spss精選整理筆記

1、spss精選整理筆記1、spss的三種輸出結(jié)果: 表格格式 格式文本 格式標(biāo)準(zhǔn)圖與交互圖2、變量名的定義與保留字不同，同時(shí)變量名不能一數(shù)字開(kāi)頭。變量名不能與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：字符型數(shù)據(jù)的默認(rèn)顯示寬度為8個(gè)字符位，系統(tǒng)不區(qū)分變量名中的大小寫(xiě)字母，并且不能進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。注意：在輸入數(shù)據(jù)時(shí)不應(yīng)輸入引號(hào)，否則雙引號(hào)將會(huì)作為字符型數(shù)據(jù)的一部分。4、（1）定類(lèi)尺度（Nominal Measurement）：定類(lèi)尺度是對(duì)事物的類(lèi)別或?qū)傩缘囊环N測(cè)度，按照事物的某種屬性對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)或分組。離散

2、型特點(diǎn)：其值僅代表了事物的類(lèi)別和屬性，即能測(cè)度類(lèi)別差異，不能比較各類(lèi)之間的大小，所以各類(lèi)之間沒(méi)有順序和等級(jí)。對(duì)定類(lèi)尺度的變量只能計(jì)算頻數(shù)和頻率。在spss中，能適用定類(lèi)尺度的數(shù)據(jù)可以是數(shù)值型，也可以是字符型變量。使用定類(lèi)變量對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，必須符合窮盡原則和互斥原則。（2）定序尺度（Ordinal Measurement）：定序尺度是對(duì)事物之間的等級(jí)或順序差別的一種測(cè)度，可比較優(yōu)劣或排序。離散型特點(diǎn)：由于定序變量只能側(cè)度類(lèi)別之間的順序，無(wú)法測(cè)出類(lèi)別之間的準(zhǔn)確差值，即測(cè)量數(shù)值不代表絕對(duì)的數(shù)量大小，所以其測(cè)量結(jié)果只能排序，不能進(jìn)行運(yùn)算。（3）定矩尺度（Interval Measurement）：

3、定矩尺度是對(duì)事物類(lèi)別或次序之間間距的測(cè)度。特點(diǎn)：不僅能將事物區(qū)分為不同類(lèi)型并進(jìn)行排序，而且可能準(zhǔn)確指出類(lèi)別之間的差距是多少；定矩變量通常以自然或物理單位為計(jì)量尺度，因此測(cè)量結(jié)果往往表現(xiàn)為數(shù)值，所以計(jì)量結(jié)果可以進(jìn)行加減運(yùn)算。（4）定比尺度（Scale Measurement）：定比尺度是能夠測(cè)算兩個(gè)測(cè)度值之間比值的一種計(jì)量尺度，它的測(cè)量結(jié)果同定距變量一樣表現(xiàn)為數(shù)值。特點(diǎn)：定比變量是測(cè)量尺度的最高水平，它除了具有其他三種測(cè)量尺度的全部特點(diǎn)外，還具有可計(jì)算兩個(gè)測(cè)度之間比值的特點(diǎn)，因此它可以進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算，而定矩變量值可進(jìn)行加減運(yùn)算。定類(lèi)、定序、定距、定比變量的比較適用的運(yùn)算形式=、 、 +、

4、 -X、變量層次定類(lèi)變量定序變量定距變量定比變量5、對(duì)變量進(jìn)行操作的內(nèi)容主要集中于Transform菜單中，包括新變量的生成、記錄的排序、對(duì)變量進(jìn)行計(jì)數(shù)等。1）計(jì)算新變量：Compute用于給變量賦值，其特點(diǎn)如下：目標(biāo)變量可以是新變量，也可以是已有的變量。賦給變量的值可以是一個(gè)常數(shù)，也可以是從已有變量值或系統(tǒng)函數(shù)計(jì)算而來(lái)的值操作記錄集可以是所有記錄，也可以設(shè)定邏輯條件，只對(duì)滿(mǎn)足條件記錄加以賦值。其余紀(jì)錄的相應(yīng)變量或保持原狀，或被賦于缺失值。2）變量轉(zhuǎn)換：Recoderecode into different variables在SPSS中可以將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散（等級(jí)或定序）變量，按照某種一一

