SPSS从入门到精通

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第0章 资源导航

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0.2 配套课程

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0.3 官方指南

官方教程

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第1章 认识SPSS

1.1 认识spss

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第2章 数据文件的建立、编辑与输出

2.1 定义变量

2.1.1 关于变量名

1.变量名不能用数字、空格或其他字符；
2.变量名不区分大小写；
3.变量名不能用$作为首字母；
4.变量名不能用.或者_；
5.变量名不能用保留字，如ALL、AND；

2.1.2 关于变量类型、宽度等

1.类型可以为数值、字符串等；
2.宽度系统默认为8，最大为40，即20个汉字；
3.字符串的小数默认为0；
4.标签可以为变量添加描述；
5.值是对于变量取值的进一步描述；
6.缺失值包括系统缺失值和用户缺失值，其产生主要是由于明显的错误或者不合7.理的数据。 设置缺失值后，系统分析时会将其作为缺失处理；
8.列，即变量的显示宽度，系统默认为8；
9.对齐方式，略；
10.测量包括度量、有序、名义。其中度量用来定义定距变量和刻度变量，其取值可以比较大小，也可以定义距离，可以进行数据上的加减乘除；有序是分类变量，变量取值之间有大小、顺序或等级，如满意度；名义代表观测对象属于不同类别，不能比较大小，如姓名和性别；
11.角色主要用于定义变量在后续统计分析中的功能作用。

2.2 数据的导入与查看

SPSS可以支持的数据文档格式包括EXCEL、TXT等，也可以支持从数据库导入。

2.3 数据的编辑与输出

插入、删除、撤销和EXCEL相似。

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第三章 数据文件的处理

3.1 数据排序

1.对数据进行排序：数据-排序个案，可以选取多条件进行排序。
2.对变量进行排序：数据-排序变量

3.2 数据转置

转置即变量的行列互换。
数据-变换

3.3 数据合并

#相同变量的两个数据集合并
路径：数据-合并文件-添加个案。
1.非成对变量中的*代表当前数据集的变量，+代表添加的外部数据集的变量，新的活动数据集中的变量代表两个数据集共有的变量；
2.名称不同但意义相同的变量可以通过「配对」进行统一；
#个案合并：纵向合并，上下对接

#相同个案、变量不同的数据集合并
路径：数据-合并文件-添加变量
1.关键变量：标识和匹配不同文件个案的变量。当两个数据文件的排序、顺序不同的时候可以指定一个关键变量。#需要先对数据文件进行升序排序
2.非活动数据集为基于关键字的表：关键变量只出现于原文件中，以原文件为基准，外部文件匹配原文件的关键变量。如果匹配成功，外部文件的新变量加入合并后的数据集的新变量中，匹配不成功则不加入；
3.活动数据集为基于关键字的表：关键变量只出现于外部文件中，以外部文件为基准，原文件匹配外部文件的关键变量。如果匹配成功，原文件的新变量加入合并后的数据集的新变量中，匹配不成功则不加入；
#变量合并：横向合并，左右对接

3.4 数据文件的结构重组

数据文件的结构分为横向结构和纵向结构，分别对应个案结构和变量结构。
#横行的是个案，纵向的是变量。

3.5 数据文件的分类汇总

路径：数据-汇总
分组变量：按照哪些变量进行分组
汇总变量：分组的目的是为了对哪些变量进行汇总

3.6 文件拆分

def:根据指定的分组变量对原始数据进行分组，使得分组变量取值下的个案集中在一块儿，有利于比较和观察。
1.分析所有个案，不创建组：可以恢复未拆分时的状态；
2.按组织输出：按分组变量的取值进行排序输出；
#拆分按照分组变量的顺序依次进行，再次进行拆分并选择「分析所有个案，不创建组」可以取消拆分。在下方状态栏可以查看拆分条件。

3.7 选择个案

路径：数据-选择个案
1.基于时间或个案全距：选择范围内的个案
2.使用过滤变量：根据是否符合变量来过滤个案

3.8 个案加权

#def:个案加权是在统计过程中，对不同的观测量定义不同的权重，加权值为0的不参与分析
路径：数据-个案加权
1.右下角状态栏可以查看是否加权，如是，则显示「权重开启」；
2.

