spss第二章分析前的准备
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
论文数据分析怎么做spss
论文数据分析怎么做（SPSS）引言在进行学术研究时，数据的分析是非常重要的一步。
数据分析能够帮助研究者深入了解数据中的模式、趋势和相关关系，从而得出科学、客观的结论。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了各种功能强大的统计方法和数据分析工具。
本文将介绍如何使用SPSS进行论文数据分析。
数据整理与准备在开始数据分析之前，我们首先需要对数据进行整理和准备。
以下是一些常见的数据整理和准备步骤：1.数据导入：将数据导入SPSS软件中。
SPSS支持多种文件格式，包括Excel、CSV等。
选择合适的文件格式，导入数据。
2.数据清理：检查数据中是否存在错误、缺失值或异常值。
如果有必要，对数据进行清洗，包括删除错误数据、填充缺失值或修正异常值。
3.变量设定：对数据中的各个变量进行设定，包括变量类型（数值型、字符型等）、变量标签和变量值标签等。
这些设定能够帮助后续的数据分析和结果解释。
4.数据选择：根据研究需要，选择分析所需的变量和样本。
如果数据集较大，可以采取随机抽样或分层抽样的方法选择样本。
描述性统计分析描述性统计分析主要用于对数据的基本特征进行概括和总结。
下面介绍一些常用的描述性统计分析方法：1.频数分析：计算每个取值的频数和频率，帮助了解变量的分布情况。
通过频率分布表和直方图可以直观地展示数据的特征。
2.中心趋势分析：计算数据的均值、中位数和众数等指标，描述数据的集中趋势。
均值适用于数值型变量，中位数适用于有较多离群值的数据，众数适用于描述离散数据。
3.变异程度分析：计算数据的标准差、方差和范围等指标，描述数据的离散程度。
标准差和方差反映了数据的波动程度，范围表示数据的最大和最小值之间的差异。
4.相关分析：计算变量之间的相关系数，衡量变量间的线性关系强度。
相关系数可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而确定是否需要进行进一步的分析。
SPSS—教学大纲
《SPSS统计分析》教学大纲课程类别：学科基础课课程名称：SPSS统计分析开课单位：四川大学锦城学院金融系总学时：16学分：1适用专业：国际经济与贸易第一章SPSS入门与整理数据教学要求：本章要求学生了解SPSS的背景，掌握SPSS的启动与退出、操作数据编辑窗口、建立数据文件、编辑数据文件、用SPSS将数据排序、作成图。
课时分配：4内容结构：1、SPSS软件概述2、SPSS的系统要求与安装3、SPSS的启动与退出4、SPSS的数据编辑窗口5、数据文件的建立6、数据文件的编辑7、给变量值排序8、给变量值排名次9、频次、频率分析10、变量重新赋值第二章用SPSS操作参数估计与作假设检验教学要求：本章要求学生掌握用SPSS估计总体均值的区间，并进行均值比较、T检验。
课时分配：4内容结构：1、均值和方差的点估计2、总体均值的置信区间的计算3、均值比较过程4、单样本的T检验5、独立样本的T检验第三章用SPSS作方差分析教学要求：本章要求学生掌握用SPSS进行单因素方差分析、无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的双因素方差分析、并解释方差分析结果。
课时分配：4内容结构：1、单因素方差分析2、单因素方差分析的结果及解释3、无交互作用的双因素方差分析4、无交互作用的双因素方差分析的结果及解释5、有交互作用的双因素方差分析6、有交互作用的双因素方差分析的结果及解释第四章用SPSS作相关与回归分析教学内容：本章要求学生掌握用SPSS进行相关分析、并解释相关分析结果，以及用SPSS 进行回归分析、并解释回归分析的结果。
课时分配：4内容结构：1、相关分析的实现步骤及结果分析2、绘制相关散点图的实现步骤3、一元线性回归分析的实现步骤及其结果分析4、多元线性回归分析的实现步骤及其结果分析。
SPSS数据分析教程-2-数据文件的建立和管理
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数据的输入操作（2）
ID号(id) 性别(sex)：1：男； 2：女
1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2
身高(height)
76，59，67，65，63，72，70，68，69，74，68，63
参加活动以前的体重(before)
185 113 145 156 109 191 155 165 175 180 135 118
如果一个文件中的某个个案在另一个文件中找不到 个案来匹配，则该个案于第二个文件的变量上的取 值为缺失值。反之亦然。
如果一个文件中的某个个案在另一个文件中找到两 个或者两个以上的个案来匹配，则该个案只取第二 个文件中第一个相匹配的个案来连接。反之亦然。
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合并变量示意图：一对一
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本章学习目标
理解信息、数据与数据处理的基本概念； 了解SPSS数据编辑器的特点，熟悉SPSS的变
量视图和数据视图，掌握SPSS常用的工具按 钮；
掌握数据录入SPSS软件的方法；
掌握把电子表格、数据库、文本文件等格式的 数据文件读入SPSS软件的方法；
掌握SPSS数据集的数据字典； 学习合并两个数据文件的方法； 明确分割SPSS数据文件的方法。
分析的目的是比较不同收益类型客户的概要特征。
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先按照关键变量“orgntype”（客户工作单 位的类型）进行合并文件。选择【数据】→ 【排序个案】 ，首先按照关键变量
“orgntype”排序。
然后选择【数据】→【合并文件】→【添加变 量】 进行合并。
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2.7 数据的拆分
SPSS探索性因子分析的过程
SPSS探索性因子分析的过程探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一种统计方法，旨在帮助研究者理解和解释大量变量之间的关系。
