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SPSS考试大纲

第一章数据文件建立与管理

1、SPSS基本资料：

SPSS（Statistical Package for the Social Science）社会科学统计软件包，是世界三大著名统计分析软件之一

20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部

1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS 微机系列产品的开发方向，从而确立了个人用户市场第一的地位

?SPSS Data Editor

?——数据编辑器窗口编辑和显示数据，此窗口中的文件名称为*. sav

?SPSS Syntax Editor

?——程序语句编辑器窗口编写各种程序，此窗口中的文件名称为*. sps

?SPSS Viewer

?——结果观看窗口显示运算结果，此窗口中的文件名称为*. spo

?Analyze菜单——统计分析

Reports报告功能；Descriptives Statistics描述性统计分析；Compare Means比较均值分析；General Linear Model一般线性模型分析；Correlate相关分析；Regression回归分析；Loglinear线性模型分析；Classify聚类分析；Data Reduction简化数据处理(因素分析)；Scale比例分析(可靠性分析)；Nonparametric Tests非参数检验；Survival 生存分析；Multiple Response多重响应分析；Complex Samples复杂抽样分析；

2、SPSS数据文件的建立：

3、SPSS数据文件的管理

?观测量的排序：Data →Sort Cases →选择sort by 变量→sort order 确定

→OK

?变量值的排秩：Transform →Rank Cases →选择→ok（不常用）

?数据行列转置：Data →Transpose →选择→ok

?合并文件：Data →Merge Files →Add Cases 或Add Variables →read file

→选择→ok

?拆分文件：Data →Split File →选择→ok

?选择观测量：Data →Select Cases→选择If condition is satisfied激活If →

单击If按钮进入If对话框→输入条件→ok

?加权观测量：Data →Weight Cases →ok

?数据变换和计算：Transform →compute →选择变量计算→ok

第二章描述统计

?集中量数：代表研究对象的一般水平，是一组数据典型特征的代表值，也

是真值的最好代表值。

（1）算术平均数，均数，Mean，M

（2）中位数，中数，Median，Md

（3）众数，Mode，Mo

（4）加权平均数，Weighted Mean，Mw。单位权重不相等时使用，各变量在构

成总体中的相对比重就是权数。

（5）几何平均数（Mg）、调和平均数（Mh）

?差异量数：绝对差异与相对差异

绝对差异量：单位与原始数据相同

（1）全距，极差，Range=X max－X min

（2）四分位差，Quartile deviation=(Q3－Q1)÷2

（3）离差，一数据与该组数据的平均数之差

（4）方差，Variance，变异数，离差的平方和的平均数，S2

（5）标准差，Standard deviation，是方差的平方根，S，SD

相对差异量：测量单位不同（身高和体重）、或样本水平相差比较大（1年级和5年级）

（6）差异系数，Coefficient of Variation，CV。CV=SD÷M×100% 作用：

差异量数除了反映数据的离散程度，还可反映集中量数所具有的代表性。差异量数越大，集中量数代表性越差；差异量数越小，集中量数代表性越好；差异量数为0，集中量数即该数值本身。

差异量数与集中量数结合起来，才可以准确反映数据的全貌。

※所以在研究报告中必须呈现这两种统计量数：M，SD

?相关量数：变量之间的共变关系

（1）相关系数，判断两列变量的相关方向和程度的统计指标，r，[-1，1]

