
Python通过各种包提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能。
其中，NumPy和Pandas是用于数据处理的重要包，SciPy可以用于数值计算和统计分析，Matplotlib和Seaborn可以用于数据可视化。
实证分析方法介绍：1.回归分析：回归分析是一种常用的实证分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
它通过建立数学模型，通过拟合模型中自变量的值来预测因变量的值。
回归分析可以分为一元回归和多元回归，在多元回归中，可以考虑多个自变量对因变量的影响。
2.面板数据分析：面板数据是指在一段时间内对同一组体进行多次观测得到的数据。
面板数据分析可以用于研究时间序列和横截面数据的关系，以及时间序列和横截面的混合数据。
常用的面板数据分析方法包括固定效应模型和随机效应模型。
3.差异法：差异法是一种常用的实证研究方法，用于比较不同组之间的差异。
差异法可以用来研究不同地区、不同时间段、不同处理组和对照组之间的差异，并评估因果关系。
常用的差异法包括配对差异法、断点回归设计和差分法。
4. 生存分析：生存分析是一种用于研究时间尺度下事件发生的概率和时间的分析方法。
它广泛应用于医学、社会科学和经济学等领域。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
常用统计分析软件
常用统计分析软件常用的统计分析软件有很多，下面我将介绍一些常见的统计分析软件及其特点。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：是一款统计分析软件，具有强大的数据处理、数据分析和报告生成功能。
它可进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等常用统计分析。
2. SAS（Statistical Analysis System）：是一种完整的统计分析解决方案，包含数据管理、数据分析、统计建模和数据可视化等功能。
它适用于大规模数据的处理和分析，具有高效、稳定和灵活的特点。
3.R：是一种免费的开源统计分析软件，拥有丰富的统计分析函数和高级绘图功能。
R语言具有强大的数据处理能力和灵活的编程特点，适用于各种统计分析及数据可视化的需求。
4. Python：是一种通用的编程语言，也可以进行统计分析。
配合一些科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas等），Python可以进行各种统计分析任务，包括数据处理、数据分析、机器学习等。
5. Excel：是一种常用的电子表格软件，也可以进行一些简单的统计分析。
Excel提供了一些常用的统计函数和图表功能，对于小规模数据的分析和可视化比较便捷。
6.MATLAB：是一种功能强大的数学计算软件，也可以用于统计分析。
MATLAB提供了丰富的数学和统计函数，可以进行各种统计分析任务，包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
7. Stata：是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究。
Stata 具有易用的用户界面和灵活的命令语言，提供了丰富的统计分析函数和专门的模块，满足各种统计分析需求。
8. Minitab：是一种易学易用的统计分析软件，广泛应用于工业和质量管理等领域。
Minitab提供了丰富的统计分析和质量管理工具，方便用户进行数据处理和分析，能够生成报告和图表。
9. Gretl：是一种专门用于计量经济学研究的统计分析软件。
国际教育合作的统计分析软件教程
国际教育合作的统计分析软件教程在当今全球化的时代，国际教育合作日益频繁，涉及到学生交流、学术研究合作、教育资源共享等多个方面。
为了更好地理解和评估这些合作的效果和趋势，统计分析软件成为了不可或缺的工具。
本教程将为您介绍几款常用于国际教育合作领域的统计分析软件，并通过实际案例展示如何运用它们进行数据处理和分析。
一、常用统计分析软件介绍1、 SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，具有操作简单、功能强大的特点。
它提供了丰富的数据分析方法，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
SPSS 的图形化界面使得数据输入和结果输出都非常直观，适合初学者和非统计学专业人士使用。
2、 StataStata 是一款功能强大且灵活的统计软件，常用于学术研究和数据分析。
它支持多种数据格式，并且具有丰富的命令和函数，可以进行复杂的数据分析和编程操作。
Stata 在处理面板数据、生存分析等方面具有独特的优势。
