运用SPSS21.0处理常见的 25种统计方法
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。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：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支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
常用统计分析方法--SPSS应用_杜志渊)
§1.2 数据的编辑与整理当录入数据之后，就可以对原始数据进行整理和分析，关于数据的整理和分析都是在数据窗口完成的。
下面将介绍SPSS统计分析软件在数据窗口的主要操作方式和菜单相应的功能。
§1.2.1 数据窗口菜单栏功能操作数据编辑窗口的主菜单如图1.4所示，主菜单中的具体功能包括：图1.4 SPSS主菜单1.File：文件操作。
2.Edit：文件编辑。
3.View：视图编辑。
4.Data：数据操作。
5.Transform：数据转换。
6.Analyze：统计分析方法。
7.Graphs：图形编辑。
8.Utilities：实用程序。
9.Windows：窗口控制。
10.Help：帮助。
在统计分析过程中常用的功能主要集中在数据操作、数据转换、数据分析、统计图形的建立与编辑等操作。
§1.2.2 Date数据功能数据编辑窗口的Data菜单为用户创建和定义数据提供了方便的功能，如图1.5所示。
这个菜单是SPSS 统计软件数据整理的特有功能菜单。
它的功能包括：对变量、观测量的编辑处理；对变量数据的变换；对观察量数据整理。
这些功能为各种统计分析要求提供极其灵活了数据整理功能，用户可以根据不同统计分析对数据的要求对数据进行整理。
一、定义和编辑变量、观测量的命令Define Variable Properties 用于定义变量属性；Copy Data Properties 由外部文件和工作文件拷贝数据变量和属性； Define Dates 定义或编辑日期变量格式；Insert Variable 在数据编辑窗口插入一个变量；Insert Case 在数据编辑窗口插入一个观测量；Goto Case 光标跳转到某一指定观测量。
二、变量数据变换的命令Sort Cases 对观测量进行排序；Transpose 对观测量进行转置；Restructure 对现有的观测量进行重新构造，形成新格式的数据文件； Merge File 把外部文件数据合并到工作文件中；Aggregate 对数据进行分类或不分类汇总，产生新文件或代替工作文件。
SPSS统计分析方法及应用解析
SPSS统计分析方法及应用解析第一章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；2．两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；4．单因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；5．双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
第一节单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。
将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
第二节两个总体的t检验(Two-Samples T Test)一、两个独立样本的t检验(Independent -Samples T Test)Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
二、两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test ) Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验。
《SPSS统计分析方法及应用》课件
• 排序变量有多个的排序称为多重排序。多重排
序中,第一个指定的排序变量称为主排序变量,其 他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第 三排序变量等。多重排序时,数据首先按主排序 变量值的大小次序排序,然后对那些具有相同主 排序变量值的数据,再按照第二排序变量值的次 序排序,依次排序下去。
明确数据分析目标
正确收集数据 数据的加工整理
读懂分析结果,正确解释分析结果
SPSS统计分析方法及应用（第四版）
SPSS数据文件的特点
• SPSS数据文件是一种有别于其他文件(如Word
文档、文本文件)的特殊格式的文件。 • 从应用角度理解,这种特殊性表现在两方面。第 一,SPSS数据文件的扩展名是.sav;第二,SPSS数 据文件是一种有结构的数据文件,它由数据的结 构和内容两部分组成
原始数据的组织方式
• 如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,
或一些基本的统计指标,那么这些数据就应以原 始数据的组织方式组织。 • 在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的 一行称为一个个案(Case),所有个案组成SPSS数 据文件的内容。 • 数据编辑器窗口中的一列称为一个变量。每个 变量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析 SPSS每个变量的唯一标识。SPSS数据文件的结 构就是关于每个变量及相关特征的描述。
计算分位数:是变量在不同百分位点上的取
值。分位点在0~100之间。一般使用较多的 是四分位点,即将所有数据按升序排序后平 均等分成四份,各分位点依次是25%、50%、 75%。于是,四分位数便分别是25%、50%、 75%分位点对应的变量值。此外,还有八分 位数、十六分位数等。
频数分析的应用举例
统计分析分类以及SPSS分析方法
统计分析分类以及SPSS分析方法统计分析是指使用各种统计学方法对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
它可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，从而对原始数据进行科学的推断和决策。
统计分析主要可以分为描述统计分析和推论统计分析两大类。
描述统计分析是对数据特征和规律进行整理、总结和描述的过程，主要包括频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差、直方图、条形图、饼图、散点图等。
