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SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
spss(13.0)教程PPT课件
第25页/共94页
Frequencies过程
例 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下， 请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、 中位数M、p2.5和p97.5（卫统第三版p233 1.1题）。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 3第.2065页/共94页
重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍
• 数据的预分析 • 数据的简单描述 • 绘制直方图
• 按题目要求进行统计分析 • 保存和导出分析结果
• 保存文件 • 导出分析结果
第17页/共94页
数据文件管理
• 编辑数据文件 • 定义新变量 • 直接定义新变量 • 从原有变量计算新变量-Transform菜单 • 数据的录入 • 直接录入 • 数据录入技巧
Frequencies过程
例 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下， 请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、 中位数M、p2.5和p97.5（卫统第三版p233 1.1题）。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 3第.2065页/共94页
重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍 重点介绍
• 数据的预分析 • 数据的简单描述 • 绘制直方图
• 按题目要求进行统计分析 • 保存和导出分析结果
• 保存文件 • 导出分析结果
第17页/共94页
数据文件管理
• 编辑数据文件 • 定义新变量 • 直接定义新变量 • 从原有变量计算新变量-Transform菜单 • 数据的录入 • 直接录入 • 数据录入技巧
第一章-SPSS概述PPT课件
工作界面友好，布局合理、操作简单。 具有完善的数据转换接口，可以方便地与Windows的其
他应用程序进行数据共享和交换。
提供强大的程序编辑能力和二次开发能力。
具有强大的统计图表和编辑功能，尤其是三维统计图绘 制功能突出。
附带丰富的数据资料实例和完善的实用指南。
-
4
研究数据的初 步分析
SPSS数据文件 的建立与管理
简单说明 SPSS数据文件 SPSS早期版本数据文件 Systat数据文件 SPSS便携式数据文件 Excel文件 Lotus格式数据文件 符号链接格式文件 dBase数据库文件 SAS数据文件 文本文件 43 Tab分隔符数据文件
每个单元格中都有一个具体的数据， 不管表现为数字、文字、日期还是 符号，都统称为数据。
文件类型及扩展名 SPSS（*sav） SPSS/PC+（*.sys） Systat(*.syd,*.sys) SPSS Protable(*.por) Excel（*.xls,*.xlsx,*.xlsm) Lotus（*.w*) SYLK（*.slk) dDase（*.dbf） SAS 文本文件（*.txt,*.dat) - Stata（*.dta)
插入新观测值（演示）
定位——编辑——插入个案 定位——右击——插入个案
移动、复制、删除（演示）
编辑——清除 右击——清除 Delete
查找（演示）
编辑——转至个案——个案数——转向 定位——编辑——查找
-
53
数据的录入和编辑
插入新观测值（演示）
-
54
数据的录入和编辑
移动、复制、删除（演示）
的第n个变量的变量值。
-
50
数据的录入和编辑
他应用程序进行数据共享和交换。
提供强大的程序编辑能力和二次开发能力。
具有强大的统计图表和编辑功能，尤其是三维统计图绘 制功能突出。
附带丰富的数据资料实例和完善的实用指南。
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4
研究数据的初 步分析
SPSS数据文件 的建立与管理
简单说明 SPSS数据文件 SPSS早期版本数据文件 Systat数据文件 SPSS便携式数据文件 Excel文件 Lotus格式数据文件 符号链接格式文件 dBase数据库文件 SAS数据文件 文本文件 43 Tab分隔符数据文件
每个单元格中都有一个具体的数据， 不管表现为数字、文字、日期还是 符号，都统称为数据。
文件类型及扩展名 SPSS（*sav） SPSS/PC+（*.sys） Systat(*.syd,*.sys) SPSS Protable(*.por) Excel（*.xls,*.xlsx,*.xlsm) Lotus（*.w*) SYLK（*.slk) dDase（*.dbf） SAS 文本文件（*.txt,*.dat) - Stata（*.dta)
插入新观测值（演示）
定位——编辑——插入个案 定位——右击——插入个案
移动、复制、删除（演示）
编辑——清除 右击——清除 Delete
查找（演示）
编辑——转至个案——个案数——转向 定位——编辑——查找
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数据的录入和编辑
插入新观测值（演示）
-
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数据的录入和编辑
移动、复制、删除（演示）
的第n个变量的变量值。
-
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数据的录入和编辑
SPSS基础入门ppt课件
地区、时间、营业额...
