基于SPSS的数据分析方法与应用研究
因子分析的定义与特点_数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环境_[共3页]
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图5-48 典型Fisher判别分析结果的示意图
图5-49 “判别分析”的分类结果表
5.5 因子分析
因子分析是从众多的观测变量中抽取本质的公共属性，从而更加凝炼地描述事物本质属性的技术。
因子分析在降维和结构效度检验中都有重要应用。
5.5.1 因子分析的定义与特点
1．因子分析的概念
（1）应用因子分析的必要性
在以多维变量测量事物性质的过程中，经常出现多个变量的描述信息出现交叉与重叠的情况。
由于评价者设置的多个指标项所获得的数据可能指向同一个潜属性，这些属性可由一个潜属性描述出来，所以事物的全体性质可由少量的潜属性反映出来。
在这个过程中，潜属性并不来自测试变量的语义含义，而是由变量的众多取值及其相关联系体现出来的。
基于对样本的观测数据，从中抽取出潜属性（又称为公共因素）的技术就是因子分析。
在因子分析过程中，需要从多个变量描述中抽取出能够更准确地反映事物性质的若干个潜属性，而且。
SPSS数据分析—生存分析
生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术，所谓生存时间，就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间。
这里的时间不一定就是钟表日历上的时间，也有可能是其他的度量单位，比如长度单位等。
生存时间有两个特点：1.存在删失，是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来，这种情况很常见，如果不存在删失，那么生存分析和一般统计方法没用太大区别，但是一旦出现删失，就必须考虑其影响，一般统计方法将不再适用。
2.生存时间非负，且分布常常右偏，导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用。
用生存分析就可以解决以上问题。
生存分析的几个就基本概念1.事件也称为失效事件，是指由研究者所规定的事件的结局，这在生存分析中是一个非常重要的概念，其定义应该非常明确，并且应该在研究开始阶段就要确定。
失效事件并不一定是消极的，也可以是正面、积极的，这取决于研究目的。
2.生存时间指从某一时间点起到所关心的事件也就是实效事件发生前的这段时间，生存时间的起点需要人为规定3.删失是指观察对象的终止观察并不是由于实效事件的发生，而是由于其他原因导致终止，这种情况往往不知道终止的时间点，因此会造成其时间数据不完整，并且删失需要在各组之间随机，如果删失的出现并不随机，则不能用生存分析4.生存函数用于描述生存时间分布的工具，当t=0时，生存函数取值为1，随着时间推移t 增大，生存函数的取值逐渐减小。
5.风险函数也是用于描述生存时间分布，表示随机变量T已至时点t的条件下，在接下来的一瞬间失效事件发生的概率生存分析的基本内有1.刻画生存时间分布2.生存时间分布的组间比较3.评价生存时间分布影响因子的效果生存分析可以分为参数法、半参数法、非参数法三种，参数法相当于非线性回归，半参数法有Cox回归，非参数法有寿命表法和Kaplan-Meier法，SPSS中的生存分析都集中在生存函数过程中，下面我们分别介绍这几种方法一、Kaplan-Meier法分析—生存函数—Kaplan-Meier例：现在有一组临床实验数据，抽取44名患者，被随机分到新药组和对照组，每组22名，对此进行生存分析研究，数据如下可见记录生存时间数据至少需要两个变量，一个是时间变量，另一个是时间状态变量，用于表示该时间点是失效事件发生的时间还是删失的时间，如果有多个组别，还需要加上组别变量，因此本例中一共有三个变量，分别是时间变量，指示变量，组别变量，指示变量中，0表示没有删失，1表示失访，2表示研究结束时仍未发生失效事件以上数据的组成样本量较小，并且每个观察个体的时间能够被准确记录，因此可以使用Kaplan-Meier法二、寿命表法Kaplan-Meier法仅适用于每个观察个体的时间能够被准确记录，但是有时候我们收集的数据组成为分段记录的，这时应该使用寿命表法分析—生存函数—寿命表例，对114名患者进行随访，数据如下这种类型的数据组成形式非常类似于对计数资料分组之后的频数表，在本例中，time为时间变量，died为指示变量，0为删失，1为失效事件，num为人数。