5、對(duì)應(yīng)的關(guān)系生成新變量值，可以將新值賦給原變量。注意所有的范圍都是包含了端點(diǎn)的，而前面設(shè)定的變換會(huì)優(yōu)于后面的變換。Recode過(guò)程也常用于合并某個(gè)分類(lèi)變量的幾個(gè)水平為一個(gè)水平3) Categorize variable 用于將連續(xù)性變量自動(dòng)按要求公成等間距的幾組4) count過(guò)程 如果用戶(hù)需要對(duì)滿(mǎn)足某項(xiàng)條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，可以使用Count命令。 先在Target Variable中指定一個(gè)變量（可以是已經(jīng)存在的變量或新變量），并定義變量標(biāo)簽，然后指定要統(tǒng)計(jì)的變量加到Numeric Variables框中，再單擊Define Values按紐，打開(kāi)Value to Count對(duì)話(huà)框。 Valu

6、e:輸入某個(gè)值為清點(diǎn)對(duì)象；System-missing:以系統(tǒng)的缺失值為清點(diǎn)對(duì)象；System-or user missing:以系統(tǒng)或用戶(hù)指定的缺失值為清點(diǎn)對(duì)象；Range:指定數(shù)值的計(jì)數(shù)區(qū)域：其中包括： （ ）through（ ）在框內(nèi)指定下限和上限lowest through（ ）: 在框內(nèi)只指定上限；（ ）highest through: 在框內(nèi)只指定下限。5) 在數(shù)據(jù)表格的變量名處單擊右鍵，彈出的右鍵菜單最后兩項(xiàng)就是“sort Ascending”和“Sort Descending”。 對(duì)于多變量排序，則需要使用Sort Cases過(guò)程來(lái)進(jìn)行多變量排序需要注意的三點(diǎn)：l（1）在多重排

7、序中，制定排序變量名是很關(guān)鍵的，先指定的變量在排序時(shí)必然優(yōu)先于后制訂的變量。l（2）可以指定按某變量值升序排序的同時(shí)按另一變量值降序排序，或相反。l（3）排序以后，原來(lái)記錄數(shù)據(jù)的排列次序?qū)⒈淮騺y。6) Split File 分割文件的功能是把當(dāng)前工作分割成兩個(gè)或兩個(gè)以上的組，隨后的分析將對(duì)每個(gè)組進(jìn)行。7) Select Cases：當(dāng)用戶(hù)不需要分析全部的數(shù)據(jù)，而是按要求分析其中的一部分，使用該選擇。All case：選擇所有數(shù)據(jù)；If condition is satisfied: 按指定條件選擇數(shù)據(jù)。8) 所謂分類(lèi)匯總就是按指定的分類(lèi)變量對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行分組，對(duì)每組記錄的各變量求指定的描述統(tǒng)計(jì)量

8、，結(jié)果可以存入新數(shù)據(jù)文件，也可以替換當(dāng)前數(shù)據(jù)文件。在左側(cè)的源變量框中選擇一個(gè)或多個(gè)變量作為分類(lèi)變量進(jìn)入分類(lèi)變量（Break Variables）框中， 在左側(cè)的源變量框中選擇一個(gè)或多個(gè)變量作為要求匯總的變量進(jìn)入?yún)R總變量（Aggregate Variables）框中，即要求這些變量的值進(jìn)行分類(lèi)匯總。“name& label” （名稱(chēng)與標(biāo)簽）：?jiǎn)螕舸税粹o可以修改組合后所生成新變量名稱(chēng)以及標(biāo)簽：可以在name后面的矩形框中輸入新變量名。在Label后面的矩形框中輸入新變量標(biāo)簽。單擊“continue”按鈕繼續(xù)。、“Function”（函數(shù)） 選擇此項(xiàng)可以確定匯總變量的描述內(nèi)容；系統(tǒng)默認(rèn)函數(shù)為平均數(shù)。

