【正文】 SS Exact Test 精確 P值計(jì)算、隨機(jī)抽樣 P值計(jì)算等 SPSS Maps 在地圖上展示數(shù)據(jù)等 SPSS Missing Value Analysis 缺失數(shù)據(jù)的報(bào)告與填補(bǔ)等 SPSS Regression Logistic回歸、非線(xiàn)性回歸、 Probit回歸等 SPSS Tables 交互式創(chuàng)建各種表格（如堆積表、嵌套表、分層 表等） SPSS Trends Arima模型、指數(shù)平滑、自回歸等 五、 SPSS的運(yùn)行方式 SPSS提供了 3種基本運(yùn)行方式：完全窗口菜單方式 ， 程序運(yùn)行方式 、 混合運(yùn)行方式 。 SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等，具體內(nèi)容包括描述統(tǒng)計(jì)、列聯(lián)分析，總體的均值比較、相關(guān)分析、回歸模型分析、聚類(lèi)分析、主成份分析、時(shí)間序列分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等多個(gè)大類(lèi)，每個(gè)類(lèi)中還有多個(gè)專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)方法。 二、 SPSS的實(shí)驗(yàn)環(huán)境要求 ? （ 1）系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境 ? ，單機(jī)模式和作為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的用戶(hù)界面模式。 二、雙擊 文件，安裝程序向?qū)⒔o出每一步操作的提示。實(shí)際上就是 WORD所兼容的 rtf超文本格式，因此可以在沒(méi)有安裝 SPSS的 PC機(jī)上使用文字編輯軟件打開(kāi)。 （ 3）單擊右下角的“ uesr prompts”按鈕，添加對(duì)程序的交互分析界面。 變量屬性介紹 一、變量的儲(chǔ)存類(lèi)型 ? SPSS中，變量有三種的基本類(lèi)型：數(shù)值型、字符型和日期型。 “ mmm”表示要求書(shū)寫(xiě)英文月份單詞的前三個(gè)字母組成的縮寫(xiě)。 在 spss中，能適用定類(lèi)尺度的數(shù)據(jù)可以是數(shù)值型，也可以是字符型變量。 三、變量名與變量標(biāo)簽值 Label：定義變量名標(biāo)簽 Value：定義變量值標(biāo)簽 四、缺失值 Spss中缺失值有用戶(hù)自定義缺失值和系統(tǒng)缺失值兩大類(lèi)。 Type： 變量類(lèi)型。關(guān)于變量各個(gè)取值的涵義說(shuō)明。 二、開(kāi)放題的錄入 三、單選題的錄入 單選題的錄入可以采用字符直接錄入、字符代碼 +值標(biāo)簽、數(shù)值代碼 +值標(biāo)簽三種方式。 第四步 第五步 第六步 第七步 數(shù)據(jù)的保存 ? 存為 spss格式 存為其他數(shù)據(jù)格式 第 3章 數(shù)據(jù)管理 ? 變量級(jí)別的數(shù)據(jù)管理 對(duì)變量進(jìn)行操作的內(nèi)容主要集中于 Transform菜單中，包括新變量的生成、記錄的排序、對(duì)變量進(jìn)行計(jì)數(shù)等。 ? （ 3） spss條件表達(dá)式 通過(guò) spss的算術(shù)表達(dá)式和函數(shù)可以對(duì)所有記錄計(jì)算一個(gè)結(jié)果，如果僅希望對(duì)部分記錄進(jìn)行計(jì)算，則應(yīng)當(dāng)利用 spss的條件表達(dá)式指定對(duì)那些記錄進(jìn)行計(jì)算。 將上例 grade中優(yōu)秀、良好和及格三個(gè)等級(jí)合并為一個(gè)等級(jí)“ PASS”，將 grade的等級(jí)“不及格”轉(zhuǎn)換為“ NOPASS”。 先在 Target Variable中指定一個(gè)變量 （ 可以是已經(jīng)存在的變量或新變量 ） ， 并定義變量標(biāo)簽 ， 然后指定要統(tǒng)計(jì)的變量加到 Numeric Variables框中 ， 再單擊 Define Values按紐 ， 打開(kāi) Value to Count對(duì)話(huà)框 。 （ 3）變量與數(shù)據(jù)文件屬性導(dǎo)向 ：用于定義數(shù)據(jù)字典，或者將于定義的數(shù)據(jù)字典直接引入當(dāng)前數(shù)據(jù)文件。 ? （ 2）可以指定按某變量值升序排序的同時(shí)按另一變量值降序排序，或相反。 