医学统计学SPSS生存分析实例

将生存时间按从小到大顺序排列如下：

表1 BCG治疗组生存情况

*死亡=1；删失=0

23.0 26.9 1

1

2

1

*死亡=1；删失=0

按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。

选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下：

Survival Table中：

1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。

Overall Comparisons

Chi-Square df Sig.

Test of equality of survival distributions for the different levels of group.

两组生存率的log-rank 检验 H 0：两种疗法患者生存率相同 H 1：两种疗法患者的生存率不同 α=0.05

采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons 表，其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057，P=0.811。按α

=0.05水准，不拒绝H 0，还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。

生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。

图解spss探索分析实例

图解spss探索分析实例 最后更新：2012-12-10 阅读次数：【字体：小中大】 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。主要的分析如下： （1）观察数据的分布特征：通过绘制箱锁图和茎叶图等图形，直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律，包括考察数据中是否存在异常值等。过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。寻找异常值，并分析原因，然后决定是否从分析中删除这些数据。因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大，不能真实地反映数据的总体特征。 （2）正态分布检验：检验数据是否服从正态分布。很多检验能够进行的前提即总体数据分布服从正态分布。因此，检验数据是否符合正态分布，就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。 （3）方差齐性检验：用Levene检验比较各组数据的方差是否相等，以判定数据的离散程度是否存在差异。例如在进行独立右边的T检验之前，就需要事先确定两组数据的方差是否相同。如果通过分析发现各组数据的方差不同，还需要对数据进行方差分析，那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。Levene检验进行方差齐性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。如果得到的显著性水平（Significance）小于0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。 探索分析的具体操作步骤如下： 打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【探索】（Explore）命令，SPSS将弹出"探索"（Explore）对话框，如图3-9所示。 在"探索"（Explore）对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"因变量列表"（Dependent List）框、"因子列表"（Factor List）框和"标注个案"（Label Cases by）列表框。因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量，如雇员的ID等。例如，研究同一班级男生和女生的身高差距时，就可将"身高"变量列入"因变量列表"（Dependent List）

SPSS探索性因子分析的过程

问题 题项 从未使用 很少使用 有时使用 经常使用 总是使用 1 2 3 4 5 a 1 电脑 a 2 录音磁带 a 3 录像带 a 4 网上资料 a 5 校园网或因特网 a 6 电子邮件 a 7 电子讨论网 a 8 CAI 课件 a 9 视频会议 a 10 视听会议 一．因子分析的定义 在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。 因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。 二．数学模型 i m im i i i i U F F F F Z +++++=αααα · · · 332211 i Z 为第i 个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所 属的那批分数中的相对位置的。） m F 为共同因子； m 为所有变量共同因子的数目；

i U 为变量i Z 的唯一因素； im α为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关系数,它反映了第i 个变 量在第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。） 因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则i U 彼此间不能有关联存在。 所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相对重要性，因此，im α绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。在因子分析中有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”。 所为共同性，也称变量共同度或者公共方差，就是每个变量在每个共同因子的负荷量的平方总和（一横列中所有因子负荷的的平方和），也就是个别变量可以被共同因子解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因子间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因子间的关系程度。如果大部分变量的共同度都高于0.8，则说明提取出的共同因子已经基本反映了各原始变量80%以上的信息，仅有较少的信息丢失，因子分析效果较好。而各变量的唯一因素就是1减掉该变量共同性的值，就是原有变量不能被因子变量所能解释的部分。 所谓特征值，是每个变量在某一共同因子的因子负荷的平方总和（一直行所有因子负荷的平方和），在因子分析的的共同因子抽取中，特征值最大的共同因子会最先被抽取，其次是次大者，最后抽取的共同因子的特征值会最小，通常会接近于0。将每个共同因子的特征值除以总题数，为此共同因子可以解释的变异量，因子分析的目的之一，即在因素结构的简单化，希望以最少的共同因子能对总变异量做最大的解释，因而抽取的因素越少越好，但抽取的因子的累积变异量越大越好。 三．SPSS 中实现过程 （一）录入数据

使用SPSS进行探索式因素分析的教程

第4章 探索式因素分析 在社会与行为科学研究中，研究者经常会搜集实证性的量化资料來做验证，而要证明这些资料的可靠性与正确性，则必须依靠测量或调查工具的信度或效度（杨国枢等，2002b ）。一份好的量表应该要能够将欲研究的主题构念（Construct ，它是心理学上的一种理论构想或特质，无法直接观测得到）清楚且正确的呈现出来，而且还需具有「效度」，即能真正衡量到我们欲量测的特性，此外还有「信度」，即该量表所衡量的结果应具有一致性、稳定性，因此为达成「良好之衡量」的目标，必须有以下两个步骤：第一个步骤是针对量表的题项作项目分析，以判定各项目的区别效果好坏；第二步骤则是建立量表的信度与效度。量表之项目分析、信度检验已于第2、3章有所说明，本章将探讨量表之效度问题。 4-1 效度 效度即为正确性，也就是测量工具确实能测出其所欲测量的特质或功能之程度。一般的研究中最常使用「内容效度」（Content Validity ）与「建构效度」（Construct Validity ）来检视该份研究之效度。 所谓「内容效度」，是指该衡量工具能足够涵盖主题的程度，此程度可从量表内容的代表性或取样的适切性来加以评估。若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的架构及内容，就可说是具有优良的内容效度。在一般论文中，常使用如下的描述来「交代」内容效度： 而所谓「建构效度」系指测量工具的内容，即各问项是否能够测量到理论上的构念或特质的程度。建构效度包含收敛效度（Convergent Validity ）与区别效度（Discriminant Validity ），收敛效度主要测试以一个变量（构念）发展出的多项问项，最后是否会收敛于一个因素中（同一构念不同题目相关性很高） ；而区别效度为判别问项可以与其它构念之问项区别的程度（不同构

