关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
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作者简介徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室(221002)金英良黄水平赵华硕在医学研究中,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SPSS 13·0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Function group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Functions and SpecialVar-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Functions and SpecialVariables子对话框下的Rv.Norma,l点击按钮,在Numeric Expression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。
spss之统计挖掘第15章 SPSS中随机化过程的实现
▪ 2．结果解释
▪ 结果如图15-16所示，据此可知，编号为：2、4 、5、8、10、12、14、15、18、20、22、24 、26、27、29的15位研究对象进入A组，编号 为：1、3、6、7、9、11、13、16、17、19、 21、23、25、28、30的15位进入B组。
▪ 3．说明：
▪ 怎样入组需要事先做出规定，本例规定将“R随 机数”小者进入A处理组。其实，规定将“R随 机数”大者进入A处理组也可；或者采用掷币等 方法随机确定入组。
▪ 3．说明：
▪ 怎样分组需要事先做出规 定。本例也可将随机数秩 次“R随机数”除以3的 余数（0、1、2）进行分 组，如规定余数为0者如 A组、为1者如B组，为2 者入C组。
实例讲解
▪ 例15.4：将15对研究对象（30位）随机分入A、 B两个处理组；见例15-4.sav。
▪ 1．操作步骤
▪ （1）建数据集：设置两个变量，编号（从1到 30），对子（从1到15）；
随机抽样的设计
▪ ①单纯随机抽样：是先将全部观察单位进行编号，然后再用随 机数字法、抽签等方法随机抽取部分观察单位组成样本。
▪ ②等距抽样：又称系统抽样、机械抽样，是按照一定的顺序， 机械地每隔一定的单位抽取一个单位的抽样方法。
▪ ③整群抽样：先将总体分成若干群组，再随机抽取部分群组组 成样本，被抽中的群组全部个体均为调查对象。
▪ “结”：单击“结”，弹出“结”对话框，如 图15-6所示；用于指定“结”（变量值相同的 ，称为结）的秩次。均值：相同值的秩取平均 值；低：相同值的秩取最小值；高：相同值的 秩取最大值；顺序秩到唯一值：相同值的秩取 第一个出现的秩次值，其他观测量秩次顺序排 列。系统默认为均值。
实例讲解
spss表格基本操作教程PPT课件
10.11.2020
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SPSS基本运行方式
▪ 完全窗口菜单方式:
➢ 所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行 的.
➢ 是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS的初 学者.
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SPSS基本运行方式
▪ 程序运行方式:
➢ 手工编写SPSS命令程序 ➢ 一次性提交计算机运行 ➢ 适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS程序员.
输出窗口由主菜单、工具栏、分析 结果显示区、状态显示区组成。
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窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
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状态栏
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▪ 1.2.3 SPSS软件的退出 退出SPSS的方法与退出一般常用软
件的方法基本相同。
▪ 1.2.4 SPSS软件的三种基本使用方式 1、完全窗口菜单方式 2、程序运行方式 3、混合运行方式
➢ 窗口中的程序以.SPS存于磁盘上 ➢ 菜单项RUN中提供四种程序执行方式：All、Selection
、Current、To end
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SPSS 基本运行方式
▪ 菜单程序混合运行方式:
➢ 先通过菜单选择分析过程和参数,不立即提交（OK） 执行,而是按动PASTE按钮.
➢ 计算机自动将用户刚定义的分析过程和参数转换成 SPSS的命令,并显示到SYNTAX语句窗口中.