它可以用于数据降维、信度分析和测量模型构建等多种研究目的。
以下是SPSS中进行探索性因子分析的详细步骤：1.数据准备：-打开SPSS软件，并导入数据文件。
-确保数据变量符合连续性或有序性测量标准。
如果存在分类变量，需要进行变量转换，如使用哑变量编码。
2.确定分析目的和因变量：-确定研究目的，明确是否要进行因子分析以及预期得到的结果。
-选择用于分析的变量，这些变量应当在理论上与研究目的相关，并且在实践中已经得到应用。
3.进行初始的探索性因子分析：-在「分析」菜单中选择「数据降维」，然后选择「因子」。
-从左侧的变量列表中选择需要进行因子分析的变量，将其添加到右侧的「因子分析」框中。
-在「提取」选项卡中，选择提取的因子数量。
通常，可以通过解释方差方法选择大于1的特征根值，或者根据理论确定因子数量。
-点击「列表」按钮，查看提取出的因子信息，包括特征根值、解释方差和因子载荷。
根据因子载荷大小判断变量与因子之间的关系。
4.进行旋转：-在「提取」选项卡中，点击「旋转」按钮。
- 在旋转选项卡中，选择旋转方法。
常用的旋转方法包括方差最大化（Varimax）、直角旋转（Orthogonal rotation）和斜交旋转（Oblique rotation）。
-点击「列表」按钮，查看旋转后的因子载荷。
选择合适的旋转结果，以使因子载荷更加清晰和解释性更好。
5.进行因子得分估计：-在主对话框中，点击「因子得分」选项卡。
-选择要估计的因子得分的方法。
可选择「最大似然估计」或「预测指标法」。
-点击「存储因子得分」复选框，以将因子得分保存到数据文件中。
-点击「OK」按钮进行分析。
6.结果解读：-分析结果包括提取的因子信息、旋转后的因子载荷、因子得分和信度分析等。
-根据因子载荷和理论知识，解释每个因子代表的潜在构念。
SPSS探索性因子分析的过程
SPSS探索性因子分析的过程SPSS探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一种统计方法，旨在通过将大量的观测变量分解为较小的、相互关联的潜在因子，来帮助研究者理解潜在的数据结构和模式。
本文将介绍SPSS中进行探索性因子分析的过程，包括数据准备、模型设定、因子提取和解释因子。
一、数据准备在进行探索性因子分析之前，需要确保数据准备工作已经完成。
这包括了数据的清洗、缺失值的处理和变量的选择等。
清洗数据：删除不适用的或异常的数据，确保数据的一致性和可靠性。
处理缺失值：根据缺失数据的性质和缺失的模式，选择适当的处理方法，如删除带有缺失值的观测、替换缺失值（如均值填充）等。
选择变量：根据研究目的和理论基础，选择合适的变量进行因子分析。
二、模型设定在SPSS中，打开要进行因子分析的数据集，选择"数据"菜单下的"概要统计"，然后选择"因子"。
选择因子旋转方法：因子旋转是为了使提取出的因子更易解释和理解。
常用的旋转方法有正交旋转（如Varimax旋转）和斜交旋转（如Oblimin旋转）等。
在进行因子旋转时，可以根据理论和实际情况选择适当的旋转方法。
三、因子提取在SPSS的因子分析过程中，需要进行因子提取来确定潜在因子的数量。
选择因子数：在进行因子提取时，需要预设潜在因子的数量。
根据Kaiser准则和Scree图等指标，确定因子的个数。
Kaiser准则建议保留特征值大于1的因子，Scree图则可通过图形分析法确定因子数。
执行因子分析：根据前面设定的方法和参数，执行因子分析。
根据提取出的因子载荷矩阵进行因子解释。
因子载荷矩阵反映了每个观测变量与每个因子之间的关系。
载荷值表示观测变量与因子之间的相关性，值越大表示相关性越大。
四、解释因子根据因子载荷矩阵来解释因子。
通过观察载荷矩阵，找出与每个因子高相关的观测变量（载荷值绝对值大于0.4），根据这些观测变量来解释因子的含义。
SPSS数据分析入门指导
SPSS数据分析入门指导第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的数据分析软件。
它提供了强大而丰富的统计分析功能，因而成为了研究人员和学生们进行数据分析的首选工具。
本章将为读者介绍SPSS的发展历史、功能特点以及其在数据分析中的重要性。
1.1 发展历史和功能特点SPSS起源于20世纪60年代，最初只能在主机计算机上运行。
经过多年的发展，SPSS逐渐增加了更多的功能和模块，例如数据管理、数据可视化、数据转换、统计分析、预测分析等。
现如今，SPSS已经发展成为拥有广泛用户群体的专业统计软件。
1.2 SPSS在数据分析中的重要性SPSS为用户提供了一种简便且高效的方式来处理和分析大量的数据。
它能够帮助用户实现数据的清洗、变换、统计和可视化等多种操作，从而揭示数据背后的规律和发现隐藏的信息。
通过使用SPSS，用户能够更好地理解数据，为决策和研究工作提供可靠的依据。
第二章：SPSS基本操作2.1 数据输入与导入SPSS支持多种数据格式的导入，例如Excel、CSV、数据库等。
用户可以通过“文件”菜单下的“打开”命令或者数据导入向导来导入数据。
为了确保数据的准确性，用户还需要注意正确设置数据的变量类型和标签。
2.2 数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤，它涉及到处理缺失值、异常值、重复值和离群值等。
SPSS提供了强大的数据管理功能，用户可以使用数据筛选、排序、删除重复等操作来清洗数据，从而保证数据的质量。
2.3 数据变换数据变换包括数据重组、数据合并、数据分割以及数据增补等操作。
SPSS提供了多种数据变换的功能和工具，例如创建新的变量、透视表、计算指标等。
用户可以根据自己的需求进行相应的操作，以便更好地分析数据。
2.4 数据统计和可视化SPSS拥有丰富的统计分析功能，包括描述统计、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等。
SPSS数据分析的主要步骤