（2）相关种类：

简单相关与复相关

直线相关与曲线相关

正相关、负相关、零相关

积差相关，Pearson correlation

等级相关，Spearman correlation

多列等级相关，Kendall correlation

?分布：Distribution，指数据的分布形态

（1）偏度，skewness，Sk。是反映数据分布不对称性的一个数字特征，当数据

呈正态分布时，Sk=0

（2）峰度，kurtosis，Kur。是以正态分布为标准，描述数据分布密度的形状为

陡峭还是平坦的一个数字特征，当数据呈正态分布时，Kur=0

描述统计与推论统计的关系

?描述统计，Descriptive Statistics，主要介绍以下三种功能选项：

频数分析，Frequencies

数据描述，Descriptives

数据探察，Explore

?多项选择题的描述分析，Multiple Response 多重响应分析统计功能

频数分析Frequencies

?→Variable(s)：选入变量（一个或多个）

?→Display frequency tables：选择则显示频数表，否则只显示图形

?→Statistics：选择统计量

?→Charts：确定图形输出类型

?→Format：设置频数分析表输出格式

数据描述Descriptives

?→Variable(s)：选入变量（一个或多个）

?→Save standardized values as variables：将当前变量的数据标准化，保存为另一个变

量放在最后一列，新名为Z原变量名

?→Options：统计量选项

数据探察Explore

?→Dependent list：因变量列表

?→Factor list：自变量列表，要求是分组变量

?→Display：显示统计表或图形

?→Statistics：选择统计量

?→Plots：选择图形

?→Options：缺失值处理选项

多项选择题录入在SPSS中的实现

（1）Analyze → Multiple Response → Define Sets，打开定义多项选择题集的对话

框。

（2）Variables in Set：选入需要加入同一个多选题变量的变量列表。

（3）Variable Are Coded As：选择变量的编码方式。Dichotomics即为多重二分

法编码方式，counted value是指用哪个数值表示选中。Categories指为多重分类

法编码方式，此时需要设定取值范围Range…through…，在该范围内的记录值将

纳入分析。

（4）Name：定义变量集名字。

（5）Label：定义变量集名字的标签。

多项选择题的描述

?Count Cases：选择了某选项的人数，即原始频数。

?Percent of cases：指选择了某选项的人占总人数的比例。它可以反映该选项在人群中

的受欢迎（重视）程度，其总和大于100% 。

?Count Responses：选择某选项的次数。它有时与Count Cases相等，有时不等。

?Percent of Responses：在做出的所有选择中，选择某选项的次数占总次数的比例。它

可以用于不同选项受欢迎程度的比较，其总和应等于100%。

?Analyze → Multiple Response → Frequencies：Table(s) for 选入题集变量；Missing

Values定义缺失值的处理方式，分别对应两种编码方法。

?Analyze → Multiple Response → Crosstables：Row(s)框选入题集变量，Column(s)框选

入分组变量；Define Ranges定义Column (s)中分组变量值的变化范围；Options定义各种统计附加选项。

第三章平均数差异检验

?均数比较的基本前提是总体正态分布，样本同型（方差齐性），显著性检验使用双侧

检验。

?若总体呈非正态分布（偏态），则需要使用非参数检验方法，如卡方检验，显著性检

验使用单测检验。

如何用SPSS做均数比较

?Analyze → Compare Means

?Means：均数分析该过程对指定的变量进行单因素的综合描述统计量的计算。

它可以对指定的变量进行分组分析。分组是按分类变量对其他变量进行的分类。并且可同时进行多层分组分析，具有一定的One-Way ANOVA功能。

?One-Sample T Test：单样本t检验该过程对样本与总体均值进行比较，检验样本均

值是否来自己知均值的总体。在SPSS中，可以同时实现对多个变量上的单样本t检验。

?Independent-Samples T Test：独立样本t检验该过程进行独立样本t检验，即检

验两个不相关的样本是否来自具有相同均值的总体。最常见的使用情况是，性别差异检验，实验组与控制组差异检验，在SPSS中，可以同时实现对多个变量上的独立样本t检验。

?Paired-Samples T Test：配对样本t检验该过程对配对样本进行t检验，即检验两个

相关样本是否来自均值相等的总体。相关或配对样本常常是对同一个观测对象在试验前（前测）和试验后（后测）观测的结果；有时也可以对同一个样本在两个变量

之上的(重复测量)平均数做差异检验。在SPSS中，可以同时实现对多对变量上的配对样本t检验。

?One-Way ANOVA：单因素方差分析若是要检验三组（三个水平）以上的均值，

则首先转化为方差分析，若方差分析差异检验显著，则需要进行，两两之间的均数比较(Post Hoc)，计算均数差（LSD）是否显著。该过程进行单因素方差分析，可以检验几个(两个以上)彼此独立的组（每个水平上的组）是否来自均值相同的总体。

在SPSS中，可以同时实现对多个因变量上的单因素方差分析。

第四章方差分析

方差分析的特点是可以同时检验两个或多个组之间的差异，并且可以解释几个因素水平之间的交互作用。方差分析有力地促进了复杂实验设计的发展，它使研究者有可能通过实验设计，深入探讨问题的实质。

