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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，则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；
22. 在SPSS数据结构中，下面哪一项不属于数据类型：
(D)数值标签型；
23.下面哪一个选项不是SPSS中定义的基本描述统计量：
(D)回归函数；
24.下面哪一个选项不是SPSS中定义的基本描述统计量：
D)因子；
25.下面那一项刻画了随机变量分布形态的对称性：
(D)偏度系数；
26.下面那一项刻画了随机变量分布形态陡缓程度：
(D)峰度系数；
27.对于SPSS来说，下面那一项不包括在变量的频数分布内容中：
(D)均值；（频数、百分比、有效百分比、累计百分比）
27.对于SPSS来说，下面那一项不包括在变量的频数分布内容中：
(C)标准差；
28.在SPSS中，下面那一项不是频数分析中常用的统计图形：
(D)分类图；
29.在SPSS中，当需要对变量进行频数分析时，需要选择下面那一项菜单：
(C)分析；
30.在进行数据的统计分析之前，一般需要完成数据的预处理，以下哪一项不属于数据的预处理内容：
(B)峰度和偏度处理；
31.在SPSS中，当我需要对原有某个变量的数据进行取对数运算时，应选取下面那一项进行处理：
(A)变量计算；
32.在SPSS中，下面那一项不属于数据分组的目的：
(D)有利于进行因子分析；
33.对于SPSS中的组距分组，下面那一项是正确的说法：
(A)分组数与数据本身特点和数据个数有关；
34.对于SPSS来说，能够快捷找到变量数据的最大值和最小值的数据预处理方法是：
(A)排序；
35.对于SPSS来说，能够快捷找到变量数据的异常值的数据预处理方法是：
(A)排序；
36.在学生的一张数据表中，有平时分数、实验分数和卷面分数，如使用SPSS计算最终得分，则需要使用SPSS预处理中的：
(C)变量计算；
37.在SPSS中，以下哪个选项可以完成如下功能：由收集的整体数据中抽取出年龄大于30的数据：
(A)数据选取；
38.下面哪一个选项不是对数据的基本统计分析：
(D)实现变量的排序与合并；
39.在SPSS中，当变量是数值型时，则频数分析所用图形为：
(A)直方图；
40.在SPSS中，当需要选取出满足某一个条件的所有个案，则使用下面的那一项：
(A)个案选择；
41.在SPSS中，均值的计算适合下面那一项：
(A)定距型；
42.现有一批数据为(0,1,2,-2,3,-3,4)，则这批数据的极差为：
(A)7；
43.以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(B)小于零；右偏大于0；左偏小于0；偏度为0表示对称。
44. 以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(A)大于零；
45.以下图是某随机变量的概率密度，请问其峰度是：
(C)等于零；
46.单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量，例如，当分析不同施肥量是否对农产品产量带来显著影响、地域差别是否对妇女生育率有关系和学历对工资的作用关系时，控制变量分别是：
(A)施肥量、地域和学历；(B)施肥量、生育率和学历；
(C)施肥量、地域和工资；(D) 农产品产量、地域和学历；
47. 单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量，例如，当分析不同施肥量是否对农产品产量带来显著影响、地域差别是否对妇女生育率有关系和学历对工资的作用关系时，观测变量分别是：
(A)农产品产量、妇女生育率和工资；
48.当需要分析多个随机变量之间的相互影响和关系时，在SPSS中应使用下面哪一个选项：
(D)交叉分组下的频数分析；
49.下面那一种情况下，可以使用交叉列联表中来进行卡方分布检验：
(A)列联表单元格的全部期望频数都大于6；
50.当需要分析某一个变量的分布情况时，采用下面那一个选项较为合适：
(A)频数分析；
51.在统计分析中，描述变量的数据离散程度的基本统计量是：
(A)标准差；
52.在统计分析中，描述变量数据分布的中心位置的基本统计量是：
(D)均值；
53.在统计分析中，描述变量数据分布的对称程度的基本统计量是：
(B)偏度；
54.在统计分析中，描述变量的数据分布的陡峭程度的基本统计量是：
(C)峰度；
55.下面那一种说法是正确的：
(B)偏度大于零，则数据分布的长尾巴在左边；
56.下图中右下角的问号应选择：
