SPSS操作步骤汇总

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

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

1、单样本t检验

正态性检验—analyze—compare means—one-sample t test—test value选择要对比的数值—OK 2、配对样本t检验

建立数据文档—两列（前和后）--正态性检验—analysis- compare means—paired sample t test –调入—ok

3、两独立样本t检验（正态性检验的时候采用分开组，其他都要合并在一起）

建立数据库—第一列（group）第二列（数值）-- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all—analyze—compare means—independent sample t test—选入，分组—OK

结果分方差齐与否

第四章方差分析（前提正态）

1、单因素方差分析（就是平常的三个组比较）

建立数据库—第一列（group）第二列（数值）- data—split file –compare group—调入group—ok-正态性检验—OK-- data—split file—选择analysis all--analyze—compare means—one-way-anova—数据调入dependent list—分组调入factor------options—descriptive基本统计描述—homogeneity of variance做方差齐性分析—OK

2、方差分析两两比较

analyze—compare means—one-way-anova---数据调入dependent list—分组调入factor—点post hoc—选择SNK LSD

3、随机区组设计方差分析

建立数据库—第一列（group）第二列（block）第三列（数值）--按照group split开，进行正态性检验—OK—general liner model—univairate—数值调入dependent variable—group和block调入fixed factor—model—custom—build terms（main effects）再把group和block调入model下的矩形框---continue—OK

如果区组间无差别，组间进行两两比较。

首先进行方差齐性检验：Option—调入—homogentity test—continue—ok

分析：univariate —post hoc—univariate—调入group—SNK LSD—continue—ok

4、多因素分析

以time为观察值分析pt、da、sex间的差别

General liner model—univariate—time(dependent variance), pt、da、sex(fix factor)—model—mian factors—调入—continue—OK—将无关的逐一排除—选择出最终有差异的—求得R square

第五章卡方检验

1、行x列卡方检验（也就是几组数据差异性比较）

输入数据—第一列（列123）—第二列（行1234）—第三列（频数）

定义频数变量：Data—weight case—调入频数

分析：analyze—descriptive statistics—crosstabs—第一行调入row—第二列调入column---statistics—选择chi-square—continue –cells选项—选择row—ok

结果中，最后一行英文，理论值小于5的各数和最小理论值

如果有统计学意义，可以进行两两比较：

在数据设置那里，找到missing value—discrete missing value下的格子中填入3（表示把3取掉了，只是1和2进行比较）--后续操作同上

2、四格表卡方检验

输入数据—第一列（处理因素）—第二列（疗效）—第三列（频数）

定义频数变量：Data—weight case—调入频数

分析：analyze—descriptive statistics—crosstabs—第一行调入row—第二列调入column---statistics—选择chi-square—continue –cells选项—选择row、expected—ok

结果中，最后一行英文，理论值小于5的各数和最小理论值。确切概论法，continuity correction 表示校正卡方的结果

Ps:诸如第一个例题中，如果分析性别与感染率的显著性差异，步骤同四个表卡方检验，由于分开写了，不用转换为频数资料而已

3、配对卡方检验

输入数据—第一列（a）—第二列（b）—第三列（频数）

定义频数变量：Data—weight case—调入频数

分析方法一：analyze—nonparametric—legacy dialogy--2-related sample tested—a和b分别选入配对—激活下列的选项McNemar

分析方法二：analyze—descriptive statistics—crosstabs—ab填入—statistics—点击右下McNema r—ok

第六章秩和检验

1、配对秩和检验（定量）

输入数据—第一列（前）—第二列（后）

分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy--2-related sample tested—a和b分别选入配对结果：第一个表格是比较大小的数量，第二个表格是统计分析结果

两独立样本比较秩和检验（定量）

输入数据—第一列（group）—第二列（数值）

分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—输入分析的数据和分组情况—OK

2、有序变量两独立样本比较秩和检验（定性）

输入数据—第一列（group）—第二列（有序变量）--第三列（频率）

定义频数变量：Data—weight case—调入频数

分析：analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—有序变量调入test variables list—group调入分组并定义—ok

多个独立样本的比较（定量）

比如：甲乙丙三个样本进行比较

输入数据—第一列（group）—第二列（数值）

nalyze—nonparametric—legacy dialogy --K independent samples-数值调入test variable test—group调入分组矩形框给出分组范围1-3—Ok

如果差别有统计学意义，那么进行两两比较，方法参考卡方的两两表，用missing来定义第七章相关与回归

第一节一元线性回归

1、例题：有12组发硒值和血硒值的含量表

输入数据—第一列（发硒）—第二列（血硒）

分析：正态性检验，相关和回归的前提是正态性

正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok

相关分析：correlate—Bivariate—Bivariate correlation—服从正态分布的选择pearson，不服从的选择spearman

回归分析：regression—regression—linear—将y变量调入dependent，x变量调入independent---statistics—linear regression—选择descriptive—OK

