文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › SPSS操作步骤及解析

SPSS操作步骤及解析

SPSS操作步骤及解析
SPSS操作步骤及解析

目录

第四章统计描述 (2)

4.2 频数分析 (2)

4.3描述性统计量 (2)

4.4.1(探索性数据分析)操作步骤 (4)

第五章统计推断 (6)

5.2单样本t检验 (6)

5.3 两独立样本t检验 (7)

5.4 配对样本t检验 (8)

第六章方差分析 (9)

6.2.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOVA)(操作步骤) (10)

6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)

6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)

6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18)

第八章相关分析 (19)

8.2 连续变量相关分析实例 (20)

8.3 离散变量相关分析的实例(列联表) (22)

第九章回归分析 (24)

9.1.3 线性回归(操作步骤) (26)

1.多重共线性检验 (26)

2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)

二、曲线估计(操作步骤) (32)

9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35)

第十章聚类分析 (39)

10.3.1 K-均值操作步骤: (39)

10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43)

第十一章判别分析 (47)

11.3.1 操作步骤 (48)

第十二章因子分析 (53)

12.2.2操作步骤 (56)

第十三章主成分分析 (64)

13.2 操作步骤 (65)

第十四章相应分析 (69)

14.2相应分析实例(操作步骤) (70)

第十五章典型相关分析 (75)

15.2操作步骤: (75)

第四章统计描述

统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法,用于说明总体的情况和特征。

4.1 基本概念和原理

4.1.1 频数分布

4.1.2 集中趋势指标

算数平均值:适用于定比数据、定距数据

中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据

众数:适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据

4.1.3离散程度指标

作用:(1)它可以表明现象的平衡程度和稳定程度;(2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大,则该分布的平均指标的代表性就越小。方差、标准差、均值标准误差、极差。

均值标准误差:也叫抽样标准误差,是样本均值的标准差,反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。

4.1.4反映分布形态的描述性指标

偏度、峰度

4.2 频数分析

Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies

4.3描述性统计量

Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies

输出结果:

4.4 探索性数据分析

基本思路:在统计分析时应尽量减少数据中存在的少量异常值对分析结果的影响。

只讲Explore命令:

(1)异常值检验

(2)分布正太性检验

(3)方差齐性检验

检验各观测变量在控制变量不同水平下的方差是否相等。

4.4.1(探索性数据分析)操作步骤

Analyze——Descriptive Statistics——Explore

齐性检验

第五章统计推断

统计推断内容:参数估计、假设检验。

参数估计:研究一个随机变量,推断它的数量特征和变动模式。

假设检验:检验随机变量的数量特征和变动模式是否符合事先所做的假设。

共同特点:对总体都不很了解,都是利用部分样本所提供的信息对总体的数量特征做出估计或判断。

所以,统计推断的过程必定伴有某种程度的不确定性,需要用概率来表示其可靠程度。

5.1 参数估计

5.2单样本t检验

用于对总体均值进行检验。前提:样本来自的总体服从或近似服从正态分布。检验我国上市公司的平均资产负债比是否为0.5 Analyze——Compare means——One-Sample T Test,

Test value设为0.5

上表1给出了资产负债率描述统计量。从表可知,上市公司资产负债率平均为0.4677,标准差为0.16773,均值标准误差为0.00945。

上表2给出了单样本t检验结果。从表中可以看到t统计量为-3..413,自由度为314,p值为0.01。由于p值小于显著性水平0.05,所以拒绝上市公司资产负债率平均为0.5的原假设。

另外,单样本t检验还

5.3 两独立样本t检验

对两个不同总体均值之间的差异性(样本均值之差)是否显著进行检验。

前提:样本来自的总体服从或近似服从正态分布;两样本相互独立。

注意:要检验方差齐性。(自带)

Analyze——Compare means——Dependent-Sample T Test,

输出结果:

5.4 配对样本t检验

利用来自某两个总体的配对样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。

特征:第一,两组样本的样本数相同;第二,两组样本观测值的先后顺序一一对应。例如:检验某学校学生进行培训前后学生学习成绩有无显著变化。

两个样本具有一对一的配对关系

Analyze——Compare means——Paird-Sample T Test

输出结果:

第六章 方差分析

也是一种假设检验,它是对全部样本观测值的变动进行分解,将某种控制因素下各组样本的观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随机误差加以比较,据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异,则说明该因素对各总体的影响是显著的。