推论统计分析则根据数据样本对总体的未知参数进行估计以及进行假设检验，并且给出估计结果的可靠性和检验结果的显著性。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种功能强大的统计分析软件，它广泛应用于社会科学、教育学、市场调研、医学、生物学等领域。
以下是一些常用的SPSS分析方法：1.描述统计分析：使用频数统计、均值、中位数、众数、方差、标准差等指标对数据进行整理和描述。
2.T检验：用于两个样本均值的差异是否显著。
3.单因素方差分析（ANOVA）：用于检验多个样本均值是否存在显著差异。
4.相关分析：用于探索两个变量之间的关系，并给出相关系数。
5.回归分析：用于描述和预测因变量和自变量之间的关系。
6.因子分析：用于提取数据中的潜在因子，帮助理解数据的维度结构。
7.聚类分析：用于将相似的个体划分为不同的群组。
8.生存分析：用于研究事件发生的概率和生存时间的影响因素。
在使用SPSS进行分析时，需先导入数据、选择适当的分析方法，并按照指导完成相应的设置和参数调整，最后进行结果的解读和呈现。
然而，统计分析并不是一种万能的工具，其分析结果依赖于数据的质量、采样和样本的选择等因素。
因此，统计分析应当与实际问题相结合，谨慎使用，并结合领域专业知识进行综合分析和判断。
总之，统计分析是一种有效且普遍的数据分析方法，而SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，能够帮助人们更好地理解数据和进行科学的决策和推断。
SPSS软件中几种常用的统计方法 ppt课件
1.49 OR 2.87 0.52
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OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不 起作用； OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
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SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
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SPSS应用
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单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有
显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年 的人均收入是否有显著差异等等。
要求样本数据来自于服从正态分布的单一 总体
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SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析
→ 比较均值 → 单样本T检验，进入单一 样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变 量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检 验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1”。 如图所示
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输出结果
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卡方检验
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OR值计算
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均值的比较检验
- 推断样本与总体或者两 个总体之间的差异是否显著
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本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验
配对样本的均值检验
单因素的方差分析
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单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与 给定的已知值之间是否存在显著性 差异
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可供應用的統計方法: 1.次數分配(檢查有無輸入錯誤或遺漏值) 2.項目分析(刪除不具鑑別力的變數) 3.因素分析(刪除變數的數量) 4.信度分析(求得因素之內部一致性)
項目分析與信度估計
預試分析 目的在確認量表題目的堪用程度 最重要的工作為項目分析,試探性的信度分析,以作為題 目改善的依據
第二段大綱
探索式因素分析 信度分析 相關分析 迴歸分析
從研究架構出發
X
Y
A
X
Y
從研究架構出發
X
Y
A
X1
Y1
X2
Y2
X3
Y3
從資料出發
1.時間:橫斷面研究,縱斷面研究 2.來源:資料庫資料,問卷回收資料 3.資料庫資料:藉由資料採礦,處理多個架構 4.問卷回收資料:免除資料處理的困擾 5.資料轉換:反向題,虛擬變數 6.資料處理:M,Male,male,1
係
1.敘述性統計 2.複選題分析 3.(多重)交叉分析 4.卡方(同質,獨立, 適合度)檢定
因 果 9.Logistic迴歸 關 10. 區別分析 係
連續變數
5.主成份分析 6.因素分析 7.集群分析 8.(偏)相關分析
11.偏相關分析 12.迴歸分析 13.路徑分析 14變異數分析 15.偏最小平方迴歸
不連續轉連續 虛擬變數(Dummy Variables)=水準數(n)-1 例：地區:東部、北部、中部、南部等四個水準 DV可設為(0,0,0)(1,0,0) (0,1,0) (0,0,1) 數量最多的設為(0,0,0)
一般統計方法常運用的方式
資料建檔(利用Excel) 檢查資料(輸入是否有錯誤) 刪除資料(請由後往前刪) 遺漏值處理
受訪者中包含不同團體。 網路問卷與紙本問卷的比較。
類別變數同質性比較
採用交叉表卡方分析(性別、婚姻與問卷來源)
類別變數同質性比較
卡方同質性結果輸出
Pearson卡方不顯著則為同質
同質性檢定(連續變數)
檢定連續變數要用t檢定 檢定不同的應變數在不同的問卷回收方式是否同質?
