spss基本使用方法有哪些

㈠ spss的5種常用的統計學方法

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。

㈡ spss數據分析方法有哪些

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，在結果窗口中查看線性模型的具體構建情況。

2、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。

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，在輸出窗口中查看回歸分析的結果。

4、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。

5、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。

㈢ SPSS數據錄入的幾種方法

第一種方法：使用SPSS窗口錄入數據

如果樣本量不大，涉及變數不多，可以直接在SPSS窗口錄入數據。

錄入方法：打開SPSS後，選擇窗口下方的【Data View】選項卡，即可直接在表格中錄入數據，完成錄入後存成 *.sav文件即可。

我用的是破解版，如下圖：

第二種方法：用SPSS命令程序錄入數據

使用SPSS命令程序錄入數據，最基本的命令有四條：Data List、Variable Labels、Value Labels和Missing Values。利用這四條命令，可以編寫一個SPSS數據錄入的小程序並錄入數據，最後得到SPSS軟體可以直接使用的*.sav數據。

第三種方法：在Excel中錄入數據

用戶既可以在SPSS中打開需要分析的Excel文件，也可以在Excel中錄入、保存，然後在SPSS中打開保存的Excel文件。在Excel中錄入數據時，一般第一行錄入變數，第二行開始錄入數據，在錄入完畢後，將文件保存為Excel默認格式（*.xlsx）即可。

使用Excel錄入數據有以下幾個特點：(1)不用補0，可以錄入漢字，但速度較慢，適合於變數個數有限（幾十個變數）的小樣本數據錄入；（2）可以進行各種計算，如數學與三角函數；（3）可以進行位置計算；（4）可以用Excel做輔助分析，進行數據變換；（5）可以非常方便地製作圖表。

第四種方法：利用EpiData程序錄入數據

EpiData是丹麥的一個非營利組織編寫的用於數據錄入的免費軟體，要獲得該軟體，可以訪問該軟體主頁（http://www.epidata.dk）。在小規模數據錄入方面，目前使用較多的是EpiData3.1，其簡潔、實用，並已基本實現漢化，極大方便了研究人員進行數據錄入。

使用EpiData錄入數據主要有6個步驟：（1）製作數據描述文件；（2）建立數據文件；（3）檢查數據；（4）數據錄入；（5）瀏覽數據文件資料；（6）導出數據。

㈣ 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。

㈤ spss如何用

簡單的舉個例子，spss在對於個人數據分析和結果處理方面來看

個人數據分析與結果處理（針對大學生的論文）

分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相關分析、假設檢驗（回歸分析）。在分析之前我們首先要懂得SPSS的分析原理。

用SPSS分析的問卷必須是李克特五、七級量表，新研究者建議設計五級單因素的量表。問卷數據收集完成，第一步要剔除無效問卷，保證數據的准確性。

分析步驟如下：

01、錄入信息

打開SPSS軟體，在變數界面輸入問題及值，一般值為1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不一定，4代表同意，5代表非常同意。

02、描述性分析

描述性分析是對被調查者的最基本的信息進行描述，如性別、學歷、年齡、工等等。描述性分析主要對問卷的均值、標准差進行分析。

最後匯總了列成表格或圖表，圖表的項有頻數、頻率、均值、標准值等，加以文字說明，使結果清晰明了。

03、信度分析

信度分析主要是通過SPSS分析驗證設計的問卷是否可靠，是否具有良好的相關性進行分析，收集數據是否存在矛盾、可靠等等。

問卷分析的步驟如下：點擊「分析」----「標度」----「可靠性分析」-----「選擇項」----「確定」

結果分析：問卷是否可靠關鍵在於：Alpha（a系數）

a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠；

0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性；

0.8<a<0.9則說明問卷信度很好；

04、效度分析和因子分析

通俗來說，效度分析是檢驗問卷題目與研究目的是否相一致。一般分為內容效度和結構效度；

內容效度是指題項與所測變數的適合性和邏輯相符性；

結構效度是指題項衡量所測變數的能力，實證分析著重分析結構效度，通過進行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）檢驗來證明量表的結構有效性。

分析步驟如下：分析--降維--因子--將左邊所有變數選到右邊變數框中--描述--選擇初始解和KMO--點擊繼續--提取--在提取里選擇主成份和碎石圖--繼續--旋轉--選擇最大方差法。

得出結果如下：

結果分析：效度分析結果主要看KMO值和sig.（顯著性）；

若KMO>0.7，則說明問卷中設計的自變數之間具有一定的聯系，問卷是有效的；

sig.<0.001說明該問卷符合做因子分析，下一步則可以進行因子分析（EFA）。

05、相關分析

相關分析前首先取各個因子的平均值。

步驟如下：分析--相關--雙變數--將左邊的變數選到右邊--在皮爾遜和雙變數前打勾--確定。

得出的結果如下：

假設前面兩個為因子1、因子2（自變數），第三個為因變數。

相關性是檢驗自變數與因變數的關系。

可以看出因子1與因變數的相關系數為0.779，且sig.<0.001，說明自變數（因子1）與因變數呈正相關。

相關系數的取值范圍介於-1~1之間，絕對值越大，表明變數之間的相關越為緊密。

06、回歸分析

回歸分析需要看的圖有模型摘要圖、ANOVA、系數圖等等

步驟如下：分析--回歸--線性--選擇自變數和因變數--點擊統計--選擇德、共線性等--繼續--選擇XY變數--繼續--保存--繼續--確定。

模型摘要圖主要看R方和德賓值（D-W），調整後的R方為0.684說明自變數對因變數的可解釋程度為68.4%（R方代表的是自變數對因變數的解釋能力，R方與調整後的R方越接近說明數據越穩定）。D-W值是檢驗自變數之間是否存在自相關，上圖中D-W>2表示問卷中的幾個自變數無自相關性，

即方差分析表，ANOVA表的一個作用就是驗證假設（A對B不產生影響）是否成立，一般只看sig.值即可，上圖sig.<0.01,說明拒絕原假設，至少有一個對因變數產生顯著性影響。

下一步看系數表，系數表則說明有幾個自變數對因變數產生顯著性影響。

可以看出，相關性分析是檢驗自變數與因變數之間是否具有相關性（正向或反向相關），回歸分析則說明了自變數對因變數是否具有顯著性影響。

07、一些常見p的問題

1.在信度分析時，那個值該怎麼寫，問卷信度總是0.5多 ，怎麼寫？

信度分析主要看Alpha（a系數），a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠，0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9則說明問卷信度很好。0.5小於0.7說明問卷信度不可靠，接下來的分析也用不到了，建議調改問卷或數據。

2.如果兩個變數的sig值為0.531，說明了什麼？

SPSS的原理是假設A對B不產生影響，分析得出的結果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，則假設不成立，即A對B具有顯著性影響。如果sig.=0.531大於>0.05，說明假設成立，A對B（或B對A）不產生影響，任何一方變動都不會影響另一方。

上面是我對現在大學生而言，就怎麼處理自己的論文，對自己論文進行數據處理和分析，希望對你有所幫助，謝謝閱讀。