SPSS数据分析的主要步骤利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少;主要集中在以下几个阶段;1．SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件;其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS数据等; 2．SPSS数据的加工整理阶段该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理;3．SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务;由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果,因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式,分析人员无需记忆数学公式,这无疑给统计分析方法和SPSS的广泛应用铺平了道路; 4．SPSS分析结果的阅读和解释该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果,明确其统计含义,并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释;数据分析必须掌握的分析术语1、增长：增长就是指连续发生的经济事实的变动,其意义就是考查对象数量的增多或减少;2、百分点：百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度;3、倍数与番数：倍数：两个数字做商,得到两个数间的倍数;番数：翻几番,就是变成2的几次方倍;4、指数：指数是指将被比较数视为100,比较数相当于被比较数的多少得到的数;5、比重：比重是指总体中某部分占总体的百分比6、拉动;;;增长;;;：即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比;例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率;例如：去年收入为23其中增值业务3,今年收入为34其中增值业务5,则增值业务拉动收入增长计算公式就为：5-2/23=5-2/34-23×34-23/23,解释3/34-23为数据业务增量的贡献,后面的34-23/23为增长率;7、年均增长率：即某变量平均每年的增长幅度;8、平均数：平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数;它是反映数据集中趋势的一项指标;公式为：总数量和÷总份数=平均数;9、同比与环比同比：同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度;如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等;环比：环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度;如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月……12月比11月,说明逐月的发展程度;10、复合增长率复合增长率是指一项投资在特定时期内的年度增长率,计算方法为总增长率百分比的n方根,n相等于有关时期内的年数;公式为：现有价值/基础价值^1/年数-1如何用EXCEL进行数据分组什么是交叉表“交叉表”对象是一个网格,用来根据指定的条件返回值;数据显示在压缩行和列中;这种格式易于比较数据并辨别其趋势;它由三个元素组成：行列摘要字段“交叉表”中的行沿水平方向延伸从一侧到另一侧;在上面的示例中,“手套”Gloves 是一行;“交叉表”中的列沿垂直方向延伸上下;在上面的示例中,“美国”USA 是一列;汇总字段位于行和列的交叉处;每个交叉处的值代表对既满足行条件又满足列条件的记录的汇总求和、计数等;在上面的示例中,“手套”和“美国”交叉处的值是四,这是在美国销售的手套的数量;“交叉表”还可以包括若干总计：每行的结尾是该行的总计;在上面的例子中,该总计代表一个产品在所有国家/地区的销售量;“手套”行结尾处的值是 8,这就是手套在所有国家/地区销售的总数;注意：总计列可以出现在每一行的开头;每列的底部是该列的总计;在上面的例子中,该总计代表所有产品在一个国家/地区的销售量;“美国”一列底部的值是四,这是所有产品手套、腰带和鞋子在美国销售的总数;注意：总计列可以出现在每一行的顶部;“总计”Total 列产品总计和“总计”Total 行国家/地区总计的交叉处是总计;在上面的例子中,“总计”列和“总计”行交叉处的值是12,这是所有产品在所有国家/地区销售的总数;EXCEL培训－－数据透视表用Excel做数据分析——描述统计某班级期中考试进行后,需要统计成绩的平均值、区间,以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准,借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据;要求得到标准差等统计数值;样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量,统计标准差需要得到样本均值,计算较为繁琐;这些都是描述样本数据的常用变量,使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成;注：本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项;操作步骤1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据无特殊要求,只要满足行或列中为同一属性数值即可;2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择：输入区域：原始数据区域,可以选中多个行或列,注意选择相应的分组方式；如果数据有标志,注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项,该复选框将被清除,Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；汇总统计：包括有平均值、标准误差相对于平均值、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目;其中：中值：排序后位于中间的数据的值；众数：出现次数最多的值；峰值：衡量数据分布起伏变化的指标,以正态分布为基准,比其平缓时值为正,反之则为负；偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数,根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；极差：最大值与最小值的差;第K大小值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大小值;平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显着性水平为 