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文档简介

第一部分数据文件的建立直接建立SPSS数据文件（变量的建立和数据的录入）外部读入数据建立SPSS数据文件（EXCEL、文本文件等）DATALIST/freefixed变量和数据的转换变量的转换compute数据的转换recode其它文件操作或命令Selectcases（选择一部分被试）Splitfile（数据文件的拆分）第二部分实验研究数据分析建立SPSS数据文件预处理（删除极端数据或问题数据）个体反应时实验数据预处理：a先用原始数据计算各实验条件正确率b删除错误反应数据c删除肉眼观察极端数据d再按照三个标准差删除极端数据e最后计算各实验条件下的平均反应时如果有被试的正确率比较低（90%），删除该被试。统计分析准则：实验设计和统计分析相对应。单因素设计组间设计ONE-WAYANOVA（两个水平independentsamplest-test）组内设计RepeatedMeasures重复测量方差分析（两个水平pairedsamplest-test）多因素设计组间设计GLM-Univariate组内设计RepeatedMeasures重复测量方差分析混合设计RepeatedMeasures重复测量方差分析交互效应的进一步分析两因素交互效应显著简单效应分析simpleeffect（manova）多重比较multiplecomparisons三因素交互效应显著简单交互效应分析simpleinteractioneffect拆分成多个两向交互效应分析manova搞定一切第三部分相关研究（调查问卷）数据分析建立SPSS数据文件数据预处理（校正问题数据）统计分析最基本的分析方法相关和回归a考察两个变量之间简单的关联如果两个变量都是连续变量简单相关Bivariatecorrelate如果两个变量都是分类变量列联表分析Crosstab如果一个分类，一个连续变量单因素组间方差分析b考察多个（自）变量和一个（因）变量的关系如果因变量是连续变量多元线性回归如果研究者探索对因变量影响显著的自变量可以用逐步回归法（Stepwise）如果研究者对自变量有预先的假设（哪些自变量优先进入回归方程）可以用分层回归法（Hierarchical）常见用途：将那些需要控制的变量先放入回归方程如果因变量是分类变量Logistic回归c如果考察某些变量在自变量对因变量影响中的中介效应多元线性回归分析（ENTER）基础上的中介效应分析d如果考察多个自变量和多个因变量复杂的关系（model）复杂方法：结构方程模型SEM补充说明：如果自变量全部是分类变量因变量是连续变量多因素组间设计方差分析MANOVA虚拟变量的多元线性回归如果想考察

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