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文檔簡介

市場分析軟件SPSS操作實(shí)務(wù)10、合并文件(MergeFile)(1)添加記錄將其他文件的記錄添加到當(dāng)前文件中,合并后新數(shù)據(jù)的記錄應(yīng)該為兩文件之和。顯示兩個(gè)數(shù)據(jù)文件中變量名及變量類型不完全相同的變量,即不能完全匹配的變量。

連接后新變量顯示框。(2)添加變量(AddVariables)將其他文件的變量添加到當(dāng)前文件中。

顯示兩個(gè)文件中變量名或變量類型不完全相同的變量,這些變量將在合并后的新文件中以獨(dú)立的變量存在。若想在新文件中不包含某個(gè)變量,可選中將它移出,送入ExcludedVariables框中。

11、拆分文件(SplitFiles)分析所有觀測記錄,不進(jìn)行拆分。系統(tǒng)默認(rèn)。

根據(jù)分類變量進(jìn)行分拆。輸出時(shí)體現(xiàn)所有不同的分類組合。根據(jù)分類變量進(jìn)行分折(最多可選擇8個(gè)分類變量)。選擇此項(xiàng)后,輸出的方式按每一種不同的類組合給出一個(gè)完整的結(jié)果。統(tǒng)計(jì)分析時(shí),拆分的結(jié)果就會(huì)顯現(xiàn)出來。12、選擇記錄(SelectCases)在數(shù)據(jù)分析時(shí),有時(shí)可能只對(duì)某些記錄感興趣。選擇全部記錄,系統(tǒng)默認(rèn)。

選擇滿足條件的記錄。

隨機(jī)抽取一定比例的觀測記錄。

按記錄編號(hào)抽取記錄。

用過濾變量選取記錄。未被選取的記錄保留在文件中,出于未被選中狀態(tài),其編號(hào)內(nèi)標(biāo)有對(duì)角斜線,刪除未被選取的記錄

隨機(jī)抽取一定比例的觀測記錄。隨機(jī)抽取一定比例的觀測記錄。

按記錄編號(hào)抽取記錄。

13、數(shù)據(jù)匯總(Aggregate)分類變量。

匯總變量。

(八)數(shù)據(jù)管理之Transform功能計(jì)算變量轉(zhuǎn)換--“計(jì)算功能的強(qiáng)化專用過程1、計(jì)算(Computer)通過SPSS算術(shù)表達(dá)式及函數(shù)對(duì)現(xiàn)有記錄進(jìn)行計(jì)算計(jì)算結(jié)果成為新變量(也可以覆蓋一個(gè)已經(jīng)存在的變量)現(xiàn)存變量名計(jì)算符和常數(shù)函數(shù)式表達(dá)式目標(biāo)變量名統(tǒng)計(jì)函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差“計(jì)算”功能示例之一以“員工薪水”數(shù)據(jù)庫為例“員工薪水”數(shù)據(jù)庫的基本情況計(jì)算員工累計(jì)工作時(shí)間計(jì)算”功能示例之二計(jì)算員工入職以來的平均薪水雙擊該條目計(jì)算”功能示例之三對(duì)不同收入水平的員工征收不同稅率的個(gè)人所得稅以當(dāng)前薪水為基準(zhǔn)20000及以下免稅,=020000以上的,超過20000的部分征收1%Recode功能重新編碼--將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為等級(jí)變量新的等級(jí)變量覆蓋原連續(xù)變量生成新的不同于原連續(xù)變量的等級(jí)變量Recode功能之IntoDifferentVariables將原等級(jí)變量合并轉(zhuǎn)換為新的等級(jí)變量:數(shù)據(jù)庫演示舉例:以“員工薪水”數(shù)據(jù)庫為例將“入職前的工作經(jīng)歷時(shí)間”重新自動(dòng)轉(zhuǎn)換為“入職前工作經(jīng)驗(yàn)豐富程度”AutomaticRecode功能--自動(dòng)重新編碼以“員工薪水”數(shù)據(jù)庫為例選取變量“入職累計(jì)時(shí)間”進(jìn)行演示。VisualBander功能--連續(xù)變量的可視化分段以“員工薪水”數(shù)據(jù)庫為例選取變量“入職累計(jì)時(shí)間”進(jìn)行演示。Count功能--Recode的另一種操作SPSS描述統(tǒng)計(jì)操作實(shí)務(wù)

及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果解讀(一)一、DescriptiveStatistics概述1、Frequencies功能百分位顯示離散趨勢集中趨勢分布指標(biāo)離散趨勢集中趨勢標(biāo)準(zhǔn)差方差全距最小值最大值均值標(biāo)準(zhǔn)誤均值中位數(shù)眾數(shù)算術(shù)和百分位顯示分布指標(biāo)四分位數(shù),顯示25%、50%和75%的百分位數(shù)。將數(shù)據(jù)平分為輸入的10個(gè)等份。

