SPSS18.0教程中文完整版
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
SPSSmodeler文本分类
SPSSmodeler文本分类1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流失数据使用KNN模型进行分类分析，所使用的数据集是SPSS Modeler18.0自带数据集《telo.sav》，本教程所涉及的数据集我也整理了一份放在云盘，提取码: ktyb，需要的朋友可以直接下载。
本次所用数据与教程（一）中相同，数据结构如下：该数据表示的某电信公司的用户数据数据，共有42个字段，其中最后一个字段【churn】表示的是用户流失与否，0表示客户未流失，1表示客户流失，其他字段是每个客户在不同指指标上的值。
2、操作步骤利用SPSS Modeler建立KNN分类模型分析客户流失，模型建立如下：在构建区建立【源】【类型】【过滤器】【分区】的方法与决策树相同，再将【建模】节点中的【KNN】模型拖入构建区，在目标选项卡中设置预测目标字段。
在【字段】选项卡中可以使用预定义角色或者在下面手动设置，在【设置】现象卡的【模型】选项中，勾选【使用分区数据】、【为每个分割构建模型】、【标准化范围输入】，消除量纲的影响。
在【相邻元素】选项卡中，设置自动选择K的范围，设定K的值为3-5，让模型自动选择最佳的K值。
点击运行，得到如下模型结果，其中左边为样本在低维度预测空间中的映射分布情况，右边的K选择错误日志，显示了K值确定的过程。
本例中最终K为4时，训练集上效果最好。
当在左边选择任一样本作为焦点时，将会自动连接到对应的K近邻样本点，在右边选择【邻元素和距离表】，可以看到与改焦点距离最近的K个元素。
选择【象限图】则展示与改焦点最近的K个样本在每个属性上的分布情况，最懂显示六个属性。
【分类表】表示该KNN分类模型的准确率情况。
对于KNN模型结果，可以添加【分析】和【表格】节点查看模型情况。
在【分析】节点中点击运行，查看模型在训练集和测试集上的准确性。
3、小结本节教程中，主要讲解了利用SPSS Modeler18.0KNN分类建模，详细阐述了从数据过滤到模型参数设置的步骤，并对模型结果进行了详细讲解。
spss使用教程简版(共73张PPT)
8．变量的显示宽度（Columns）
输入变量的显示宽度，默认为8。
9．变量显示的对齐方式（Align）
选择变量值显示时的对齐方式：Left（左对 齐）、Right（右对齐）、Center（居中对齐）。
默认是右对齐。
10.变量的测量尺度（Measure）
• 变量按测量精度可以分为定性变量、定序 变 量、定距变量和定比变量几种。SPSS 将其分为定距变量（Scale）、定序变量 （Ordinal）、定类变量（Nominal）。
总体平均数：若一组数据X1，X2，…，XN，代表 一个大小为N的有限总体，则其总体平均数为
在Windows的程序管理器中双击SPSS FOR WINDOWS图标以打开SPSS程序组，选择SPSS图标并双击之，即可启动SPSS。
击“OK”按钮，即可定义变量类型。 SPSS的主要 不连续分布数据 ：按Ctrl不放然后用鼠标点击需要填入数据的单元格，再再最后的单元格里输入数据，最后按Ctrl+回车就行了。
设置变量的长度，当变量为日期型时无效。
4．变量小数点位数（Decimal）
设置变量的小数点位数，当变量为日期型时无 效。
5．变量标签（Label）
变量标签是对变量名的进一步描述，变量只 能由不超过8个字符组成，而8个字符经常不足以 表示变量的含义。而变量标签可长达120个字符， 变量标签可显示大小写，需要时可用变量标签 对变量名的含义加以解释。
图2-58 读取Excel文件
图2-59 “Opening Excel Data Source”对话框
SPSS默认将某个sheet中所有数据都读入到数 据编辑窗口中。在“Range”框中输入要读取数据的 范围，也允许指定读取一部分区域的数据，如要读 入前50行数据，则在该框中输入A1:F50，表示读取 的区域是以A1单元为左上角，F50为右下角的矩形 区域。Excel表格中每一行为SPSS的一个个案。 单击“Continue”按钮，即可完成数据导入。
时间序列预测技术之——SPSS18 软件操作
下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测!这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件）假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。
