第4章-SPSS基本统计分析分析
SPSS软件中常用统计分析方法
SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。
目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。
1、抽样审计不同于详细审计。
详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。
而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。
2、审计抽样不能等同于抽查。
抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。
而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。
3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。
（1）统计抽样和非统计抽样。
审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。
统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。
只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
如何使用SPSS作数据分析
如何使用SPSS作数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件，并对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤：1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式，可以是从Excel、csv等格式导入，也可以手动输入数据。
3. 导入数据后，检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理，比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型，确保每个变量的类型正确，比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名，并添加变量标签，便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能，如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤：1. 运行SPSS软件，打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行描述统计分析的变量，并选择所需的统计指标，如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算，SPSS将输出所选变量的描述统计结果，包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度，常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤：1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行相关性分析的变量，并选择所需的相关系数方法。
SPSS统计分析实验指导
>1000
图 1-4 变量值标签定义对话框
2 数据的输入
（1）直接从数据编辑窗口的输入数据：先将变量定义好后，变量名就会在每列的上面显示，可以看到 其格式如 Excel，其实输入及编辑方法也和 Excel 相当。请同学们自己练习。数据输入及编辑窗口如图 1-5 所示(见 Excel 表 1-2)，是将表 1-2 所示数据建立成 SPSS 文件。
（二）信息的输入和输出 1 统计变量的定义
（1）变量：SPSS 中的变量与数学中的变量定义相同，即其值可变的量称为变量。SPSS 中变量的属性 主要有四个：变量名、变量类型、变量标签、变量长度。定义变量时至少要有变量名和变量类型。变量定义 窗口如图 1-2 所示。
图 1-2 变量定义窗口
（2）变量类型：SPSS 中有三种基本类型：Numeric（数值型），String（字符型），Date（日期型）。数 值型变量按不同要求可分为五种，再加上自定义型，所以可以定义的类型变量有八种。系统默认的变量类型 为标准数值型，长度为 8，小数占两位。变量类型对话框如 1-3 所示，每种变量的具体定义请参阅相关参考 资料。
2） 变量值标签（Value Labels） 变量值标签是对变量的取值所附加的进一步说明。对分类变量往往要定义其取值的标签。如对收入以 500 的间距进行分类，如表 1-1 定义变量的值标签：
表 1-1 变量值标签的定义实例
变量名
变量值
变量值标签
1
<=500
C
2
501-1000
3
定义变量值标签的对话框如图 1-4 所示
图 1-1 SPSS 11.5 for Windows 主环境
3 SPSS for Windows 功能介绍
社会统计学(第4章 数据的统计量描述)
三、离散性描述指标的比较
全距（四分位数） 全距（四分位数）
粗略、快捷，不稳定， 粗略、快捷，不稳定，不能用于有样本推论总体 用于定序、定距、 用于定序、定距、定比变量
标准差（方差） 标准差（方差）
精准、相对稳定， 精准、相对稳定，可以用于由样本推论总体 用于定距、 用于定距、定比变量
全距与标准差的关系
SS Σ(X − X ) 2 S = = N N
2
方差可以描述数值偏离平均值的程度。 方差可以描述数值偏离平均值的程度。 平方处理解决了绝对值的问题。 平方处理解决了绝对值的问题。 平方处理后对偏离均值的程度更加敏感。 平方处理后对偏离均值的程度更加敏感。
二、离散性的描述指标
4.标准差： 4.标准差：将方差开平方得到的数值 标准差
二、离散性的描述指标
5.分析下列4 5.分析下列4组数据的离散性 分析下列 6]、 a[6 6 6 6 6 6 6]、b[5 5 6 6 6 7 7 ] 9]、 c[3 3 4 6 8 9 9]、d[3 3 3 6 9 9 9 ]
全距=? 全距=? 四分位数=? 四分位数=? 平均离均差= 平均离均差=？ 方差=? 方差=? 标准差=? 标准差=?