5% 时的平均值置信度;结果示例如下本实例演示了双列数据的描述统计结果：某班级期中考试进行后,需要统计成绩的平均值、区间,以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准,借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据;要求得到标准差等统计数值;样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量,统计标准差需要得到样本均值,计算较为繁琐;这些都是描述样本数据的常用变量,使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成;注：本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项;操作步骤1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据无特殊要求,只要满足行或列中为同一属性数值即可;2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择：输入区域：原始数据区域,可以选中多个行或列,注意选择相应的分组方式；如果数据有标志,注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项,该复选框将被清除,Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；汇总统计：包括有平均值、标准误差相对于平均值、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目;其中：中值：排序后位于中间的数据的值；众数：出现次数最多的值；峰值：衡量数据分布起伏变化的指标,以正态分布为基准,比其平缓时值为正,反之则为负；偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数,根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；极差：最大值与最小值的差;第K大小值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大小值;平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显着性水平为 5% 时的平均值置信度;结果示例如下本实例演示了双列数据的描述统计结果：用Excel做数据分析——相关系数与协方差Z化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况;某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据,试分析它们与温度的关联关系,并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据;相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标;用于判断两个测量值变量的变化是否相关,即,一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联正相关；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联负相关；还是两个变量中的值互不关联相关系数近似于零;设X,Y为二元随机变量,那么:为随机变量X与Y的相关系数;p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征;注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项;操作步骤1. 打开原始数据表格,制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据,结果将给出其中任意两项的相关系数;2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择:输入区域:选择数据区域,注意需要满足至少两组数据;如果有数据标志,注意同时勾选下方“标志位于第一行”；分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑,请根据原数据格式选择；输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；3.点击“确定”即可看到生成的报表;可以看到,在相应区域生成了一个3×3的矩阵,数据项目的交叉处就是其相关系数;显然,数据与本身是完全相关的,相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置,它们是相同的,故右上侧重复部分不显示数据;左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数;从数据统计结论可以看出,温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94,这说明它们呈现良好的正相关性,而两组压力数据间的相关性达到了0.998,这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好,可以忽略因为更换反应器造成的系统误差;协方差的统计与相关系数的活的方法相似,统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵,分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差;不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间,而协方差没有限定的取值范围;相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标;用Excel做数据分析——回归分析在数据分析中,对于成对成组数据的拟合是经常遇到的,涉及到的任务有线性描述,趋势预测和残差分析等等;很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件,比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等;它们虽很专业,但其实使用Excel 