SPSS概览数据分析实例详解.docx
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SPSS概览数据分析实例详解
SPSS概览--数据分析实例详解
D
选择菜单Data==>DefineVariable。
好，先来建立分组变量GROUP。
请将变量名改为GROUP。
有没有搞错？
！
折腾了半天就改个名字！
难道连变量格式、标签等都不改？
是这样的，在SPSS中所有的数据均以最大位数保存（好象是双精度），也就是说，上面虽然默认只有两位小数，但那指的是计算精度，实际保存的数据位数是非常长的（可以输入Pi值试一下）。
在绝大多数情况下，SPSS给出的默认数据类型和数据精度完全可以满足需要，只是不太好看而已。
至于标签等比较花哨的选项，反正我也很少用。
现在我们才刚刚入门，一切从简。
以后我会详细介绍各种设置的用法。
在第一列灰色的“var”上双击，同样会弹出定义变量对话框。
现在SPSS的数据管理窗口如下所示：
第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。
现在我们来建立变量X。
单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>DefineVariable，同样，将变量名改为X，然后确认。
此时SPSS的数据管理窗口如下所示：
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表示尚未使用。
同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还未输入过数据，即该数据集内没有记录。
1.1.3输入数据
我们先来输入变量X的值，请确认一行二列单元格为当前单元格，弃鼠标而用键盘，输入第一个数据0.84，此时界面显示如图A所示：
图A
图B
请注意：
在回车之前，你输入的数据在数据栏内显示，而不是在单元格内显示，现在回车，界面如图B所示：
首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了0.84；其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据；第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。
用类似的输入方式，我们将患者的血磷值输入完毕，并将相应的变量GROUP均取值为1，此时数据管理窗口如下所示：
从第12行开始输入健康人的数据，并将相应的GROUP变量取值为2。
最终该数据集应该有24条记录。
1.1.4保存数据
选择菜单File==>Save，由于该数据从来没有被保存过，所以弹出Saveas对话框如下：
单击保存类型列表框，可以看到SPSS所支持的各种数据类型，有DBF、FoxPro、EXCEL、ACCESS等，这里我们仍然将其存为SPSS自己的数据格式（*.sav文件）。
在文件名框内键入Li1_1并回车，可以看到数据管理窗口左上角由Untitled变为了现在的变量名Li1_1。
§1.2数据的预分析
1.2.1数据的简单描述
首先我们需要知道数据的基本情况，如均数、标准差等。
选择Analyze==>DescriptiveStatistics==>Descriptives菜单，系统弹出描述对话框如下：
如果按SPSS标准的叫法，这里应该是调用了Descriptives过程，为了避免太生硬，我们称为调用对话框，等大家熟悉SPSS了以后，在统计分析各章中可能两种称呼会混用。
该对话框可分为左右两大部分，左侧为所有可用的侯选变量列表，右侧为选入变量列表。
我们只需要描述X，用鼠标选中X，单击中间的
，变量X的标签就会移入右侧，注意这时OK按钮变黑，表明已经可以进行分析了，单击它，系统会弹出一个新的界面如下所示：
该窗口上方的名称为SPSSforWindowsViewer，即（结果）浏览窗口，整个的结构和资源管理器类似，左侧为导航栏，右侧为具体的输出结果。
结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标准差这几个常用的统计量。
从中可以看到，24个数据总的均数为1.2846，标准差为0.4687。
我们以上的做法对吗？
当然有问题！
光看总的描述是不够的，还应当看看分组的描述情况。
这里要用到文件分割功能，请切换回数据管理窗口，选择Data==>SplitFile菜单，系统弹出文件分割对话框如下：
选择单选按钮Organizeoutputbygroups，将变量GROUP选入右侧的选入变量框，单击OK钮，此时界面不会有任何改变，但请再做一次数据描述，你就可以看到现在数据是分Group=1和Group=2两种情况在描述了！
从描述可知两组的均数和标准差分别为1.5209、1.0846和0.4218、0.4221。
如果定义了文件分割，则它会在以后的所有统计分析中起作用，直到你重新定义文件分割方式为止。
1.2.2绘制直方图
统计指标只能给出数据的大致情况，没有直方图那样直观，我们就来画个直方图瞧瞧！
选择Graphs==>Histogram，系统会弹出绘制直方图对话框如下：
