spss书籍分析方法

A. spss数据分析方法有哪些

1、线性模型

点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定，在结果窗口中查看线性模型的具体构建情况。

2、图表分析

点击菜单栏图形打开旧对话框，选择一种图表类型，选择简单散点图，点击定义，设置XY轴的数据列，点击确定，在输出窗口中查看图表结果。

3、回归分析

点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定，在输出窗口中查看回归分析的结果。

4、直方图分析

点击图形，打开旧对话框，点击直方图，选择某一列变量，点击确定，在结果窗口中查看数据的分布趋势。

5、统计分析

点击分析，打开描述统计，进入描述，选择要分析的数据列，点击确定即可在输出窗口中查看数据的整体情况。

B. SPSS常用的相关性分析方法解析（转载）

相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。

   1.卡方检验（Chi-SquareTest）

   卡方检验（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，进而分析两个分类变量的相关性。

   卡方检验（Chi-SquareTest）适用于不服从正态分布的数据，两组变量是无序的。使用SPSS进行卡方检验的操作方法，大家可以登录SPSS中文网站进行学习，这里仅作原理性的介绍。如图1是某种药物单独使用和药物与放疗同时使用时，治疗是否有效的卡方检验结果。

图1某地某种疾病发病人数统计

   个案处理摘要显示了有效数据和无效数据的数量。VAR00001*VAR00002交叉表显示各变量对应的频数，VAR00001列1代表单独使用药物，2代表药物与放疗同时使用，VAR00002行1代表有疗效的人数，2代表无疗效的人数。

   行列变量为各为二组，自由度为（2-1）×（2-1）=1，Pearsonχ2值为22.475，显着性数值为0.000小于0.05，有显着性差异，不能接受无关假设，即单独使用药物与药物放疗同时进行有显着性差异。

   2.Pearson相关系数计算

   Pearson相关系数用于评估两组数据是否符合线性关系，不能用于符合曲线关系的数据，线性相关越强，Pearson相关系数就越接近1（线性递增）或-1（线性递减）。图2为一组数据的线性相关性检验，可以看出，Peason相关系数0.984，表明两者有较强的线性相关性，一般认为<0.3无相关性，0.3～0.7弱相关性，>0.7较强的相关性。

图2Pearson检验结果

   3.Spearman相关系数计算

   Spearman相关系数适用于不满足线性关系，且不满足正态分布的数据，如图3所示，实际这是两组随机产生的数据，用Spearman相关系数计算时，结果为0.257，<0.3无相关性，与Pearson相关系数类似，<0.3不相关，0.3～0.7为弱相关，>0.7为强相关。

图3Spearman相关系数计算

   4.Kendall的tau-b（K）相关系数计算

   进行Kendall的tau-b（K）相关分析，需要满足下列3个条件：

   1.两个变量是有序分类变量；

   2.两个变量相对应的研究对象是一定的。

   例如调查工资与学历之间的关系，两个变量学历和收入都是等级变量，符合条件1；两个变量均对应同一研究对象：一个区域内的所有工作的成年人。符合条件2。收入等级分别为1高收入，2中收入，3低收入，学历等级分别为1高学历，2中等学历，3低学历。结果分析如图4所示。相关系数为0.480，有弱的相关性。

