spss描述分析方法

Ⅰ 如何進行spss軟體中描述統計的數據分析呢

方法/步驟
1、首先，打開或者是新建一組數據，這里是打開一組案例分析中的數據進行分析。
2、在瀏覽窗口中找到需要分析的數據。
3、選擇分析，描述統計中的比率，單擊打開。
4、彈出一個設置窗口，我們再這里設置比率的分子和分母還有分組變數。
分子和分母分別表示比率變數中的分子和分母變數。
分組變數一般是敘事變數，使用數值代碼或者是字元串對分組變數進行編碼。
5、這是根據數據中的變數設置的三個分值。
6、下面是對統計量進行設置分析。
打開統計量窗口，裡面有四大塊，根據數據統計分析自定義設置，設置完成之後確定即可。
7、下面是根據數據分析設置的顯示結果，如下圖所示：

Ⅱ spss數據分析方法五種是什麼

線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。圖表分析。回歸分析；點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。直方圖分析。統計分析。

軟體功能：

SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。

用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。

其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，存儲時則是專用的SPO格式，可以轉存為HTML格式和文本格式。

Ⅲ spss數據分析方法五種是什麼

spss數據分析的五種方法：

1、線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析；點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

線性模型：點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定，在結果窗口中查看線性模型的具體構建情況。

圖表分析：點擊菜單欄圖形打開舊對話框，選擇一種圖表類型，選擇簡單散點圖，點擊定義，設置XY軸的數據列，點擊確定，在輸出窗口中查看圖表結果。

回歸分析：點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定，在輸出窗口中查看回歸分析的結果。

直方圖分析：點擊圖形，打開舊對話框，點擊直方圖，選擇某一列變數，點擊確定，在結果窗口中查看數據的分布趨勢。

統計分析：點擊分析，打開描述統計，進入描述，選擇要分析的數據列，點擊確定即可在輸出窗口中查看數據的整體情況。

Ⅳ SPSS-描述性分析

 step1：單擊【文件】-【打開】-【數據】，彈出【打開數據】對話框。在左上角的【查找范圍】找到文件所在位置，下方【文件類型】右早岩侍側下拉菜單中根據文件類型選擇對應的類型。本文導入的是CSV文件，如下圖1-1，單擊【打開】，進入【文本導入向導】對話框。

step2：在彈出的【文本導入向導-第1/6步】對話框中（圖1-2），觀察一下各變數間的安排方式，單擊【下一步】。step3：在彈出的【文本導入向導-第2/6步】對話框中，根據本例變數的安排方式選擇【分隔】，文件開頭是否包含變數名稱選擇【否】，如圖1-3，單擊【下一步】。step4：在彈出的【文本導入向導-第3/6步】對話框中，進行個案設置，保持默認設置即可，單擊【下一步】，如圖1-4。step5：在彈出的【文本導入向導-第4/6步】對話框中，SPSS根據導入數據特點，自動勾選【製表符】分隔符，如圖1-5，單擊【下一步】。

step6：在彈出的【文本導入向導-第5/6步】對話框中，選中【數據預覽】下的變數列，然後依次分別設置【變數名稱】和數據格式。單擊【下一步】；在彈出的【文本導入向導-第6/6步】對話框中，可根據需要，選擇是否保存剛才設置過的格式或者獲得導入過程的語法，單擊【完成】，就成功導入SPSS了。

step1：單擊【轉換】-【計算變數】，彈出【計算變數】對話框。在左上角的【目標變數】中輸入計劃生成的變數『AGE』，在右側【函數組】下拉菜單中找到所需的函數，本例中選擇『抽取日期』，在【函數和特殊變數】下選擇『Xdate.Year』，右上方【數字表達式】框中輸入『2020-XDATE.YEAR(BIRTHDAY)』，如圖2-1，單擊【確定】。返回『數據視圖』，可以看到生成了行的一列變數『AGE』，如圖2-2。

step1：單擊【數據】-【標識重復個案】，彈出【標識重復個案對話框】，將變數'USERID'移到右側框中，單擊【確定】。此後可以看到『數據視圖』中多了變數——『最後一個基本個案』，其中1代表非重復數據棗敬，0代表重復數據，選中此列，滑鼠右擊，在彈出的菜單中選擇【升序排列】，可以看到最小值也為1，說明不存在重復項。由於該列變數在陸吵分析時無用，可以刪除。

