SPSS课程学习心得体会.docx

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SPSS课程学习心得体会

应用统计分析学习报告

本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，

spss 也只是听说过，从来没有学过。

一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因

为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感

觉听起来一头雾水。

老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查

了些资料，发现很多问题都弄清楚了。

结合软件和书上的例子，实战一下，发现 spss 的功能

相当强大。

最后总结出这篇报告，以巩固所学。

spss，全称是 statistical product and service solutions，即“统计产品

与服务解决方案”软件，是 ibm 公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析

和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。

spss 具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经

济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。

具体到管理方面，spss 也是一个进行数据分析和

预测的强大工具。

这门课中也会用到 amos 软件。

关于 spss 的书，很多都是首先介绍软件的。

这个软件易于安装，我装的是 19.0 的，

虽然 20.0 有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且

容易上手。

所以，我学习的重点是卡方检验和 t 检验、方差分析、相关分析、回归分析、因

子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是 t 检验这一部分。

由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统

计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。

结果出来后依然分不清楚是

接受原假设还是拒绝原假设。

不过现在弄懂了。

这部分很有用的是 t 检验。

t 检验应用于当样

本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等

时，已知一个总体均数 u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总

体。

t 检验分为单样本 t 检验、独立样本 t 检验、配对样本 t 检验。

其中，单样本 t 检验是

样本均数与总体均数的比较的 t 检验，用于推断样本所代表的未知总体

均数 μ 与已知的总体均数 uo 有无差别；独立样本 t 检验主要用于检验两个样本是否来

自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对

样本 t 检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否

有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。

这几个方法用软件操作起来都是相

对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。

然后是方差分析。

方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来

源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误

差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。

方差

分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。

这一部分在学习的过程中出

现一些问题，就是用 spss 来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结

果的不准确。

其次，对 bonferroni、tukey、scheffe 等方法的使用目的不清楚，现在基

本掌握了多重比较方法选择：

一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好

的某两个或几个组间（和对照组）的比较。

宜用 bonferroni（lsd）法；若需要进行多个均

数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用 tukey 法；其他情况宜用 scheffe 法。

最

后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，post hoc 键

有 lsd 的选项：

当方差分析 f 检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性

差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。

lsd

即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨（转载

于:

spss 课程学习心得体会）其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一

种统计方法。

相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或

因变量。

主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。

双变量相关分析是相关分析中

最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型

和条件，选用 pearson 积差相关、spearman 等级相关和 kendall 的 tau-b 等级相关。

当数据文件包括多个变量时，

直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相

关分析，从中剔除其他变量的线性影响。

距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进

行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是

计算一对观测量之间的广义距离。

这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分

析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般

不区别自变量或因变量。

而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并

用数学模型来表现其具体关系。

比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”

变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需

要通过回归分析方法来确定。

回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向

与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

运用十分广泛，回归

分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之

间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

如果在回归分析中，只包括一个自变

量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分

析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称

为多元线性回归分析。

应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间

不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。

正确应用回归分析预测时

应注意：

①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适

的数据资料；

接下来是因子分析。

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。

最早由英

国心理学家 c.e.斯皮尔曼提出。

他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩

好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一

般智力条件影响着学生的学习成绩。

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。

将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

因子分析

的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接

测量到的隐性变量。

从显性的变量中得到因子的方法有两类。

一类是探索性因子分析，

另一类是验证性因子分析。

探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据

“自己说话”。

而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应

于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。

这一部分不能用 spss 来操作，要用 amos，

用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。

结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的

多元统计技术。

它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。

在近三十年内，其大量应用于

社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。

结构方程模型是对顾

客满意度的研究采用的模型方法之一。

其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因

果模型、路径图等形式加以表述。

结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时

处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。

与传统的探索性因子分析不同，在结构方

程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

通过结构方程多组分

析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。

这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到

困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。

甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还

会不断的探索的。

spss 是个很神奇的工具，结合 amos 和 excel 更是如虎添翼，相信学习

了 spss 在以后的论文和数据分析中很有用。

这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起

来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。

但是想给

老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。

然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资

料不怎么多。

老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师

在这个方面多给学生一些引导。

篇二：

spss 心得体会

学习 spss 在教育统计中的应用心得体会

一、什么是 spss？

为什么要学习 spss？

新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触

到 spss 这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道 spss 是一套统计软

件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么？

分析什么？

我一无

所知，尤其是看到老师推荐的《spss 在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理

解为用 spss 软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，

我当初的想法未免有点简单与无知。

下面就来让我们了解一下 spss。

spss 软件是一组专业

的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图

和统计报表功能。

它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品

质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

spss 软件对计算机硬件系统的要求较低；对运

行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在 windows xp、win7 系统环境下， spss 统

