量化研究的基本概念SitesDuke
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量化研究的基本概念
(1
rY2X
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X
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)(1
r2 X1X
2.
X
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
偏相关分析
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
距离(Distances)
意义：计算两个变数之间的相似性 (similarities)或相异性(dissimilarities )。
相关与回归分析
庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系
1
SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
课程大纲
相关分析(Correlation analysis) 1.双变数相关分析(Bivariate correlations) 2.偏相关分析(Partial correlations) 3.距离(Distances)
简单回归分析(Simple regression analysis) 1.描述性分析与模型摘要 2.变异数分析表(ANOVA table)与系数 3.残差统计量与偏离值(Outliers)诊断
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
什么是「相关」？
线性关系(liner relationship)：是指两 变项间的关系，大部分可以一条直线准确
双变数相关分析(Bivariate correlations)
变项间经常是使用不同的测量单位，相关系 数大小及方向计算可能会受到变项间不同单 位所影响。但Person相关系数变是使用Z分 数而能成功地克服此问题。换言之，改变X 或Y的测量单位，不会改变X和Y的相关系数。
量化研究的基本概念包括
量化研究的基本概念包括量化研究的基本概念是指利用数据和科学方法进行研究、分析和预测的一种方法。
它将研究问题转化为无歧义的数值问题，并通过定量数据的收集、计算和分析来回答这些问题。
量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
第一个基本概念是研究设计。
研究设计是量化研究的开始，它决定了研究的目的、问题、对象和方法。
在研究设计中，研究者需要明确研究目的，并根据研究问题选择合适的研究对象和方法。
常见的研究设计包括实验设计、调查设计、观察设计等。
第二个基本概念是数据收集和分析。
数据收集是量化研究的关键环节，通过采集和整理相关数据来支持研究分析。
数据可以通过问卷调查、实验观察、文献分析等多种方式获得。
在数据收集之后，需要对数据进行清理、整理和编码等处理，以便于后续的分析和建模。
数据分析是量化研究的核心步骤，通过统计方法和计量模型对数据进行描述、推断和预测，从而回答研究问题。
第三个基本概念是模型构建和验证。
模型是量化研究中的一种理论框架，它通过数学公式和参数来描述研究对象和关系。
在模型构建中，研究者需要选择合适的模型类型和变量，并根据研究问题假设适当的函数形式。
模型验证是检验模型的有效性和准确性的过程，可以通过拟合度、稳定性、预测误差等指标来评估模型的表现。
在量化研究中，还存在一些其他的基本概念。
例如，样本和总体是统计学中常见的概念，样本是指从总体中选取的一部分观测值，而总体是指研究对象的全体观测值。
抽样是从总体中选择样本的过程，可以采用随机抽样、分层抽样等方法来保证样本的代表性。
此外，还有假设检验、方差分析、回归分析等统计方法和技术，用于检验研究假设、比较组间差异、研究变量关系等。
综上所述，量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
通过运用这些概念，研究者可以系统地开展量化研究，以科学的方式回答研究问题，提供可靠的研究结果。
量化研究与分析
策。
量化研究在心理学 中用于验证假设和 研究心理现象的规 律
通过量表和实验等 方法收集数据，分 析心理变量之间的 关系
帮助理解人类行为 和思维过程的本质 ，为心理学理论提 供支持
在临床心理学、发 展心理学、社会心 理学等领域有广泛 应用
数据来源的多样性
数据处理的复杂性
数据质量的可靠性
数据安全与隐私保护
添加标题
确定研究目标
添加标题
添加标题
确定研究变量