9、6、縱向合并實(shí)質(zhì)就是將兩個(gè)數(shù)據(jù)文件的變量列，按照各個(gè)變量名的含義，一一對(duì)應(yīng)的進(jìn)行首尾相接。Merge filesadd cases縱向合并必須遵循兩個(gè)條件：l第一，兩個(gè)合并的spss數(shù)據(jù)文件，其內(nèi)容合并是有實(shí)際意義的。l第二，為方便spss數(shù)據(jù)文件的合并，在不同的數(shù)據(jù)文件中，最好起相同的名字，變量類(lèi)型和變量長(zhǎng)度也要盡量相同。Unpaired variable：不匹配變量欄。指變量名相同而變量定義不同的變量，或變量名不同的變量。Variable in new working data：新工作數(shù)據(jù)變量欄。Indicate case source as variable：指示記錄來(lái)源的變量選項(xiàng)/7、

10、橫向合并的實(shí)質(zhì)是將兩個(gè)數(shù)據(jù)文件的記錄，按照記錄對(duì)應(yīng)，一一進(jìn)行左右對(duì)接。橫向合并遵循三個(gè)條件：merge files add variablesl第一，如果不是按照記錄號(hào)對(duì)應(yīng)的規(guī)律進(jìn)行合并，則兩個(gè)數(shù)據(jù)文件必須至少有一個(gè)變量名相同的公共變量，這個(gè)變量是兩個(gè)數(shù)據(jù)文件橫向合并的依據(jù)，成為關(guān)鍵變量。l第二，如果是使用關(guān)鍵變量進(jìn)行合并的對(duì)應(yīng)，則兩個(gè)數(shù)據(jù)文件都必須事先按關(guān)鍵變量進(jìn)行升序排列。l第三，為方便SPSS文件的合并，在不同的數(shù)據(jù)文件中，數(shù)據(jù)含義不相同的列，變量名不應(yīng)取相同的名稱(chēng)。Excluded Variables：拒絕變量名。外部文件與當(dāng)前數(shù)據(jù)的同變量，拒絕加到新工作區(qū)中。New Working

11、Data：新工作數(shù)據(jù)變量欄。Match Case on Key Variable in sort：排序文件中按關(guān)鍵變量匹配記錄選項(xiàng)。Both files provide case：由外部文件和當(dāng)前數(shù)據(jù)量?jī)烧咛峁┯涗?。External file is keyed table：外部文件為關(guān)鍵表，以當(dāng)前數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，外部文件匹配當(dāng)前數(shù)據(jù)的關(guān)鍵變量值，如匹配成功，外部文件的新變量值加入到當(dāng)前數(shù)據(jù)的新變量中，匹配不成功則不加入。Working Data File is keyed table：當(dāng)前數(shù)據(jù)為關(guān)鍵表。Key Variables：關(guān)鍵變量欄，在拒絕變量選擇某變量作為關(guān)鍵變量。Indicate ca

12、se source as variable：指示記錄來(lái)源的變量選項(xiàng)。8、集中趨勢(shì)（Central Trend）：均數(shù)（Mean）中位數(shù)（Median）眾數(shù)（Mode）總合（Sum）離散趨勢(shì)（Dispersion Trend）：標(biāo)準(zhǔn)差（Std. Deviation）、方差（Variance）、全距（Range）最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、標(biāo)準(zhǔn)誤（S.E. Mean）分布特征（Distribution Tendency）：偏度系數(shù)（Skewness）和峰度系數(shù)（Kurtosis）其他趨勢(shì)：百分位數(shù)指標(biāo)（Percentile）、極端值（Outlier）。所用到的統(tǒng)計(jì)圖則有：

