第二章 SPSS数据文件的建立和管理

第二章 SPSS数据文件的建立与管理

2.1 SPSS数据文件

2.1.1 SPSS数据文件的特点：

SPSS是一个有别于其他文件的特殊格式的文件，SPSS数据文件是一种有结构的数据文件，它由数据结构和内容两部分组成，其中的数据结构记录数据变量的名称、类型、变量宽度、小数位数、变量名标签、变量值标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度量尺度等必要信息，数据的内容才是那些待分析的具体数据。

基于上述特点，建立SPSS数据文件时应完成两项任务，即描述数据的结构和录入编辑数据。

2.1.2 SPSS数据的组织方式

（1）原始数据的组织方式

数据编辑窗口中的一行称为一个个案或记录（Case），所有个案组成SPSS数据文件的内容。数据编辑窗口的一列称为一个变量（Variable），每个变量都有一个名字，称为变量名，它是访问和分析SPSS每个变量的唯一标志。 SPSS数据文件的结构就是对每个变量及相关特征的描述。

（2）频数数据的组织方式

例：

职称年龄段

35岁以下（1）36－49岁

（2）

50岁以上

（3）

教授（1）0158副教授（2）10202讲师（3）20101助教（4）3520

频数数据的组织方式

职称年龄段人数

110

1215

138

2110

2220

232

3120

3210

331

4135

422

430

2.2 SPSS数据的结构和定义方法

SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其相关属性的描述，主要包括变量名、数据类型、变量宽度、变量名标签、变量值标签、显示宽度、缺失值、对齐方式、度量尺度等信息。

变量名（Variable name）

变量名是变量访问和分析的唯一标志。在定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量的变量名。变量的命名规则如下：

1.首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。

2.变量名的字符个数最好不多于8个；变量名不区分大小写字母。

3. SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开头，后面补足5位数字，如VAR00001，VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名，如ALL，BY，AND，NOT，OR等。

4.变量名最好与其代表的数据含义相对应，每个变量名必须具有唯一性。

数据类型（Type）

数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS中有三种基本数据类型：数值型、字符型和日期型。

数值型

（1）标准型（Numeric）

（2）科学记数法型（Scientific Notation）

（3）逗号型（Comma）

（4）圆点型（Dot）

（5）美元符号型（Dollar）

（6）用户自定义型（Custom Currency）

数值型是SPSS最常用的数据类型，通常由阿拉伯数字和其它特殊符号等组成。其中的标准型（numeric）是SPSS默认的数据类型，默认的显示宽度为8位，包括正负符号位、小数点和小数位在内，小数位默认为2位。如果数据的实际宽度大于8位，spss将自动按照科学计数法显示，数据的显示并不影响数据的存储，也不影响数据的计算。

字符型（String）

字符型也是SPSS较常用的数据类型，由一个字符串组成。如职工号码、姓名、地址等变量都可以定义为字符型数据。字符型数据的默认显示宽度为8个字符，不能够进行算术运算，并区分大小写字母。字符型数据在SPSS命令处理过程中应用一对双引号括起来，但在输入数据时不应输入双引号，否则双引号将会作为字符型数据的一部分。

日期型（Data）

日期型数据用来表示日期或者时间，如生日、成立日期等变量可以定义为日期型数据。显示格式：dd-mmm-yyyy；mm/dd/yyyy。

变量宽度（Width）、显示宽度（Columns）

每种类型的变量都有自己的变量宽度、小数位和显示宽度，其中变量宽度是变量允许的最大字符位数，列宽度是数据编辑窗口中显示每列的字符位数。通常这两个宽度是一致的。

变量名标签（Variable label）

变量名标签是对变量名含义的进一步解释说明，它可以增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。变量名标签可用中文，总长度可达120个字符，但在统计分析结果的显示中一般不能显示如此长的变量名标签信息。

变量值标签（Value label）

变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息，对于品质型数据尤为重要，比如1代表男性，2代表女性，它不但明确了数据的含义，也增强了最后统计分析结果的可读性，变量值标签可以用中文。

缺失数据（Missing values）

数据中存在明显错误或明显不合理的数据或漏填数据项时统计学上称为不完全数据或缺失数据。数据中如果存在缺失数据，分析时通常不能直接采用，要进行说明。SPSS中说明缺失数据的方法是指定用户缺失值。这样，spss在分析时，就能够将这些缺失值与正常的数据区分开来，并依据用户指定的缺失值处理策略对其进行处理或分析。Spss还有一类默认的缺失值，称为系统缺失值，数值型变量用圆点表示，字符型

