spss描述分析方法

Ⅰ 如何进行spss软件中描述统计的数据分析呢

方法/步骤
1、首先，打开或者是新建一组数据，这里是打开一组案例分析中的数据进行分析。
2、在浏览窗口中找到需要分析的数据。
3、选择分析，描述统计中的比率，单击打开。
4、弹出一个设置窗口，我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量。
分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量。
分组变量一般是叙事变量，使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码。
5、这是根据数据中的变量设置的三个分值。
6、下面是对统计量进行设置分析。
打开统计量窗口，里面有四大块，根据数据统计分析自定义设置，设置完成之后确定即可。
7、下面是根据数据分析设置的显示结果，如下图所示：

Ⅱ 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。

Ⅲ spss数据分析方法五种是什么

spss数据分析的五种方法：

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，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

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。

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。

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。

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。

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。

Ⅳ SPSS-描述性分析

 step1：单击【文件】-【打开】-【数据】，弹出【打开数据】对话框。在左上角的【查找范围】找到文件所在位置，下方【文件类型】右早岩侍侧下拉菜单中根据文件类型选择对应的类型。本文导入的是CSV文件，如下图1-1，单击【打开】，进入【文本导入向导】对话框。

step2：在弹出的【文本导入向导-第1/6步】对话框中（图1-2），观察一下各变量间的安排方式，单击【下一步】。step3：在弹出的【文本导入向导-第2/6步】对话框中，根据本例变量的安排方式选择【分隔】，文件开头是否包含变量名称选择【否】，如图1-3，单击【下一步】。step4：在弹出的【文本导入向导-第3/6步】对话框中，进行个案设置，保持默认设置即可，单击【下一步】，如图1-4。step5：在弹出的【文本导入向导-第4/6步】对话框中，SPSS根据导入数据特点，自动勾选【制表符】分隔符，如图1-5，单击【下一步】。

step6：在弹出的【文本导入向导-第5/6步】对话框中，选中【数据预览】下的变量列，然后依次分别设置【变量名称】和数据格式。单击【下一步】；在弹出的【文本导入向导-第6/6步】对话框中，可根据需要，选择是否保存刚才设置过的格式或者获得导入过程的语法，单击【完成】，就成功导入SPSS了。

step1：单击【转换】-【计算变量】，弹出【计算变量】对话框。在左上角的【目标变量】中输入计划生成的变量‘AGE’，在右侧【函数组】下拉菜单中找到所需的函数，本例中选择‘抽取日期’，在【函数和特殊变量】下选择‘Xdate.Year’，右上方【数字表达式】框中输入‘2020-XDATE.YEAR(BIRTHDAY)’，如图2-1，单击【确定】。返回‘数据视图’，可以看到生成了行的一列变量‘AGE’，如图2-2。

step1：单击【数据】-【标识重复个案】，弹出【标识重复个案对话框】，将变量'USERID'移到右侧框中，单击【确定】。此后可以看到‘数据视图’中多了变量——‘最后一个基本个案’，其中1代表非重复数据枣敬，0代表重复数据，选中此列，鼠标右击，在弹出的菜单中选择【升序排列】，可以看到最小值也为1，说明不存在重复项。由于该列变量在陆吵分析时无用，可以删除。

step1：单击【分析】 -【描述统计】-【描述】，打开【 描述性】对话框，将‘AGE’变量移到右侧 【变量】框中，勾选下方的【将标准化得分另存为变量（Z）】，如图3-3，单击【确定】。返回‘数据视图’，看到多出变量‘ZAG’，本例中ZAG的绝对值大于2的视为异常值（将±2δ 以外的数据视为异常值），如图3-4。

step2：单击【分析】 -【描述统计】-【探索】，打开【 探索】对话框，将‘ZAGE’变量移到右侧 【因变量列表】框中，勾选下方的【统计量】，如图3-5，单击【确定】。输出图3-6，根据图3-6中统计量可知：样本总计101535个，有效值共计32075个，存在缺失值；极大值和极小值的绝对值大于2，存在异常值。

step3：单击【数据】 -【选择个案】，打开【 选择个案】对话框，勾选右侧【选择】下的【如果条件满足（C）】项，如图3-7，【输出】下方根据需要勾选，本例勾选【过了掉未选定的个案】，单击【如果（I)...】，进入【选择个案：if】对话框。在公式框中输入‘ABS(ZAGE) <= 2&AGE ~= 0’，将缺失值和异常值过滤掉。如图3-8.此后可以看到‘数据视图’中多了变量——‘filter_$，其中1代表被选择，0代表未被选择。如图3-9.

