spss的表格导出
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spss的表格导出
篇一：如何利用spss产生随机数字表
利用spss产生随机数字的常用方法
在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主要是减少偏性,提高均衡性,是统计学能够得出客观推断的前提。
实现随机化的主要方法有两种,即随机数字表和计算机的随机数发生器。所谓的随机数发生器就是通过一定的算法,对事先选定的随机种子做复杂运算,用产生的结果来近似地模拟完全随机数,这种随机数被称作伪随机数〔1〕。一些医学文献或书籍常常只是简单提及spss产生随机数字的菜单操作命令,没有作为重要知识点进行讲解。笔者主要介绍如何利用spss13·0统计分析软件产生随机数字的常用方法。
利用随机数生成函数生成随机数字在spss统计软件中,利用随机数生成函数生成一列随机数字的方法是调用transform菜单下的compute子菜单,如图1所示。在
Functiongroup列表中列出了可以实现各种功能的函数,这里我们选择Randomnumbers,立刻会在其下面的FunctionsandspecialVar-iables子对话框中会提供了一系列随机数生成函数列表。不同函数表示各自所产生的随机数字符合特定的分布,如t分布、F分布和poisson分布等函数,当我们选取相应函数时,其左侧对话框内会有相应的函数功能英文介绍说明。
这里我们以常用的正态分布函数为例进行讲解。
软件所生成的随机数个数与数据库中的记录数相同,这里我们事先建立no变量,并输入从1到10作为要进行随机化的记录编号。在computeVariable对话框下的targetVariable框中输入随机数的变量名,这里我们定义为random,然后选取FunctionsandspecialVariables子对话框下的Rv.norma,l点击按钮,在numericexpression表达式框内会出现函数表达式两个问号分别代表我们要定义的正态分布均数和标准差,这里我们以输入均数=100,标准差=10为例,最后点击ok按钮提交,结果在spss13.0数据窗口中的random变量一列会产生一组随机数字,见图2。
利用spss13.0软件生成随机数字结果利用随机数生成器生成随机数字首先,调用
transform菜单下的Randomnumbegenerators子菜单。该对话框主要包括activegenerator和
activegeneratorinitialization两部分内容。其中activegenerator部分,spss13.0软件主要提供了两种随机
数字生成器spss12compatible和mersenntwister。
spss12compatible:spss12及之前版本的随机数字生成器,
这里为软件默认选项,一般可以不做修改。mersennetwister:基于马特赛特旋转的随机数字生成器。在activegeneratorinitialization部分,其功能为随机数生
成器初始值设置。Random选项为随机选定随机数种子。在利用计算机产生随机数字的过程中,随机数的产生依赖于随机
数种子,随机数字种子不同,会产生一列不同的随机数。如果每次输入同样的种子,就会得到完全相同的一列随机数。FixedVaue选项为由操作者设定随机数种子,可选择
1~2000000000之间的正整数〔2〕。
利用具体随机数种子生成随机数字的基本步骤:
1·在Fixedvalue选项中填入任意一数字,这里我们以
填入50为例,点击paste按钮,这时会自动弹出spss语句编辑窗口(syntaxeditor),使该窗口最小化。
2·选择transform菜单下的compute子菜单,在targetVariable输入新的变量名,这里输入random1,在numericexpression中,我们重复上面利用正态分布函数生
成随机数字的过程,这里仍然选择以100为均数,10为标准差。
3·点击paste按钮,在上面弹出的spss语句编辑窗口
中会增加一些利用正态分布函数产生随机数字的语句。选择菜单Run下面的al,l便会利用语句产生一列新的随机数字。结果见图2的random1变量一列。
以上两(spss的表格导出)种方法均是研究者利用spss 统计软件直接生成随机数的简便方法,此外还可以利用他人事先编辑好的宏程序来实现随机数的生成。
篇二：如何在spss中输出三线图
如何在spss中输出三线图
微信公众号：spss统计分析（spssxuexi）关注后获取免费网易云课堂教程
科研论文要求数据的处理结果必须以三线图的形式存
在于论文当中，但是一般统计软件输出结果都不符合要求。这是因为，统计软件的输出格式需要进行调整。本文就如何在spss中调整图表格式为三线图进行介绍。
步骤以图片和文字的形式展现
1.打开spss，选择编辑菜单。（如果你用的英文版，请在对应位置进行选择）
2.选择选项
3.选择枢轴表，并且选择下方表格外观中的
academic(学术)。你可以在后面的表格框中看到相应的表格预览。这个表格是最接近于标准的三线图的，后面还需要进一步设置。
4.设置完成后，选择一组数据进行频率分析，输出的表格已经接近于三线图了，但还需要进一步设置。
5.在输出窗口中双击该表格，然后选择格式选项卡下面的“图表外观”