step1：單擊【分析】 -【描述統計】-【描述】，打開【 描述性】對話框，將『AGE』變數移到右側 【變數】框中，勾選下方的【將標准化得分另存為變數（Z）】，如圖3-3，單擊【確定】。返回『數據視圖』，看到多出變數『ZAG』，本例中ZAG的絕對值大於2的視為異常值（將±2δ 以外的數據視為異常值），如圖3-4。

step2：單擊【分析】 -【描述統計】-【探索】，打開【 探索】對話框，將『ZAGE』變數移到右側 【因變數列表】框中，勾選下方的【統計量】，如圖3-5，單擊【確定】。輸出圖3-6，根據圖3-6中統計量可知：樣本總計101535個，有效值共計32075個，存在缺失值；極大值和極小值的絕對值大於2，存在異常值。

step3：單擊【數據】 -【選擇個案】，打開【 選擇個案】對話框，勾選右側【選擇】下的【如果條件滿足（C）】項，如圖3-7，【輸出】下方根據需要勾選，本例勾選【過了掉未選定的個案】，單擊【如果（I)...】，進入【選擇個案：if】對話框。在公式框中輸入『ABS(ZAGE) <= 2&AGE ~= 0』，將缺失值和異常值過濾掉。如圖3-8.此後可以看到『數據視圖』中多了變數——『filter_$，其中1代表被選擇，0代表未被選擇。如圖3-9.

step1：分組前，先查看一下篩選後的數據情況，單擊【分析】-【描述統計】-【頻率】，進入【頻率】對話框，將『AGE』移到中間變數框中，點擊右側【統計量】，選擇【眾數】、【最小值】、【最大值】，點擊【繼續】如圖3-10；點擊【圖表】，勾選【直方圖】，見圖3-11,點擊【繼續】,單擊【確定】。從輸出結果可以看到，有效值有30201個，年齡最小18歲，最大59歲，同年齡人數最多的是33歲；年齡分布基本服從正態分布。

step2：單擊【轉換】 -【重新編碼為不同變數】，打開【 重新編碼為其他變數】對話框，將『AGE』變數移到中間框中，在右側【輸出變數】-【名稱】下輸入『AGE_GROUPS』，點擊【更改】，如圖3-13。點擊【舊值和新值】，進入【 重新編碼為其他變數：舊值和新值】，將年齡劃分為不同的范圍，每個年齡段賦予一個新值，如50歲以上的人，在左下角【范圍，從值到最高】下輸入50，【新值】下輸入4，點擊【添加】，如圖3-14，單擊【繼續】，返回原對話框，單擊【確定】。進入『數據視圖』界面，生成一列變數『AGE_GROUPS』，如圖3-15.

step3：單擊【數據】 -【定義變數屬性】，打開【 定義變數屬性】對話框將『AGE_GROUPS』變數移到【要掃描的變數】中，如圖3-16，單擊【繼續】，在【標簽】列中輸入自定義標簽，如圖3-17。返回『數據視圖』，單擊右上角標簽轉換按鈕，變數值標簽發生了改變，如圖3-18.

step1：單擊【分析】 -【表】-【設定表】，進入【設定表格】對話框，依次將性別和年齡分組變數移到行，結果如圖4-1，點擊【類別位置】下的下拉菜單，選擇【列中的行標簽】（圖4-2）；再依次選中表中的『AGE_GROUPS'和'SEX'，單擊滑鼠右鍵，在彈出的子菜單中，見圖4-3，取消【顯示變數標簽】前的勾選。點擊【定義】下的【摘要與統計】，進入【摘要與統計】對話框，在該對話框中，將左側【統計量】下的』列N%』和』行N%』移到右側【顯示】中。見圖4-4，單擊【應用選擇】，返回【設定表格】對話框。

step2：選中表中的『AGE_GROUPS'，點擊【定義】下的【分類和總計】，進入【分類和總計】對話框，選中30~39歲標簽，單擊【添加小計】，在彈出的【定義小計】對話框中輸入『中青年』，將18~39歲的用戶定義為中青年，同樣方法，設置40~59歲的為中老年，見圖4-4，單擊【應用】，返回【設定表格】對話框，單擊【確定】。

step1：選中輸出的表格，滑鼠右鍵，在彈出的子菜單中選擇【導出】，見圖4-5，進入【導出輸入】對話框，在左側文檔類型下拉子菜單中選擇想要輸出的文件類型，中間【瀏覽】選擇文件保存位置，如圖4-6，單擊【確定】

