SPSS培訓(xùn)課程講義(0522

1、SPSS數(shù)據(jù)分析高級(jí)應(yīng)用培訓(xùn)班培訓(xùn)資料（僅供培訓(xùn)使用）目 錄第1講 統(tǒng)計(jì)工具與SPSS軟件11.1 統(tǒng)計(jì)工具含義11.2 統(tǒng)計(jì)工具作用11.3運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具注意事項(xiàng)11.4 統(tǒng)計(jì)工具與SPSS軟件關(guān)系1第2講 SPSS入門(mén)22.1 SPSS歷史沿革22.2 SPSS基本界面22.3 常規(guī)功能設(shè)置32.3 數(shù)據(jù)變量（詳細(xì)介紹在課堂上演示）32.3.1 計(jì)量尺度32.3.2 常量與變量32.3.3 變量標(biāo)簽32.3.4 變量缺失值4第3講 數(shù)據(jù)采集與整理53.1數(shù)據(jù)編輯器簡(jiǎn)介53.2 數(shù)據(jù)文件的建立53.3 數(shù)據(jù)的編輯53.3.1 查看數(shù)據(jù)信息53.3.2 數(shù)據(jù)定位53.3.3 插入與刪除變量和觀測(cè)

2、量53.3.4 實(shí)用數(shù)據(jù)文件操作63.4 單選題、多選題與開(kāi)放題的數(shù)據(jù)錄入，檢查異常值83.5 SPSS函數(shù)10第4講 描述性統(tǒng)計(jì)分析134.1 常用統(tǒng)計(jì)量134.1.1 描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）134.1.2 描述離散程度的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）134.1.3 描述分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）134.2 常用統(tǒng)計(jì)表134.2.1 在線處理分析報(bào)告(OLPA)134.2.2 個(gè)案摘要報(bào)告144.2.3 行形式摘要報(bào)告和列形式摘要報(bào)告（略，學(xué)員可獨(dú)立學(xué)習(xí)）144.3 頻數(shù)分析144.4 描述性分析154.5 探索性分析164.6 常用統(tǒng)計(jì)圖（課堂現(xiàn)場(chǎng)演示）16第

3、5講 一般推斷性統(tǒng)計(jì)分析175.1 統(tǒng)計(jì)推斷理論（課堂現(xiàn)場(chǎng)講授）175.2 均值比較175.2.1 均值過(guò)程175.2.2 單樣本t檢驗(yàn)185.2.3獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)195.2.4配對(duì)樣本t檢驗(yàn)205.3 相關(guān)分析225.3.1 簡(jiǎn)單相關(guān)分析225.3.2 偏相關(guān)分析235.3.3 距離分析255.4 回歸分析275.4.1 線性回歸分析285.4.2 曲線回歸分析295.4.3 非線性回歸分析315.5 方差分析325.5.1 單因素方差分析325.5.2 多因素方差分析355.5.3重復(fù)測(cè)量方差分析375.5.4 協(xié)方差分析39第6講 多元統(tǒng)計(jì)分析426.1 聚類(lèi)分析426.1.1 理論背景

4、426.1.2距離和相似系數(shù)426.1.4 K-Means聚類(lèi)466.1.5 分層聚類(lèi)476.3 判別分析486.3 因子分析546.3.1 基本概念546.3.2 基本步驟546.3.3 實(shí)例演示556.4 主成分分析576.4.1 基本概念576.4.2 基本步驟576.4.3 實(shí)例演示59第7講 定性數(shù)據(jù)分析607.1 列聯(lián)表607.1.1 基本概念607.1.2 實(shí)例演示617.2 Logistic回歸627.2.1 基本概念627.2.2 實(shí)例演示63第8講 時(shí)間序列分析658.1 組成要素658.2 ARMA模型658.2.1 ARMA模型及基本原理658.2.2 ARMA模型的基

5、本形式658.3 實(shí)例演示66第9講 其他統(tǒng)計(jì)分析679.1信度分析679.1.1 基本分類(lèi)679.1.2 實(shí)例演示679.2生存分析689.2.1 生存分析的目的689.2.2 生存數(shù)據(jù)699.2.3 生存時(shí)間函數(shù)699.2.4 生存分析的基本方法709.2.5 實(shí)例演示71第10講 綜合案例分析7610.1 案例背景7610.2 RFM模型簡(jiǎn)介7610.3 實(shí)例演示（課堂演示）77第11講 SPSS編程簡(jiǎn)介7811.1 程序編輯窗口操作入門(mén)7811.1.1 Syntax 與 UI7811.1.2 生成和運(yùn)行syntax7911.2 syntax 基本規(guī)則7911.2.1 syntax簡(jiǎn)介7