图4Kendalltau-b系数计算

   对于不同种类的数据，应采用不同的统计方法进行相关性分析，SPSS内置了丰富的统计计算功能，可以充分满足不同统计数据的使用需求。

C. 求SPSS分析调查问卷的分析方法

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.
Spss处理:
第一步:定义变量
大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).
我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:
1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?
A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.
1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.
2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只 对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:
请问您通常获取新闻的方式有哪些( )
1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络
在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.
使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.
第二步:数据录入
Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:
1.读取SPSS格式的数据
2.读取Excel等格式的数据
3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)
4.读取数据库格式数据(分如下两步)
（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行
但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.
1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.
2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).
3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.
在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.
第三步:统计分析
有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.
1.作图分析:
在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:
(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。
(2)Interactive：交互式统计图。
(3)Map：统计地图。
(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：
条图
散点图
线图
直方图
饼图
面积图
箱式图
正态Q-Q图
正态P-P图
质量控制图
Pareto图
自回归曲线图
高低图
交互相关图
序列图
频谱图
误差线图
作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.
2.数值分析:
SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：
(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。
Descriptive Statistics包括的统计功能有：
Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况
Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理
Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征
Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系
Reports包括的统计功能有：
OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值
Report Summaries in Row：行形式输出报告
Report Summaries in Columns：列形式输出报告
(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。
以下是进行均值比较及检验的过程:
MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合
T test 过程：对样本进行T检验的过程
单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显着性差异）
配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)
one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决
(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:
1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。
2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系
3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远
(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.
(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。
非参数检验的过程有以下几个:
1.Chi-Square test 卡方检验
2.Binomial test 二项分布检验
3.Runs test 游程检验
4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验
6.K independent Samples Test K个独立样本检验
7.2 related Samples Test 两个相关样本检验
8.K related Samples Test 两个相关样本检验
(7)、Data Rection(因子分析)
(8)、Classify(聚类与判别)等等
以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.
第四步:结果保存
我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.
总结:
以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type。
各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：
1 单选题：答案只能有一个选项
例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？
A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断
编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。
录入：录入选项对应值，如选C则录入3
2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。
（1）方法一（二分法）：
例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示
考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工
编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。
录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。
（2）方法二：
例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：
1（ ） 2 （ ） 3（ ）
A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主
D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作
编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F
录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。
注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。
3 排序题： 对选项重要性进行排序
例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位
编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格
录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。
4 选择排序题：
例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重
的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。
编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。
录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。
注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。
5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分
例六 你的年龄（实岁）：______
编码：一个变量，不定义Value值
录入：即录入被调查者实际填入的数值。
6开放性文字题：
如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。
三 问卷一般性分析
下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下
1频数分析：
Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）
频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现： Descriptive statistics……Frequencies
2 描述分析：
Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。
适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。
实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择
3 多重反应下的频次分析：
适用范围：多选题的二分法（例二）
实现：
第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题
适用范围：
适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现：
第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs
四 简单图形描述介绍
在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下
1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。
2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
五 问卷深入分析
除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：
1聚类分析
样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2 相关分析
相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显着性影响的分析方法
3均值的比较与检验
（1）Means过程：
对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
（2）T 检验：
独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。
4 回归分析
问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度

