SPSS软件使用宣贯

SPSS软件应用宣贯目录SPSS数据加载二SPSS软件概述一SPSS数据处理三SPSS分析实践四1.1SPSS概述-简介SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为StatisticalPackagefortheSocialSciences，即“社会科学统计软件包”。2000年正式将英文全称更改为StatisticalProductandServiceSolutions，意为“统计产品与服务解决方案”。1.1SPSS概述-特点操作界面极为友好，易于学习，易于使用，是非专业统计人员的首选统计软件。无需花费大量时间记忆大量命令、过程、选择项等。只要粗通统计分析原理，就能得到统计分析的结果。可以根据计算机的设备来选择安装，灵活方便。能非常方便地与其他软件的数据进行转换。分析方法丰富，图表功能强大，输出结果美观漂亮。1.2SPSS的基本窗口-简介5脚本编写窗口数据编辑窗口结果输出窗口对象编辑窗口语法编辑器

窗口SPSS的基本界面包括：数据编辑窗口（主窗口）、结果输出窗口、对象编辑窗口、语法编辑器窗口和脚本编写窗口，下面分别介绍如下：1.2SPSS的基本窗口-数据编辑窗口6功能:对SPSS的数据文件进行录入、修改、管理等基本操作的窗口。组成:标题栏、菜单栏、常用工具按钮、数据编辑显示区、系统状态栏、视图转换栏、数据单元格信息显示栏、窗口控制按钮。特点：SPSS运行过程中自动打开SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的窗口中的数据文件以.sav存于磁盘上两个视图：数据视图和变量视图1.2SPSS的基本窗口-数据编辑窗口标题栏窗口控制按钮菜单栏常用工具按钮数据单元格信息显示栏系统状态栏视图转换栏数据编辑显示区数据视图1.2SPSS的基本窗口-数据编辑窗口标题栏窗口控制按钮菜单栏常用工具按钮数据单元格信息显示栏系统状态栏视图转换栏数据编辑显示区变量视图1.2SPSS的基本窗口-结果输出窗口9功能：SPSS统计分析报表及图形的输出的窗口。组成：标题栏、菜单栏、常用工具按钮、结果显示区、状态显示区、导航窗口。特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开可以手工打开若干个可相互切换的viewer(观测)窗口；常用工具栏栏上的制定窗口表示当前输出窗口输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv存于磁盘上两个视图：目录视图和内容视图1.2SPSS的基本窗口-结果输出窗口标题栏窗口控制按钮菜单栏常用工具按钮系统状态栏内容视图导航窗口结果显示区目录视图1.2SPSS的基本窗口-对象编辑窗口11在结果输出窗口的显示窗口中，直接双击其中的表格或图形均可打开该输出结果对应的对象编辑窗口，双击图形元素打开属性窗口。如下图所示：1.2SPSS的基本窗口-语法编辑器窗口12功能：编写和修改SPSS程序的窗口。特点：新建：文件->新建->语法打开：文件->打开->.SPS扩展名窗口中的程序以.SPS存于磁盘上。菜单项运行中提供四种程序执行方式：全部、选择、逐步前进、至结束。1.2SPSS的基本窗口-语法编辑器窗口标题栏窗口控制按钮菜单栏常用工具按钮系统状态栏导航窗口代码编辑区1.2SPSS的基本窗口-脚本编写窗口14依次选择菜单“文件”|“新建”|“脚本”命令或“文件”|“打开”|“脚本”命令均可打开脚本编写窗口(SPSS脚本是基于VB语言的应用)，如下图所示。1.3SPSS基本运行方式-简介15适用于一般分析和SPSS的初学者。适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS程序员.一般适用于熟练的SPSS程序员.SPSS提供了3种基本运行方式混合运行方式程序运行方式完全窗口菜单方式1.3SPSS基本运行方式-完全窗口菜单方式完全窗口菜单方式:--所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的。--是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS的初学者。1.3SPSS基本运行方式-程序运行方式程序运行方式:--手工编写SPSS命令程序，一次性提交计算机运行--适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS程序员.1.3SPSS基本运行方式-混合运行方式菜单程序混合运行方式:先通过菜单选择分析过程和参数,不立即提交（确定）执行,而是按动粘贴按钮。计算机自动将用户刚定义的分析过程和参数转换成SPSS的命令,并显示到语法语句窗口中。用户可对其进行必要的修改后再提交给计算机执行。一般适用于熟练的SPSS程序员.1.4SPSS数据分析的步骤-数据分析的一般步骤1.