3.9 计算新变量

路径：转换-计算变量

3.10 对个案内值的计数

路径：转换-对个案内的值进行计数

3.11 个案的重新编码

路径：数据
1.-重新编码为相同变量：对数值型和字符串型的变量重新编码，但选择多个变量则要求为相同的类型，都为数值型或字符串。
#旧值与新值：对数字变量进行重新编码
2.-重新编码为不同变量。
#变化量：更新输出变量的名称和标签；
#复制旧值：保留旧值，不需要重新变量
#输出变量为字符串：将新变量变成字符串
3.-自动重新编码。
#即按照不同的标准，如数值大小、字母顺序等，进行排序。

3.12 个案等级排序

def:又称变量值排序，将个案排序结果设成一个新变量，新变量的取值是排序或者序号，在生产产品等级、学生成绩排名排序中作用较大。
1.类型排序：按照什么标准进行排序；
2.绑定值：两个数字排序号一样，他们就形成了“绑定值”。本选项是选择对这个绑定值进行如何处理。#顺序等级到唯一值保证排序的连续，其他则不然。

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第4章 基本统计分析

4.1 频数分析

作用:对数据源按照四分位数、平均数、中位数、方差、标准差、偏度等统计量进行分析，通过频数分布表和频数分布图对各种类型变量进行统计分析，对原始数据有一个初步的认识。
路径：数据-描述统计-频率

#统计中的选项：
1.四分位数：将观察值分为25%、50%、75%、100%这4个大小相同的组。
2.分割点：将观察值平均分为任意多个组；
3.百分位数：自定义分组的组距；
4.标准差、方差：围绕平均值的一个离差的测量；
5.范围：最大值-最小值；
6.平均值的标准误差：取自同一分布的样本与样本之间的平均值之差的测量，可以粗略地观察平均值和假设值；
7.偏度：测量分布的对称性。正态分布是对称的，偏度为0；偏度>0,正偏态，否则为负偏态；
8.峰度：对集中于中点周围的观察值程度的测量。正态分布的峰度为0；正峰度相当于正态分布，表明观察值大多聚集在中点，同时尾部较薄，负峰度则相反。

#图表中的选项
条形图：可以直观比较各类别；
饼图：分区，观察各部分对整体的贡献；
直方图：根据相等的区间刻度进行绘制，高度为变量在此区间内的计数。

#格式中的选项
1.比较变量：多个变量的频数表集中输出；
2.按变量组织输出：每个变量单独输出一个频数表；
3.排除具有多个类别的表：变量的频数超过一定频数时不显示频数表。

4.2 描述性统计分析

正态分布的峰度为0。峰度越接近0，越趋向于正态分布。

4.3 探索性分析

#作用：
1.对数据进行过滤和检查，识别离群值、极值、数据中的缺口以及其他特征；
2.验证数据的分布特征，如正态分布、方差齐不齐性等，对不满足的数据提示转化方法；
3.描述统计量，通过输出直方图等来描述个案组之间的差异的特征。
路径：分析-描述统计-探索

#统计中的选项
1.描述性：输出基本的描述统计量，如平均值、中位数等；
2.M-估计量：输出四种权重下的最大似然数，最大似然数是样本平均值、中位数等稳健的替代值，用于估计位置；
3.离群值（界外值）：输出5个最大值和5个最小值；
4.百分位数：输出每5%的百分位值

#绘图中的选项
关于箱图：
1.按因子级别分组：对于每个分组变量、每个图只显示一个因变量；
2.不分组：对于每个分组变量、每个图并排显示所有因变量；
关于描述性：
1.茎叶图：描述频数分布
2.带检验的正态图：对数据进行正态分布检验，显示正态的概率分布图和离散的概率分布图。
关于含莱文检验的分布水平图：
1.无：不做发散性检验
2.幂估计：求最佳的幂转换值，为以下的幂转换方法做铺垫
3.已转换
4.未转换

#关于选项（主要是对于缺失值的处理）
1.按列表排除个案：对于每一个观测记录，分析中有一个缺失值，则在所有的分析中该观测单位都会被剔除；
2.按对排除个案：当前用到的分析变量中有缺失值，则在当前分析中将该变量进行剔除；
3.报告值：将缺失值视为单独的类别，单独分到一组进行分析并输出结果，标记为缺失。