身高、体重、智力...
指定每个变量的各种属性
3
2
变量名、变量标签值、变量的储存类型、缺失值、变量的测量尺度
录入数据
变量名不能与SPSS保留字相同。 SPSS的保留字有ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、 LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。
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12
数据录入 数据录入的格式
实际观察数
理论数 行百分数 列百分数 合计百分数
残差
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41
Crosstabs：结果解释
曾经 吸过烟 * 性别
Case Processing Summary
Valid
N
P erc en t
999
99.9%
C ases
Missing
N
P erc en t
1
.1%
Total
N
P erc en t
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22
Frequencies：定义统计图
统计图类型
无图形 条图 饼图
直方图加上正态曲线
直方图
以频数绘制条图或饼图
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以构成比绘制条图或饼图
23
Frequencies：定义表格
按数值升序
频数表排列次序
按数值降序
按频数升序 按频数降序
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24
Frequencies：结果解释
999
a. 0 cells (.0%) hav e expected count less than 5. The minimum expected count is 34.53.
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最初软件全称为“ 社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）
SPSS课件
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
T检验
T检验，亦称student t检验（Student's t test）， 主要用于样本含量较小，总体标准差σ 未知的正态分 布资料。T检验包括单一样本T检验，两独立样本T检 验，两配对样本T检验。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
单一样本T检验是检验某个变量的总体均值和某一指定值 之间是否存在显著差异。 独立样本T检验是指两个样本之间彼此独立没有任何联系 。两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的 是了解两个样本之间是否有显著差异存在。 两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总 体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究 对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较 以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较 。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有 效。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
Z检验
Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30) 平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理 论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差 异是否显著。 当已知标准差时，验证一组数的均值 是否与某一期望值相等时，用Z检验。Z检验我们首先 要看是相关样本还是独立样本，然后进行相关操作。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
单一样本T检验举例：
分析我校教育技术学专业学生的考研英语成绩和国 家线（45）之间是否存在显著差异。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
T检验方法，就是进行两个样本间的比较，看两个样 本之间是否存在显著性差异。教育技术实验中，通常 需要进行组与组之间平均水平的比较，从而确定两组 之间的差距有多大。比如我们考察本专业考研英语成 绩和国家线之间是否存在显著性差异，可以很方便的 知道这个专业的英语水平。还可以考察某组学生经过 培训后前后成绩的差异，以确定这种教学方法是否有 效，是否需要改进。
SPSS超级完整版教程PPT课件
▪ 按观察单位（按行输入）输入数据 将光标移 动要输入的观察单位，单击鼠标，将该观察单 位标记，输入变量的第一个值，按“Tab” 或 “”键，输入第二个数据。
▪ 按单元格输入数据 将光标移动到想要输入的
单元格，单击鼠标，输入变量值，按回车键。
2020/1/1也0 可按此法修改变量第一值章 。绪论
35
▪ 定义变量名标签是对变量名做进一步说明。
▪ 如果变量名已经说明了变量的内涵，则不必设置 变量名标签。如性别、血型、name，等
▪ 有时，变量名不能明确表示该变量的含义。如
date_in。变量名标签设置为“入院时间”。
▪ 变量标签不受字符位数的限制，可以用英文或中 文表示。
▪ 在统计分析的输出结果中，可显示变量的英文或 中文标签，使输出结果的可读性更好。
4
4
2 王武 1 65 10/25/200 11/28/200 0
4
4
3 陈杉 2 39 12/14/200 01/13/200 0