● 方差分析的主要目的是通过对方差的比较来检验多个均值之间差异的显著性。

● 可以看作t 检验的扩展,只比较两个均值时与t 检验等价。 方差分析有三个基本概念:观测变量、因素和水平。

观测变量(因变量):实际测量的、作为结果的变量,是进行方差分析所研究的对象。

因素(自变量):作为原因的、把观测结果分成几个组以进行比较的变量,例如奖金水平。

水平:因素的不同表现,即每个自变量的不同取值称为因素的水平。 根据观测变量的个数分类:单变量方差分析和多变量方差分析; 根据因素的个数分类:单因素方差分析和多因素方差分析。

● 只有一个因素变量的方差分析称为单因素方差分析。

● 研究多个因素变量对因变量的影响的方差分析称为多因素方差分析,其中最简单的情况是双因素方差分析。

6.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOV A )

● 单因素方差分析:模型中有一个自变量(因素)和一个观测变量。 ● 其实就是关于在一个影响因素的不同水平下,观测变量均值差异的显著性检验。 SST=SSB+SSE

SST:观测变量的总离差平方和 SSB:组间离差平方和 SSE:组内离差平方和

/(1)/()MSB SSB r F MSE SSE n r -==-

方差分析需满足的假设条件:

● 样本是独立的随机样本。

● 各样本皆来自正态总体。对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本。

● 总体方差具有齐性,即各总体方差相等。各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的。

某汽车经销商为研究东部、西部和中部地区市场上汽车销量是否存在显著差异

原假设:H0:

12...

r

u u u

===

6.2.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOVA)(操作步骤)Analyze——Compare means——One-Way ANOV A

输出结果:(假设一般为没有显著性差异)

对比系数

对比

地区

西中东

1 1 1 -1

2 .5 -1 .5

在此之后检验

6.3 多因素单变量方差分析

同时研究多种因素对观测变量的影响,就是多因素方差分析。

例如,研究汽车销量问题,对汽车销量的影响很可能不仅受地区因素的影响,还受广告、居民收入以及消费偏好等其他因素的影响。 交互效应:各个因素不同水平的搭配所产生的新的影响。 主效应:各个因素对观测变量的单独影响。 SST SSA SSB SSAB SSE =+++ SST :观测变量的总变动

SSA :因素A 引起的观测变量的变动 SSB :因素B 引起的观测变量的变动

SSAB :因素A 和因素B 的交互效应引起的观测变量的变动 SSE :随机因素引起的观测变量的变动

如果其中某种因素引起的观测变量的变动占观测变量总变动的比例足够大,则可以认为该因素变量对观测变量的影响是显著的。

/(1)/(1)

A MSA SSA r F MSE SSE rs l -==-

/(1)

/(1)B MSB SSB r F MSE SSE rs l -=

=- /(1)(1)

/(1)

AB MSAB SSAB r s F MSE SSE rs l --=

=-

6.3.2 固定效应、随机效应和协变量 根据可控性分为:固定效应、随机效应

固定效应:因素变量的各个水平可以严格控制,它们对观测变量的影响是固定的。如产品定价、广告类型。

随机效应:因素变量的各个水平无法严格控制,它们对观测变量的影响是随机的。如气候条件等。

协变量:像居民收入这样的无法控制其水平的连续型变量在方差分析中通常叫做协变量。

6.3.3 操作步骤

1. 提出零假设和备择假设。双因素方差分析可以同时检验两组或三组零假设和备择假设。

要说明因素A有无显著影响,就是检验如下假设:

H0:因素A不同水平下观测变量的总体均值无显著差异。

H1:因素A不同水平下观测变量的总体均值存在显著差异。

要说明因素B有无显著影响,就是检验如下假设:

H0:因素B不同水平下观测变量的总体均值无显著差异。

H1:因素B不同水平下观测变量的总体均值存在显著差异。

在有交互效应的双因素方差中,要说明两个因素的交互效应是否显著,还要检验第三组零假设和备择假设:

H0:因素A和因素B的交互效应对观测变量的总体均值无显著差异。

H1:因素A和因素B的交互效应对观测变量的总体均值存在显著差异。

6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤

Analyze——General Linear Model——Univariate

结果输出:

主体间因子

值标签N

地区 1 西10

2 中9

3 东7 广告 1 8

2 8

3 10

有两种方法可以衡量用户建立的模型对观测变量的解释程度:一是通过观察Corrected Model对应的F统计量和p值;二是通过观察Corrected Model和Corrected Total对应变差的比值,即可决系数(R Squared)。

当引入的因素较多时,应该观察修正的可决系数(Adjusted R Squared)。本模型Corrected Model对应的F统计量为5.594,p值为0.001<0.05,可决系数为0.725,说明模型整体对观测变量有一定的解释能力。

修正可决系数只有0.596,说明模型的拟合程度还不够理想,可能还有某个显著影响销售量的变量没有引入进来。

概要文件图

6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析

Analyze——General Linear Model——Univariate

输出结果:

6.3.6 引入协变量的多因素方差分析Analyze——General Linear Model——Univariate

输出结果:

第八章相关分析

任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析。

相关关系是不完全确定的随机关系。在存在相关关系的情况下,当一个或几个相互联系的变量取一定的值时,与之相应的另一变量的值虽然不确定,但它仍然按某种规律在一定范围内变化。

值得注意,事物之间有相关,不一定是因果关系,也可能仅是伴随关系。按照数据度量尺度不同,相关分析方法分类:

连续变量(之间的相关性):Pearson简单相关系数

定序变量:Spearman秩相关系数或Kendall秩相关系数

定类变量:列联表分析法

8.1.1连续变量的相关分析

1.Pearson简单相关系数

|r |越接近于1,说明相关性越好;|r |越接近于0,说明相关性越差。

1.Pearson简单相关系数的检验

在实际分析中,相关系数大都是利用样本数据计算的,因而带有一定的随机性,因此也需要对相关关系的显著性进行检验。

8.1.2定序变量的相关分析

要用秩相关的非参数方法来实现

1.Spearman秩相关系数

2.Kendall秩相关系数

8.1.3定类变量的相关分析

关于双尾检验与单尾检验的选择问题:

Two-tailed:双尾检验,如果事先不知道相关方向(正相关还是负相关),可以选择此项;

One-tailed:单尾检验,如果事先知道相关方向可以选择此项。

8.2 连续变量相关分析实例

例:上市公司财务分析

Analyze——Correlate——Bivariate

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目得: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率与房屋空置率作为变量,来研究上海房价得变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)与房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19、0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open datadocument——open data——open; 2、Opening excel data source——OK、

第二步: 1、在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise、 进入如下界面: 2、点击右侧Statistics,勾选RegressionCoefficients(回归系数)选项组中得Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中得Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearitydiagnotics;点击Continue、

3、点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中得Standardized Resi dual Plots(标准化残差图)中得Histogram、Normal probability plot;点击Continue、 4、点击右侧Save,勾选Predicted Vaniues(预测值)与Residu als(残差)选项组中得Unstandardized;点击Continue、

spss软件操作步骤

1、在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框。 2、在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,这个 研究中有两个因变量,所以把两个因变量都放到上面的列表里。 3、点击post hoc,打开一个对话框,设置事后检验的方法。 4、在这个对话框中,我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ,在方差

不齐性的方法中选择dunnetts,点击continue继续。 5、回到了anova的对话框,点击options按钮,设置要输出的基本结果。 6、这里选择描述统计结果和方差齐性检验,点击continue按钮。

7、点击ok按钮,开始处理数据。 8、我们看到的结果中,第一个输出的表格就是描述统计,从这个表格里我们可以看到 均值和标准差,在研究报告中,通常要报告这两个参数。

9、接着看方差齐性检验,方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的,还好, 这里显示,显著性都没有达到最小值0.05,所以是不显著的,这证明方差是齐性的 。 10、接着看单因素方差分析表,反应时sig值不显著,而错误率达到了显著的水平,这 说明实验处理对错误率产生了影响,但是对反应时没有影响。 11、接着看事后检验,因为反应时是没有显著差异的,所以就不必再看反应时的事后检 验,直接看错误率的事后检验,从图中标注的红色方框可以看到,第一组和二三组都有显著的差异,而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法,它适合在方差不齐性的时候使用,因为方差齐性,不必去看这个方法的检验结果了。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19.0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open; 2. Opening excel data source——OK.

第二步: 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method 选择Stepwise. 进入如下界面: 2.点击右侧Statistics,勾选Regression Coefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearity diagnotics;点击Continue.