6、911.2.2 命令分類(lèi)8211.3 結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句8411.3.1 分支語(yǔ)句（條件語(yǔ)句）8411.3.2 循環(huán)語(yǔ)句8411.4 實(shí)例演示85第1講 統(tǒng)計(jì)工具與SPSS軟件1.1 統(tǒng)計(jì)工具含義統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過(guò)搜索、整理、分析數(shù)據(jù)等手段，以達(dá)到推斷所測(cè)對(duì)象的本質(zhì)，甚至預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的一門(mén)綜合性科學(xué)。其中用到了大量的數(shù)學(xué)及其它學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。統(tǒng)計(jì)工具是實(shí)現(xiàn)上述過(guò)程的手段與方法，包括理論方法與計(jì)算軟件。1.2 統(tǒng)計(jì)工具作用在古代，治國(guó)安天下多數(shù)通過(guò)邏輯分析和簡(jiǎn)單計(jì)算就能滿足，在現(xiàn)今社會(huì)，單純靠邏輯分析和推斷無(wú)法滿足實(shí)際需要，人們往往需求的是隱藏在表面之后的規(guī)

7、律，需要借助統(tǒng)計(jì)工具加以實(shí)現(xiàn)，比如：利用C-D生產(chǎn)函數(shù)來(lái)判斷國(guó)家的GDP中，多大程度受固定資產(chǎn)影響，多大程度受人力資本影響，科技進(jìn)步有多大。諸如此類(lèi)問(wèn)題都需要通過(guò)統(tǒng)計(jì)工具實(shí)現(xiàn)，由此，可以得出統(tǒng)計(jì)工具的主要作用就是實(shí)現(xiàn)人們想了解到的、可以了解到的那些潛在的關(guān)系和規(guī)律。1.3運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具注意事項(xiàng)在說(shuō)明統(tǒng)計(jì)工具在使用中需注意問(wèn)題之前，舉個(gè)實(shí)際例子?！纠?.1】有人說(shuō)：“統(tǒng)計(jì)方法沒(méi)什么用，我想知道明天幾點(diǎn)幾分下雨，統(tǒng)計(jì)方法根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)”。這樣的說(shuō)法正確嗎？分析與解答：該種說(shuō)法錯(cuò)誤，從供給和需求角度進(jìn)行分析。需求方面：實(shí)際生活中，人們期望獲取一具體點(diǎn)值，屬于微觀問(wèn)題供給方面：利用統(tǒng)計(jì)方法得到的點(diǎn)估計(jì)屬于

8、宏觀問(wèn)題，只有在大量重復(fù)情況下才能實(shí)現(xiàn)，舉點(diǎn)估計(jì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為例說(shuō)明（課堂講授）。從供給和需求方面可以看出，統(tǒng)計(jì)工具是在滿足某些約束條件下得出的結(jié)果，具體在統(tǒng)計(jì)工具運(yùn)用中需注意如下事項(xiàng)：1、注意統(tǒng)計(jì)工具滿足的基本假定；2、統(tǒng)計(jì)工具計(jì)算的結(jié)果一定存在誤差；3、只要不影響實(shí)際決策的誤差可以認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)上允許的誤差；4、統(tǒng)計(jì)結(jié)果往往具有實(shí)際意義，不要為了面子而濫用統(tǒng)計(jì)工具。1.4 統(tǒng)計(jì)工具與SPSS軟件關(guān)系SPSS軟件是一種實(shí)現(xiàn)理論計(jì)算方法，幫助統(tǒng)計(jì)研究者簡(jiǎn)化計(jì)劃，提高工作效率的電腦軟件，通過(guò)該軟件可迅速實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)分析、確定性統(tǒng)計(jì)分析、隨機(jī)統(tǒng)計(jì)分析等。第2講 SPSS入門(mén)2.1 SPSS歷史沿革SP

9、SS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，全稱(chēng)為Statistical Package for Social Science，也稱(chēng)社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件。由美國(guó)斯坦福大學(xué)的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究開(kāi)發(fā)成功，同時(shí)成立了SPSS公司，并于1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。1984年SPSS總部首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+，開(kāi)創(chuàng)了SPSS微機(jī)系列產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)方向，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。世界上許多有影響的報(bào)刊雜

10、志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)。隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，SPSS已經(jīng)有原來(lái)的名字改為Statistics Product and Service Solution，即統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案。SPSS 15.0.1 - 2006年11月SPSS 16.0.2 - 2008年4月SPSS Statistics 17.0.1 - 2008年12月PASW Statistics 17.0.2 - 2009年3月PASW Statistics 17.0.3 - 2009年11月PASW Statistics 18.0.0 - 2009年8月PAS