明确数据分析目标明确数据分析目标就是要明确本次数据分析所要研究的主要问题和预期的分析目标等。2.正确收集数据正确收集数据是指从分析目标出发，排除干扰因素，正确收集服务于既定分析目标的数据。3.加工和整理数据数据的加工整理通常包括数据的缺失值处理、数据集的分组、基本描述统计量的计算、基本图形的绘制等。4.选择恰当的统计分析方法进行探索分析选择前要充分了解方法能够解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求。5.读懂统计分析结果数据分析的直接结果是统计量。正确理解统计量的统计含义是一切分析结论的基础，要结合实际问题。1.4SPSS数据分析的步骤-SPSS分析的步骤1.数据准备2.数据加工3.数据分析4.结果解读按照SPSS的要求，定义数据文件结构，录入修改和编辑待分析数据。在SPSS的数据编辑窗口中，对数据进行必要的预处理。在SPSS中选择统计分析方法，完成的数据计算并给出结果。读懂SPSS结果输出窗口中的分析结果，做出切合实际的合理解释。1.5SPSS的帮助系统在运行SPSS的任何时候，单击“Help”菜单中的“topics”命令，会弹出帮助主题窗口，如图所示。在其中选择相关的命令，即可得到所需的各种帮助。1.5SPSS的帮助系统除了SPSS本身的帮助系统外，对Python、R语言、Java等嵌入式语言也以独立的PDF的方式，提供了相应的帮助文件，如下图所示：1.5SPSS的帮助系统利用各种对话框中的“Help”按钮，可以直接获得SPSS相应命令的帮助，这是最简单也是最有效的获取帮助的方式。如下图所示：目录SPSS数据加载二SPSS软件概述一SPSS数据处理三SPSS分析实践四2.1SPSS数据定义-概述在SPSS统计软件中数据，不同观测对象的数据不能在同一记录中出现，即同一观测数据应当独占一行，每一个观测量指标或影响因素只能占据一列的位置，即同一指标的数量观测值都应当录入到同一个变量中去。打开“数据编辑窗口”的“变量视图”可知，变量的属性包括：名称（Name）、类型（Type）、宽度（Width）、小数（Decimals）、标签（Label）、值（Values）、缺失（Missing）、列（Columns）、对齐（Align）、测量（Measure）、角色（Role）等11个属性，如下图所示：2.1SPSS数据定义-概述在变量视图（VariableView）表中，每一行描述一个变量，依次是：Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字符不能是句号。Type：变量类型。变量类型有8种，最常用的是Numeric数值型变量。其它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加一个逗号）等。Width：变量所占的宽度。Decimals：小数点后位数。Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。Missing：缺失值的处理方式。Columns：变量在DateView中所显示的列宽（默认列宽为8）。Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度三种（默认为等间距尺度）。2.1SPSS数据定义-变量类型日期型数值型字符型数值型的数据是0-9的阿拉伯数字和其他符号，如美元符号、逗号或圆点组成的。字符型数据的默认显示宽度为8个字符位，系统不区分变量名中的大小写字母，并且不能进行数学运算。日期型数据是用来表示日期或时间的。日期型数据的显示格式有很多，SPSS以菜单方式列出日期型数据的显示格式以供用户选择。2.1SPSS数据定义-变量类型“m”在年与日（字母y与d）之间表示月份；在时与秒（字母h与s）之间表示分钟。“mmm”表示要求书写英文月份单词的前三个字母组成的缩写。“ddd”三个字母d表示要求用从元月一日算起的日数表示日期。指定了日期变量的格式，不一定在输入时就使用指定的格式。可以输入用“/”或“—”作分隔符的具体日期，回车后，系统将自动将输入的格式转化为指定的格式，显示在单元各种。SPSS存储中的日期型变量是该实践与1582年10月14日零点相差的秒数。关于日期型格式的几点说明！2.1SPSS数据定义-变量测量尺度统计学依据数据的测量尺度（Measure）将数据分为三大类，即定类型数据（Nominal）、定序型数据（Ordinal）和定距型数据（Interval）。定类型数据NominalMeasurement定类型数据是对事物的类别或属性的一种测度，按照事物的某种属性对其进行分类或分组。特点：其值仅代表了事物的类别和属性，即能测度类别差异，不能比较各类之间的大小，所以各类之间没有顺序和等级。对定类尺度的变量只能计算频数和频率。在SPSS中，能适用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型变量。