它实质上把“平均数之间是否存在差异”的检验转化为“变异是否存在”的检验。方差分析的主要功能是分析因变量的总变异中不同来源的变异，如实验处理带来的变异、被试个体差异带来的变异、实验误差带来的变异等等。

统计学原理

?在方差分析中，方差更常用的专用术语叫均方（mean square，MS）。

?在实验设计和方差分析中，最重要和常用的两个概念是平方和（sum of squares，SS）

和均方（MS）。

?均方的计算公式是：MS=变异/df =SS/df

?均方是每个自由度（degree of freedom，df）的平均变异。

?接受不同实验处理的被试的分数围绕平均数的变化在方差分析中是很重要的，它反

映了实验处理带来的变异，叫组间变异（between-group variation）。

?组间均方的计算公式是：MS组间=SS组间/df

?每个组内被试分数围绕组平均分数的变化反映了接受同一处理的一组被试的变异，

这个变异是由随机误差造成的，将各处理组内的变异相加，即是整个实验的实验误差。这种变异在方差分析中也很重要，叫组内变异（within- group variation）。

?组内平方和的计算公式是：SS组内=SS A+SS B+……+SS i

?组内均方的计算公式是：MS组内=SS组内/df

?这样可以区分出一组数据中的两个变异源：一个反映了实验处理的效应，叫做组间

变异；另一个反映了接受同样处理的被试之间的变异，叫做组内变异或误差变异，F 检验是计算组间变异与组内变异的比率：F= MS组间/ MS组内

?只有当组间变异足够大，明显不同于组内变异时（即F值显著时），才说明实验处理

效应是存在的。如果组间变异与组内变异相比差不多，则说明处理效应是不存在的，只不过是一种随机误差。

?t检验是对来自两个总体的样本平均值是否存在显著差异的检验。当需要对来自多个

总体的样本平均数进行检验，t检验就显得无能为力，于是，引进单因素方差分析的方法进行，并发展到多因素方差分析。

方差分析的种类

?单因素一元方差分析，SPSS中需调用One-Way ANOVA命令进行。

?两因素一元方差分析，SPSS中需调用Univariate命令进行。

?多因素一元方差分析，SPSS中需调用Univariate命令进行。

?单因素多元方差分析，SPSS中需调用Multivariate命令进行。

?两因素多元方差分析，SPSS中需调用Multivariate命令进行。

?多因素多元方差分析，SPSS中需调用Multivariate命令进行。

?重复测量方差分析，SPSS中需调用Repeated Measures命令进行。

两因素完全随机实验设计

2×2两因素完全随机实验设计被试分配：

A1B1A1B2A2B1A2B2

S1 S6S11S16

S2S7S12S17

S3S8S13S18

S4S9S14S19

S5S10S15S20

数据输入的格式：列为自变量A，B，因变量；行为被试

操作：：：Analyze>>>>>General Liner model>>>>>>Univariate

2×2两因素随机区组实验设计被试分配：

A1B1A1B2A2B1A2B2

C1S1 S7S13S19

S2S8S14S20

C2S3S9S15S21

S4S10S16S22

C3S5S11S17S23

S6S12S18S24

数据输入的格式：列为自变量A，B，区组变量C，因变量；行为被试

操作：：：Analyze>>>>>General Liner model>>>>>>Univariate Model 只分析“病期”主效应

MANOVA的检验统计量F

?Pillai’s Trace（轨迹）：在接受虚无假设时相对较为保险，且在样本规模很小、各分组

规模不等、或分布方差不等时使用的效果也不错，是近似值。恒为正值，值越大，说明效应项对模型的贡献越大。

?Wilks’Lambda（）：不太受违反假设条件影响，统计检验功效强，是精确值。取值

范围在0-1之间，值越小，说明效应项对模型的贡献越大。

?Hotelli ng’s Trace（轨迹）：是检验矩阵特征根之和，是近似值，值越大贡献越大。

?Roy Largest Root（最大根）：是检验矩阵特征根中的最大值。值越大贡献越大。在足

以确信所有假设条件能够得到遵守且因变量能够由一维效应所代表时，具有较强的检验功效，但它的值不能直接转换成某种已知分布的统计量，报告时一般只提供计算值，且为近似值，若小于0.1，便认为不显著。它总是小于或等于Hotelling’s Trace。SPSS Basic steps for MANOVA

?Analyze—General Linear Model—Multivariate—dependent variables and fixed factors

?—Model：custom；build terms：main effects-factors；interaction-factor*factor

?—Contrasts：factors-factor1，2……，change contrast：simple，and first，change

?—Options：Observed power，SSCP matrices，Homogeneity test，Residual plots

?—ok.

