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spss初级讲义

Spss初中级讲义（1-5讲）

配套教材：张文彤,邝春伟. SPSS统计分析基础教程(第2版). 北京：高等教育出版社. 2011 SPSS概述

统计软件的作用

统计分析软件是数据分析的主要工具

统计设计完成后，完整的数据分析过程包括

数据的收集

数据的整理

数据的分析

结果的报告

统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论，统计软件为数据分析提供了实现手段

SPSS发展简史

软件名称

最早：Statistical Package for Social Science

现在：IBM SPSS Statistics

软件发展

60年代：美国斯坦福大学三位研究生研制

70年代：SPSS总部成立于芝加哥，推出SPSS中小型机版－SPSSX

80年代：微机版（V1~4）SPSS/PC+

90年代：Windows版（V6~10）

本世纪：11~20版，中文版

21版即将正式推出

SPSS的基本特点

优势

功能强大

兼容性好

易用性强

扩展性高（以一种不同的方式）

劣势

计算速度相对较慢

在统计模型的纳入上速度较慢

SPSS够用吗？

SPSS的产品定位

现有产品线

Data Collection Family

Statistics Family

Modeling Family

Deployment Family

未来可能的变化

SPSS本身可能会继续向中低端发展，并逐渐与IBM的商务智能系列产品高度整合SPSS的C/S结构与模块化结构

界面及基本操作入门

SPSS窗口简介

数据编辑窗口

数据表格

标准的电子表格

数据视图：主操作界面

变量视图：定义变量

单元格编辑器

显示精确数值

不能直接输入公式

菜单

快捷工具栏

状态栏

SPSS窗口简介

结果浏览窗口

各种统计软件中最为美观的结果输出

提供类似资源管理器的界面

SPSS窗口简介

语法窗口

编写SPSS程序时使用

功能集中体现在菜单“RUN”中

脚本窗口

高级用户进行SPSS二次平台开发时使用

Script菜单：提供了基本的开发功能

Debug菜单：提供程序调试的常用功能

统计分析软件的基本使用方式

人机交互对话方式

批处理（程序）方式

菜单方式和对话框方式

SPSS的四种运行方式

菜单对话框方式

最常用，最好记，重用性差，效率最低

程序方式

适合于批量数据分析（建议了解基本知识）Include命令方式

适合于较大规模的分析项目

SPSS Production Facility方式

适合于分布式环境中在服务器上执行分析SPSS的四种结果输出

枢轴表

增强的多维立体表格，拥有动态展示功能文本格式

标准的RTF文本

标准图与交互图

都具有动态展示功能

交互图功能更强，但已经被取消

模型

具有更强大的分析结果展示功能

SPSS的菜单项

文件

数据与转换

分析

图形

帮助

SPSS对话框操作基本规范

一级对话框元素

候选变量列表框

测量尺度+标签+变量名方式

选入变量列表框

变量移动钮

根据当前框的状态不断变化SPSS对话框操作基本规范

一级对话框元素

五个标准按钮

确定、取消

粘贴：用于自动生成SPSS程序

重置：恢复对话框状态为初始状态

帮助：方法简介、用法简介

其他按钮

多数情况下会弹出二级对话框

灰色表示不可用

SPSS对话框操作基本规范

二级对话框元素

单选框（组）

一般均成组出现

多选一

复选框（组）

可成组，也可单独出现

多选多

SPSS对话框操作基本规范

二级对话框元素

下拉列表框

功能实际上和单选框组相同

文本框

往往会和单选框、复选框结合起来使用

框组

以上各种元素的集合

集中完成某项功能

SPSS结果窗口操作

结果文件的打开和保存

结果内容的移动和删除

标准的拖放式操作

在大纲视图中操作最方便

结果的拷贝、导出操作

注意中文兼容性问题，必要时需要对软件进行设置

系统选项、中文设置与附加安装包

界面语言

结果输出语言

枢轴表默认格式

查看器字体设定

附加安装包

SPSS系列培训之：

数据录入与文件管理操作入门

@文彤老师

数据录入与数据获取操作入门

什么是消费者信心指数

消费者信心(Consumer Confidence or Consumer Sentiment) 是指消费者根据国家或地区的经济发展形势，对就业、收入、物价、利率等问题的综合判断后得出的一种看法和预期

消费者信心指数(Consumer Sentiment Index, CSI) 的概念和方法是由美国密歇根大学调查研究中心的乔治卡通纳(George Katona) 在上世纪40年代后期提出的。