3.点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的Standardized Residual Plots(标准化残差图)中的Histogram、Normal probability plot;点击Continue. 4.点击右侧Save,勾选Predicted Vaniues(预测值)和Residuals(残差)选项组中的Unstandardized;点击Continue.

SPSS基本操作傻瓜教程

目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)

一、SPSS界面介绍 提前说明:第一,我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二,我教的是傻瓜操作,并不涉及理论讲解,具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三,因为是根据我自己的操作和理解来写的,所以可能有些地方显的不那么科学,仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程,那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的: 我们打开一个文件:

要提的一点就是,SPSS保存的数据拓展名是.sav: 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项: 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框,两个是可以互相切换的,跟excel切换表一样,跟excel切换表一样: 现在的页面是数据视图,也就是说这一页都是原始数据,这里的一行就是一张问卷,一列就是一个问题,白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看,是把ABCD都转换成了1234,所以显示的是1234,当然直接录ABCD也可以,根据具体情况看怎么录,只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项,比如第四题,选项A选了就是“是”,没选就是

SPSS操作步骤汇总资料

精品文档 SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type:Numeric:数值型string:字符串型 Missing: Measure:scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查:analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果:频数统计表—看是否有错误—missing system 清理: 1.对系统缺失值的清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—function group(missing)--下面选(missing) --continue—output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理(直接就清除了) Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式(前后逻辑不相符合的表达式)--continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 精品文档. 精品文档3.统计描述正态分布统计描述one-sample —1-sample K-SAnalysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1、正态性检验:ok/ —–normalKolomogorov Smirnov test ok ——options2、统计描述:Analysis—descriptives--time选入ok 调入—data—split file –compare group –sex3、按照男女统计描述:OK——time 调入—options 选择–Analysis-descriptive statistic descriptive 非正态分布资料统计描述nonparametric 正态性检验1、 OK ——frequencies 选入-- statistics选择2、Analysis—descriptive statistics

相关分析和回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析,具体包括: (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前,了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t-检验);回归 方程显著性检验(F-检验)。 二、试验原理 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数与模型进行检验与判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: y i 01x i12x i2k x i k i 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: ???? y i 0 1x i12x i2k x i k e i 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释

SPSS因子分析实例操作步骤

SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的: 引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业,采矿业,制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业,建筑业,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量,来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量: 以年份,合计(单位:千亿元),农、林、牧、渔业,采矿业,制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业,建筑业,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法:因子分析法 软件: 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open; 2. Opening excel data source——OK.

第二步: 1.数据标准化:在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK (变量选择除年份、合计以外的所有变量). 2.降维:在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ,变量选择标准化后的数据.

3.点击右侧Descriptive,勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和 KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue. 4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors,默认3个,点击Continue.

5.点击右侧Rotation,勾选Method选项组中的Varimax;勾选Display选项组中的Loding Plot(s);点击Continue. 6.点击右侧Scores,勾选Method选项组中的Regression;勾选Display factor score coefficient matrix;点击Continue.

相关分析和一元线性回归分析SPSS报告

相关分析和一元线性回归分析S P S S报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析: 选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图 普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图 从散点图可以看出:普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。 2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 把要求的两个相关变量移至变量中,因为都是定距数据,选择相关系数中的Pearson,点击确定,可以得到下面的结果: Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 **. Correlation is significant at the level (2-tailed). 两相关变量的Pearson相关系数=,表示呈高度正相关;相关系数检验对应的概率P值=,小于显着性水平,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显着。 3.求两变量之间的相关性 选择相关系数中的全部,点击确定:

Correlations (万人) (篇) Kendall's tau_b (万人) Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 Spearman's rho (万人) Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient ** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 **. Correlation is significant at the level (2-tailed). 注解:两相关变量(毕业生数和发表论文数)的Kendall相关系数=,呈正相关;无相关系数检验对应的概率P值,应接受原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 两相关变量(毕业生数和发表论文数)的Spearman相关系数=,呈正相关;无相关系数检验对应的概率P值,应接受原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 将所求变量移至变量,将控制变量移至控制中,选中显示实际显着性水平,点击确定: Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 高等学校发表科技论文数量Pearson Correlation .998** 1