11、W Statistics 18.0.1 - 2009年12月PASW Statistics 18.0.2 - 2010年4月PASW Statistics 18.0.3 - 2010年9月IBM SPSS Statistics 19.0 - 2010年8月IBM SPSS Statistics 20.0 - 2011年8月IBM SPSS Statistics 21.0 - 2012年8月IBM SPSS Statistics 22.0 - 2013年8月2.2 SPSS基本界面安裝SPSS22.0之后，第一次啟動(dòng)將出現(xiàn)如下界面。在點(diǎn)擊“取消”可出現(xiàn)以下常規(guī)界面。2.3 常規(guī)功能設(shè)置通過(guò)“編輯

12、”“選項(xiàng)”，獲取如下對(duì)話框?qū)Φ谝恍忻钪鹨稽c(diǎn)開(kāi)，會(huì)出現(xiàn)關(guān)于SPSS如阿年常規(guī)功能設(shè)置的所有界面（課堂演示）2.3 數(shù)據(jù)變量（詳細(xì)介紹在課堂上演示）2.3.1 計(jì)量尺度無(wú)論是觀測(cè)數(shù)據(jù)還是試驗(yàn)數(shù)據(jù)，都需要度量。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)量的結(jié)果，按照對(duì)事物的精確程度，可將所采用的計(jì)量尺度有低級(jí)到高級(jí)分為：名義尺度、定序尺度和間隔尺度（又分為定距尺度和定比尺度）2.3.2 常量與變量常量分為數(shù)值型常量、字符型常量、日期型常量變量分為數(shù)值型變量、字符型變量、日期型變量。數(shù)值型變量包括：標(biāo)準(zhǔn)型、逗號(hào)型、圓點(diǎn)型、科學(xué)計(jì)數(shù)法型、美元型和自定義貨幣型。2.3.3 變量標(biāo)簽變量標(biāo)簽是對(duì)變量名進(jìn)一步解釋和說(shuō)明，包

13、括變量名標(biāo)簽和變量值標(biāo)簽。變量名標(biāo)簽是對(duì)變量名含義的進(jìn)一步解釋和說(shuō)明，在SPSS界面中表現(xiàn)為“標(biāo)簽”列。變量值標(biāo)簽是對(duì)數(shù)值型變量各個(gè)取值的含義進(jìn)行解釋和說(shuō)明，尤其是定型數(shù)據(jù)，在SPSS界面中表現(xiàn)為“值”列。2.3.4 變量缺失值在調(diào)查問(wèn)卷中，被調(diào)查者沒(méi)有填寫(xiě)調(diào)查表要求填寫(xiě)的某些數(shù)據(jù)或填寫(xiě)的數(shù)據(jù)失真，造成缺失值。這些情況稱(chēng)為數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)不全，缺失或不完全的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)分析中不能使用，需標(biāo)出，在在SPSS界面中表現(xiàn)為“缺失”列。第3講 數(shù)據(jù)采集與整理3.1數(shù)據(jù)編輯器簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)編輯器主要由標(biāo)題欄、當(dāng)前數(shù)據(jù)欄、輸入數(shù)據(jù)欄和數(shù)據(jù)顯示區(qū)組成。3.2 數(shù)據(jù)文件的建立建立數(shù)據(jù)文件可通過(guò)如下兩種方式實(shí)現(xiàn)：1、“文

14、件”“新建”命令2、在啟動(dòng)SPSS時(shí)選擇“輸入數(shù)據(jù)”選項(xiàng)數(shù)據(jù)錄入方法包括：按單元格輸入數(shù)據(jù)、按變量錄入數(shù)據(jù)、按觀測(cè)量錄入數(shù)據(jù)和輸入帶有變量標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。3.3 數(shù)據(jù)的編輯3.3.1 查看數(shù)據(jù)信息1、查看變量信息在數(shù)據(jù)編輯器窗口中切換到“變量視圖”區(qū)域查看變量信息或者執(zhí)行菜單“應(yīng)用程序”“變量”命令2、查看文件信息執(zhí)行菜單“文件”“顯示數(shù)據(jù)文件信息”命令3.3.2 數(shù)據(jù)定位1、按個(gè)案序號(hào)自動(dòng)定位執(zhí)行菜單“編輯”“轉(zhuǎn)至個(gè)案”命令2、按變量值自動(dòng)定位執(zhí)行菜單“編輯”“查找”命令3.3.3 插入與刪除變量和觀測(cè)量插入變量可通過(guò)以下三種方式實(shí)現(xiàn)：1、通過(guò)數(shù)據(jù)編輯器窗口中相關(guān)快捷命令2、利用鼠標(biāo)右鍵完成3、

