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SPSS 数据编辑器界面 度量 名义 序号 标签
变量视图：变量视图用于管理变量的属性，包括变量名称，类型，标签，缺失值，度量标准等属性。
数据视图：数据视图用于管理录入的数据，一行表示一条记录在不同变量下的值，一列表示相同的变量在不同记录中的值。
变量类型：SPSS主要包括 3 种类型，分别是：数值型，字符型和日期型，
根据不同的显示方式，数值型又被细分为 6 种，为了便于统计计算，通常尽可能将变量类型定义为数值型的。
度量标准：在SPSS 中，按照对事物描述的精确程度，可以将变量分为 3 种度量标准，度量（Scale），名义（Nominal），序号（Ordinal），因为不同的变量度量标准适用不同的统计模型，因此正确定义一个变量的度量标准很重要。
度量（Scale）变量：通常也称为连续变量，表示变量的值通常是连续的，无界限的，如员工收入，企业销售额等。
名义（Nominal）变量：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，通常变量值的个数不超过 10 个，但值之间没有顺序关系的，如性别。
序号（Ordinal）变量：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，但值之间是有顺序关系的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，这些值之间存在顺序大小关系。
1、“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。
2、“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。
3、“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。
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SPSS——描述性统计分析——频数分析
描述性统计量
集中趋势分析——中心趋势的数值度量
反映一组数据向某一位置聚集的趋势，主要的统计量有均数（mean）、中位数（median）、众数（mode）、总和（sum）以及分位数。均数适用于正态分布和对称分布的数据，中位数适用于所有类型。
如果各个数据之间差异程度较小，用平均值就有很好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况下，用中位数或众数有较好的代表性
离散趋势分析——变异的数值度量围绕中心波动的度量
反映一组数据背离分布中心值的特征。主要的统计量有标准差（Std.Deviation）、方差（Variance）、极差（range）、最大值（maximum）、最小值（minimum），标准差和方差适用于正态分布。
分布特征分析——主要统计量有偏度系数和峰度系数。
偏度系数（Skewness）
描述数据某变量取值分布的对称性。0为正态分布；大于0为正偏或右偏，长尾在右边；小于0为负偏或左偏，长尾在左边；
峰度系数（Kurtosis）
描述其变量所有取值分布形态的陡峭程度。0为正态分布，大于0为陡峭，小于0为平坦。
一般情况下，如果样本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布
创建图表时，变量的测量级别很重要。以下是对于测量级别的描述。可以在图表构建器中临时更改测量级别，方法是右键单击“变量”列表中的变量，然后选择选项。还可以在数据编辑器的“变量视图”中永久更改变量的测量级别。
包含有限数量的不同值或类别（例如，性别或宗教）的数据。分类变量可以是字符串（字母数值）变量或使用数值代码表示类别的数值变量（例如，0 = male，1 = female）。这种数据也称为定性数据。分类变量既可以是名义变量，也可以是顺序变量
名义 (Nominal)
当变量值表示不具有内在等级的类别时，该变量可以作为名义变量；例如，雇员任职的公司部门。名义变量的示例包括地区、邮政编码和宗教信仰。
有序 (Ordinal)
当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量；例如，从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。有序变量的示例包括表示满意度或可信度的态度分数和优先选择评分。
定性数据的图形法
以区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。例如，72,195 美元的薪金比 52,398 美元的薪金高，这两个值之间的距离是 19,797 美元。也称为定量或连续数据。
定量数据的图形法
Analyze -& Descriptive Statistics -& Frequencies
contacts.sav
注意：9 = “Don’t know 是缺失值
频率对话框
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SPSS考试作答