确定研究目的和范围 确定样本量和抽样方法 确定样本的代表性和可行性 考虑样本的多样性和差异性
确定研究问题 设计实验方法和程序
确定实验对象和样本 确定实验变量和测量指标
描述性分析：对数据进行整理、归纳和总结，描述数据的分布特征和规律。
推断性分析：基于样本数据推断总体特征，常用的方法有参数估计和假设检验。
人工智能技术：机器学习、深度学习等 应用场景：数据挖掘、预测模型等 优势：处理大规模数据、提高预测精度等 未来发展：与区块链、物联网等技术结合，拓展应用领域
不同学科的数据和模型整合难度大 缺乏统一的标准和规范 需要跨学科团队的合作与沟通 机遇：促进多学科交叉融合，推动创新发展
汇报人：XX
报告撰写：撰写 研究报告，将研 究过程、方法和 结果进行系统整 理和呈现。
报告格式：遵循 学术规范，合理 安排报告结构， 突出研究重点和 创新点。
报告语言：使用 准确、清晰、简 洁的语言，避免 专业术语和行话， 方便读者理解。
客观性：量化研究通过数据和统计分析，减少主观偏见，更客观地反映研究问题。 可比性：量化研究的数据可以进行横向和纵向的比较，有助于发现数据之间的联系和规律。 可靠性：量化研究采用相同的标准和方法，可以重复进行，结果具有可靠性。 说服力：量化研究通过数据和统计分析，能够提供强有力的证据支持研究结论。
教育研究中的量化研究
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------教育研究中的量化研究教育研究中的量化研究西北师范大学蒋重模近几年来不论是教育科学领域，还是整个社会科学领域，量化研究都十分盛行。
然而由于量化研究的方法不完善以及教育研究的复杂性，教育研究中的量化研究又常常受到人们的质疑，引起了争论。
我们认为很有必要对量化研究的实质、起源，优点和缺点等问题进行探讨，以达到澄清量化研究在教育研究中的作用，摆正量化研究在教育研究中的位置。
一、量化研究的实质什么是量化研究？我们可以下一个最简单的定义，即凡是教育研究，不管采取什么方法，都将问题和现象用数量表示出来，进而去分析、考查、解释，这种研究便是量化研究。
所以量化研究的实质就是用数字、数学符号、数学语言来表达和解释所要研究的问题。
例如，要了解当前教育素质的状况，研究者用教育素质的数量指标来表示，如学生上课的日数与时数、学习科目和内容的数量，师生比例和每班学生人数，教学设备、器材的种类与数量，学生各科成绩测验的分数。
又如教师素质的高低，也要找出代表教师素质的数量指标，如学历、师范教育的年数、合格教师人数。
学生的智力高低，要用智力测验的分数表示。
1 / 10二、量化研究的起源在社会科学研究中，以自然科学为师法，追求量化，主张社会科学应象自然科学一样：科学实验控制，严密地控制研究情境，审慎地操纵变量，精确地测量研究结果，这种思想起源于孔德（A Comte, 17981857）及弥尔（J S Mill,18061873）以来的实证主义（positiyisim）。
什么叫实证主义？有人研究，发现实证主义的定义有 12 种之多，但仍有共同之点。
它们是：第一，以自然科学特别是数学化的物理学一切科学方法的标准或理想，社会科学应以此为准。
量化研究的基本概念量化研究与统计分析-教学幻灯片繁体中文
現象的概念化與構念化
發展假設、定義變項 （進行操作定義）
階段二 資料蒐集
設計研究 （選擇適當方法）
發展抽樣架構 （建立樣本）
發展研究工具 （編製量表）
資料蒐集 （測量與操弄）
第四節
第一章 科學研究與量化方法
階段三 資料分析
資料處理與資料備便 （資料的電腦化處理）
資料描述與資料分析 （描述統計與推論統計）
• 方法
– 參與者或樣本 – 研究工具與器材 – 研究程序 – 分析方法
結果
統計分析及圖表
討論與結論
摘述研究設計與發現 詮釋主要的發現與立
場澄清
評論研究價值與意義 指出缺失與發展方向
第四節
第一章 科學研究與量化方法
7
☆ 量化研究與統計分析…….
量化研究的流程
階段一 理論引導
對現象的好奇與疑問
• 假設─變項之間的假設性關係
• 假說─經過證實的假設
• 定律─經過重複驗證的假說
• 理論─有組織、有架構、具有邏輯關係的假說或 定律
第二節
第一章 科學研究與量化方法
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☆ 量化研究與統計分析…….
主要的量化研究設計
調查法
相關法
實驗法
主要目的
由樣本推論母群
探討變項間關係
探討因果關係
對於母體的描述與解釋 建立通則與系統知識 建立通則與系統知識
完成研究報告 （推廣與應用）
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☆ 量化研究與統計分析…….