15、執(zhí)行菜單“編輯”“插入變量”命令刪除變量可通過(guò)以下兩種方式實(shí)現(xiàn)：1、利用鼠標(biāo)右鍵完成2、執(zhí)行菜單“編輯”“清除”命令觀測(cè)量（個(gè)案）的插入和刪除方法同變量類(lèi)似，課堂演示。3.3.4 實(shí)用數(shù)據(jù)文件操作1、數(shù)據(jù)的打開(kāi)和保存（略）2、數(shù)據(jù)排序（1）執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“排序個(gè)案”命令（2）需要根據(jù)哪個(gè)變量排序，則單擊該變量“排序依據(jù)”（3）選擇“升序”還是“降序”（4）點(diǎn)擊“確定”3、數(shù)據(jù)文件的分解（1）執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“拆分文件”命令（2）選擇不同的拆分方式：分析所有個(gè)案，不創(chuàng)建組（默認(rèn)方式）、比較組或按組組織輸出（3）選擇不創(chuàng)建組（默認(rèn)方式）、比較組或按組組織輸出需選取“分組方式”（4）點(diǎn)擊“確定”4

16、、數(shù)據(jù)文件的合并1、增加變量（1）執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“合并文件”“添加變量”命令（2）選中所添加的變量后點(diǎn)擊“繼續(xù)”命令（3）點(diǎn)擊“確定”2、增加觀測(cè)值（1）執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“合并文件”“添加個(gè)案”命令（2）選中所添加的變量后點(diǎn)擊“繼續(xù)”命令（3）點(diǎn)擊“確定”5、數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)置執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“變換”命令3.4 單選題、多選題與開(kāi)放題的數(shù)據(jù)錄入，檢查異常值1、單選題的數(shù)據(jù)錄入通過(guò)具體例子說(shuō)明【例3.1】對(duì)馬航失聯(lián)客機(jī)的結(jié)果有如下幾種，選擇最可能的一種？（ ）A 墜入海洋 B 恐怖分子劫機(jī) C 被海盜劫機(jī) D 政府行為具體實(shí)現(xiàn)方法有兩種：（1）二分法。對(duì)每個(gè)選項(xiàng)賦值“0”或者“1”（2）對(duì)每個(gè)選項(xiàng)

17、分別賦值“1,2,3,4”2、多選題的數(shù)據(jù)錄入（1）多重二分法處理方法同單選題數(shù)據(jù)錄入的（1），此處略。（2）多重分類(lèi)法若假定最多選2個(gè)，先對(duì)對(duì)每個(gè)選項(xiàng)分別賦值“1,2,3,4”，后給出2個(gè)備選變量即可。若沒(méi)有限制選項(xiàng)個(gè)數(shù)，則將所有的備選變量給出。3、開(kāi)放題的錄入開(kāi)放型問(wèn)題的處理一般不需要編碼的操作，當(dāng)然也不需要輸入到SPSS中進(jìn)行分析處理，只能通過(guò)調(diào)查者的匯總歸納概括，因此開(kāi)放型問(wèn)題在問(wèn)卷中應(yīng)該盡可能的減少；原因在于一是不便于分析處理，二是開(kāi)放型問(wèn)題的回答率一般較低。4、異常值的查找離群值：（箱圖）值與框的上下邊界的距離在1.5倍框的長(zhǎng)度到3倍框的長(zhǎng)度之間的個(gè)案?？虻拈L(zhǎng)度是內(nèi)距。極端值：（箱

18、圖）值距離框的上下邊界超過(guò)3倍框的長(zhǎng)度的個(gè)案?？虻拈L(zhǎng)度是內(nèi)距在回歸模型診斷里面，一般稱(chēng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的偏差為殘差,按照需要取一殘差，再按照某種標(biāo)準(zhǔn)取一個(gè)閥值來(lái)限定異常點(diǎn)，只要那個(gè)點(diǎn)的殘差大于閥值，就可以認(rèn)為它是異常點(diǎn)。在時(shí)間序列分析中，異常值的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法可以通過(guò)殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)。3.5 SPSS函數(shù)SPSS函數(shù)是一個(gè)常用程序（rountine）,并且利用一個(gè)或多個(gè)自變量（參數(shù)）來(lái)執(zhí)行。每個(gè)SPSS函數(shù)均有一個(gè)關(guān)鍵名稱(chēng)（keywordname），且絕不能寫(xiě)錯(cuò)。通常，函數(shù)的格式為:函數(shù)名稱(chēng)（自變量，自變量，），某些函數(shù)可能只含有一個(gè)自變量，而有些函數(shù)則可能含有多個(gè)自變量，當(dāng)一個(gè)函數(shù)含有多個(gè)自