6.然后点击编辑外观，对外观进行编辑。你也可以省略掉前面的步骤，直接在这里选择acdemic.之所以列出前面的步骤，是因为前面的更改永久生效，而此处的更改仅在此处生效。也就是说，此处更改仅仅对当期表格有效。
7.更改最上面和最小面的线条属性。点击边框样式后，在点击样式按钮，更改样式。
篇三：spss简明教程实例及方法(相当有用)
第一章spss概览－－数据分析实例详解
1.1数据的输入和保存
1.1.1spss的界面
1.1.2定义变量
1.1.3输入数据
1.1.4保存数据
1.2数据的预分析
1.2.1数据的简单描述
1.2.2绘制直方图
1.3按题目要求进行统计分析
1.4保存和导出分析结果
实验一 SPSS简介及统计整理教学内容
实验一S P S S简介及 统计整理
实验一SPSS简介及统计整理 一、实验目的和要求 1掌握SPSS安装、启动、主界面和退出； 2掌握SPSS的变量定义信息； 3掌握SPSS的数据录入与保存方法； 4掌握在SPSS中的实现各种统计描述参数的计算。引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 5理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作 6学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件 7掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序8 实验类型：验证型；实验时间：2学时 二、实验主要仪器和设备 计算机一台，Windows XP操作系统，SPSS环境。 三、实验原理 SPSS数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据的内容两部分构成，也可以说由变量和观测两部分构成。一个典型的SPSS数据文件如表2.1 所示。 SPSS变量的属性
SPSS中的变量共有10个属性，分别是变量名（Name）、变量类型（Type）、长度（Width）、小数点位置（Decimals）、变量名标签（Label）、变量名值标签（Value）、缺失值（Missing）、数据列的显示宽度（Columns）、对其方式（Align）和度量尺度（Measure）。定义一个变量至少要定义它的两个属性，即变量名和变量类型，其他属性可以暂时采用系统默认值，待以后分析过程中如果有需要再对其进行设置。在spss数据编辑窗口中单击“变量视窗”标签，进入变量视窗界面（如图2.1所示）即可对变量的各个属性进行设置。 四、实验内容与步骤 实验1.1数据文件管理 1．创建一个数据文件 数据文件的创建分成三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件，进入数据编辑窗口。窗口顶部标题为“PASW Statistics数据编辑器”。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，根据实验的设计定义每个变量类型。 （3）变量定义完成以后，单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，将每个具体的变量值录入数据库单元格内。 2．读取外部数据
spss数据处理结构分析
公司的行政人员认为自己与市场部的人员和研发部的人员差异太大；公司总经理则认 为行政人员的综合技能、教育背景与市场部人员和研发部人员也存在明显差异，行政 人员如何通过统计方法证实自己的结论？请构造相关数据，选择合适的统计方法进行 统计验证，并对统计结果进行分析和说明 （1）本例中职工按行政人员、市场人员、研发人员依次设为 合技能、教育背景和工资四个变量，采用单因素方差分析。 （2）SPSS 分析过程: 1、进入SPSS10.0，打开相关数据文件，选择“分析 均值检验 单因素方差分析”， 弹出单因素方差分析对话框，选择变量“职位”使其进入因子（ F ）框中，选择变量 “综合技能、教育背景、工资”使其进入因变量列表（ D ）框中。 I I L 対比紗… 两心做 凹?， Boatctrap(fl). ?定］岸陽曰］单? ［取消J 、帮切J 2、单击两两比较按钮，选中假定方差齐性框中的 LSD （最小显著差法），同时选中 Equal 未假定方差齐性框中的 Tamhane 'T2。 趟羊吕秦AHOVA;两比较 | S | 佃疋性 1( L5D L) □ S-N-KO) Wall IF -Dune an
SPSS基本操作傻瓜教程
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
Spss数据处理方法