Based on time or case range： 順序抽樣。 label” （名稱(chēng)與標(biāo)簽）：?jiǎn)螕舸税粹o可以修改組合后所生成新變量名稱(chēng)以及標(biāo)簽：可以在 name后面的矩形框中輸入新變量名。 查找重復(fù)記錄 ? Identifying Duplicate Cases：用于查找重復(fù)記錄。字符串變量不能轉(zhuǎn)換，如強(qiáng)迫轉(zhuǎn)換，變量值轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)缺失值。指變量名相同而變量定義不同的變量，或變量名不同的變量。 New Working Data：新工作數(shù)據(jù)變量欄。 ? （ 2）各種統(tǒng)計(jì)描述指標(biāo) ? 均值、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)間距。 ? 算術(shù)平均 ? 算術(shù)平均（ Arithmetic Mean）是最常用的描述輸送距分布的集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)良。 ? 一、中位數(shù)的定義 ? 對(duì)于未分組的原始資料，首先必須將標(biāo)志值按大小順序。 眾數(shù)適用于任何層次的變量，特別適用于單峰對(duì)稱(chēng)的情況，是比較兩個(gè)分布是否接近首先要考慮的參數(shù)。 ? 對(duì)于樣本數(shù)據(jù)而言，方差的計(jì)算公式為： ? 將方差開(kāi)方，就得到標(biāo)準(zhǔn)差。 二、四分位數(shù) 四分位數(shù)： 實(shí)際上是三個(gè)數(shù)值的總稱(chēng) ， 分別是 P2 P50、 P75分位數(shù) 。 單擊 AnalyzeDescriptive statisticsExplore，打開(kāi) Explore主對(duì)話(huà)框： 一、分析操作 （ 3）在 Display欄中選擇輸出項(xiàng)，依次是 Both選擇項(xiàng)，輸出圖形與描述統(tǒng)計(jì)量（系統(tǒng)默認(rèn)），只輸出描述統(tǒng)計(jì)量和只輸出圖形。 （ 2） M估計(jì)（ M估計(jì)在計(jì)算時(shí)對(duì)所有觀(guān)測(cè)量賦予權(quán)重，隨觀(guān)測(cè)量距分布中心的遠(yuǎn)近而變化）。 單擊 Option按紐，打開(kāi) Option對(duì)話(huà)框如圖所示。箱子中間的水平線(xiàn)段刻畫(huà)的是數(shù)據(jù)的中位數(shù)（即 50％分位數(shù)）。 ? （ 6）約 95%的個(gè)體取值與平均數(shù)的距離在 。 樣本的峰度系數(shù)： ? ? 3/1 441??? ??SXXnnii?分布為正態(tài)峰。 在許多種情況下，樣本統(tǒng)計(jì)量本身往往就是相應(yīng)的總體參數(shù)的最佳估計(jì)，此時(shí)就可以直接取相應(yīng)的樣本統(tǒng)計(jì)量作為總體參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)。 SPSS中數(shù)出的 M估計(jì)量有 4種 ， 它們分別是 Huber、 Andrews、 Hampel和 Tukey所提出的 ， 實(shí)際上就是所用的函數(shù)不同 。的。 三、使用相對(duì)數(shù)進(jìn)行深入描述 （ 2）構(gòu)成比（ Proportion） 總樣本數(shù)某一組成部分的樣本數(shù)構(gòu)成比 ?象數(shù)該時(shí)期開(kāi)始時(shí)的觀(guān)察對(duì)對(duì)象數(shù)觀(guān)察期內(nèi)發(fā)生某事件的某事件的發(fā)生率 ?率是一個(gè)時(shí)間概念，或者說(shuō)具有速度、強(qiáng)度含義的指標(biāo)，用于說(shuō)明某個(gè)時(shí)間發(fā)生的頻率或強(qiáng)度。屬性和個(gè)個(gè)體根據(jù)兩個(gè)屬性列聯(lián)表為例。 單擊 Cell按紐 ， 打開(kāi) Crosstabs：Cell Display對(duì)話(huà)框 ， 如圖所示 。 （ 2）應(yīng)答人數(shù)百分比（ Percent of Cases）：選擇該項(xiàng)的人占總?cè)藬?shù)的比例。其定義為：設(shè)有 n 次試驗(yàn)，各次試驗(yàn)是相互獨(dú)立的，每次試驗(yàn)?zāi)呈录霈F(xiàn)的概率都是 p，某事件不出現(xiàn)的概率都是 1p，記為 q，則對(duì)于某事件出現(xiàn) k（ k=0,1,2,?,n）次的概率分布為： 二、二項(xiàng)分布檢驗(yàn) (Binomial Test) 當(dāng)研究對(duì)象屬于二項(xiàng)總體時(shí)，可以用二項(xiàng)分布來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)，判斷所抽取的樣本是否來(lái)自具有既定值的總體。 （ 4）應(yīng)答次數(shù)百分比（ Percent of Responses）：在作出的選擇中，選擇該項(xiàng)的人數(shù)占總次數(shù)的比例。 在 Counts 框 中 選 擇Observed 觀(guān)察值 (系統(tǒng)默認(rèn) )或Expected 期望頻數(shù) 。 如果是二維列聯(lián)表分析 ，可以將行變量選擇進(jìn)入Row(s)中 ， 將列變量選擇進(jìn)入 Column(s)框中 。 （ 3）率（ Rate） 分類(lèi)變量的聯(lián)合描述 ? 當(dāng)一共有兩個(gè)分類(lèi)變量時(shí)，這匯總因分類(lèi)變量的各類(lèi)別交叉而成的復(fù)合頻數(shù)表被稱(chēng)為行 *列表，也稱(chēng)列聯(lián)表。 ? 累計(jì)頻數(shù)是指本類(lèi)別及較低類(lèi)別出現(xiàn)的次數(shù)之和，累計(jì)百分比則是指本類(lèi)別及較低類(lèi)別出現(xiàn)的次數(shù)之和占總次數(shù)的百分比。 如果 M估計(jì)量里平均數(shù)和中位數(shù)較遠(yuǎn) ， 則數(shù)據(jù)中可能存在異常值 。 ? 三、穩(wěn)健估計(jì)值 ? 穩(wěn)健估計(jì)值的是該統(tǒng)計(jì)量具有穩(wěn)健性，當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值時(shí)受影響較小，而且對(duì)大部分的分布而言都很好。即形狀要比正態(tài)分布的分布為低峰度的，峰的形狀也比較尖。 三、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（ Standard Normal Distribution） ? 將原來(lái)的正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 ? 正態(tài)分布 ? 一、正態(tài)分布的定義 ? 若連續(xù)性隨即變量 X的概率分布密度函數(shù)為 ? 則稱(chēng)隨機(jī)變量 X服從正態(tài)分布（ Normal Distribution） ? ?? ?22221 ? ??????Xexf二、正態(tài)分布的特征 ? （ 1）正態(tài)分布是一條對(duì)稱(chēng)曲線(xiàn)，關(guān)于均數(shù)對(duì)稱(chēng)，因此均數(shù)被稱(chēng)為正態(tài)分布的位置參數(shù)。 （ 2） Exclude cases pairwise 剔除帶缺失值的觀(guān)測(cè)量時(shí)還一并剔除與缺失值有成對(duì)關(guān)系的觀(guān)測(cè)量。 （ 4） Percentiles輸出百分?jǐn)?shù)。 （ 1） 從左側(cè)的變量列表中選出變量 ” 身高 ” ， 送入 Dependent List欄 。 上下四分位數(shù)的差值稱(chēng)為四分位數(shù)間距： QR=Q3Q1 變異系數(shù) ? 當(dāng)需要比較兩組數(shù)據(jù)離散程度大小的時(shí)候，往往直接使用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)進(jìn)行比較并不合適。 ? 二、方差和標(biāo)準(zhǔn)差的適用范圍： ? 方差和標(biāo)準(zhǔn)差的適用范圍應(yīng)當(dāng)是正態(tài)分布。 在 SPSS中，調(diào)和均數(shù)可以在 Report子菜單的 4個(gè)報(bào)表過(guò)程過(guò)程中計(jì)算出來(lái)。 如果截尾均數(shù)河源均數(shù)相差不大 ， 則說(shuō)明數(shù)據(jù)不存在極端值 ， 或者兩側(cè)極端值的影響正好抵消；反之 ， 則說(shuō)明數(shù)據(jù)中有極端值 ， 此時(shí)截為均數(shù)更好地反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì) 。 ? 一、算術(shù)平均數(shù)的定義和性質(zhì) ?X? ?? ? ? ? ? ?XaaXXXXXnXnXXXXiiiin???????????????22210?二、均數(shù)的意義 任何一個(gè)平均數(shù)值首先是同類(lèi)現(xiàn)象的平均數(shù)。 （ 2） 離散趨勢(shì) （ Dispersion Trend） 標(biāo)準(zhǔn)差 （ Std. Deviation） 、 方差 （ Variance） 、 全距 （ Range） 、 最小值 （ Minimum） 、 最大值 （ Maximum） 、 標(biāo)準(zhǔn)誤 （ . Mean） （ 3）分布特征（ Distribution Tendency） 偏度系數(shù)（ Skewness）和峰度系數(shù)（ Kurtosis） spss中的相應(yīng)功能 ? Spss的用于連續(xù)變量統(tǒng)計(jì)描述的過(guò)程，均集中在 Descriptive Statistics子菜單中。 Both files provide case：由外部文件和當(dāng)前數(shù)據(jù)量?jī)烧咛峁┯涗洝? Indicate case source as variable：指示記錄來(lái)源的變量選項(xiàng) / 二、數(shù)據(jù)文件的橫向合并 ? 橫向合并的實(shí)質(zhì)是將兩個(gè)數(shù)據(jù)文件的記錄，按照記錄對(duì)應(yīng)，一一進(jìn)行左右對(duì)接。 多個(gè)數(shù)據(jù)文件的合并 ? 縱向連接：幾個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)相加，組成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，新數(shù)據(jù)集中的記錄是原來(lái)幾個(gè)數(shù)據(jù)集中記錄數(shù)的總和。 由于重復(fù)測(cè)量模型可以使用不同的統(tǒng)計(jì)模型加以分析 ，因此根據(jù)模型的要求進(jìn)行長(zhǎng)型格式和寬型格式之間的互轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常要遇到的問(wèn)題 。單擊“ continue”按鈕繼續(xù)。 加權(quán)記錄 ? Weight Cases：設(shè)定某變量為頻數(shù)變量。 記錄拆分 ? Split File 分割文件的功能是把當(dāng)前工作分割成兩個(gè)或兩個(gè)以上的組，隨后的分析將對(duì)每個(gè)組進(jìn)行。 （ 5） 文件合并過(guò)程： 將幾個(gè)數(shù)據(jù)文件合并為一個(gè)大的 spss數(shù)據(jù)文件 ， 含橫向合并和縱向合并兩種情況 。 ?（ 2） random Number Seed過(guò)程： 用于設(shè)定偽隨機(jī)函數(shù)的隨機(jī)種子。 ?例 對(duì)數(shù)學(xué)成績(jī)進(jìn)行分段，假設(shè)現(xiàn)在希望按變量 math將學(xué)生分為 5組， 60分 ?以下為第一組， 60分以上的按照等間距的方式分為 4組。 例 計(jì)算工人工資的所得稅。 ◇變量轉(zhuǎn)換： 包括 Recode、 Visual Bander、 Count、 Rank Case、Automatic Recode這五個(gè)過(guò)程。 二、多重分類(lèi)法（ Multiple Category Method） 多重分類(lèi)法，也是利用多個(gè)變量對(duì)一個(gè)多選題的答案進(jìn)行定義，應(yīng)該用多少個(gè)變量，由被訪(fǎng)者實(shí)際可能給出的最多答案數(shù)而定。 Columns： 變量在 Date View 中所顯示的列寬（默認(rèn)列寬為 8）。其它常用的類(lèi)型有： String字符型， Date日期型 ,Comma逗號(hào)型（隔 3位數(shù)加一個(gè)逗號(hào)）等。 數(shù)據(jù)的直接錄入 ? 操作界面說(shuō)明 標(biāo)尺欄 菜單欄 工具欄 數(shù)據(jù)輸入?yún)^(qū) 數(shù)據(jù)編輯區(qū) 窗口標(biāo)簽 標(biāo)題欄 狀態(tài)欄 當(dāng)前數(shù)據(jù)欄 顯示區(qū)滾動(dòng)條 Data View表可以直接輸入觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)值或存放數(shù)據(jù) ， 表的左端列邊框顯示觀(guān)測(cè)個(gè)體的序號(hào) ， 最上端行邊框顯示變量名 。 （ 2）定序尺度（ Ordinal Measurement） ：定序尺度是對(duì)事物之間的等級(jí)或順序差別的一種測(cè)度，可比較優(yōu)劣或排序。 指定了日期變量的格式，不一定在輸入時(shí)就使用指定的格式。 字符型： 字符型數(shù)據(jù)的默認(rèn)顯示寬度為 8個(gè)字符位，系統(tǒng)不區(qū)分變量名中的大小