与数据编辑窗口不同，SPSS允许同 时创建或打开多个输出窗口。
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创建或打开窗口的时机：
输出窗口通常在以下两种时机打开： 第一，在进行第一次统计分析时，由 SPSS自动创建并打开；第二，在SPSS 运行过程中由用户手工创建或打开，菜 单为File New/Open Output。
手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法
手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法我们在进行科学研究时，常常会强调一个非常重要的概念——“随机化”。
随机化的过程主要分为两大类：随机抽样和随机分组，它们在样本选取和分组方案中占有至关重要的地位。
随机化按照数学概率的原理，使研究对象有同等的机会被抽中或被分配到某一处理组，结果不受人为因素的干扰和影响。
如果没有遵循随机化的原则，抽取了一个有偏的样本，或者分组不均衡，这样即使得出了结论，也无法推论到总体，因此随机化是提高样本代表性及组间均衡性的重要方法，随机化过程的优劣直接关系到研究结果的可靠性。
随机化的概念虽然早已深入人心，但是在具体的随机化操作过程中，很多研究者往往误把“随便”“随意”当成“随机化”，从而形成“伪随机化”的假象，归根结底还是因为大家并不清楚到底该如何有效的实现随机化。
为此，小咖打算专门用几期的内容，向大家分别介绍一下随机抽样和随机分组的内容以及软件实现过程。
随机抽样随机抽样，即遵循随机化原则，保证总体中每个个体都有独立的、已知的、非零的概率被抽中作为研究对象。
若样本量足够大，数据代表性好，随机化效果好，调查结果则会更可靠，可以将抽样结果推论到总体。
常用的随机抽样方法主要包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。
1. 简单随机抽样（也叫单纯随机抽样，simple random sampling）简单随机抽样是最简单、最基本的抽样方法。
它是从总体N个样本的抽样框中，不考虑样本之间的任何关系，完全随机地依次地抽取n 个样本，构成一个抽样样本。
它的特点是：每个样本被抽中的概率相等，样本之间完全独立，彼此没有一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样方法是其它各种抽样形式的基础，通常用在总体之间差异程度较小，且总体数量有限、数目不是太大的情况下。
如果总体数量太大，编号工作就较为繁重，抽到的样本也较为分散，导致资料收集困难。
2. 系统抽样（也叫机械抽样或等距抽样，systematic sampling）系统抽样就是先将总体（N）的各个样本按照一定的顺序进行排列，根据抽样容量（n）的要求来确定抽样间隔（K=N/n），然后在第一组中随机确定一个起点，从该起点开始机械地每间隔K个距离依次抽取样本，直到抽够n个样本为止。
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、引言在实证研究中，为了探讨不同处理或干预对某个变量的影响，常常需要进行多组比较。
多组比较的目的是确定是否存在差异以及差异的大小。
秩和检验是一种用于比较两组或多组样本之间差异的非参数方法，具有一定的优势。
二、方法以SPSS软件为例，我们可以利用其提供的功能实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。
以下是具体的步骤：1. 数据准备首先，需要准备好用于分析的数据。
假设有n个处理组，每个处理组有m个观测值。
可以将数据按照处理组进行分类整理，每个处理组的观测值放在一列中。
2. 数据输入打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，并将之前准备好的数据输入。
确保每个处理组的观测值对应正确。
3. 非参数检验选择菜单栏中的“分析-非参数检验-维尔科克森-曼-惠特尼U 检验”或“分析-非参数检验-克鲁斯卡尔-华里斯H检验”，根据实验需要选择适当的检验方法。
4. 设置选项在弹出的对话框中，将要比较的变量选择到“因子”框中，将处理组变量选择到“因子标签”框中。
选择需要进行多重比较的处理组，点击“组间对比”按钮。
5. 多重比较在“组间对比”对话框中，选择想要进行多重比较的处理组。