電腦對於量化研究的影響
• 電腦的基本特性
– 速度、容量、普遍性、可塑性、服從性
• 正面的意義
– 樣本人數擴大，抽樣誤差降低，增加統計推論的正確性 – 促成多元變數統計方法的發展 – 採用運算公式替代定義公式，節省電腦作業時間 – 以原始資料直接進行處理 – 報導統計檢定犯錯誤的機率 – 教學模式的改變
量化研究的基本概念Sites@DukePPT课件
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
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加入「控制变数」的交叉表格分 析
分析自变数X对依变数Y的效果，必须透
「控制」可能影响此一关系的变异，让这 些变异保持固定的状态下，观察X和Y的关 系是否依然存在。 在三维或多维的交叉表格分析中，研究者 所感兴趣的不是X和Y是否独立的单一假设， 而是关心多个变数之间的关系是否成立。
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
交叉表格分析(Crosstabs analysis)
次数分配(frequency)虽然得知类别变数
的分布情形，了解各个类别或等第的分布 情形是否过于集中或分散，但这是属于单 变数分析，并无法告诉我们「为什么」会 是这种分布，也不知道有哪些可能的解释 原因。 交叉表格分析经常被用来查看类别数较少 的两个变数(通常是名义的或等第的)之间 的关系。
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
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常见的关联量数
Lambda值：利用X变数所提供的信息来帮忙预测
Y变数所减少犯错的比例。 Cramer＇s V 2
V N (k 1)
Gamma参数
k : 行數與列數中取較小者
P Q Gam m a PQ
P : 正向配對 Q : 反向配對
3 SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
建立交叉表格的步骤与原则
交叉表应该有一个表头或标题。
量化研究的基本概念
4 计量分析一(庄文忠副教授)
2011/7/12
平均数比较(Means comparison)
平均数的计算是将每个人的总分累加后除以总
人数，提供了此一变数的中间数值，但并没有 提供有关这些数值分布范围的细节(即变异性)， 任何一边的极端值都可能会扭曲整体的平均数。 因此，仅依赖所观察到的两个群体之间的平均 数差异可能会造成误导，在比较两组的分数时， 查看其平均分数相对于分数的分布或变异性是 否有明显差异是很重要的，而t检定统计正是在 做这件事。
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计量分析一(庄文忠副教授)
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11 计量分析一(庄文忠副教授)
2011/7/12
独立样本T检定
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计量分析一(庄文忠副教授)
2011/7/12
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计量分析一(庄文忠副教授)
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成对样本T检定(Paired-samples T test)
通常是用在配对资料上，针对相同受访者重复
测量特定问题，比较两次测量之间是否有显着 的变化。 例如纵贯性抽样调查(Longitudinal surveys) 和「前测/后测」的研究或实验即是此类的设计 案例，受访者在不同的时间点被要求针对相同 问题提供答案，检定每一个「配对」或「前测/ 后测」的变数，其平均数是否有显着的差异。
Tukey d
LSD(Least Significant Difference)
Bonferroni method
利用LSD修正而成。可用在两两相比或多组 相比，但需指定比较的组合方式，可提高信赖度的估计，是介于 Tukey和Scheffe之间的方法。
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计量分析一(庄文忠副教授)
2 计量分析一(庄文忠副教授)
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平均数比较(Means comparison)
平均数的计算是将每个人的总分累加后除以总