一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。
接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。
时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。
另外，我们需要弄清以下几点：• 此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？• 此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？这时候我们就可以看到时间序列图了！我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。
上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。
此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。
季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。
此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。
时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。
SPSS教程（完整）
SPSS教程（完整）第⼆章 SPSS统计应⽤第⼀节 SPSS基础SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）即社会科学统计软件包，是当今世界上公认的最流⾏、最强⼤的三⼤统计分析软件（SPSS、SAS和BMDP）之⼀。
SPSS从10.0版本开始就基于Microsoft Windows 95操作系统上运⾏，具有Windows软件的共同特征。
由于SPSS具有统计、绘图功能强、使⽤简单⽅便等优点。
受到⼴⼤科研⼯作者的青睐。
在这⾥主要以12.0版为基础，介绍SPSS的基本使⽤⽅法。
⼀、SPSS安装和运⾏1 SPSS v12.0 安装打开计算机，启动Windows XP操作系统。
1) 将课程配备的光碟放⼊光盘驱动器中。
2) 启动Windows资源管理器，双击光盘驱动器图标，在⽬录窗⼝中找到“SPSS12 install”⽂件夹，双击进⼊该⽂件夹；找到“setup”应⽤程序，双击后就启动安装。
显⽰欢迎安装SPSS 12.0版以及版权声明（图2-1），浏览后单击“Next”按钮进⼊下⼀个画⾯。
图2-1 SPSS12.0欢迎窗⼝3）同意SPSS12.0软件协议⽤户阅读“协议”，同意协议，单击“I accept the terms in license agreement”选项。
否则单击“Cancel”退出安装，如图2-2。
图2-2 软件协议窗⼝4）阅读SPSS 12.0 ⾃述⽂件后，单击“Next”按钮，进⼊下⼀个界⾯。
5）填写⽤户信息。
例如：在⽤户名“Name:”栏填写: Student在单位名称“Organization:”栏填写: SWU如图2-3。
单击“Next”按钮，进⼊下⼀个界⾯。
图2-3填写⽤户信息5）指定SPSS12.0系统的安装⽬录（图2-4）图2-4 指定安装⽬录同意安装程序⾃动安装到“C:\Program file\spss”，单击“Next”后进⼊下⼀个画⾯继续安装。
SPSS 18数据分析基础与实践 第三章数据预处理
本章学习目标：掌握SPSS数据预处理的可视离散化方法；了解SPSS缺失值的填补方法；掌握SPSS的数据校验方法；如何标识重复个案；如何标识异常个案；学习如何从数据集中选择符合条件的个案。
随着计算机系统能力的提高，对信息的需要成比例增长，导致收集的数据越来越多。
随之而来的问题是出现更多的个案、更多的变量以及更多的数据输入错误。
这些错误会损害作为数据仓储最终目标的预测模型的预测能力，因此必须使数据保持“干净”。
不过，数据仓储中数据量的增长已经大大超出了手动验证个案的能力，因而实现自动化的数据验证过程变得十分关键。
数据预处理即当录入或读取数据后，对数据进行必要的清理（包括查错纠错、标识数据中的异常个案和无效个案、变量和数据值等）、转换、填补缺失值等，为后续统计分析应用（如均值比较、方差分析、回归分析等）打下良好基础。