可以点击“加入全部对比”按钮将所有处理组两两比较，也可以手动选择需要比较的处理组。
点击“确定”进行多重比较。
6. 结果输出SPSS将会输出多重比较的结果，包括均值、标准误差、t值、p值等统计指标。
根据p值判断处理组之间是否存在显著差异。
三、示例为了更好地理解上述方法，我们通过一个假想的实验来展示如何使用SPSS进行完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。
假设研究人员想要比较四种不同药物对降压效果的影响。
他们随机地将30名患有高血压的参与者分为四个处理组，分别接受A药物、B药物、C药物和D药物的治疗。
每个处理组的参与者分别测量他们的血压值。
现在，研究人员想要确定这些药物在降压效果上是否有显著差异。
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
第15章 SPSS中随机化过程的实现——【SPSS精品教程】
• “结”：单击“结”，弹出“结”对话框，如图15-6所示；用于 指定“结”（变量值相同的，称为结）的秩次。均值：相同值的
秩取平均值；低：相同值的秩取最小值；高：相同值的秩取最大
值；顺序秩到唯一值：相同值的秩取第一个出现的秩次值，其他 观测量秩次顺序排列。系统默认为均值。
实例讲解
• 例15.1：某高中班有学生60人，现欲了解其近视率，拟从中随机 抽取25%即15人作调查；见例15-1.sav。
• ④分层抽样：先将研究对象按影响研究结局的主要特征分为若 干层，然后在每一层中进行随机抽样，可分为按比例分层随机 抽样和最优分配分层随机抽样。
随机化分组的设计
①完全随机设计的分组，是将同质的受试对象随机地分配到两个或多 个水平（处理）组中，再观察和比较不同处理所产生的效应。其步骤 为：编号（给受试对象编号），取随机数（从随机数字表或随机数发 生器获取），确定组别。
（2）分类
• 随机化包括随机抽样和随机分组两个层面。
• ①随机抽样：按照随机的原则抽样，即按照确保研究总体中每个个体 均有同等的机会被抽中的原则，抽取样本的方法。随机抽样有四种基 本形式，即单纯随机抽样，等距抽样、整群抽样和分层抽样等。
• ②随机分组：按照随机的原则分组，即按照保证研究对象有同等的机 会进入各处理组的原则，将研究对象进行分组的方法。常用的随机分 组方法有：完全随机设计分组、随机区组设计分组等。
随机抽样的设计
• ①单纯随机抽样：是先将全部观察单位进行编号，然后再用随 机数字法、抽签等方法随机抽取部分观察单位组成样本。
• ②等距抽样：又称系统抽样、机械抽样，是按照一定的顺序， 机械地每隔一定的单位抽取一个单位的抽样方法。
• ③整群抽样：先将总体分成若干群组，再随机抽取部分群组组 成样本，被抽中的群组全部个体均为调查对象。
SPSS数据整理
例4：cars data.sav
•选择 Analyze all cases, do not create groups， 并对“origin”变量进行频数分析 •选择 compare groups,将根据所选变量的不同值 对原始数据进行分组，从而得到拆分数 据。并对“origin”变量进行频数分析 •选择organize output by groups ,根据所选变量的 不同值对原始数据进行分组,并将分析结果 单独保存
例6 ：在cars.sav文件
• 标出美国产的汽车马力在135以下的 • 注意：
– Count 在标示数据的过程中，不能对同时满足 多个取值条件的记录进行标示，只能对满足某 一个条件的变量进行标示。
四、变量的重新赋值
• 选Transform菜单的Recode命令项， • 该过程用于将原变量按照某种一一对应的 关系生成新变量，可以将新值赋给原变量 也可以生成一个新变量。 • 两种选择：一是对变量自身重新赋值（Into Same Variables...），一是对其它变量或 新生成的变量进行赋值（Into Different Variables...）。
五、数据文件的合并
• 1 个案合并——观察单位的追加
– Data菜单的Merge Files命令，选Add Cases...项，
• 2 变量合并——变量值的合并Data菜单的 Merge Files命令，选Add Variables...项 （合并不同个体的相同信息）
• 例： merge_1.sav、 merge_2.sav （合并相同个体的不同信息，注意先排序）