13、條圖、餅圖、直方圖、箱式圖、QQ圖（用于判斷正態(tài)性的）9、Spss的用于連續(xù)變量統(tǒng)計(jì)描述的過(guò)程，均集中在Descriptive Statistics子菜單中。1）Frequencies：產(chǎn)生原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)表，并能計(jì)算各種百分位數(shù)。對(duì)分類(lèi)資料和定量資料都適用。2）Descriptive，該過(guò)程用于一般性的統(tǒng)計(jì)描述，相對(duì)于Frequencies過(guò)程而言，它不能繪制統(tǒng)計(jì)圖。3）Explore，該過(guò)程用于對(duì)連續(xù)性資料分布狀況不清楚時(shí)的探索性分析，它可以計(jì)算許多描述統(tǒng)計(jì)量，給出各種統(tǒng)計(jì)圖，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的參數(shù)估計(jì)。4）Ratio，用于對(duì)兩個(gè)連續(xù)性變量計(jì)算相對(duì)比指標(biāo)，當(dāng)研究者關(guān)心A、B兩個(gè)指標(biāo)比值的變動(dòng)情況時(shí)

14、，該過(guò)程非常有用。10、Chi-Square過(guò)程其分析目的是檢驗(yàn)分類(lèi)數(shù)據(jù)樣本所在總體分布（各類(lèi)別所占比例）是否與已知總體分布相同，是一個(gè)單樣本檢驗(yàn)。11、分類(lèi)變量的聯(lián)合描述當(dāng)一共有兩個(gè)分類(lèi)變量時(shí)，匯總因分類(lèi)變量的各類(lèi)別交叉而成的復(fù)合頻數(shù)表被稱(chēng)為行*列表，也稱(chēng)列聯(lián)表。12、Crosstabs 過(guò)程既包括強(qiáng)大的描述功能，又提供了非常有力而實(shí)用的統(tǒng)計(jì)推斷能力。Crosstabs 過(guò)程不能產(chǎn)生一維頻數(shù)表（單變量頻數(shù)表），該功能由Frequencies過(guò)程實(shí)現(xiàn)。AnalyzeDescriptive Statistics Crosstabs，如果是二維列聯(lián)表分析，可以將行變量選擇進(jìn)入Row(s)中，將列變

15、量選擇進(jìn)入Column(s)框中分類(lèi)資料數(shù)據(jù)錄入格式：l采用頻數(shù)表格式來(lái)記錄。l傳遞的總信息量和傳統(tǒng)的枚舉格式差不多，只是不能得知具體的個(gè)體取值而已。l對(duì)頻數(shù)表格式需要用Weight Cases過(guò)程指定頻數(shù)變量。13、多選題的統(tǒng)計(jì)描述，多重二分法（multiple dichotomy method)，多重分類(lèi)法(multiple category method)多選題的描述指標(biāo)體系在多選題分析中比較特別的描述指標(biāo)有：（1）應(yīng)答人數(shù)：是指選擇了本項(xiàng)人數(shù)。（2）應(yīng)答人數(shù)百分比（Percent of Cases）：選擇該項(xiàng)的人占總?cè)藬?shù)的比例。（3）應(yīng)答人次：選擇本選項(xiàng)的人次。（4）應(yīng)答次數(shù)百分比（P

16、ercent of Responses）：在作出的選擇中，選擇該項(xiàng)的人數(shù)占總次數(shù)的比例。Multiple ResponseDefine Sets過(guò)程：該過(guò)程用于將若干個(gè)變量定義為多選題變量集，在這樣定義后，多選題分析的專(zhuān)用過(guò)程就可以正確識(shí)別數(shù)據(jù)，并計(jì)算出如前所述的各種專(zhuān)用匯總指標(biāo)。Frequencies過(guò)程: 功能非常簡(jiǎn)單，就是為多選題變量集生成頻數(shù)表Crosstabs 過(guò)程: 實(shí)際上，這里的Crosstabs過(guò)程和普通的Crosstabs過(guò)程沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別，而且還只具有描述功能，沒(méi)有統(tǒng)計(jì)推斷能力。但是它加入了對(duì)多選題變量集的支持，可以像使用普通變量一樣的使用變量集。14、1）小概率原理，就是認(rèn)