19、變量時(shí)，各自變量間用逗號(hào)（，）隔開(kāi)，而函數(shù)的自變量通常又可分為以下三種：1）常數(shù)，如SQRT(100)：2)變量名稱(chēng)，如MEAN(VAR1,VAR2,VAR3)；3）表達(dá)式，如MIN(30,SQRT(100)。總之，SPSS函數(shù)和我們平時(shí)EXCEL里面函數(shù)格式規(guī)則并無(wú)差別。SPSS提供了180多種函數(shù)，共可分為十多類(lèi)。和EXCEL一樣，我們也不可能記住所有函數(shù)，只要知道一些常用函數(shù)，至于其他函數(shù)要用的時(shí)候再去查找也不遲，下面本人將列舉一些常用函數(shù)：1 算術(shù)函數(shù)函數(shù)說(shuō)明范例（x=2.6，y=3）ABS(numbexpr)絕對(duì)值函數(shù)ABS(y-x)=0.4RND(numbexpr)四舍五入函數(shù)RN

20、D(x)=3TRUNC(numbexpr)取整函數(shù)TRUNC(x)=2SORT(numbexpr)平方根函數(shù)SQRT(y)=1.71MOD(numbexpr,modulus)求算兩數(shù)相除后的余數(shù)MOD(y,x)=0.4EXP(numbexpr)以e為底的指數(shù)函數(shù)EXP(y)=20.09LG10(numbexpr)以10底的對(duì)數(shù)函數(shù)LG10(x*10)=1.41LN(numbexpr)自然對(duì)數(shù)函數(shù)LN(y)=1.12 統(tǒng)計(jì)函數(shù)函數(shù)說(shuō)明范例(X1=2X2=5X3=8)MEAN(numexpr,numexpr,)自變量的平均值MEAN(X1,X2,X3)=5MIN(value, value,)自變量

21、的最小值MIN(X1,X2,X3)=1MAX(value, value,)自變量的最大值MAX(X1,X2,X3)=8SUM(numexpr,numexpr,)求和SUM(X1,X2,X3)=15SD(numexpr,numexpr,)求標(biāo)準(zhǔn)差SD(X1,X2,X3)=3VARIANCE(numexpr,numexpr,)求方差VAR(X1,X2,X3)=9CFVAR(numexpr,numexpr,)求變異系數(shù)CFVAR(X1,X2,X3)=0.6 3 缺失值函數(shù)函數(shù)說(shuō)明范例MISSING(variable)若變量缺失，則為T(mén)或1，否則為F或0MISSING(X1)=1MISSING(X2)

22、=1MISSING(X3)=0SYSMIS(numvar)若變量是系統(tǒng)缺失值則為T(mén)或1，如為自定缺失或非缺失則為F或0SYSMIS(X1)=0SYSMIS(X2)=1SYSMIS(X3)=0NMISS(variable,)缺失值個(gè)數(shù)NMISS(X1,X2,X3)=2NVALID(variable,)有效值個(gè)數(shù)NVALID(X1,X2,X3)=1VALUE(variable,)忽略自定義缺失值，當(dāng)作非缺失VALUE(X1)=X1注：X1為使用者界定缺失值，X2為系統(tǒng)缺失值，X3為非缺失值4 字符串型函數(shù)函數(shù)說(shuō)明范例ANY(test,value,value)若自變量1和后面自變量竄相同則為真，記為

23、1ANY(is, this)=0ANY(is,this,is)=1CONCAT(strexpr,strexpr)將自變量連成一個(gè)新自變量CONCAT(th,is)=thisINDEX(haystack,needle,divisor)Divisor在needle最左側(cè)開(kāi)始出現(xiàn)的位置INDEX(this is,is)=3LENGTH(strexpr)自變量所含文字的個(gè)數(shù)（包括特殊字符和空格）LENGTH(th is)=5LOWER(strexpr)自變量中的大寫(xiě)字母改為小寫(xiě)字母LOWER(This)=thisUPCASE(strexpr)將自變量中的小寫(xiě)字母改為大寫(xiě)字母UPCASE(this)=T

24、HISLTRIM(strexpr,char)在strexpr開(kāi)始處去除char所形成的常量，如無(wú)char則去除strexpr左側(cè)的空格LTRIM(this,t)=hisLTRIM(this,is)=thLTRIM( this)=thisNUMBER (strexpr,format)當(dāng)自變量為數(shù)字的文字變量時(shí)，按文字變量指定格式轉(zhuǎn)換為數(shù)字變量NUMBER(23,F8.1)=2.3NUMBER(23,F8.0)=23RANGE(test,lo,hi,lo,hi)如果自變量1的值包含在自變量集lo至hi的范圍內(nèi)，則為T(mén)或1RANGE(c,a,k)=TSTRING(strexpr,format)按指定