(C)参数检验；
57.在得到一批未知其总体分布的数据后，可使用以下哪种方法验证其是否与某个已知理论分布相吻合： (C)参数检验；
58. 需要检验一批未知的连续数值型随机单样本是否是正态分布，则需要下面的那一项： (C)标准差检验；
59.已知某一分布是正态分布的随机变量x 的均值为μ，方差为2σ，则将其转换成标准正态分布(即均值为0，标准差为1)的公式是：
(A)()x μσ-；(B)2
()x μσ-；(C)()
x n μ-；(D)()x σμ-；
60.下面那一项不是两独立样本t 检验的前提条件： (D)两个样本的方差必须相等；
61.设待检验两个总体的均值分别为1μ、2μ，则相关的两独立样本t 检验的假设0H 是： (A)012:0H μμ-=；
62.在交叉列联表检验中，行数为6，列数为7，则当变量间独立时所对应卡方分布的自由度是： 自由度=（列数-1）*（行数-1） (A)30；
63.在交叉列联表检验中，当变量间独立时所对应检验统计量的分布是： (A)卡方分布；
64.已知两批独立随机样本都服从正态分布，要检验这两批随机样本的方差是否相同，则需要采用： (A)F 检验；
65. .已知两批独立随机样本都服从正态分布，要检验这两批随机样本的均值是否相同，则需要采用： (B)两独立样本t 检验；
66. 已知一批独立随机样本服从正态分布，要检验这批随机样本的均值是否与某总体分布的均值相同，则需要采用： (A)单样本t 检验；
67.下面那一项不属于假设检验的基本步骤： (B)画出随机样本的直方图；
68.当样本的分布未知，需要利用样本的数据推断出总体分布形态的方法是： (A)非参数检验；(B)参数检验；(C)方差检验；(D)因子分解；
69. 在总体分布未知的情况下，利用样本数据对所假定总体的分布进行显著性检验的方法是： (B)非参数检验；
70.现有两段独立样本数据，欲判断它们之间的分布是否存在显著性差异，则可采用： (B)非参数检验；
71.单样本的总体分布卡方检验属于： (C)非参数检验，用于了解样本的分布是否与某一已知的理论分布吻合；
72. 单样本K-S 检验属于： (C)非参数检验，用于了解连续数值型样本的分布是否与某一已知的理论分布吻合；
73.两配对样本t检验的目的是：
(C)推导出来自于两个总体的配对样本的分布是否存在显著性差异；
74.以下是使用SPSS所做的非参数检验的结果图，根据所给图选择正确的一项：
：
(A)接受假设H0；
75.样本值序列为1011011010011000101010000111，则整段样本值序列的游程数是：
(A)17；
75.样本值序列为男男女女女男女女男男男男，则整段样本值序列的游程数是：
(A)5；
76.样本值序列为男男男男男男男女女女女女，则整段样本值序列的游程数是：
(A)2；
77. 样本值序列为男男男男男男男女女女女女，则整段样本值序列的游程数是：
(A)2；
78. 样本值序列为男女男女男女男女男女男男，则整段样本值序列的游程数是：
(C)11；
79. 样本值序列为00110111000100100010，则整段样本值序列的游程数是：
(C)11；
80. 样本性质下面的那一项可适用于两独立样本的曼-惠特尼U检验：
(A)样本秩；
81. 样本性质下面的那一项可适用于两独立样本的K-S检验：
(B)样本数值；
82．下图是某两独立样本的游程检验示意图，请问图中数据的游程数是：
(A)6；
83.K-S检验可用于：
(B)非参数检验；
84.下面那一选项是独立样本：
(A)分别对两批不同年级的大学生调查他们的学习兴趣；
85.现有一批数据：2.3, 1.2, 3.8, 6, 9，则6的秩是：
(C)4，
86.观察某新开发的饲料对猪的影响：首先不用这个饲料，测量猪在一个月的体重；再在下一个月内使用新饲料喂养同一批猪，测量体重；实验者想知道前后两个月猪的体重的分布是否有差别，则可用以下哪一项进行检验：
(C)方差检验；
87.观察某新的营销手段对商品销售量的影响：首先不用这个营销手段，测量10种商品在一个月的销售量；再在下一个月内使用该新营销手段处理同样这10种商品，测量销售量；实验者想知道这新的营销手段是否对商品的销售量有显著性区别，则可用以下哪一项进行检验(销售量的分布未知)：
(A) 非参数检验中的两配对样本检验；
88.观察性别是否对书籍种类的购买意愿有差别：随机选择20个男同学，随机选择30个女同学，分别调查他们对书籍的购买意愿，调查者想知道性别对数据种类的购买是否有影响，则可使用(男和女同学购买数据的分布是正态分布)：
(B) 非参数检验中的两独立样本检验；
89.在假设检验中，秩的概念主要用在下面那一项中：
(B)非参数检验；