消费者的看法、态度和预期这些心理的直接感受决定了他们的消费支出计划。对消费者心理及其变动的测度就是对消费总量变动测度的一个补充。根据消费者调查结果可以计算消费者

情绪指数(Consumer Sentiment Index)，又称“消费者信心”。

消费者信心指数背后的经济学原理

居民在决策家庭的开销，特别是购买诸如住宅、汽车等耐用商品时，是经过深思熟虑才决定的。不仅是以目前的经济条件为基础，同时结合了对未来收入、就业、物价、利率变动等因素的判断和预期

六十多年的时间已经充分验证了上述理论在解释宏观经济现状时的有效性与合理性

中国消费者信心指数研究问卷

S0 受访者所在城市：

100 北京200 上海300 广州

S1 请问您贵姓是？___

S2 记录被访者性别：

1 男性

2 女性

S3 请问您的十足年龄是？___

S4 请问您的学历是？

1 初中/技校或以下

2 高中/中专

3 大专

4 本科

5 硕士或以上

中国消费者信心指数研究问卷

C0 请问您的家庭目前有下列还贷支出吗？

C0_1 房贷 1 有 2 无99 拒答

C0_2 车贷 1 有 2 无99 拒答

C0_3 其他一般消费还贷 1 有 2 无99 拒答

A3 首先，请问与一年前相比，您的家庭现在的经济状况怎么样呢？是变好、基本不变还是变差？

1 明显好转

2 略有好转

3 基本不变

4 略有变差

5 明显变差9 说不清/拒答

A3a 为什么您这样说呢？（最多限选两项）___

0 中性原因90 不知道/拒答

10 改善：收入相关110 恶化：收入相关

20 改善：就业状况相关120 恶化：就业状况相关

30 改善：投资相关130 恶化：投资相关

40 改善：家庭开支相关140 恶化：家庭开支相关

50 改善：政策/宏观经济150 恶化：政策/宏观经济相关

如何建立数据库？

操作步骤

设计变量

定义变量

输入数据

存盘以防断电

设计变量

变量设计的基本原则

不同观察对象的数据不能在同一条记录中出现

每一个测量指标/影响因素只能占据一列的位置，即同一个指标的测量数值都应当录入到同一个变量中去

最终的数据集应当能够包含原始数据的所有信息

可以出现违反这些原则的例外情况，如重复测量数据

具体的设计思路

非调查问卷数据，需要根据具体的情况设计变量结构

对于调查表数据的录入，问题就要简单得多，往往一张调查表对应了一个受访者，大多数情况下也就对应了一条记录

但是存在例外情况，特别是当进行重复测量时

定义变量

变量类型

数值型

应用最为广泛

字符型

由于分析、整理都较困难，建议尽量少用，改为编码录入

日期型

实际上是特殊的数值型变量，尽量少用

定义变量

测量尺度

标度测量（Scale Measurement）

温度

体重

有序测量（Ordinal Measurement）

默认字母顺序表示大小顺序，等价于有序分类名义测量（Nominal Measurement）

等价于无序多分类

问题：二分类算什么测量类型？

定义变量

变量名与变量值标签

可用于对变量及变量值含义进行说明，使结果更易于阅读缺失值

除非问卷中有特殊编码，否则按默认情况处理

其它设置

均按默认值处理，一般不需要更改

案例：CCSS项目的数据录入

开放题和简单单选题的录入

单选题的录入

半开放题的录入

多选题的录入

多重二分法（C0）

多重分类法（A3a）

设定多选题变量集

半开放多选题的处理方式

我对数据录入软件的看法

数据量较少时：EXCEL或SPSS

录入质量要求较高时：Epidata等专用软件

数据量极大时：利用Access等专用数据库软件平台做二次开发数据录入技巧

连续多个相同值的输入

快速查找异常值、极端值

充分利用排序功能

和EXCEL、WORD快速交换数据

只有数值变量的情况

含有文本变量的情况（新老版本有所区别）

数据录入技巧

充分利用变量值标签

大大加快录入速度

快速改变变量排列次序

完全的拖放操作（这是SPSS系列的发展方向）

在变量视图和数据视图中均可进行

常用工具栏按钮

Value labels按钮

大大简化了数据管理工作

Dialog recall按钮

在数据集关闭前均有效

Goto data按钮

文件管理及其它常用操作入门

File菜单详解

新建数据文件

在SPSS中，新建一个数据文件容易的不得了－－已经到了什么都不用做的地步！

数据文件的工作名称与存储名称

打开其他格式的数据文件

SPSS可以直接读入许多常用格式的数据文件

利用通用数据库ODBC接口读取数据文件