#关于输出结果
1.5%的截尾平均值：排除掉数据首尾两端5%的变量值后得出的平均值；
2.百分位数：如图1，工资低于21487.50的女性占25%，高于21487.50的女性占75%；
3.正态分布图中，变量值越接近于斜线(标准正态分布斜率)，越趋向于正态分布，如图2；
4.反趋势正态分布QQ图中，变量的实际观测值为横坐标，以实际观测值和期望值之差作为纵坐标。数据符合正态分布，则图中的点应该分布于标准线附近，如图3；
5.箱图：分析见图4。

4.4 联列表分析

路径：分析-描述统计-交叉表格

#精确中的选项
1.仅渐进法：基于渐进分布计算的概率值，一般情况下值小于 0.05，则认为显著；
2.Monte Carlo:统计量是精确显著水平的无偏估计;
3.精确：确计算概率，当值小于0.05，则认为显著，行、列变 量之间相互独立，适合在期望数有小于5的情况下使用。

#统计中的选项
1. 卡方：包括皮尔逊卡方检验、似然比卡方检验等，当 两个表变量都是定量变量时，用来检验行变量和列变量之间是否相关。
2.相关性：选择此项，将生成Spearman相关系数Rho，用来测量等级顺序之间的相关性。当两个表变量都是定量变量时，相关产生Pearson相关性系数R，这是变量之间的线性相关性测量。#关于名义：
1.相依系数：基于卡方统计的相关性测量。取值在0至1之间，其中0表示行变量和列变量之间不相关，值越接近1，表示变量之间的关联性越强。
2.Phi和Cramer V:基于卡方统计的相关性测量。取值也在0至1之间，值越接近1，表示关联性越强。
3.Lambda:一种相关性测量，它反映使用自变量的值来预测因变量的值时，误差成比例缩小。取值也在0至1之间，值为0表示自变量对于预测因变量没有帮助，值为1表示自变量能完全预测因变量。
4.不确定性系数：一种相关性测量，它表示当一个变量的值用来预测其他变量的值时，误差成比例下降的程度， 取值也在0至1之间，值越接近1，表示该变量能很好预测其他变量的程度就增加。#关于有序：
1.伽马：测定两个有序变量之间对称相关性的统计量，取值在-1至1之间，+1表示完全正关联，0表示无相关，-1表示完全负关联。
2.Somes‘d:用于检验两个有序变量之间的关联性，取值在-1至1之间，绝对值渐进1表示两个变量之间高度关联，绝对值渐进0表示两个变量之间关联程度很低。
3.Kendall‘s tau-b:将结考虑在内的有序变量或排序变量的非参数相关性测量。取值在-1至1之间，符号表示两个变量之间关系的方向，绝对值表示相关程度的大小。
4.Kendall‘s tau-c:与Kendall‘s tau-b基本一致，只是不考虑结的影响。#关于按区间标定：
1.Eta:关联度统计量，取值在0至1之间，值接近1表示两个变量之间高度关联，值接近0表示两个变量之间关联程度很低。1.Kappa:用于检验对同一对象两种观测方法是否一致，取值在-1至1之间，取值为1表示两者完全一致，取值为0表示两者没有关联。如果两个变量的数据存储类型不相同，那么不计算Kappa。对于字符串变量，两个变量必须具有相同的定义长度。
2.风险:用于危险度分析，表明事情的发生与某因素之间的关联性，当某因素发生的可能性非常小时，使用比数比统计量来测定相对危险度。
3.McNemar:两个二分变量相关性的非参数检验，使用卡方分布检验响应改变，用来检测试验干预导致响因变量的变化。
4.Cochran‘s and Mantel-Haenszel统计:两个二分变量独立性检验的统计量，条件是给定一个或多个分层变量定义的协变量模式，在框中可输入相对风险检验的零假设值，默认为1。

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第5章 参数检验

第6章 非参数检验

第7章 方差分析

第8章 相关分析

第9章 回归分析

第10章 聚类分析

第11章 判别分析

第12章 因子分析

第13章 对应分析

第14章 尺度分析

第15章 生存分析

第16章 时间序列分析

第17章 统计图形的绘制

第18章 SPSS在企业经济效益中的应用

第19章 SPSS在房地产市场中的应用

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