结果分析：p值＜0.05差别有统计学意义，可以建立回归方程

2、频数资料的相关与回归

建立数据库—第一列（x）—第二列（y）—第三列（f）

分析：

先将频数通过weight case 进行操作

Analyze—regression—linear—选入自变量因变量—OK

Ps:这样的回归模型有常数项，也可以去掉，options—include constant in equation前面的√去掉—statistic—R square change—OK

这样去去掉了常数项，但是要强调的是，有无常数项是两个完全不同的数学模型，R square 也不能作为直接的比较，选择哪个回归方程最为合适，必须要把他们放在医学的实际环节中去检验才可以。

3、多元相关回归

好多个X的回归分析，分析x之间的相关关系

Analyze—correlate—bivariate—将所数字调入—options—means and standard deviations—ok 结果显示了6个X之间两两的相关系数。

第二节多元线性回归

研究一个Y 和多个X 的关系

输入数据，x和y

回归分析：analyse—regression—linear—输入自变量，因变量—OK

结果：B表示偏回归系数，p＜0.05有统计学意义，否则排除掉，不纳入回归方程中

第三节多元逐步回归

回归分析：analyse—regression—linear—输入自变量，因变量—method中输入stepwise—OK 结果：将所有有意义的分布引入，都有相关系数和回归方程

第八章Logistic 回归

研究因变量（二值变量）与自变量（二值或等级或计量资料）的关系

例如：例子中因变量为infect，自变量为一堆（9个），笔者认为，由于自变量较多，logistic 回归可分为两步，先用单因素分析对自变量进行筛选，然后对经单因素分析有统计学意义的自变量再做多因素logistic回归。

1、将数据分类计数资料等级资料计量资料

1、单因素分析

对于计数资料采用卡方检验的方法：

Descriptive statistic—crosstabs—infect调入到rows,计数资料调入columns—statistic—chi-square—ok

结果显示：每项计数资料是否有统计学意义，经有统计学意义的资料记下来

Ps:外加一个分层资料合并步骤：transform —recode—recode into different variables—old to new,就跟数据合并一样，分组合并一样

对于等级资料采用秩和检验的方法：

analyze—nonparametric—legacy dialogy --2 independent samples—输入分析的数据和分组情况（按照Y 变量分为0-1两组）—OK

对于计量资料采用显著性检验的方法：

Analyze—compare means—independent sample t test –调入计量资料—并分组（0/1）--OK

结果看p值是否有统计学意义

2、logistic回归

通过单因素分析，找出了有统计学意义的观察项，然后进行logistic回归。

分析：Analyze—regression—binary logistic—调入因变量—调入自变量（covariates）--method(默认enter)—options—激活hosmer- lemeshow goodness of fit、CI for exp(B)、at last step –ok (也可以根据需要在其中选择)

查看结果，p小于0.05，变量差别具有统计学意义，可以纳入回归方程。

结果解释注意事项：logistic回归是非线性回归，自变量作用的大小视为exp（B）值，此处输血次数的回归系数为正表示输血次数多则感染的可能性大，手术部位（结肠和直肠），结肠发生感染的可能性大于直肠部位。

第十一章诊断试验评价和roc曲线分析

1、诊断试验

建立数据库—第一列（金标准）—第二列（待评价方法）—第三列（f）

现将频数通过weight case定义为频数变量

分析：analyze—descriptive statistic—crosstabs—现实中表格左边的调入row，表格上面的调入column---cells中选择计算row、column、total的百分比—OK

结果分为四行：四小行分表表示，观察值，行百分比，列百分比，总百分比

2、诊断试验一致性检验—Kappa值

Kappa≤0.2 差，后每增加0.2分别为一般、中等、好、很好

分析：其他过程同上，在cells之后，点击statistic—选择右下Kappa—OK

结果：value即为Kappa值，要注意Kappa值也要注意对卡帕检验的p值和样本量

3、roc曲线分析

即为：受试者操作特征曲线，通过曲线下面积反应诊断试验的诊断价值。

曲线下面积等于0.5表示完全无诊断价值，后每增加0.2表示低中高。

例子中将医生诊断水平与病例诊断水平做比较

建立文档—定义频数变量—analyze-ROC curve—待评价的调入test variable—标准选入state variable 并在下面的对话框中选择1表示恶性--在display—with diagonal reference line and standard error and confidence interval—ok

例子2是血清钠对普通感冒和rmsf发热是否有诊断作用

建立文档—定量资料—analyze-- ROC curve—待评价的调入test variable—分组选入state variable 并在下面的对话框中选择1 --在display全选—options中修改默认选项为smaller test result indicate more positive test（因为血清钠越低越表示阳性，而系统默认越高越为阳性）--OK