Spss数据处理方法 1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称 （只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称 2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称 下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。 3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框， 因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。 4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的 项目也可以选，选完后确定就可以了。 LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnett Tukey检验scheffe多重比较 Bonferroni邦弗伦尼统计量 Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 levene Tukey HSD Dunnett T3 bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 LSD:最小显著性差异 ?Scheffe： （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于20个网页 - 搜索相关网页 ?雪费 本研究结果显示研究对象在籍贯的不同其牙医医疗服务利用有显著差异（P＝0.046），且经雪费（Scheffe）的事后检定显示外省人在牙医医疗服务利用高于本省闽南，在其他的研究中未有此发现，研究者于是进一步的去了解，发现本研究对象中... 基于13个网页 - 搜索相关网页 ?以雪費 分析檢定；若P值小於0.05達到顯著水準，再以雪費(Scheffe)進行事後檢定，比較其差異，以下將一一進行分析。 基于12个网页 - 搜索相关网页 ?雪費法 （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于12个网页 - 搜索相关网页 -Scheffe Method：事后比较 ?事后比较
SPSS使用简介
第一章 SPSS10.0 for Windows简介 SPSS软件是由美国SPSS公司研制的。SPSS的全称为Statistical Program for Social Sciences，即“社会科学统计程序”。SPSS10.0 for Windows是在Windows操作系统下运行的社会科学统计软件包，该软件是国际上公认的最优秀的统计分析软件包之一。它在经济、工业、管理、心理、教育、医学等许多领域应用广泛，在科研工作中发挥了巨大的作用。SPSS 最初的版本是建立在D0S基础上的，但在80年代末，Microsoft推出Windows后，SPSS迅速向Windows移植。并不断推出SPSS软件的新版本。SPSS for Windows版本从6.0、7.0、8.0、9.0，至1999年底，正式推出SPSS10.0 for Windows版本。该版本相对于一些早期的版本而言，不仅改写了一些模块，使运行速度大大提高，而且根据统计理论与技术的发展，增加了许多新的统计分析方法，使之功能日趋完善。近年由推出11.0和12.0 版本，这两新版本主要提高运行速度和增加了一些新统计学方法，其余与10.0 版本基本相同。本书以10.0版本介绍SPSS for Windows的使用方法。 第一节 SPSS10.0 for Windows的特点 SPSS软件风靡世界并为各个领域的广大科研工作者及其他用户所钟爱，原因在于它有以下的特点； 1、多种实用分析力法。SPSS提供了多种分析方法，包括了从基本的统计特征描述到诸如非参数检验、生存分析等各种高层次的分析。除此之外，SPSS还具有强大的绘制图形、编辑图形的能力。 2、易于学习，易于使用。对于SPSS for Windows而言，除了数据输入工作要使用键盘之外，其他的大部分操作均可以通过“菜单”、“对话框”来完成，使用户不必记忆大量的命令，操作更简单。 3、文件易于转换。与其他软件有数据转换接口。 Excel文件、文本文件等均可以转换成相应的SPSS数据文件。 4、操作方法多种多样。不仅有灵活的菜单对话框式操作，而且用户也可以自已编写SPSS 语句来进行数据统计分析工作。 第二节 SPSSl0.0 for Windows对环境的要求 一、对硬件的要求 由于SPSS主要用途是面向大型数据库的，它的运算一般涉及的数据量比较多。故而用户一般需要有较大的内存，而且如果用户还要进行多因素分析、生存分析之类的大运算量的分析，计算机至少要有16M的内存。 二、对软件的要求 SPSS for W1ndows目前没有汉化版本。一般用户可以在以下环境中运行SPSS。 1、中文Windows95、Windows98、Windows me、Windows2000 SPSS for W1ndows在此环境下运行，对话框中的按钮功能能以中文显示。可以使用中文设置变量标签和值标签。在要点表中显示中文标签。打印的时候，只能把正排汉字正常打印，图形中被旋转了的汉字打印的结果是乱码。 2、英文Windows95、Windows98、Windows me、Windows2000加中文平台，以便定义和输出中文标签。
SPSS结果窗口用法详解
第四章：SPSS结果窗口用法详解 §4.1结果窗口元素介绍 SPSS实际上提供了两个结果窗口－－结果浏览窗口和结果草稿浏览窗口。前者最为常用，显示美观，但非常消耗系统资源；后者实际上是一个RTF格式文档，显示简单朴素，但节省资源。我们可以根据所用计算机的情况选择使用哪一种窗口。 结果草稿浏览窗口的内容虽然是RTF格式，但由于中、英文兼容性的问题， 其中的表格读入WORD以后会变的面目全非，因此对我们不是很适用。 4.1.1 结果浏览窗口 SPSS的输出结果美观大方，是该软件的一大特色，下面是一个典型的结果浏览窗口。 相信99%的人都用过资源管理器，SPSS的结果浏览窗口和Windows资源管理器的结构完全相同，操作也几乎相同。除了上面的菜单栏、工具栏以外，绝大部分窗口被纵向一分为二！左侧是大纲视图（Outline view），又称结构视图，右侧则