用空格表示。

SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户缺失值。用户缺失值可以是：

对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是1至3个特定的离散值（Discrete missing values）；

对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外的离散值（Range plus one optional

discrete）。

SPSS用户缺失值定义窗口

变量对齐格式(Align)

定义显示对齐方式，对齐方式分为右对齐、左对齐和中间对齐，系统中，数值型变量默认为右对齐，字符型变量默认为左对齐。

度量尺度（Measure）

统计学依据数据的度量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale），如身高、体重；定序型数据（Ordinal），如职称、职务、对某事物的赞同程度；定类型数据（Nominal），如民族、宗教信仰、性别、党派。定距型数据通常指连续型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以用数值或字符表示；定类型数据没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。

变量结构定义的基本操作

通常建立SPSS数据文件时应首先定义数据的结构部分，然后再输入数据，但实际应用中，边录入、边分析、边修改数据结构的情况也是常见的。数据的结构定义完成之后，可以在Variable View卡片中浏览，也可以通过菜单选项Utilities/ Variable来实现。

2.3 SPSS数据的录入与编辑

2.3.1 录入

定义好SPSS数据结构后，可将具体的数据输入到SPSS中，最终形成SPSS数据文件。 SPSS数据的录入操作在数据编辑窗口中的Data View卡片中实现。其操作方法与EXCEL基本类似，也是以电子表格的方式进行录入。录入带有变量值标签的数据时，可以在下拉按钮中的值标签列表中选择一个作为输入。

2.3.2 SPSS数据的编辑

数据必须输入正确才能保证正确的分析结果。但很难一次输入正确，所以就需要进行修改，一般包括数据的定位、插入、删除、修改、

复制等。

2.3.2.1 SPSS数据的定位

数据的定位目的是将当前数据单元定位到某个特定的单元中。有两种定位方式：

1、按个案号码定位：Data+Go to Case

将当前单元格定位在任何单元格中，选择菜单Data---Go to Case ，出现如下对话框，输入欲定位的个案号码并确认。

2、按变量值定位： Edit+Find

输入要寻找观测量序号

将当前单元定位在某变量列的任何一个个案上

选择菜单 Edit---Find ，出现如下对话框

输入定位变量值并确认

于是， SPSS自动对指定的变量进行搜索，并将当前单元定位于定位变量值相等的第一个个案上。

2.3.2.2 插入和删除一个个案

插入一个个案，即在数据编辑窗口的某个个案前插入一个新个案：将当前数据单元确定在一个个案上，选择菜单 Data+Insert Case(或工具栏插入个案图标按钮）

删除一个个案，在欲删除的个案号码上单击鼠标左键，于是待删除的个案数据全部反向显示；单击鼠标右键，从弹出菜单中选择cut选项。

2.3.2.3 插入和删除一个变量

插入一个变量，即在数据编辑窗口的某个变量前插入一个新变量：将当前数据单元确定在一个变量上，选择菜单 Data+Insert Variable

删除一个变量，在欲删除的变量名上单击鼠标左键，于是待删除的数据全部反向显示；单击鼠标右键，从弹出菜单中选择cut选项。

2.3.2.4 数据的移动、复制和删除

数据的移动、复制和删除：与一般的应用程序相同

选择操作对象（变量、个案、若干连续单元等）

剪切：Edit+Cut(Ctrl+X)

复制：Edit+Copy(Ctrl+C)

粘贴：Edit+Paste(Ctrl+V)