计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如

dbase，excel，lotus 等）。

我为什么要学习 spss 呢？

其实很简单，一方面，做为一名

研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、

要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。

另一方面，根据对 aect94

定义的理解，教育技术

学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。

因此，要深

入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可

能使这门学科达到真正完善的地步。

教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往

往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。

这类偶然现

象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就

能体现统计平均规律。

我们只有对数据资料作统计处理，才可能可以发现它们的内在规律，掌

握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。

二、对本 spss 各章节学习的心得

新课程老师带领下，采取一种新的学习方式，老师讲解了基础部分后，全班同学采取小

组分工、协作学习，然后对全班同学进行讲解学习内容，教师进行当堂指导，这种方法改变了

同学们的学习态度，同学们不再是课前不预习，课下不复习的状态，每组都有自己的任务，课

前有一定的压力，同学间的讨论也明显的增多，例如：

一次课下同学们在一起吃饭，有几位同

学还在调侃说“两个菜之间用 spss 进行分析后得出的结果不接受 h0 假设，也就是两个菜之

间不相关”，虽然这只是一个课下的玩笑，但是这也可以体现出对学习的态度的转变。

下面就

本学期的所学 spss 的各章节做一下归纳，这些归纳也是基于本人平时在课前预习，课上及课

后的一些所思所想，也许会有一些理解上的偏颇在内，但这仅限于心得而已。

本学期学习各个

章节

及分工如下表：

章节名称

1.spss 的认识

及数据文件的

处理

2.数据清理与

基本统计及测

量质量分析

3.t 检验

4.方差分析

1、 2 人 3 人 7.聚类分析 8.统计图形 2 人 1 人 2 人 6.卡方检验 3 人 2 人 5.

