SPSS简易使用手册1Word格式文档下载.docx

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变量名称

变数批注

变数性质

资料性质

字段数

选项数值说明

sex

性别

名义变数

字符串

1.0

M:

男W:

女

area

地区

数字

1:

北部2:

中部3:

南部4:

东部

age

年龄

量尺变数

2.0

year

教学年资

次序变数

5年以下2:

6~10年3:

11~20年4:

21年以上

a1-1

薪资满意度

很不满2:

不满意3:

满意4:

很满意

a1-2

环境满意度

b1-1

进修意愿

1.很不符2:

不符合3:

符合4:

很符合

b1-2

留职意愿

height

身高

5.1

weight

体重

4.1

二、在SPSS中选择「输入数据」

三、在「变量检视」窗口中输入变量名称，并选择变量类型

四、对「变数」及「数值」加以批注

五、如果有许多变量的数值定义相同，可以用「复制」及「贴上」的方式处理。

六、如果遗漏值（missingvalue）有两种以上不同意义，最好加以界定，不然，就直接空白即可

七、依次输入数据：

横向输入，非直向输入

肆、分析前的工作

一、检查有无输错，方法一：

次数分配表

1.在「分析」选单中选择「描述性统计」之「次数分配表」

2.点选所需变数

3.由报表可看出有一个受访者的数据输入有误（选项为5），有一个受访者本题未填答

二、检查有无输错，方法二：

交叉表

1.在「分析」选单中选择「描述性统计」之「交叉表」

2.选择「横列」及「直行」所需变数

3.结果显示有2个受访者资料可能有误：

一位年龄为40，但服务年资为5年以下（有可能是师资班出身）；

另一位年龄为25，但服务年资为21年以上（明显有误）。

三、反向题之处理

1.在「数据窗口」中选择「转换」选单「重新编码」之「成同一变量」

2.选择所需变量

3.再点选「旧值与新值」

4.依序新增旧值及新值

四、变量之计算

1.在「数据窗口」中选择「转换」选单之「计算」

2.自行加入「目标变量」，并完成数值表达式。

五、变量重新分组

1.先对所要重新分组之变量进行次数分配表

2.在「数据窗口」中选择「转换」中「重新编码」之「成不同变量」

3.选择要分组之变量及「输出之新变量」，并点选「旧值与新值」

4.先选择最低值到某一值，定义为第1组

5.再选择从某一值到某一值为第2组

6.接着选择某一值到最高值为第3组

伍、图示法

一、条形图（barchart）

二、线形图（linechart）

三、圆饼图（piechart）

四、散布图（scatterplot）

陆、常用单变量统计方法汇整

第一变量（或自变量）

质的变数

量的变数

第　或

二　依

变　变

数　数

图示法、次数分配

描述统计、卡方适合度考验

图示法、描述统计

一个样本t考验

卡方同构型考验

卡方独立性考验（各种相关）

logistic回归

区别分析

两个样本t考验（独立或相依）

变异数分析（三个样本）

简单相关

简单回归

柒、常用单变量统计方法简介

一、描述统计

1.选取「描述统计」中之「描述性统计量」

2.选择想要分析的变量

3.在「选项」下有各种统计量

4.报表太宽，可以选「编辑」「SPSSPivotTable对象」

5.输出报表：

各项描述统计量

二、次数分配表

1.选取「分析」中「描述性统计」之「次数分配表」

2.选取所需的统计量数

3.如果需要建立常模，可以选择将观察值分为100等（百分等级）

4.输出报表之一：

描述统计及百分位数

5.输出报表之二：

三、Pearson积差相关（最好先用散布图看一下两个变量间是否为「直线关系」）

1.选取「描述统计」中「相关」之「双变数」

2.选取所需之变量（如果是次序变量，则勾选Spearman等级相关系数）

3.在「选项」下勾选所需统计量

4.输出报表：

r=.758,p<

.05,n=9

四、简单回归

1.选取「分析」中「回归方法」之「线性」

2.选取所需之「自变量」及「依变量」

3.输出报表之一：

R2=.574，表示「环境满意度」可以解释「进修意愿」变异量之57.4%

4.输出报表之二：

F（1,7）=9.431,p<

.05，所有自变量可以显著预测依变量

5.输出报表之三：

回归方程式，留职意愿=0.918环境满意度+0.347

五、独立样本ｔ检定

1.选取「比较平均数法」中「独立样本t检定」

2.指定「依变量」（检定变量）及「自变量」（分组变量，要定义组别）

3.输出报表：

F=0.839,p>

.05，因此变异数同质。

t=–1.153,df=7,p>

.05，因此，性别不同在分量表一的平均得分无不同。

六、单因子独立样本变异数分析

1.选取「比较平均数法」中之「单因子变异数分析」

2.指定「依变量」及「自变量」

3.在选项中勾选「描述性统计量」及「同构型检定」

4.多重比较一般勾选Scheffé

法（较严、适合细格不等）或Duncan（较松，适合细格相等）

5.输出报表之一：

F（2,6）=2.339,p>

.05，符合变异数同构型假设

6.输出报表之二：

ANOVA之F（2,6）=3.215,p>

.05，三个地区教师在分量表一之平均得分无显著差异

7.输出报表之三：

事后多重比较，如果有显著差异，在平均差异处会加上*号

8.输出报表之四：

同质子集

七、卡方考验

1.选取「描述性统计」中之「交叉表」

2.界定「横列」及「直行」之变数

3.在「统计量」下勾选卡方统计量

细格次数

x2=2.708,df=3,n=10,p>

.05，性别与进修意愿无关