spss软件分析方法概述
第1章 SPSS统计分析软件概述
2.数据和访问管理 SPSS Base 18 提供了更强大的数据管理功能 帮助用户通过 SPSS 使用其它的应用程序和 数据库。用户还可以定制 SPSS 内部信息显 示的方式，这样在管理数据的时候能够节省 时间，也具备一定的灵活性。
3.分析功能 SPSS Base 18 还包括了 ordinal regression（次序回归）分析算法，该算法 在以前的版本中包含在 SPSS Advanced Models™ 附属模块中。在 18.0 中用户可以 直接在 Base 模块中直接使用这种新的算法 来对两种以上的变量的次序输出进行预测。 例如，预测客户忠诚度及其与客户满意度的 相关性。
二、利用SPSS进行数据分析的一般步骤
定义SPSS数据 定义SPSS数据 SPSS 文件的结构 建立SPSS 建立SPSS 数据文件 录入、修改、 录入、修改、保存 SPP数据 SPP数据 数据的加工整理
统计分析
解释分析结果
三、利用统计教练
右键帮助
四、系统参数设置
PASW，包括四部分： PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)： 统计分析 PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘 Data Collection family (formerly Dimensions) 数据收集 PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企 业应用服务
SPSS概述 第1章 SPSS概述
第一节 SPSS的发展及特点
一、软件简介 SPSS最初全称为Solutions Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件 包” 。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的 增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改 Statistical Product and Service Solutions ， 即“统计产品与服务解决方案”。 目前SPSS被IBM收购，已改名为PASW （Predictive Analytics Software ）Statistics，预测统计分析 软件，最新版本为SPSS 19.0 for Windows。
spss分析方法
spss分析方法SPSS分析方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。
本文将介绍SPSS的基本分析方法，包括数据导入、描述统计、假设检验和回归分析等内容，希望能够帮助读者更好地使用SPSS进行数据分析。
首先，我们需要将数据导入SPSS软件中进行分析。
在导入数据之前，我们要确保数据的格式正确，包括缺失值的处理、变量的命名和数据类型的设置等。
在SPSS中，可以通过“文件”-“打开”命令来导入数据文件，选择正确的文件格式并指定变量类型，完成数据的导入工作。
接下来，我们可以进行描述统计分析，了解数据的基本特征。
在SPSS中，可以使用“分析”-“描述统计”命令来进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、最大最小值和频数分布等。
通过描述统计分析，我们可以快速了解数据的分布情况，为后续的假设检验和回归分析提供参考。
在进行假设检验时，我们需要选择合适的统计方法来验证研究假设。
在SPSS 中，可以使用“分析”-“比较均值”命令进行t检验或方差分析，也可以使用“分析”-“相关”命令进行相关性分析。
在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法和显著性水平，并对结果进行解释和推断。
此外，回归分析是SPSS中常用的数据分析方法之一。
通过回归分析，我们可以探索自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在SPSS中，可以使用“回归”命令进行线性回归分析，也可以进行多元回归分析和逐步回归分析。
在进行回归分析时，需要注意变量的选择和模型的解释，合理地分析结果并进行推断。
综上所述，SPSS是一款强大的统计分析软件，具有丰富的分析方法和功能。
通过本文的介绍，希望读者能够掌握SPSS的基本分析方法，合理地运用SPSS进行数据分析，为研究和决策提供可靠的统计依据。
当然，SPSS作为一款专业的统计软件，还有很多高级的分析方法和技巧，需要读者进一步深入学习和实践。
第一讲SPSS统计分析软件概述
第一讲SPSS统计分析软件概述教学目标1.明确SPSS软件是一种专业的统计分析软件，了解SPSS的主要应用领域；2.熟练掌握SPSS进入和退出等基本操作，了解SPSS的基本窗口和菜单安排；3.掌握SPSS的三种使用方式以及它们的特点和应用场合；4.掌握利用SPSS进行数据分析的基本步骤。
教学内容1.SPSS使用基础；2.SPSS基本运行方式；3.SPSS进行数据分析的基本步骤。
第一节SPSS使用基础一、SPSS的含义SPSS是软件英文名称的首字母缩写，全称为Statistical Package For The Social Sciences，即社会科学统计软件包。
SPSS软件由美国斯坦福大学三位研究生所研发，并于1975年在芝加哥成立了专门研发和经营SPSS软件的SPSS公司。
于2000正式将公司全称改为“Statistical Product and Service Solutions”即统计产品与服务解决方案。
SPSS软件是世界三大软件之一，应用领域十分广泛，应用于经济学、金融学、市场研究、社会民族学、人类学、社会工作、医学、农学、工学等多个领域。
被称为“真正的统计，确实简单”。
二、SPSS for windows的特点1.操作界面极为友好，易于学习，易于使用，是非专业统计人员的首选统计软件。
2.无需花费大量时间记忆大量命令、过程、选择项等。
3.只要粗通统计分析原理，就能得到统计分析的结果。
4.可以根据计算机的设备来选择安装，灵活方便。
5.能非常方便地与其他软件的数据进行转换。
6.分析方法丰富，图表功能强大，输出结果美观漂亮。
三、SPSS的启动与退出1.SPSS的启动使用开始菜单启动SPSS双击SPSS图标启动SPSS2.SPSS的退出使用“文件”菜单中的“退出”菜单项退出SPSS单击数据编辑窗右上角“x”的退出SPSS在退出SPSS之前，一般会提示用户以下两个问题：第一，是否将数据编辑器窗口中的数据保存到磁盘上，文件扩展名为.sav。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析SPSS（统计软件包社会科学）是一种用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学领域，包括心理学、教育学、经济学等。