90.现有一种饲料，使用不同的数量来喂养动物，测量出不同喂养量情况下动物的体重，现欲知道动物的体重是否与不同喂养量有关，则采用下面那一项：
(D)方差检验；
91.使用某种肥料对10块玉米田的产量进行实验，分别在每块田内使用0公斤、1公斤、2公斤、3公斤、4公斤、5公斤该肥料，再测量出每种肥料使用量和每块田的产量，当使用方差分析时，下面哪一个说法是正确的：
(A)肥料量是控制变量，每块田的产量是观测变量；
92.在制定某商品广告宣传策略时，广告效果可能会受到广告形式、地区规模、选择的栏目、播放的时间段、播放的频率等因素的影响。人们需要研究在影响广告效果的众多因素中，那些因素是主要的，则最适合的分析方法是：
(C)多配对样本分析；
93.在方差分析中，共分为4组，每组有30个数据，则检验统计量F服从：
(A)自由度为(3,116)的F分布；F(k-1，n-k)
94.现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则1.2的秩是：
(A)2；
95．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则1.3的秩是：
(B)3；
96．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则3.2的秩是：
(D)4；
97．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则4.5的秩是：
(B)5；
98．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则6的秩是：
(A)6；
99．现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则9.8的秩是：
(D)7；
100. 现有一批数据：3.2，1.3，4.5，6，0.8，9.8，1.2，则0.8的秩是：
(C)1；
101.比较多种促销形式对同样10种商品销售的影响，则需要以下方法：
(C)多配对样本的非参数检验；
102.分析不同广告形式、不同地区对产品的销售额影响时，需要使用：
(B)多因素方差分析；
103.在多因素方差分析中，下面那一项不会影响观测变量的变动：
(A) 各控制变量的独立作用；
104.变量x=(1,2,3)，y=(2,4,6)，则变量x和y的相关系数是：
(A)1；
105.对于变量x和y之间的相关系数，下面哪一个说法是错误的：
(D) 当变量之间存在非线性关系时，还可以使用相关系数判断x和y之间的关系；
106.对于回归分析来说，下面那一项不属于回归分析的基本步骤：
(C)计算样本数据的峰度；
三、简答题：(请将解答写在试卷上，本大题3小题,10分/每小题,共30分)
1.如下是一份问卷调查表：
①被调查者专业：
(A)理科；(B)文科；(C)工科；(D)社会科学；
②被调查者年级：
(A) 1年级；(B) 2年级；(C) 3年级；(D) 4年级；
③被调查者性别：
(A)男；(B)女
④被调查者年级的月花费量；
⑤被调查者入学日期；
⑥被调查者民族；
、“定类型变量”。
2.现有计数数据如下：
请按照SPSS 中的要求，分别填写下表中的数据组织方式：
注：需填写“变量1”、“变量2”、“变量3”的具体名字。 4.现在SPSS 中某一变量的一批数据如下： -1.16；1.43；-0.87；-0.45；-1.79；-1.52；1.01；0.74；0.58；0.01；-0.88；1.52；-0.27；-0.01；1.36；-0.21；
请计算这批数据的均值，方差，标准差：全距，偏度系数，峰度系数 解：均值=-0.03 方差=1.10 标准差=1.05
全距=1.52-（-1.79）=3.31 偏度系数=0.01 峰度系数
=-1.19
5.年龄和血压列联表如下：
请根据交叉列联表的卡方检验步骤，判断年龄和血压之间是否是独立无关的。
答：经过血压和年龄的交叉列联表的卡方检验，得出渐进Sig.（双侧）的值大于0.05，因此年龄和血压之间不独立。
6.请简述单样本t 检验的目的、前提和实现步骤。
答：目的：利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值存在显著差异，它是对总体均值的假设检验。检验前提是样本来自的总体应服从或近似服从正态分布。实现步骤：提出原假设—选择检验统计量—计算检验统计量的观测值和概率P-值—给定显著水平a ，并作出决策。
7.请简述两独立样本t 检验的目的、前提和实现步骤。。