25、格式將自變量轉(zhuǎn)換為文字型變量STRING(3+4,F8.2)=7.00SUBSTR(sterxpr,pos,length)從strexpr子竄的第pos位置開(kāi)始取length的字符串長(zhǎng)度SUBSTR(this is,6,2)=is5 時(shí)間日期函數(shù)函數(shù)說(shuō)明范例DATA.DMY(d,m,y)與指定日月年對(duì)應(yīng)的日期DATA.DMY(3,5,99)=05/03/99DATA.MDY(m,d,y)與指定月日年對(duì)應(yīng)的日期DATA.MDY(5,3,99)=05/03/99DATA.YRDA(y,d)與指定年日對(duì)應(yīng)的日期DATA.YRDA(99,35)=02/04/99DATA.QYR(q,y)指定的季節(jié)年份

26、對(duì)應(yīng)的日期DATA.QYR(2,99)=04/01/99DATA.MOYR(m,y)與指定的月年度對(duì)應(yīng)的日期DATA.MOYR(5,99)=05/01/99DATA.WKYR(w,y)與指定的周年度對(duì)應(yīng)的日期DATA.WKYR(38,98)=9/17/98注：1. 要正確顯示以上函數(shù)值，必須先賦予其SPSS得日期型變量（DATA）格式，假設(shè)以上日期用mm/dd/yy格式顯示，時(shí)間則用hh:mm:ss格式表示 2. 1=d=31、1=m=12、1=w=52、1=q=4（六）其他函數(shù)SPSS除了上述函數(shù)外，尚有日期和時(shí)間轉(zhuǎn)換函數(shù)（YOMODACTMIESDAYSCTIMEHOURSMDAYS等）、

27、連續(xù)幾率密度函數(shù)（CDFBINOMCHISQCDFEXPLOGISTIC等），此外還有NORMAL（stddev）可產(chǎn)生平均數(shù)為0，標(biāo)準(zhǔn)差為stddev的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)字。UNIFORM(max)可產(chǎn)生平均數(shù)為0與max間呈均等分布的隨機(jī)數(shù)字。第4講 描述性統(tǒng)計(jì)分析4.1 常用統(tǒng)計(jì)量4.1.1 描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）1、均值2、中位數(shù)3、眾數(shù)4、百分位數(shù)4.1.2 描述離散程度的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）1、樣本方差2、樣本標(biāo)準(zhǔn)差3、均值標(biāo)準(zhǔn)差4、極差5、離散系數(shù)4.1.3 描述分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量（將融合在后續(xù)演示中）1、偏度系數(shù)（以眾數(shù)為衡量指標(biāo)）2、峰度系數(shù)（高矮） 全

28、方位的刻畫(huà)和定義一組數(shù)據(jù)，均數(shù)、方差、風(fēng)度系數(shù)偏度系數(shù)4.2 常用統(tǒng)計(jì)表4.2.1 在線處理分析報(bào)告(OLPA)該過(guò)程對(duì)于按一個(gè)或多個(gè)分組變量所分的組,計(jì)算所考察變量的總值、均值及其他統(tǒng)計(jì)量，并且以分層的方式輸出結(jié)果，表中每一層是依據(jù)一個(gè)分組變量的結(jié)果輸出。執(zhí)行菜單“分析”“報(bào)告”“OLPA多維數(shù)據(jù)集”命令4.2.2 個(gè)案摘要報(bào)告?zhèn)€案摘要報(bào)告又成觀測(cè)量摘要報(bào)告，主要用于按指定分組統(tǒng)計(jì)不同水平的交叉匯編，對(duì)變量進(jìn)行記錄列表，并計(jì)算相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量。可通過(guò)“個(gè)案匯總”命令來(lái)預(yù)覽和打印數(shù)據(jù)。執(zhí)行菜單“分析”“報(bào)告”“個(gè)案匯總”命令4.2.3 行形式摘要報(bào)告和列形式摘要報(bào)告（略，學(xué)員可獨(dú)立學(xué)習(xí)）專(zhuān)門(mén)用于生成

29、復(fù)雜報(bào)表，他們均可以對(duì)輸出表格進(jìn)行精密定義，以滿足客戶的各種嚴(yán)格要求，且輸出格式為文本格式4.3 頻數(shù)分析頻數(shù)分析是描述性統(tǒng)計(jì)分析中最常用的方法之一，可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分布趨勢(shì)進(jìn)行初步的分析，以便掌握數(shù)據(jù)分布的特征，對(duì)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析。執(zhí)行菜單“分析”“描述統(tǒng)計(jì)”“頻率”命令（1） 在菜單欄中選擇“分析描述統(tǒng)計(jì)頻率”命令，打開(kāi)如下所示的對(duì)話框。 （2） 選擇“分組后的人均面積”作為需要分析的變量，單擊按鈕進(jìn)入“變量”文本框。由于本案例中不要求計(jì)算其他統(tǒng)計(jì)量，所以不用在“統(tǒng)計(jì)量”中進(jìn)行相關(guān)設(shè)置，只需在“圖表”中選擇圖形類(lèi)型即可。（3） 選擇“直方圖”項(xiàng)，激活“在直方圖上方顯示正態(tài)曲線”復(fù)選框。（4