它提供了各种统计分析方法和功能，可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息，并生成统计报告和图表。
本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。
1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法，包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。
研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本特征，为后续的统计推断提供基础。
2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。
研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法，通过SPSS计算得出t值和p值，以判断两组样本均值差异是否显著。
3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。
SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值，以判断不同组别之间的均值差异是否显著。
4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。
SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值，以判断变量之间的关系是否显著。
5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数，以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。
SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。
研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分，以解释变量之间的共性和变异。
此外，SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法，以满足研究人员对不同问题的需求。
第1章_SPSS统计分析软件概述
SPSS基本窗口：结果据输出窗口
窗口标题：SPSS Viewer 功能：SPSS统计分析报表及图形的输出的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、结果显示区、状 态显示区 特点： – 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；状态栏上的！表示当前输出窗口 – 输出窗口可以关闭，窗口内容以.SPO存于 磁盘上 – 两个视图：目录视图和内容视图
实现方法:
(1)打开SYNTAX语句窗口并编写和修改SPSS程序 (2)点击语句窗口中的RUN菜单项，选择运行方式运行
Syntax语句窗口
窗口标题: syntax editer 功能：编写和修改SPSS程序的窗口. 特点： – 打开： FILE -> NEW -> SYNTAX或FILE>OPEN->.SPS扩展名 – 窗口中的程序以.SPS存于磁盘上 – 菜单项RUN中提供四种程序执行方式：All、 Selection、Current、To end
SPSS 基本运行方式
菜单程序混合运行方式:
– 先通过菜单选择分析过程和参数,不立即提交（OK）
执行,而是按动PASTE按钮. – 计算机自动将用户刚定义的分析过程和参数转换成 SPSS的命令,并显示到SYNTAX语句窗口中. – 用户可对其进行必要的修改后再提交给计算机执行. – 一般适用于熟练的SPSS程序员.
数据的操作 对数据编辑窗口中的数据进行加工整理（如变量的排序，转置、选取、分类汇总 和管理 、加权等）。 数据基本处 Transform 对数据编辑窗口中的数据进行进行基本处理（如生成新变量、计数、分组等）。 理 对数据编辑窗口中的数据进行统计分析和建模（如基本统计分析、均值比较、相 Analyze 数据分析 关分析、回归分析、非参数检验等）。 Graphs 制作统计图 对数据编辑窗口中的数据生成各种统计图形（如条形图、直方图、饼图、线图、 形 散点图）。 其他辅助信息（如显示变量信息、定义变量集、菜单编辑器等）。 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。 实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
SPSS软件中常用统计分析方法
SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。
目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。
1、抽样审计不同于详细审计。
详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。
而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。
2、审计抽样不能等同于抽查。
抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。
而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。
3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。
（1）统计抽样和非统计抽样。
审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。
统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。
只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。
spss分析
spss分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件，可以进行各种数据分析。
SPSS分析方法如下：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 参数检验：通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期，常见的参数检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 非参数检验：非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况，常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
4. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
5. 回归分析：通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系，常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。
6. 方差分析：用于比较不同因素对结果的影响，常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 聚类分析：将数据集中的个体划分为不同的类别，常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
8. 判别分析：用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则，常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。
9. 生存分析：用于分析个体在某个时间段内生存的概率，常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
10. 因子分析：用于确定影响多个变量的共同因素，常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
以上只是SPSS分析的一部分，还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。
具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。
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SPSS 回顾：1描述性统计分析1．1基本描述性统计量的概念（1）操作步骤：Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives（2）概念集中趋势的统计量：平均值、中位数、众数、求和离散趋势的统计量：方差、标准差、极差、最小值、最大值、均值标准误差分布形态的统计量：偏度、峰度1．2频数分析（1）操作步骤：Analyze → Descriptive Statistics→Frequencies（2）概念频数（Frenquency）：变量值落在某个区间或者某个取值点的个数。
百分比（Percent）：各频数占总样本数的百分比。
有效百分比（Valid Percent）：各频数占有效样本数的百分比。
累计百分比（Cumulative Percent）：各百分比逐级累加起来的结果，最终取值是100。
1．3探索性分析（1）操作步骤：Analyze → Descriptive Statistics→Explore（2）看得懂以下图形：箱图、茎叶图、QQ图特别注意：以下内容都与假设检验有关。
不同的检验有不同的零假设，但基本上对检验结果的判断都遵循以下判别规则，不再赘述。
（1）如果相伴概率值（P值或Sig.值）小于或等于显著性水平α，则拒绝H0。
（2）相伴概率值（P值或Sig.值）大于显著性水平α，则接受H0。
（3）相伴概率值在spss运行结果中查找。
显著性水平可由用户自行设定，如没有特别要求可取默认值。
2两总体均值比较2．1单样本T检验（1）基本原理：检验样本均值与已知总体均值之间是否存在差异。
（2）操作步骤：Analyze→Compare Means→One Sample T Test（3）原假设H0：样本均值和总体均值之间不存在显著差异。
（4）关键结果标题和统计量：One Sample Test表和其中的t统计量和sig值。
2．2独立样本T检验（1）基本原理：检验两个独立正态样本的总体均值之间是否存在显著差异（2）应用的条件：两个样本相互独立且满足正态分布，样本数量可以不同（3）操作步骤：Analyze → Compare Means→Independent Samples T Test（4）原假设H0：两个独立样本的总体均值不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Independent Samples Test表（a）首先，利用F检验判断两样本的方差是否相同（方差齐性）。
方差齐性原假设H0：认为两总体方差之间不存在显著性差异，方差齐性。
Levene’s Test for…部分的F统计量和sig值。
（b）根据第一步结果，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判断。
T Test部分的t统计量和sig值。
取Levene’s Test for…部分有F统计量和sig值的行所对应的t统计量和sig值。
2．3 配对样本T检验（1）基本原理：检验两个配对正态样本的总体均值之间是否存在显著差异（2）应用的条件：两个样本配对且满足正态分布，样本数量一般相同。
配对的理解，两组同质受试样本配成对子或同一受试样本分别接受两种不同的处理。
（3）操作步骤：Analyze → Compare Means→Paired Samples T Test（4）原假设H0：两个配对样本的总体均值不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Paired Samples Test表和其中的t统计量和sig值。
3方差分析（1）基本原理：检验两个以上正态样本的总体均值之间是否存在显著差异。
找到影响因变量变化的主要因素，确定各因素对因变量变化的影响程度。
（2）基本概念：因素（自变量）、水平、因变量、控制因素和随机因素。
（3）应用的条件：总体正态分布、方差齐性，样本随机且独立。
3．1单因素方差分析（4）操作步骤：Analyze → Compare Means→One-Way ANOVAOption和Post Hoc…按钮的设置（5）原假设H0：因素的不同水平下，因变量的总体均值没有显著性差异。
或者m个样本的总体均值都相同，即μ1=μ2=μ3=…=μm=μ。
（6）关键结果标题和统计量：Test of Homogeneity of Variances表和其中的Levene统计量和sig值，做方差齐性检验。
ANOVA表中的F统计量和sig值，判断多个样本的均值是否相等，从而判断可控因素是否是因变量的主要影响因素。
ANOVA表中的Between Group值，判断组间影响的大小，即可控因素影响的大小。
ANOVA表中的Within Group值，判断组内影响的大小，即随机因素影响的大小。