如何使用SPSS进行市场调研分析
如何使用SPSS进行市场调研分析市场调研分析是企业制定市场营销策略的重要工具之一。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于市场调研分析中。
本文将介绍如何使用SPSS进行市场调研分析，并按照不同的分析需求划分为以下章节。
第一章：数据准备在进行市场调研分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自不同渠道，如问卷调查、用户注册信息等。
在SPSS中，可以通过导入Excel等格式的数据文件进行数据准备工作。
此外，还可以对数据进行清洗和重编码等操作，以提高数据质量。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计特征描述与总结。
例如，可以计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS 中，可以使用“频数分析”来查看各个变量的频数分布情况，并计算出各个分布的百分比和累积百分比。
此外，还可以使用“描述统计”功能来计算各个变量的平均值、标准差等统计特征。
第三章：相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
在市场调研中，可以使用相关性分析来研究产品和顾客满意度之间的关系，以及广告投放和销售额之间的关系等。
在SPSS中，可以使用“相关性分析”功能计算出各个变量之间的相关系数，并可以通过散点图来可视化相关关系。
第四章：T检验与方差分析T检验与方差分析是用于比较两个或多个样本是否存在显著差异的统计方法。
在市场调研中，可以使用T检验来研究不同性别、不同年龄段之间在某个指标上是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用“独立样本T检验”来比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
方差分析则适用于比较多个样本之间的差异。
第五章：聚类与因子分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体划分到不同类别的分析方法。
在市场调研中，聚类分析可以用于消费者分群，以便制定针对不同群体的营销策略。
在SPSS中，可以使用“聚类分析”功能进行聚类分析，并通过绘制聚类图谱来帮助理解结果。
问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第6章 确定选项间重要程度的常用统计分析方法
• 在SPSS中，解题步骤如下。
•
(1)在SPSS数据编辑窗口中，打开数据文件data06-
01.sav。
•
(2)按【分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本】
顺序打开【多个关联样本检验】对话框，见图6-1。从左
侧源变量框中，选择变量“运动员1”至“运动员7”进入
【检验变量】框中。在【检验类型】框中选择【Friedman】
序，打开【多个关联样本】对话框，参见图6-1。选择“运动员
1”至“运动员7”这7个变量，送入【检验变量】框。在【检
验类型】选项中选择【Kendall的W】检验法。
•
(3)单击【确定】按钮，提交运算。在输出窗口中得到输出
结果，见表6-7和表6-8。
6.1.2.2 Kendall协同系数检验法（续1）
•
在本例中，由于排序的选项只有3个，因此将排在第1
位的转换成3分，排在第2位的转换成2分，排在第3位的转
换成1分。
• 在SPSS中，可通过如下步骤进行分值转换。
• ① 在SPSS数据编辑窗口中，打开data03-01.sav。
6.1.3 确定各选项对题项影响的重要程度(权 重系数)的常用统计方法（续4）
动员其原始得分也越少。
• 由此可知，运动员的名次顺序依次为2号第1名，3号 第2名，1号第3名，6号第4名，5号第5名，4号第6名，7 号第7名。
•
如果要进一步进行两两比较的检验来检查两个运动员
得分分布之间是否有显著性差异，则可以在SPSS的【非
参数检验】过程中使用两个相关样本的威尔科克森检验法
进行检验。