将变量X选入Variable选择框内，单击OK按钮。
此时结果浏览窗口内会绘制出如下两个直方图：
两组的数据没有特别偏的分布，也没有十分突出的离群值，因此无须变换，可以直接采用参数分析方法来分析。
综合设计类型，最终确定采用成组设计两样本均数比较的t检验来分析。
最后，我们还要取消变量分割，免得它影响以后的统计分析，再次调出变量分割对话框，选择单选按钮中的“Analyzeallcases,donotcreatgroup”，单击OK按钮就可以了。
§1.3按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选择Analyze==>CompareMeans==>Independent-SamplesTtest，系统弹出两样本t检验对话框如下：
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时下面的DefineGroups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统弹出比较组定义对话框如右图所示：
该对话框用于定义是哪两组相比，在两个group框内分别输入1和2，表明是变量group取值为1和2的两组相比。
然后单击Continue按钮，再单击OK按钮，系统经过计算后会弹出结果浏览窗口，首先给出的是两组的基本情况描述，如样本量、均数等（糟糕，刚才的半天工夫白费了），然后是t检验的结果如下：
IndependentSamplesTest
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
X
Equalvariancesassumed
.032
.860
2.524
22
.019
.4363
.1729
7.777E-02
.7948
Equalvariancesnotassumed
2.524
21.353
.020
.4363
.1729
7.716E-02
.7954
可见该结果分为两大部分：
第一部分为Levene's方差齐性检验，用于判断两总体方差是否齐，这里的戒严结果为F=0.032，p=0.860，可见在本例中方差是齐的；第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果，由于前面的方差齐性检验结果为方差齐，第二部分就应选用方差齐时的t检验结果，即上面一行列出的t=2.524，ν=22，p=0.019。
从而最终的统计结论为按α=0.05水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康人的血磷值不同，从样本均数来看，可认为克山病患者的血磷值较高。
§1.4保存和导出分析结果
1.4.1保存结果文件
前面我们已经做出了分析结果，但是，可是，可但是，但可是呢？
再好的结果只要一断电就会全部消失（废话），对于这一问题人们早已想出了三种解决办法，他们分别是：
∙需要结果的时候再运行一次分析程序。
∙用笔将结果抄在纸上。
∙直接保存结果文件。
显然，最方便快捷、最符合信息时代特征的就是第三种方法，在结果浏览窗口中（注意：
一定要在结果浏览窗口中）选择菜单File==>Save，由于该结果也从来没有被保存过，所以弹出和前面保存数据时极为相似的一个Saveas对话框，和前面相比，他唯一的区别就是文件的保存类型只有ViewFiles（*.spo）一种。
好，闲言少叙，在文件名框中键入“Li1_1”并回车，该结果文件就会按文件名Li1_1.spo被存储。
不是文件保存类型还有一种“ALLFiles（*.*）”吗？
别费劲了，这种类型是SPSS公司放在那里哄人的，在该对话框里无论怎么折腾，都只能按SPO文件的格式来保存。
1.4.2导出分析结果
文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：
我们从来写文章什么的都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取SPO格式的文件，怎么办呢？
没关系，SPSS提供了将结果导出为纯文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单File==>Export，系统会弹出ExprotOutput对话框如下：
最上方的Export下拉式列表可以选择输出的内容，可以为含图表的输出文档、无图表的输出文档和只有统计图表三种；中部的ExprotFile对话框则填入输出的目标文件名；左下方的ExportWhat单选框可以选择输出结果的哪些部分，可以是所有结果、所有可见结果或只输出选择的结果，一般选输出所有可见结果；右下方的输出文件类型下拉式列表已被我打开，可见里面有网页格式和纯文本格式两种，在一切按所需选择完毕后按OK钮，则结果文件就会输出为你想要的类型。
好，到这里，就象我们刚开始所说的一样，你实际上已经完全掌握了SPSS的基本使用方法。
我们以后将要做的工作就是“百尺竿头，更进一步”，将从下一章开始详细介绍SPSS各个模块的精确用法，使大家能尽快的从SPSS新手向SPSS高手过度。
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