4
5
4 李思 2 30 11/22/200 12/29/200 1
4
4
5 欧阳山 1 57 12/01/200 01/15/200 2
4
5
6
赵杉
2020/1/10
2 13 10/01/200 11/18/200 1
▪ 本例的性别分别用数值1和2表示男性、女性。这 时的1和2已经没有数值大小的含义，故可以定义 为字符变量，测量类型为Nominal。但为了操作 方便和某些统计分析，还是经常把它定义为数值 变量，默认测量类型为Scale。
▪ 单击变量窗口左下方的Data 2020/窗1/1口0 转为数据窗口。 第一章 绪论
2020/1/10
spss课件
中位数
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数 值。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算中位 数。
平均数
平均数是集中趋势分析中最常用的指标之一，它通过将所 有数据值相加并除以数据量来计算。在SPSS中，可以通 过“描述统计”功能来计算平均数。
众数
众数是指出现次数最多的数值。在SPSS中，可以通过“ 频率”功能来计算众数。
01
02
03
3. 将需要比较的变量拖 拽到X轴和Y轴上，设置
好数据范围和刻度。
4. 根据需要，可以添加 标题、图例、数据标签 等元素，调整颜色和字
体。
5. 点击“确定”（OK） 按钮，保存图表。
线状图制作
• 总结词：线状图能够展示两个变量之间的趋势和关系，通常用于表示时间序列数据或两个变量之间的相关性。
离散趋势分析
离散趋势分析概述
离散趋势分析是描述性统计分析中常用的方法之一，它通过计算数据的标准差、四分位数 间距和极差等指标，反映数据分布的离散程度。
标准差
标准差是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算每个数据值与平均数的差异的平 方，并取平均数的平方根来计算。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算标准差 。
四分位数间距
四分位数间距是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算第一四分位数和第三四分 位数之间的差距来反映数据的离散程度。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算 四分位数间距。
04
均值比较与t检验
单一样本t检验
总结词
单一样本t检验用于检验单个样本的均值是 否与已知的总体均值存在显著差异。
逻辑回归分析
定义
逻辑回归分析是一种二分类的统 计方法，它通过建立一个逻辑模 型，将自变量与一个二元的因变 量（通常为0或1）之间的线性关 系转化为概率预测。
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数 值。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算中位 数。
平均数
平均数是集中趋势分析中最常用的指标之一，它通过将所 有数据值相加并除以数据量来计算。在SPSS中，可以通 过“描述统计”功能来计算平均数。
众数
众数是指出现次数最多的数值。在SPSS中，可以通过“ 频率”功能来计算众数。
01
02
03
3. 将需要比较的变量拖 拽到X轴和Y轴上，设置
好数据范围和刻度。
4. 根据需要，可以添加 标题、图例、数据标签 等元素，调整颜色和字
体。
5. 点击“确定”（OK） 按钮，保存图表。
线状图制作
• 总结词：线状图能够展示两个变量之间的趋势和关系，通常用于表示时间序列数据或两个变量之间的相关性。
离散趋势分析
离散趋势分析概述
离散趋势分析是描述性统计分析中常用的方法之一，它通过计算数据的标准差、四分位数 间距和极差等指标，反映数据分布的离散程度。
标准差
标准差是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算每个数据值与平均数的差异的平 方，并取平均数的平方根来计算。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算标准差 。
四分位数间距
四分位数间距是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算第一四分位数和第三四分 位数之间的差距来反映数据的离散程度。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算 四分位数间距。
04
均值比较与t检验
单一样本t检验
总结词
单一样本t检验用于检验单个样本的均值是 否与已知的总体均值存在显著差异。
逻辑回归分析
定义
逻辑回归分析是一种二分类的统 计方法，它通过建立一个逻辑模 型，将自变量与一个二元的因变 量（通常为0或1）之间的线性关 系转化为概率预测。
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第1章 SPSS简介
社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Science， SPSS）是世界著名的统计分析软件之一。 经近40年的发展，在全球已拥有大量的用 户。目前，SPSS使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据的方法，可方 便地用于特定的科研统计。
▪ （2） 行是观测，即每一行代表一个个体、 一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件 （Case）。例如，问卷上的每一个人就是 一个观测。
6
▪ （3）单元包含值，即每个单元包括一个观 测中的单个变量值。单元（Cell）是观测和 变量的交叉。
▪ （4）数据文件是一张长方形的二维表。数 据文件的范围是由观测和变量的数目决定 的。可以在任一单元中输入数据。如果在 定义好的数据文件边界以外键入数据， SPSS将数据长方形延长到可包括那个单元 和文件边界之间的任何行和列。
▪ 输出区是详解输出区的一个视图，以简洁 的方式反映出详解输出区中各个内容项， 便于用户查找操作结果。