使用文本导入向导读入文本文件

File菜单详解

保存数据文件

首次保存

另存为

注意事项

善于使用^S

存为其他格式时注意兼容性

File菜单中的其他条目

SPSS系列培训之：SPSS编程入门

都这年月了，怎么还要学编程？

实现10%的高级分析功能

实现批量分析的自动化和重复化

快速实现所需的分析功能

让自己显得更像个砖家

那么。。。学点什么呢？

基本语法规则

宏程序

OMS系统

基本语法规则

主命令格式

每条SPSS命令必须从新行开始

每个命令应该以句点为命令终止符，也可以将空行解释为命令终止符COMPUTE NEWVAR=OLDVAR*2.

命令动词、分隔符、表达式、终止符

基本语法规则

子命令格式

是对命令的进一步说明和设置

很多非关键的子命令都会有其默认设定

FREQUENCIES VARIABLES=var1 var2

/STATISTICS=MEAN

/ORDER=ANALYSIS.

子命令名、分隔符、命令顺序

保留字、系统变量和特殊命令

关键字和保留字：v1 to v5

$系统变量：$casenum, $sysmis

特殊命令：execute

SPSS程序的创建方式

对话框粘贴程序

输出LOG粘贴程序

日志文件编辑程序

宏的基本格式定义

DEFINE !M_SAMPLE() 'ABC'

任何有效的SPSS程序段.

!ENDDEFINE.

IF VARX=1 VARY=!M_SAMPLE.

EXECUTE.

宏参数

DEFINE M_COMP ( INVAR1=!CHAREND('/') ).

RECODE

!INVAR1

(1 THRU 5 = COPY) (ELSE= 9) INTO !CONCAT('T',!INVAR1) .

EXEC.

!ENDDEFINE.

M_COMP INVAR1=A3 .

OMS系统

即输出管理系统（Output Management System）

提供了结果输出和数据文件的自动交互功能

可以将输出结果存储为SPSS数据格式（SAV）、XML格式、HTML格式、TXT格式、PDF格式等

可以指定输出结果中的表格、文本、图形

OMS控制面板

分析实例

DATASET DECLARE freq.sav.

OMS

/SELECT TABLES

/IF COMMANDS=['Frequencies'] SUBTYPES=['Frequencies']

/DESTINATION FORMAT=SAV NUMBERED=TableNumber_

OUTFILE='freq.sav'.

OMSEND.

分析实例

SPSS系列培训之：SPSS数据管理入门

数据管理入门

变量级别的数据管理--Transform菜单

文件级别的数据管理--Data菜单（一）

文件级别的数据管理--Data菜单（二）

数据管理入门

数据管理包括的内容

信息的录入和保存

数据的整理／清理

数据的排列格式变换

数据文件的拼接、拆分

数据的预处理

变量级别的数据管理

--Transform菜单

功能特点

转换（Transform）菜单主要集中了一些对变量数值进行变换的过程，如对原始数据进行四则运算、对数据重新编码、求出变量的秩次等

这些功能往往在统计分析的预处理中起着非常重要的作用

功能特点

计算新变量：最常用和重要的过程。

变量转换：包括Recode、Visual Binning、Count、Rank、Automatic Recode这五个过程，它们实际上都可以被看成是compute过程在某一方面功能的强化和打包。

专用过程：包括时间序列模型相关过程、自动数据准备相关过程和设定随机种子等过程。Run Pending Transforms：用于执行编程中被挂起（Pending）的数据整理操作。

变量赋值：Compute过程

用于计算新变量，或者给老变量赋值

有大量的SPSS函数可供使用

学会如何写相应的语句可能更方便

实例

CCSS项目中的受访者年龄在18-64岁，他们在分析中会被分为18-34、35-54、55-64三组。为便于使用，年龄变量S3重新赋值后将会被存储为新变量TS3，其取值1、2、3分别代表上述三种情况。

Compute过程

含有条件组合的赋值方式

& | () ~=

标示出未婚男性案例

字符型变量的操作

STRING var1 (A8).

concat(string(var1,F1),string(var2,f1)).

缺失值的处理

If missing(varA) varB=1.

