sass软件介绍学习心得

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篇一：spss软件学习心得

误差理论数据处理分析

常见的统计软件有sAs,spss,mInITAb,exceL等。这些统计软件的功能大同小异，各有所侧重。其中的sAs和spss 是目前在大型企业，各类院校及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是spss，其界面友好，功能强大，易学，易用，包含了几乎全部尖端的统计方法，具备完善的数据定义，操作管理和开放的数据接口以及灵活美观的统计图表制作。作为专业的统计软件，spss感觉比exceL更丰富，也更准确。

从表1中分析，抗拉强度的极小值为67.89，极大值为80.36，均值标准误差为0.86948，标准差为3,47793，方差为12.096。屈服强度的极小值为47.14，极大值为8.227。

表2

从表2中分析，回归平方和为176.469，自由度为1，

均值方差,176.469，显著性为

497.056，残差平方和为4.970，自由度为14，均值方差为0.355。

表3

从表3从分析，常数量b为12.514，非标准化系数的标准误差为2.719，T值为4.602。标准系数使用版为0.986，T值为22.自变量的b值为1.196，非标准化系数的标准误差为0.054，295。

表4

图1

从散点图可以看出，抗拉强度Y与屈服强度x大致呈线性关系。人们假设Y与x之间的内在关系是一条直线，这些点与直线的偏离是实验过程中其他一些随机因素的影响而

引起的。

心得体会

在学习spss中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用spss时，就得按部就班地按照先定义变量，测调度，在录入（导入数据），再分析。分析并不是整个流程。

在大二快结束的学习过程中参加了spss的课程学习，尽管我只是大略地学习，泛泛地接触这门课程，但是对这门

课的兴趣很浓。参与这次实践的经历深刻改变了我对这门课的认识。我越发感到我需要这门课程，我必须掌握这门统计技术，分析方法。这就是社会的需求，学校的标准，也是个人发展得需要。

虽然只有几周的学习时间，但我已经对该课程有了更多的了解，十分感谢黄璟老师讲解的这门课，提供了这个平台。理论加实践，为不同基础的学生提供了好的学习环境。我认为开设很有必要，应当成为重点。

现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用spss深入分析，得出规律。

对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是exceL和spss。在统计学中应用exceL,在数据分析中则主要是spss，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。

这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类

分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。

篇二：spss学习心得体会

应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理

分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因

为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总

感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教

材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss

的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。spss，全称是statisticalproductandservicesolutions，即“统计产品与服务解

决方案”软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策

支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具

有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、

医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss 也是一个进行数据分析和预测的强

大工具。这门课中也会用到amos软件。关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽

然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容

易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子

分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚

是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于

当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差

相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及

该样本标准差，样本来自正态或近似

正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中，单样本t检

验是样本均数与总体均数的比较的t检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自

具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对

样本(:sass软件介绍学习心得)t检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是

否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都

是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来

源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或

多个部分，获得不同变异来源的均值与

误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，