spss整理(大题目)
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第三章统计假设检验
二、两样本平均数统计假设检验
例3-11.随机抽取 2 个品种的苹果果实的果肉硬度（磅/cm 2），试比较2 品种苹果的果
肉硬度是否存在显著差异？
SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test
在独立样本T检验（成组T检验）比较中，结果会分2种情况输出，对应着结果表的数据是2行，第一行是假设方差相等的数据，第二行是假设方差不相等的数据。最终的结果是看第一行还是第二行，需要看Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）的结果。如果Levene's Test for Equality of Variances 结果是方差相齐的，则看第一行数据，否则看第二行数据。
分析过程：
首先，Levene's Test for Equality of Variances H0：2组数据方差相等（相齐），检验结果显著值（Sig.）为0.947 > 0.05，接受H0，2组数据方差相等，看第一行数据. 其次，T检验的显著值（Sig.）是0.458 > 0.05，说明接受T检验的H0：2组数据对应总体的均值无显著差异，即2个品种的苹果果实的果肉硬度无显著差异。
例3-12. 选用10个品种的草莓进行电渗处理和传统方法对草莓果实中钙离子含量的影响，结果如下，请问电渗处理和传统处理方法对草莓果实中钙离子含量是否有显著的差异？SPSS 操作：因为该试验是对10 个品种的每个品种进行2种方法测试，因此需要使用成对样本均值的T 检验，而不能用成组样本的T检验
在成对样本T 检验结果表中，需要看T检验的显著值。
分析过程：
成对样本T 检验（Paired-Samples T Test）结果，显著值（Sig.）为0 < 0.05 ( 0.01 )，否定H0：2种处理方法对应的总体均值相等，说明传统方法和电渗处理2种方法测试的草莓果实中钙离子含量之间有显著（极显著）差异，根据分析结果，对照—电渗处理的均值小于0，说明电渗处理法测试的草莓果实中钙离子含量显著提高。
复习思考题3-6.某公司利用果品加工副产物提取果胶，采用传统工艺和改进工艺各测定30 个生产日的平均果胶提取率，结果如下。是检验改进工艺和传统工艺的果胶平均得率有无明显差异。
SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test
分析过程：
首先，Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）结果显著值（Sig.）为0.228 > 0.05，接受了Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）H0：2组数据方差相齐，因此，T检验的结果看第一行数据。其次，2组数据方差相等的时候，T 检验的结果显著值（Sig.）为0.002 < 0.05，拒绝T检验的H0：2组数据对应总体的均值相等，因此说明改进工艺和传统工艺的国脚平均得率有显著差异。
复习思考题3-7. 分别在10 个食品厂各自测定了大米饴糖和玉米饴糖的还原糖含量，
结果如下。试分析 2 种饴糖的还原糖含量有无显著差异。
SPSS 操作：因为该试验是对10 个食品厂内生产的大米饴糖和玉米饴糖还原糖含量进行测试，因此需要使用成对样本均值的T 检验，而不能用成组样本的T检验
分析过程：
成对样本T 检验（Paired Samples Test）结果显著值（Sig.）为0.001 < 0.05，否定成对样本T检验（Paired Samples Test）的H0：2 种饴糖的还原糖含量对应的总体均值相等，即2 种饴糖的还原糖含量有显著差异。
复习思考题3-8. 海关检查某罐头厂生产的出口红烧花蛤罐头的质量。从该厂产品中随机抽取6 个样品，同时随机抽取 6 个正常的关头测定其SO2含量，结果如下。试检验两种罐头的SO2含量是否有差异。
SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test
分析过程：
首先，对正常罐头和异常罐头的SO2含量分组进行均值比较检验，Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）sig. 值为0.870 > 0.05，接受说明Levene's Test for Equality of Variances 的H0：2组数据的方差相齐，即2组数据的方差相等；其次，方差相等时，进行独立样本检验的sig.为0 < 0.05和0.01，拒绝独立样本T检验的H0：2组数据对应总体的均值相等，相齐说明正常罐头和异常罐头的SO2含量差异极显著。
复习思考题3-9.比较 2 种茶多糖提取工艺的试验，分别两种工艺中提取 1 个随机样本
来测定其粗提物中的茶多糖含量，结果如下。问 2 种工艺的粗提物中茶多糖含量是否
存在显著差异？
SPSS 操作以及参数设置参照上一题。
分析过程：
首先，对醇沉淀法和超滤法提取工艺粗提物中的茶多糖含量分组进行Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验），检验结果显著值（sig.）为0.764 > 0.05，接受Levene's Test for Equality of Variances的H0：2组数据的方差相等，说明2 组数据的方差相齐；方差相等时，进行独立样本检验的sig.为0.105 > 0.05，接受H0：2组数据对应的总体均值相等，说明醇沉淀法和超滤法提取工艺粗提物中的茶多糖含量差异不显著。
补充题.为了检验某种新的教学方法的教学效果，对 2 个班级分别进行了对照比较，一般为对照组，沿用旧的教学方法，二班为实验组，采用新的教学方法。2 个班级测试成绩如下，请采用适合的方法分析新的教学方法是否能使学生成绩发生显著的变化。
SPSS 操作以及参数设置：成组样本均值比较参数设置
分析过程：
1、对1班和2班的使用前成绩和使用后成绩进行分组独立样本检测。
对于1班和2班的使用前成绩（前测成绩），进行方差齐性检验，sig. 值为0.577 > 0.05，说明2组数据的方差相齐，方差相齐时T检验结果sig. 为0.681 > 0.05，接受H0：2组数据对应的总体均值相等，即2个班级此次成绩差异不显著，说明1班和2班的使用前成绩之间无显著差异。