使用定类变量对事物进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥原则。2.1SPSS数据定义-变量测量尺度定序型数据OrdinalMeasurement定序型数据是对事物之间的等级或顺序差别的一种测度，可比较优劣或排序。特点：由于定序变量只能侧度类别之间的顺序，无法测出类别之间的准确差值，即测量数值不代表绝对的数量大小，所以其测量结果只能排序，不能进行运算。定矩型数据是对事物类别或次序之间间距的测度。特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指出类别之间的差距是多少；定居变量通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减运算。定矩型数据IntervalMeasurement2.1SPSS数据定义-标签、值标签（Label）变量标签是对变量名含义的进一步解释说明，它可增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。值（Values）标签变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息，对于定类型数据和定序型数据尤为重要。2.1SPSS数据定义-缺失值SPSS中缺失值有用户自定义缺失值和系统缺失值两大类。在SPSS中，对字符型变量，默认的缺失值为空格；对数值型变量，默认的缺失值为零。缺失值将指定数据值定义为用户缺失值。例如，您想要区分因响应者拒绝回答问题造成的数据缺失与由于问题不适于该响应者而未回答所引起的数据缺失。将指定为用户缺失值的数据值标记为进行特殊处理，并将其从大多数计算中排除。缺失值（Missing）2.2SPSS数据录入-“开放题”录入录入数据的第一步是定义变量属性，随后才能进行数据录入2.2SPSS数据录入-“单选题”录入单选题的录入可以采用字符直接录入、字符代码+值标签、数值代码+值标签三种方式。2.2SPSS数据录入-“多选题”录入一、多重二分法（MultipleDichotomyMethod）所谓多重二分法，是在编码的时候，对应每一个选项都要定义一个变量，有几个选项就有几个变量，这些变量均为二分类，他们各自代表对一个选项的选择结果。二、多重分类法（MultipleCategoryMethod）多重分类法，也是利用多个变量对一个多选题的答案进行定义，应该用多少个变量，由被访者实际可能给出的最多答案数而定。2.3SPSS外部数据获取SPSS读入非SPSS类型的文件数据，有三种主要方式：直接打开，利用文本导向读入文本数据以及利用数据库OBDC接口读入数据。SPSS可以直接打开的多种文件:(1)SPSS(*.sav)：在Windows,Macintosh,UNIX等操作系统下的SPSS版本所保存的数据文件(2)SPSS/PC+(*.sys)：SPSS/PC或SPSS/PC+的数据文件(3)Systat(*.syd)：SYSTAT的syd数据文件(4)Systat(*.sys)：SYSTAT的sys数据文件(5)SPSSPortable(*.por)：SPSS可移植格式的数据文件(6)Excel(*.xls)：Excel的电子表格文件(7)Lotus(*.w*)：Lotus1-2-3格式3.0，2.0，或1A版本的数据文件(8)SYLK(*.slk)：SYLK格式的数据文件(9)dBase(*.dbf)：dBASEⅣ,dBASEⅢ,或ⅢPLUS,dBASEⅡ的dBASE格式的文件(10)SASLongFileName(*.sas7bdat)：SAS长文件数据文件(11)SASShortFileName(*.sd7)：SAS短文件数据文件(12)SASv6forWindows(*.sd2)：SAS/Winv6数据文件(13)SASv6forUnix(*.ssd01)：SAS/Unixv6数据文件(14)SASTransport(*.xpt)：SAS输送文件(15)Text(*.txt)：文本文件(16)Data(*.dat)：数据文件2.3SPSS外部数据获取打开文本数据打开数据库读取Cognos数据在SPSS文件菜单下，有打开数据库、打开文本数据和读取Cognos数据三类数据获取的向导，用以支撑外部数据的获取，如下图所示：2.4SPSS外部数据保存SPSS能够将数据编辑窗口中的数据保存成多种数据格式的数据文件。常见的数据格式有：SPSS文件格式、Excel文件格式、dbf文件格式、文本文件格式等。目录SPSS数据加载二SPSS软件概述一SPSS数据处理三SPSS分析实践四3.1SPSS变量级别的数据管理对变量进行操作的内容主要集中于Transform菜单中，包括新变量的生成、记录的排序、对变量进行计数等。计算新变量：就是用Compute过程。变量转换：包括Recode、VisualBander、Count、RankCase、AutomaticRecode这五个过程。