SPSS统计分析基础入门
学习使用SPSS进行统计分析
学习使用SPSS进行统计分析一、SPSS统计分析的背景和概述SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究等领域。
它提供了丰富的统计方法和数据处理工具，可以帮助研究者进行数据整理、描述性统计、推断统计、多元分析、因子分析、回归分析等各种统计分析。
二、数据的准备和输入在使用SPSS进行统计分析之前，首先需要准备好数据并进行输入。
SPSS支持多种数据格式，包括Excel、TXT等。
我们可以通过导入数据向导直接将数据导入到SPSS中，同时还可以对数据进行预处理，如数据清洗、缺失值处理等。
SPSS的数据视图和变量视图可以方便地查看和编辑数据，确保数据的准确性和完整性。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整理、汇总和描述的过程，它可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。
SPSS提供了许多常用的描述性统计指标，如均值、中位数、标准差、极值等。
通过SPSS的数据转换和生成变量功能，我们可以方便地计算出各项描述性统计指标，并将其以表格、图表等形式展示出来，以便更好地理解数据。
四、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据对总体特征作出推断的过程，它能够帮助我们从样本推断总体的各类参数和特征。
SPSS提供了诸多推断统计方法，如假设检验、方差分析、相关分析等。
通过SPSS的统计分析功能，我们可以进行各类推断统计分析，并获得相应的统计结果和检验结论。
同时，SPSS还能够生成各类统计图表，直观地展示统计结果，助力我们做出准确的推断和决策。
五、多元统计分析多元统计分析是对多个变量之间关系进行研究和分析的过程，它可以揭示多个变量之间的相互作用和影响。
SPSS提供了多种多元统计方法，如因子分析、聚类分析、判别分析、结构方程模型等。
通过SPSS的因子分析功能，我们可以识别出隐含在观测数据中的潜在因素，并进一步分析这些因素之间的关系。
spss-统计分析基础知识
地块 编号 面积 /hm2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均值 中位 数 52.5 众 数 50
12
83
50
35
55
50
72
40
85
29
65
75
54.25
应按照未分组数据计算其平均值、中位数 和众数，计算结果见上表最后三列。
例2:表2.4.3给出了中国西部地区某城市2000年家 庭月收入的抽样调查结果，试计算其平均值、中 位数和众数。
上限与最下限的中间的数值
五、几种常用的统计指标与参数
描述数据一般水平的指标 描述数据分布的离散程度的指标 描述数据分布特征的参数
（一）描述数据一般水平的指标
平均值(Mean) 平均值(Mean) 反映了数据一般水平。计算方法: ① 未分组的地理数据
1 n x = ∑ xi n i =1
(2.4.1)
步骤 ： (1)按照公式（2.4.7）计算极差
R = 85 − 12 = 73
(2)按照公式（2.4.8）计算离差，结果见表 2.4.4。
表2.4.4
序号 面积 离差 1 12 -42.25 2 83 28.75 3 50 -4.25 4 35 -19.25 5 55 0.75
数据的离差
6 50 -4.25 7 72 17.75 8 40 -14.25 9 85 30.75 10 29 -25.25 11 65 10.75 12 75 20.75
g2 =
∑
i =1
n
1 xi − x σ −3 n
4
（2.4.15）
图2.4.4 标准峰度系数的三种情形
学会使用SPSS进行数据统计与分析
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章：SPSS统计软件简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法，可用于解决各种统计学问题。
本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能，并指导读者进行安装和设置。
1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章：SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。
本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换，以确保数据的质量和准确性。
2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章：SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前，首先需要对数据进行描述和总结，以获得对数据分布和特征的初步了解。
本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。
3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章：SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。
本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析，并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。
4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章：SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后，可以进行一些更高级的操作和分析，以进一步深入了解数据的内在关系和结构。