就完全够用了;我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具,但是它还稍显单薄,今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理;注：本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘支持下加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积,现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度;已知8组对应数据,建立标准曲线,并且对此曲线进行评价,给出残差等分析数据;这是一个很典型的线性拟合问题,手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数,同时可以得出R的值,也就是相关系数的大小;在Excel中,可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求;选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图;在数据点上单击右键,选择“添加趋势线”-“线性”,并在选项标签中要求给出公式和相关系数等,可以得到拟合的直线;由图中可知,拟合的直线是y=15620x+6606.1,R2的值为0.9994;因为R2 >0.99,所以这是一个线性特征非常明显的实验模型,即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据,具有很好的一般性,可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量;为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型,我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据;在选项卡中显然详细多了,注意选择X、Y对应的数据列;“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型,本例确实是这样,因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零;先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高,但是在x=0时,仍然有对应的数值,这显然是一个可笑的结论;所以我们选择“常数为零”;“回归”工具为我们提供了三张图,分别是残差图、线性拟合图和正态概率图;重点来看残差图和线性拟合图;在线性拟合图中可以看到,不但有根据要求生成的数据点,而且还有经过拟和处理的预测数据点,拟合直线的参数会在数据表格中详细显示;本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用,由于涉及到过多的专业术语,请各位读者根据实际,在具体使用中另行参考各项参数,此不再对更多细节作进一步解释;残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表,如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布,那么拟合直线就是合理的,否则就需要重新处理;更多的信息在生成的表格中,详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求;下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息;用Excel做数据分析——移动平均某化工反应过程,每隔2分钟对系统测取一次压力数据;由于反应的特殊性,需要考察每8分钟的压力平均值,如果该压力平均值高于15MPa,则认为自属于该平均值计算范围内的第一个压力数据出现时进入反应阶段,请使用Excel给出反应阶段时间的区间;移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均,并以此作为数据变化的趋势供分析人员参考;移动平均在生活中也不乏见,气象意义上的四季界定就是移动平均最好的应用;注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘支持下加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项;操作步骤1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据要求单列,请确认数据的类型;本实例为压力随时间变化成对数据,在数据分析时仅采用压力数据列;需要注意的是,因为平均值的求取需要一定的数据量,那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数,在Excel中规定数据量不少于4;2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后,出现属性设置框,依次选择:输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;输出区域:移动平均数值显示区域;间隔:指定使用几组数据来得出平均值;图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示,以供比较;标准误差:实际数据与预测数据移动平均数据的标准差,用以显示预测与实际值的差距;数字越小则表明预测情况越好;3.