被试内重复测量方差分析

4×2两因素被试内重复测量设计被试分配：

A1B1 A1B2A2B1A2B2……… A4B2

S1S1S1S1S1S1

S2S2S2S2S2S2

S3S3S3S3S3S3

S4S4S4S4S4S4

数据输入的格式：按上述排列方式输入

操作：：：Analyze>>>>>General Liner model>>>>>>Repeated Measures

Within-Subject Factor Name:a Number of Levels:4 Add

混合设计重复测量方差分析

被试分配：

A1B1 A1B2A2B1A2B2 ……… A4B2

S1S5S1S5S1S5

S2S6S2S6S2S6

S3S7 S3S7S3S7

S4S8S4S8S4S8

数据输入的格式：列：A1, A2, A3, A4, Bgroup；行：S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，S8 Between-subjects Factors>>>group 在定义group和a的相互作用

第五章相关分析

?事物总是相互联系的,归纳起来不外三种：一因果关系，二共变关系，三相关关系。

?相关关系：即两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的关系，但是不能确

定哪个是因那个是果。

?相关：是指具有相关关系的两类现象之间的关系程度。

?相关类型：正相关、零相关、负相关

如何用spss做相关性分析

如何用spss做相关性分析 ? ?|DBQG4NOBE8KM2CR6GZWM83US94ILCFVVBJR9HEPF8WU7ONR4JD5KZ98GXIE5OPT7YGN BN6RT2X2NUI2MCI2E5JPUEYSB ?浏览：20013 ?| ?更新：2014-06-14 10:19 简介相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。方法步骤 1.选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

2.从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。 3.为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。 4.打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

5.然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。

6.点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为 0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

典型相关分析SPSS例析

典型相关分析典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关，而不是两个变量组个别变量之间的相关。典型相关与主成分相关有类似，不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。典型相关模型的基本假设：两组变量间是线性关系，每对典型变量之间是线性关系，每个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因变量。典型相关会找出一组变量的线性组合**=i i j j X a x Y b y =∑∑与，称为典型变量；以使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。典型变量的性质每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关；原来所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变量之间的相关，不能代

表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关，共同代表两组变量间的整体相关。典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数，指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思，而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关，两者有很大区别。重叠指数如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测，就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠，或可由另一变量所解释。将重叠应用到典型相关时，只要简单地将典型相关系数平方（2 CR）,就得到这对典型变量方差的共同比例，代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例，如果将此比例再乘以典型变量所能解释的本组变量总方差的比例，得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例，即为重叠系数。例1：CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理案例，有三组变量，分别是公司规模变量两个（资本额，销售额），六个CRM实施程度变量（WEB网站，电子邮件，客服中心，DM 快讯广告Direct mail缩写，无线上网，简讯服务），三个CRM绩效维度（行销绩效，销售绩效，服务绩效）。试对三组变量做典型相关分析。

SPSS基本操作傻瓜教程

目录一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)

一、SPSS界面介绍提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件这个东西打开之后界面是这样的：我们打开一个文件：

要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表在上图的下拉箭头里找到excel这个选项：然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面我现在打开了一个数据库。可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样：现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是

SPSS典型相关分析

SPSS数据统计分析与实践第二十二章：典型相关分析（Canonical Correlation）主讲：周涛副教授北京师范大学资源学院教学网站：https://www.sodocs.net/doc/a018453296.html,/Courses/SPSS

典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容：一、典型相关分析的基本思想二、典型相关分析的数学描述三、SPSS实例四、小节