结果分析：看曲线下面积

第十二章生存分析

1、基本概念：

事件：研究规定的生存时间的重点

删失：失访或截尾

生存时间：从某一起点开始到所关心时间发生经历的时间

中位生存时间：半数生存期，表示恰好有50%的而个体存活的时间

生存曲线：以观察时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线。生存曲线是一条下降的曲线，表示随着时间的推移，生存率逐渐降低。平缓的生存曲线表示高生存率或较长的生存期，陡峭的生存曲线表示低生存率或较短生存期。

2、寿命表法

定期随访的大样本资料

建立数据--—第一列（time）—第二列（结局state 1/0）—第三列（f）

分析：定义频数—analyze—survival—life tables –time调入time （display time interval中从0到几每隔几）--结局输入status（single value输入1表示死亡，因为看上述文字：value indicating event has occurred表示目标事件发生的值，所以输入死亡所表示的数字）--options—选择life tables 和survival plot—OK

3、Kaplan-Meier 法

小样本量

有两个分组，两种不同方法生存分析并比较生存率

建立数据--—第一列（time）—第二列（结局state 0死亡/1失访/2存活）—第三列（组别）分析：analyze—survival-- Kaplan-Meier—time调入time，group调入factor，结果调入status （定义结果选择0，表示死亡）--options选择survival table、mean and median survival --compare factor中选择log-rank法—ok

结果给出两组的平均生存时间和中位生存时间，标准误和可信区间，overall comparisons表示对两者的生存率进行比较。

Ps：在寿命表中也可以对生存率进行比较，options选项中compare level of first factor中选择overall

第十四章量表信度效度分析

1、量表信度

分类：外在信度~表示量表在不同时间测定时测量结果一致程度，重测信度、分半信度内在信度~表示量表各项目之间的一致性程度，cronbach’s a 信度Analyze—scale—reliability analysis—总体选入或根据不同的因子分别选入

2、量表效度

量表能够测量出研究中所欲测量特性的程度。效度越高表示该测量的结果与测验行为的真实度越符合，越能够达到测验的目的。

内容效度：专家法评价，对量表的题目，内容，范围是否符合调查目的进行分析评价

标准效度：必须要有比较标准，指的是测量值与标准值之前的接近程度

结构效度：根据实际测量的数据，考察所用的量表是否能反映事先假设的理论结构。KMO 法。

具体操作，先不用掌握了，不会考的。

第十五章统计图形

第一节条形图

Bar chart

先要看懂几个翻译，非常重要！！！

Simple 简单条形图

Clustered 分组条形图

Stacked 分段条形图（堆积图）

Data in chart are：

Summaries for group of cases 按照观察量分组汇总

Summaries for separate variables 按单独变量汇总

Value of individual cases 按某观察量的数值做条形图

1.简单条形图

（绘制各种手术方式的人数）

选Simple 简单条形图-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总—bars represent （图形代表什么？）选择n of case，表示直条的长短观察量分组的数值—category axis中选定要绘制的观察量。

可以点击title进行标题命名，双击图形可以对其作出设置

（绘制手术中失血量和输血量的均值）

两个变量则选用：Summaries for separate variable按单独变量汇总，将两个变量选入bars represent，其他同上，也可以双击设置图形。

（绘制每个病例的输血次数）

每个变量单独绘制则选用：Value of individual cases按某观察量的数值做条形图。Bars represent输入变量—OK

2.分组条形图（就是有两个两个紧挨着一起，一对一对比较的图）

（绘制不同手术方式下，感染者与非感染组的，平均手术时间）

读题后，理所应当的想到，图形横坐标是不同的手术方式，一对别是感染与否，bars represent 手术时间！

Clustered-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总-- bars represent（图形代表什么？）选择other ，调入time —category axis就是横轴的变量手术方式—define cluster by定义分组通过感染与否—OK

Ps：可以通过option添加误差线—display error bars有，置信区间，标准误，标准差，笔者选择了置信区间。

3.分段条形图（堆积图），百分条图竖起来的一段一段的，跟圆图表达一起意思的图，

但是可以直观的对两组进行比较。

（不同手术下，输血次数，分为0~4次，每次有不同的次数）

Stacked-- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总--category axis就是横轴的变量手术方式-- define cluster by定义分组通过手术次数—OK

Ps：可以通过options定义scale to 100% 转换为百分条图

第二节饼图

Graph—legacy dialogs—pie –pie chart –summaries for group of cases—pt 调入define slice by—OK

双击可以编辑

第三节线图

简单线图/复合线图

Graph—legacy dialogs—line –line chart –summaries for group of cases—横轴调入category axis 中，将对直线的定义调入define lines by的对话框—OK

点线图

上述改为drop-line就可以。

第四节直方图

Graph—legacy dialogs—histogram—要绘制的变量选入variable，选择display normal row表示绘制正态曲线

第五节散点图

Graph—legacy dialogs—scatter/dot

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

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.