显示详细的统计结果（统计表、统计图和文本结果），两侧的元素是完全一一对应的，即选中一侧的某元素，在另一侧该元素也会被选中。例如左侧的Title 图标旁有一个红色的箭头，表明该内容为结果窗口当前所在位置，相应的，右侧的标题Descriptives旁也出现一个红色三角，表明这就是Title图标所代表的内容。下面解释一下大纲视图的各个元素。 大纲视图顾名思义，大纲视图用于概略显示结果的结构，用于在宏观上对结果进行管理，如移动，删除等。里面采取和资源管理器类似的层次方式排列元素，每个元素用一个小图标来表示。常见的图标有： 大纲图标，代表一段或整个输出结果，含下级元素，单击左侧的减号就可以 将下级元素折叠，折叠后减号变为加号，图标则变为。 运行记录图标，代表系统操作产生的一段运行记录。 警告图标，代表输出结果中的系统警告。 注解图标，代表系统自动产生的注解，默认情况下注解内容在输出结果中是隐藏的。 标题图标，代表输出标题。 页标题图标，代表输出标题，较少出现。 表格图标，代表输出结果中的统计表（Pivot table，字面意思为数据透视表）。 统计图图标，代表统计图。 文本图标，代表文本输出结果。 交互式统计图图标，代表交互式统计图。 统计地图图标，代表统计地图。 单击图标会选中所代表的一块或一段输出结果，双击图标可以让对应输出在显示、隐藏间切换，选中后单击图标的名称则可以对图标改名。 4.1.2 结果草稿浏览窗口 和它漂亮的兄弟相比，结果草稿浏览窗口就朴素的多了，什么花样也没有。当然，系统资源也要少占用许多，前面的输出结果在结果草稿浏览窗口中的显示如下：
SPSS实际操作练习题
实习一SPSS基本操作 第1题：请把下面的频数表资料录入到SPSS数据库中，并划出直方图，同时计算均数和标准差。 身高组段频数 110~ 1 112~ 3 114~ 9 116~ 9 118~ 15 120~ 18 122~ 21 124~ 14 126~ 10 128~ 4 130~ 3 132~ 2 134~136 1 解答：1、输入中位数（小数位0）：111，113，115，117，....135；和频数1，3，. (1) 2、对频数进行加权：DATA━Weigh Cases━Weigh Cases by━频数━OK 3、Analyze━Descriptive Statistics━Frequences━将组中值加 入Variable框━点击Statistics按钮━选中Mean和 Std.devision━Continue━点击Charts按钮━选中HIstograms ━Continue━OK 第2题某医生收集了81例30-49岁健康男子血清中的总胆固醇值（mg/dL）测定结果如下，试编制频数分布表，并计算这81名男性血清胆 固醇含量的样本均数。 219.7 184.0 130.0 237.0 152.5 137.4 163.2 166.3 181.7 176.0 168.8 208.0 243.1 201.0 278.8 214.0 131.7 201.0 199.9 222.6 184.9 197.8 200.6 197.0 181.4 183.1 135.2 169.0 188.6 241.2 205.5 133.6 178.8 139.4 131.6 171.0 155.7 225.7 137.9 129.2 157.5 188.1 204.8 191.7 109.7 199.1 196.7 226.3 185.0 206.2 163.8 166.9 184.0 245.6 188.5 214.3 97.5 175.7 129.3 188.0 160.9 225.7 199.2 174.6 168.9 166.3 176.7 220.7 252.9 183.6 177.9 160.8 117.9 159.2 251.4 181.1 164.0 153.4 246.4 196.6 155.4 解答：1、输入数据：单列，81行。
SPSS操作步骤汇总
S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理
Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验
spss统计入门基础