3、 RR 是一种开源的统计编程语言和环境，拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包。
R 可以实现几乎所有的统计分析方法，并且能够进行高级的数据可视化。
对于有编程基础和需要进行定制化分析的用户来说，R 是一个很好的选择。
4、 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款商业统计分析软件，在企业和政府机构中应用广泛。
它具有强大的数据管理和分析功能，尤其在处理大规模数据和复杂的统计模型方面表现出色。
二、数据收集与准备在进行统计分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
国际教育合作的数据来源可能包括学校的数据库、调查问卷、官方统计报告等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
数据准备的过程包括数据清理、变量定义和编码等。
例如，处理缺失值、异常值，将分类变量转换为数值变量等。
同时，为了便于分析，还需要对数据进行标准化或归一化处理。
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统计学的分类
统计方法的基本功用
提供了整理和描述数据的科学的方法 提供由样本推论总体的科学的方法
提供通过误差分析以鉴定处理效应的科学的方法
提供了分析多个变数间相关密切程度的科学的方法
提供进行科学试验设计的科学的方法
推荐使用的几本教材
以上教材均被超星数字图书馆收藏，校园网用户均可直接下载。 SPSS等统计软件的下载地址： ftp:///incoming/Science/stat
将连续性变量自动按分位数要求分成几类
自动分组(Categorize Variables)
数据文件的其它处理功能
加权(weight cases)
指定某一变量为加权变量。
加快变量选择的速度 变量集的定义 变量集的使用
变量集
第二章 统计分析
基础统计
包括：描述性统计、方差分析、t-检验、线性回归、 相关分析等
scale: 数值型 Ordinal：序数型 Nominal：名词型
数据的编辑
打开数据文件 数据定位 插入和删除个案 插入和删除变量 数据单元数据的移动和复制
与其他软件共享数据
打开其他格式的数据文件 直接打开
在SPSS10已经可以直接读入许多常用格式的数据文件 利用通用数据库ODBC接口读取数据文件 在9.0及以前版本中非常重要 和大型机交换文件时常用
常用统计分析软件
SPSS 10.0 for Windows
主讲：杨泽峰 电话：7979358 Email：yzfcn@
统计学与统计软件
市场经济呼唤统计学
统计学是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科， 能够告诉人们如何通过打开几扇窗口去探索一个未知的世界， 教会人们怎样用一种新的方式来思考问题，是一门很实用的 学科。 大至国家的宏观决策，小至企事业单位的微观管理，都离不 开统计的应用。现代市场经济对统计信息的需求急剧增加， 对统计理论与方法提出了更高的要求。 社会发展问题、经济可持续发展问题、国际竞争力问题、金 融风险管理问题、保险精算问题、人口与社会保障问题、环 境保护问题、科学研究探索问题等等，这些都迫切地等待着 我们去深入地研究。
数据的加工
变量计算(compute)
产生新变量或对原变量进行必要的转换 SPSS算术表达式和逻辑表达式 SPSS函数 对所有或部分个案，计算若干个变量中有几 个变量的值落在指定的区域内，并将结果存 入新变量中。
产生计数变量(count)
数据的加工
分类汇总(aggreate)
序 言
学习使用统计分析软件的基本方法
弄清分析的目的 正确收集待处理和分析的数据(目的、影响因素的 剔除）。 弄清统计概念和统计含义，知道统计方法的适用范 围，无需记忆公式。 选择一种或几种统计分析方法探索性地分析数据。 读懂计算机分析的数据结果，发现规律，得出分析
SPSS基础
SPSS数据文件的特点
SPSS数据文件是一种有结构的数据文件
数据文件的每一行代表一个观测量（概率事 件） 每一列代表一个变量 在数据编辑器中可以输入和编辑数据，但是 不能输入数学表达式和函数
定义数据文件的结构
变量名(Variable name)
变量名是变量存取的唯一标志 数值型：常用标准数值型(Numeric):默认类型8.2 如：12345678、12345.67、-1234.56 字符型(String): 存储字符数据8位。如：beijing 处理时用双引号扩起来 日期型（Date):存储日期数据，如：20-AUG-1999 注意：显示宽度不影响数据的存储
序 言
常用统计软件简介
SAS (Ver9.1) --真正的巨无霸。被誉为国 际上的标准统计软件和最权威的组合式优秀 统计软件。
人机对话界面太不友好