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

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简明教程实例及方法(相当有用)

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、工具栏。特别的，工具栏下方的是数据栏，数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。该界面和EXCEL极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。由于现在我们没有输入任何数据，所以行、列的标号都是灰色的。请注意第一行第一列的单元格边框为深色，表明该数据单元格为当前单元格。 有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框，请单击右下方的Cancer按钮，即可进入上面的主界面。 1.1.2 定义变量 该资料是定量资料，设计为成组设计，因此我们需要建立两个变量，一个变量代表血磷值，习惯上取名为X，另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人，习惯上取名为GROUP。 对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 该变量定义对话框在SPSS 10.0版中已被取消，这里的操作只适合9.0～7.0版的用户。

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

SPSS操作方法

统计分析软件SPSS操作方法 SPSS for Windows的启动和退出 图2 软件启动 在鼠标顺序单击“开始”——“程序”——“SPSS 10.0 for Windows”——“SPSS 10.0 for Windows”启动条之后，SPSS启动界面如图2所示。

图3 启动界面 如需要退出程序可单击右上角的“×”或左上角“File”下的“Exit”即可退出。如果在本次SPSS期间激活的窗口如DATA窗口、OUTPUT窗口的有关内容已经作为文件存盘，则系统直接退出SPSS系统。否则系统会对各窗口一一提问：是否保存×××窗口的内容。用户可按自己的意愿一一给以回答。随后，结束本次SPSS期间，退出SPSS系统。 菜单及窗口介绍 由图3所示，SPSS软件的主菜单主要包括10项： ①File：文件操作；②Edit：文件编辑；③View：视图；④Data：数据文件建立与编辑；⑤Transform：数据转换；⑥Analyze：统计分析；⑦Graphs：统计图表的建立与编辑；⑧Utilities：实用程序；⑨Window：窗口控制；⑩Help：帮助。 而数据窗口主要包括两部分内容，data view和variable view两个表格，这一点与EXCEL 软件极为相似，data view主要用来显示需要处理的数据，而variable view则用来为数据不同的变量的性质进行设置，如名字name、类型type、宽度width、小数点位数Decimals等。以下为下一级子菜单的介绍。 1 File 鼠标单击“File”后即打开下一级下拉子菜单。共计包括16项。现主要介绍常用的命令。 图4 File子菜单 “New”与“Open”命令分别为新建和打开一个文件（包括数据文件data、程序文件syntax、结果文件output、脚本文件script、其他文件other）。需要注意的是SPSS10.0可以直接打开EXCEL2000和数据库的文件（其他还有systat、文本、Lotus等格式的文件）。

spss方差分析操作示范-步骤-例子

第五节方差分析的SPSS操作 一、完全随机设计的单因素方差分析 1．数据 采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）： 图6-3 单因素方差分析数据输入 将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。 2．理论分析 要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。 3．单因素方差分析过程 （1）主效应的检验 假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-W ay Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：

图6-4：One-Way Anova主对话框 ②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。设置如下图6-5所示： 图6-5：One-Way Anova的Options对话框 点击Continue，返回主对话框。 ③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果 4．结果及解释 （1）输出方差齐性检验结果 Test of Homogeneity of Variances MATH Levene Statistic df1 df2 Sig. 1.238 4 35 .313 上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。 （2）输出方差分析主效应检验结果（方差分析表）

SPSS操作步骤

【关于SPSS正确操作步骤】------这东西太有用了~作者：张程龙 一、统计报告 l 在线分析处理报告Analyze→Reports→OLAP Cubes l 个案摘要报告Analyze→Reports→Summarize Cases l 行形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Rows l 列形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Columns 二、描述性统计分析 1.频数分析Analyze→Descriptive Statistic→Frequencies (1)频度分布表(2)变量描述统计量的计算(3)显示频度的图形 2.基本描述统计量Analyze→Descriptive Statistic→Descriptives l 集中趋势(Central Tendency)的统计量 l 离散趋势(Dispersion)的统计量 l 分布形态(Distribution)的统计量 3.探索性分析Analyze→Descriptive Statistic→Explore l 茎叶图 l 箱图 l 正态分布检验Q－Q概率图 l 方差齐性检验的散点－分层图 4.交叉列联表分析Analyze→Descriptive Statistic→Crosstabs 三、两总体均值比较 l 单样本T检验Analyze→Compare Means→One-Sample T Test l 独立样本T检验Analyze→Compare Means→Independent-Samples T Test l 配对样本T检验Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test 四、方差分析 l 单因素方差分析Analyze→Compare Means→One-way ANOVA l 多因素方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate l 协方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate u 假设检验的步骤

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.