恢复删除或修改前数据

Edit+Undo (或工具栏Undo图标按钮）

2.4 SPSS数据的保存

2.4.1 SPSS支持的数据格式

1、SPSS文件格式，扩展名为.sav

2、Excel格式文件，扩展名为.xls

3、dbf格式文件，扩展名为.dbf

4、文本格式文件，扩展名为.dat

2.4.2将数据保存为SPSS数据文件或其他格式的数据文件的基本操作是：

File+Save， 对于新的：提示文件名和类型；对于旧的，覆盖原来的，不再提问；

File+Save As，另存一个数据文件，也有格式（类型）问题；

Variable按钮允许用户指定保存哪些变量，不保存哪些变量，变量名前画叉的变量将被保存到磁盘中。

将数据保存为Excel文件格式时，Write variables names to

spreadsheet选项呈可用状态，它的作用是指定是否将SPSS变量名写入Excel工作表的第一行上。

2.5 读取其他格式的数据文件

SPSS能够直接读取其他格式的数据文件，并将其保存为SPSS格式的数据。

1.直接读取其他格式的数据文件：（1）选择菜单File+Open+Data；（2）选择数据文件的类型，并输入数据文件名。

2.使用数据库查询打开

?利用通用数据库ODBC接口读取数据文件

?在9.0及以前版本中非常重要

3.使用文本向导读入文本文件：选择菜单 File+Read Text Data

直接打开

SPSS现在可以直接读入许多格式的数据文件，其中就包括EXCEL各个版本的数据文件。选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快捷工具栏上的Open File按钮，系统就会弹出Open File对话框，单击“文件类型”列表框，在里面能看到直接打开的数据文件格式，分别是：

注：读入Excel文件时，SPSS默认将Excel工作表中的全部数据读到SPSS数据编辑窗口，但也可以指定仅读取工作表中某个区域内的数据（如A5：B10）。工作表上的一行数据为SPSS中的一个个案。

如果Excel工作表文件第一行或指定读取区域内的第一行存储了变量名信息，则应选择Read variable names项，即以第一行的文字信息作为SPSS的变量名，否则不选。

使用数据库查询打开

SPSS可以直接打开许多类型的数据文件，但这并不是说它可以打开所有类型的数据文件，比如FoxPro 3.0以上版本的*.dbf文件就不能直接打开。为此，SPSS还提供了另一个适用范围更广、但使用上较为专业的数据接口－－数据库查询。

实际上，SPSS在这里使用的是一种叫ODBC(Open Database Capture)的数据接口，该接口被大多数数据库软件和办公软件（如MS Office）支持，通过它，应用程序可以直接访问以结构化查询语言（SQL）做为数据访问标准的数据库管理系统。

由于SPSS 10.0可以直接打开EXCEL所有系列的数据文件，因此数据库查询接口的用处不是很大。但是，在9.0及以前的版本中，该查询仍是直接打开EXCEL 95、97及2000数据文件的唯一办法。

ODBC数据引擎是独立于各种应用软件，直接安装到Windows系统中的，因此你所用的系统中ODBC所支持的数据类型取决于所安装的ODBC引擎的情况。大多数支持该接口的软件都会在安装光盘上附送该引擎的安装文件（如MS Office）。

选择菜单File==>Open Database==>New Query，系统会弹出数据库向导的第一个窗口，其中会列出你使用的机器上已安装的所有数据库驱动程序，选中所需的数据源，然后单击下一步，向导会一步一步的提示你如何做，直至将数据读入SPSS。

使用文本导入向导读入文本文件

选择菜单File==>Read Text Data，系统就会弹出Open File对话框，和前面的情况完全一样，只是文件类型自动跳到了Text (*.txt)。实际上，

该功能在SPSS中已被整合到了Open File对话框中之所以在菜单上保留该条目的原因是读入纯文本的情况非常普遍，放在这里更加醒目。

例：现有一数据文件以纯文本的形式保存，且第一行为变量名，请将其读入SPSS。

在 File ==>Read Text Data对话框选中相应的文件名并单击“确定”，系统会自动启动文本导入向导对话框如下：

2.6 SPSS数据文件的合并

当数据量较多时经常会把一份大的数据分成几个小的部分，有几个录入员分别录入，以期加快数据录入速度，但一份完整的数据被分别存储在几个数据文件中，如果要分析这份数据就必须首先将若干个小的数据文件合并起来。要实现两个或多个SPSS数据文件的合并，应首先将其中的某个数据文件读入数据编辑窗口中，然后依次与其他数据文件合并。合并的方式有两种：纵向合并和横向合并。

2.6.1 纵向合并数据文件

从外部数据文件中增加个案到当前数据文件中，称为纵向合并，相互合并的数据文件应该有相同的变量。

步骤：

打开一个数据文件；

菜单： Data+Merge Files+Add Cases

注意：有变量的Pair(配对)问题，Variables In new working data file框中显示的变量名是两个数据文件中都有的变量名，Unpaired

Variables框中的变量名是两个文件中的不同变量名，其中变量名后面的*表示该变量是当前数据编辑窗口中的变量，+表示该变量是待合并文件中的变量。

如果希望在合并后的数据文件中看出个案的来源，可以选择

Indicate case source as variable 项将自动生成一个变量名为source01取值0或1的变量。

2.6.2 横向合并数据文件

从外部数据文件增加变量到当前数据文件，称为横向合并，横向合并文件时要注意以下三个问题：

1、相互合并的数据文件必须至少有一个名称相同的变量，该变量

是两文件横向合作的依据，称为关键变量；

2、两个数据文件都必须先按关键变量进行升序排列；

3、不同数据文件中数据含义不相同的数据项变量名不应相同。

步骤：

打开一个数据文件；

菜单：Data+Merge Files+Add Variables

纵向、横向合并职工数据。

数据分析spss作业

数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。

（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，

spss数据分析总结.