SPSS操作步骤汇总

S P S S操作步骤汇总 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type:Numeric:数值型 string:字符串型 Missing: Measure:scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查:analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果:频数统计表—看是否有错误—missing system 清理: 1.对系统缺失值的清理

Data—select case—if condition is satisfied—if—function group(missing)--下面选 (missing)--continue—output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理(直接就清除了) Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式(前后逻辑不相符合的表达式)-- continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验:Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述:Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述:data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验

SPSS多元线性回归分析教程.doc

线性回归分析的SPSS操作 本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准,在进行回归分析之前,我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验,这里不再重复。另外,通过散点图还可以发现数据中的奇异值,对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。 一、一元线性回归分析 1.数据 以本章第三节例3的数据为例,简单介绍利用SPSS如何进行一元线性回归分析。数据编辑窗口显示数据输入格式如下图7-8(文件7-6-1.sav): 图7-8:回归分析数据输入 2.用SPSS进行回归分析,实例操作如下: 2.1.回归方程的建立与检验 (1)操作 ①单击主菜单Analyze / Regression / Linear…,进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量(Dependent)框中,把自变量x选入到自变量(Independent)框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter,选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法(在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用)。具体如下图所示:

图7-9 线性回归分析主对话框 ②请单击Statistics…按钮,可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项,请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 图7-10:线性回归分析的Statistics选项图7-11:线性回归分析的Options选项 回归方程建立后,除了需要对方程的显著性进行检验外,还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定,为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强,所以不在此详细介绍,读者如有兴趣,可参阅有关资料。 ③用户在进行回归分析时,还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。 ④在主对话框点击OK得到程序运行结果。

多选项分析及回归分析spss

一、多选项分析 一)问卷中多选项问题的分析 多选项问题的分解通常有2中方法:1、多选项二分法(Multiple Dichotomies Method); 2、多选项分类法(Multiple Category Method)。 1、多选项二分法(Multiple Dichotomies Method); 多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量,每个变量只有0或1两个取值,分别表示选择个该答案和不选择该答案。 按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村(取)款目的这个多选项问题分解为十一个问题,并设置十一个SPSS变量。 2、多选项分类法(Multiple Category Method) 多选项分类法中,首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数;然后,为每个答案设置一个SPSS变量,变量取值为多选项问题中的可选答案。 按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存(取)款目的这个多选项问题分解成三个问题(通常给出的答案数不会超过三个),并设置三个SPSS变量。 以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。 多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失,这种方式没有体现选项的顺序,如果问题存在顺序则适合采用分类法。 同时注意自己需要的信息加以选择。 二)多选项分析基本操作 1、多选项分析的基本实现思路

第一、按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干问题,并设置若干个SPSS变量。 第二、采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频数分析数据。 为了实现第二步,应首先定义多选项选择变量集,即将多选项问题分解并设置成多个变量后,指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选项交叉分组下的频数分析作准备。只有通过定义多选项变量集,SPSS才能确定应对哪些变量取相同值的个案数进行累加。 2、定义多选项选择变量集的基本操作步骤 1)选择菜单Analyze —Multiple Response —Defined Sets,出现如下图所示的窗口。 2)从数值型变量中见进入多选项变量集的变量选择到Variables in Sets框中。 3)在Variables Are Coded AS框中制定多选项变量集中的变量是按照哪种方法分解的。Dichotomies表示以多选项二分法分解,并在Counted Value中输入对那组织进行分析。SPSS 规定等于该值的样本为一组,其余样本为另一组;Categories表示以多选项分类法分解,并在Range框中输入变量取值的最小值和最大值。

SPSS操作步骤及解析

目录 第四章统计描述 (2) 4.2 频数分析 (2) 4.3描述性统计量 (2) 4.4.1(探索性数据分析)操作步骤 (4) 第五章统计推断 (6) 5.2单样本t检验 (6) 5.3 两独立样本t检验 (7) 5.4 配对样本t检验 (8) 第六章方差分析 (9) 6.2.2 单因素单变量方差分析(One-way ANOVA)(操作步骤) (10) 6.3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14) 6.3.5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17) 6.3.6 引入协变量的多因素方差分析 (18) 第八章相关分析 (19) 8.2 连续变量相关分析实例 (20) 8.3 离散变量相关分析的实例(列联表) (22) 第九章回归分析 (24) 9.1.3 线性回归(操作步骤) (26) 1.多重共线性检验 (26) 2.使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29) 二、曲线估计(操作步骤) (32) 9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35) 第十章聚类分析 (39) 10.3.1 K-均值操作步骤: (39) 10.4.1 系统聚类法操作步骤 (43) 第十一章判别分析 (47) 11.3.1 操作步骤 (48) 第十二章因子分析 (53) 12.2.2操作步骤 (56) 第十三章主成分分析 (64) 13.2 操作步骤 (65) 第十四章相应分析 (69) 14.2相应分析实例(操作步骤) (70) 第十五章典型相关分析 (75) 15.2操作步骤: (75)