step1：分组前，先查看一下筛选后的数据情况，单击【分析】-【描述统计】-【频率】，进入【频率】对话框，将‘AGE’移到中间变量框中，点击右侧【统计量】，选择【众数】、【最小值】、【最大值】，点击【继续】如图3-10；点击【图表】，勾选【直方图】，见图3-11,点击【继续】,单击【确定】。从输出结果可以看到，有效值有30201个，年龄最小18岁，最大59岁，同年龄人数最多的是33岁；年龄分布基本服从正态分布。

step2：单击【转换】 -【重新编码为不同变量】，打开【 重新编码为其他变量】对话框，将‘AGE’变量移到中间框中，在右侧【输出变量】-【名称】下输入‘AGE_GROUPS’，点击【更改】，如图3-13。点击【旧值和新值】，进入【 重新编码为其他变量：旧值和新值】，将年龄划分为不同的范围，每个年龄段赋予一个新值，如50岁以上的人，在左下角【范围，从值到最高】下输入50，【新值】下输入4，点击【添加】，如图3-14，单击【继续】，返回原对话框，单击【确定】。进入‘数据视图’界面，生成一列变量‘AGE_GROUPS’，如图3-15.

step3：单击【数据】 -【定义变量属性】，打开【 定义变量属性】对话框将‘AGE_GROUPS’变量移到【要扫描的变量】中，如图3-16，单击【继续】，在【标签】列中输入自定义标签，如图3-17。返回‘数据视图’，单击右上角标签转换按钮，变量值标签发生了改变，如图3-18.

step1：单击【分析】 -【表】-【设定表】，进入【设定表格】对话框，依次将性别和年龄分组变量移到行，结果如图4-1，点击【类别位置】下的下拉菜单，选择【列中的行标签】（图4-2）；再依次选中表中的‘AGE_GROUPS'和'SEX'，单击鼠标右键，在弹出的子菜单中，见图4-3，取消【显示变量标签】前的勾选。点击【定义】下的【摘要与统计】，进入【摘要与统计】对话框，在该对话框中，将左侧【统计量】下的’列N%’和’行N%’移到右侧【显示】中。见图4-4，单击【应用选择】，返回【设定表格】对话框。

step2：选中表中的‘AGE_GROUPS'，点击【定义】下的【分类和总计】，进入【分类和总计】对话框，选中30~39岁标签，单击【添加小计】，在弹出的【定义小计】对话框中输入‘中青年’，将18~39岁的用户定义为中青年，同样方法，设置40~59岁的为中老年，见图4-4，单击【应用】，返回【设定表格】对话框，单击【确定】。

step1：选中输出的表格，鼠标右键，在弹出的子菜单中选择【导出】，见图4-5，进入【导出输入】对话框，在左侧文档类型下拉子菜单中选择想要输出的文件类型，中间【浏览】选择文件保存位置，如图4-6，单击【确定】

行N%数据体现了在不同年龄段下的男女人数比例：随着年龄段增大，女性占比逐渐降低。中青年群体中，男女占比基本持平，分别为49.5%和50.5%，而中老年群体，男性占比远高于女性，分别为62.2%和37.8%。列N%数据体现了在不同性别下，各年龄段的用户人数比例。男性用户中，人数占比由高到低的年龄段依次是30~39岁（43.2%），40~49岁（28.4%），18~29岁（15.3%）和50岁以上（13.1%）。而女性用户中，人数占比由高到低年龄段依次是30~39岁（48.5%），18~29岁（21.8%），40~49岁（20.9%）和50岁以上（8.8%）。 由此可见，女性用户相比男性用户总体更加趋向年轻，18~39岁的女性用户占了女性总用户的70%以上，而30~49岁的男性用户占了男性总用户的70%以上。

Ⅳ 如何在SPSS软件中对数据进行描述性统计分析

我们使用SPSS分析数据谨锋文件的时候，经常需要进行描述性统计分析，那么如何操作呢？下面我给大家分享祥仔晌一下。

工具/材料

SPSS

• 01

  首先点击顶部的文件菜单，戚谈选择下拉菜单中的数据选项，如下图所示

• 02

  在弹出的打开数据界面，我们选择要操作的数据文件，如下图所示

• 03

  数据加载进来以后我们可以选择要进行分析的字段，这里我选择身高进行描述性统计分析，如下图所

• 04

  然后我们点击顶部的分析菜单，在下拉菜单中选择描述选项，如下图所示

• 05

  接着在弹出的描述性界面中将身高添加到变量面板，然后按选项按钮，如下图所示

• 06

  接下来在弹出的选项界面中勾选要统计的内容，如下图所示

• 07

  然后回到描述性界面中在这里可以在点击样式设置统计结果的样式，如果不想设置的话直接点击确定按钮，如下图所示

• 08

  最后SPSS软件就会自动给我们将描述统计分析表格绘制好了，如下图所示

Ⅵ 如何用SPSS进行描述性统计分析

所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。
------------------------转自热心网友

Ⅶ spss描述性分析

你好
一、描述性统计分析

概念：是以概括性数据描述数据特征的各项活动。

通俗的讲就是用儿子代表全家

集中趋势：关于数据“中心位置”的某种表述，也就是常说的“平均起来”