人数，提供了此一变数的中间数值，但并没有 提供有关这些数值分布范围的细节(即变异性)， 任何一边的极端值都可能会扭曲整体的平均数。 因此，仅依赖所观察到的两个群体之间的平均 数差异可能会造成误导，在比较两组的分数时， 查看其平均分数相对于分数的分布或变异性是 否有明显差异是很重要的，而t检定统计正是在 做这件事。
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独立样本T检定
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成对样本T检定(Paired-samples T test)
通常是用在配对资料上，针对相同受访者重复
测量特定问题，比较两次测量之间是否有显着 的变化。 例如纵贯性抽样调查(Longitudinal surveys) 和「前测/后测」的研究或实验即是此类的设计 案例，受访者在不同的时间点被要求针对相同 问题提供答案，检定每一个「配对」或「前测/ 后测」的变数，其平均数是否有显着的差异。
Tukey d
LSD(Least Significant Difference)
Bonferroni method
利用LSD修正而成。可用在两两相比或多组 相比，但需指定比较的组合方式，可提高信赖度的估计，是介于 Tukey和Scheffe之间的方法。
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计量分析一(庄文忠副教授)
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量化研究ppt课件
问卷设计的原则
1、要明确问卷设计的出发点（调查者的需要） 2、明确阻碍问卷调查的各种因素（主观障碍 和客观障碍） 3、明确与问卷设计紧密相关的各种因素（调 查的目的、调查的内容、样本的性质）
问卷设计的步骤
1、探索性工作（观察和交谈、有关理论与研 究） 2、设计问卷初稿：卡片法和框图法 3、试用（客观检验法：回收率、有效回收率； 填写错误；填答不完全。主观评价法）
如何展开研究：收集数据和分
析数据
量化研究的基本类型
描述性研究
相关性研究 因果性研究（实验和准实验研究） 元研究
量化描述性研究
设计原理 各个步骤
描述研究的设计原理
确定聚焦的现象 寻找可以表征现象的概念 寻找可以表征概念的数（数量化） 使用工具收集表征概念的数（工具化） 发现数量自身的规律 由数量规律推知现象本身的规律或者特性
（农村混龄幼儿教育的现状研究）
二、视角
（如何降低小学生错别字率） （意义构建视角下降低小学生错别字率的系统策 略研究）
三：寻质
小玲是个挺聪明的女孩子，但是学习并没有达到 教师认为可以达到的高度。问她原因，她说自己 老担心出错，结果真的出了不少错。
什么是好的研究问题？
问题是切实可行的（学习的意义是什么？） 问题是清楚的（人本主义取向的课堂是否有 效？）（本质定义、描述定义和操作定义） 问题是有意义的（增加知识、改进实践、改善 人类生存状态） 问题是符合道德的
描述研究的实例
新课程中教师的教学效能感研究
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用程序之间进行资料的导入或导出。 SPSS的资料结构
变数(variables)
个案 (cases)
观察值(observed values)/ 资料格(data grids)
开启既有资料档
建立/插入新变数或新个案
个案(cases)就像问卷的受访者、人事纪录或就 医文件一样，经常是等同于单一的个人，不过， 个案也可以是指组织或一段时间。
SPSS的环境与基本操作
庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系
课程大纲
SPSS的环境介绍 SPSS的选项设置 读取资料档(Dataset) 建立/插入新变数(New variables)或新个
案(New cases) 定义变数名称与属性(Labeling) 观察值/变数排序(Sort) 资料转置(Transpose) 合并文件(Merging Data Files)
「取消(CANCEL)」 取消对话方块设置中的任 何变更，并关闭对话方块。
「辅助说明(HELP)」 系统会开启「说明」窗 口，并在窗口中显示相关信息。
对话方块
SPSS的文件类型
原始资料档(*.dat) SPSS无法直接读取，必须通 过程序语法档或「读取ASCII资料」加以转换。
资料系统档(*.sav) 此为SPSS窗口版预设的资料 档格式，可利用此一资料编辑程序来修整资料。
程序语法档(*.sps) 可在语法编辑程序(syntax) 中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起 来，供日后重复使用或检查之用。
结果输出档(*.spo) SPSS输出浏览器可呈现统计 分析之结果，允许直接加以编辑或转贴到其他编辑 软件。SPSS17.0版之后将档名格式改成 「*.spv」。