对于1班和2班的使用后成绩（后测成绩），方差齐性检验结果sig. 值为0.001 < 0.01，说明2组数据的方差不齐，方差不齐时T检验结果sig.为0.032 < 0.05，否定H0：2组数据对应的总体均值相等，即此次2个班级的成绩之间差异显著。说明使用旧教学方法的1班学生成绩与使用新教学方法的2班学生成绩之间有显著差异，新教学方法使得学生的成绩有了显著的提高。
2、分别对1班和2班使用前成绩和使用后成绩进行配对样本检测，
1班使用旧的教学方法前后的成绩差异t-检测的sig. 为0.306 > 0.05，接受H0：2组数据对应的总体均值相等，即1班2组成绩差异不显著，说明了旧的教学方法未能使学生的成绩得到显著的提高。
2 班使用旧的教学方法前后的成绩差异t-检测的sig. 为0.001 < 0.01，差异极显著，否定H0：2组数据对应的总体均值相等，说明新的教学方法使学生的成绩提高极显著。
第四章方差分析
二、两因素单独观察值试验的方差分析
例4-2.某葡萄酒企业有化验员3人，担任葡萄酒酒精度检测。每人从B1 到B1010 个贮酒
罐随机抽样1 次进行检验，检验结果如下，试分析3 名化验员的化验技术有无差异，以及每罐葡萄酒的酒精度有无差异（不考虑2个因素之间的交互作用，多重比较采用Duncan 法）SPSS 操作：菜单General Linear Model —Univariate
Model（模型）选项：注意主效应分析和交互作用分析的选项，题目中要求用主效应分析，因此选择“Main effects”一项。
分析过程：
1.（误差）方差齐性检验（Levene's Test of Equality of Error Variances）结果为空，因为没有设立重复，因此只有一组数据，无法进行Levene's Test of Equality of Error Variances。
2.根据方差分析（因素间效应检验，Tests of Between-Subjects Effects）的结果，各个因素对总变异的贡献大小依次为：酒罐号> 误差> 化验员，其中酒罐号因素的显著值（Sig.）为0 < 0.05，拒绝H0：酒罐号因素各个水平间酒精度对应的总体均值相等（即差异不显著），即酒罐号因素各个水平间差异显著（也就是说酒罐号因素对酒精度的影响达到显著水平）；化验员因素的显著值（Sig.）为0.587 > 0.05，接受H0：化验员因素各个水平间对应的总体均值相等（即差异不显著），即化验员技术差异不显著。
综上所述，各个化验员技术之间无显著差异，各个酒罐号之间的酒精度存在显著差异。5号和2号，9号和1号，3号、4号和8号，8号和10号酒罐之间无显著差异，其它均有显著差异。
例4-3.为了提高某产品的得率，研究了提取温度（A）和提取时间（B）对产品得率的影响。提取温度（A）和提取时间（B）各设置三个水平，A1，A2，A3，B1，B2，B3组成9个水平组合（处理），试分析提取温度和提取时间对该产品得率的影响（考虑 2 个因素之间的交互作用，多重比较采用Duncan 法，并根据 2 个因素的交互作用确定最佳的水平配比，得率越大越好）
SPSS 操作：菜单General Linear Model —Univariate
Model（模型）选项：注意主效应分析和交互作用分析的选项，题目中要求分析交互效应，因此选项选择了“Interaction”
使用单因素方差分析对时间和温度的交互作用单独进行分析的设置界面：
分析过程：
(1)方差齐性检测结果sig. 0.081 > 0.05表明不同因素处理间的方差相齐，可以进行方差分析。
(2)由方差分析表可知，各因素对总变异的贡献大小依次为温度和时间交互作用> 误差> 温度> 时间，其中因素时间的sig. 为0.294 > 0.05，说明不同时间处理之间差异不显著；温度的sig. 为0.016 < 0.05，说明不同处理之间差异显著，时间和温度的交互作用sig. 0 < 0.01，说明时间和温度的交互作用之间差异极显著。
(3)采用Duncan 法对时间因素进行多重比较，根据Duncan 法的检测结果，时间三个处理之间无显著差异；温度处理1 与处理2、处理3之间差异显著，处理2与处理3差异不显著。采用单因素方差分析温度和时间交互作用，结果表明，温度时间配比A1B1 A2B1 A3B3 三组之间无显著差异，因此最适宜的配比可以为A1B1 A2B1 A3B3。
复习思考题4-9. 在红枣果肉果汁稳定性研究中，研究原辅料配比及贮藏时间对带肉果汁稳定性的影响。试验结果按照两向分组整理，试分析配比及贮藏时间对果汁稳定性的影响（不考虑2 个因素的交互作用，多重比较采用Duncan 法）
分析过程：
(1)根据方法分析表的结果，各因素对总变异的贡献大小依次为配比大于贮藏时间大于误差，其中配比的sig. 0 < 0.01，对果汁稳定性的影响达到极显著水平；贮藏时间sig. 0.07 > 0.05，对果汁稳定性的影响不显著。
(2)根据Duncan法对三种配比的比较，第三种配比（6：4）可以获得较好的果汁稳定性。
三、两因素随机区组试验方差分析
例4-5.为了研究山楂色素的最佳提取条件，选取提取时间（A）和乙醇浓度（B）为试验因素，各设置3 个水平，每个水平组合重复3 次，以重复为区组，考虑时间（A）和乙醇浓度（B）的交互因素以及区组因素，采用Duncan 法对试验结果进行方差分析，确定主要的因素及其最佳的水平。
分析过程：
(1)根据方差分析表，各因素对总变异的贡献大小依次为时间误差>乙醇>区组=时间乙醇交互作用，其中区组因素sig. 0.131 > 0.05，乙醇浓度因素sig. 0.051 > 0.05，时间和乙醇浓度交互作用sig. 0.329 > 0.05，说明以上因素对山楂色素的提取无显著影响，时间因素sig.
0 < 0.01，说明时间对山楂色素的提取有极显著影响。
(2)根据Duncan比较的结果，对山楂色素的提取，时间处理第三个水平与其他2个水平有显著差异，因此对山楂色素的提取最佳的时间处理水平是第三个水平。
2.在提取大豆蛋白质的科研过程中，为研究浸泡温度（A）对大豆蛋白质提取率的影响将其它因素固定，取因素A 的5 个水平分别为A1（40℃）、A2（50℃）、A3（60℃）、A4（70℃）、A5（80℃），每个水平重复3 次，用微量凯氏定氮法测定蛋白含量，由于测定时间长，工作量大，需3 个试验人员共同完成。测定结果如下表所示，B1、B2、B3分别为3 个试验人员的测定结果。试分析3 名试验人员的化验技术有无差异，A 因素的作用是否显著，如果 A 因素的作用是显著的，则采用q 检验法进行多重比较，并确定其蛋白质提取率的水平。
分析过程：
根据方差分析表分析结果，各因素对总变异的贡献大小依次为浸泡温度>误差>化验人员，其中试验人员的化验技术sig. 0.899 > 0.05，对蛋白质提取率无显著影响，浸泡温度（A）Sig.