第6章确定选项间重要程度的常用统计分析方法61排序题中常用的统计分析方法62确定矩阵式选项权重系数的方法61排序题中常用的统计分析方法611建立排序题的数据文件612一致性检验方法613确定各选项对题项影响的重要程度权重系数的常用统计方法611建立排序题的数据文件排序题中建立的变量数等于其题项中的选项数
数据统计及SPSS应用-方差分析
单因素方差分析--假设条件
• 单一因素影响试验结果，该因素各水平：I=1， 2，…K • 各水平下样本均值为： x1 , x 2 ,...x k • 方差为： 2 2 2 σ1 ,σ 2 ...σ k • 前提条件：样本正态分布，方差差异不显著 • H0假设：均值差异不显著，x = x = ... = x (i ≠ j ) • H1假设：至少有， x i ≠ x j • 方差分析的实质：相同方差下，正态分布样本的 K个水平下的观测值的均值差异的检验。
单因素方差分析--Contrast选项
• 先验对照检验
–使用Ｔ检验检验用户定义的样本组合的均值差 异 –系数之和应等于０ –显著性水平＜０．０５对比组差异显著 –如：μ１＋μ ２＝ μ ３
单因素方差分析--Contrast选项
多因素方差分析--基本概念
• 当作用在一个过程的因素不只一个时，对不同因 素或因素的不同水平造成不同结果的研究将采用 多因素方差分析的研究方法。 • 研究多个因素的各个水平对试验结果的影响，以 及各因素相互作用对试验的影响。
组内数据与该组均值间的离差平方和反映数据抽样误差为随机误差各组均值与总均值间的离差平方和反映各样本组均值的差异为系统误差ssssss由于离差平方和的值与其项数k与n有关因此在方差分析中不能作为比较组间差异与组内差异的依据应当去掉项数影响求其均方来比较组间与组内差异
数据管理与分析
数据统计及ＳＰＳＳ应用
• 注意：
多因素方差分析--基本引用
• 【 分析 】 【一般线性模型】 【 单变量】
–因变量：实验结果 –固定因素：不同水平来线性地影响因变量的值 （一般是可认为控制的，如温度，品种）。 –随机因素：通过随机大量取值来影响过程变化 的因素（一般不可控，比如身高，体重）。 –协变量：与因变量相关，用来控制影响过程变 化的干扰因素。
数据分析入门spss使用二
两样本T检验
对来自两个正态分布总体的两个样本是否存在差异性 的检验
位置：分析—比价平均值—独立样本t检验
两样本T检验案例
现希望评价2007年4月第一次调查时不 同收入人群的消费者信心指数是否存 在差异
T检验
T检验的原理
Spss的T检验
T检验在spss中在“比较均值”菜单内
1.均值检验：对样本的统计指标的描述 2.单样本t检验过程：进行样本均数与已经总体均数的
比较 3.独立样本t检验过程/两组资料的t检验：进行两样本
均数差别的比较 4.配对样本t检验：进行配对资料的均数比较
单样本T检验例子
回归预测
新选了一个城市，其中当年轻人数为5万人, 人均可支配收入为2000元，预测其销售收入
偏相关过程：进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变 量的影响，可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出 控制其他变量影响后的相关系数。
pearson相关系数
相关系数r的特点： （1）相关系数r是一个无单位的量值，取值在-1<r<1 （2）r>0为正相关，r<0为负相关。 （3）r的绝对值越接近与1，相关性越好；r的绝对值越接 近与0，相关性越差
SPSS数据分析
为什么要做检验
通过获得随机样本来实施抽样研究的例子很多，但此时研究中直接 获取的只是样本的情况，而研究者关心的并不仅仅是样本，更希望 了解相应的总体特征。
参数估计：推估样本所在的总体特征 假设检验：对提出的一些总体假设进行分析判断，做出统计决 策。
假设检验
假设检验的原理
小概率事件: 衡量一件事情发生与否可能性的标准是概率的 大小，通常称概率大的事件容易发生，概率小的事件不容易 发生。习惯上讲发生概率很小，如p≤0.05的事件称为小概 率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小， 不会发生。
《SPSS数据分析与应用》SPSS数据文件的建立与管理
2. 变量类型
变量类型
说明
数字 逗
2.2.2导入其他类型的数据文件
1.使用Excel向导读入Excel文件