SPSS 考试姓名:梁涛 班级:数应 4 班 学号：1. SPSS 中对变量的度量标准有哪些？请分别叙述.答：度量标准有: （1）度量：通常也称为连续变量，表示变量的通常是连续的，无界 限的。 （2）名义：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的， 通常变量值的个数不超过 10 个。 （3）序号：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是 离散的，相对有限个数的，但值之间是有序关系的。2. 将文件 data1.mdb,通过 SPSS 的数据库导入功能导入其中.3. 请列举 SPSS 中可用于描述数据基本特征的分析过程有哪些？它们各自能输 出哪些常用的统计量？答： （1）频数分布分析能输出：频数、频率、四分位数、百分位数、方差、标准差、 最大值、最小值、全距、偏度值、峰度值、标准误； （2）描述统计分析能输出：均值、算术和、标准差、最大值、最小值、方差、全距、标准误。 （3）探索分析能输出：均值、中位数 、众数、算术和、标准差、最大值、最 小值、方差、全距、标准误、四分位数、偏度值、峰度值、偏度和峰度的标准误。 （4）列链表分析能输出：除了描述统计量、四种卡方检验结果、还有皮尔逊和 皮尔曼相关系数。 （5）比率分析能输出：均值、中位数 、离差、离散系数、变异系数 、标准差、 最大值、最小值、全距。 （6）PP 图和 QQ 图分析能输出：残差值、距离栏、预测区间。 4. 某单位想了解目前在职职工的构成特点，包括年龄、受教育水平、薪资分布 等，以帮助制订本年度的发展规划，其所掌握的职工信息的数据保存在\单位 职工信息数据.sav1(1) 请对不同性别、不同受教育年限的职工的当前薪金进行汇总分析更改统计量 调整 R 模型 1 2 R .450 .699a标准 估计 R 方更 的误差 改 .202 .287 F 更改 119.798 264.367 df1 1 1 df2 472 471Sig. F 更 Durbin改 .000 .000 1.956 WatsonR 方 .202 .489方.201
.487 ba. 预测变量: (常量), 性别。 b. 预测变量: (常量), 性别, 受教育年限。 c. 因变量: 当前薪金(2) 请给出关于职工年龄分布特点的建议建议： 由年龄的分布呈现以青年职工为主，还有少数老年人的特点，从生产效 率来看， 应该多招收年轻人， 不但接受的新知识能力快， 还能有更多的生产经验， 两者结合，达到职工组成最优化。 （3）请分析受教育年限与职务类别之间是否有显著的相关性由于检验的 p 值为 0.514 可知，受教育程度与担任职务有相关性，但相关性2不是很强。 5. 分别测定了 10 只大耳白家兔、11 只青紫蓝家兔在停食 18 小时之后正常血糖 值，数据 \ 家兔血糖值 .txt, 问这两个品种的家兔的正常血糖值是否有显著差 异？变异系数=标准差÷均值 C1= 29.790÷94.9=0..683÷62=0.4163 从变异系数看出，基本没有显著性差异。 6. 某调查公司记录了某地区的人均月收入与同期某种商品的销售额，数据见 \ 人均收入与销售额.xls，请判断二者之间是否存在着一定的相关关系？答：从检验结果看出在 0.01 置信水平下，p=0.958，显著相关。 7. 某试验用三种酸类处理一种牧草的种子，观察其对牧草幼苗生长的影响，指 标为幼苗干重，试验资料\牧草种子.xls,试通过方差分析，回答以下几个问题： (1) 酸液处理是否能阻碍牧草幼苗的生长？3在置信水平为 0.05 的情况下，p=0.034，拒绝原假设，酸液处理能阻碍牧 草幼苗的生长。 (2) 两种有机酸(丙酸，丁酸)的作用是否有显著差异？在置信水平为 0.05 的情况下，p=0.985，两种有机酸(丙酸，丁酸)的作用 没有显著差异。 (3) 有机酸的作用是否不同于无机酸(HCI)?在置信水平为 0.05 的情况下，p=0.223，有机酸的作用基本和无机酸(HCI)的 作用相同。4
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关于SPSS软件的使用
最近由于调研的需要，需要使用spss软件：Statistical Product and Service Solutions，“统计产品与服务解决方案”软件
1.首先是定义变量：
选择左下角“变量视图”，我们调查问卷的每一道题都可以作为一个变量，所以一份问卷有多少道题目就有多少个变量（多选题除外），因而需要进行变量的声明；
以题目表示：
您的职业是
A．在家务农
名称：变量的名字，可以自己设置，可以设置为问卷题号对应的英文，例如one；
类型：包括以下类型，一般选择数值，用1,2,3,4表示我们的选项A,B,C,D；宽度的话，因为1,2,3,4为整数，宽度选择4，小数位当然选择0；
标签：也就是我们每道题的题意了：您的职业是？
值：就是我们具体的每个选项，点击值框右边的省略号按钮；每次填写完点添加，依次添加我们的选项：1—在家务农；2—经商；3—从政；4—其他