已有变量值的分组合并

Recode过程

Recode into same variable

Recode into different variable

对连续型变量进行分组

实例：同上例

有重叠界值时的处理

Else

Missing、Sysmis

分类变量类别的合并

需要注意输出类型

数值变量的离散化分段

可视离散化过程

用于在可视界面下将连续变量进行分段，该过程可以使用百分位数、标准差范围或者等间距方式将连续变量划分为若干组段，并采用图形化操作的方式，非常直观好用。最优离散化过程

是对前述可视化离散过程的进一步自动化，根据某些作为“关键指示变量”的分类变量，将原有的一个或多个连续性变量按照该分类变量类间差异最大化的优化原则离散

化为分类变量，然后就可以使用离散后变量而非原始数据值进行后续的分析了。Transform菜单中的其它过程

变量的自动重编码

可用于将字符变量转换为数值变量

变量值的平移

指定数值的查找与计数

计算变量秩次

Rank Cases过程

文件级别的数据管理-- Data菜单(一)

功能列表

对数据进行加工整理，比如根据统计分析的要求对数据进行分组、合并、加权、筛选等操作

简单命令：包括插入变量、插入个案、到达某条个案、复制数据集等，它们的功能不言自明，且大多都可以使用鼠标在数据表界面上直接完成，很少使用菜单来调用，本书将不再对其进行讲解。

常用的简单过程：包括排序、拆分文件、个案筛选和个案加权，这几个过程并不复杂，但使用的极为频繁，是大家必须要掌握的内容。

数据重组向导：用于进行数据转置，或者对重复测量数据进行长型、宽型记录格式间的转换，详后。

文件合并向导：将几个数据文件合并为一个大的SPSS数据文件，含横向合并和纵向合并两种情况，详后。

功能列表

数据字典相关向导：包括定义变量属性，复制变量属性，以及新建设定属性三个向导界面。对于较复杂的数据管理项目而言，这些都是非常有用的功能。

重复个案与异常个案查找向导：同样用于复杂数据项目，用于简化数据管理工作。

数据验证模块：同样真正复杂数据管理项目的需求而开发，用于数据自动查错。

与统计模型密切相关的过程：正交设计过程是结合分析模块的一部分，用于生成结合分析所需的设计；定义日期变量过程用于时间序列数据的分析。

其它过程：包括定义多重响应集、数据汇总过程等

记录排序：Sort Cases过程

将记录按ID变量排序，有利于查找、修改

将某个变量按升序或降序排列，可以非常容易的发现输入错误，因为他们往往就是最大/最小值

缺失值在排序中会排在最小值的前面，可以通过排序的方法很快发现哪些记录为缺失

记录拆分：Split File过程

将数据文件分组进行处理

Analyze all cases：不拆分文件

Compare groups：按所选变量拆分文件，各组分析结果紧挨在一起便于相互比较

Organize output by groups：按所选变量拆分文件，各组分析结果单独放置

拆分结果可以保存，因此要注意取消

记录筛选：Select Cases过程

按要求筛选出数据集的一部分

可以使用组合条件进行筛选

可以直接在数据集中抽样

记录加权：Weight Cases过程

分类资料数据录入格式

枚举格式

频数格式

只有先进行加权设定，统计软件才能正确识别和处理数据

数据汇总：Aggregate过程

注意：这里指的是希望将原数据文件分类汇总为一个新的汇总数据文件进行分析，如果只是希望进行汇总描述，则不需要使用本过程

例：分Time月份和S0城市对CCSS案例数据中的变量index进行均数汇总，并将结果输出到新数据文件Sum_index1中

文件级别的数据管理-- Data菜单(二)

数据文件的重组与转置

对数据集进行数据排列格式间的变换：行列转置，长型、宽型格式互换长型：在重复测量数据中，每一次测量被单独记录为一个case

宽型：在重复测量数据中，每一个个体被记录为一个case，他的所有测量被记录在不同的变量中

例：将长型数据Anxiety.sav转换为宽型格式数据

多个数据文件的合并

对话框界面下只能两两合并，多个文件一次就完成合并需要写程序

纵向合并

从外部数据文件中增加记录到当前数据文件

相对而言比较简单，操作上没有需要特别注意之处

实例：将文件a.sav和b.sav合并

多个数据文件的合并

横向合并

从外部数据文件增加变量到当前数据文件

默认是按照记录号顺序对应起来合并，由于在许多情况下是需要按照某个ID变量取值相同的原则进行对应和合并，此时就存在是否正确对应的问题，需要加以注意

实例：将文件a.sav和c.sav合并

标识重复个案与异常个案

标识重复个案

标识重复个案（Identifying Duplicate Cases）的相应功能被整合到一个对话框中实现，只需通过简单的菜单操作，用户可以迅速地发现个别变量值重复，或者所有数值完全重复的记录。