第一步：启动SPSS，在菜单栏中选择【文件(F)】→【导入数据(D)】→【Excel】， 将弹出“打开数据”对话框，在该对话框中选择数据所在的路径，选择文件“招聘数 据.xlsx”，如图所示，单击【打开(O)】。
1.使用Excel向导读入Excel文件
2.使用文本向导导入文本文件
第二步：在“文本导入向导-第1/6步”对话框中，需要观察文本文件与预定义 的格式是否匹配，如果不匹配，则需要设置文本导入格式，如图所示，单击向导导入文本文件
第三步：在弹出的“文本导入向导-第2/6步”对话框中，主要需要关注数据文件的第一 行是否有变量名，如果有，则需要在【文件开头是否包括变量名？】框内勾选【是】，设置 【包含变量名称的行号(L)】为“1”，如图所示，单击【下一步(N)】按钮。
2.2.1 SPSS数据的录入
第二步：单击数据编辑器窗口左下角的【变量视图】按钮，切换到变量视图 窗口，根据要录入的数据定义变量属性。
2.2.1 SPSS数据的录入
第三步：在左下角单击【数据视图】按钮，就可以直接在SPSS数据编辑器窗口 里以电子表格的方式直接录入数据，建立SPSS文件，录入样例如图所示。
第一步：准备好需要合并的数据文件，注意，个案合并的SPSS数据文件的变量数量必须完 全一致。两个数据文件均包含9个变量，如图所示。
[全]SPSS数据分析,基于因子分析学生成绩综合评价
![[全]SPSS数据分析,基于因子分析学生成绩综合评价](https://img.taocdn.com/s3/m/6c7b64ef7375a417876f8f15.png)
SPSS数据分析，基于因子分析学生成绩综合评价因子分析在成绩综合评价中的应用成绩可以是多方面的，包括在校大学生的考试成绩、高考生的入学成绩、公务员考试的笔试（面试）成绩、公司员工或政府官员的测评考核成绩等，本节以学生的考试成绩为例，利用因子分析进行对考核对象的综合评价。
学生成绩能反映学生掌握知识和各种能力的程度，综合得分是评价一个学生学习好坏、评定奖学金和评先评优等工作中最重要的一个指标，也是择优推荐就业很主要的参考因素。
因此，合理的、公平的、科学的对学生成绩做出综合评价显得格外重要。
因子分析概念因子分析是多元统计的重要分析方法之一，其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表了一个基本结构，因子分析中将之称为公共因子。
因子分析在教育学、社会经济学、心理学等领域都有广泛的应用价值。
数据来源SPSS操作依次单击菜单“分析—降维—因子”执行因子分析过程，选取变量。
点击“描述”按钮，依次选系数、显著性水平、KMO 和巴特利特球形度检验，点击继续，返回主菜单。
单击“提取”按钮，勾选“碎石图”，其他选项默认，选择主成份法进行因子提取。
单击“继续”按钮返回主面板。
单击旋转按钮，单击选中最大方差法单选框，表示采用方差最大旋转法进行因子旋转。
单击继续按钮返回主面板。
单击得分按钮，勾选底部的显示因子得分系数矩阵复选框。
单击继续按钮返回主面板。
设置完毕后，点击确定，生成结果。
结果分析KMO检验和Bartlett球形检验。
如图22-11所示，KMO检验研究变量间的偏相关性，计算偏相关时控制了其他因素的影响，所以比简单相关系数要小，一般KMO统计量大于0.9时效果最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不宜作因子分析，本例KMO取值0.857进一步印证了作因子分析的必要性。
Bartlett球形检验统计量的Sig值小于0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在显著的相关性，这与从相关矩阵得出的结论致。
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基于SPSS的数据分析方法与应用研究
在当今信息时代，数据分析已经成为商业、科学研究等众多领域中不可缺少的
一部分。
在各种数据分析方法中，统计软件SPSS（即Statistical Product and Service Solutions，中文为统计产品和服务方案）以其简单易用、功能强大等优点受到了广
泛的关注和应用。
一、SPSS的基本概念和操作介绍
SPSS是IBM公司推出的一种集成性统计分析软件，旨在为用户提供数据管理、数据分析和数据报告等全面的解决方案。
使用SPSS进行数据分析需要掌握相关的
基本概念和操作技能。
1、安装和启动SPSS软件
用户可以从SPSS官方网站下载相应的安装程序，并根据提示完成安装。