0 < 0.01，对蛋白质提取率有极显著影响。根据q法检验结果，浸泡温度（A）处理的第四个、第五个水平蛋白质提取率之间无显著差异，提取率最高，适合作为白质提取率的水平。
3.为提高粒粒橙果汁饮料的稳定性，研究了果汁pH 值（A）、魔芋精粉浓度（B）两个因素不同水平组合对果汁黏度的影响。A 和 B 因素各取3 水平，每个水平重复3 次，进行了完全随机化试验。试验指标为果汁黏度（CP）越高越好。试验结果如下表，试分析A、B 两因素交互作用对果汁黏度是否有显著的影响，如果有显著影响请采用邓肯新复极差法进行多重比较，并确定适宜的pH 值和魔芋精粉浓度。（本题应作对数转换后再做分析，转换后的变量名为“转换后果汁黏度”）
分析过程：
(1)据方差齐性检验，果汁黏度转换前方差不齐，Sig. 0.045，采用对数转换后的方差齐性检验Sign. 0.974 > 0.05，方差相齐。因此采用转换后的数据进行方差分析。
(2)方差分析结果表明，各因素对总变异贡献大小依次为魔芋精粉浓度>pH值> pH 值A * 魔芋精粉浓度B>误差，其中pH值（A）、魔芋精粉浓度（B）及其交互作用对果汁黏度均有极显著影响，Sig. 分别为0，0，0.002，均小于0.01。
(3)根据交互作用的多重比较，不同水平的pH 值（A）与魔芋精粉浓度（B）的交互作用两两均有显著差异，其中pH 值（A）第二个水平与魔芋精粉浓度（B）第三个水平配比可以获得最大的果汁黏度，可以作为适宜的处理水平配比。
第五章回归与相关
一、直线回归
例5-1.采用碘量法测定还原糖，用0.05mol/L 硫代硫酸钠滴定标准葡萄糖溶液，得到如下数据，试求y 对x 的线性回归方程。
分析过程：
根据相关系数分析表得知，x和y决定系数为0.995，回归显著性检验结果的显著值Sig. 0 < 0.05，两者显著相关。由系数表可知，y=1.490x+0.741
复习思考题5-6.采用比色法测定葡萄酒中总酚含量，得到如下数据，试求y 对x 的直线回归方程。
分析过程：
根据相关系数分析表得知，x和y决定系数为0.991，回归显著性检验结果的显著值Sig. 0 < 0.05，两者显著相关。y=0.575x+0.003
复习思考题5-10.进行乳酸菌发酵试验时，为了测得乳酸菌生长曲线，得到如下数据试求y 对x 的直线回归方程。
分析过程：
根据相关系数分析表得知，x和y相关系数为0.877，回归显著性检验结果的显著值Sig. 0.02 < 0.05，可以认为x和y两者显著相关。根据模型表可知y=5.538x-30.676
第六章非参数统计
一、适应性检验χ2
例6-1. 据调查，消费者对啤酒（a），白酒 b 葡萄酒c 的满意度分别为0.51，0.31 和0.18。现在随机选择600 个消费者，对上述3 中酒进行嗜好性检验，从中选出各自最喜欢的产品。其中，300 人选a，180 人选b，120 人选择c，试问消费者对 3 中酒类产品的嗜好性是否有所改变。
分析过程：
由卡方检验统计表可知，Asymp. Sig. 0.439 > 0.05，说明消费者对3中酒类产品的嗜好性没有改变
二、独立性检验
通过交叉表实现
例6-2. 调查了消费者对“有机”食品和常规食品的态度，在超市随机选择了50 个男性消费者和50 个女性消费者，调查他们更偏爱哪一类食品，结果如下，试分析消费者的性别与食品类型是否存在一定的关系？
分析过程：
由卡方检验表可知，Continuity Correction Pearson Chi-Square的Asymp. Sig. (2-sided)
0.04953461 < 0.05，说明男女消费者的性别与食品类型的选择有显著的联系。
三、符号检验
例6-5. 为了检验 2 种草莓香气成分是否有差异，选择了9 个评价员，用1-5 的尺度（1=一点儿也不香，2=有点香，3=较香，4=很香，5=非常香）对草莓的香气进行评定，结果如下。使用符号检验检测这2 个品种的草莓香味是否有差异。
分析过程：
根据符号检验结果表，Sign 检验结果Exact Sig. 0.289 > 0.05，所以2种草莓的香味没有差异。
第七章正交试验设计
一、无重复正交试验的方差分析
例7-3. 某化工厂为了提高产品的转化率，研究了反应温度（A），反应时间（B）和用碱量（C）三个因素对产品转化率的影响，根据具体情况选出每个因素的三个不同水平进行试验。拟通过试验找出各个因素水平的适宜组合，并确定各因素对转化率影响的主次顺序。试验采用L9(3 4)正交表，并设置了一列空列，用以估计试验误差。试验结果如下，请采用适当的方法对其进行分析（不考虑三个因素之间的交互作用，多重比较采用Duncan 法），哪个因素为主要因素，该因素最适宜的水平是哪个？
分析过程：
根据方差分析表的结果，反应温度（A）的Sig. 0.028 < 0.05，对转化率的影响显著，而反应时间（B）和用碱量（C）的Sig.分别为0.136 和0.071，对转化率的影响不显著。因此，反应温度（A）为主要因素。根据Duncan 比较的结果，第三个水平的转化率最高，因此，反应温度（A）的适宜水平是第三个水平。
二、有重复正交试验的方差分析
例7-4. 为了提高炒青绿茶品质，研究了茶园施肥 3 要素配合比例（A），鲜叶处理方法（B），制茶工艺方法（C）和用量（D）4 个因素对茶叶感官质量的影响，每因素取3 个水平，选用L9(34)正交表安排试验，重复 2 次。试验方案和各处理的茶叶品质总分如下表。请对试验因素进行主次排序，不考虑各个因子的交互作用并对试验结果进行方差分析，提供最佳的试验组合。
分析过程：
根据方差分析结果可知，配合比例（A）Sig. 0.10，鲜叶处理方法（B）Sig. 0.325 > 0.05，对感官质量影响不显著，制茶工艺方法（C）Sig.0.001，用量（D）Sig. 0 < 0.05，对感官质量影响显著。根据Duncan多重比较的结果，配合比例（A）第二个水平与第三个水平之间无显著差异，但是第三个水平的品质最高，可以根据实际情况选择；鲜叶处理方法（B）3 个水平无显著差异，可以根据实际情况选择一个水平；制茶工艺方法（C）第三个水平的处理差异显著，最适合；用量（D）三个水平也是差异显著，第三个水平最合适。
三、有交互作用的正交试验的方差分析
复习思考题7-4.采用L16(45)正交表进行了鸭肉天然复合添加剂的筛选试验，结果如下。请对试验因素进行主次排序，并对试验结果进行方差分析，提供最佳的试验组合（试验指标值越大越好）
SPSS 结果：因为RD < RE，因此可以将D因素归入误差因素。
分析过程：
方差分析表明，4个影响因素在一起，均对结果无显著影响，去掉D因素，A影响显著，0.045 <0.005，B、C无显著影响，显著值分别为0.150和0.069（> 0.05），因此A的最佳水平是A1，BCD的最佳水平可根据实际情况挑选一个水平。
Spss数据处理方法
Spss数据处理方法 1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称 （只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称 2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称 下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。 3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框， 因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。 4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的 项目也可以选，选完后确定就可以了。 LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnett Tukey检验scheffe多重比较 Bonferroni邦弗伦尼统计量 Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 levene Tukey HSD Dunnett T3 bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 LSD:最小显著性差异 ?Scheffe： （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于20个网页 - 搜索相关网页 ?雪费 本研究结果显示研究对象在籍贯的不同其牙医医疗服务利用有显著差异（P＝0.046），且经雪费（Scheffe）的事后检定显示外省人在牙医医疗服务利用高于本省闽南，在其他的研究中未有此发现，研究者于是进一步的去了解，发现本研究对象中... 基于13个网页 - 搜索相关网页 ?以雪費 分析檢定；若P值小於0.05達到顯著水準，再以雪費(Scheffe)進行事後檢定，比較其差異，以下將一一進行分析。 基于12个网页 - 搜索相关网页 ?雪費法 （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于12个网页 - 搜索相关网页 -Scheffe Method：事后比较 ?事后比较
spss复习整理讲课教案
一、单项选择题：(本大题小题,1 分/每小题,共分) 1.SPSS 的数据文件后缀名是: (A) .sav 2. 对数据的各种统计处理，SPSS是在下面哪一个选项中进行： (A) 数据编辑窗口； 3. 在SPSS中，下面哪一个不是SPSS的运行方式 (A) 输入运行方式； 4. 下面哪一个选项不属于SPSS的数据分析步骤： (D)数据扩展； 5. 在SPSS中，下面哪一个选项不属于对变量(列)的描述： (B) 变量名称大小； 6. 在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的： (D)A_BFG_ ；首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。 7. 在SPSS的定义中，下面哪一个变量名的定义是错误的： (A)AND ；SPSS有默认的变量名，以字母"VAR开头，后面补足5位数字，如VAR00001 VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名，如ALL、BY、AND、NOT、OR等。 8. 在SPSS数据文件中，下面那一项不属于数据的结构： (D)数据值； 9. 在SPSS数据文件中，下面那一项属于数据的内容： (D)数据值； 10. 通常来说，发放了900份问卷，可直接得到的有效问卷有800份，贝U SPSS所建立的相关数据文件中的行数为 (D)800； 11. 下面那一项不属于SPSS的基本变量类型： (D)整数型； 12. 当在SPSS数据文件中输入变量为“职工姓名”，则应选择的变量类型是： (B) 字符串型； 13. 当在SPSS数据文件中输入变量为“职工工资数”，则应选择的变量类型是： (A) 数值型； 13. 当在SPSS数据文件中输入变量为“公司成立日期”，则应选择的变量类型是： (C) 日期型； 14. 在SPSS的数据结构中，下面那一项不是“缺失数据”的定义： (D) 数据不是科学计数法； 15. 统计学依据变量的计量尺度将变量分为三类，以下哪一类不属于这三类： (D)科学计数类型； 16. 在统计学中，变量“身高”属于计量尺度中的： (A) 数值型变量；身高(定距)、优良中差(定序)、性别(定类) 17. 在统计学中，将变量“年龄”分为“老年”、“中年”、“青年”三个取值，分别用1、2、3 表示，则变量“年龄”属于计量尺度中的： (B) 定序型变量； 18. 在统计学中，将变量“性别”分为“男”、“女”、两个取值，分别用1、2表示，则变量 “性别”属于计量尺度中的： (C) 定类型变量； 19. 下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开： (C) 文本文件格式； 20. 下面哪一个选项不能被SPSS系统正常打开： (D) .exe ； 21. 在SPSS数据编辑窗口中，需要定义变量的数据结构，以下哪一项不属于变量的数据结构： (D) 变量值；
实验一 SPSS简介及统计整理教学内容
实验一S P S S简介及 统计整理
实验一SPSS简介及统计整理 一、实验目的和要求 1掌握SPSS安装、启动、主界面和退出； 2掌握SPSS的变量定义信息； 3掌握SPSS的数据录入与保存方法； 4掌握在SPSS中的实现各种统计描述参数的计算。引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 5理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作 6学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件 7掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序8 实验类型：验证型；实验时间：2学时 二、实验主要仪器和设备 计算机一台，Windows XP操作系统，SPSS环境。 三、实验原理 SPSS数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据的内容两部分构成，也可以说由变量和观测两部分构成。一个典型的SPSS数据文件如表2.1 所示。 SPSS变量的属性
SPSS中的变量共有10个属性，分别是变量名（Name）、变量类型（Type）、长度（Width）、小数点位置（Decimals）、变量名标签（Label）、变量名值标签（Value）、缺失值（Missing）、数据列的显示宽度（Columns）、对其方式（Align）和度量尺度（Measure）。定义一个变量至少要定义它的两个属性，即变量名和变量类型，其他属性可以暂时采用系统默认值，待以后分析过程中如果有需要再对其进行设置。在spss数据编辑窗口中单击“变量视窗”标签，进入变量视窗界面（如图2.1所示）即可对变量的各个属性进行设置。 四、实验内容与步骤 实验1.1数据文件管理 1．创建一个数据文件 数据文件的创建分成三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件，进入数据编辑窗口。窗口顶部标题为“PASW Statistics数据编辑器”。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，根据实验的设计定义每个变量类型。 （3）变量定义完成以后，单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，将每个具体的变量值录入数据库单元格内。 2．读取外部数据
spss数据分析报告怎么写
spss数据分析报告怎么写 今天乔布简历小编就和大家一起来看看spss数据分析报告怎么写。 关键词：spss数据分析报告怎么写 我们用一个例子来分析spss数据分析报告的写法——以某公司474名职工的综合状况为例进行分析。 一、数据介绍 本次分析的数据是某公司474名职工的状况统计表，其中有11个变量，分别是：职工编号、性别、出生日期、受教育水平程度、职务等级、起始工资、现工资、本单位工作经历、以前工作经历、民族类型、年龄。我们通过使用spss统计软件，对变量分别进行频数分析、描述性统计、方差分析，还有相关分析，来了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个别变量的分布特点和相互之间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。我们通过频数分析可以了解变量的取值情况，对把握数据的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，并分别以表格的形式呈现出来。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 3、Exploratory data analysis。 （1）交叉分析。 在实际分析中，除了了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。 （2）单因素方差分析。 我们把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。