例：将CCSS案例数据第2、4条个案的ID变量值更改为1，然后按照time、id均相同的标准查找重复记录。

标识异常个案

数据字典相关功能

定义变量属性、复制数据属性、新建自定义属性、设置未知测量级别

如果有事先定义的数据字典格式，则可以先生成一个没有记录的空数据文件，将全部的数据字典设定好，将来在数据录入完毕后使用复制文件属性向导套用一下字典即可；

如果没有事先定义的数据字典格式，则可以在录入工作进行了一段时间以后先使用变量属性定义向导完成数据字典的设定工作，然后随着录入工作的进行经常扫描数据的情况，以及时更新字典，最后在录入工作完毕后使用复制文件属性向导应用字典的最终版本。

如果数据管理任务不太复杂，也可以直接在数据字典中录入数据，或者直接在变量视图中修改属性，或者直接在SPSS中录入/导入数据，然后利用设置未知测量级别向导来快速设定数据字典。

数据验证模块

为单独购买的一个模块

相关功能实际上完全可以使用程序方式实现

Spss初中级讲义（6-9讲）

统计描述中可用的工具

各种初步汇总描述方法

分组汇总，最终汇总成相应的分组频数表，可以反应出数据的大致趋势

多个百分位数组合起来，也能反应数据的分布特征

对信息的利用仍然比较粗糙

各种统计描述指标

实际上是更复杂的各种描述工具的基础，是针对数据的某种特征进行精确的数字呈现的一系列指标

对于样本而言，这些统计描述指标也可被称为统计量

均数、标准差、四分位间距，比、率等

统计描述中可用的工具

统计表

当数据比较复杂，所计算的统计指标较多时，直接观察所计算出的数值比较麻烦，为此人们又会按照一定的排列方式将统计指标组织为一张表格，以方便使用。

统计图

统计表虽然能做到非常精确，但是不够直观，如果希望结果更为直观一些，则可以按照统计指标的大小将其绘制为一张图形，这就是所谓的统计图。

统计描述的模块

SPSS中所有专业的制表过程都能够完成统计描述的任务

Reports菜单项：主要输出文本化报表

Tables菜单项：输出标准的SPSS结果表格

Multiple Response菜单：专门用于多选题数据描述

但Descriptive菜单项中提供的是最基本的统计描述过程

统计描述的模块

Frequencies过程

计算各种常用的描述指标

特色是产生频数表

对分类资料和定量资料都适用

Descriptive 过程

一般性的统计描述

适用于服从正态分布的定量资料

统计描述的模块

Explore 过程

用于对数据分布状况不清时的探索性分析

功能极为强大

Crosstabs过程

完成分类资料和等级资料的统计描述

完成分类资料各种各样“常规”的统计检验

Ratio过程

用于两个连续变量计算相对比指标，很少用

PP图和QQ图

分类变量的统计描述

分类变量的常用描述指标

基本的描述方式

原始数据：

频数列表

百分比

累计频数

累计百分比

集中趋势

众数

分类变量的常用描述指标

比：任意两个变量之比，这两个变量可以是性质相同的两个指标，如两个地区相同时期内某病新发病例数之比；也可以是性质不相同的两个指标之比

性别比，货物/销售人员比

构成比：部分占总体的比例，分观察对象为k个部分（A1、…、Ak），其中某一个部分观察对象数与观察对象总数之比为构成比

率：某个时期内某个事件发生的频率或强度，实际上有速度的概念在里面，可以和物理中速率的定义相对照

分类变量的联合描述

列联表

常见的是二维，但三维及更高维列联表的使用原理是完全相同的

频数

行、列、总百分比

行、列、总合计

多选题的描述

对多选题进行分析时所遇到的最大困难就是各选项间存在着关联，将它们单独进行分析并不恰当。单独分析的结果仅反映选项自身情况，不能完全代表整个题目的情况

因此在描述时就需要采用基于频次的百分比等一些特殊指标

常用分析指标

应答人数与应答人次

Case & Response

应答人数百分比（Percent of Cases）

选择该项的人占总人数的比例

用于反映选项自身被选择的情况

应答次数百分比

Percent of Responses

选择该项的次数占总次数（总反应数）的比例

用于选项间受欢迎程度的比较

统计描述的SPSS实现

Frequencies过程

专门为产生频数表而设计，默认选项即可给出需要的结果

Crosstabs过程

生成二、三维交叉表

默认只输出频数，计算百分比需要更改选项

Multiple Response菜单

专门为多选题数据的描述而设计

输出格式较为简单，但使用方便

Tables模块

为制表提供了全面的支持

仍然只涉及数据描述

案例

对学历等背景变量进行描述

对A3a进行描述

连续变量的统计描述

频数表Frequency

是一种非常直观的方法，但比较粗糙，如果希望进行深入的分析，则必须要使用一些严谨的统计指标对各方面特征加以描述

操作步骤：确定组数；确定组距；确定各组段的上下限

各步骤的操作都存在着一些主观性，但因为只是进行初步的观察，这并无大碍

观察到的信息

集中趋势

离散趋势

分布形状（是否对称，分布曲线的形状）

分布特征（单、双峰，有无极端值等）

集中趋势Central tendency

均数mean

描述一组数据在数量上的平均水平，总体均数和样本均数用不同符号表示

适用范围：对称分布，特别是正态分布资料

几何均数G

针对正偏态资料集中趋势的描述而提出

适用范围：对数正态分布资料，但往往被进一步扩大到等比资料

集中趋势Central tendency