D. SPSS统计分析方法及应用的图书目录

1．1SPSS的发展及特点
1．2SPSS使用基础
1．2．1SPSS软件的安装和启动
1．2．2SPSS的基本操作环境
1．2．3SPSS软件的退出
1．2．4SPSS软件的三种基本使用方式
1．3利用SPSS进行数据分析的基本步骤
1．3．1数据分析的一般步骤
1．3．2利用SPSS进行数据分析的一般步骤
1．4利用统计教练快速入门SPSS 2．1SPSS数据文件
2．1．1SPSS数据文件的特点
2．1．2SPSS数据的基本组织方式
2．2SPSS数据的结构和定义方法
2．2．1变量名（Name）
2．2．2数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns）
2．2．3变量名标签（Label）
2．2．4变量值标签（Values）
2．2．5缺失数据（Missing）
2．2．6计量尺度（Measure）
2．2．7结构定义的基本操作
2．3SPSS结构定义的应用案例
2．4SPSS数据的录入与编辑
2．4．1SPSS数据的录入
2．4．2SPSS数据的编辑
2．5SPSS数据的保存
2．5．1SPSS支持的数据格式
2．5．2保存SPSS数据的基本操作
2．6读取其他格式的数据文件
2．6．1直接读入其他格式的数据文件
2．6．2使用文本向导读入文本文件
2．6．3使用数据库向导读入数据
2．7SPSS数据文件合并
2．7．1纵向合并数据文件
2．7．2横向合并数据文件 3．1数据的排序
3．1．1数据排序的目的
3．1．2数据排序的基本操作
3．1．3数据排序的应用举例
3．2变量计算
3．2．1变量计算的目的
3．2．2SPSS算术表达式
3．2．3条件表达式
3．2．4函数
3．2．5变量计算的基本操作
3．2．6变量计算的应用举例
3．3数据选取
3．3．1数据选取的目的
3．3．2数据选取
3．3．3数据选取的基本操作
3．3．4数据抽样的应用举例
3．4计数
3．4．1计数目的
3．4．2计数区间
3．4．3计数的基本操作
3．4．4计数的应用举例
3．5分类汇总
3．5．1分类汇总的目的
3．5．2分类汇总的基本操作
3．5．3分类汇总的应用举例
3．6数据分组
3．6．1数据分组的目的
3．6．2SPSS的单变量值分组
3．6．3SPSS的组距分组
3．6．4SPSS的分位数分组
3．7数据预处理的其他功能
3．7．1数据转置
3．7．2加权处理
3．7．3数据拆分
3．7．4SPSS变量集 4．1频数分析
4．1．1频数分析的目的和基本任务
4．1．2频数分析的基本操作
4．1．3SPSS频数分析的扩展功能
4．1．4频数分析的应用举例
4．2计算基本描述统计量
4．2．1基本描述统计量
4．2．2计算基本描述统计量的基本操作
4．2．3计算基本描述统计量的应用举例
4．3交叉分组下的频数分析
4．3．1交叉分析下的频数分析的目的和基本任务
4．3．2交叉列联表的主要内容
4．3．3交叉列联表行列变量间关系的分析
4．3．4交叉分组下的频数分析基本操作
4．3．5交叉分组下的频数分析应用举例
4．3．6SPSS中列联表分析的其他方法
4．4多选项分析
4．4．1多选项分析的目的
4．4．2多选项分析的基本操作
4．4．3多选项分析的应用举例
4．5比率分析
4．5．1比率分析的目的和主要指标
4．5．2比率分析的基本步骤
4．5．3比率分析的应用举例 5．1参数检验概述
5．1．1推断统计与参数检验
5．1．2假设检验的基本思想
5．1．3假设检验的基本步骤
5．2单样本t检验
5．2．1单样本t检验的目的
5．2．2单样本t检验的基本步骤
5．2．3单样本t检验的基本操作
5．2．4单样本t检验的应用举例
5．3两独立样本t检验
5．3．1两独立样本t检验的目的
5．3．2两独立样本t检验的基本步骤
5．3．3两独立样本t检验的基本操作
5．3．4两独立样本t检验的应用举例
5．4两配对样本t检验
5．4．1两配对样本t检验的目的
5．4．2两配对样本t检验的基本步骤
5．4．3两配对样本t检验的基本操作
5．4．4两配对样本t检验的应用举例 6．1方差分析概述
6．2单因素方差分析
6．2．1单因素方差分析的基本思想
6．2．2单因素方差分析的数学模型
6．2．3单因素方差分析的基本步骤
6．2．4单因素方差分析的基本操作
6．2．5单因素方差的应用举例
6．2．6单因素方差分析的进一步分析
6．2．7单因素方差应用举例的进一步分析
6．3多因素方差分析
6．3．1多因素方差分析的基本思想
6．3．2多因素方差分析的数学模型
6．3．3多因素方差分析的基本步骤
6．3．4多因素方差分析的基本操作
6．3．5多因素方差分析的应用举例
6．3．6多因素方差分析的进一步分析
6．3．7多因素方差分析应用举例的进一步分析
6．4协方差分析
6．4．1协方差分析的基本思路
6．4．2协方差分析的数学模型
6．4．3协方差分析的基本操作
6．4．4协方差分析的应用举例 7．1单样本的非参数检验
7．1．1总体分布的卡方检验
7．1．2二项分布检验
7．1．3单样本K?S检验
7．1．4变量值随机性检验
7．2两独立样本的非参数检验
7．2．1两独立样本的曼?惠特尼U检验（Mann?WhitneyU）
7．2．2两独立样本的K?S检验
7．2．3两独立样本的游程检验（Wald?WolfwitzRuns）
7．2．4极端反应检验(MosesExtremeReactions)
7．2．5两独立样本非参数检验的基本操作