相关分析 3 人 分工人数 章节名称 分工人数 spss 的认识及数据文件的处理心得体会

可能是由于是同学们第一次讲，万事开头难，压力很大，在大家认为最为简单的内容讲

解上，两位同学并没有完全展现出二人实际水平，大家在这一节课上都感觉到很压抑，总的感

觉是这节内容很简单，但是内容又很松散，可讲的东西太多，讲的东西多就没有突出重点和难

点，所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样，很难将知识系统化，课后总结一下无

非就是两块，一块是了解 spss 软件的历史及基本功能，还有一块就是 spss 软件当中一个模

块叫做数据文件的处理，在认识 spss 软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于

1968 年，当时美国的 3 位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，spss 已经有了很

多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在

教育中的应用

只是它的一个分支。

此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的

过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。

在数据文件的处理方面，

主要是要学会定义变量、处理变量两方面；定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义

变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就是一

句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。

变量定义只有只要细心的将实际调查的数据

录入到 spss 当中即可，当然也可以在 spss 软件之外进行数据编制，可以通过 execel 等编

辑后可以直接导入到 spss 中。

在处理变量模块当中，可以对变量进行添加、删除、拆分与合

并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加简便和明了。

2、 数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

数据的清理与基本统计及测量质量分析由两名同学进行讲解，由于吸取了上节课两名同

学的经验，本节讲授的明显好于上节课，这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清

理，另一块是相关统计理论的学习。

在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这

里本人觉得非常有必要进行数据清理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊

的典型案例，所以这些数据很难符合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异

常，从而直接影响最终的结论。

所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。

而我认为本节的难

点不是怎样熟练运用 spss 软件，而是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需

要一定的数学基础，只有明确这些

理（论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以

然，这才是关键，在 spss 中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是

轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知道

分析原理的重要性要远远大用 spss 对数据做出相关分析的重要性。

总结为一句话“知道它们

是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、 t 检验的心得体会

t 检验由两名同学讲解，在学习 t 检验时，首先要明确什么样的数据适合 t 检验，t 检

验的结果要说明什么问题？

经过学习可以知道，t 检验是对两组数据间的平均水平或均数的比

较，通过比较可以得出两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有

齐同性，t 检验由两种情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒

顺序就会改变问题的性质，这种 t 检验称为配对 t 检验；另一种情况下的 t 检验是两组数据

可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的 t 检验。

但是这两种情况都必须符合最先的要求，即

都是符合正态分布，方差都具有齐同性。

通过 spss 的相关操作可以轻松完成检验，但是在检

验的过程中必须设置置信区间，一般设置为 95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的

数据，如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差

异就要将置信区间甚至大些，本人的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相

信的，但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可

信，篇三：

spss 课程学习感悟（交）

spss 学习总结与反思

财管 1321330443233 王天茜 在这学期以前我并没有学过统计学，甚至没有接触过

它，因此对它的认识可谓是从零开始的，但经过这一段的学习，也算是受益良多，下面我就简

单说下感想吧。

第一节课老师简单讲述了下这门课的概况，当时只觉得毫无头绪，对于没接触过的事物

人总有莫名的恐惧，这门课看似还很难，就比较担忧。

接着说说学习过后对 spss 的整体认识吧，我专门去XX了下它的全称，定义为 spss

是“社会科学统计软件包”（statistical package for the social science）的简

称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。

之前看论文的时候会经常看到各种表格图形，

各种结果输出，当时并不明白，以前也没见过，因此总会跳过实验整个设计直接看结果。

在学

了这门课后总算对其有了初步的认识。

1、spss 的认识及数据文件的处理心得体会

一块是了解 spss 软件的历史及基本功能，还有一块就是 spss 软件当中一个模块叫做

数据文件的处理，在认识 spss 软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于 1968

年，当时美国的 3 位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，spss 已经有了很多的版

本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在教育中

的应用只是它的一个分支。

此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑

都能安装它，安装的过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满

足。

在数据文件的处理方面，主要是要学会定义变量、处理变量两方面；定义变量是要注意根

据自己实际采集的数据来定义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小

数点保留尾数等，总之就是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。

变量定义只有

只要细心的将实际调查的数据录入到 spss 当中即可，当然也可以在 spss 软件之外进行数据

编制，可以通过 execel 等编辑后可以直接导入到 spss 中。

在处理变量模块当中，可以对变

量进行添加、删除、拆分与合并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加

简便和明了。

2、 数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清理，另一块是相关统计理论的学

习。

在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这里我觉得非常有必要进行数据清

理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例，所以这些数据很难符

合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常，从而直接影响最终的结论。

所以

觉得非常有必要进行数据检查与清理。

而我认为本节的难点不是怎样熟练运用 spss 软件，而

是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需要一定的数学基础，只有明确这些理

（论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以然，

这才是关键，在 spss 中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以

是轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知

道分析原理的重要性要远远大用 spss 对数据做出相关分析的重要性。

总结为一句话“知道它

们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、 t 检验的心得体会

在学习 t 检验时，首先要明确什么样的数据适合 t 检验，t 检验的结果要说明什么问

题？

经过学习可以知道，t 检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较，通过比较可以得出

两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有齐同性，t 检验由两种

情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒顺序就会改变问题的性

质，这种 t 检验称为配对 t 检验；另一种情况下的 t 检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验

称为独立样本的 t 检验。

但是这两种情况都必须符合最先的要求，即都是符合正态分布，方

差都具有齐同性。

通过 spss 的相关操作可以轻松完成检验，但是在检验的过程中必须设置置

信区间，一般设置为 95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据，如果像要得到显

著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至

大些，我的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相信的，但如果将分析结果

的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可信，也就是说范围越大，

不可

信的因素就会越多，做出可信的结果的可能性就会越小，所以在用 spss 的进行 t 检验

时，一定要提前考虑想要得到的检验结果，尽可能将预想结果与实际结果吻合。

本节课最主要

的是学会进行 t 检验，根据数据选择适合的 t 检验，值得思考的是，两组数据是否符合正态

分布、方差的齐同性都需要在 t 检验前明确，不然无法进行 t 检验，但是在 t 检验的过程中

spss 也提供了一项进行是否符合正态分布的选项，是否也可以理解为在未知两组数据的分布

情况时也可以进行 t 检验？

只要先证明两组数据方差具有齐同性后，就进行 t 检验，检验后

spss 会输出两组数据是否符合正态分布，如果符合则结果可取，否则结果不可取。

4、 方差分析的心得与体会

t 检验和方差分析是有很大关联的，t 检验是分析两组间数据的关系，而方差分析则是

分析两组以上的组间的关系，两组方法都是要求数据符合正态分布，方差具有齐同性。

其各组

间要同质，组内异质，这样数据才具有说服力。

本节课方差分析包括四部分，分别为单因素方

差分析、无重复实验的双因素方差分析、重复试验的双因素方差分析及协方差分析。

分为以上

四种主要是基于分析的问题所包含的变量个数和各变量间有无相互影响，还有就是排除无法控

制的协变量的影响的分析来区分分析方法。

例如，只有一个变量的分析就用单因素分析；基于

问题中的两个变量间没有相互影响的分析就用无重复实验的双因素方差分析，两个变量有影响

就用重复试验的双因素方差分析，要排除无法控制

的因素进行分析就用协方差分析。

以上各种方差分析情况都基于不同的统计公式，要是

学习这些理论则需要很好的数学基础。

对最终分析结果的解读则需要 t 检验的解读结果知

识。

归结为一点：

最终想得到差异性显著的结果还是差异不明显的结果则要再