spss数据分析总结 2018-01-15 下面就是小编为您收集整理的spss数据分析总结的相关文章，希望可以帮到您，如果你觉得不错的话可以分享给更多小伙伴哦！ 篇一：spss数据分析总结 实验一 SPSS基本操作 一、实验目的 1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。二、实验内容及步骤 （一）数据的输入和保存 1. SPSS界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。 2.定义变量 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。 假如有两组数据如下： GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。现在SPSS的数据管理窗口如下所示：

SPSS统计基础 数据分析

《SPSS统计基础》课程数据分析报告 （2016— 2017学年度第二学期） 题目：关于381名大学生学习适应情况的分析报告 班级：14小教2班 学号： 姓名： 2017年6月

381名大学生学习适应性调查数据分析报告 姓名：学号：班级： 一、数据分析目的及内容 （一）数据分析的目的 通过对师范学院学生学习适应现状及其影响因素的调查研究，了解我院学生对自己所学专业在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素、适应总分六个维度的基本情况。本文拟在以往研究的基础上对大学生学习适应状况进行调查,并探讨影响大学生学习适应的因素，从而让大学生能更快更好地适应大学生活。 （二）数据分析的内容 1. 381名大学生在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应 环境因素五个维度的得分及适应总分. 2.对年级、专业、生源地变量的容量等数据分布指标的描述，了解数据分布的全貌。 3.对适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素五个 维度的极大值、极小值、均值和标准差的统计。 4.学习适应各因子之间的相关分析。 5.学习适应五因子及适应总分的相关性分析。 二、数据库介绍 （一）数据来源： 1被试分布：总容量为381、年级（大一156人、大二136人、大三89人）、专业（小学教育140人、学前教育本科113人、学前教育专科128人）、生源地（城镇145人、农村236人）等方面的人数分布； 2、调查工具：《大学生学习适应量表》由冯廷勇等人编制，共29 个题目，量表采 用Likert5 点计分法，即完全不符合计 1 分，比较不符合计 2 分，不确定计 3 分，较符合计4 分，完全符合计 5 分。各维度和总量表分数越高，表明适应状况越好。总分低于58分，表明学习适应状态较差需要做较大调整；总分在59到87分之间，表明学习适应状态中等，需要做适当的调整；总分在88到116分之间，表明学习适应状态良好；总分在117到145分之间，表明学习适应状态良好。量表的效度为0.85，信度为0.87。该量表由五个维度构成： （1）学习动机（8题）：1、6、7、8、9、13、17、23 （2）教学模式（7题）：2、3、10、14、18、22、24 （3）学习能力（6题）：4、11、15、21、25、26 （4）学习态度（4题）：5、12、20、27 （5）环境因素（4题）：16、19、28、29 （二）变量介绍： 1、本次问卷调查有三个变量； 2、变量名称为：专业，年级，生源地； 3、变量名称的取值为：专业：1=“小学教育”，2=“学前教育本科”，3=“学前教育专 科”；年级：1=“大一”，2=“大二”，3=“大三”，4=“大四”；生源地：1=“城镇”，2=“农村”。 三、数据统计与分析