三、集中性描述指标的比较
1.描述不同测量等级的变量 1.描述不同测量等级的变量
定类、定序、定距、 众 数：定类、定序、定距、定比变量的描述 中位数：定序、定距、 中位数：定序、定距、定比变量的描述 平均数：定距、 平均数：定距、定比变量的描述
三、集中性描述指标的比较
2.数据的分布形状 2.数据的分布形状 中心重合
第二节 集中性的描述指标
一、数据分布的集中性 二、集中性的描述指标 三、集中性描述指标的比较
一、数据分布的集中性
SPSS 统计分析
治疗后1周
A组 B组
0.0418 0.0478 0.5468 0.4196
治疗后2周
A组 B组
注：# Wilcoxon秩和检验 P值：各时间点上行为试验组和对照组检验PPS分析，下行为试验组和对照组检验的FAS分析
例4：临床试验肝功指标（复合表，计量资料）
表 4 两组患者血生化检查结果比较( X ± SD ) 检测指标 试验分组 ALT(U/L) A组 B组 AST(U/L) A组 B组 66 61 21.26±8.87 19.08±6.88 19 17 66 61 20.42±6.56 18.97±5.47 19 19 -1.04 -0.13 0.3003 0.8947 66 61 21.38±9.88 18.93±8.75 19.5 18.0 66 61 19.55±8.31 17.46±6.77 18.5 17.0 -2.00 -1.41 0.0497 0.1638 例数 就诊时 停药后 3-7 天 M 例数 t值 P值
2 数据的生成与保存
启动SPSS后，出现如图所示的空白数据编辑 窗口，是一个类似于MS Excel界面的空文件。
菜单栏 工具栏
数据区域
数 据 窗 口 变 量 窗 口 状态栏
图1 数据编辑窗口
2.1 数据的生成
方法一：外部文件导入SPSS； 方法二：首先在变量窗口定义变量属性，再返 回数据窗口输入数据。 方法三：先在数据窗口输入数据，再反过来定 义变量属性。 定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度 （小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格 式等。
2．制作原则：撰写论文的专题统计表一般采用“三线表”的格 式，即一张表格以三条线为基础，根据内容需要在表内可以 适当附加1～2条细线(参见表1)。表的标题非常重要，内容 既不能过于简单，又不要过于繁复，尽可能一言切中所要表 达的内容和目的。用来说明表内数字的文字(标目)要尽可能 简单、明了，指标的单位要标示清楚，统计学符号的使用要 尽量规范，同时还要兼顾到杂志的规定。 表中标目位置的安排最不易把握，通常将要比较的主体 放在表格最左边，右边则是相应的统计学指标和实验数据， 左右两者位置不宜颠倒，但有时也要视具体情况决定。
SPSS统计分析—差异分析
1判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同
如果F值检验不显著Sig 的值大于05;表示两个组别群体变异数相等，此 时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著 如果“F值”检验显著（Sig的值小于05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
2输出的结果文件中第2个表格如下所示
3输出的结果文件中第3个表格如下所示
4输出的结果文件中第4个表格如下所示
5输出结果的最后部分是各组观察变量均 值的折线图;如图56所示
事后比较方法的选择
• LSD法实际上是t检验的变形;只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本 信息，而不仅仅是所比较两组的信息 因此它敏感度是最高，在比较时仍然存 在放大α水准一类错误问题，但换言之就是总的二类错误非常的小，要是 LSD都没有检验出差别，那恐怕真的没有差别。
究者较为有利 但是，采用单尾检验必须提出支持证据，除非理论文献支持单侧的
概念，或是变量间的关系具有明确的线索显示必需使用单侧检验，否则需采用双侧
检验来检验平均数的特性。
邱 P169
独立两样本t检验
定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任 何关联;两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目 的是了解两个样本之间是否有显著差异存在 这个检验的前提 如下：
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的 在应用领域中;主要的配对资料包括： 具有年龄 性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两 个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1 配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
SPSS 课程教学大纲
《S P S S统计分析》课程教学大纲课程名称：《SPSS统计分析》课程编号：1510394学分：2适用对象：电子商务本科专业一、课程的地位、教学目标和基本要求课程的地位：本课程是我校统计学专业四年级本科生的专业课。
教学目标，即课程任务：通过本课程的学习，使学生能熟练地掌握对量化研究中所获取的数据资料进行整理、缩减和统计推断的能力；掌握SPSS这种专业统计软件的操作，独立完成从建立数据文件到各种统计分析的操作；在操作的基础上，能够结合前面所学的心理统计学知识读懂和解释SPSS输出的各种统计图表，并在毕业论文或学术论文中正确而规范地使用图表中的信息来报告分析结果；使学生掌握一门实用而又专业性很强的技能；同时为学生学习其他专业课程、从事科学研究奠定前提和基础。