中位数median

适用范围：万金油

和均数相比较为迟钝，只有样本量较为充足时结果才稳定下来

众数mode

所有数值中出现次数最多的一个

适用范围：国外

离散趋势Dispersion tendency

全距Range

SPSS教程中文完整版

SPSS统计与分析统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。常见的统计软件有 SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自 20 世纪 60 年代 SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的 SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 作为统计分析应用试验活动的工具。 1． SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式：（1）批处理模式这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。（2）完全窗口菜单运行模式这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。（3）程序运行模式

这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握 SPSS 的语句或脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2． SPSS 的启动（1）在 windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS for Windows”即可启动 SPSS 软件，进入 SPSS for Windows 对话框，如图，图所示。图 SPSS 启动

SPSS简明教程(绝对受用)

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 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 解题流程如下：

1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。请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。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、

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统计入门基础

Spss基础入门 1. 个案排序：对数据视图中的某个个案进行排序，具体排序规则可以点进去选择 2. 变量排序：对变量视图中某个变量进行排序，具体规则可以点进去选择 3. 转置：行列互转 4. 合并文件：有两种文件的合并，添加个案可以实现两个文件的纵向合并，添加变量可以两个文件的横向合并 5. 重构：实现把一个表格的若干个变量变为同一个变量等进行表格的合适转换 6. 汇总：对数据按照类别进行汇总，比如三个班级的学生成绩表格，可以按照班级把学生成绩的平均值等等汇总到另外一个表格，该表格就会显示比如按班级显示各个班级的成绩平均值等 7. 拆分文件：实现输出图形表格的合理拆分，比如一个公司有8个部门，现要求分男女比较各个部门的人员工资情况，理论上我们用选择个案（见下条），逐个选择男女与部门需要操作2*8次，由此画出2*8张图表。利用拆分文件，这个时候可以选择比较组或者按组来组织输出，然后分组依据就是部门与性别，在利用下面会讲到的数据描述就可以实现预期效果。 8. 选择个案：实现选择表格中符合条件的个案然后对其进行相应操作，点击进去后会有各种选择方式，比如如果满足什么条件才选择，随机选择百分之多少等等一．转换 1. 重新编码为不同变量：可以把原来的变量或者变量的范围重新定义为新的变量，比如现有一个班级的学生成绩，要求分心50-70分，70-90分90-100分的同学所占比例，平均值等，现在就可以利用重新编码为不同变量，把上述范围重新编码为新的变量（名字可以自己任意选取），具体操作点击进去之后比较清楚。 2. 计算变量：实现对原来变量的重新计算从而产生新的变量，比如对原来变量进行乘以10操作产生新的变量等等，产生的变量名都是可以自己选择的一．分析 1.描述统计：实现对表格中变量的各种类型的描述统计

SPSS编程操作入门知识讲解

S P S S编程操作入门

第四章 SPSS编程操作入门 4.1程序编辑窗口操作入门一、进入程序编辑窗口界面 ①创建一个新程序 File——new——syntax ②打开一个旧程序 File——open——syntax 程序文件的扩展名为*.sps 注：syntax窗口的菜单和SPSS窗口的菜单功能基本一致，区别在于RUN菜单。 RUN ALL——运行全部程序 RUN SELECTION——运行所选择的部分程序二、熟用Paste 按钮在SPSS所有菜单对话框中均有Paste功能，在所有对话框选择完毕后，不选择 OK，而使用Paste，则程序编辑窗口会自动生成程序。此功能使得SPSS编程操作变得简单易行，只需要对生成的程序适当加以修改即可。示例：运用Paste创建一个程序文件。以xuelin.sav.为例，产生P50页的程序语句，并保存在桌面上备用。

