统计分析软件spss入门(统计分析软件spss详细教程pdf)

求最基础的spss教程,输出每个问题的选项,怎么统计百分比

每个选项输出不是有个表格么,表格里直接就有个案百分比啊有效百分比一栏.在输出的时候勾选左下方的“输出表格”就可以了. Analyze——Descriptive Statistics——Frequency 如果是中文破解版的话就更简单了,分析——描述——频率,然后选择你要分析的变量就可以了.如果要交叉分析的话也是在描述里面,有一个交叉表,这个可以将两个单选题进行交叉分析. 如果是多选题的分析的话,建议百度 “spss多重响应”,会有比较详细的说明,这里一时也讲不清楚. SPSS功能很强大,需要慢慢摸索.希望能帮到你吧

如何快速自学spss

推荐薛薇的《统计分析与spss的应用》以及张文彤的《SPSS统计分析基础教程》.以及在线分析平台spssau里的快速掌握数据分析的教程文档,比起学软件,更重要的是要掌握分析思维,有了思路,剩下可以交给spssau分析,得出智能文字分析结果.

如何用SPSS进行描述性统计分析

原发布者:zn_yue

描述性统计分析描述性统计分析是基础的统计分析过程。通过描述性统计分析，可以挖掘出很多统计量的特征。1、描述性统计量：集中趋势与离散趋势2、频数分布表分析3、基础统计量分析4、探索性分析SPSS统计分析从基础到实践(第2版)5、列联表分析6、相对比分析联系Email：sharepub@126.com描述性统计量集中趋势均值中位数众数和MeanMedianModeSum标准差方差极小值极大值全距均值的标准误差离散趋势Std.deviatiomVarianceMinimumMaximumRangeS.E.mean偏度峰度分布情况SkewnessKurtosis•【DescriptiveStatistics】子菜单•①Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见描述性统计量和绘制相对应的统计图。•②Descriptives：计算一般的描述性统计量。•③Explore：探索性分析，使用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。•④Crosstabs：对分类变量进行统计推断，包括卡方检验、确切概率等，是SPSS重要的过程。•⑤Ratio：计算两个变量相对比的统计量特征。•⑥P-PPlots：绘制P-P图，检验数据服从的分布情况。•⑦Q-QPlots：绘制Q-Q图，检验数据服从的分布情况频数分析－Frequencies•频数分析简介频数分析表是描述性统计中最常用的方法之一，它主要包括以下几点功能：1、产生详细的频数表频数表2、按要求给出某个分位点分位点3、绘制常用的条图、饼图等统计图适用范围：适用范围：

请问SPSS统计软件怎么用

logit回归

1.打开数据，依次点击：analyse–regression–binarylogistic，打开二分回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：analyse–regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

单因素方差分析

方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）

在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means–one-way anova，

打开单因素方差分析对话框

在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok

统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

各种方法，不同步骤

要学好SPSS需要先学什么,推荐书籍

SPSS是一款比较专业的统计学软件,网上有一些汉化版的,但多数只是把窗口菜单汉化了,具体的操作和结果还是英文的.SPSS可以处理统计方面的多数问题,比如作一些描述性统计,线性回归,聚类分析等,但然,前题是你必须学习过这方面的统计知识.电子工业出版社有一本《SPSS宝典》,有详细的操作讲解,但是方法的讲解并不具体.你如果想要学精通,我想必须要了解统计学的相关知识了,这方面的书应当还是比较多,一般就以《统计学》为书名,你可以阅读一下.希望我的回答对你有所帮助.

怎么使用SPSS软件

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.

Spss处理:

第一步:定义变量

大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).

我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:

1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?

A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50–59

那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50–59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。

以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.

1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.

2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:

请问您通常获取新闻的方式有哪些( )

1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络

在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.

使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。

到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.

第二步:数据录入

Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:

1.读取SPSS格式的数据

2.读取Excel等格式的数据

3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)

4.读取数据库格式数据(分如下两步)

（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行

但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.

1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.

2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).

3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.

在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.

第三步:统计分析

有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.

1.作图分析:

在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:

(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。

(2)Interactive：交互式统计图。

(3)Map：统计地图。

(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：

条图

散点图

线图

直方图

饼图

面积图

箱式图

正态Q-Q图

正态P-P图

质量控制图

Pareto图

自回归曲线图

高低图

交互相关图

序列图

频谱图

误差线图

作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.

2.数值分析:

SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：

(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。

Descriptive Statistics包括的统计功能有：

Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况

Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理

Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征

Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系

Reports包括的统计功能有：

OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。

Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值

Report Summaries in Row：行形式输出报告

Report Summaries in Columns：列形式输出报告

(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。

以下是进行均值比较及检验的过程:

MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合

T test 过程：对样本进行T检验的过程

单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。

独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）

配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)

One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。

(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决

(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:

1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。

2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系

3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远

(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.

(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。

非参数检验的过程有以下几个:

1.Chi-Square test 卡方检验

2.Binomial test 二项分布检验

3.Runs test 游程检验

4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验

5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验

6.K independent Samples Test K个独立样本检验

7.2 related Samples Test 两个相关样本检验

8.K related Samples Test 两个相关样本检验

(7)、Data Reduction(因子分析)

(8)、Classify(聚类与判别)等等

以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.

第四步:结果保存

我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制、粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.

总结:

以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.