安装
完成后，用户可以双击桌面上的SPSS图标来启动软件。
2、导入数据
在SPSS中，用户需要先导入相关的数据才能进行后续的分析。
用户可以从外
部文件、数据库、Excel表格等不同的来源导入数据。
具体操作步骤包括：
（1）点击“文件”-“打开”-“数据”；
（2）选择要导入的数据文件所在的文件夹，并将其选中；
（3）点击“打开”按钮，在打开的数据导入窗口中设置相关参数，然后点击“确定”即可完成数据导入操作。
3、基本统计分析
SPSS中提供了多种用于基本统计分析的方法和操作，包括描述性统计、T检验、方差分析等。
这些方法都可以帮助用户对数据进行简单的统计分析。
具体操作方法包括：
（1）选择需要进行统计分析的变量；
（2）点击SPSS菜单栏中的“分析”选项，在下拉菜单中选择相应的统计方法；
（3）设置相关参数后，点击“确定”即可完成统计分析操作。
4、高级统计分析
除了基本统计分析外，SPSS还提供了一些高级统计分析的方法和操作，包括多元线性回归、因子分析等。
这些方法需要用户有一定的专业知识和经验，才能灵活运用。
具体操作方法包括：
（1）选择需要进行高级统计分析的变量；
（2）点击SPSS菜单栏中的“分析”选项，在下拉菜单中选择相应的统计方法；
（3）设置相关参数后，点击“确定”即可完成高级统计分析操作。
二、SPSS在实际数据分析中的应用
SPSS作为一种综合性的统计分析软件，在各行各业中都有广泛的应用。
下面以市场调查为例，说明SPSS在实际数据分析中的应用过程。
1、问题提出
市场调查的第一步是确定研究问题，明确研究目标和所需的数据类型。
假设我们需要了解某种新产品的市场需求情况，那么我们可以提出如下问题：（1）消费者喜欢该产品的理由是什么？
（2）比较该产品与同类产品的竞争力如何？
（3）理解受访者的消费意愿和购买决策过程。
2、研究设计
在明确研究问题后，需要设计具体的研究方案。
例如，我们可以采用问卷调查的形式，向潜在消费者收集相关数据。
具体操作步骤包括：
（1）设计问卷，明确调查内容和调查流程；
（2）确定受访对象和样本大小；
（3）制定调查计划并推出问卷调查。
3、数据收集
根据研究设计，我们可以在网上或者通过其它方式收集到大量与产品相关的数据，包括受访者的购买习惯、地理位置等信息。
4、数据整理和清洗
在收集到大量数据后，我们需要对数据进行整理和清洗，使其符合SPSS软件的输入格式。
具体操作步骤包括：
（1）检查问卷的完整性和准确性；
（2）用Excel等软件将所收集的数据整理成SPSS软件能够接受的输入格式；
（3）检查数据的准确性和完整性，对不符合要求的数据进行清洗。
5、数据分析
在完成数据收集和清洗之后，我们可以使用SPSS软件进行数据分析。
具体操作步骤包括：
（1）导入清洗好的数据文件；
（2）进行基本统计分析和高级统计分析，总结出产品的市场需求情况；
（3）根据数据分析结果，制定营销策略和市场推广方案。
6、结果报告
数据分析的最终目的是为了得出结论并制定相应的策略。
因此，我们需要将数据分析结果进行报告，并向相关的部门提供决策支持。
具体操作步骤包括：（1）撰写数据分析报告，明确研究目标和调查内容；
（2）清晰地表达分析结果，以图表和表格的形式向相关人员作出解释。
三、SPSS的优点和不足
由于SPSS具有许多优点，它已被广泛使用和推广。
但是，它也有一些不足之处。
1、优点
（1）SPSS软件界面简单、易于使用，初学者也可以快速上手；
（2）SPSS提供了丰富的统计分析方法和算法，能够满足不同需求的用户；
（3）SPSS对各种文件格式（如Excel、CSV等）的支持非常完善；
（4）SPSS支持中文等多种语言，方便不同地区的用户使用；
（5）SPSS提供了强大的数据图表功能，方便用户直观地展示数据。
2、不足
（1）SPSS对大数据（如数百万行数据）的处理能力不足，需要使用更强大的分析工具；
（2）SPSS的统计分析方法较为基础，对某些高级统计分析方法（如深度学习等）支持不够完善；
（3）SPSS的许可费用比较昂贵，对于小公司和个人用户来说可能负担较重；
（4）SPSS没有开源代码，难以对其源码进行修改和扩展。
四、结语
通过分析SPSS的基本操作和应用过程，我们可以了解到SPSS在数据分析中的作用和优缺点，并为实际数据分析提供了一些帮助。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，SPSS在实际应用中还需要不断提升和改进，以满足更广泛的用户需求。