spss基本分析教学提纲

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。spss基本分析-统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。两者相互补充，共同反映数据的全貌。这些内容可以通过SPSS中的“DescriptiveStatistics”菜单中的过程来完成。1频数分析(DescriptiveStatistics-Frequencies)频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。下面我们通过例子来学习单变量频数分

2、析操作。1)输入分析数据在数据编辑器窗口打开“HYPERLINK/epcl/spss/data/DATA1-2.SAVdata1-2.sav”数据文件。2)调用分析过程在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“DescriptiveStatistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项，打开如图3-4所示的对话框。图3-4“Frequencies”对话框3)设置分析变量从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“三化螟蚁螟虫口数”变量进入“Variable(s):”框。4)输出频数分布表Displayfre

3、quencytables，选中显示。5)设置输出的统计量单击“Statistics”按钮，打开图3-5所示的对话框，该对话框用于选择统计量：图3-5“Statistics”对话框选择百分位显示“PercentilesValues”栏：Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。Cutpointsfor10equalgroups：将数据平分为输入的10个等份。Percentile(s):：用户自定义百分位数，输入值0100之间。选中此项后，可以利用“Add”、“Change”和“Remove”按钮设置多个百分位数。选择变异程度的统计量“Dispersion”：（离散趋势）

4、Std.deviation标准差Minimum最小值Variance方差Maximum最大值Range极差S.E.mean均值标准误选择表示数据中心位置的统计量“CentralTendency”：（集中趋势）Mean均值Median中位数Mode众数Sum算术和选择分布指标“Distribution”：Skewness偏度Kurtosis峰度6)统计图形输出设置单击“Charts”按钮，将弹出如图3-6所示的对话框：图3-6“Charts”对话框ChartType图形选择栏：None：不输出图形；Barcharts：输出条形图；Piecharts：输出饼图；Histograms：输出柱状图。若

5、选中“Withnormalcurve”项，则在绘制柱状图中加绘一条正态分布曲线。当用户选中条形图或饼图时，在“ChartValues”框的选项中可选择：Frequencies：绘制频数图。Percentages：绘制频率图。7）设置频数表格式在图3-4对话框中，单击“Format”按钮，打开如图3-7所示的对话框：图3-7“Format”对话框设置排序的方法“Orderby”：Ascendingvalues：按变量值的升序排列。Descendingvalus：按变量值的降序排列。Ascendingcounts：按频数的升序排列。Descendingcounts：按频数的降序排列。选择多变量输出

6、设置“MultipleVariables”：Comparevariables选项，所有变量在一个图形中输出，以便进行比较。Organizeoutputbyvariables选项，为每一个变量单独输出一个图。设置在频数表中显示的组数选中此项，输入分组数，系统缺省为10组。设置完成后，点击“Continue”按钮回到上一级对话框。8）提交执行在图3-4对话框里单击“OK”按钮，SPSS在输出窗口的输出结果如表1、表2和图1结果。9）分析结果表1统计量表Statistics三化螟蚁螟NValid120Missing0Mean（平均数）75.14Std.Deviation（标准差）7.024Skewn

7、ess（偏度系数）-.031Std.ErrorofSkewness（偏度系数误差）.221Kurtosis（峰度系数）-.582Std.ErrorofKurtosis（峰度系数误差）.438Percentiles1065.002068.203071.004073.405075.006077.007079.008081.809084.90在表1中列出的信息有：有效观测值有124个，缺失值0个，平均数75.14，标准差7.024。偏度系数（Skewness）及误差：-0.031和0.221，峰度系数（Kurtosis）及误差：-0.582和0.438。表2频数表三化螟蚁螟Frequency（频数）

8、Percent（百分比）ValidPercent（有效观测值的百分比）CumulativePercent（累积百分比）Valid?581.8.8.86232.52.53.3631.8.84.26443.33.37.56543.33.310.8661.8.811.76754.24.215.86854.24.220.06943.33.323.37043.33.326.77154.24.230.87275.85.836.77343.33.340.07443.33.343.37597.57.550.87697.57.558.37754.24.262.57865.05.067.57965.05.072.