7．2．6两独立样本非参数检验的应用举例
7．3多独立样本的非参数检验
7．3．1中位数检验
7．3．2多独立样本的Kruskal?Wallis检验
7．3．3多独立样本的Jonckheere?Terpstra检验
7．3．4多独立样本非参数检验的基本操作
7．3．5多独立样本非参数检验的应用举例
7．4两配对样本的非参数检验
7．4．1两配对样本的McNemar检验
7．4．2两配对样本的符号检验
7．4．3两配对样本Wilcoxon符号秩检验
7．4．4两配对样本非参数检验的基本操作
7．4．5两配对样本非参数检验的应用举例
7．5多配对样本的非参数检验
7．5．1多配对样本的Friedman检验
7．5．2多配对样本的CochranQ检验
7．5．3多配对样本的Kendall协同系数检验
7．5．4多配对样本非参数检验的基本操作
7．5．5多配对样本非参数检验的应用举例 8．1相关分析和回归分析概述
8．2相关分析
8．2．1散点图
8．2．2相关系数
8．2．3相关分析应用举例
8．3偏相关分析
8．3．1偏相关分析和偏相关系数
8．3．2偏相关分析的基本操作
8．3．3偏相关分析的应用举例
8．4回归分析
8．4．1回归分析概述
8．4．2线性回归模型
8．4．3回归参数的普通最小二乘估计
8．4．4回归方程的统计检验
8．4．5多元回归分析中的其他问题
8．4．6线性回归分析的基本操作
8．4．7线性回归分析的其他操作
8．4．8线性回归分析的应用举例
8．5曲线估计
8．5．1曲线估计概述
8．5．2曲线估计的基本操作
8．5．3曲线估计的应用举例
8．6二项Logistic回归
8．6．1二项Logistic回归概述
8．6．2二项Logistic回归分析的基本操作
8．6．3二项Logistic回归分析的其他操作
8．6．4二项Logistic回归的应用举例 9．1聚类分析的一般问题
9．1．1聚类分析的意义
9．1．2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
9．1．3聚类分析几点说明
9．2层次聚类
9．2．1层次聚类的两种类型和两种方式
9．2．2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法
9．2．3层次聚类的基本操作
9．2．4层次聚类的应用举例
9．3K?Means聚类
9．3．1K?Means聚类分析的核心步骤
9．3．2K?Means聚类分析的基本操作
9．3．3K?Means聚类分析的应用举例 10．1因子分析概述
10．1．1因子分析的意义
10．1．2因子分析的数学模型和相关概念
10．2因子分析的基本内容
10．2．1因子分析的基本步骤
10．2．2因子分析的前提条件
10．2．3因子提取和因子载荷矩阵的求解
10．2．4因子的命名
10．2．5计算因子得分
10．3因子分析的基本操作及案例
10．3．1因子分析的基本操作
10．3．2因子分析的应用举例 11．1对应分析概述
11．1．1对应分析的提出
11．1．2对应分析的基本思想
11．2对应分析的基本步骤
11．3对应分析的基本操作及案例
11．3．1对应分析的基本操作
11．3．2对应分析的应用举例 12．1信度分析概述
12．1．1信度分析的提出
12．1．2信度分析的基本原理
12．2信度分析的基本操作及案例
12．2．1信度分析的基本操作
12．2．2信度分析的应用举例 13．1对数线性模型概述
13．1．1模型的提出
13．1．2基本概念和基本思路
13．2饱和模型和非饱和层次模型
13．2．1饱和模型和参数估计
13．2．2饱和模型检验
13．2．3非饱和层次模型
13．2．4建立饱和模型和非饱和层次模型的基本操作
13．2．5饱和模型和非饱和层次模型的应用举例
13．3一般模型
13．3．1一般模型的概述
13．3．2建立一般模型的基本操作
13．3．3建立一般模型的应用举例
13．4Logit模型
13．4．1Logit模型的概述
13．4．2Logit模型的应用举例 14．1时间序列分析概述
14．1．1时间序列的相关概念
14．1．2时间序列分析的一般步骤
14．1．3SPSS时间序列分析的特点
14．2数据准备
14．3时间序列的图形化观察及检验
14．3．1时间序列的图形化观察及检验目的
14．3．2时间序列的图形化观察工具
14．3．3时间序列的检验方法
14．3．4时间序列的图形化观察和检验的基本操作
14．4时间序列的预处理
14．4．1时间序列预处理的目的和主要方法
14．4．2时间序列预处理的基本操作
14．5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法
14．5．1简单回归分析法和趋势外推法概述
14．5．2简单回归分析法和趋势外推法应用举例
14．6指数平滑法
14．6．1指数平滑法的基本思想
14．6．2指数平滑法的模型
14．6．3指数平滑法的基本操作
14．6．4指数平滑法的应用举例
14．7自回归法
14．7．1自回归法的基本思想和模型
14．7．2自回归法的基本操作
14．7．3自回归法的应用举例
14．8ARIMA模型分析
14．8．1ARIMA分析的基本思想和模型
14．8．2ARIMA分析的基本操作
14．8．3ARIMA分析的应用举例
14．9季节调整法
14．9．1季节调整法的基本思想和模型
14．9．2季节调整法的基本操作
14．9．3季节调整法的应用举例
参考文献
……