输入完毕后,则可立即生成相应的数据和图表;从生成的图表上可以看出很多信息;根据要求,生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa,也就是说,包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa,那么说明在8分钟前,也就是8:56时,系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道,反映阶段结束于9:10,反应阶段时间区间为8:56-9:10,共持续14分钟;单击其中一个单元格“D6”,可以看出它是“B3-B6”的平均值,而单元格“E11”则是“SQRTSUMXMY2B6:B9,D6:D9/4”,它的意思是B6-B9,D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根,也就是数组的标准差;用Excel做数据分析——直方图使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析,这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断,均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容;下面将对以上功能逐一作使用介绍,方便各位普通读者和相关专业人员参考使用;注：本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”;加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项;实例1某班级期中考试进行后,需要统计各分数段人数,并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析;以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格,再以此表格为基础建立数据统计直方图;使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务;操作步骤1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据要求单列,确认数据的范围;本实例为化学成绩,故数据范围确定为0-100;2.在右侧输入数据接受序列;所谓“数据接受序列”,就是分段统计的数据间隔,该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值;这些值应当按升序排列;在本实例中,就是以多少分数段作为统计的单元;可采用拖动的方法生成,也可以按照需要自行设置;本实例采用10分一个分数统计单元;3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后,出现属性设置框,依次选择：输入区域：原始数据区域;接受区域：数据接受序列;如果选择“输出区域”,则新对象直接插入当前表格中;选中“柏拉图”,此复选框可在输出表中按降序来显示数据;若选择“累计百分率”,则会在直方图上叠加累计频率曲线;4.输入完毕后,则可立即生成相应的直方图,这张图还需要比较大的调整;主要是：横纵坐标的标题、柱型图的间隔以及各种数据的字体、字号等等;为了达到柱型图之间无缝的紧密排列,需要将“数据系列格式”中的“选项”中“分类间距”调整为“0”;其余细节,请双击要调整的对象按照常规方法进行调整,这里不再赘述;调整后的直方图参考如下网站转化率分析工具--漏斗图数据分析基本原理--对比分析如何有效改进企业短板、提升企业价值一、问题的提出随着电信业重组、3G牌照发放、全业务运营等一系列变革,以及全球经济危机和信息化浪潮的冲击下,电信市场竞争的日趋激烈,各电信企业越来越认识到争取市场、蠃取并长期留住顾客的重要性;顾客是企业的生命所在,为顾客提供优质服务的直接目的是吸引新用户,产生业务收入,而更深层次的目的则是留住老顾客并提高他们的忠诚度;据一项数据显示：“老顾客的流失率如果降低5%,企业的利润即可提升25%到85%;”由此,企业得以实现企业价值最大化;要提高顾客忠诚度,需要先了解顾客对企业现有服务的满意程度,从中找出与顾客期望的差距,从而进一步有效地提高顾客满意度水平;在以往的满意度研究中,进行企业短板分析时主要采用的是传统的资源配置矩阵进行分析;传统的资源配置矩阵也称优先改进矩阵,它的基本架构包括四个方面：高度关注区域、维持优势区域、优先改进区域、无关紧要区域见图1;图1 资源配置矩阵虽然利用传统的资源配置矩阵可以把企业自身存在的短板寻找出来,但目前各个企业都在“增收”、“节支”,而当企业存在着三个以上的短板的时候,企业由于受自身所拥有的资源如人力、物力等所限,只有先集中有限资源对某个短板进行改进;如果仅从传统的资源配置矩阵中,企业是无法确定需要优先改进哪个短板,可见传统的资源配置矩阵只能找出企业存在的几个短板,但不能给出优先改进短板的建议;如何使得企业集中有限的资源有次序地进行逐一改进自身存在的短板那么究竟是按怎样的次序进行改进短板呢如何对传统的资源配置矩阵进行改进优化通过对以上问题的思考,“改进难易程度”一词浮现笔者的脑海中,即企业可以集中有限的资源与精力先改进对企业来说相对重要又比较容易改进的短板,如有足够的资源,再改进相对较难改进的短板,对短板进行逐一击破,从而有效地进行短板的改进;二、改进矩阵优化方法介绍改进难易程度这个指标数据并不能直接从消费者那里获取,因为消费者并不了解该指标的改进难易程度,而只能反映消费者自己对该指标的满意程度;对于数据的获取可以采用专家访谈法获取多位业内专家对各个指标的改进难易程度评价,最后综合各专家的评价以确定最终指标的改进难易程度;传统的资源配置矩阵仅仅考虑了两个维度变量,对于新增加的变量改进难易程度,则相应变为三个维度,按常规需要绘制成三维图,但三维图表示的结果看起来并不直观;笔者通过反复尝试研究,终于寻找到一个能反映三维指标的图形：气泡图;气泡图是一种特殊类型的散点图,它是XY 散点图的扩展;它相当于在XY 散点图的基础上增加了第三个变量,即气泡的面积大小,其变量相应的数值越大,则气泡越大；相反数值越小,则气泡越小,所以气泡图可以应用于分析更加复杂的数据关系;除了描述两个变量之间的关系之外,还可以描述数据本身的另一个变量关系;对三个变量赋予不同的意义,分析数据点在图中的位置得出相对应的结论;在本文中这三个变量依次为“重要性”、“满意度”与“改进难易程度”,由它们构成一个气泡图,在此笔者把它称为改进难易矩阵,如果采用的是其他指标则此矩阵的名称就另当别论;改进难易矩阵的优势就是它在传统的资源配置矩阵原有的基础上由原来的点替换为气泡,而气泡面积的大小代表着改进难易程度,气泡越大,代表着改进程度相对越难；相反,气泡越小,代表着改进程度相对越容易;故而可以在一个改进难易矩阵中即可快速准确地确定改进的先后次序,为企业进行短板改进提供有效决策依据;下面我们就通过一个示例进行说明改进难易矩阵具体功效;三、改进矩阵优化方法实证分析本文采用某省某运营商满意度测评数据进行研究分析,数据如下：。