30、） 單擊“確定”按鈕，系統(tǒng)開(kāi)始分析。4.4 描述性分析通過(guò)此過(guò)程可對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)量的分析，計(jì)算并列出一系列相應(yīng)的指標(biāo)，包括平均值、算數(shù)和、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、方差、全距、和均值標(biāo)準(zhǔn)誤差等，并可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)Z分布存入數(shù)據(jù)庫(kù)，在數(shù)據(jù)集中生成一個(gè)新的變量，該變量自動(dòng)命名為“Z+原變量名稱(chēng)”。執(zhí)行菜單“分析”“描述統(tǒng)計(jì)”“描述”命令，在執(zhí)行該命令前，執(zhí)行菜單“數(shù)據(jù)”“拆分文件”“比較組”命令（1） 打開(kāi)數(shù)據(jù)文件，按“班級(jí)”數(shù)量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。從菜單欄中選擇“數(shù)據(jù)拆分文件”命令，打開(kāi)“拆分文件”對(duì)話框。選擇“比較組”按鈕，然后將“班級(jí)”變量選入“分組方式”列表框。單擊“確定”按鈕，完

31、成分組。（2） 打開(kāi)下圖的“描述性”對(duì)話框，從變量列表框中選擇變量年齡、體重和身高。單擊按鈕將選中的變量移動(dòng)到“變量”文本框，并且選擇“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”復(fù)選框，即要求以變量形式保存Z分值。（3） 選擇完變量后，單擊“選項(xiàng)”選項(xiàng)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的選擇。在本例中，選擇范圍、最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。單擊“繼續(xù)”按鈕確認(rèn)并返回主對(duì)話框。（4） 設(shè)置完畢后，單擊“確定”按鈕，系統(tǒng)將執(zhí)行描述性分析。4.5 探索性分析探索性分析可以對(duì)變量進(jìn)行更為深入詳盡的統(tǒng)計(jì)分析，主要用于當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)的性質(zhì)、分布特點(diǎn)等完全不知道的時(shí)候，檢查數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤，獲得數(shù)據(jù)基本特征，以及對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)律作初步觀察。在常用描述性

32、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，探索性分析增加了有關(guān)數(shù)據(jù)詳細(xì)分布特征的文字與圖形描述，還可以為方差齊性為目的的變量變換提供線索。執(zhí)行菜單“分析”“描述統(tǒng)計(jì)”“探索”命令（1） 選擇“分析統(tǒng)計(jì)描述探索”命令，打開(kāi)如下所示的“探索”對(duì)話框。 （2） 選擇height變量進(jìn)入“因變量列表”框作為待摘要變量；選擇area變量進(jìn)入“因子列表”框作為分組變量。（3） 在輸出欄中，選擇“兩者都”項(xiàng)。（4） 單擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕，打開(kāi)統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框。選中描述性、M-估計(jì)量、界外值和百分位數(shù)復(fù)選框，然后單擊“繼續(xù)”按鈕，確認(rèn)選擇并返回“探索”對(duì)話框。（5） 單擊“繪制”按鈕， “探索：圖”對(duì)話框。選擇“箱圖”欄中的“按因子水平分

33、組”項(xiàng)，選擇獎(jiǎng)分組結(jié)果顯示在同一張圖上；選擇“描述性”欄內(nèi)的“莖葉圖”復(fù)選框，輸出莖葉圖，同時(shí)選中“帶檢驗(yàn)的正態(tài)圖”復(fù)選框，要求進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)；選擇“伸展與級(jí)別Levene檢驗(yàn)”中的“冪估計(jì)”項(xiàng)估計(jì)冪次使組間方差齊次。單擊“繼續(xù)”按鈕，確認(rèn)并選擇返回“探索”對(duì)話框。（6） 在“探索”對(duì)話框中單擊“確定”按鈕，完成設(shè)置并執(zhí)行探索性分析。4.6 常用統(tǒng)計(jì)圖（課堂現(xiàn)場(chǎng)演示）常用的統(tǒng)計(jì)圖形包括條形圖、3-D條形圖、面積圖、線圖、餅圖、高低圖、箱圖、誤差條形圖、人口金子塔圖、散點(diǎn)/點(diǎn)狀圖、直方圖等。第5講 一般推斷性統(tǒng)計(jì)分析5.1 統(tǒng)計(jì)推斷理論（課堂現(xiàn)場(chǎng)講授）5.2 均值比較5.2.1 均值過(guò)程均值過(guò)程