专用过程：包括建立时间序列、缺失值代替和设定随机种子三个过程。RunPendingTransforming：用于执行编程中被挂起的数据整理操作。3.1SPSS变量级别的数据管理-变量计算计算新变量的功能就是在原有spss数据文件的基础上，根据用户的要求，使用spss算术表达式及函数，对所有记录或满足SPSS条件表达式的记录，计算出一个新结果，并将结果存入一个用户指定的变量中。3.1SPSS变量级别的数据管理-变量分组合并在SPSS中可以将连续变量转换为离散（等级或定序）变量，按照某种一一对应的关系生成新变量值，可以将新值赋给原变量。重新编码过程和可视化分箱过程都可以完成这一任务，但前者给为简单和常用。连续变量的分组3.1SPSS变量级别的数据管理-变量分组合并Recode过程也常用于合并某个分类变量的几个水平为一个水平。例如：将学习成绩中优秀、良好和及格三个等级合并为一个等级“PASS”，将grade的等级“不及格”转换为“NOPASS”。分类变量的合并3.1SPSS变量级别的数据管理-变量可视化分段VISUALBander用于将连续变量进行分段，该过程使用百分位数、标准差范围或者等间距方式将连续变量划分为若干组段，并采用图形化操作的方式。连续变量可视化分段3.1SPSS变量级别的数据管理-数据编码用自动重新编码（automaticrecode）将字符变量转换为数值变量。字符串自动编码3.1SPSS变量级别的数据管理-数据排序所谓数据排序，就是对记录按照某个变量值大小来排序。Rankcase过程就是用来排序的一个专用过程。数据排序3.1SPSS变量级别的数据管理-其他计数（count）过程如果用户需要对满足某项条件的数据进行计数，可以使用Count命令。数据计数3.1SPSS变量级别的数据管理-其他使用“随机数生成器”对话框可以选择随机数生成器并设置起始序列值，以便重新生成随机数的序列随机数字生成器3.2SPSS文件级别的数据管理数据编辑窗口的Data菜单为用户创建和定义数据提供了方便的功能。这个菜单是SPSS统计软件数据整理的特有功能菜单。它的功能包括：对变量、观测量的编辑处理；对变量数据的变换；对观察量数据整理。如图所示：3.2SPSS文件级别的数据管理（1）简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，他们的功能实际上都可以用鼠标在数据表界面上直接完成，很少会使用菜单来调用。（2）常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录和加权记录。（3）变量与数据文件属性导向：定义数据字典，或者将定义的数据字典引入当前数据文件（4）数重构过导向：用于进行数据转置，或者对重复测量数据表进行长型、宽型记录间的转换（5）文件合并过程：将几个数据文件合并为一个数据文件，含横向合并和纵向合并两种情况。（6）正交设计过程：实际上是联合分析模块的一部分，用于生成实施联合分析所需要的设计。（7）其他过程：包括定义日期变量过程、数据汇总过程和查找重复记录导向。3.2SPSS文件级别的数据管理-记录排序一、排序的两种方法：（1）在数据表格的变量名处单击右键，弹出的右键菜单最后两项就是“sortAscending”和“SortDescending”。（2）对于多变量排序，则需要使用SortCases过程来进行。二、多变量排序需要注意的三点：（1）在多重排序中，指定排序顺序是很关键的，先指定的变量在排序时必然优先于后指定的变量。（2）可以指定按某变量值升序排序的同时按另一变量值降序排序，或相反。（3）排序以后，原来记录数据的排列次序将被打乱。3.2SPSS文件级别的数据管理-记录拆分SplitFile分割文件的功能是把当前工作分割成两个或两个以上的组，随后的分析将对每个组进行。如图所示：3.2SPSS文件级别的数据管理-记录筛选个案选择（SelectCases）：当用户不需要分析全部的数据，而是按要求分析其中的一部分，使用该选择。如图所示：3.2SPSS文件级别的数据管理-记录筛选个案选择（SelectCases）：当用户不需要分析全部的数据，而是按要求分析其中的一部分，使用该选择。如图所示：对观察值进行随机抽样RandomSampleofcases按指定条件选择数据Ifconditionissatisfied选择所有数据Allcase基于时间或个案范围Baseontimeorcaserange用指定变量作过滤Usefiltervariable3.2SPSS文件级别的数据管理-加权记录加权个案（WeightCases）：设定某变量为频数变量，“对个案进行加权”给个案加以不同的权重（通过模拟复制）以进行统计分析。一旦应用了一个权重变量，该权重变量始终保持有效，直到您选择另一个权重变量或关闭加权。3.2SPSS文件级别的数据管理-数据汇总所谓分类汇总就是按指定的分类变量对观测值进行分组，对每组记录的各变量求指定的描述统