9、58065.05.077.58132.52.580.08243.33.383.38332.52.585.88454.24.290.08521.71.791.78643.33.395.08732.52.597.5881.8.898.3901.8.899.2911.8.8100.0Total120100.0100.0?在表2中列出的信息有：Frequency频数；Percent百分比；ValidPercent有效观测值的百分比；CumulativePercent累积百分比。图3-8频数分布的条形图表示2列联表分析（Crosstabs）列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表，又称频数交叉表。

10、SPSS的Crosstabs过程，为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。例子：山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。预报发生期y为3级（1级为6月20日前，2级为6月21-25日，3级为6月25日后）；预报因子5月份平均气温x1（）分为3级（1级为16.5以下，2级为16.6-17.8，3级为17.8以上），6月上旬平均气温x2（）分为3级（1级为20以下，2级为20.1-21.5，3级为21.5以上），6月上旬降雨量x3（mm）分为3级（1级为15mm以下，2级为15.1-30mm，3级为30mm以上），6月中旬降雨量

11、x4（mm）分为3级（1级为29mm以下，2级为29.1-36mm，3级为36mm以上）。数据如下表。山东烟台历年观测数据分级表（）年份596061626364656667697071727374757677y131131121321223221x1322313233123111221x2123112211112311112x3311312132212123231x4311111111131121111注：摘自农业病虫统计测报131页。1)输入分析数据在数据编辑器窗口打开“HYPERLINK/epcl/spss/data/DATA1-3.SAVdata1-3.sav”数据文件。数据文件中变量格

12、式如下：2)调用分析过程在菜单选中“Analyze-Descriptive-Crosstabs”命令，弹出列联表分析对话框，如下图3)设置分析变量选择行变量：将“五月气温x1，六月上气温x2，六月上降雨x3，六月中降雨x4”变量选入“Rows:”行变量框中。选择列变量：将“玉米螟卵高峰发生期y”变量选入“Columns:”列变量框中。4)输出条形图和频数分布表Displayclusteredbarcharts:选中显示复式条形图。Suppresstable:选中则不输出多维频数分布表。5)统计量输出点击“Statistics”按钮，弹出统计分析对话框（如下图）。Chi-Square:卡方检验。

13、选中可以输出皮尔森卡方检验（Pearson）、似然比卡方检验（Likelihood-ratio）、连续性校正卡方检验（ContinuityCorrection）及Fisher精确概率检验（FishersExacttest）的结果。Correlations:选中输出皮尔森（Pearson）和Spearman相关系数，用以说明行变量和列变量的相关程度。Nominal:两分类变量的关联度（Association）测量ContingencyCoefficient:列联系数，其值越大关联性越强。PhiandCramersV：Cramer列联系数，其值越大关联性越强。Lambda:减少预测误差率，1表示预

14、测效果最好，0表示预测效果最差。UncertaintyCoefficient:不定系数Ordinal:两有序分类变量（等级变量）的关联度测量Gamma:关联度，+1表示完全正关联，-1表示负关联，0表示无联。Somersd：列联度，其取值范围和意义同上。Kendallstau-b：NominalbyInterval:一个定性变量和一个定量变量的关联度Eta：关联度统计量。Kappa：吻合度系数，其取值-1至+1，其值越大吻合程度越高。Risk：危险度分析。McNemar：配对计数资料的卡方检验。CochransandMantel-Haenszelstatistics：检验在协变量存在下，两个二

15、分类变量是否独立。6)设置列联表的显示单击“Cells”按钮，弹出列联表显示内容对话框（如下图）。Counts:频数Observed:观测频数。Expected:期望频数。Percentages:百分比Row:占本行的百分比。Column:占本列的百分比。Total:占全部的百分比。Residuals:残差分析Unstandardized:非标准化残差分析。Standardized:标准化残差分析。Adj.Standardized:调整的标准化残差分析。NonintegerWeights:Roundcellcounts:临近列计算。Truncatecellcounts:。RoundcaseWe

16、ights临近记录度量TruncatecaseWeightsNoadjustments:不调整。7）设置输出格式单击Format按钮，弹出列联表输出格式对话框（如下图）。RowOrder:频数Ascending:行变量从小到大升序排列。Descending:行变量从大到小降序排列。8）设置检验单击“Exact”按钮，弹出精确检验对话框（如下图）。Asymptoticonly近似的，系统设置。MonteCarloConfidencelevel:99%置信度，系统默认99%。Numberofsamples:10000样本数量，系统默认10000。ExactTimelimitpertest:5min

17、utes限时检验时间，系统默认值5分钟。9）提交执行设置完成后，在列联表分析对话框中，点击OK按钮，计算结果输出在结果窗口中。10）结果与分析在结果窗口中查看计算结果，主要输出内容如下。五月气温*玉米螟卵高峰发生期Crosstab玉米螟卵高峰发生期Total6月20日前6月21-25日6月25日以后五月气温16.5以下Count（频数）ExpectedCount（期望值）12.722.031.366.016.6-17.8Count（频数）ExpectedCount（期望值）22.732.011.366.017.8以上Count（频数）ExpectedCount（期望值）52.712.001.366.0TotalCount（频数）ExpectedCount88.066.044.01818.0Chi-SquareTestsValuedfAsymp.Sig.(2-sided)PearsonChi-Square皮尔森卡方检验7.750(a)4.101LikelihoodRatio似然比卡方检验8.5104.075Linear-by-LinearAssociation6.2481.012NofVal