答：目的：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。检验前提是：样本来自的总体应服从或近似服从正态分布；两样本相互独立，即从一总体抽取一个样本对另一总体中抽取一个样本没有任何影响，两个样本的量可以不相等。实现步骤：提出原假设—选择检验统计量—计算检验统计量的观测值和概率P-值—给定显著水平a ，并作出决策。
8.请简述假设检验的步骤。
答：提出原假设和备择假设—选择检验统计量—计算检验统计量观测值发生的概率—给定显著水平a，并作出决策。
9.下面是某一个参数检验的结果：
问题如下：
(1)这是单样本t检验还是两独立样本t检验？两独立样本t检验
(2)请简述F检验的结果；经查看，该检验的F统计量的观测值为0.161，对应概率P-值为0.688，由于概率P-值大于0.05，因此两总体的方差没有显著差异。
(3)请简述检验的结果。两总体均值检验，其中t的观测值为-0.34，对应的双侧概率0.734，由于概率值大于0.05，因此两总体的均值没有显著差异
10.下面是一张有关两种工艺下产品寿命的SPSS表，其中sysm表示使用寿命值，gy表示两组
请用两独立样本的曼-惠特尼方法对这批数据进行检验，判断两组数据的分布是否存在显著性差别(只需要给出曼-惠特尼U统计量的值即可)。
答：U=W-k(k+1）/2=40-8*9/2=4
11.下图左边是SPSS中甲乙两种工艺下某产品寿命的一批数据，请在下图右表中计算出混合排序后的样本数据，各组标记、甲乙工艺的累积频数、累积频率和累积频率的差。(提示：两独立样本的K-S检验)。
经过计算，混合排序后的样本数据分别为646、649、650、651、652、661、662、663、669、672、675、679、682、692、693，各组标记分别为2、2、2、2、2、1、2、2、1、2、1、1、1、1、1，甲工艺累计频数为0、0、0、0、0、1、1、1、2、2、3、4、5、6、7，乙工艺的累计频数为1、2、3、4、5、5、6、7、7、8、8、8、8、8、8，甲工艺累计频率为0、0、0、0、0、0.143、0.143、0.143、0.286、0.286、0.429、0.571、0.714、0.857、1，乙工艺累计频率为0.125、0.25、0.375、0.5、0.625、0.625、0.75、0.875、0.875、1、1、1、1、1、1，累计频率差为0.125、0.25、0.375、0.5、0.625、0.625、0.482、0.607、0.732、
0.589、0.714、0.571、0.429、0.286、0.143。
四、叙述和分析题：(本大题小题, 分/每小题,共分)
1.请简述利用SPSS进行数据分析的步骤。
SPSS数据的准备—SPSS数据的加工整理—SPSS数据的分析—SPSS分析结果的阅读和理解。
2.现有SPSS数据如下图：
请完成以下任务：
①画出该SPSS数据的交叉列联表；
②请进行所做交叉列联表的卡方检验；
③判断年龄和血压之间是否有关系。
（1）
血压
低血压（1）正常（2）高血压（3）
年龄1 27 48 23
2 37 91 51
3 31 93 73
（2）假设行变量和列变量独立，计算卡方统计量值为9.352，并得出统计量观测值得概率为0.53，大于0.05，因此在原假设的前提下，卡方观测值出现时极有可能的，因此假设成立。
（3）年龄和血压之间相互独立。
3.如下图为四个城市的儿童身高调查表：
使用非参数检验中的多独立样本的Kruskal-Wallis检验，检验多个总体的分布是否存在显著性差异。
①请完成如下表：
样本数据组标记秩
69 4 1
70 4 2
71 2 4
71 4 4
71 4 4
72 1 7
72 2 7 72 4 7 73 2 9 74 2 10.5 74 2 10.5 75 1 12.5 75 3 12.5 76 1 14.5 76 3 14.5 77 3 16 78 1 18 78 3 18 78 3 18 79
1
20
（2）请计算各组的秩和，平均秩和总平均秩i R ，总平均秩R 和检验统计量K W -(注：检验
统计量K W -的计算公式是1
12
(1)k
i i K W R R N N =-=-+∑)。,
4.下图是4组数据的销售量，请完成以下工作：
① 分别计算单因素方差分析概念中的SST(观测变量总离差平方和)、SSA(组间离差平方和)
和SSE(组内离差平方和)；
② 计算MSA(平均组间平方和)和MSE(平均组内平方和)； ③ 写出F 统计量的表达式并计算F 值； 答案：
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
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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。