Spss基础入门 1. 个案排序：对数据视图中的某个个案进行排序，具体排序规则可以点进去选择 2. 变量排序：对变量视图中某个变量进行排序，具体规则可以点进去选择 3. 转置：行列互转 4. 合并文件：有两种文件的合并，添加个案可以实现两个文件的纵向合并，添加变量可以两个文件的横向合并 5. 重构：实现把一个表格的若干个变量变为同一个变量等进行表格的合适转换 6. 汇总：对数据按照类别进行汇总，比如三个班级的学生成绩表格，可以按照班级把学生成绩的平均值等等汇总到另外一个表格，该表格就会显示比如按班级显示各个班级的成绩平均值等 7. 拆分文件：实现输出图形表格的合理拆分，比如一个公司有8个部门，现要求分男女比较各个部门的人员工资情况，理论上我们用选择个案（见下条），逐个选择男女与部门需要操作2*8次，由此画出2*8张图表。利用拆分文件，这个时候可以选择 比较组或者按组来组织输出，然后分组依据就是部门与性别，在利用下面会讲到的数据描述就可以实现预期效果。 8. 选择个案：实现选择表格中符合条件的个案然后对其进行相应操作，点击进去后会有各种选择方式，比如如果满足什么条件才选择，随机选择百分之多少等等 一．转换 1. 重新编码为不同变量：可以把原来的变量或者变量的范围重新定义为新的变量，比如现有一个班级的学生成绩，要求分心50-70分，70-90分90-100分的同学所占比例，平均值等，现在就可以利用重新编码为不同变量，把上述范围重新编码为新的变量（名字可以自己任意选取），具体操作点击进去之后比较清楚。 2. 计算变量：实现对原来变量的重新计算从而产生新的变量，比如对原来变量进行乘以10操作产生新的变量等等，产生的变量名都是可以自己选择的 一．分析 1.描述统计：实现对表格中变量的各种类型的描述统计
SPSS中主成分分析的基本操作1
SPSS 中主成分分析的基本操作 Xiaowenzi22与pinksss 共同制作 阐述主成分分析法的原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F 1)越大，表示F 1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最打的，故称F 1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P 个指标的信息，再考虑选取F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F 1已有的信息就不需要再出现再F 2中，用数学语言表达就是要求Cov(F 1, F 2)=0，则称F 2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分。 主成分模型： F 1=a 11X 11+a 21X 21+……+a p1X p F 2=a 12X 12+a 22X 22+……+a p2X p …… F p =a 1m X 11+a 2m X 22+……+a pm X p 其中a 1i, a 2i, ……,a pi (i=1,……,m)为X 的协差阵Σ的特征值多对应的特征向量，X 1, X 2, ……, X p 是原始变量经过标准化处理的值（因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前先消除量纲的影响，而将原始数据标准化）。 A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α),i i i R αλα=, R 为相关系数矩阵, i i αλ、是相应的特征值和单位特征向量, 1λ≥2λ≥…≥p λ≥0 上述方程组要求： 1、a 21i +a 22i +……+a 2pi =1 (i=1,……,m) 2、m I A A =′ (A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α)，A 为正交矩阵) 3、Cov(F i ,F j )=ij i δλ, =01 ij δj i j i ≠= 操作步骤： 一、 数据标准化
SPSS_操作要点整理--详细版解读
Spss操作要点详细版 第一章导论——SPSS介绍 学习目标：初步认识SPSS软件的内容 一、SPSS界面说明 SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。 标题栏 菜单栏 工具栏 数据栏 标签 图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面 该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下： 1。标题栏：功能与其它Windows软件一致。 2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。 2．1 File：文件操作菜单。单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Read Text Data：读入文本文件； ·Save和Save As：保存文件； ·Display Data Info：显示数据的基本信息； ·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图1-3 File菜单项的下拉菜单 图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 2．2 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值； ·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据； ·paste variables：粘贴指定的变量； ·clear：清除所选的观测值或变量； ·find：查找数据。 2．3 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。 2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括： ·Define Variable Properties：定义变量属性； ·Copy Data Properties：复制数据文件属性； ·Insert Variable：插入变量； ·Insert Cases：插入变量或观测值； ·Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序； ·Transpose：把数据文件的行列进行转置； ·Restructure：数据重组； ·Aggregate：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组