该程序文件可以保存，当下次做相同的分析时，无需重新进行复杂的菜单选择，直接在原有程序文件上进行适当的修改，运行即可。三、编程进行对话框无法完成的工作示例１：见书示例２：怎么产生连续自然数１～２００ Input program. Loop #i=1 to 200. Compute x=#i. end case. End loop. End file. End input program. Execute. 4.2结构化语句简介一、分支语句（条件语句） ①ＩＦ语句ＳＰＳＳ程序格式：ＩＦ逻辑表达式目标表达式逻辑表达式用于给出判断条件。

目标比达式表示如果满足逻辑表达式后该如何操作。注：编程基本小知识： ①每句命令完成后，以点号结束，否则程序不被执行。 ②全部命令编辑完成后，以Execute.结束，否则程序不被执行. ③学会使用help——command syntax reference自学编程。示例１：打开案例数据brain1.sav,要求将年龄小于20，性别为1（男）的病人归为第一组（group=1）. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age<20 & sex=1( 逻辑表达式) group=1.（目标表达式）Execute. 示例2：打开案例数据brain1.sav，要求将年龄小于等于40岁的女性病人归为组2. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age le 40 group=2. execute. 练习1：将血小板大于等于100的列为组1 练习2：打开brain1.sav，创造一个新的字符型变量sex1，当sex 取值为1时，sex1取值为f, 当sex取值为2时，sex1取值为m. GET

spss基础知识

1.定义变量（1）Name：定义变量名变量名必须以字母或字符@开头，其它字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。变量名总长度不能超过8 个字符（即4 个汉字）。（2）Type：定义变量类型 SPSS 的主要变量类型有：Numeric（标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot （圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation（科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency（自定义型）、String（字符型）。单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。（3）Width：变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。（4）Decimal：变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。（5）Label：变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成，8 个字符经常不足以表示变量的含义。而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。（6）Value：变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。（7）Missing：缺失值的定义方式 SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（?）表示。SPSS 可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。默认值为None。单击Value 相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。（8）Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为8。（9）Align：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式：Left（左对齐）、Right（右对齐）、Center（居中对齐）。（10）Scale：变量的测量尺度根据变量测量精度不同，可把变量由低到高分为四种尺度：定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。 1）定类变量定类变量由称为名义（nominal）变量。这是一种测量精度最低、最粗略的基于“质” 因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别，例如“性别”变量、“职业”变量等都是定类变量。定类变量的取值称为定类数据或名义数据。定类数据的共同特点是用不多的名称来加以表达，并由被研究变量每一组出现的次数及其总计数所组成，这种数据是枚举性的，即由计数一一而得。唯一适合于定类数据的数学关系是“等价关系”。因而，在定类数据中，同一组内各单位是等价的，同时若更换各不同组的符号并不会改变数据原有的基本信息。因此，最常用来综合定类数据的统计量是频数、比率或百分比等。 2）定序变量定序变量由称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它的取值大小能够表示观测对

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

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基础知识

1.定义变量（1） Name：定义变量名变量名必须以字母或字符 @开头，其它字符可以是任何字母、数字或 _、 @、 #、 $等符号。变量名总长度不能超过 8 个字符（即 4 个汉字）。（2） Type：定义变量类型 SPSS 的主要变量类型有：Numeric （标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot （圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation （科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency （自定义型）、String （字符型）。单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。（3） Width ：变量长度设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。（4） Decimal ：变量小数点位数设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。（5） Label ：变量标签变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成， 8 个字符经常不足以表示变量的含义。而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。（6） Value ：变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。（7） Missing ：缺失值的定义方式 SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值，用点号（?）表示。SPSS可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。默认值为None。单击 Value相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。（8） Column：变量的显示宽度输入变量的显示宽度，默认为 8。（9） Align ：变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式： Left （左对齐）、 Right （右对齐）、 Center （居中对齐）。（10） Scale ：变量的测量尺度根据变量测量精度不同，可把变量由低到高分为四种尺度：定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。 1）定类变量定类变量由称为名义（ nominal ）变量。这是一种测量精度最低、最粗略的基于“质”因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别，例如“性别”变量、“职业”变量等都是定类变量。定类变量的取值称为定类数据或名义数据。定类数据的共同特点是用不多的名称来加以表达，并由被研究变量每一组出现的次数及其总计数所组成，这种数据是枚举性的，即由计数一一而得。唯一适合于定类数据的数学关系是“等价关系”。因而，在定类数据中，同一组内各单位是等价的，同时若更换各不同组的符号并不会改变数据原有的基本信息。因此，最常用来综合定类数据的统计量是频数、比率或百分比等。 2）定序变量定序变量由称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它的取值大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、方位或大小等），也是基于“质”因素的变量。例如：“最高