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因子分析法例子解释

因子分析的基本概念与步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量,以期望能对问题有比较全面、完整的把握与认识。例如,对高等学校科研状况的评价研究,可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标;再例如,学生综合评价研究中,可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力,虽然它们能够较为全面精确地描述事物,但在实际数据建模时,这些变量未必能真正发挥预期的作用,“投入”与“产出”并非呈合理的正比,反而会给统计分析带来很多问题,可以表现在: 计算量的问题 由于收集的变量较多,如果这些变量都参与数据建模,无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然,现在的计算技术已得到了迅猛发展,但高维变量与海量数据仍就是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠与高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如,多元线性回归分析中,如果众多解释变量之间存在较强的相关性,即存在高度的多重共线性,那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦,致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题,最简单与最直接的解决方案就是削减变量的个数,但这必然又会导致信息丢失与信息不完整等问题的产生。为此,人们希望探索一种更为有效的解决方法,它既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数,并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson与Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前,因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域,并因此促进了理论的不断丰富与完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,名为因子。通常,因子有以下几个特点: ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后,因子将可以替代原有变量参与数据建模,这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不就是原有变量的简单取舍,而就是原有变量重组后的结果,因此不会造成原有变量信息的大量丢失,并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱,因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常,因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解释

SPSS分析报告实例

SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫 Alpha 项数 .985 62 对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先进行处理。而具体预处理需要怎么做，这将会在其后具体分析时具体给出。

SPSS概览数据分析实例详解

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 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 解题流程如下：

1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 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、

SPSS因子分析法-例子解释

因子分析的基本概念和步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在： 计算量的问题 由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域，并因此促进了理论的不断丰富和完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，名为因子。通常，因子有以下几个特点： ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常，因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解

SPSS案例分析

某道路弯道处53车辆减速前观测到得车辆运行速度,试检验车辆运行速度就是否服从正态分布. 这道题目得解答可以先通过绘制样本数据得直方图、Ｐ-P图与Q－Q图坐车粗略判断，然后利用非参数检验得方法中得单样本K—S检验精确实现。 一、初步判断 1、１绘制直方图 (1）操作步骤 在SＰSＳ软件中得操作步骤如图所示. (2)输出结果

通过观察速度得直方图及其与正态曲线得对比，直观上可以瞧到速度得直方图与正太去线除了最大值外,整体趋势与正态曲线较吻合,说明弯道处车辆减速前得运行速度有可能符合正态分布。 1、2绘制Ｐ－P图 (１)操作步骤 在ＳPSS软件中得操作步骤如图所示。

(2）结果输出

根据输出得速度得正态P-P图,发现速度均匀分布在正态直线得附近，较多部分与正态直线重合，与直方图得结果一致,说明弯道处车辆减速前得运行速度可能服从正态分布。 二、单样本K-S检验 2、１单样本K—S检验得基本思想 Ｋ—S检验能够利用样本数据推断样本来自得总体就是否服从某一理论分布,就是一种拟合优得检验方法，适用于探索连续型随机变量得分布。 单样本K-Ｓ检验得原假设就是：样本来自得总体与指定得理论分布无显著差异，即样本来自得总体服从指定得理论分布。SＰＳS得理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布与泊松分布等。 单样本K-S检验得基本思路就是: 首先,在原假设成立得前提下，计算各样本观测值在理论分布中出现得累计概率值Ｆ（ｘ）,；其次,计算各样本观测值得实际累计概率值S（x）;再次,计算实际累计概率值与理论累计概率值得差D（x)；最后，计算差值序列中得最大绝对值差值,即 通常,由于实际累计概率为离散值，因此D修正为： Ｄ统计量也称为Ｋ—S统计量。 在小样本下,原假设成立时,Ｄ统计量服从Kolmogｏrov分布。在大样本下,原假设成立时,近似服从K（x)分布：当D小于0时，K（x)为０;当Ｄ大于0时， 容易理解,如果样本总体得分布与理论分粗得差异不明显,那么Ｄ不应较大。如果D统计量得概率P值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为样本来自得总体与指定得分布有显著差异如果D统计量得P值大于显著性水平α，则不能拒绝原假设，认为，样本来自得总体与指定得分布无显著差异.在SPSS中，无论就是大样本还就是小样本,仅给出大样本下得与对应得概率P值。 2、2软件操作步骤 单样本K-Ｓ检验得操作步骤如图所示

SPSS因子分析实例操作步骤

SPSS因子分析实例操作步骤 实验目的： 弓I入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。 实验变量： 以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。 实验方法：因子分析法软件：spss19.0 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1. open data document ------- o pen data ------- o pen； 2. Opening excel data source OK.