典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。

典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。

SPSS相关分析案例讲解

相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0

SPSS的相关分析

第8章SPSS的相关分析学习目标： 1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。 2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。 3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。 4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。另一类普遍存在的关系是统计关系。统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物间统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，他们的互相结合能够达到较为理想的分析效果。 8.2绘制散点图 8.2.1散点图的特点绘制散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过观察散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。在实际分析中，散点图经常表现出某些特定的形状。如绝大多数的数据点组成类似于“橄榄球”的形状，或集中形成一根“棒状”，而剩余的少数数据点零散地分布在四周。通常“橄榄球”和“棒状”代表了数据对的主要结构和特征，可以利用曲线将这种主要结构的轮廓描绘出来，使数据的主要特征更突显。图8—1是常见的几种散点图以及反映出的统计关系的强弱程度。

SPSS操作步骤汇总

S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

SPSS学习第一章数据文件的建立数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理

Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选（missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验

SPSS中主成分分析的基本操作1

SPSS 中主成分分析的基本操作 Xiaowenzi22与pinksss 共同制作阐述主成分分析法的原理主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F 1)越大，表示F 1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最打的，故称F 1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P 个指标的信息，再考虑选取F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F 1已有的信息就不需要再出现再F 2中，用数学语言表达就是要求Cov(F 1, F 2)=0，则称F 2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分。主成分模型： F 1=a 11X 11+a 21X 21+……+a p1X p F 2=a 12X 12+a 22X 22+……+a p2X p …… F p =a 1m X 11+a 2m X 22+……+a pm X p 其中a 1i, a 2i, ……,a pi (i=1,……,m)为X 的协差阵Σ的特征值多对应的特征向量，X 1, X 2, ……, X p 是原始变量经过标准化处理的值（因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前先消除量纲的影响，而将原始数据标准化）。 A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α),i i i R αλα=, R 为相关系数矩阵, i i αλ、是相应的特征值和单位特征向量, 1λ≥2λ≥…≥p λ≥0 上述方程组要求： 1、a 21i +a 22i +……+a 2pi =1 (i=1,……,m) 2、m I A A =′ (A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α)，A 为正交矩阵) 3、Cov(F i ,F j )=ij i δλ, =01 ij δj i j i ≠= 操作步骤：一、数据标准化

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

S P S S皮尔逊相关分析实例操作步骤 Prepared on 21 November 2021

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题：对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。实验目的：任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。实验变量：编号Number，身高height（cm），体重weight（kg）原始数据：实验方法：软件：

操作过程与结果分析：第一步：导入Excel数据文件? 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK. 第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性 1.在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate?，首先使用Pearson，two-tailed，勾选flag significant correlations 进入如下界面： 2.点击右侧options，勾选Statistics，默认Missing Values，点击 Continue 输出结果：图为基本的描述性统计量的Array输出表格，其中身高的均值（mean）为、标准差（standard deviation）为、样本容量（number of cases）为29；体重的均值为、标准差为、样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不显着。 Correlations 身高（cm）体重(kg) 身高（cm）Pearson Correlation1.719** Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross- products Covariance N2929 体重(kg)Pearson Correlation.719**1 Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross- products Covariance N2929

SPSS_操作要点整理--详细版解读

Spss操作要点详细版第一章导论——SPSS介绍学习目标：初步认识SPSS软件的内容一、SPSS界面说明 SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。标题栏菜单栏工具栏数据栏标签图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下： 1。标题栏：功能与其它Windows软件一致。 2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。 2．1 File：文件操作菜单。单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Read Text Data：读入文本文件； ·Save和Save As：保存文件； ·Display Data Info：显示数据的基本信息； ·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。

图1-3 File菜单项的下拉菜单图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 2．2 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值； ·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据； ·paste variables：粘贴指定的变量； ·clear：清除所选的观测值或变量； ·find：查找数据。 2．3 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。 2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括： ·Define Variable Properties：定义变量属性； ·Copy Data Properties：复制数据文件属性； ·Insert Variable：插入变量； ·Insert Cases：插入变量或观测值； ·Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序； ·Transpose：把数据文件的行列进行转置； ·Restructure：数据重组； ·Aggregate：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组

SPSS相关分析实验报告精选

本科教学实验报告（实验）课程名称：数据分析技术系列实验

实验报告学生姓名：一、实验室名称：二、实验项目名称：相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。四、实验目的理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。五、实验内容及步骤实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze\DescriptiveStatistics\Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（CurrentSalary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。

Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。 2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。 Step2.两变量相关分析，操作为Analyze/Correlate/Bivariate，选择Kendall和Spearman 相关系数。六、实验器材（设备、元器件）：计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张七、实验数据及结果分析 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。卡方检验结果为显着性水平为，即至少有%的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。

SPSS基本操作步骤详解

SPSS基本操作步骤详解本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同一、基本步骤（一）检查数据在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定） 2.执行描述统计量的程序 Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定）（二）反项计分若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略；量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】（三）题项加总量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，题项为：a1，a2……a10，记总分为：az。 Transform（转换）→Computer Variable（计算变量)→在左边Target Variable（目标变量）中键入az，在右边Numeric Expression（数字表达式）中键入a1+a2+……+a10

spss相关分析实验报告

实验五相关分析实验报关费一、实验目的：学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。二、实验内容：某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置，选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。四、实验结果与分析：

表1

五、实验结果及其分析：

分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。

SPSS操作方法

统计分析软件SPSS操作方法 SPSS for Windows的启动和退出图2 软件启动在鼠标顺序单击“开始”——“程序”——“SPSS 10.0 for Windows”——“SPSS 10.0 for Windows”启动条之后，SPSS启动界面如图2所示。

图3 启动界面如需要退出程序可单击右上角的“×”或左上角“File”下的“Exit”即可退出。如果在本次SPSS期间激活的窗口如DATA窗口、OUTPUT窗口的有关内容已经作为文件存盘，则系统直接退出SPSS系统。否则系统会对各窗口一一提问：是否保存×××窗口的内容。用户可按自己的意愿一一给以回答。随后，结束本次SPSS期间，退出SPSS系统。菜单及窗口介绍由图3所示，SPSS软件的主菜单主要包括10项： ①File：文件操作；②Edit：文件编辑；③View：视图；④Data：数据文件建立与编辑；⑤Transform：数据转换；⑥Analyze：统计分析；⑦Graphs：统计图表的建立与编辑；⑧Utilities：实用程序；⑨Window：窗口控制；⑩Help：帮助。而数据窗口主要包括两部分内容，data view和variable view两个表格，这一点与EXCEL 软件极为相似，data view主要用来显示需要处理的数据，而variable view则用来为数据不同的变量的性质进行设置，如名字name、类型type、宽度width、小数点位数Decimals等。以下为下一级子菜单的介绍。 1 File 鼠标单击“File”后即打开下一级下拉子菜单。共计包括16项。现主要介绍常用的命令。图4 File子菜单 “New”与“Open”命令分别为新建和打开一个文件（包括数据文件data、程序文件syntax、结果文件output、脚本文件script、其他文件other）。需要注意的是SPSS10.0可以直接打开EXCEL2000和数据库的文件（其他还有systat、文本、Lotus等格式的文件）。

SPSS典型相关分析结果解读

Correlations for Set-1 Y1Y2Y3 Y1 1.0000.9983.5012 Y2.9983 1.0000.5176 Y3.5012.5176 1.0000 第一组变量间的简单相关系数 Correlations for Set-2 X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13 X1 1.0000-.3079-.7700-.7068-.6762-.7411-.7466-.5922-.1948-.1285-.2650-.9070-.6874 X2-.3079 1.0000-.0117.0103-.0613-.0283-.0140.3333.4161.3810.3831.1098-.0640 X3-.7700-.0117 1.0000.9905.9860.9973.9990.5892.0421-.0196.2492.9515.9903 X4-.7068.0103.9905 1.0000.9910.9935.9952.5634.0249-.0367.2476.9120.9953 X5-.6762-.0613.9860.9910 1.0000.9887.9912.5717.0363-.0277.2475.8972.9926 X6-.7411-.0283.9973.9935.9887 1.0000.9985.5563.0142-.0453.2210.9355.9950 X7-.7466-.0140.9990.9952.9912.9985 1.0000.5795.0319-.0298.2441.9390.9945 X8-.5922.3333.5892.5634.5717.5563.5795 1.0000.7097.6540.8990.6619.5138 X9-.1948.4161.0421.0249.0363.0142.0319.7097 1.0000.9922.8520.1350-.0228 X10-.1285.3810-.0196-.0367-.0277-.0453-.0298.6540.9922 1.0000.8184.0752-.0801 X11-.2650.3831.2492.2476.2475.2210.2441.8990.8520.8184 1.0000.3093.1840 X12-.9070.1098.9515.9120.8972.9355.9390.6619.1350.0752.3093 1.0000.9040 X13-.6874-.0640.9903.9953.9926.9950.9945.5138-.0228-.0801.1840.9040 1.0000 Correlations Between Set-1and Set-2 X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13 Y1-.7542-.0147.9995.9940.9892.9989.9998.5788.0334-.0280.2426.9430.9937 Y2-.7280-.0234.9965.9958.9954.9977.9988.5859.0485-.0136.2573.9285.9949 Y3-.4485.2952.5096.4955.5230.4760.5048.9695.7610.7071.9073.5449.4500 Canonical Correlations 1 1.000 2 1.000 3 1.000 第一对典型变量的典型相关系数为CR1=1.....二三 Test that remaining correlations are zero:维度递减检验结果降维检验 Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1.000.000.000.000