用戶自定義百分位數(shù),輸入值0—100之間。

偏度峰度集中趨勢是指一組數(shù)據(jù)向某一個(gè)典型值或代表值集中的情況。集中趨勢的概念就是代表值、平均值的概念,集中趨勢的種類(統(tǒng)計(jì)量)平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)。描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系反映分布集中程度的統(tǒng)計(jì)量眾數(shù)(mode)、中位數(shù)(median)、均值(mean)集中趨勢中位數(shù)中位數(shù)是指一組數(shù)據(jù)按大小順序排列情況下處于中間位置上的數(shù)值。只有定序、定距和定比數(shù)據(jù)才有中位數(shù)。若數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)是奇數(shù),則在中間位置的數(shù)值就是中位數(shù)。如果數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)是偶數(shù),則用居于中間位置的兩個(gè)數(shù)值的平均數(shù)是中位數(shù)。集中趨勢眾數(shù)眾數(shù)是指在許多數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多、有集中表現(xiàn)的一個(gè)數(shù)值,從而表明研究總體中各總體單位某一特征的集中趨勢。只有在總體單位數(shù)較多,且有明顯集中趨勢的資料中才能計(jì)算眾數(shù)。在組距式分組資料情況下求眾數(shù),則以出現(xiàn)次數(shù)最多的一組作為眾數(shù)組,然后以這組的組中值為眾數(shù)。眾數(shù)(MO)、中位數(shù)(Md)、平均數(shù)(X)之間的關(guān)系MOMdX

MdXMO反映離散程度的統(tǒng)計(jì)量(分布的形狀)離散量數(shù)分析表示一組數(shù)據(jù)變異程度或分散程度的量數(shù)。離散程度值越大,集中趨勢值的代表性越小;離散程度值越小,集中趨勢值的代表性越大。種類:方差、標(biāo)準(zhǔn)差、全距、異眾比率、離散系數(shù)、偏度系數(shù)等。極差(全距)、四分位數(shù)間距、均方差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差離散量數(shù)分析全距(range):最大值與最小值的差,用R表示。反映數(shù)據(jù)的離散狀況太粗略、不靈敏,只作參考四分位數(shù)差(Inter-QuartileRange,IQR):是兩個(gè)四分位數(shù)之差,即內(nèi)距IQR=高四分位數(shù)-低四分位數(shù)異眾比率非眾數(shù)的頻數(shù)與全部個(gè)案數(shù)的比值,用VR表示。指眾數(shù)所不能代表的其他數(shù)據(jù)(非眾數(shù)數(shù)據(jù))在總數(shù)據(jù)中的比重。VR值越大,眾數(shù)的代表性越小,反之VR值越小,則眾數(shù)的代表性越大。偏度和峰度偏度(skewness)和峰度(kurtosis)用于描述數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布之間的差異程度。斜度表示分布與正態(tài)曲線相比較的不對(duì)稱程度和方向。如果分布式對(duì)稱的,則斜度為0;如果偏向左邊,斜度為正;如果偏向右邊,斜度為負(fù)。峰度表示與正態(tài)曲線相比的冒尖程度或扁平程度。如果分布與正態(tài)曲線的形狀相當(dāng),峰度為0;如果比正態(tài)曲線瘦高,峰度為正;如果比正態(tài)曲線扁平,峰度為負(fù)。集中趨勢

(員工薪水?dāng)?shù)據(jù)庫之教育年限變量)離散趨勢

(員工薪水?dāng)?shù)據(jù)庫之教育年限變量)百分位顯示

分布指標(biāo)

顯示頻數(shù)分布表

顯示頻數(shù)表員工受教育年限的頻數(shù)分布表圖表2、Descriptives功能9、春去春又回,新桃換舊符。在那桃花盛開的地方,在這醉人芬芳的季節(jié),愿你生活像春天一樣陽光,心情像桃花一樣美麗,日子像桃子一樣甜蜜。2月-252月-25Tuesday,February11,202510、人的志向通常和他們的能力成正比例。12:45:4512:45:4512:452/11/202512:45:45PM11、夫?qū)W須志也,才須學(xué)也,非學(xué)無以廣才,非志無以成學(xué)。2月-2512:45:4512:45Feb-2511-Feb-2512、越是無能的人,越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。12:45:4512:45:4512:45Tuesday,February11,202513、志不立,天下無可成之事。2月-252月-2512:45:4512:45:45February11,202514、ThankyouverymuchfortakingmewithyouonthatsplendidoutingtoLondon.ItwasthefirsttimethatIhadseentheToweroranyoftheotherfamoussights.IfI'dgonealone,Icouldn'thaveseennearlyasmuch,becauseIwouldn'thaveknownmywayabout.。11二月202512:45:45下午12:45:452月-2515、會(huì)當(dāng)凌絕頂,一覽眾山小。二月2512:45下午2月-2512:45February11

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