常见的有均数、中位数等

离散趋势：反应数据的波动范围大小

常见的有标准差、方悔慧差、四分位数

分布特征：数据的分布应该满足某种特征，比如正态分布

衍生出一系列概念描述数据与正态分布之间的关系，比如偏度系数以及封度系数

二、集中趋势描述指标

算数平均数：使用一个数高度浓缩数据，也就是说平均数是描述一组数到一个数的距离。

使用范围：定距变量，单峰（如上图）或者基本对称的情况下才适用使用平均数。也就是说

均数适用于正态分布（包含极值的称为偏态分布）。在正态分布中均值代表集中趋势。

中位数:是一种位置平均数，将整体各单位按照大小排序，取中间位置的数

捷尾均数：去掉极值之后的均数

三、离散趋势描述指标

极差：最大值与最小值之差。反应数据的离散幅度，或者变异范围。

局限：取决于极端情况：1、不能反应数据分布情况

2、受极端值影响较大，不符合数据稳健性要求

适用于大体上了解数据的波动情况。

方差和标准差：

本质上反应数据与均值的差异情况。这种差异称为离散也称变异。

方差与标准差只适用于正态分布（无极端值）

分位数：

分位数本质上反应的是缩小极端值对变异幅度的影响。

适用范围：样本足够多。碧盯答只是人为的切割，并非通过计算得出，不如均值和标准差精准。但是

中间位置原理极值，样本稳定。

变异系数:

是标准差与平均数的比值。

本质上是消除数据大小差异（平均数）后的波动情况（标准差）

四、连续变量的参数估计

正态分布：

是关于均值对称的分布，均值处为最大值。同时标准差（个体差异）影响曲线的形态（矮阔尖峭）

偏度：描述分布不对称的方向和程度。

尾巴则激所在的方向为分布方向

峰度：描述曲线的陡峭程度

标准正态分布：标准差为1，关于0对称

如果偏度系数标准差/峰度系数标准差>2说明不服从正态分布。

五、spss的实现

tvg指偏度系数标准差，利润范围指峰度系数标准差。

Ⅷ spss的5种常用的统计学方法

spss数据分析的五种方法如下：

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，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。

可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

Ⅸ 如何使用IBM SPSS Statistics进行描述性分析

描述性分析是对一组或多组数据进行全方位的数据分析，分析范围包括数据的样本量、平均值、最大值、最小值、标准差、方差、极值等，还包括计算数据的标准化值，也就是z得分。

IBM SPSS Statistics是非常专业的数据处理软件，在其中可以轻松实现对数据的描述性分析，大大解放了我们的计算劳动力。

接下来就为大家介绍一下如何简单快速地对数据进行 SPSS描述性分析 。

一、导入数据

图1：导入数据慎手或

数据是开始操作的服务对象，从“文件”——“导入数据”中可以打开本地文件夹，数据类型多样，可随意导入。

二、开始分析

1.描述性分析

图2：描述性分析

IBM SPSS Statistics为用户提供了全面的分析方法，包括频率、描述、交叉表、探索等多种分析方法，在“分析”菜单的“描述统计”中，点击“描述”可以进入描述性分析。

2.选择变量

图3：选择变量

在分析窗口内，首先需要设置待分析的变量，这个变量可以是一个，也可以是多个，一般都选择有关联或有比较性的数据组进行分析。

选择左侧框内的变量名称，然后点击中间的转换箭头，就可以将该变量添加到分析窗口中了，反之可以将其从分析窗口中删除。

我们这里选择的是“语文”和“数学”两组成绩做分析。

3.分析范围

图4：设计分析范围

分析范围就是文章开头我们提到的几个项目，这些参数经常被用于比较数据的稳定性、优劣性，这也是描述性分析的意义所在。

点击图3所示窗口中的“选项”，进入图4窗口，根据数据特性和分析目的，勾选需要进行的分析项目，完成后点击“继续”。

4.表格样式

图5：样式设计

由于最后的分析结果是以表格形式呈现出来的，所以我们可以在一定范围内对表格的样式进行设计，包括添加数据行、修改数据列名称等基础设计。

5.分析结果

图6：分析结果

完成所有设置后，点击“确定”，IBM SPSS将会即时开始数据分析，分析结果以表格呈现在工作日志中。

6.另存为变量

图7：另存为变量

在描述性分析中，我们可以选择是否将标准化值另存为变量，如果勾选这一选项，针对数据计算出来的z值将薯森以变量的形式新增到数据列表中，用户可以将其作为变量进行再编辑。

三、小结

这篇文章里为大家整理了什么是描述性分析以及如何在IBM SPSS Statistics中对数据进行描述性分析操作，希望可以对大家有所帮助！

另外，作为专业性很宽伍强的一款数据分析软件， IBM SPSS Statistics 在各个领域的应用性十分广泛，如果您对软件有更多兴趣，欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站查看相关资讯和案例分享。