SPSS基本原理与方法PPT文件格式下载.ppt

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,SPSS使用前的准备,SPSS_Statistics_19_win32的安装，参考网络。

注意破解文件的拷贝。

软件界面,SPSS软件运行方式,完全窗口菜单运行管理方式程序运行管理方式混合运行管理方式,数据统计分析的基本步骤,SPSS数据管理,SPSS数据的属性及其定义方法一个完整的SPSS数据结构包括:

变量名、变量类型、变量名标签、变量值标签、缺失值的定义、度量的尺度、及数据的显示属性（显示宽度、列宽度、对齐方式）,首字符必须是字母或汉字，后面可以是除（!

、？

*）之外的任意字符。

变量名的结尾不能是圆点、句点、下划线变量名的长度不能超过64个字符变量名必须唯一，并且不区分大小写SPSS的保留字不能作为变量名（ALL、NE、EQ、GTAND、NOT、WITH）如不指定变量名，则系统默认变量名以VAR开头后面跟5个数字,变量名,数值型:

根据其功能和形式又可细分为（标准型、逗号型、句点型、科学计数型、美元型和自定义货币型）字符型日期型系统默认为标准数值型,变量的类型,度量尺度,变量名标签（variablelabel）：

对变量名进行进一步步补充说明。

1.定距型变量（scale）可以表示如温度、重量等含义的连续性数值变量,也可以表示年龄、次数等离散型变量.还可以表示时间的日期变量或者货币的货币型变量,但不能是字符型变量2.定序型变量（ordinal）其值表示一种顺序的前后,如职称变量可分为高中低三个档次,可用A

（1）、B

（2）、C（3）表示，定序型变量可以是数值型也可以字符型。

3定类型变量（nominal）：

该变量不存在变量值之间的大小、顺序的前后等。

只表示属于的类别。

如性别中“1”表示男，“2”表示女等,可以是数值型也可以字符型,SPSS数据管理,SPSS数据文件的建立可以利用【File（文件）】菜单中的命令来实现。

具体来说，SPSS提供了四种创建数据文件的方法：

新建数据文件；

直接打开已有数据文件；

使用数据库查询；

从文本向导导入数据文件。

SPSS连接oracle数据库获取数据,步骤：

1、“运行”中输入C:

WindowsSysWOW64odbcad32.exe安装数据源。

2、在系统DSN中添加oracle数据库ODBC。

3、连接配置oracle数据库。

4、在SPSS打开后选择：

文件打开数据库新建查询。

SPSS数据管理,SPSS数据文件的整理方法：

数据文件的合并；

数据文件的转置；

数据文件的重组；

变量计算；

缺失值的替代；

数据排序；

SPSS数据分析,计算描述统计量描述集中趋势的统计量均值：

表示某变量所有变量值集中趋势或平均水平的统计量。

适用于特点：

利用了全部数据定距数据，易受极端值的影响。

SPSS数据分析,计算描述统计量描述离散程度的统计量标准差:

表示某变量的所有变量值离散程度的统计量。

SPSS中计算的是样本标准差。

方差:

标准差的平方。

SPSS中计算的是样本方差。

极差:

最大值最小值,计算描述统计量描述对称程度的统计量偏度：

描述某变量分布形态的偏斜程度和方向的统计量.偏度为0表示对称;

大于0表示正偏差大（右偏）,频数最大的值比均值小,极值大于均值;

小于0表示负偏差大（左偏）。

SPSS数据分析,计算描述统计量其他统计量标准误差：

抽样分布中的标准差，反映样本误差。

均值标准误差（meansofS.E）中心极限定理认为：

样本均值N（u,2/n）反映样本均值与总体真值间的平均离散程度样本数越大，样本均值的离散程度越小，对真值的估计越准。

SPSS数据分析,SPSS数据分析,数据分类,聚类分析：

是建立一种分类，是将一批样本（或变量）按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:

类内个体具有较高的相似性,类间的差异性较大.聚类分析的亲疏远程度的衡量指标：

相似性:

数据间相似程度的度量距离:

数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,聚成一类;

距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类。

常用欧式距离计算。

SPSS数据分析,相关分析,相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一一对应的。

例如，学生成绩与其智力因素、各科学习成绩之间的关系、教育投资额与经济发展水平的关系、社会环境与人民健康的关系等等，都反映出客观现象中存在的相关关系。

相关系数的数值范围是介于1与+1之间（即1r1）。

两个变量之间的相关程度用相关系数r的绝对值表示，其绝对值越接近1，表明两个变量的相关程度越高；

其绝对值越接近于0，表明两个变量相关程度越低。

如果其绝对值等于零1，则表示两个变量完全直线相关。

如果其绝对值为零，则表示两个变量完全不相关。

SPSS数据分析,回归分析,线性回归模型侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过线性表达式，即线性回归方程，来描述其关系，进而确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供科学依据。

分为一元线性以及多元线性回归。

基本步骤：

确定回归方程中的自变量和因变量；

从收集到的样本数据出发确定自变量和因变量之间的数学关系式，即确定回归方程；

建立回归方程，在一定统计拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一个确定的回归方程；

对回归方程进行各种统计检验；

利用回归方程进行预测。

SPSS数据分析,时间序列分析,时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有从所采用的数学工具和理论，时间序列分析分为时域分析和谱分析两大类分析方法。

预测的流程通常可以用下图来描述：

条形图（BarChart）：

用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图形，适用于定序和定类变量的分析。

饼图（PieChart）：

用圆形及圆内扇形的面积来表示频数百分比变化的图形，以利于研究事物内在结构组成等问题。

直方图（Histograms）：

用矩形的面积来表示频数分布变化的图形，适用于定距型变量的分析。

SPSS绘制图表,SPSS与GIS的结合,技术流程,各类数据：

遥感数据；

文本数据；

等等,数据预处理：

几何纠正；

数据融合；

等等,SPSS数据分析：

聚类分析；

预测分析；

等等,空间分析：

利用GIS软件进行所需空间等等,得出结论完成研究,SPSS参考,参考书籍：

SPSS统计软件主编刘仁权中国中医药出版社SPSS统计分析基础教程主编张文彤闫洁高等教育出版社SPSS统计分析高级教程主编张文彤副主编董伟高等教育出版社参考网址：

http:

/SPSS资料http:

/bbs.pinggu.org/forum-65-1.html人大论坛http:

/www.chinagss.org/中国社会调查网,谢谢,周禹2014/11/3,