spss操作步骤

Data weight cases Analyze->nonparametric test ->binomial

Ok Binomial Test 例7-1

Data weight cases

Ok Analyze->descriptive statistics->crosstabs statistics Continue->ok Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 12.857(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.392 1 .001 Likelihood Ratio 13.588 1 .000 Fisher's Exact Test .001 .000 Linear-by-Linear Association 12.793 1 .000 N of Valid Cases 200 a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.48. 7.3 Data weight cases

Analyze->descriptive statistics->crosstabs Continue->ok Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 14.154(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.836 1 .001 Likelihood Ratio 14.550 1 .000 Fisher's Exact Test .000 .000 Linear-by-Linear Association 13.910 1 .000 McNemar Test .013(c)

spss相关分析

spss相关分析 2008-01-20 16:49:11| 分类：SPSS教程| 标签：|字号大中小订阅相关系数r=O～0．3表示相关程度低普通，相关系数r=0．3～0．5表示相关程度普通，相关系数r=0．5～0．7表示相关程度显著，相关系数r=0．7～0．9表示相关程度高，相关系数r=0．9～1．0 表示相关程度极高。 SPSS 10.0高级教程十一：相关分析 2004-7-12 22:06:00信息来源：医学统计之星 ?SPSS 10.0高级教程十一：相关分析 https://www.sodocs.net/doc/a018453296.html, 生物谷网站在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现。 SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程： ?Bivariate过程此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这

是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。下面的讲述也以该过程为主。 ?Partial过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。?Distances过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非常少。 §9.1Bivariate过程 9.1.1界面说明【Variables框】用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。【Correlation Coefficients复选框组】用于选择需要计算的相关分析指标，有： ?Pearson复选框选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析 ?Kendall's tau-b复选框计算Kendall's等级相关系数

SPSS操作步骤

【关于SPSS正确操作步骤】------这东西太有用了~作者：张程龙一、统计报告 l 在线分析处理报告Analyze→Reports→OLAP Cubes l 个案摘要报告Analyze→Reports→Summarize Cases l 行形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Rows l 列形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Columns 二、描述性统计分析 1.频数分析Analyze→Descriptive Statistic→Frequencies (1)频度分布表(2)变量描述统计量的计算(3)显示频度的图形 2.基本描述统计量Analyze→Descriptive Statistic→Descriptives l 集中趋势(Central Tendency)的统计量 l 离散趋势(Dispersion)的统计量 l 分布形态(Distribution)的统计量 3.探索性分析Analyze→Descriptive Statistic→Explore l 茎叶图 l 箱图 l 正态分布检验Q－Q概率图 l 方差齐性检验的散点－分层图 4.交叉列联表分析Analyze→Descriptive Statistic→Crosstabs 三、两总体均值比较 l 单样本T检验Analyze→Compare Means→One-Sample T Test l 独立样本T检验Analyze→Compare Means→Independent-Samples T Test l 配对样本T检验Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test 四、方差分析 l 单因素方差分析Analyze→Compare Means→One-way ANOVA l 多因素方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate l 协方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate u 假设检验的步骤