在教学过程中，教师教授相关的统计学知识和具体的操作步骤，学生上机实际操作完成教学任务。
基本要求：（1）以各种统计分析方法的基本理论为基础，深刻体会各种统计分析方法的基本思想，并以统计软件SPSS作为一种实现手段，熟悉各种统计分析方法在其中的操作步骤，指导学生完成统计分析和统计计算过程。
试图建立一个实践与理论相结合，着重培养学生实际动手能力为主的实验教学课程体系。
（2）在切实培养提高学生实践动手能力的同时，在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断的能力，科学思维能力和创新意识，培养学生的自学能力，锻炼学生的学习方法，相互协作的团队精神。
二、教学内容与要求?第1章SPSS15.0概述【教学目的】通过本章学习，了解SPSS的功能及其界面的设置，掌握SPSS的主要设置参数，理解其功能及其作用。
【教学重点与难点】本章重点SPSS的参数的设置。
难点是SPSS的设置。
【教学内容】第一节SPSS20概述1.1SPSS简介1.2SPSS的安装、启动和退出【教学建议】打开SPSS软件，按照课堂上所讲内容，自己对常用界面的参数进行设置。
第2章数据文件的建立与操作【教学目的）】通过本章学习，了解数据编辑器与数据文件，掌握编辑数据文件的方法。
4-SPSS多因素、重复测量资料的方差分析
❖ 例：提取蛋白质成分的研究 中，蛋白质的提取量和温度 （高，中，低），试剂浓度 （0.1，0.2，0.3）及PH值 （6，8，12）的有关
❖ 三因素的各个水平相结合， 共形成3×3×3=27种处理组
PH值 温度
PH=6 高 中 低
PH=8 高 中 低
PH=12 高 中 低
试剂浓度 0.1 0.2 0.3
F
32.639 0.825
P
<0.01 >0.05
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SPSS统计软件操作
随机区组设计资料的方差分析
❖ 做结论 ▪ 按a =0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义 ▪ 认为三种方案的处理效果不全相等，还不能认为十个 区组的总体均数不全相同。
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SPSS统计软件操作
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析因设计资料的方差分析
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SPSS统计软件操作
析因设计资料的方差分析
❖ 练习1 ❖ 研究者预研究煤焦油（因素A）以及作用时间（因素B）
对细胞毒性的作用，煤焦油的含量分别为3ug/ml和75ug/ml 两个水平，作用时间分别为6小时和8小时。将统一制备的 16盒已培养好的细胞随机分为四组，分别接受A、B不同 组合情况下的四种不同处理，测得处理液吸光光度的值， 结果如下表
3.67
4.33
3.79
3.89
3.0133
5
2.56
2.45
3.78
2.9300
6
1.98
2.74
(可视化整理)spss统计分析-实例分析
众数（Mode）统计学名词，在统计分布上具有 明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（ 众数可以不存在或多于一个）。 修正定义：是 一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时 众数在一组数中有好几个。用M表示。 理性理解 ：简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个 数。
全距也称为极差，是数据的最大值与最小 值之间的绝对差。在相同样本容量情况下 的两组数据，全距大的一组数据要比全距 小的一组数据更为分散。 计算公式：最大值－最小值。
1.2 描述分析
计算基本描述统计量的操作
（1）分析—描述统计—描述 （2）将分析变量选择到变量框中 （3）单击选项按钮指定基本统计量
1.2 描述分析
1.2.2 应用例一
案例1－3：计算人均住房面积的基本描述统计量 ，并对本市户口和外地户口家庭的情况进行比较。 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
1.1频数分析
1.1频数分析
输出结果
1.1 频数分析＿例1
例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状况 和目前所住房屋的产权情况 思路：利用频数分布表及图形 条件：都是分类变量，直接分析 步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
常用统计量：均值、中位数、众数
1.2 描述分析
刻画离散程度的统计量
离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。
如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离 散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性好； 相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周 围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说明数据特 征是不具有代表性的。