SPSS调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。

spss数据处理结构分析

公司的行政人员认为自己与市场部的人员和研发部的人员差异太大；公司总经理则认 为行政人员的综合技能、教育背景与市场部人员和研发部人员也存在明显差异，行政 人员如何通过统计方法证实自己的结论？请构造相关数据，选择合适的统计方法进行 统计验证，并对统计结果进行分析和说明 （1）本例中职工按行政人员、市场人员、研发人员依次设为 合技能、教育背景和工资四个变量，采用单因素方差分析。 （2）SPSS 分析过程: 1、进入SPSS10.0，打开相关数据文件，选择“分析 均值检验 单因素方差分析”， 弹出单因素方差分析对话框，选择变量“职位”使其进入因子（ F ）框中，选择变量 “综合技能、教育背景、工资”使其进入因变量列表（ D ）框中。 I I L 対比紗… 两心做 凹?， Boatctrap(fl). ?定］岸陽曰］单? ［取消J 、帮切J 2、单击两两比较按钮，选中假定方差齐性框中的 LSD （最小显著差法），同时选中 Equal 未假定方差齐性框中的 Tamhane 'T2。 趟羊吕秦AHOVA;两比较 | S | 佃疋性 1( L5D L) □ S-N-KO) Wall IF -Dune an □ 口出钾 1 . Sid^k 1 T ukey s-b f 豔跌別：最后一牛旧 丁 □ R-E-G-WF(RJ 匚 Hachboro s GT 2(H ) i_ R -E -G 川 a? Cdtorir!l?j) '鼻2 j c J' Oj > [着制 | ■] i — EWi — ■ fc" J ■■ r — 1 未供定方垄冇 1( T 创in 凸 T2(M) Dumcti'; T3O) Game3 Howsll Ai i Durnftit i CflJ) 盘眷tt 衣平Q ： 0.05 | （W ］皿洁、劭耽| 3、单击选项按钮，选中描述性和方差同质性检验，其他使用系统默认设置 1、2、3，因此有职位、综 因干;F ： 5麵

spss期末作业

吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616

1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中

单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：

从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。

条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：

分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示

spss的数据分析案例

s p s s的数据分析案例 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：

上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)

16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的

SPSS教程1数据文件

一．数据文件 SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。 1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件 当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要SPSS做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。 图进入SPSS数据编辑器 (1) 数据编辑（SPSS Data Editor）界面介绍 窗口名显示栏：在窗口的顶部，显示窗口名称和编辑的数据文件名，没有文件名时显示为“Untitled-SPPS Data Editor”。 窗口控制按钮：在窗口的顶部的右上角，第一个按钮是窗口最小化，第二个按钮是窗口最大化，第三个按钮是关闭窗口。

SPSS主菜单：在窗口显示的第二行上，有：File文档，Edit编辑，View显视，Data数据，Transform转换，Analyze分析，Graphs图形，Utilities公用项，Windows视窗。 图 SPSS窗口界面 常用工具按钮：在窗口显示的第三行上，有：打开文档，保存文档，打印，对话检索，取消当前操作，重做操作，转到图形窗口，指向记录，指定变量操作，查找，在当前记录的上方插入新的空白记录，在当前变量的左边插入新的空白变量，切分文件，设置权重单元，标记单元，显示价值标签。 数据单元格信息显示栏：在编辑显示区的上方，左边显示单元格和变量名（单元格：变量名），右边显示单元里的内容。 编辑显示区：在窗口的中部，最左边列显示单元序列号，最上边一行显示变量名称，缺省为“Var”。

SPSS期末大作业-完整版

第1题：基本统计分析1 分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。 1、基本思路： （1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 （2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤： （1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 （2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。

（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述： 频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。

Spss数据处理方法

Spss数据处理方法 1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称 （只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称 2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称 下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。 3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框， 因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。 4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的 项目也可以选，选完后确定就可以了。 LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnett Tukey检验scheffe多重比较 Bonferroni邦弗伦尼统计量 Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 levene Tukey HSD Dunnett T3 bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact. 使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。 LSD:最小显著性差异 ?Scheffe： （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于20个网页 - 搜索相关网页 ?雪费 本研究结果显示研究对象在籍贯的不同其牙医医疗服务利用有显著差异（P＝0.046），且经雪费（Scheffe）的事后检定显示外省人在牙医医疗服务利用高于本省闽南，在其他的研究中未有此发现，研究者于是进一步的去了解，发现本研究对象中... 基于13个网页 - 搜索相关网页 ?以雪費 分析檢定；若P值小於0.05達到顯著水準，再以雪費(Scheffe)進行事後檢定，比較其差異，以下將一一進行分析。 基于12个网页 - 搜索相关网页 ?雪費法 （四）雪費法（Scheffe）事後檢定：經單因子變異數分析之後，如果F值達到顯著水準，再以雪費法（Scheffe）進行事後比較以瞭解真正存有差異組別之基于12个网页 - 搜索相关网页 -Scheffe Method：事后比较 ?事后比较

SPSS统计分析教程建立数据文件

SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。 1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件 当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，询问用户要SPSS做什么时，把鼠标移至“Type in data”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。 图进入SPSS数据编辑器 (1) 数据编辑（SPSS Data Editor）界面介绍 窗口名显示栏：在窗口的顶部，显示窗口名称和编辑的数据文件名，没有文件名时显示为“Untitled-SPPS Data Editor”。 窗口控制按钮：在窗口的顶部的右上角，第一个按钮是窗口最小化，第二个按钮是窗口最大化，第三个按钮是关闭窗口。 SPSS主菜单：在窗口显示的第二行上，有：File文档，Edit编辑，View显视，Data数据，Transform转换，Analyze分析，Graphs图形，Utilities公用项，Windows视窗。