17、為小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不可能發(fā)生。也就是說(shuō)，如果對(duì)總體的某個(gè)假設(shè)是真實(shí)的，那么不利于或不能支持這一假設(shè)的小概率事件A在一次試驗(yàn)中是幾乎不可能發(fā)生的；要是在一次試驗(yàn)中事件A竟然發(fā)生了，我們就有理由懷疑這一假設(shè)的真實(shí)性，拒絕這一假設(shè)。2）假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想：前提：小概率事件發(fā)生拒絕原假設(shè)承認(rèn)進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)原假設(shè)大概率事件發(fā)生接受原假設(shè)3）假設(shè)檢驗(yàn)的兩類(lèi)錯(cuò)誤：接受或拒絕H0，都可能犯錯(cuò)誤 I類(lèi)錯(cuò)誤棄真錯(cuò)誤，發(fā)生的概率為（ error）II類(lèi)錯(cuò)誤取偽錯(cuò)誤，發(fā)生的概率為（ error）4）Z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)主要用于總體參數(shù)的檢驗(yàn)，包括平均數(shù)、百分比等的檢驗(yàn)。平均數(shù)單值的假設(shè)檢驗(yàn)，平均數(shù)差異的假設(shè)檢驗(yàn)，若

18、n30的小樣本，用t檢驗(yàn)，大樣本用z檢驗(yàn)。5）正態(tài)總體參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的步驟第一步：建立原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1。第二步：計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。第三步：確定顯著水平的值，查相應(yīng)的分布表得其臨界值以及拒絕域。第四步：進(jìn)行顯著性判別。15、Analyze Compare MeansMeans 過(guò)程：該過(guò)程更傾向于對(duì)樣本進(jìn)行描述，它可以對(duì)需要比較各組計(jì)算描述指標(biāo)，進(jìn)行檢驗(yàn)前預(yù)分析。當(dāng)然如果你愿意，也可直接比較。Means過(guò)程的優(yōu)勢(shì)在于所有的描述統(tǒng)計(jì)量均按自變量的取值分組計(jì)算，無(wú)需像其他過(guò)程那樣必須先調(diào)用Split File過(guò)程。One-sample T Test 過(guò)程：該過(guò)程用于進(jìn)行樣本所在總體均數(shù)與已知總體均數(shù)

19、的比較，即單樣本的t檢驗(yàn)。Independent-samples T Test 過(guò)程：該過(guò)程用于進(jìn)行兩樣本均數(shù)的比較，即常用的兩樣本t檢驗(yàn)。和上面樣本t檢驗(yàn)的原理相同，我們也采用了小概率反證法，首先假設(shè)H0：兩樣本來(lái)自同一總體。當(dāng)總體服從正態(tài)分布時(shí)，我們就可以采用兩樣本t檢驗(yàn)來(lái)計(jì)算從該總體中抽出這樣兩個(gè)活寶的概率為多少，從而做出統(tǒng)計(jì)推斷。Paired-Sample T Test：Paired-Sample T Test是檢驗(yàn)兩個(gè)有聯(lián)系正態(tài)總體的均值是否存在顯著的差異。又稱(chēng)配對(duì)樣本的 t 檢驗(yàn)。Analyze Compare Means Paired-Sample T Test該過(guò)程用于進(jìn)行配對(duì)

20、設(shè)計(jì)的差值均數(shù)與總體均數(shù)0比較的t檢驗(yàn)，配對(duì)設(shè)計(jì)有兩種情況： （1）對(duì)同一個(gè)受試對(duì)象處理前后的比較。 （2）.將受試對(duì)象按情況相近者配對(duì)，分別給予兩種處理，以觀察兩種處理效果有無(wú)差別。16、方差分析基本術(shù)語(yǔ)：Analyze Compare Means One-way ANOVA因單素方差分析One-way ANOVA 過(guò)程：該過(guò)程用于進(jìn)行兩組及多組間樣本均數(shù)的比較，即成組設(shè)計(jì)的方差分析。如果做了相應(yīng)選擇，還可進(jìn)行隨后的兩兩比較。甚至于精確設(shè)定均數(shù)比較方式。顏色例題方差分析的原理：l數(shù)據(jù)差異的來(lái)源 因素的水平不同（系統(tǒng)性差異）； 隨機(jī)因素（隨機(jī)性差異）。l數(shù)據(jù)差異的度量 水平之間的方差（組間方差