spss缺失值处理
spss数据录入时缺失值怎么处理 录入的时候可以直接省略不录入 分析的时候也一般剔除这样的样本。但也有替换的方法，一般有： 均值替换法(mean imputation)，即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换，但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。 个别替换法(single imputation)通常也被叫做回归替换法(regression imputation)，在该个案的其他变量值都是通过回归估计得到的情况下，这种 方法用缺失数据的条件期望值对它进行替换。这虽然是一个无偏估计，但是却倾向于低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。 多重替代法(multiple imputation)(Rubin, 1977) 。 ?它从相似情况中或根据后来在可观测的数据上得到的缺省数据的分布情况给每个缺省数据赋予一个模拟值。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断(Little and Rubin,1987; ubin,1987, 1996)。 （一）个案剔除法(Listwise Deletion) 最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。 （二）均值替换法(Mean Imputation) 在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。 （三）热卡填充法（Hotdecking）
(参考)SPSS基本统计图表的制作
基本统计图表的制作 1 P-P图和Q-Q图 P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。 Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异，SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致，下面将对两者统一加以说明。 具体操作步骤如下： 打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descript ive Statistics）命令下的【P-P图】（P-P Plots）或【Q-Q图】（Q-Q Plots）命令。“P-P图”（P-P Plots）、“Q-Q图”（Q-Q Plots）的对话框分别如图3-20和图3-21所示。 图3-20 “P-P图”对话框
图3-21 “Q-Q图”对话框 在“P-P图”（P-P Plots）或“Q-Q图”（Q-Q Plots）对话框中，最左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的“变量”（Variables）列表框中。根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图，并进行分布检验。 “P-P图”或“Q-Q图”对话框的中下方和右方有5个选项栏，选项栏中各选项的意义如下： （1）转换（Transform）栏（复选项）： l 自然对数转换（Natural log transform）：选择此项，对当前变量的数据取自然对数，即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变 量。 l 标准值（Standardize values）：选择此项，将当前变量的数据转换为标准值，即转换后变量数据的均值为0，方差为1。 l 差分（Difference）：选择此项，对当前变量的数据进行差分转换，即利用变量中连续数据之间的差值来转换数据。选择此项以后，后面 的文本框变为可用，在其中输入一个正整数，以确定转换的差分度， 默认值为1。
SPSS基本操作步骤详解