spss复习资料整理
第一章 1.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，其最初为Statistical Package for the Social Sciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。 2.SPSS系统运行管理方式（SPSS的几种基本运行方式）有： （1）完全窗口菜单运行方式 （2）程序运行管理方式 （3）混合运行管理方式 3.SPSS的界面提供的五个窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。 第二章 1.SPSS的文件类型：语法文件（*.sps）、数据文件（*.sav）、结果输出文件（*.spv）。 2.SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案（Case）,每一个数据代表个体的属性，即变量（V ariable）。 3.SPSS变量名的命名规则： 1）必须以英文字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）； 2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等； 3）SPSS13及以后版本支持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英文字符，或者32个中文字符； 4）SPSS变量名不区分大小写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。 4.变量度量类型：定量（个数、高度、温度等）、定序（“十分重要”、“重要”、“一般”、“不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。 5.列和宽度的区别： 变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输入的字符串的长度； 列：设定该变量数据视图中列的宽度。 7.默认的缺失值类型：数值型类型（.）、字符串类型（空格）。 8.数据文件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括一对一合并和一对多合并。 9.SPSS用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。 10.在合并数据文件之前，所有需要合并的数据文件必须预先按照关键变量进行升序排列。否则，合并文件程序将失败。 11.（选择题）一对一合并变量时，两个文件都要提供个案；一对多合并时，活动的和非活动的文件都可以作为关键字。 课后练习题： 6.下列可以作为SPSS变量名的是 A).PRENTS12 B).1Name C).NOT TRUE D).@result 7.SPSS中可以设置工作目录，具体设置可以按照以下菜单： A).【选项】→【设置】 B).【编辑】→【选项】→【设置】 C).【编辑】→【选项】→【文件位置】
SPSS期末重点整理
t检验：一般是用于检验两组观测值的均值之间差异是否显著的统计分析方法。 单样本t检验：用于检验样本均值与总体均值或某个已知值之间的差异的显著性。如果总体均值已知，那么样本均值与总体均值之间的差异显著性检验就属于单样本的t检验。 独立样本t检验：独立样本指的是样本之间彼此独立，没有任何关联。两个独立样本的t检验用于检验两个不相关样本在相同变量上的观测值均值之间差异的显著性。要求①正态性，各个样本均来自于正态分布的总体；②方差齐性，各个样本所在的总体的方差相等；③独立性，两组数据之间是相互独立的，不能够相互影响。 配对样本t检验：配对样本（或相关样本）指两个样本的数据之间彼此有关联。配对样本t 检验用于检验两个相关样本的均值或一个样本，两次测量结果的均值之间差异的显著性。 方差分析：是一种通过分析样本数据的各项变异来源，以检验三个或三个以上样本平均 数是否具有显著性差异的一种统计方法。 单因素方差分析：用于检验一个因素变量的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化。 多重比较：进行了全方差分析之后，当自变量有3个或3个以上水平时，还有要对每两个组之间均值的差异进行比较，这称作事后组间均值的“多重比较”。 多因素方差分析：是检验两个或两个以上因素变量（自变量）的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化的分析方法。 主效应和“交互作用”效应：主效应考察的是在忽略其他因素的情况下一个自变量对观察变量的影响，即这一个因素变量的不同水平分组下的观测值的均值之间的差异是否显著。当一个自变量的单独效应随另一个自变量的水平的不同而不同时，则这两个自变量对因变量的影响存在交互作用。 协变量方差分析：是在进行方差分析时将那些除了要考察的自变量之外的、很难控制的、且对因变量产生显著影响的无关变量作为“协变量”，在分析自变量对因变量的影响时，消除协变量对因变量的影响，从而使分析的结果更准确。。 多元方差分析：有两个或两个以上的因变量的方差分析（可以是单因素的，也可以是多因素的）称为多元方差分析。 重复测量的方差分析：用于某个测量指标对每个被试在不同的时间内进行多次（3次或3次以上）重复测量的情况。 组间因素：是被试分组的因素，组间因素有几个水平就把被试划分成几个组。 组内因素：又称重复测量因素，就是测试的不同水平或不同次数，是在每个被试内的因素。组内因素的不同水平决定了重复测量的次数。 方差成分分析：是对混合效应模型的分析，如对单变量重复测量和随机区组设计的分析，用于分析混合效应模型中各随机效应对因变量变异贡献的大小。通过对方差的成分进行分析，可以确定如何减小方差。 相关分析：是分析两个变量观测值变化的一致性程度或密切程度的统计方法。 简单相关分析：用于只对两个变量的数据做相关分析，其中包括两个连续变量之间的相关和两个等级变量之间的秩相关。 偏相关分析：是控制第三变量（或其他多个变量）的影响后，两变量间相关程度的统计方法。皮尔逊相关：是对两列变量为连续等间隔（等距、等比）数据，而且数据呈正态分布的相关
SPSS简明教程(X2检验和T检验)
SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对
话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2 Open File对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3 Open Excel Data Source对话框 4．数据编辑
在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5 SPSS数据的保存 5. 数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
spss精选整理笔记