34、傾向于對(duì)樣本進(jìn)行描述,他可以對(duì)需要比較的各組計(jì)算描述指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)前的預(yù)分析。執(zhí)行菜單“分析”“比較平均值”“平均值”命令（1） 在數(shù)據(jù)管理窗口中打開(kāi)house. Sav數(shù)據(jù)文件。（2） 從菜單欄中選擇“分析比較均值均值”命令，打開(kāi)如下所示的“均值”對(duì)話框。（3） 在“均值”對(duì)話框左側(cè)變量列表中選中price和sale變量，單擊按鈕將其移入“因變量列表”列表框中，并將district變量移入“自變量列表”列表框。單擊“選項(xiàng)”按鈕，打開(kāi)“均值：選項(xiàng)”對(duì)話框，如下圖所示。（4） 在“選項(xiàng)”對(duì)話框中選擇需要分析的統(tǒng)計(jì)量，本例中選擇統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目。從“單元格統(tǒng)計(jì)量”列表中，選中均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值和個(gè)

35、案數(shù)5個(gè)統(tǒng)計(jì)量，然后單擊“繼續(xù)”按鈕確認(rèn)，返回“均值”對(duì)話框。（5） 在“均值”對(duì)話框中，單擊“確定”按鈕，完成設(shè)置并執(zhí)行操作。5.2.2 單樣本t檢驗(yàn)用樣本均數(shù)代表的未知總體均數(shù)和已知總體均數(shù)進(jìn)行比較，來(lái)觀察此組樣本與總體的差異性。既是單樣本本身無(wú)法比較，進(jìn)行的是均數(shù)與已知總體均數(shù)間的比較。1基本假定(1) 樣本來(lái)自正態(tài)或近似正態(tài)總體；(2) 已知總體均值，可得到樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差2 t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 其中 為樣本平均數(shù)；為總體平均數(shù)；為樣本標(biāo)準(zhǔn)差；n為樣本容量；t為樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的離差統(tǒng)計(jì)量；3 計(jì)算原理(1) 建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水平 H0： = 0 H1： 0； (2) 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量；(

36、3) 查相應(yīng)的界值表，確定p值，下結(jié)論；4 SPSS實(shí)例演示執(zhí)行菜單“分析”“比較平均值”“單樣本t檢驗(yàn)”命令（1） 打開(kāi)數(shù)據(jù)文件pulse.sav之后，從菜單欄選擇“分析比較均值單樣本T檢驗(yàn)”命令，打開(kāi)如下所示的“單樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話框。（2） 將變量pulse選入“檢驗(yàn)變量”列表框。（3） 在“檢驗(yàn)值”框中輸入已知母體平均數(shù)72。（4） 單擊“確定”按鈕，完成設(shè)置并執(zhí)行上述操作。5.2.3獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) “獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)”過(guò)程比較兩組個(gè)案的均值。理想的情況下，對(duì)于此檢驗(yàn)，主體應(yīng)隨機(jī)地分配到兩個(gè)組中，以便響應(yīng)的任何差別是由于處理（或缺少處理）而非其他因素造成的。例如而比較男性和女性的平均收

37、入則不屬于此情況人不是隨機(jī)指定為男性或女性的。在這些情況下，應(yīng)確保其他因素中的差別沒(méi)有掩飾或夸大均值中的顯著性差異。平均收入的差值還可能受諸如教育之類(lèi)的因素影響（而非僅僅受性別影響）。1 基本假定(1) 兩個(gè)樣本獨(dú)立； (2) 樣本來(lái)自的正態(tài)總體服從正態(tài)分布；2 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t分兩種情況：(1) 兩總體方差未知且相等 (2) 兩總體方差未知且不等 , 3 計(jì)算原理設(shè)總X1服從正態(tài)分布N（1，12），總體X2服從正態(tài)分布N（2，22），分別從這兩個(gè)總體中抽取樣本（x11,x12,x13,x1n）和（x21,x22,x23,x2n），且兩樣本相互獨(dú)立，要求檢驗(yàn)1和2是否有顯著性差異。(1) 建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水平；H0：1 = 2 H1：1 2； (2) 判斷兩總體方差是否相等，F(xiàn)檢驗(yàn)法（spss會(huì)自動(dòng)檢驗(yàn)方差是否相等），若F值所對(duì)應(yīng)的P值顯著水平，則