Multiple Comparisons表，根据Mean Difference值上的正负号和*号，判断哪个水平最显著。
3．2 多因素方差分析（4）操作步骤：Analyze→General Linear Model→UnivariateOption和Post Hoc…按钮的设置（5）原假设H0：不同因素的不同水平下，因变量的总体均值没有显著性差异。
或者m个样本的总体均值都相同，即μ1=μ2=μ3=…=μm=μ。
（6）关键结果标题和统计量：Levene’sTest of …表和其中的F统计量和sig值，做方差齐性检验。
Test of Between-Subjects Effects表中的F统计量和sig值，判断多个样本的均值是否相等。
从而判断不同可控因素是否是因变量的主要影响因素，并且根据F值的大小可判断哪个可控因素影响更大。
Multiple Comparisons表，根据Mean Difference值上的正负号和*号，判断哪个水平最显著。
4非参数检验4．1卡方检验（1）基本原理：检验样本观察值的频数与期望频数之间是否存在显著性差异。
（2）基本概念：观测频数和期望频数（3）操作步骤：以下两步缺一不可Date →Weight CasesAnalyze →Nonparametric Tests → Chi-Square有很多操作上的注意请参看ppt（4）原假设H0：样本来自的总体分布形态与期望分布（或理论分布）不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Test Statistic表和其中的chi square和sig值，做卡方检验。
4．2二项分布检验（1）基本原理：检验观测数据是否来自二项分布总体的一种检验方法。
（2）基本概念：二分变量（3）操作步骤：以下两步缺一不可Analyze → Nonparametric Tests → BinomialTest Proportion的设置与样本数据的第1个各案所处的分布区间有关系。
（4）原假设H0：样本来自的总体分布与指定的二项分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Binomial Test表和其中的Test Prop和sig值，做二项分布检验。
Test Prop值必须和所处的类别行的期望分布值对应。
4．3游程检验（1）基本原理：游程检验又称为链检验，主要用于检验一个变量的两个值（0和1）的分布是否呈现随机分布。
（2）基本概念：游程数的判断。
如以下：投掷硬币十次，出现正反面的变量值序列为00，则游程个数为5，流程总个数为10。
（3）操作步骤：Analyze → Nonparametric Tests → Runs（4）原假设H0：样本的总体分布是随机的。
（5）关键结果标题和统计量：Run Test表和其中的sig值。
Number of Runs值给出游程数。
4．4单样本K-S检验（1）基本原理：用于检验样本数据是否服从某一特定的分布（正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等）。
（2）基本概念：正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布（3）操作步骤：Analyze → Nonparametric Tests → 1-sample K-S（4）原假设H0：样本来自的总体分布与指定的理论分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：1-sample K-S l Test表和其中的K-S Z和sig值。
4．5两独立样本非参检验（1）基本原理：对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异。
（2）基本概念：独立样本、秩（3）操作步骤：Analyze→Nonparametric Tests→2 Independent Samples（4）原假设H0：两独立样本的总体分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Ranks表和其中Mean Rank值，表示每个分组的平均秩。
Test Statistic表和其中的Z和sig值，进行非参数检验。
4．6多独立样本非参检验（1）基本原理：对多组独立样本的分析来推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。
（2）基本概念：独立样本、秩（3）操作步骤：Analyze→Nonparametric Tests→k Independent Samples（4）原假设H0：多个独立样本的总体分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：Ranks表和其中Mean Rank值，表示每个分组的平均秩。
Test Statistic表和其中的chi square和sig值，进行非参数检验。
4．7两相关样本非参检验（1）基本原理：对两组相关样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异。
（2）基本概念：配对样本（3）操作步骤：Analyze→Nonparametric Tests→2 Related Samples（4）原假设H0：两相关样本的总体分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：…Ranks Test表和其中Mean Rank值，表示每个分组的平均秩。
Test Statistic表和其中的Z和sig值，进行非参数检验。
4．6多配对样本非参检验（1）基本原理：对多组相关样本的分析来推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。
（2）基本概念：配对样本（3）操作步骤：Analyze→Nonparametric Tests→K Related Samples（4）原假设H0：多相关样本的总体分布不存在显著差异。
（5）关键结果标题和统计量：…Ranks Test表和其中Mean Rank值，表示每个分组的平均秩。
Test Statistic表和其中的Z和sig值，进行非参数检验。
5相关分析（1）基本原理：检验两个及以上变量之间是否存在相关性。
根据散点图判断是否存在相关关系，及正负方向。
根据相关系数，判断总体相关的程度。
（2）基本概念：相关程度（完全相关、不相关、相关）、相关形式（线形、非线形）、相关方向（正负）。
相关系数取r=0|r|<|r|=~|r|=~|r|>|r|=1值范围相关程度无相关微弱相关低度相关显著相关高度相关完全相关（3）操作步骤：Graphs→Scatter/Dot绘制散点图Analyze →Correlate →Bivariate计算相关系数（4）原假设H0：两（或多）总体线性不相关。