行N%數據體現了在不同年齡段下的男女人數比例：隨著年齡段增大，女性佔比逐漸降低。中青年群體中，男女佔比基本持平，分別為49.5%和50.5%，而中老年群體，男性佔比遠高於女性，分別為62.2%和37.8%。列N%數據體現了在不同性別下，各年齡段的用戶人數比例。男性用戶中，人數佔比由高到低的年齡段依次是30~39歲（43.2%），40~49歲（28.4%），18~29歲（15.3%）和50歲以上（13.1%）。而女性用戶中，人數佔比由高到低年齡段依次是30~39歲（48.5%），18~29歲（21.8%），40~49歲（20.9%）和50歲以上（8.8%）。 由此可見，女性用戶相比男性用戶總體更加趨向年輕，18~39歲的女性用戶佔了女性總用戶的70%以上，而30~49歲的男性用戶佔了男性總用戶的70%以上。

Ⅳ 如何在SPSS軟體中對數據進行描述性統計分析

我們使用SPSS分析數據謹鋒文件的時候，經常需要進行描述性統計分析，那麼如何操作呢？下面我給大家分享祥仔晌一下。

工具/材料

SPSS

• 01

  首先點擊頂部的文件菜單，戚談選擇下拉菜單中的數據選項，如下圖所示

• 02

  在彈出的打開數據界面，我們選擇要操作的數據文件，如下圖所示

• 03

  數據載入進來以後我們可以選擇要進行分析的欄位，這里我選擇身高進行描述性統計分析，如下圖所

• 04

  然後我們點擊頂部的分析菜單，在下拉菜單中選擇描述選項，如下圖所示

• 05

  接著在彈出的描述性界面中將身高添加到變數面板，然後按選項按鈕，如下圖所示

• 06

  接下來在彈出的選項界面中勾選要統計的內容，如下圖所示

• 07

  然後回到描述性界面中在這里可以在點擊樣式設置統計結果的樣式，如果不想設置的話直接點擊確定按鈕，如下圖所示

• 08

  最後SPSS軟體就會自動給我們將描述統計分析表格繪制好了，如下圖所示

Ⅵ 如何用SPSS進行描述性統計分析

所謂描述性統計分析，就是在表示數量的中心位置的同時，還能表示數量的變異程度（即離散程度）。描述性統計分析一般有二種方法可以進行：1、頻數分布分析，2、列聯表分析。
------------------------轉自熱心網友

Ⅶ spss描述性分析

你好
一、描述性統計分析

概念：是以概括性數據描述數據特徵的各項活動。

通俗的講就是用兒子代表全家

集中趨勢：關於數據「中心位置」的某種表述，也就是常說的「平均起來」

常見的有均數、中位數等

離散趨勢：反應數據的波動范圍大小

常見的有標准差、方悔慧差、四分位數

分布特徵：數據的分布應該滿足某種特徵，比如正態分布

衍生出一系列概念描述數據與正態分布之間的關系，比如偏度系數以及封度系數

二、集中趨勢描述指標

算數平均數：使用一個數高度濃縮數據，也就是說平均數是描述一組數到一個數的距離。

使用范圍：定距變數，單峰（如上圖）或者基本對稱的情況下才適用使用平均數。也就是說

均數適用於正態分布（包含極值的稱為偏態分布）。在正態分布中均值代表集中趨勢。

中位數:是一種位置平均數，將整體各單位按照大小排序，取中間位置的數

捷尾均數：去掉極值之後的均數

三、離散趨勢描述指標

極差：最大值與最小值之差。反應數據的離散幅度，或者變異范圍。

局限：取決於極端情況：1、不能反應數據分布情況

2、受極端值影響較大，不符合數據穩健性要求

適用於大體上了解數據的波動情況。

方差和標准差：

本質上反應數據與均值的差異情況。這種差異稱為離散也稱變異。

方差與標准差只適用於正態分布（無極端值）

分位數：

分位數本質上反應的是縮小極端值對變異幅度的影響。

適用范圍：樣本足夠多。碧盯答只是人為的切割，並非通過計算得出，不如均值和標准差精準。但是

中間位置原理極值，樣本穩定。

變異系數:

是標准差與平均數的比值。

本質上是消除數據大小差異（平均數）後的波動情況（標准差）

四、連續變數的參數估計

正態分布：

是關於均值對稱的分布，均值處為最大值。同時標准差（個體差異）影響曲線的形態（矮闊尖峭）

偏度：描述分布不對稱的方向和程度。

尾巴則激所在的方向為分布方向

峰度：描述曲線的陡峭程度

標准正態分布：標准差為1，關於0對稱

如果偏度系數標准差/峰度系數標准差>2說明不服從正態分布。

五、spss的實現

tvg指偏度系數標准差，利潤范圍指峰度系數標准差。

Ⅷ spss的5種常用的統計學方法

spss數據分析的五種方法如下：

1、線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析；點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。

2009年7月28日，IBM公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名為IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40餘年的成長歷史。

可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。

Ⅸ 如何使用IBM SPSS Statistics進行描述性分析

描述性分析是對一組或多組數據進行全方位的數據分析，分析范圍包括數據的樣本量、平均值、最大值、最小值、標准差、方差、極值等，還包括計算數據的標准化值，也就是z得分。

IBM SPSS Statistics是非常專業的數據處理軟體，在其中可以輕松實現對數據的描述性分析，大大解放了我們的計算勞動力。

接下來就為大家介紹一下如何簡單快速地對數據進行 SPSS描述性分析 。

一、導入數據

圖1：導入數據慎手或

數據是開始操作的服務對象，從「文件」——「導入數據」中可以打開本地文件夾，數據類型多樣，可隨意導入。

二、開始分析

1.描述性分析

圖2：描述性分析

IBM SPSS Statistics為用戶提供了全面的分析方法，包括頻率、描述、交叉表、探索等多種分析方法，在「分析」菜單的「描述統計」中，點擊「描述」可以進入描述性分析。

2.選擇變數

圖3：選擇變數

在分析窗口內，首先需要設置待分析的變數，這個變數可以是一個，也可以是多個，一般都選擇有關聯或有比較性的數據組進行分析。

選擇左側框內的變數名稱，然後點擊中間的轉換箭頭，就可以將該變數添加到分析窗口中了，反之可以將其從分析窗口中刪除。

我們這里選擇的是「語文」和「數學」兩組成績做分析。

3.分析范圍

圖4：設計分析范圍

分析范圍就是文章開頭我們提到的幾個項目，這些參數經常被用於比較數據的穩定性、優劣性，這也是描述性分析的意義所在。

點擊圖3所示窗口中的「選項」，進入圖4窗口，根據數據特性和分析目的，勾選需要進行的分析項目，完成後點擊「繼續」。

4.表格樣式

圖5：樣式設計

由於最後的分析結果是以表格形式呈現出來的，所以我們可以在一定范圍內對表格的樣式進行設計，包括添加數據行、修改數據列名稱等基礎設計。

5.分析結果

圖6：分析結果

完成所有設置後，點擊「確定」，IBM SPSS將會即時開始數據分析，分析結果以表格呈現在工作日誌中。

6.另存為變數

圖7：另存為變數

在描述性分析中，我們可以選擇是否將標准化值另存為變數，如果勾選這一選項，針對數據計算出來的z值將薯森以變數的形式新增到數據列表中，用戶可以將其作為變數進行再編輯。

三、小結

這篇文章里為大家整理了什麼是描述性分析以及如何在IBM SPSS Statistics中對數據進行描述性分析操作，希望可以對大家有所幫助！

另外，作為專業性很寬伍強的一款數據分析軟體， IBM SPSS Statistics 在各個領域的應用性十分廣泛，如果您對軟體有更多興趣，歡迎進入IBM SPSS Statistics中文網站查看相關資訊和案例分享。