▪ 可以对详解输出区中的表格进行编辑等操 作。
12
第二章 数据文件的建立和整理
数据文件
结构 数据
数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描 述；数据文件的数据所有个案
13
一、数据文件
▪ 数据文件的建立一般要经过两个步骤： ▪ 1.定义数据文件的结构，即在Variable
▪ • SPSS的保留字（Reserved Keywords） 不能作为变量的名称，如ALL、AND、 WITH、OR等。
21
2．定义变量类型（Type）
▪单击Type相应单元中的按钮， 弹出如图下所示的对话框，在对 话框中选择合适的变量类型并单 击“OK”按钮，即可定义变量类 型。
社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Science， SPSS）是世界著名的统计分析软件之一。 经近40年的发展，在全球已拥有大量的用 户。目前，SPSS使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据的方法，可方 便地用于特定的科研统计。
▪ （2） 行是观测，即每一行代表一个个体、 一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件 （Case）。例如，问卷上的每一个人就是 一个观测。
6
▪ （3）单元包含值，即每个单元包括一个观 测中的单个变量值。单元（Cell）是观测和 变量的交叉。
▪ （4）数据文件是一张长方形的二维表。数 据文件的范围是由观测和变量的数目决定 的。可以在任一单元中输入数据。如果在 定义好的数据文件边界以外键入数据， SPSS将数据长方形延长到可包括那个单元 和文件边界之间的任何行和列。
▪ 输出区是详解输出区的一个视图，以简洁 的方式反映出详解输出区中各个内容项， 便于用户查找操作结果。
▪ 可以对详解输出区中的表格进行编辑等操 作。
12
第二章 数据文件的建立和整理
数据文件
结构 数据
数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描 述；数据文件的数据所有个案
13
一、数据文件
▪ 数据文件的建立一般要经过两个步骤： ▪ 1.定义数据文件的结构，即在Variable
▪ • SPSS的保留字（Reserved Keywords） 不能作为变量的名称，如ALL、AND、 WITH、OR等。
21
2．定义变量类型（Type）
▪单击Type相应单元中的按钮， 弹出如图下所示的对话框，在对 话框中选择合适的变量类型并单 击“OK”按钮，即可定义变量类 型。
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)
2、用函数计算加分，方法是：党员加20分，其他的不加分。
3、用函数计算平均分（不算选修和加分）和总分（不算选修）。
4、成绩大于或等于90为优秀，用函数计算每个学生的优秀科目数
5、用函数统计参加各科考试的参考人数、及格人数，各科的最高分和最低分。
6、将sheet1复制为“sheet4"、“sheet5”、“sheet6、sheet
7、sheet8”工作表
7、在sheet1中，在不删除表格数据的情况下，只显示外语大于90或小于60的张姓双名男同学。
8、在sheet4中，筛选出体育系的政治在60到80之间的的张姓同学。
9、在sheet5中，按性别分别排出外语排名，如果外语成绩相等，则按数学排序。
对政治分高于80分的显
10、在sheet6工作表中，筛选出外语排名前6名的学生。
11、在sheet7中，使用分类汇总，分别算出各系的外语、语文、数学的平均分和参考人数。
12、在sheet8中，分别计算男女同学的外语、语文、政治的最高分、最低分和参考人数。
学号单位政治面貌语文数学
女体育系党员100100
女运动系团员8978
男武术系党员790
男体育系团员9040
男运动系团员9668
男武术系党员6978
女运动系6089
男武术系6035
男体育系党员8668
女运动系团员8878
女体育系党员9090
女运动系团员096
女武术系团员6969
女运动系6079
男武术系7890
男体育系党员10096
男武术系团员7969
男运动系党员057
女武术系团员9678
男体育系团员6989
男运动系6079
女体育系95
女运动系党员7488
女武术系团员6888
女武术系团员7845
女体育系团员8986
男运动系团员7975
男体育系党员9079
男运动系8632
男武术系党员75
女运动系团员9269
男武术系党员9560
男体育系团员7478
女武术系团员9089
女运动系党员9679参考人数3533及格人数
最高分100100
最低分00
张姓双名男同学。
序。
对政治分高于80分的显示成红色字，对政治分低于60分的，显示黄色底纹。
分和参考人数。
和参考人数。
外语选修政治加分平均分（不算选修）总分（不算选修）优秀科目数50758617336
809275 4.25322
57959228.5228
88569519.125313
88687410.5326
807868 5.25295
0897828.375227
75361521.25185
9290797.75325
904090 4.25346
9269962368
95606932.5260
4260609240
7586959.75309
9288747.5334
9506810.875359
748878 3.5300
56398925.25202
785679 6.625331
8986907.625337
7975969.25314
686911.77777778232
789079 4.125319
25969021.375271
79699614.75298
986090 3.625363
96606010310
55606911.25293
33555920210
9588887.333333333258
7475868.75321
68927510.5298
789592 5.75322
897495 2.125363 7968747328 353435
989696
0015
目数。