于1965年发展而成，1968年成立公司，1992年推出 「窗口版」，分成许多不同的模组：Base、 Advanced、Regression 、Tables、Trends、 Categories、Missing Values等。2009年至2010年， SPSS的供应商为PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics。2010年，IBM收购此一公 司，改称「SPSS: An IBM Company」。
SPSS的主体结构
资料编辑程序(data editor) 类似试算表的多 功能系统，不仅可以定义、输入、编辑、及显 示资料，对资料文件进行增加、删除、复制、 剪下和贴上等操作，还可以对资料文件中的资 料进行排序、转置、分割、整合、加权等操作。
对话方块(dialog box) 大部分的菜单选择都 会开启对话方块，可以利用此方块来选取分析 所用的变数和选项，主要的按钮包括确定(OK)、 贴上之后(Paste)、重设(Reset)、取消 (Cancel)、辅助说明(Help)、选项(Options)等。
SPSS软件简介
SPSS系Statistical Package for the Social Science的简称，主要是应用于社会科学之统计分 析，由于时代的演变，目前SPSS则是Statistical Product and Service Solutions的缩写，意指 「统计产品与服务解决方案」。
SPSS的主体结构
输出浏览器(output browser) 所有的统计结 果、表格及图表都会显示在「浏览器」，使用 者可以编辑并存贮所显示的输出，供日后使用。
语法编辑程序(syntax editor) 除利用「对话 方块」进行分析外，亦可自行依SPSS可接受之 程序语法先行编写后再执行，或是将「对话方 块」的点选内容贴入语法窗口中，重新编辑和 存贮，供后续阶段作业使用。 尤其是处理大型 或较复杂的资料时，可将所有分析过程汇集在 一个命令语法档中，以避免因数据的小小变动 而必须大量重复分析过程。
其他软件文件的支持：能开启Excel、dBase、 Foxbase、Lotus、Access、SAS、Oracle等产生的 资料文件。
SPSS的选项设置
在对SPSS采取任何动作之前， 建议先调整SPSS的一些预设 选项，重新设置选项的目的： 1.可以更容易找到变数； 2.分析结果的标记会更完整。
定义变数性质
定义变数内容
在「变数查看窗口」进行设置
复制变数属性
从具有相同变数名称与属性的既有资料档中，直接将 其内容和属性复制到新建立的变数上。
复制资料性质时，必须符合下列规则： 1.若以外部资料档做为来源资料档，则必须是 SPSS 格式的资料档。
设置项目： 1.重新设置变数列表 2.重新设置结果输出注解 3.其他
重 新 设 置 变 数 列 表
重新设置结果输出的产生方式： 1.开启已经事先建好的各种类型资料档； 2.输入自己所搜集的资料建立新资料档； 3.利用复制和贴上的指令在SPSS和其他试算表应
资料编辑程序-资料查看窗口
资料编辑程序-变数查看窗口
输出浏览器
语法编辑程序
对话方块的主要选项
「确定(OK)」 用以执行分析程序。 「贴上之后(PASTE)」 将对话方块选择所产生
的指令语法，贴到语法窗口中。
「重设(RESET)」 取消所选取的变数，并将对 话方块中的所有指定，重设回预设状态。
就每个个案而言，记录个案信息的特定栏位称 之为「变数」(variables)。亦即受访者在问卷 中所提供的每一个答案即是资料档中各个变数 的一个反应值(response)。
插入变数与观察值
插入变数与观察值
定义变数名称与属性(Attributes)
在建立新变数之后，进行统计分析之前，仍然还 有很多工作必须接续完成。
例如： 1.赋与每一个变数一个有意义的名称(name) 2.定义变数的类型(type) 3.设置资料的栏位宽度(width)与小数位数
(decimals) 4.指派适当的测量水平(level of measurement) 5.分配变数和数值的标记(labels) 6.宣告遗漏值(missing data)
变数(variables)
个案 (cases)
观察值(observed values)/ 资料格(data grids)
开启既有资料档
建立/插入新变数或新个案
个案(cases)就像问卷的受访者、人事纪录或就 医文件一样，经常是等同于单一的个人，不过， 个案也可以是指组织或一段时间。
SPSS的环境与基本操作
庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系
课程大纲
SPSS的环境介绍 SPSS的选项设置 读取资料档(Dataset) 建立/插入新变数(New variables)或新个
案(New cases) 定义变数名称与属性(Labeling) 观察值/变数排序(Sort) 资料转置(Transpose) 合并文件(Merging Data Files)
「取消(CANCEL)」 取消对话方块设置中的任 何变更，并关闭对话方块。