spss方差分析步骤2篇
spss方差分析步骤2篇SPSS方差分析步骤方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种经典的多组比较方法，也是社会科学研究、生物医学研究、经济管理和自然科学等各个领域常用的统计工具。
通过比较不同组之间的均值差异来检验各组是否存在显著差异，从而对研究问题做出合理解释。
方差分析主要用于三个或三个以上的不同组别之间的比较，以研究自变量与因变量之间的关系。
在使用SPSS软件进行方差分析的时候，需要掌握以下步骤。
步骤1：准备数据将需要进行统计分析的数据导入SPSS软件中，点击“变量视图”，添加需要分析的变量，将自变量添加至“因子”栏位，将因变量添加至“依赖”栏位。
步骤2：设置参数点击“分析”-“一般线性模型”-“单因子方差分析”，在“模型”中选择“因子”，在“因子”中选择自变量，将因变量拖入“因变量”的栏位中，最后点击OK。
步骤3：检验方差齐性点击“选项”，在弹出的对话框中选择“描述”-“定义因子的不同水平上样本数不等的比例”，然后点击“继续”和“OK”。
如果不同组别之间样本量接近，则方差齐性检验通过，否则需要采用多元方差分析进行分析。
步骤4：生成结果在SPSS的输出窗口中，可以看到方差分析结果的表格与图表。
在表格中，关注“F”值和“Sig.”（显著性水平）两列。
如果“Sig.”列中的数字小于所设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为不同组别之间的均值有显著差异，反之，则接受原假设，认为不同组别之间均值没有显著差异。
步骤5：结果的解释针对方差分析的结果，需要将其解释清楚，涉及到的内容包括方差齐性检验、显著性水平、自变量与因变量之间的关系以及各组之间的均值差异等。
需要注重文字描述和图表展示的结合，对结果的得出做出严谨而科学的解释。
总之，SPSS方差分析步骤包括数据准备、设置参数、检验方差齐性、生成结果和结果的解释。
在进行数据分析的过程中，需要注意数据的准确性和严谨性，采用合适的方法和技巧，对分析结果进行深入的思考和解释，有助于提高研究成果的质量和可信度。
SPSS生存分析过程
SPSS生存分析过程SPSS生存分析是一种统计方法，用于分析生存数据，以估计特定事件发生的概率。
生存数据通常指描述个体或物体生存时间的时间数据，以及相关因素对个体生存时间的影响。
生存时间可以是一些事件的发生时间，例如死亡，失业，或者产品的失效时间。
1.数据准备：首先，需要将生存数据导入到SPSS软件中。
生存数据通常包含两列：一列是“时间”变量，表示每个个体从起始时间开始到特定事件发生的时间段；另一列是“事件”变量，表示该事件是否发生（例如，1表示事件已发生，0表示事件未发生）。
如果数据还包含其他相关因素，例如个体特征或处理组别，也需要导入到SPSS中。
2.生存函数估计：在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。
然后，在“非参数生存估计”选项中，选择适当的方法来估计生存函数。
常见的生存函数估计方法有卡普兰-梅尔法（Kaplan-Meier）估计和纳尔逊-艾伦估计。
此过程将计算每个时间点的生存率和累积生存率。
3.生存曲线绘制：在生存函数估计后，可以选择将生存曲线绘制出来以直观地展示结果。
在SPSS软件中，选择“曲线图”选项，在对话框中选择适当的数据集和变量。
然后，选择“生存曲线”类型，并进行必要的设置，例如选择颜色和样式。
生成的生存曲线可以展示不同组别或条件下的生存状况。
4.半参数模型拟合：半参数模型（如Cox比例风险模型）可以用来研究不同因素对生存时间的影响。
在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。
然后，在“半参数模型”选项中选择适当的模型，例如Cox比例风险模型。
进行模型拟合后，可以查看各个因素的风险比（Hazard Ratio）和置信区间，了解不同因素对生存时间的影响。
5.结果解释：对于生存分析的结果解释，需要考虑生存率、生存曲线及相关因素的影响。
可以根据生存函数估计结果和生存曲线来比较不同组别、条件或处理下的生存状况。
通过半参数模型拟合的结果，可以解释不同因素对生存时间的影响程度和方向。
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Valid
1.00 2.00 3.00 Total Missing .00 Total
Part two 分析前的准备
四 利用已有的变量计算产生新变量 Transform Compute eg： 请问你父母的年龄： 父亲 ___ 岁 母亲 ___ 岁 计算父母年龄之差
计算公式
新变量变 量名
P31
只合并两个文件中相同的变量的观
测量时，单击OK
追加外部数据文件中不同的变量的
观测量时:
配对时要求变 量类型,宽度相 同
0：当前文件的数据 1：外部文件的数据
Part two 分析前的准备
六 拆分数据文件
data
split files
对变量分层进行固定水平分析
A1
B13性别：未缓解10 Nhomakorabea13 23
合计
12 27 39
判断化疗对于缓解症状是否有效。
Part two 分析前的准备
八 数据分类汇总(p77)： Data Aggregate
对数据分类汇总
按照指定的分类变量对所有观测量 分组，对每组变量中所包含的各观 测量求描述性统计量，并可生成新 的数据文件保存统计量。
Data
Weight cases
什么时候进行加权
1
变量中某个选项的比例过高
进行加权
数据不加权 选择的加权 变量
加权前