1、spss的三种输出结果: 表格格式格式文本格式标准图与交互图 2、变量名的定义与保留字不同，同时变量名不能一数字开头。变量名不能与spss保留字相同，spss的保留字有ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、TO、WITH。 3、字符型：字符型数据的默认显示宽度为8个字符位，系统不区分变量名中的大小写字母，并且不能进行数学运算。注意：在输入数据时不应输入引号，否则双引号将会作为字符型数据的一部分。 4、（1）定类尺度（Nominal Measurement）：定类尺度是对事物的类别或属性的一种测度，按照事物的某种属性对其进行分类或分组。离散型 特点：其值仅代表了事物的类别和属性，即能测度类别差异，不能比较各类之间的大小，所以各类之间没有顺序和等级。对定类尺度的变量只能计算频数和频率。 在spss中，能适用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型变量。使用定类变量对事物进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥原则。 （2）定序尺度（Ordinal Measurement）：定序尺度是对事物之间的等级或顺序差别的一种测度，可比较优劣或排序。离散型
特点：由于定序变量只能侧度类别之间的顺序，无法测出类别之间的准确差值，即测量数值不代表绝对的数量大小，所以其测量结果只能排序，不能进行运算。 （3）定矩尺度（Interval Measurement）：定矩尺度是对事物类别或次序之间间距的测度。 特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指出类别之间的差距是多少；定矩变量通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减运算。 （4）定比尺度（Scale Measurement）：定比尺度是能够测算两个测度值之间比值的一种计量尺度，它的测量结果同定距变量一样表现为数值。 特点：定比变量是测量尺度的最高水平，它除了具有其他三种测量尺度的全部特点外，还具有可计算两个测度之间比值的特点，因此它可以进行加、减、乘、除运算，而定矩变量值可进行加减运算。 定类、定序、定距、定比变量的比较 适用的运算形式=、??、?+、- X、∕ 变 量
SPSS数据处理与分析【模板】
图1 本研究假设概念模型图 4研究方法 4.1被试 本研究采用方便取样法选取东莞市和中山市多所普通公办初级中学1102名学生为被试。其中，男生552人，女生550人；初一年级719人，初二年级348人；被试的平均年龄为13.17岁，标准差为0.69，年龄范围介于12-16岁。
5 结果与分析 5.1 各个变量的平均数、标准差和相关系数 表1呈现了本研究所涉及的主要变量的平均数、标准差和相关矩阵。结果发现：（1）亲子关系与网络成瘾显著正相关，这表明亲子关系是青少年网络成瘾的风险性因素，亲子关系越多，青少年的网络成瘾症状越强。（2）抑郁与网络成瘾显著正相关，这表明抑郁是青少年网络成瘾的风险性因素，抑郁越多，青少年的网络成瘾行为越多。（3）亲子关系与抑郁显著正相关，而师生关系与网络成瘾相关不显著。这些研究发现为进一步检验抑郁的中介效应以及师生关系的调节效应提供了支持。 表1 各变量的平均数、标准差和相关系数 变量 1 2 3 4 5 6 Mean 5.2.师生关系在亲子关系对青少年网络成瘾直接效应的调节作用 本研究采用Hayes（2013）提出的PROCESS for SPSS的Model 1进行调节效应检验。以往研究指出性别、年龄、学业成绩、冲动性等是导致青少年网络成瘾的重要影响因素（补充参考文献），因此，本研究将上述变量作为控制变量纳入到回归方程。在数据处理之前，依据温忠麟, 张雷和侯杰泰（2006）的建议，本研究对对所有连续变量均进行了中心化处理。 如表2所示，研究发现，亲子关系可显著正向预测网络成瘾（b = 0.24，SE = 0.03, t = 8.67, p < 0.01），然而，师生关系（b = 0.03，SE = 0.03, t = 1.21, p > 0.05）、亲子
spss整理
Spss知识点 1.SPSS：①Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包” ②Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案” 2.SPSS两个常用窗口：数据编辑窗口(功能：定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据 .sav) 结果输出窗口（功能：显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形 .spv） 3.利用SPSS做数据分析的一般步骤：12 ①建立SPSS 数据文件（定义数据文件结构、录入修改和编辑待分析的数据） ②分析数据（统计分析之前的数据预处理、统计分析和建模） ③结果的说明和解释④数据和分析结果的保存 4.SPSS数据文件的特点： ①SPSS数据文件的扩展名是：.sav ②SPSS数据文件属于结构性数据文件（数据结构:变量名、数据类型、变量名标签、变量值标签、缺失值的定义、度量尺度以及数据的显示属性；在数据编辑窗口的变量视图Variable View中完成。 数据内容：待分析的具体数据；在数据编辑窗口的数据视图Date View中完成。） 5.SPSS数据的基本组织方式：①原始数据的组织方式（数据编辑窗口中一行称为一个个案，所有个案组成完整的SPSS数据。一列称为一个变量，每个变量都有一个名字，称为变量名，它是访问和分析SPSS每个变量的唯一标识。）②计数数据的组织方式（数据编辑窗口中一行为变量的一个分组。所有行囊括了该变量的所有分组情况。一列仍为一个变量，代表某个问题或某个特征方面以及相应的计数结果。） 6.变量名：是变量访问和分析的唯一标志。 7.变量命名原则： ①首字符必须是字母或汉字，后面可以是任意字母、数字或除了“！”、“？”、“*”之外的任意字母或数字②长度应少于64个字符（32个汉字） ③不能用下划线“_”、句号和圆点作为变量名的最后一个字符 ④SPSS的变量名不能与SPSS的保留字相同，如ALL、AND、WITH、OR等 ⑤同一文件中变量名必须惟一，不区分大小写。 8.数据类型是指每个变量取值的类型。有数值型、字符型和日期型。 9.若字符型数据定义为数值型时，需要定义一个变量值标签。 10.变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息，对于定类型和定序性数据尤为重要。如定类（民族、性别）定序（收入的高中低） 11.计量尺度又叫变量层次。定距>定序>定类 12.定类变量（定类尺度 Nominal Variable）： ①是最低层次的变量，变量取值只有类别属性之分，而无大小、程度之别。 ②根据变量值，只能知道研究对象是相同或是不同。从数学运算特征来看，只具有等于或不等于（=、≠）的性质。例如：性别。 13.定序变量:①变量层次高于定类变量。 ②变量取值除了有类别属性之外，还有等级、次序的差别，其数学特性除了（=、≠）之外，还有大于或小于（＞＜）之分。例如：文化程度、职称、态度等 14.定距变量（定距尺度 Interval Variable）：①变量层次高于定序变量。 ②变量取值除了有类别、次序属性之外，取值之间的距离还可以用标准化的距离去量度。其数学特性除了（=、≠；＞＜）之外，还可以进行加或减（+，-）。 例如：智商、成绩、收入等。 15.高层次的变量包含低层次变量的数学特征。 16.一个变量的层次并不是唯一的。高层次的变量可以作为低层次变量来使用，但是会使资料的信息使用不完全，尽量按其最高层次来统计分析。如：收入 17.Spss支持的数据格式有SPSS文件格式、Excel文件格式、dbf文件格式、文本文件格式。
spss简明教程检验和t检验