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：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的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
SPSS统计分析基础入门(含多重线性回归分析)
◆ 缺失数据处理步骤：
1、指定缺失数据，指明哪些数据属于缺失数据 （空缺数据，首先填一个特定标记数据）
2、统计分析时对缺失数据进行一定处理（选择 缺失数据处理方法）
SLPOGSOS
SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量，每个变量都 应有一个变量名。
饼图、条形图、直方图、散点图、三维图 形以及更多图表都是 SPSS Statistics中的 标准功能。
SLPOGSOS
怎么学习SPSS Statistics？
• 理论是研究的基石： SPSS只是一个统计工具，需掌 握统计学理论基础
• 模仿是最好的学习 • 选一种适合自己的学习途径：
网络资源＋教程＋上课＋培训班
SPSS
Statistical Package for the Social Sciences
“社会科学统计软件包”：原名 Statistical Product and Service Solutions
“统计产品与服务解决方案” ：2000年更改
世界上最早的统计分析软件：1968年，由美国斯坦福大学的3位研究生于研制，广泛应用 于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域
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图书馆电子参考资料
图书馆主页>>数据导航>>中文资源>>非书资料管理系统>>安装虚拟光驱>>下载 图书馆主页>>书目查询>>光盘下载
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SPSS软件使用时常犯的错误
• 进行统计分析前不对数据进行整理和归纳。得到数据文件后，直接进行 统计分析或绘制图表，根本没有对数据属性进行定义，也没有对数据文 件进行科学必要的预处理。
使用SPSS进行数据分析入门
使用SPSS进行数据分析入门篇一：SPSS的简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，被广泛应用于社会科学、商业和其他领域的数据分析。
SPSS提供了一个易于使用的界面，使用户能够进行数据输入、数据变换和统计分析。
本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。
1.1 SPSS的特点SPSS具有以下几个特点：1. 提供丰富的数据输入方式，包括手工输入、导入Excel和CSV文件等；2. 支持各种常用的统计分析，如描述统计、假设检验、回归分析等；3. 提供可视化工具，包括图表和报表，帮助用户更好地理解数据；4. 支持自定义计算和数据变换，满足用户特定的需求；5. 提供强大的数据处理能力，包括数据清洗、缺失值处理等；6. 支持脚本编写，提高分析的自动化程度。
1.2 SPSS的安装和启动安装SPSS时，用户可以选择自己所需的组件，通常包括核心软件和扩展模块。
安装完成后，用户可以通过桌面图标或开始菜单中的SPSS图标启动软件。
篇二：数据输入与处理2.1 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，包括手动输入、从Excel或CSV 文件导入以及从数据库中读取。
用户可以根据自己的需求选择最方便的方式。
2.2 数据处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行一些处理，以满足分析的要求。
SPSS提供了多种数据处理功能，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
2.2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、删除不完整或错误的数据，以提高数据的质量。
SPSS提供了一系列的数据清洗功能，包括删除重复值、处理缺失值等。
2.2.2 变量选择当数据中包含大量变量时，用户可能只关心其中的几个变量。
SPSS提供了变量选择的功能，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的变量，以减少分析的复杂性。
2.2.3 数据转换数据转换可以对原始数据进行加工，生成新的变量或数据集，以满足进一步分析的需求。
SPSS数据的基本统计分析
SPSS数据的基本统计分析SPSS（统计软件包用于社会科学）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了一系列功能强大的工具，可以对数据进行基本的统计分析。
在本文中，将介绍SPSS数据的基本统计分析方法，包括数据导入、数据描述统计、数据绘图和假设检验。
数据导入SPSS可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、TXT等。
在导入数据时，需要设置数据类型和变量属性，并进行数据清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和离群值等。
数据描述统计一旦数据导入SPSS，可以使用描述统计方法来了解数据的基本情况，包括数据的中心趋势、离散趋势和分布情况。
中心趋势：中心趋势是指一组数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
SPSS可以计算这些统计量，并提供了描述统计分析的结果。
离散趋势：离散趋势是指一组数据的分散程度。
常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差。
SPSS可以计算这些统计量。
分布情况：了解数据的分布情况可以帮助研究人员判断数据是否满足正态分布或其他分布假设。
SPSS可以绘制直方图、箱线图和正态概率图等来展示数据的分布情况。