SPSS 新手使用入门_中文

数据挖掘产品IBM SPSS Modeler 新手使用入门

图 1. SPSS Modeler 界面接下来将详细介绍其基本概念及操作。基本概念：节点节点代表要对数据执行的操作。例如，假定您需要打开某个数据源、添加新字段、根据新字段中的值选择记录，然后在表中显示结果。在这种情况下，您的数据流应由以下四个节点组成：表 1. 节点示例变量文件节点，设置此节点后可以读取数据源中的数据。导出节点，用于向数据集中添加计算的新字段。选择节点，用于设置选择标准，以从数据流中排除某些记录。

表节点，用于在屏幕上显示操作结果。基本概念：数据流 SPSS Modeler 进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程，我们将这一过程称为数据流。也可以说 SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品。这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。如，上面提到的四个节点可以创建如下数据流：图 2. 数据流示例通常，SPSS Modeler 将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）。使用 SPSS Modeler 处理数据的三个步骤： 1.将数据读入 SPSS Modeler。 2.通过一系列操纵运行数据。 3.将数据发送到目标位置。在 SPSS Modeler 中，可以通过打开新的数据流来一次处理多个数据流。会话期间，可以在 SPSS Modeler 窗口右上角的流管理器中管理打开的多个数据流。

图 3. 流管理器节点选项板节点选项板位于流工作区下方窗口的底部。图 4. 节点选项板每个选项板选项卡均包含一组不同的流操作阶段中使用的相关节点，如：?源：此类节点可将数据导入 SPSS Modeler，如数据库、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。 ?记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、合并和追加等。 ?字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。 ?图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。 ?建模：此类节点可使用 SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、聚类算法和数据排序等。 ?数据库建模：节点使用 Microsoft SQL Server、IBM DB2 和 Oracle 数据库中可用的建模算法直接在数据库里进行建模及评估。 ?输出：节点生成数据、图表和可在 SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。 ?导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection 或Excel）中查看的多种输出。 ?IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。

SPSS基础分析

SPSS基础分析……给大家讲一下……不会SPSS的伤不起！！！……来源：谢彬的日志大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图

如果是五点维度的量表，那么就是

记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量

点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计

将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……

SPSS基本功能及操作

统计分析模型（1）信度分析文献[558] 操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量—描述性（项+度量+如果。）—项之间（相关性）—继续—确定信度系数界限值：0．60—0．65认为不可信；0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80—0．90就是非常好。因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上：0．60—0．70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。项已删除的刻度方差删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好。信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。

从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关，显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度，可以进行后续研究，他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义。对比上面相关系数表，项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1(强相关)

（3）频数分析 P66 文献[558] 操作步骤：分析—描述统计—（123）频率（F）—移动变量到变量（V）框内—显示频率表格√—统计量—分布（偏度+峰度）—继续—确定频率也称频数，就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表，即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识。描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。偏度(Skewness)是描述取值分布形态对称性的统计量，由Pearson在1895年提出。偏度由样本的3阶中心矩与样本方差的3／2次方的比值而得，偏度的绝对值越大，表示数据分布的偏斜程度越高。来自正态总体的样本偏度近似为0。偏度系数有两种测量方式，分别为皮尔逊偏度系数1和皮尔逊偏度系数2。偏度系数等于0的时候属于正态分布；偏度系数大于0的时候是右偏分布，表明较低的值占多数；偏度系数小于0的时候为左偏分布，表明较高的值占多数。峰度(Kutosis)是描述变量取值分布形态扁平程度的统计量，由Pearson 在1905年提出。峰度等于0的时候表示数据分布的扁平程度适中，即正态分布；峰度大于0的时候表示数据呈扁平分布；峰度小于0表明数据呈尖峰分布。 3 / 12

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