S P S S最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSSforWindows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。 3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2OpenFile对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3OpenExcelDataSource对话框 4．数据编辑 在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。 5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5SPSS数据的保存 5.数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
T检验相关spss数据
第一问：两组评酒员的评价结果有显著性差异，第二组更可靠一些T检验 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 第一组红27 73.056 7.3426 1.4131 第二组红27 70.515 3.9780 .7656 频率
频率表 第一组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效53.9 1 3.7 3.7 3.7 58.7 1 3.7 3.7 7.4 59.9 1 3.7 3.7 11.1 62.7 1 3.7 3.7 14.8 68.6 1 3.7 3.7 18.5 69.2 1 3.7 3.7 22.2 70.1 1 3.7 3.7 25.9 71.5 1 3.7 3.7 29.6 72.2 1 3.7 3.7 33.3 72.3 1 3.7 3.7 37.0 73.0 2 7.4 7.4 44.4 73.3 1 3.7 3.7 48.1 73.8 1 3.7 3.7 51.9 74.2 1 3.7 3.7 55.6 74.6 1 3.7 3.7 59.3 74.9 1 3.7 3.7 63.0 77.1 1 3.7 3.7 66.7 77.2 1 3.7 3.7 70.4 78.0 1 3.7 3.7 74.1 78.6 2 7.4 7.4 81.5 79.3 1 3.7 3.7 85.2 80.3 1 3.7 3.7 88.9 80.4 1 3.7 3.7 92.6 81.5 1 3.7 3.7 96.3 85.6 1 3.7 3.7 100.0 合计27 100.0 100.0 第二组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效61.6 1 3.7 3.7 3.7 65.3 1 3.7 3.7 7.4 65.4 1 3.7 3.7 11.1
SPSS所处理的数据文件有两种来源
SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。 1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件 当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要SPSS做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。 图进入SPSS数据编辑器 (1) 数据编辑（SPSS Data Editor）界面介绍 窗口名显示栏：在窗口的顶部，显示窗口名称和编辑的数据文件名，没有文件名时显示为“Untitled-SPPS Data Editor”。 窗口控制按钮：在窗口的顶部的右上角，第一个按钮是窗口最小化，第二个按钮是窗口最大化，第三个按钮是关闭窗口。SPSS主菜单：在窗口显示的第二行上，有：File文档，Edit编辑，View显视，Data数据，Transform转换，Analyze分析，Graphs 图形，Utilities公用项，Windows视窗。
图 SPSS窗口界面 常用工具按钮：在窗口显示的第三行上，有：打开文档，保存文档，打印，对话检索，取消当前操作，重做操作，转到图形窗口，指向记录，指定变量操作，查找，在当前记录的上方插入新的空白记录，在当前变量的左边插入新的空白变量，切分文件，设置权重单元，标记单元，显示价值标签。 数据单元格信息显示栏：在编辑显示区的上方，左边显示单元格和变量名（单元格：变量名），右边显示单元里的内容。 编辑显示区：在窗口的中部，最左边列显示单元序列号，最上边一行显示变量名称，缺省为“Var”。 编辑区选择栏：在编辑显示区下方，Data View 在编辑显示区中显示编辑数据，Variable View在编辑显示区中显示编辑数据变量信息。 状态显示栏：在窗口的底部，左边显示执行的系统命令，右边显示窗口状态。 (2) 数据文件格式 数据文件格式以每一行为一个记录，或称观察单位（Cases），每一列为一个变量（Variable）。由于SPSS不同的统计分
SPSS数据初步整理须知
SPSS数据初步整理须知 对于问卷收集到的调查数据或通过其它方法，如眼动仪、脑电仪以及生理记录仪等获得的数据，在进入SPSS分析前最好对数据进行预处理，其作用：防止错误数据导致不恰当的推论。本次主要谈谈问卷数据在分析前的一些预处理工作。 数据预处理的步骤： 1. 对所有数据源的质量进行初步审核。 1.1 剔除无效答卷。如是问卷数据，可以查看被调查者的回答是否呈现某种规律，或者回答者不符合我们调查的人群，或者存在大量题目漏答现象。 1.2 检查是否有明显错误回答。如是否按指导语进行回答，基本信息是否有误。是否有明显的回答矛盾等等。 2. 对数据进行编码。 编码主要有事前编码和事后编码，事前编码主要针对封闭式问卷，而事后编码则主要是针对开放式问题。 编码有三个工作：第一是定义数据的变量名，第二定义变量名标签，即这个变量代表什么意思。第三定义变量值及值标签。即变量的取值，以及这个取值的含义。如变量名为sex，其变量标签为“性别”，其变量的取值为“1”或“2”，分别表示“男”和“女”（变量值标签）。 2 2.1 单选题的编码。第一定义变量名，一般用题目序号，如第6题，则变量名为Q6，其变量名标签一般用问题。而变量的取值则为单选题的选项。有几个选项就有几个变量值，而值的标签则是选项的内容。 2.2 多选题的编码。每一个选项就得作为一个新变量。如第7题是多选题，有五个选项，可多选三项。则五道选项分别定义变量名为Q71，……Q75，每个变量名的标签即这五道选项的内容。而变量值及标签为“0”或“1”，0表示未选，1表示选中。 2.3 排序题的编码。有两种方法：其一跟多选题类似。如第7题要求对所选的三个选项进行排序。变量名及标签同上。而变量值除了“0”（表示未选）外，还有“1”“2”“3”分别表示排序第一，排序第二，排序第三。其二根据要求选择三项进行排序，则只需要定义三个变量，Q71，Q72，Q73，变量名标签则表示排序第一，排序第二，排序第三。变量值为五道选项的序号，而变量值标签则分别是五道选项的内容。 2.4 开放题的编码。首先应将开放题中受试所填写的选项进行分类汇总。初次归类尽量归细一点。再做统计分析时如果觉得分类太细可以再次进行归大类。
用SPSS进行单样本T检验(OneSampleTTest)
用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子： 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 分析：此检验的假设是： H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断： 1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 同上，打开SPSS,读入数据，结果： 从结果中判断： t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