数据绘图数据绘图是一种可视化数据的方法，可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
SPSS提供了多种数据绘图方法，包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
可以通过简单的菜单选择来创建相应的图表，并设置图表的格式和风格。
假设检验假设检验是统计分析中非常重要的一步，可以帮助研究人员验证研究假设是否成立。
SPSS提供了各种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验和相关分析等。
t检验：用于比较两个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析：用于比较多个样本均值是否存在差异。
SPSS可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间是否存在差异。
SPSS 可以进行卡方检验和列联表分析。
相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。
SPSS可以计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
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目前最新版本：IBM SPSS Statistics 20.0多国语言版
SPSS Statistics的基本特点
易用性强：“易学易用易普及”
• 操作界面极为友好，操作简单，大多数 操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按 钮”和“对话框”来完成 • • • 良好的帮助系统和自学功能 适用于非专业统计分析人员 也为高级用户提供编程功能
Step4：设置计数规则；
Step5：完成操作
结果输出
统计分析的目的：研究总体的数量特征。研究者一般通
过样本来研究总体。
首先了解数据的整体情况，随后才能考虑做深入的推断 两种方式实现：
第一，数值计算，计算常用的基本统计量的值，准确反映 数据的基本统计特征； 第二，图形绘制，即绘制常见的基本统计图形，直观展现 数据的分布特点。
主要集中了一些对变量进行变换的过程，如对原始数据进行排序、转臵、四则 运算、对数据重新编码、求出变量的秩次等，这些功能往往在统计分析的预处
理中起着非常重要的作用。
文件级别的数据管理
对数据进行加工整理，比如根据统计分析的要求对数据文件进行分组、合并、 加权、筛选等操作
观察值的名次：如3、5、-2、 0、7数列各观测量的秩为：3、 4 、1 、2 、5
作用： （1）编制频数表，按要求给出某百分位点的数值 ► 频率：各类别的记录数 ► 有效百分比：即各记录数占有效样本数的百分比，有效样 本数＝总样本－缺失样本数 ► 累计百分比：即各百分比逐级累加起来的结果。最终取值 为100
（2）绘制常用的条图、饼图等统计图
案例3-1：利用频数分析产品销售信息
数据中存在漏填数据
数据中存在明显错误或明显不合理的数据（如年 龄130）
◆ 缺失数据处理步骤：
1、指定缺失数据，指明哪些数据属于缺失数据 （空缺数据，首先填一个特定标记数据）
2、统计分析时对缺失数据进行一定处理（选择 缺失数据处理方法）
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SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量，每个变量都 应有一个变量名。
1.基本统计量
• 频率(F)：该过程产生频数表； • 描述(D)：进行一般性统计描述； • 探索(E)：用于对数据概况不清时的探索性分析
3.1 频数分析
使用目的：了解变量取值的状况，对把握数据分布特征非常有用，是描述 性统计中最常用的方法之一。 例如，了解某班学生考试的学习成绩、了解某地区居民的收入水平等都可 以借助于频数分析。
四种创建数据文件的方法：
● 新建数据文件 ● 直接打开已有数据文件：*.sav、*.sys， *.xls，*.sas7bdat，*.txt等
● 使用数据库查询：与大型数据库进行 数据交换，如SQL、Oracle，也适用于 Excel
● 从文本向导导入数据文件
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实例2-1：Excel数据的导入
SPSS Statistics是什么？
Statistical Package for the Social Sciences
“社会科学统计软件包”：原名
SPSS
Statistical Product and Service Solutions
“统计产品与服务解决方案” ：2000年更改
世界上最早的统计分析软件：1968年，由美国斯坦福大学的3位研究生于研制，广泛应用 于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域 世界上应用最广泛的专业统计软件：目前世界上流行的三大统计分析软件之一（SAS、 SPSS及SYSTAT）。全球约有28万家产品用户，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自 动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞 影响和信誉极高：在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS 软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法
4. 点选【从第一行数 据读取变量名】
5. 【确定】
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2.2 SPSS数据文件的属性
SPSS数据文件是一种有结构的数据文件，包括文件结 构和数据，在软件中创建好数据后，首先应该进行数据 文件的属性定义或者结构定义。
例：新建 数据录入