图 SPSS窗口界面 常用工具按钮：在窗口显示的第三行上，有：打开文档，保存文档，打印，对话检索，取消当前操作，重做操作，转到图形窗口，指向记录，指定变量操作，查找，在当前记录的上方插入新的空白记录，在当前变量的左边插入新的空白变量，切分文件，设置权重单元，标记单元，显示价值标签。 数据单元格信息显示栏：在编辑显示区的上方，左边显示单元格和变量名（单元格：变量名），右边显示单元里的内容。 编辑显示区：在窗口的中部，最左边列显示单元序列号，最上边一行显示变量名称，缺省为“Var”。 编辑区选择栏：在编辑显示区下方，Data View 在编辑显示区中显示编辑数据，Variable View在编辑显示区中显示编辑数据变量信息。 状态显示栏：在窗口的底部，左边显示执行的系统命令，右边显示窗口状态。 (2) 数据文件格式 数据文件格式以每一行为一个记录，或称观察单位（Cases），每一列为一个变量（Variable）。由于SPSS不同的统计分析过程需要不同的数据类型，因此，在学习使用SPSS 软件作统计分析时要注意这个问题。 现在，我们通过一个例子来学习数据的输入操作。 例：马尾松腮扁叶蜂在林间表土层的水平分布调查数据

统计分析与SPSS应用_期末作业

统计分析与SPSS的应用 摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。 一：原始数据：10级市场营销2班成绩 分析一：综测成绩四分位数 上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。

分析二：综测成绩直方图 上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。 分析三：综测成绩的基本统计量分析 上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称

为平峰分布。 分析四：各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。

spss的数据分析报告范例

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下

性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 男161 合计359 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 一般79 比较 好 79 好24 非常 好 6 合计359 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：

SPSS数据库建立操作过程指南

S P S S数据库建立操作 过程指南 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

SPSS数据库建立操作过程指南 一、SPSS数据库建立的目的 我们在线系统或者实地回收的数据都是excel格式的，而我们做数据分析一般要在统计软件中进行，目前我们使用最多的统计软件是SPSS，所以我们首先要建立一个SPSS数据库。 注：现在使用最多的SPSS软件为SPSS 18.0和SPSS 19.0，本操作过程指南使用的是SPSS 19.0 二、SPSS数据库介绍 SPSS数据库包含数据视图和变量视图 1 、数据视图 数据视图中的内容就是我们excel中的原始数据，一行为一个个案（即case），一列为一个变量。 见下面截图： 2 、变量视图 变量视图包括名称、类型、宽度、小数、标签、值标签、缺失值等。 见下面截图：

1）名称即变量名，变量名必须以字母、汉字或字符@开头，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号；变量最后一个字符不能是句号； 不能使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、“”等）。 变量名一般用题号表示，变量名不能有重复的。 2）类型即变量类型，一般为数值型和字符型，选择性的题目最好设为数值型的，如果设为字符型的，空白的数据不默认缺失，而是看做有答案的数据，在分析的时候也会出来空白的百分比，这样得到的每个选项的百分 比会有偏差。开放题以及半开放题的变量类型默认是字符型的，不能改为数值型的，否则会使数据缺失。 3）宽度即数据的列宽。 4）标签为变量标签，一般用题目或选项表示，单选题一般用题目表示，多选题一般用选项表示。 5）值标签为单选题的每个选项代表的含义。 6）缺失值默认为无，我们可设1-3个离散数值为缺失值，也可设一个范围加一个离散值为缺失值。设为缺失值的数值在分析的时候不会出现。

SPSS作业汇总

高级应用统计作业汇总

操作一： 某年级中随机抽取35名学生，现随机分成两组，A组有20名学生，B组有15学生具体资料见“学生基本资料”： 1．利用数据5，对35名学生的英语成绩进行描述统计：均值、众值、中位数、标准差、第1十分位数、第35百分位数，绘制直方图（带正态曲线） 这说明35名学生的英语平均成绩为73.71分，中位数（35名学生成绩由高到低排列中间位置同学的成绩）为76，全部学生中79分最多，标准差为11.116。第一个十分位数为58.40，第35百分位数为70.20。