SPSS基本操作步骤详解 本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同 一、基本步骤 （一）检查数据 在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定） 2.执行描述统计量的程序 Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定） （二）反项计分 若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略； 量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】 （三）题项加总 量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，题项为：a1，a2……a10，记总分为：az。 Transform（转换）→Computer Variable（计算变量)→在左边Target Variable（目标变量）中键入az，在右边Numeric Expression（数字表达式）中键入a1+a2+……+a10
SPSS数据初步整理须知
SPSS数据初步整理须知 对于问卷收集到的调查数据或通过其它方法，如眼动仪、脑电仪以及生理记录仪等获得的数据，在进入SPSS分析前最好对数据进行预处理，其作用：防止错误数据导致不恰当的推论。本次主要谈谈问卷数据在分析前的一些预处理工作。 数据预处理的步骤： 1. 对所有数据源的质量进行初步审核。 1.1 剔除无效答卷。如是问卷数据，可以查看被调查者的回答是否呈现某种规律，或者回答者不符合我们调查的人群，或者存在大量题目漏答现象。 1.2 检查是否有明显错误回答。如是否按指导语进行回答，基本信息是否有误。是否有明显的回答矛盾等等。 2. 对数据进行编码。 编码主要有事前编码和事后编码，事前编码主要针对封闭式问卷，而事后编码则主要是针对开放式问题。 编码有三个工作：第一是定义数据的变量名，第二定义变量名标签，即这个变量代表什么意思。第三定义变量值及值标签。即变量的取值，以及这个取值的含义。如变量名为sex，其变量标签为“性别”，其变量的取值为“1”或“2”，分别表示“男”和“女”（变量值标签）。 2 2.1 单选题的编码。第一定义变量名，一般用题目序号，如第6题，则变量名为Q6，其变量名标签一般用问题。而变量的取值则为单选题的选项。有几个选项就有几个变量值，而值的标签则是选项的内容。 2.2 多选题的编码。每一个选项就得作为一个新变量。如第7题是多选题，有五个选项，可多选三项。则五道选项分别定义变量名为Q71，……Q75，每个变量名的标签即这五道选项的内容。而变量值及标签为“0”或“1”，0表示未选，1表示选中。 2.3 排序题的编码。有两种方法：其一跟多选题类似。如第7题要求对所选的三个选项进行排序。变量名及标签同上。而变量值除了“0”（表示未选）外，还有“1”“2”“3”分别表示排序第一，排序第二，排序第三。其二根据要求选择三项进行排序，则只需要定义三个变量，Q71，Q72，Q73，变量名标签则表示排序第一，排序第二，排序第三。变量值为五道选项的序号，而变量值标签则分别是五道选项的内容。 2.4 开放题的编码。首先应将开放题中受试所填写的选项进行分类汇总。初次归类尽量归细一点。再做统计分析时如果觉得分类太细可以再次进行归大类。
SPSS操作方法
统计分析软件SPSS操作方法 SPSS for Windows的启动和退出 图2 软件启动 在鼠标顺序单击“开始”——“程序”——“SPSS 10.0 for Windows”——“SPSS 10.0 for Windows”启动条之后，SPSS启动界面如图2所示。
图3 启动界面 如需要退出程序可单击右上角的“×”或左上角“File”下的“Exit”即可退出。如果在本次SPSS期间激活的窗口如DATA窗口、OUTPUT窗口的有关内容已经作为文件存盘，则系统直接退出SPSS系统。否则系统会对各窗口一一提问：是否保存×××窗口的内容。用户可按自己的意愿一一给以回答。随后，结束本次SPSS期间，退出SPSS系统。 菜单及窗口介绍 由图3所示，SPSS软件的主菜单主要包括10项： ①File：文件操作；②Edit：文件编辑；③View：视图；④Data：数据文件建立与编辑；⑤Transform：数据转换；⑥Analyze：统计分析；⑦Graphs：统计图表的建立与编辑；⑧Utilities：实用程序；⑨Window：窗口控制；⑩Help：帮助。 而数据窗口主要包括两部分内容，data view和variable view两个表格，这一点与EXCEL 软件极为相似，data view主要用来显示需要处理的数据，而variable view则用来为数据不同的变量的性质进行设置，如名字name、类型type、宽度width、小数点位数Decimals等。以下为下一级子菜单的介绍。 1 File 鼠标单击“File”后即打开下一级下拉子菜单。共计包括16项。现主要介绍常用的命令。 图4 File子菜单 “New”与“Open”命令分别为新建和打开一个文件（包括数据文件data、程序文件syntax、结果文件output、脚本文件script、其他文件other）。需要注意的是SPSS10.0可以直接打开EXCEL2000和数据库的文件（其他还有systat、文本、Lotus等格式的文件）。
调查问卷的SPSS的基本处理方法