第二步： 1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze ----- Descriptive Statistics --------- O K （变量选择除年份、合计以外的所有变量） 2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze ----------- Dimension Reduction ----- Factor ，变量选择标准化后的数据.

3. 点击右侧 Descriptive ，勾选Correlation Matrix 选项组中的 Coefficients 和 KMO and Bartlett ' s text of sphericity, Con ti nue. -Statistics ---------------------------- ■ I ■■■■■■:■■ all ■■?■■■■■■■■■■ ■■■ Ml ■■■ ?■ ■ ■ na ■ ■■■ ^Univariate descripbves l^iTlir- ill ii-fillliRtili l?9 II Will M ill i-fBIid-'i III nill^ J Initial solution Correlation Matrix R CoefTidents . Jnv&rss [J Significance leveisLJ Reproduced I : De term j nmnt [. . Ant-image J KMO and BartletTs test of sphericity Continue Cancel Help i\____ — ■— ______________________________________________________________________________ 4. 点击右侧 Extraction, 勾选 Scree Plot 禾口 fixed number with factors 默认3个，点击Continue. 翰 Factor Analysis 点击 壬亠 Factor Analysis; Descriptiv-es

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

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： 皮尔逊相关分析法 软件：

spss19.0 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152.576cm、标准差 （standard deviation）为 8.3622、样本容量（number of cases）为29；体重的均值为37.65kg、标准差为5.746、样本容量为29。 两者的平均值和标准差值得差距不显著。

SPSS方差分析案例实例

S P S S方差分析案例实例 Prepared on 22 November 2020

SPSS第二次作业——方差分析 1、案例背景： 在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到 其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这 就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型： 所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分； 获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据； 变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可 看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。 表1如下： 3、分析方Array法： 用方差分析的方 法对四个总体的 平均数差异进行 综合性的F检 验。 4、数据的检验和预处理： a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b) 缺失值的补齐：无；

c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。 ?正态性，用QQ图进行分析得下图： 得到近似满足正态性。 ?对方差齐性的检验： 用SPSS对方差齐性的分析得下表： 易知P〉，接受方差齐性的假设。 5、分析过程： a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b) 方法细节： ●单因素方差分析 第一步，提出假设： H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异） 第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量： 1,计算水平均值及总体均值： 表2 三位教师评选结果的均值

SPSS案例研究分析实例(消费习惯)

SPSS案例分析实例(消费习惯)

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Spss论文 购物习惯的统计学分析课程名称：SPSS 所在专业：经济学+软件工程 所在班级：09-1 姓名：李丽媛杨晓楠孙同哲胡贞玉 学号：0918250102 0918250104 0918250105 0918250114

一．描述性统计分析 最大似然确定数分析 男性与女性的年龄、家庭成员数量、家庭月收入、购物频率、自用商品、礼 品、消费者类型最大似然确定数的分析 表1-1 M-Estimators e 2.14 2.16 2.14 2.161.83 1.81 1.83 1.81............ 3.17 3.17 3.15 3.171.86 1.84 1.86 1.842.04 2.05 2.04 2.052.14 2.16 2.14 2.161.83 1.81 1.83 1.812.14 2.16 2.14 2.161.78 1.77 1.78 1.77............3.63 3.60 3.60 3.60.... 4.25 4.29 4.17 4.28....3.48 3.46 3.48 3.46....... . 1，男；2女1212121212121212121212 年龄婚否交通状况家庭成员数量家庭月收入购物频率购物场所自用商品礼品消费者类型固定商场购买 Huber's M-Esti m ator a Tukey's Biwei g ht b Hampel 's M-Esti m ator c Andrews' Wave d Th e wei g hti n g constant i s 1.339.a. The wei g hti n g constant i s 4.685.b. The wei g hti n g constants are 1.700, 3.400, and 8.500c. The wei g hti n g constant i s 1.340*pi. d. Some M-Esti m ators cannot be computed because of the hi g hl y centrali z ed di s tri b uti o n a round t he medi a n. e. 表1-1表示的是男性与女性的年龄、家庭成员数量、家庭月收入、购物频率、自用商品、礼品、消费者类型从4个不同权重下分别作中心趋势的粗略最大似然确定数。

SPSS方差分析案例实例

SPSS第二次作业——方差分析 1案例背景： 在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型： 所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定 结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。 表1如下: 3、分析方法: 用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验 4、数据的检验和预处理: a）奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b）缺失值的补齐：无； c）变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d）对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。 正态性，用QQ图进行分析得下图：

得到近似满足正态性。 对方差齐性的检验： 用SPSS对方差齐性的分析得下表: 易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。 5、分析过程: a）所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b）方法细节： 单因素方差分析 第一步，提出假设： H o：（J1=（J2= p3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H i：Mi=1,2,3）不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H o是否成立，首先计算以下统计量：