2．利用数据5，对35名学生按性别分组，对英语成绩进行描述统计，绘制箱式图、茎叶图 由上表可知男、女同学英语成绩的平均分分别是74.80、72.90。男生中，中位数为78.00，最低分为49，最高分为88.女生中，中位数为74，最低分为45，最高分为89。下面是男女同学英语成绩的茎叶图和箱式图。

3． 对性别和专业进行交叉分组的频数分析 通过性别和专业的交叉分组可以看出，男生中，有4个会计专业的，7个工商管理专业的，4个经济学专业的。女生中，有8个会计专业的，4个工商管理专业的，8个经济学的。总计有12个会计专业的，11个工商管理专业的，12个经济学的。 4． 该35名学生的英语平均分与80分是否有显著差异（显著性水平0.05，假定成绩正态分布： 此问题为单样本t 检验，设原假设为80:0=μH ，由于α＝0.05>p ＝0.002，所以应该拒绝

原假设，即35名学生的英语平均分与80分存在显著差异。 5． 男生和女生的英语平均分有无显著差异（显著性水平0.05，利用参数检验： 该问题为独立样本t 检验模型，由F 统计量和其概率值来完成。 设原假设为0210=-=μμH 。首先，由于F 统计量观测值为0.409，其概率p ＝0.527>0.05＝α，所以男女生英语平均分的方差屋显著性差异。其次，由于方差无显著性差异，所以对其均值检验中只需要看假设方差相等那一行的t 值就行。由于t=0.624>0.05=α，所以应该接受原假设，即男女生英语平均分无显著性差异。 6． 不同专业的英语水平有无显著差异（显著性水平0.05，利用参数检验：单因素方差分析 此题进行单因素方差分析，由F 统计量和其概率值来完成。原始假设为0H ＝不同专业的英语水平均值无显著性差异。由于F 统计量观测值为1.946，而概率p ＝0.159>α＝0.05，所以接受原始假设，认为不同专业间英语水平无显著性差异。 下面为与常规线性方程单变量的比较： 由上表可以看出其概率p 值依然为0.159，所以与单因素方差分析结果一致。 操作三：非参数检验 1． 马在8个圆形跑道的起点标杆位置上获胜的记录如下，试检验起点标杆位置对赛马结果是否 有影响？（皮尔逊ka 方检验） 起点位置号 1 2 3 4 5 6 7 8 总数 获胜频数 29 19 18 25 17 10 15 11 144

spss练习作业具体步骤要点教程文件

一、调查问卷 二、用SPSS Statistics软件进行描述统计分析 1、某地区经济增长率的时间序列图形。 解：第一步：数据来源，如图1 图 1 某地区经济增长率xls截图 图2 Spss软件制作过程截图 第二步：将数据输入SPSS软件之中，如图2，制作某地区经济增长率的时间序列图形，如图3。 图3某地区1990—2012年经济增长率的时间序列图 第三步，从图中可以看出，某地区随时间的变化经济增长率变化趋势较大。 2、用SPSS Statistics进行描述统计分析 解：第一步，按照题目中的要求，随机选取了148个数据，如图4部分数据：

图4 Spss随机数据截图 第二步，根据要求，对上月工资进行描述统计分析，主要包括描述数据的集中趋势、离散程度（见表1），绘制直方图（见图5）。 表1 上月工资描述统计表（单位：元） 集中趋势离散趋势 均值2925 极小值1500 中值2900 极大值4800 众数2900 全距3300 和432900 标准差496.364 偏度0.165 峰度 1.238 数据总计148 图5 上月工资直方图