“变量视图”定义变量； “数据视图”在定义好的 变量列填入相应数据 变量属性：变量名、变量类型、变量 名标签、变量值、缺失值的定义、度
形以及更多图表都是 SPSS Statistics中的
标准功能。
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怎么学习SPSS Statistics？
内容情况：
• 一般SPSS教程12－25章，200－600页
•
理论是研究的基石： SPSS只是一个统计工具，需掌 握统计学理论基础
•
•
SPSS软件自带教程：大于1000页
人大经济论坛：
假设某公司每周大约卖出2000万件产品，但市场的需求不稳定，该 公司的生产经理想更好的掌握近期该产品的分布情况。利用频数分 析你能得到什么有助于生产及销售的的信息？ 近期公司该产品每周的销售数据（单位：百万）：24 18 18 26 24 23 16 18 21 20 21 24 19 19 14 22 21 26 27 15 19 17 20 20 19 22 23 16 23 21 15 19 21 20 22 15 24 19
功能强大
• 全面、成熟的统计过程：非常全面地 涵盖了数据分析的整个流程，提供了数据 获取、数据管理与准备、数据分析、结果 报告这样一个数据分析的完整过程。 • 全面的统计技术：自带11种类型136个 函数，提供了如数据汇总、计数、交叉分 析、分类、描述性统计分析、因子分析、 回归及聚类分析等广泛的基本统计分析功 能。 • 全新的演示图形系统，能够产生更
三 描述性统计分析
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3 描述性统计分析
描述性统计分析是统计分析的第一步和先决条件 在进行统计分析和建模前，常需对数据做一些描述性统计，了解数据的基本统计指标
定量数据：均数、标准差、标准误等
计数或分类数据：频率、比率等
SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在描 述菜单中：【分析】－【描述统计】
量的尺度、及数据的显示属性（显示
宽度、列宽度、对齐方式）
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实例2-2：
左边是对人们信息 获取情况的一个调研
表，请定义问卷调查
表的变量信息。
打开新数据表：文件－新建－数据
变量名 数据类型 描述性的值标签
变量视图
用户定义的缺失值
描述性的 变量标签
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◆ 缺失值：如果直接进行数据分析，SPSS 将把缺失数据作为正常数据，造成非常大的 误差
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菜单介绍
要利用SPSS进行数据统计分析，首要的工作就是建立 SPSS数据文件； 实际中收集、调查得到的数据资料往往是零乱的，不 能直接进行统计分析； 主要由菜单栏中的【数据】和【转换】命令来实现 规范化操作中不可忽略的一步。
二 数据准备
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2.1 数据文件的建立
SPSS数据文件中的一行数据称为一条个案或观测量。
数据视图
变量名称
个案或
观查值
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2.3 数据管理和转换
通常情况下，刚刚建立的数据文件并不能立即进行统计分析，这是因为
收集到的数据还是原始数据，还不能直接利用分析，需要对原始数据进行 进一步的加工、整理。
数据变换是正式分析前的重要一步，通过数据变换，一个优秀的统计分 析员可以将原始记录整理成所需的任何格式，从而为后面的精确分析打下 坚实的基础。——张文彤 变量级别的数据管理
•文件2-1.xls是上证指数从2007年1月4日至2008年10月
1. 整理excel文档，第 一行设置为变量，与 spss格式相同 2. 打开SPSS软件，菜 单栏中选择【文件】 →【打开】→【数据】 命令，弹出【打开数 据】对话框 3. 选择2-1.xls文件
16日的数据资料，包括了开盘价、当日最高价、当日最 低价和收盘价等选项，请将该数据导入至SPSS中。
4个主要窗口：数据编辑窗口、 结果输出窗口、语法编辑窗口、脚 本编辑窗口
数据编辑窗口：
• 建立新数据、编辑和 显示已有数据文件； • 两个视图区
变量视图：定义数据的格式（变量名、类型、宽度等），每一行代表对
一个变量的定义，每一列则代表定义该变量时用到的某种属性
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结果查看窗口：
随执行统计分析 命令打开，显示分 析结果、统计报告、 图表等 如果在运行时产 生错误，也会输出 提示信息 允许对输出结果 进行常规编辑整理， 窗口内容可以直接 保存，“*.spv”
•
乱用各类统计方法。没有从实际问题的要求出发，不注意方法的使用条 件，认为只要能输出结果即可。例如，定性数据采用连续性数据的统计 方法，没有对数据标准化等。
•
对分析结果输出的图表不知道其统计意义，更不知输出量的实际意义， 因此无法对数据处理结果进行深层次的分析研究。
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基础知识介绍
SPSS Statistics
兼容性好
• 数据输入：Excel、Lotus、 Oracle、SQL Server、Access、dBASE、文本，以及各类 统计软件的数据形式SAS，Stata文件 • 数据输出：Word、HTML、XML、 Excel、 PowerPoint、PDF
加专业的图片：高分辨率、色彩丰富的
饼图、条形图、直方图、散点图、三维图
1. SPSS界面与菜单介绍
2. 数据准备
3. 描述性统计分析 4. 简单统计推断
图书馆购买：
5. 相关分析
6. 回归分析 7. 图形的实现
IBM SPSS Statistics 20.0(简称