SPSS学习笔记很全.docx

1、SPSS学习笔记很全SPSS学习笔记描述样本数据一般的，一组数据拿出来，需要先有一个整体认识。除了我们平时最常用的集中趋势外，还需要一些离散趋势的数据。这方面 EXCEL就能一次性的给全了数据，但对于 SPSS就需要用多个工具了，感觉上表格方面不如 EXCEL好用。个人感觉，通过描述需要了解整体数据的集中趋势和离散趋势，再借用各种图观察数据的分布形态。对于 SPSS提供的OLAFCubes (在线分析处理表)，Case Summary (观察值摘要分析表)，Descriptives (描述统计)不太常用，反喜欢用 Frequencies (频率分析)，Basic Table (基本报表)，Cr

2、osstabs (列联表)这三个，另外再配合其它图来观察。这个可以根据个人喜好来选择。1.使用频率分析(Frequencies )观察数值的分布。频率分布图与分析数据结合起来，可以更清楚的看到数据分布的整体情况。以自带文件 Trends chapter 13.sav 为例，选择 Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies ，把 hstarts 选入 Variables ，取消在 Display Frequency table 前的勾，在 Chart 里面 histogram，在 Statistics 选项中如图 1图1分别选好均数(Mean)，中位数(

3、Median)，众数(Mode)，总数(Sum)，标准差(Std. deviation) ，方差(Variance)，范围(range)，最小值(Minimum)，最大值(Maximum)，偏度系数(Skewness)，峰度系数(Kutosis)，按Continue返回，再按 OK,出现结果如图2Shitisticsh startsN/and132Missing0Mean79 40616Median79.30500Mode927S2Std. Deviation21150190Variance535 929Skewne 吕 w1S7Std. Error ofSkewtess211Kurtosis

4、-.368Std. Error afKurtosis419Range101004Minimum33 363Maximum135.167Sum1048T 613图20,则数据基本接表中，中位数与平均数接近，与众数相差不大，分布良好。标准差大，即数据间的变化差异还还小。峰度和偏度都接近近于正态分布。下面图 3的频率分布图就更直观的观察到这样的情况HiwB 口 R1IT12.采用各种图直观观察数据分布情况，如采用柱型图观察归类的比例等同样以自带文件 Trends chapter 13.sav 为例，我们可以观察一下各年的数据总和的对比：选择 Graph-Bar-Simple ，在“ Data in

5、chart are ”一项选择 Summary of groups of cases ，然后按 Define，出现图 4,护亦HEI厂FQRMA7 MFI OK i J E眄I 目M* * IQmiHW inc SimpIb Bnr: Suuaiitrir for Cro口o-f Ciitbji2.选择 Bars Represent-Other statistic(e.g. mean),把 hstarts 一项选入 Variable 里面，把 YEAR, Periodic 项选入 Category Axis项中，并按Change Statistic 键，出现图5:Meirt ci vaiue?

6、躍mu mm HrTraM “ * Medn of vdues 厂 Moe o* valuesNumtier ol caes 5trtd炮d davislicn 广 yartante广 Miaimuffi vueMawnum vlutCuiTMjfaflive sym Nurmbei ilwve忖 umber ehwPercifliige afcovPtrerage below C PercentilePercentoge inside图53 .在Statistic 选项中选Sum of values 一项，按 Continue返回，按 OK即可出现图6:1400000-12OTOT0-100

7、000C-400000200000-OJOOO-IKS 1 陳 17 19&3 1S70 1971 1S72 1&71 174 1975YEAJR, not periodicsluBwll urn 仍通过列联表来观察，数据的交错关系。来说明以软件自带的文件 Uni versity of Florida graduate salaries.sav1、选择 Tables-Basic Table ，在弹出对话框中，选择 Graduate 至U Summaries 栏，College 至U Down，Gender 到 Across 栏，如图 72、选择 Statistics 按键，选取 Count 和

8、 layer% 至U Cell Statistics 一栏，并按 Continue 键，如图 8Swtirig by CeR Com* Norte Descending AscendingBaic Table?: St at 1st icsSratiJic:Row% 3當 T4bte Mnrium Mew Median Minimum Mode匸EFi： &Flr|-dddddFamat 三、选择 Layout 按键，选择 Summaryvariable Labels-ln separate labels （汇总的标签， 如本例的 Graduate ,放在表外）,StatisticsLabel

9、s-Across top （数据的标签横放在顶部，如本例的 Count和Layer%），并在Label groups with value labels only前选择打勾（表示只需要具体的标签名就可以，不需要汇总名，如本例 Gender和College），如图9图10提示，需要什么表格形式可以根据要求来调整，但对输出按键都需要熟悉，多尝试几次就可以看出不同的区别。图 11为输出的表格FemaleMalaGroup ToJaiCountLayer%CountLay&r抵CduhlLa理 r %ArfcuihiH27124 6%U4131%41537 7%Arch ltd tin22%67%10

10、9%BuHdlnQ/Cofrifructi on44%514 6%5550%Eutlfi峙営 AdrriftliratiQnu.t%17 2%322293%FMtiry111%22%Education1211%11%n12%EnginEenng454.1%河21 5%asiFins Arts11%11%2J%Group YOCI4694們S3157忤1100iaoa%图11重要提示：如果结果变成变量的汇总（ SUM，则先选择 Data-Weight Cases ，把Graduate的选项先选入 Weight Cases by 内，再选回Do not weight Cases ，按OK即可。对于