同質性檢定(連續變數)
1. 每一構念的題目分別加總或平均
以顧客滿意(CS)為例
1. 每一構念的題目分別加總或平均
2. 找出27及73分位數的值
3. 資料分成低分組及高分組兩組
3. 資料分成低分組及高分組兩組
4. 進行每一構面題目之兩組獨立t檢定
5. 平均數差異顯著表示題目具有鑑別力
正式資料分析統計分析流程
樣本大小的決定
1.以問卷中最大構面題項數目為主,以5-20倍為抽樣數目 (multivariate data analysis, 5th ed.,p.98, Hair, Jr. et al)
2.運用檢定力(Power)的方式: Sample Power G關
Logistic迴歸
不 連 續
問卷發展流程
問卷產生
預試
驗證式 分析
問卷完成
信度分析
項目分析
探索式 分析
因素分析
問卷發展流程
理論基礎&研究目的 編擬及修訂量表初稿
1.開放或半開放式問卷 2.選擇式問題 3.二分法問題
選取受試者預試
項目分析
刪除決斷值(CR)未達顯 著之題項
因素分析
正式量表
預試(pretest)
運用SPSS 21.0處理常見的25種統計方法
三星統計 謝章升顧問
報告
分析
報表數值的解讀 統計工具的操作
研究方法
研究設計
資料
資料的類型
第一段大綱
常用的多變量分析方法的整合觀念說明 資料預試
項目分析(鑑別力分析)
敘述性統計
次數分配表 交叉分析 複選題分析
無反應偏誤
適合度檢定 同質性檢定 獨立性檢定
MANOVA ANOVA
不連續
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析 (偏)相關分析
迴歸分析
連續
敘述統計
卡方分析
不 連 續
區別分析 Logistic迴歸
X 自變數
MANOVA ANOVA
不連續
敘述統計 卡方分析
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析
迴歸分析
(偏)相關分析
連續
區別分析
X 自變數
刪除。 最小值及最大值可看出資料是否輸入錯誤。 偏態絕對值<1，峰度絕對值<7為符合單變量常態。
交叉分析(列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
只能有兩個變數
多重交叉分析 (多重列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 地區：如北、中、南 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
信效度檢驗 提供各項客觀指標,作為測驗與量表良好程度的具體證據
項目分析
利用t檢定
1.將所有連續尺度題目相加/題目數,按照大小排序,以27% 和73%的樣本來做比對差異
2.找到極端組的切割點後分類為兩群,再利用獨立樣本t檢 定檢測
3.如果達統計上的顯著水準,表示有顯著差異 4.CR值---鑑別度分析
三個變數以上，但仍以三個為主
無反應偏差分析
交叉(卡方)分析
1. 同質性檢定 2. 適合度檢定 3. 獨立性檢定
同質性檢定
目的
檢定不同人口母群，在某一變項的反應是否具有顯著差 異；亦即兩個樣本在同一變項中之分佈情形。
適用時機
郵寄問卷時，比較早期回收群及後期跟催回收群之人口 統計變項。
街頭訪問時，比較願意主動作答群及被動作答群之人口 統計變項。
同質性檢定(連續變數結果)
t檢定中的Levene檢定不顯著為同質
適合度檢定
目的
研究樣本是否抽樣母群分配相符合時，以 卡方檢定進行之；每次檢定內容僅涉及一 個變項。
探索式 分析
問卷回收 ，key in
寫結論
資料檢查
驗證式 分析
選擇統 計方法
因素分析 信度分析
敘述性統計
敘述統計次數分配表統計量
參數實務上的意涵
以7點尺度量表為例，平均數>6或<2表示 尺度過於集中，此題應予刪除。
平均數、眾數與中位數接近表示資料符合常態。 變異數(或標準差)太小，表示尺度過於集中，該題應予
能力面
1.怎麼整理資料 a.資料轉換 b.資料處理
2.怎麼得出所需的數值 假設檢定通常需要: a.模型是否配適 b.判定值是否顯著(不一定都是顯著的好, 例：同質性檢定最好是don’t reject)
離散與連續變數的轉換
連續轉不連續 採人為操弄,將連續變數分類 例：將全班成績改為高分組、 中分組、 低分組