第三步，分析数据的统计分布状况。 首先，从集中趋势来，上个月平均工资2925元，其中众数和中数也都在2900元，这说明大部分工资水平在2900左右。 其次，从离散趋势来看，最高工资4800元，最低工资1500元，最高工资和最低工资相差3300元，标准差为496.364，相差较大。 最后，从直方图来看和评述统计表来看，工资在2900元以上的占多数。可以的该地区整体工资水平大于平均值的占多数，该地区工资水平相对较高。 峰度为1.238，偏度为0.165符合正态分布。 三、用SPSS Statistics 软件进行参数估计和假设检验及回归分析 1、计算总体中上月平均工资95%的置信区间（见表3）。 解：总体中上月平均工资分布未知，但是样本容量大于30，且已知标准误，所以通过SPSS 分析得出总体中上月平均工资95%的置信区间，见表3, 假设； H0：总体中上月平均工资95%的不在此在此区间 H1：总体中上月平均工资95%的在此区间 答，总体中上月平均工资095的置信区间为[2844.37，3005.63]，p=0.000<0.01,作出这样的推论正确的概率为0.95，错误的概率为0.05。 2、检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。 解：在本案例中，要检验样本中上月平均工资与总体中上月平均工资（为已知值：2000元）是否存在差异，即某一样本数据与某一确定均值进行比较。虽然不知道总体分布是否正态，但样本较大（N>30），可以运用单样本T 检验.通过SPSS 检验结果见（表4 、表5） 设; H o:2000=μ H 1:2000≠μ 其中，μ表示总体中上月平均工资 表4 单个样本统计量 表5 单个样本检验 t df Sig.(双侧) 均值差值 检验值 上月工资 22.671 147 0.000 925.000 2000 答:作出结论，均值差值为925，t=22.671,p=0.000<0.01，所以拒绝原假设，接受备择假设，即否认总体中上月的平均工资等于2000元。

SPSS数据库建立操作过程指南

SPSS数据库建立操作过程指南 一、SPSS数据库建立的目的 我们在线系统或者实地回收的数据都是excel格式的，而我们做数据分析一般要在统计软件中进行，目前我们使用最多的统计软件是SPSS，所以我们首先要建立一个SPSS数据库。 注：现在使用最多的SPSS软件为SPSS 18.0和SPSS 19.0，本操作过程指南使用的是SPSS 19.0 二、SPSS数据库介绍 SPSS数据库包含数据视图和变量视图 1 、数据视图 数据视图中的内容就是我们excel中的原始数据，一行为一个个案（即case），一列为一个变量。 见下面截图： 2 、变量视图 变量视图包括名称、类型、宽度、小数、标签、值标签、缺失值等。 见下面截图：

1）名称即变量名，变量名必须以字母、汉字或字符@开头，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号；变量最后一个字符不能是句号；不能 使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”等）。 变量名一般用题号表示，变量名不能有重复的。 2）类型即变量类型，一般为数值型和字符型，选择性的题目最好设为数值型的，如果设为字符型的，空白的数据不默认缺失，而是看做有答案的数据，在 分析的时候也会出来空白的百分比，这样得到的每个选项的百分比会有偏 差。开放题以及半开放题的变量类型默认是字符型的，不能改为数值型 的，否则会使数据缺失。 3）宽度即数据的列宽。 4）标签为变量标签，一般用题目或选项表示，单选题一般用题目表示，多选题一般用选项表示。 5）值标签为单选题的每个选项代表的含义。 6）缺失值默认为无，我们可设1-3个离散数值为缺失值，也可设一个范围加一个离散值为缺失值。设为缺失值的数值在分析的时候不会出现。

spss统计分析方法应用期末作业

1.作业1（基本统计+参数检验+方差分析1） 利用城际出行行为数据，从中随机选取90%的样本，实现以下分析目标： (1)分析出行时间的分布，需做直方图。 (2)分析不同性别的出行方式是否一致。 (3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。 (4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响（考虑交互作用）。 1.1 分析出行时间的分布，需做直方图 1.1.1 解题思路 首先，根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本；由于出行时间分布数据是定距变量，且出行时间数据数量较多，不宜使用频数进行分析。因此在分析之前先对出行时间进行分组，再进行频数分布。根据公式（1- （1-1）中n为数据个数，对结果四舍五入取整后为理论分组数目。 原样本数为235，随机选择之后剩余样本是n为213个，根据公式（1-1）计算得到分组数目为9。选中的数据中出行时间的最大值为150，出行时间的最 1.1.2操作步骤 数据选择：【数据→选择个案】，选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】，点击确认。剩下的即为随机选择之后的数据。 数据分组：【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中，输出变量名称改为“城市出行时间分组”，点击【更改】，在点击【旧值和新值】，按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、

130-140、140-150，分别对应1,2,3,4,5,6,7,8,9。点击【完成】。 频数分析：【分析】→【描述统计】→【频率】，将“城市出行时间分组”加入到【变量】中。点击【图表】→【直方图】→选中【在直方图上显示正态曲线】→【确定】。 1.1.3输出结果与分析 总计213 100.0 100.0 图1-1城市出行时间分布直方图 从表1-1中可以看出，出行时间分布中，出行时间在60-70分钟的比较少，占比为4.7%，出行时间在120-130分钟、130-140分钟和140-150分钟的都比较少，三组总和占比仅为6.1%。出行时间在70-120分钟之间的人数最多，