21、）系統(tǒng)性因素和隨機(jī)因素的 共同作用。 水平內(nèi)部的方差（組內(nèi)方差）隨機(jī)性因素的作用。方差分析的統(tǒng)計(jì)假設(shè)：H。：U1=U2=UrH1：至少兩個(gè)總體的均值不等檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量：組間均方差與組內(nèi)均方差之比：F=組間均方差/組內(nèi)均方差F 是一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，服從F 分布Homogeneity of variance test進(jìn)行不同水平間方差齊性的檢驗(yàn)Post Hoc多重比較雙因素方差分析（彩電例題）AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate單因變量的雙因素方差分析是對(duì)觀察的現(xiàn)象（因變量）受兩個(gè)因素或變量的影響進(jìn)行分析，檢驗(yàn)不同水平組合之間對(duì)因變量的影響是否顯著。 雙因素方差分析應(yīng)

22、用條件：因變量和協(xié)變量必須是數(shù)值型變量，且因變量來(lái)自或近似來(lái)自正態(tài)總體。因素變量是分類(lèi)變量，變量可以是數(shù)值型或字符型的。各水平下的總體假設(shè)服從正態(tài)分布，而且假設(shè)各水平下的方差是相等的。選擇要分析的變量”銷(xiāo)售量”進(jìn)入Dependent Variable 框中，選擇因素變量”地區(qū)”和”時(shí)期”進(jìn)入Fixed Factor框中。單擊Model按紐選擇分析模型，得到Model對(duì)話(huà)框。Custom選項(xiàng)為自定義模型，先從左邊框中選擇因素變量進(jìn)入Model框中，然后選擇效應(yīng)類(lèi)型。一般不考慮交互作用時(shí)，選擇主效應(yīng)Main，考慮交互作用時(shí)，選擇交互作用Interaction交互作用（Interaction)：如果

23、一個(gè)因素的效應(yīng)大小在另一個(gè)因素不同水平下明顯不同，則稱(chēng)為兩因素間存在交互作用。兩個(gè)因素變量地區(qū)和時(shí)期的折線(xiàn)之間無(wú)交叉，因此兩個(gè)因素之間基本上沒(méi)有交互作用。 如果需要進(jìn)行圖形展示，可單擊Plots按紐l（1）在Factor框中選擇因素變量進(jìn)入橫坐標(biāo)Horizontal Axis框內(nèi)，然后單擊add按紐，可以得到該因素不同水平的因變量均值的分布。l（2）如果要了解兩個(gè)因素變量的交互作用，將一個(gè)因素變量送入橫坐標(biāo)后，將另一個(gè)因素變量送入Separate Lines分線(xiàn)框中，然后單擊add按紐。就可以輸出反映兩個(gè)因素變量的交互圖。本例中選擇因素A為橫坐標(biāo)。Homogeneity of variance test進(jìn)行不同水平間方差齊性的檢驗(yàn)如需要將因素A各水平間均值進(jìn)行兩兩比較，單擊Post Hoc按紐，打開(kāi)Post Hoc Multiple多重比較對(duì)話(huà)框17、單調(diào)關(guān)聯(lián)是指調(diào)研人員可以指出兩個(gè)變量關(guān)聯(lián)的總體方向。有兩類(lèi)單調(diào)關(guān)聯(lián)：增加型和減少型。18、簡(jiǎn)單相關(guān)分析：兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱(chēng)簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系。有兩種方法可以反映簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系。一是通過(guò)散點(diǎn)圖直觀地顯示變量之間關(guān)系，二是通過(guò)相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)確地反映兩變量的關(guān)系程度。Analyze Correlate Bivariate 在進(jìn)行分析前必須先作散點(diǎn)圖，以判斷兩變