调查问卷的SPSS的基本处理方法（Z）SPSS是常用的数理统计软件之一，也可以用于调查问卷的统计分析，一下就调查问卷的一些基本分析处理方法做一些简单的描写。另外，虽然SPSS也有图表功能，但个人认为不是很好用，建议还是将统计分析的数据导到EXCEL中再作图表。 频度分析 频度就是某个选项出现的次数，一般用来描述单选项。 问卷设计实例： 企业经营规模为（年销售额：人民币）： □>30亿□5～30亿□0.5～5亿□<0.5亿 数据记录要点： 单列记录，第几项选中记录数值几，例如选中“0.5～5亿”则记录3。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Descriptive statistics……Freq uencies 选入该列数据，“OK”。 多项频次分析 用来描述多选项目的频次。 问卷设计实例： 贵公司产品的主要竞争力表现在（多选）： □外观□功能□质量□个性化□价格（成本）□交货期□其它 数据记录要点： 多列记录，有几个选项记几列，选中记为1，未选中记为0。例如如果选中了外观和质量，则多列的记录为1，0，1，0，0，0，0。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Multiple Response……Define Sets 选入该问题的多列数据，给新的集合变量取名（在Name那里填一个名字，例如“竞争力”），在Dichotomies Counted value中输入1，“Add”。 Analyze……Multiple Response……Frequencies 选人自定义的集合变量，“OK”。 交叉频次分析
用来描述变量之间的关联性，比如分析不同销售额企业的产品竞争力的关联关系（这两项之间不一定有关系，可以用logistic分析验证一下）。 问卷设计实例： 参见上面的两项。 数据记录要点： 参见上面两项。 SPSS基本操作方法（单选对单选，单选对多选，单选对多选在操作上略有不同）： 导入数据；如果有多选项需要按2的方法定义集合变量。 如果是单选对单选 Analyze……Descriptive statistics……Crosstabs 否则： Analyze……Multiple Response……Crosstabs 将两变量分别选入行和列中（多选项是选人集合变量，如果是单选对多选还要设置单选项的最大最小值），“OK” 描述分析 一般用来描述单变量的描述统计量，这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。问卷中用得不是特别多。 问卷设计实例（一般是开放性问题）： 贵企业三维CAD已经应用了年。 数据记录要点： 单列记录，直接记录所填数据。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Descriptive statistics……Descriptives 选入该列数据，“Options…”，在其中选择需要的统计项目，问卷常用的项目有Mean(平均值)、Minimum( 最小值)、Maximum(最大值)等，“Continue”, “OK”。
SPSS图表操作
经管实验中心实验报告 学院：管理学院 课程名称：市场调研 专业班级： 姓名： 学号： 实验项目实验 一 实验 二 实验 三 实验 四 实验 五 实验 六 实验 七 实验 八 实验 九 实验 十 总评 成绩 评分
学生实验报告 实验项目图表的制作 □必修□选修□演示性实验□验证性实验□操作性实验□综合性实验实验地点文管实验中心实验仪器台号30 指导教师实验日期及节次2013-6-5 一、实验目的及要求： 1、目的 要求学生能够进行基本的统计分析；能够对频数分析、描述分析和探索分析 的结果进行解读；完成基本的统计图表的绘制；并能够对统计图表进行编辑美化 及结果分析；能够理解多元统计分析的操作（聚类分析和因子分析） 2、内容及要求 2.1 基本的统计分析 打开“分析/描述统计”菜单，可以看到以下几种常用的基本描述统计分析 方法： 1.Frequencies过程（频数分析） 频数分析可以考察不同的数据出现的频数及频率，并且可以计算一系列的统 计指标，包括百分位值、均值、中位数、众数、合计、偏度、峰度、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误等。 2.Descriptives过程（描述分析） 调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，包括：均值、合计、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误、峰度、偏度等。 3.Explore过程（探索分析） 调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索性 统计。它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形 描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 4.Crosstabs过程（列联表分析） 调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析，在分析中，可对 二维至n维列联表（RC表）资料进行统计描述和χ2 检验，并计算相应的百分 数指标。此外，还可计算四格表确切概率（Fisher’s Exact Test）且有单双侧（One-Tail、Two-Tail），对数似然比检验（Likelihood Ratio）以及线性关系 的Mantel-Haenszelχ2 检验。 2.2 基本统计分析结果解读 1.频率分析的结果解读 2.描述分析的结果解读 3.探索分析的结果解读 4.列联表分析的结果解读