在弹出的countoccurrencesofvaluewithincases对话框在弹出的中先在targetvariable指定一个变量可以是数据管理器中已有的变量也可是用户欲生成的新变量然后指定需要清点的变量即在变量名列中选择1个或多个变量点击?钮使之进入numericvariables框再点击definevalues
spss使用教程简版 PPT
样本平均数:若一组数据x1,x2,…,xn,代表 一个大小为n得有限样本,则其样本平均数为
样本数据来自总体。样本得统计描述量可 以反映总体数据得特征,但由于抽样等原因,使 得样本数据不一定能够完全准确地反映总体, 它可能与总体得真实值之间存在一定得差异。 进行不同次抽样,会得到若干个不同得样本均 值,它们与总体均值存在着不同得差异。
• 5、Transform:数据转换处理菜单,有关数值得计算、重新赋值、缺失值替代等;
• 6、Statistics:统计菜单,有关一系列统计方法得应用;
• 7、Graphs:作图菜单,有关统计图得制作;
• 8、Utilities:用户选项菜单,有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗口 设计等;
变量得定义信息
在图2-2所示得窗口中每一行表示一个变 量得定义信息,包括Name、Type、Width、 Decimal、Label、Values、Missing、 Columns、Align、Measure等。
1、定义变量名(Name)
SPSS默认得变量为Var00001、Var00002等, 用户也可以根据自己得需要来命名变量。SPSS 变量得命名与一般得编程语言一样,有一定得 命名规则,具体内容如下。
实现步骤
图3-1 在菜单中选择“Frequencies”命令
图3-2 “Frequencies”对话框(一)
百分位数
中心趋势
标准差 方 差
偏离度
分布
标准 误差
图3-3 “Frequencies:Statistics”对话框(一)
结果与讨论
中位数(Median)
统计学上得定义与计算公式
定义:把一组数据按递增或递减得顺序排 列,处于中间位置上得变量值就就是中位数。 它就是一种位置代表值,所以不会受到极端数 值得影响,具有较高得稳健性。
SPSS操作图解系列
SPSS操作图解系列量表编制中的SPSS应用二、先对问卷中的反向题进行处理对话框三、计算量表的总分菜单选择对话框结果四、进行项目分析（一）题总相关的计算：使用皮尔逊积差相关（一般要求达0.4以上）（二）菜单选择对话框（二）计算题项区分度：使用高低分组T检验（独立样本），假设检验要达到显著水平！1、进行高低分组（1）对记录进行排序，找到高低分组的临界分数点。
（一般为27％或者33％）菜单选择结果（2）产生一个新的分组变量菜单选择对话框结果（3）独立样本T检验菜单选择对话框结果五、因素分析，构建量表结构效度！菜单选择对话框结果KMO和球形检验的结果表明原始数据适合进行因素分析！考虑到第五个因素中只有两个题项，因此可以删除这两个题项，并进行第二次的因素分析。
直到结果满意为止。
此处操作略～～另：因素分析仅仅为手段，重要的是要根据一定的理论进行因素命名。
只有命名的结果和一定的理论相符，我们才可以认为该量表具有良好的结构效度！五、信度分析：使用内部一致性系数（克隆巴赫）菜单选择对话框结果SPSS操作图解系列SPSS程序的基本操作流程一、数据定义（data definition）使计算机能够正确的辨认量化的数据，并对于数据赋予正确的意义。
变量名称指定（变量标签）、变量数值的标签、变量的格式类型、遗漏值的设定。
数据定义必需与编码表配合，将适当的变量名称与数据的意义加以标注，并设定适当的遗漏值，方能使后续的数据处理与分析能够正确有效的进行。
二、数据转换（data transformation）进行数据分析前的一些校正与转换的工作反向题的反向计分，出生年月变量转变成年龄的新变量的创造。
废卷处理、数据备份、遗漏值的补漏检查等作业，也是在此一阶段进行。
SPSS软件提供的观察值选择、重新编码或四则运算等指令，都能协助转换工作的进行。
一旦转换完成后，此一数据库已可称为干净的（clean and clear）的数据。
观察值的选择：四则混合运算（创造出新的变量）重新编码：在原来变量基础上直接替换数值（反向题的记分转换）三、资料分析（data analysis）依操作者的指令，进行各种的统计分析或统计图表的制作。