使用SPSS软件进行数据分析 文档通过自己论证属实。 【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。 第一步：录入或调入数据（图1）。 图1 原始数据（未经标准化） 第二步：打开“因子分析”对话框。 沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径 图3 因子分析选项框 第三步：选项设置。 首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。下面逐项设置。 图4 将变量移到变量栏以后 ⒈设置Descriptives选项。 单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框 在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。 在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。 设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。 ⒉ 设置Extraction 选项。 打开Extraction 对话框（图6）。因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。 在Analyze 栏中，选中Correlation matirx 复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析；如果选中Covariance matrix 复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言，由于数据标准化了，这两个结果没有分别，因此任选其一即可。 在Display 栏中，选中Unrotated factor solution （非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言，这一项选择与否都一样；对于旋转因子分析，选择此项，可将旋转前后的结果同时给出，以便对比。 选中Scree Plot （“山麓”图），则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图（形如山麓截面，故得名），以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。 在Extract 栏中，有两种方法可以决定提取主成分（因子）的数目。一是根据特征根（Eigenvalues ）的数值，系统默认的是1=c λ。我们知道，在主成分分析中，主成分得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认1=c λ，则所有方差大于等于1的主成分将被保留，其余舍弃。如果觉得最后选取的主成分数量不足，可以将c λ值降低，例如取9.0=c λ；如果认为最后的提取的主成分数量偏多，则可以提高c λ值，例如取 1.1=c λ。主成分数目是否合适，要在进行一轮分析以后才能肯定。因此，特征根数值 的设定，要在反复试验以后才能决定。一般而言，在初次分析时，最好降低特征根的临
SPSS_操作要点整理--详细版解读
Spss操作要点详细版 第一章导论——SPSS介绍 学习目标：初步认识SPSS软件的内容 一、SPSS界面说明 SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。 标题栏 菜单栏 工具栏 数据栏 标签 图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面 该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下： 1。标题栏：功能与其它Windows软件一致。 2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。 2．1 File：文件操作菜单。单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Read Text Data：读入文本文件； ·Save和Save As：保存文件； ·Display Data Info：显示数据的基本信息； ·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图1-3 File菜单项的下拉菜单 图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 2．2 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值； ·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据； ·paste variables：粘贴指定的变量； ·clear：清除所选的观测值或变量； ·find：查找数据。 2．3 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。 2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括： ·Define Variable Properties：定义变量属性； ·Copy Data Properties：复制数据文件属性； ·Insert Variable：插入变量； ·Insert Cases：插入变量或观测值； ·Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序； ·Transpose：把数据文件的行列进行转置； ·Restructure：数据重组； ·Aggregate：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组
常用SPSS数据处理方法
常用SPSS数据处理方法，你都会吗？ 数据编辑处理是在统计和分析数据时，第一步要做的。尤其是当面对大量数据时，数据处理是一个重要的过程，可以达到提高处理效率及精度的目的。 为配合进行更好的分析，研究过程过可能涉及到以下数据处理工作： 1、定义变量名 2、制定数据标签 3、数据编码 4、计算变量 5、无效样本处理 6、特殊值处理等 定义变量 定义变量，就是给每个指标起名字。每个变量都需要有对应的变量名，以便得到更规范的表格呈现和操作体验，spssau中通过“标题修改”定义变量名，一般用于以下情况： ●上传数据后，对不规范标题修改 ●完成数据编码后，进行标题修改 ●完成生成变量后，进行标题修改 ●有多余无意义的标题，进行删除标题（一次只能删除一个标题）
数据标签 除了标题名需要定义，数据标签也是一个重要的属性。数据标签用于标识数据中的数字代表的意义，对数据的含义进行解释说明，比如用1表示男，用2表示女。数据标签仅影响表格展示，完全不影响分析结果。 数据编码 量表问卷中经常会使用到反向计分，反项题得到数据在分析以前，要先进行重新编码。
数据编码通常除了用于处理反项题，还会用于数据组合。 比如1代表高中，2代表大专，3代表本科，4代表硕士，5代表博士。希望组合成三组分别是：本科以下,本科,硕士及以上.则可处理为：1->1，2->1，3->2，4->3，5->3，最终数字1代表本科以下，2代表本科，3代表硕士及以上 无效样本 在数据分析之前，首先需要进行数据查看，包括数据中是否有异常值，无效样本等。如果有无效样本则需要进行处理，然后再进行分析。另外如果数据中有异常值也需要进行处理后再进行分析。无效样本会干扰分析研究，扭曲数据结论等，因而在分析前先对无效样本进行标识显示尤其必要。 如果数据来源为问卷，则很可能出现无效样本，因为填写问卷的样本是否真实填写无从判定；如果数据库下载或者使用二手数据等，也可能出现大量缺失数据等无效样本。