如果把整个统计分析过程比作大厨烧菜，那么种菜或去菜场买菜等获取食材就相当于录入或读取数据，而扔掉坏的菜叶、切菜等准备工作就相当于数据预处理，而在锅里烧菜烹饪就相当于后续具体统计分析应用（如均值比较、方差分析、相关性分析、回归分析等）。
可见，数据预处理虽不产生最终的分析结果，但作为最终分析的准备，是数据分析必不可少的一环，它在完整的数据分析项目过程中的位置如图3-1所示。
在本章中，3.1节讨论尺度数据（即连续型数据）转换到分类数据的可视离散化方法；3.2节讨论SPSS中数据缺失值的填补方法；3.3节讨论SPSS中数据校验的方法；3.4节学习如何标识重复个案和异常个案；3.5节学习如何从数据集中选择满足条件的个案。
图3-1 统计分析项目过程图3.1 可视离散化可视离散化（可视化分段）（Visual Binning）用于为定量变量（或尺度变量）创建分类变量（或定性变量），从而实现连续变量的离散化。
在统计分析中，有时候需要了解总体的大致分布状况，而不需要了解属性的具体信息。
例如，调查居民的收入水平，实际得到的是以“元”计数的具体收入值。
SPSS PASW Bootstrapping 18 中文版指南
相容性 PASW Statistics 是設計運作於多部電腦系統的。請參閱隨附於您系統的安裝指示以取 得最小與建議需求的特定資訊。
序號 您的序號是您在 SPSS Inc. 的識別碼。當您在聯絡 SPSS Inc. 以取得支援、付費、或升 級的系統相關資訊時需要這個序號。序號是由您的 Core 系統所提供。
取得自助法分析 E 從功能表中選擇支援自助法的程序，並按一下「自助法」。
3
4 章節 2
圖表 2-1 「自助法」對話方塊
E 選取「執行自助法」。 您可以選擇性地控制下列選項： 樣本個數。對於產生的百分位數與 BCa 區間，建議至少使用 1000 個自助法樣本。 指定一個正整數。 設定 Mersenne Twister 的種子。設定種子可供您複製分析。這個控制項的用途類似 將 Mersenne Twister 設為作用中產生器，並在「亂數產生器」對話方塊上指定固定 的起點，但重要的差異在於在此對話方塊中設定種子將保留亂數產生器的目前狀態， 並在分析完成後還原該狀態 。 信賴區間。指定大於 50 且小於 100 的信賴區間。百分位數間區間只使用對應至信賴區間 百分位數的排序自助法數值。。例如，95% 百分數信賴區間使用自助法值的第 2.5 個與 第 97.5 的百分位數作為區間的上界與下界 (會視需要內插數值)。已修正偏差與加速 (BCa) 的區間為已調整的區間，因為更為精確，所以也需要更多時間來計算。 取樣。簡易方法會從原始資料集中不斷取樣觀察值並放回。階層化方法會從原始資料 集中不斷取樣觀察值並放回，此動作是在由層變數其交叉分類所定義的層內進行的。 當層之內的單位其同質性相當高，而層之間的單位又非常不同時，階層化自助法取樣 會十分有用。
非常详细的SPSS实用教程
2.3.8 数据次序确定
选择“Transform”菜单中的“Rank Cases”命令，弹出“Rank Cases”对话框，如图2-18所示，在该对话框中可以改变数据排序的次序。
图2-18 “Rank Cases”对话框
图2-19 “Rank Cases:Types”对话框
01
排序类型如下。
2.3.3 数据的排序
图2-10 “Sort Cases”（排序）对话框
在数据文件中，可根据一个或多个排序变量的值重排个案的顺序。
2.3.4 数据的行列互换
图2-11 “Transpose”对话框
2.3.5 选取个案子集
在数据统计中可从所有资料中选择部分数据进行统计分析。
图2-12 “Select Cases”对话框
图2-7 保存为另外的数据格式文件
SPSS Portable(*.por)
用户确定盘符、路径、文件名以及文件格式后单击“Save”按钮，即可保存为指定类型的数据文件。SPSS支持的常见的数据文件存放格式如下。
SPSS/PC+(*.sys)
SPSS(*.sav)
Tab delimited(*.dat)
2
图2-23 “Compute Variable”（计算变量）对话框
图2-24 条件表达式对话框
2.4.4 产生计数变量
在统计过程中，往往需要进行一些计数工作。产生计数变量就是实现计数功能，它对所有个案或满足一定条件的个案，计算若干个变量中有几个变量的值落在指定的区间内，并将计数结果放入一个新变量中。
定 义 变 量
01
启动SPSS后，出现如图2-1所示数据编辑窗口。由于目前还没有输入数据，因此显示的是一个空文件。