加权后
Part two 分析前的准备
2 数据中存在表明相同的变量值出现的频 数的变量时，需对频数加权
两化疗组的缓解率比较
治疗组
单纯化疗 复合化疗 合计
缓解
2 14 16
Valid
Mis sing Total
1 2 3 4 5 Total 0
a. 性 别 = 男
B13a Frequency 4 23 19 7 53 4 57 Percent 7.0 40.4 33.3 12.3 93.0 7.0 100.0 Valid Percent 7.5 43.4 35.8 13.2 100.0 Cumulative Percent 7.5 50.9 86.8 100.0
1.男 2.女 2.16-20m2
__
您认为主卧面积为多大为合适？__ 3.21-25m2 5.31m2及以上
1.10-15m2 4.26-30m2
未排序 的数据
不拆分数据，不分组
分别显示各组所 得的统计结果 分组，把结果放在 一起进行对比
按所选变量对数 据排序
数据已经按所选 择变量排序
B13 Frequency 12 94 59 16 7 188 9 197 Percent 6.1 47.7 29.9 8.1 3.6 95.4 4.6 100.0 Valid Percent 6.4 50.0 31.4 8.5 3.7 100.0 Cumulative Percent 6.4 56.4 87.8 96.3 100.0
2）鼠标定位至输入错误变量所在列 EDIT →Find
其他方法
排序 选择个案
Part two 分析前的准备
二 观测量的排序
Data Sort Cases
eg：对“观测量的排序.sav”以年龄
（第一排序变量）和身高的标准进
行排序（第二排序变量）
第一排序 第二排序
选择排序变量
排序方式 升 序
转换 后的月 收入 Frequency 236 274 220 730 19 749 Percent Valid Percent 31.5 32.3 36.6 37.5 29.4 30.1 97.5 100.0 2.5 100.0 Cumulative Percent 32.3 69.9 100.0
Part two 分析前的准备
一 变量的查错 1 直接在数据窗口中查错 ——输入量较小时 标签和输入值间 的切换
Part two 分析前的准备
2 利用spss命令－－输入量较多时
1）analyze→descriptive
statistics→frequencies（统计频数）
Part two 分析前的准备
1 300元以下 2 300－399元 3 400－499元 4 500－599元 5 600－699元 6 700－799元 7 800－899元 8 900－999元 9 1000元以上 要求：1-3项合并，4-6项合并，7-9项合并
系统缺 省值
用户自定 义缺省值
1变量名 2卷标
4 重新编码的条件设定
课后练习
对教材中相关章节所举例子自己进行
操作。
预习预处理还暂未讲授内容
Part two 分析前的准备
五 合并数据文件
增加观测量 Data Merge files add cases
不能配对的变量
配对的变量:变量名, 类型,宽度相同
+:外部数据中的变量 *:当前数据中的变量
合并后生成一个新变量： 表示数据来源
课后练习
对教材中相关章节所举例子进行
操作。
预习7.1，7.2节内容，复习相关统 计知识。
Valid
1 2 3 4 5 Total Missing 0 Total
B13a Frequency 8 69 38 9 7 131 4 135 Percent 5.9 51.1 28.1 6.7 5.2 97.0 3.0 100.0 Valid Percent 6.1 52.7 29.0 6.9 5.3 100.0 Cumulative Percent 6.1 58.8 87.8 94.7 100.0
Valid
Missing Total
1 2 3 4 Total 0
a. 性 别 = 女
Part two 分析前的准备
七 观测量加权
在统计计算中，用来衡量总体中各单位标志值在总体 中作用大小的数值叫权数。权数决定指标的结构，权 数如变动，绝对指标值和平均数也变动，所以权数是 影响指标数值变动的一个重要因素。 权数一般有两种表现形式：一是绝对数（频数）表示， 另一个是用相对数（频率）表示。相对数是用绝对数 计算出来的百分数（％）或千分数（‰）表示的，又 称比重。这说明权数的权衡轻重作用，是体现在各组 单位数占总体单位数的比重大小上。
满足某些条件的 变量参与运算
课堂练习
对数据“数据查错－－课堂练习(1,2).sav”用两种方法 查错,尝试将某些表格导入word文档。 以“出生年份”为第一排序变量，“毕业年份”为第 二排序变量，对“观测量的排序－－课堂练习.sav”排 序。 “对变量重新编码－－课堂练习1.sav”中父母亲的文 化程度重新编码。要求：1-2合并；3-4合并。 “对变量重新编码－－课堂练习2.sav”中,转换q4,q5,q6 陈述方向，使与q1,q2,q3方向一致。 每个被调查者都是6岁上学，试计算“利用已有变量计 算产生新变量－－课堂练习.sav”中每个被调查者的受 教育年限。
分类变量 汇总变量 对汇总后所建立 的新变量定义变 量名和标签
函数
新数据文件中生成新变量，保 存各分组的观测量数目
算术平均数
标准差 观测量之和
课堂练习
在“拆分数据文件.sav”中，分析不同年龄段的男性和 女性对于主卧面积的需求。 要求：把各组观测量所得结果放在一起进行对比 合并“合并数据文件－课堂练习” 文件夹中所有数据。 对“对观测量加权处理－－课堂练习.sav”中的变量 “X1”进行加权处理。并对比加权前后统计结果的变 化 把“数据的加权.doc”中的数据输入spss，并进行加权 处理。统计加权前，加权后的“地域”，“癌症类型” 变量的频数。 对“变量进行分类汇总－－课堂练习.sav” 数据文件中， 以“a1”，“xa2”为分类变量，对“a15”， “a16”变 量分类汇总（以平均值，标准差，所有观测量之和为 汇总函数），并生成新的数据文件。
降 序
Select cases
选择个案 从样本中选择子样本
Part two 分析前的准备
三 对变量重新编码
Transform Variables 1）高层次变量转换为低层次变量 2）量表中，测量语句方向不一致 Record Into Different
你每月的收入（包括各种奖金、补贴）在下列 哪个范围内