图形操作界面比较糟糕 一切围绕编程设计
学习起来较困难（编程） 说明书非常难懂 价格贵的人直跳
序 言
常用统计软件简介SPSS (Ver13) --统计软件 中的贵族
变量类型(type)和显示宽度(width)
定义数据文件的结构
变量名标签(Variable label) 变量值标签(Value label) 变量列格式(Column Format) 缺失值(Missing Values) 变量度量(Measurement)
个案选取方式
个案选取(select cases)
数据文件的整理
文件合并(merge file)
将两个SPSS数据文件合并到一个数据文件中。 纵向合并（add cases）、横向合并（add variables）
文件转置(transpose)
将数据文件行列互换,即:将个案转为变量,变量 转为个案。 将数值型变量的数据旋转90°。
2.1.1 频数分布分析
目的
频数分布分析主要通过频数分布表、条图和 直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统 计量，描述数据的分布特征。
计算频率分布表 绘制统计图形 上述方法适用于定序、定类、定距类型数据
采用的方法
2.1.2 描述性统计分析
目的：
描述性统计分析主要用以计算描述集中趋势 和离散趋势的各种统计量，并可对变量进行 标准化处理。
软件发展
SPSS基础
基本窗口
数据编辑窗口（data editor）
功能：对SPSS的数据进行定义、录入、修改、管理等基本 操作的窗口 组成：窗口主菜单（Data、Transform、Analyze、 Graphs）、工具栏、数据编辑区、状态显示区 SPSS运行过程中自动打开；且只能打开一个窗口；运行过 程中无法关闭 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的； 窗口中的数据以.sav存于磁盘上
数据的收集 数据的整理 数据的分析 结果的解释和推论
统计学为数据分析过程提供一套完整的科 学的方法论。统计软件为数据分析提供了 实现手段。
序 言
统计分析软件的一般特点
功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分 析方法； 有完善的数据定义、操作和管理功能； 方便地生成各种统计图形和统计表格； 使用方式简单，有完备的联机帮助功能； 软件开放性好，能方便地和其他软件进行数 据交换。
本课程的教学站
网站地址
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内容
SPSS入门
序言 SPSS基础 SPSS数据文件的建立与管理 SPSS数据的基本加工和处理 SPSS输出窗口
序 言
统计分析软件是数据分析的主要工具 完整的数据分析过程包括：
SPSS基础
基本窗口
输出窗口（viewer）
功能：SPSS统计分析报表及图形的输出窗口 组成：窗口主菜单、工具栏、结果显示区、状态 显示区 在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开； 可以手工打开若干个可相互切换的viewer窗口； 输出窗口可以关闭； 状态栏上的！表示当前输出窗口 窗口内容以.spo存于磁盘上
SPSS数据的基本加工和处理
数据文件的整理
个案排序、个案选取、文件合并、文件转置 计算变量、产生计数变量、分类汇总
数据加工
数据分组
手工分组
指定加权变量、SPSS变量集的定义和使用
数据文件的其他处理功能
数据文件的整理
个案排序(sort)
将所有个案按照用户指定的某一个或多个变 量的变量值的升序或降序重新排列 快速查找异常值、极端值
10 Help
SPSS基础
利用SPSS做数据分析的一般步骤
建立SPSS数据文件
定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据 统计分析之前的数据预处理 统计分析和建模
分析数据
结果的说明和解释 数据和分析结果的保存
SPSS数据文件的建立与管理
数据文件的特点 结构的定义 数据的录入和保存 数据的编辑 与其他软件数据共享
操作界面极为友好
所有统计软件中最友好的 精心设计的图形操作界面 美观的结果输出 强大的辅助教学功能
输出结果与中文WORD尚存在一定兼容问题 在国内深受欢迎，特别是市场调研行业 在欧洲各研究机构中得到广泛应用
序 言
常用统计软件简介S-Plus(Ver6)
S语言（AT&T贝尔实验室）的后续发展 极为强大的统计功能和绘图能力 应用上以理论研究、统计建模为主 需要有较好的数理统计背景 对编程能力要求极高
【 Descriptive Statistics 】 【 Descriptives 】
步骤：
【 Analyze 】
2.2 均值检验
统计假设测验概述 单样本的t测验 两个独立样本的t测验 两个配对样本的t测验