第四章统计描述 统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法,用于说明总体的情况和特征。 4.1 基本概念和原理 4.1.1 频数分布 4.1.2 集中趋势指标 算数平均值:适用于定比数据、定距数据 中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据 众数:适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据 4.1.3离散程度指标 作用:(1)它可以表明现象的平衡程度和稳定程度;(2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大,则该分布的平均指标的代表性就越小。方差、标准差、均值标准误差、极差。 均值标准误差:也叫抽样标准误差,是样本均值的标准差,反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。 4.1.4反映分布形态的描述性指标 偏度、峰度 4.2 频数分析 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies 4.3描述性统计量 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies

SPSS操作步骤汇总

SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type:Numeric :数值型string :字符串型 Missing: Measure : scale定量变量nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Tran sform—recode into differe nt variables —选择in put variable output variable -定义新变量的 名称一change—开始定义新旧变量一continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable -从function group 中选择公式范围下面选择具体的公式—if中 设置要改变一continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查:analysis-description statistic-frequencies —选入要检查的数据—OK 结果:频数统计表—看是否有错误—missing system 清理: 1. 对系统缺失值的清理 Data—select case— if condition is satisfied —if —function group (missing)--下面选 (missing) --continue —output (delete unselected cases) --OK—对num 为哪一位的进行修改 2. 对sex=3 的清理(直接就清除了) Data—select case—if condition is satisfied —if—sex 调入再输入=3—continue-- output (delete unselected cases) --OK—对num 为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied —if —输入表达式(前后逻辑不相符合的表达式)--

SPSS基本操作步骤详解

SPSS基本操作步骤详解 本文采用SPSS21.0版本,其它版本操作步骤大体相同 一、基本步骤 (一)检查数据 在进行项目分析或统计分析之前,要检核输入的数据文件有无错误,即检核missing。 例,“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答,每个题项的数据只有五个水平:1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze(分析)→Descriptive statistics(描述统计)→将题项变量【例,a1—a10】键入至Variables(变量)框中→Frequencies(频率)→Statistics(统计量)→Minimum (最小值)、Maximum(最大值)→Continue(继续)→OK(确定) 2.执行描述统计量的程序 Analyze(分析)→(描述统计)→将题项变量【例,a1—a10】键入至Variables(变量)框中→Descriptives(描述)→Options(选项)→Minimum(最小值)、Maximum(最大值)【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK(确定) (二)反项计分 若是分析的预试量表中没有反向题,则此操作步骤可以省略; 量表或问卷题中如果有反向题,则在进行题项加总之前将反向题反向计分,否则测量分数所表示的意义刚好相反。 例,“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答,反向题重向编码计分:1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform(转换)→Recode into same Variables(重新编码为相同变量)→将要反向的题目键入至Variables(变量)框中【例,a1,a3,a5】→Old and new values(旧值和新值)→在左边Old value—value中键入1,在右边New value—value中键入5,Add (添加)→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5,在右边New value —value中键入1,Add(添加)→Continue(继续)→OK(确定)【注意不同量表计分方式不同,因而反向编码计分也不同,常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】 (三)题项加总 量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。 例,“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答,题项为:a1,a2……a10,记总分为:az。 Transform(转换)→Computer Variable(计算变量)→在左边Target Variable(目标变量)中键入az,在右边Numeric Expression(数字表达式)中键入a1+a2+……+a10

相关分析和一元线性回归分析SPSS报告

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析:选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图 两相关变量的Pearson相关系数=0.0998,表示呈高度正相关;相关系数检验对应的概率P值=0.000,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性),即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显著。 3.求两变量之间的相关性 选择相关系数中的全部,点击确定:

注解: 两相关变量(普通高校毕业生数和发表论文数)的偏相关系数=0.998,呈正相关;对应的偏相关系数双侧检验p值0,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性),即普通高校毕业生数与发表论文数之间相关性显著。 二、一元线性回归 此图是回归方程的拟合优度检验。 注解:上图是回归方程的拟合优度检验。 第二列:两变量(被解释变量和解释变量)的相关系数R=0.998. 第三列:被解释变量(毕业人数)和解释变量(发表科技论文数)的判定系数=0.996是一元线性回归方程拟合优度检验的统计量;判定系数越接近1,说明回归方程对样本数据的拟合优度越高,被解释变量可以被模型解释的部分越多。

第四列:被解释变量(毕业人数)和解释变量(发表科技论文数)的调整判定系数=0.996。这主要适用于多个解释变量的时候。 第二列:常数项估计值=-316.259;回归系数估计值=0.001. 第三列:回归系数的标准误差=0.000 第四列:标准化回归系数=0.998. 第五、六列:回归系数T检验的t统计量值=57.196,对应的概率P 值=0.000,小于显著性水平0.05,拒绝原假设(回归系数与0不存

主成分分析(SPSS)操作详细步骤

主成分分析在SPSS中的操作应用 SPSS在调用Factor Analyze过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量,但SPSS不会直接给出标准化后的数据,如需要得到标准化数据,则需调用Descriptives过程进行计算。 图表 3 相关系数矩阵

图表 4 方差分解主成分提取分析表 主成分分析在SPSS中的操作应用(3) 图表 5 初始因子载荷矩阵

从图表3可知GDP与工业增加值,第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系,与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强,证明他们存在信息上的重叠。 主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。注:特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标,如果特征值小于1,说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大,因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过图表4(方差分解主成分提取分析)可知,提取2个主成分,即m=2,从图表5(初始因子载荷矩阵)可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷,说明第一主成分基本反映了这些指标的信息;人均GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷,说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息,所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到,因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵,每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。用图表5(主成分载荷矩阵)中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数[2]。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入(可用复制粘贴的方法)到数据编辑窗口(为变量B1、B2),然后利用“TransformàCompute Variable”,在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)” [注:第二主成分SQR后的括号中填1.235],即可得到特征向量A1(见图表6)。同理,可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘,然后就可以得出主成分表达式[注:因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析,故在此不对提取的主成分进行命名,有兴趣的读者可自行命名]: F1=0.353ZX1+0.042ZX2-0.041ZX3+0.364ZX4+0.367ZX5+0.366ZX6+0.352ZX7+0.364ZX 8+0.298ZX9+0.355ZX10

实验三-IBM-SPSS软件的基本操作

实验三-IBM-SPSS软件的基本操作

云南大学软件学院 实验报告 课程:大数据分析及应用任课教师:蔡莉实验指导教师(签名): 学号: 20131170142 姓名:郭昱专业:软件工程日期: 2015/11/01 成绩: 实验三 IBM SPSS软件的基本操作 一、实验目的 1.熟悉SPSS的菜单和窗口界面,熟悉SPSS 各种参数的设置; 2.掌握SPSS的数据管理功能。 二、实验内容及步骤 (一)数据的输入和保存 1. SPSS界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下: 菜单栏 工具栏

注意:窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。该界面和EXCEL极为相似,很多操 作也与EXCEL类似。 2.定义变量 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下: 对话框最上方为变量名,现在显示为“VAR00001”,这是系统的默认变量名;往下是变量情况描述,可以看到系统默认该变量为数值型,长度为8,有两位小数位,尚无缺失值,显示对齐方式为右对齐;第三部分为四个设置更改按钮,分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式;第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量,现在系统默认新变量为数值变量;最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

假如有两组数据如下: GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP,然后单击OK按钮。 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==>Define Variable,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。 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

SPSS操作步骤汇总

S P S S操作步骤汇总内部编号:(YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128)

S P S S学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type:Numeric:数值型 string:字符串型 Missing: Measure:scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查:analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果:频数统计表—看是否有错误—missing system 清理: 1.对系统缺失值的清理

Data—select case—if condition is satisfied—if—function group (missing)--下面选(missing)--continue—output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理(直接就清除了) Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式(前后逻辑不相符合的表达式)-- continue-- output(delete unselected cases)--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验:Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述:Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述:data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选 择—OK

相关文档