11、其他带有编号的一项都可以这样做。这一点不知为何，本人屡次试过总需要这样调整。参考图12图12几种常用的统计方法应用一般来说，最最常用的统计分析有假设检验和回归分析，在 SPSS中也有很好的对应工具来做这些分析，但对其基本思路和要求都必须了解，这样才能更灵活的发挥。下面抄录 EXCELS市场调查中的应用一书中关于这方面的内容：1.假设检验目的：是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成 的统计推断方法。基本思想：小概率反证法思想。即 P0.01或PSequenee，如图15图15把 hstarts 选入 Variables 项，把 No.选入 Time Axis La

12、bles ，然后按 OK 出现图 16:No图16从图可以看出，数据总是在一个周期内反复在上下波动，虽然高低的位置不一样，但这种波动显然是随着时间的不同而变化。因此可以察看，因变量与时间的关系如何。选择Data-Defi ne Dates ，出现图 17Define Date?图17在Year 栏填入1965, Month 一栏填入1,表示数据从1965年1月开始计算。选择 Analyze-Correlate-Bivariate ，出现图 18图18选择Pearson和Spearman （其实只需要选 Spearman就把 hstarts , Year 和 Month 都选入 Varibale

13、s 选项，Correlation Coefficients可以，这里只是试一下，作为比较）。注：相关检验中有 Pearson （皮尔森）相关系数和 Spearman （斯皮尔曼）等级相关，前者也称皮尔森相关系数，是对 两个定距变量 关系的刻画；后者是用来考察两个变量中至少有 一个定序变量时的相关关系。Zero-order Correlations （零阶偏听偏相关系数）是按Pearson 简单相关系数公式计算得到的相关系数。在皮尔森系数 r是对两个定距变量关系的刻画 ：若-1r1， |r|越大，表明两个变量之间的相关程度越强。若0/R若-1r0，表明两个变量之间存在负相关。若 r=-1，则变量

14、间的关系为完全负相关。若r=0，表示两个变量之间无线性相关，即零相关。按Option按键，如图19图19，注意，这二个选择是 Pearson才有在 Statistics 选择 Means and standard deviations Cross-product deviations and covariances的，如果开始只选择 Spearman，则此二项不能选。返回后，按 OK如图20：Can editionshetadiYEAR, not periodicMONTH, period 11hstartsPearsen Correlalion1.21 r.058Sig P-talled).

15、012596Sum oTSquares nd Cross-prodocU70206 759310091BumGovans nte535 929IS 066N132132132底AR, not periadiPearson Correlhon219t000Sig. (2 tailedC121.000Sum oTSquares and Cross-products11046911 320 DCO.000Covanance160610 076oooN132132132MONTH, period 12Pesrrscri Cortellion.058QOO1射g. (2-Nlled).5061 000S

16、um of Squares andCross-products014.1050001573 00046B8OQO12.003N13213Z132*- Correlation is significant al the 0 06 level 怕胆切图20从图20看到 Year的Pearson系数为0.219 , Sig值为0.012，小于 P值0.05，与Hstarts 显著相关，Month的Pearson系数为0.058 ,Sig值为0.506，大于P值0.05，则与Hstarts不显著相关。从下图 21的Spearman也同样得到相同的结论。VEAR.nulP&HO0ICMONTH peno

17、d 12Spearmans rho hstartsCorrl-ation Coefficienti JOCSig (JtaiFed).024血，H2132132YEAR. nul pEmQcht阳 1拭忖 rrCo 已nigrtt1 GOO000Sig (J-taiiediJ0141 000hl13213202MOMDH period 1 2Correlation CoefficienlQ44DOC1.000Sig (2-hikd6ie1 DOGN132t32132* C urrElation iw igniil-anf stlh? 0 if level (2-tailed)图212.回归图2

18、2把 hatarts 选入 Depe nde nts 选项，In depe ndent 选择 Time, Models 选择(Lin ear )线性回归，(Quadratic )二次曲线回归，(Cubic )三次曲线回归，(Exponential )指数回归，选择Include constant in equation 表示方程式有常数项， Plot models 则表示用图表示，然后按OK出现图23-:Mudtl unnm6ffuriCCng!|.irt|biLinear-6 80?lotoTD430ZE掀OGlt SflJ212964 1T1415-jOtdCijtibe10 9233lowS7刚4.MFm0395 2271I3Q(J2ies 2GD2图23线性方程：Y=70.43 0.135X2二次曲线方程： Y=64.171 0.415X-0.02X2 3三次曲线方程： Y=87.68-1.667X 0.037X ( 0X )指数曲线方程：Y=68.229xe0.002从Sig值判断，都小于0.05，都接受回归成立，这样，只能从 R拟合度和F值较大来判断三次曲线方程的拟合程度比较高。注意，如果方程成立的话，想要增加预测，则可以在 Save选项中选择Predicted Values 一项，如果还想预测未来的数值，则可以在原表上增加若干行（如 1行），然后选择 Predic