「辅助说明(HELP)」 系统会开启「说明」窗 口，并在窗口中显示相关信息。
对话方块
SPSS的文件类型
原始资料档(*.dat) SPSS无法直接读取，必须通 过程序语法档或「读取ASCII资料」加以转换。
资料系统档(*.sav) 此为SPSS窗口版预设的资料 档格式，可利用此一资料编辑程序来修整资料。
程序语法档(*.sps) 可在语法编辑程序(syntax) 中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起 来，供日后重复使用或检查之用。
结果输出档(*.spo) SPSS输出浏览器可呈现统计 分析之结果，允许直接加以编辑或转贴到其他编辑 软件。SPSS17.0版之后将档名格式改成 「*.spv」。
于1965年发展而成，1968年成立公司，1992年推出 「窗口版」，分成许多不同的模组：Base、 Advanced、Regression 、Tables、Trends、 Categories、Missing Values等。2009年至2010年， SPSS的供应商为PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics。2010年，IBM收购此一公 司，改称「SPSS: An IBM Company」。
SPSS的主体结构
资料编辑程序(data editor) 类似试算表的多 功能系统，不仅可以定义、输入、编辑、及显 示资料，对资料文件进行增加、删除、复制、 剪下和贴上等操作，还可以对资料文件中的资 料进行排序、转置、分割、整合、加权等操作。
对话方块(dialog box) 大部分的菜单选择都 会开启对话方块，可以利用此方块来选取分析 所用的变数和选项，主要的按钮包括确定(OK)、 贴上之后(Paste)、重设(Reset)、取消 (Cancel)、辅助说明(Help)、选项(Options)等。
SPSS软件简介
SPSS系Statistical Package for the Social Science的简称，主要是应用于社会科学之统计分 析，由于时代的演变，目前SPSS则是Statistical Product and Service Solutions的缩写，意指 「统计产品与服务解决方案」。
SPSS的主体结构
输出浏览器(output browser) 所有的统计结 果、表格及图表都会显示在「浏览器」，使用 者可以编辑并存贮所显示的输出，供日后使用。
语法编辑程序(syntax editor) 除利用「对话 方块」进行分析外，亦可自行依SPSS可接受之 程序语法先行编写后再执行，或是将「对话方 块」的点选内容贴入语法窗口中，重新编辑和 存贮，供后续阶段作业使用。 尤其是处理大型 或较复杂的资料时，可将所有分析过程汇集在 一个命令语法档中，以避免因数据的小小变动 而必须大量重复分析过程。
其他软件文件的支持：能开启Excel、dBase、 Foxbase、Lotus、Access、SAS、Oracle等产生的 资料文件。
SPSS的选项设置
在对SPSS采取任何动作之前， 建议先调整SPSS的一些预设 选项，重新设置选项的目的： 1.可以更容易找到变数； 2.分析结果的标记会更完整。
定义变数性质
定义变数内容
在「变数查看窗口」进行设置
复制变数属性
从具有相同变数名称与属性的既有资料档中，直接将 其内容和属性复制到新建立的变数上。
复制资料性质时，必须符合下列规则： 1.若以外部资料档做为来源资料档，则必须是 SPSS 格式的资料档。
设置项目： 1.重新设置变数列表 2.重新设置结果输出注解 3.其他
重 新 设 置 变 数 列 表
重新设置结果输出的产生方式： 1.开启已经事先建好的各种类型资料档； 2.输入自己所搜集的资料建立新资料档； 3.利用复制和贴上的指令在SPSS和其他试算表应
资料编辑程序-资料查看窗口
资料编辑程序-变数查看窗口
输出浏览器
语法编辑程序
对话方块的主要选项
「确定(OK)」 用以执行分析程序。 「贴上之后(PASTE)」 将对话方块选择所产生
的指令语法，贴到语法窗口中。
「重设(RESET)」 取消所选取的变数，并将对 话方块中的所有指定，重设回预设状态。
就每个个案而言，记录个案信息的特定栏位称 之为「变数」(variables)。亦即受访者在问卷 中所提供的每一个答案即是资料档中各个变数 的一个反应值(response)。
插入变数与观察值
插入变数与观察值
定义变数名称与属性(Attributes)
在建立新变数之后，进行统计分析之前，仍然还 有很多工作必须接续完成。
例如： 1.赋与每一个变数一个有意义的名称(name) 2.定义变数的类型(type) 3.设置资料的栏位宽度(width)与小数位数
(decimals) 4.指派适当的测量水平(level of measurement) 5.分配变数和数值的标记(labels) 6.宣告遗漏值(missing data)