E. spss主成分分析的基本步骤的书

科学出版社《主成分分析网格与算法(英文版)。
spss主成分分析法详细步骤：
1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。
2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。
3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。
4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。
5、点击旋转，再点击最大方差旋转。
6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。
7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。

F. 如何用spss进行数据分析

录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。 先选择analyze，---再选descriptive 打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。 你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。 我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~

G. 《SPSS统计分析基础教程》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《SPSS统计分析基础教程》（张文彤）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1fEyF-ZCapf2qJSdIanQqCA

书名：SPSS统计分析基础教程

作者：张文彤

豆瓣评分：8.1

出版社：高等教育出版社

出版年份：2004-9

页数：366

内容简介：《SPSS统计分析基础教程》内容简介：SPSS是最为优秀的统计软件之一，深受各行业用户的青睐。为满足广大读者学习统计学入门知识和统计软件入门操作的需求，《SPSS统计分析基础教程》改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作“两条主线、各自表述”的编写方式，将两者完全融合起来。全书共分15章，以SPSS 12.0为准，针对统计初学者和SPSS初级用户的需求。以统计理论为主线，详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作。其内容覆盖了目前国内大部分专业本科统计课程的教学范围，并结合SPSS的强大功能做了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题，涉及统计理论的章节还提供了本章小结。全书内容深入浅出，风格简洁明快，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的教材。

《SPSS统计分析基础教程》可用作各专业本科生和研究生的统计学教材，也可作为SPSS 10～12版的通用入门教材，可供各行业中非统计专业背景的人员以及希望从头学习SPSS软件的人员使用。

H. 怎么用spss分析数据

1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。

I. spss常用的分析方法

SPSS基本常用分析方法总结
第一章均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显着差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：
1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；
2．两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );
3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；
4．单因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；
5．双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
第一节 单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)
单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
例2.1 根据2002年我国不同行业的工资水平，检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元，假设数据近似地服从止态分布。
首先建立假设：H0：国有企业工资为10000元。
H1：国有企业工资不等于10000元。

第二节 两个总体的t检验 (Two-Samples T Test)
一、两个独立样本的t检验 (Independent -Samples T Test)
Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显着的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显着的差异。 例2. 2 某医药研究所考察—种药品对男性和女性的治疗效果是否有显着差异，调查了10名男性服用者及7名女性服用者，对他们服药后的各项指标进行综合评分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的总分见表2-2，试根据表在一声声哀嚎声中，数学老师带着一摞试卷走了进来。

好像是因为冬天天冷，体育老师冻感冒了。

所以变成了两节数学课，顺便考个试。

数学老师名叫欧岛，一个很富有数学气息的名字，常年带着一个黑框眼睛。

卷子陆续分发。

作为一个学渣，苏牧无奈的拿出了数学参考资料，想碰碰运气看能不能找到原题。

“叮！查看了数学题目，数学积分+1，当前积分1/100，等级：一级”

突然，从脑海中冒出来的声音，将他吓了一大跳，差点没从凳子上滑落下来。

一旁的同桌颜小珂忍住没有笑场。

欧岛则是狠狠的瞪了苏牧一眼。

“？？？…”

苏牧瞪大了眼睛，有些不可置信。

“这是什么鬼东西？这是系统？？居然真的有系统这种东西？”

苏牧继续翻动，又出现了同样的声响。

“叮！您查看了数学题目，数学积分+1，当前积分2/100，等级：一级”

他只是瞟了一眼，居然就增加了积分？

苏牧觉得自己的脑子清明了些。

这些陌生的数学题目，似乎看起来也熟悉了几分。

他越发的激动起来。

这些都是真正出现在他眼前的变化！

苏牧翻书的动作越来越快，积分也越来越多，直到欧岛走过来站到了他的面前，才反应过来迅速收了回去。

这个时候，他的积分已经达到了81/100。

他并没有慌张，而是继续将试卷上的题目查看了一遍。

终于，系统迎来了新的提示音。

“叮，您的数学积分已经足够，等级：二级，当前积分0/1000！”

这一瞬间，苏牧仿佛像醍醐灌顶一般，曾经那些陌生的数学题，仿佛变成了多年的好友！

他居然！

看懂了！

看懂了！！

居然看懂了！！

苏牧的内心顿时内流满面，颇有苦尽甘来的感觉。

仿佛是要检验自己的成果，苏牧的心思完全沉寂在了试卷之中，这是一个学渣对于知识的渴望。

时间一点一滴的过去，就连苏牧自己都没有发现。

可惜的是，虽然他的数学已经达到了二级，但还是有些题目没办法运算出来。

“叮…..”

这一次不是系统的提示音，而是下课的铃声。

苏牧真的是头一次感受到了时间过的如此之快。

曾经漫长的两个小时，现在居然还让他有些意犹未尽。

这就是学霸的感觉吗？他默默的想到。

这张试卷，苏牧觉得自己应该是103分。

因为不会的题目他都空着。

而那些简单一点的题目，苏牧有一种迷之自信。

他得出的答案，一定是正确答案！

……

“我要好好学习了。”

强忍住内心的激动，苏牧摆正了

J. spss数据分析方法五种是什么

线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。图表分析。回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。直方图分析。统计分析。

软件功能：

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。

用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。

其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。