缺失：默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“离散缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“一个可选缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项
列：定义列宽，自己设置
对齐：定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式
度量标准：有三种：
度量：对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩等。
序号：对数据进行排序得到的变量，如按成绩先后分为第一、第二、第三、第四等；
名义：对数据进行分类得到的变量，如按性别分为男女，按年龄分为老、中、青；
角色：包含以下六种：
输入：该变量用于输入，系统默认值（如自变量）
目标：该变量将被作为输入目标（如因变量）
两者都：改变量用于输入和输出
无：该数据没有角色分配
分区：该变量用于区分在独立样本中练习、测量和验证时所获取的数据
拆分：该变量被用于拆分PASW统计中的变量
最后，一个变量就定义完成了：
对于开放题，例如
12.您对该问题的看法是：
对于开放题，不需要设置“值”和“缺失”属性，其他同上就可以了
对于多选题：例如
您觉得学生在网络上会受到哪些不良影响（多选）：
A.恐怖主义
D.反动宣传
F.不良习惯
因为是多选题，所以我们需要对所有选项设置为变量，值的话， 分为1—选中；2—不选中；
ok，到此为止我们就可以将我们整一份调查问卷所有问题都记录为变量~
2.数据的录入：
数据录入的方式有：
1.spss格式的文件（.sav）；
2.读取excel的文件（.xls或.xlxs）；
3.读取文本数据；
4.读取数据库的数据；
数据的录入：可以点击左下角的“数据视图”：
可以看到我们录入的变量
下面的每一行代表一份调查问卷，也就是讲对应选项A,B,C,D填写进去下面的表格，当然我们填的不是A,B,C,D而是1,2,3,4，多选的话，选中对应的选项则填1（我们一开始设定的），否则选2；
ok，到此为止，所有的准备都已完成；
3.数据统计分析：
有了数据，可以利用SPSS的两种分析方法进行分析：数值分析和作图分析。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。
1.数值分析：数值分析的过程在菜单“分析”中，包括：
a)报告、描述统计：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。报告和描述统计命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析；
报告：OLAP立方（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）、个案汇总（查看或打印所需要的变量值）、按行汇总（行形式输出报告）、按列汇总（列形式输出报告）
描述统计：包括频率（了解变量的取值分布情况）、描述（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）、探索（考察数据的奇异性和分布特征）、交叉表（分析事物或变量之间的相互影响和关系）等
b)比较均值：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。
比较均值包括：均值（不同水平下的描述统计量）、单样本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，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）、配对样本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，如前后的比较）、单元素ANOVA（进行方差分析，检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义）
c)相关：研究变量间密切程度的一种常用统计方式
相关包括了：双变量（研究两个变量间线性关系的程度）、偏相关（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）、距离（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）
d)回归：寻求有关联（相关）的变量之间的关系
比较常用：线性、曲线估计、二元Logistic
2.作图分析：除了生存分析所用的生存曲线图被整合到“分析”菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在“图形”菜单中
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，作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对问卷进行分析的,这样的效果更好.
4.保存结果：
当我们把统计分析的结果保存在一个窗口中，则“输出.spv”的文件中，spss能够提供我们复制、粘贴的需求~
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