spss

评打?没明白这个词的意思。你所说的，就是要看评分者之间的一致性吧，这跟评分者多少没有关系的。你的问卷做了多少个被试啊？

这个要根据专业转，3和5个层次都能分析的，不需要转的统计专业研究生工作室为您服务

偏移量。lag与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率。

观察两者间有没有存在相关性。因为有了相关性才能做问卷分类。1、首先将数据录入到SPSS软件中，也可以是Excel表格直接导入，不要忘记把“变量视图”设置成数值型。2、选择你要处理的值，进行“相关性分析”，观察两者间有没有存在相关性。因为有了相关性才能做回归分析。3、如果检验得出存在相关性，就可以做回归分析了。SPSS软件上方选择“分析”-“回归分析”-“线性”，点击确定。4、在相应的框中输入X和Y轴对应的内容，其他都不需要管。5、最后就是结果分析了，在输出的文档中一共有四张表，其中【系数表】就是所求出来的模型。在查看回归的水平为Y，然后输入X预测Y的值。

做不了的

可以使用SPSSAU【问卷研究】--【kano模型】进行分析。即可得到汇总结果及Better-Worse系数图。

SPSS可以直接导入。T P NP为名义，其他自变量你没有介绍，根据样本数据们可以定义为尺度（连续）变量。具体导入过程如下：SPSS---文件---打开---数据在出现的对话框里，在“文件类型”右边的下拉菜单里，选择Excel(*.xls,*.xlsx,*xlsm),然后选择你要打开的Excel文件，点击“打开”按钮。然后根据提示一步步进行就可以打开了。

安装SPSS 18.0统计软件——我提供的几个小工具都是针对SPSS 18.0的，所以建议安装这个版本；到这个链接下载工具包，解压缩，获得3个文件（R-2.8.1-win32.exe，PASWStatistics_RPlugIn_1802_win32.exe，psmatching_2.spd），以下都用得着。注：这3个文件对应的是18.0版本的SPSS，如果你使用的是更高版本的SPPS，请在如下步骤的“原始下载链接”中下载对应的文件）；运行R-2.8.1-win32.exe（原始下载链接），安装R for Windows；运行PASWStatistics_RPlugIn_1802_win32.exe（原始下载链接），安装SPSS的R语言插件；打开SPSS软件，在菜单里操作：Utilities – Custom Dialogs – Install Custom Dialog （实用程序 – 定制对话框 – 安装自定义对话框），选中psmatching_2.spd文件（原始下载链接）以安装。重启SPSS，在Analysis（分析）菜单里就可以看到PS Matching了。

MedSci临床医学统计课程035 这一章课程介绍今年非常流行的分析方法——倾向值分析，重点介绍其中的倾向得分匹配法（PSM）。本节详细介绍PSM法的具体步骤和操作流程

PSM--------------------------------------------------------------------------------英文缩写PSM英文全称ProcessSafetyManagement中文解释过程安全管理缩写分类环境安全，化学化工缩写简介化工生产过程中的安全管理控制。详见美国CCPS（化工过程安全中心）网站。基本原理相移法（phase-modulationmethod）的基本原理由F.Dushinshy提出〔16〕。激发光源是频率f（即角频率ω=2πf）强度调制的正弦调制光源：R（t）=R0〔1+αcos（ωt）〕，其中α是幅度的调制。假设荧光是按单指数规律衰减，这时测量的荧光信号是激发函数与荧光衰减F（t）=τ-1exp（-t/τ）的卷积：I（t）=R（t）F（t）=R0〔1+αcosθcos（ωt-θ）〕。因此，从上式可知，检测的荧光信号也是按同样频率f调制的，但具有不同的调制幅度和位相延迟θ——：激发光位相；……：荧光位相；θ：相移角位相延迟θ可用下式表示：tanθ=ωτ。（1）幅度调制率m（即两个调制幅度的比值）为m=cosθ=（1+ω2τ2）-1／2，（2）因此，通过测量荧光信号相对于激发信号位相移动或调制幅度，可获得激发态的寿命τ。τ值是荧光发射波长的函数，也是时间分辨光谱的一种表述形式。相移法的缺点是不易获得多指数或非指数衰减寿命，需要在许多不同频率处进行重复实验才能分析多指数或非指数衰减，早期因激发光源调谐频率单一的原因，使相移法的使用大大受到限制。高重复频率的脉冲光源同时具有大量的调制频率，Gratton和Lopez－Delgado〔17〕提出用高重复频率的脉冲光源代替正弦调制的光源。上面得到的正弦调制光源激发下荧光信号的相移原理同样适用于激发光中的任何傅里叶成分〔18〕，此时荧光信号的相移和幅度调制有：tanθn=nω0τ，mn=〔（1+（nω0τ）2〕-1／2.（3）其中n表示第n阶傅里叶成分，ω0=2πf为基频。同步辐射光是典型的高重复频率（0.5—500MHz）脉冲光源，形状为高斯型。意大利的ADONE环的同步辐射光脉冲时间间隔为346ns，脉宽FWHM为2ns，其能量谱由间隔为基频2.88MHz的许多δ函数组成，其外包络为半宽500MHz（1／2ns）的高斯型，因脉冲宽度和脉冲周期的很大不同，第n阶傅里叶成分的强度可与零频率的强度（即平均值）相比拟，因此可分析高次谐波的相移。这样，根据（3）式可以测量很短的寿命（亚皮秒量级），而不致严重影响信号的探测。意大利的同步辐射装置ADONE环近年来就是用相移法来测量荧光寿命的。Platform-specificmodels平台相关模型PSM(平台相关模型Platform-specificmodels)作为一个软件模型或业务系统，是与具体的技术平台相关的(例如，具体的编程语言，操作系统，数据库)。PSM对于某一系统的具体实现是必不可少的。举例，假设要实现一个在线商城。系统需要存放关于用户、物品、信用卡等信息。设计人员可能会考虑使用Oracle数据库来实现这一想法。设计人员需要使用Oracle的SQL方言来表达关系模型中的概念(比如"用户"的概念)。这个明确的Oracle关系模型就是平台相关模型。PSM最常见于MDA(ModelDrivenArchitecture)方法中，MDA是OMG(国际对象组织)对MDE(ModelDrivenEngineering)方法的具体实现。它的主体思路是应该能够通过使用MTL(ModelTranslationLanguage)实现从PIM(PlatformIndependentModel)到PSM的实现。完成这一模型转换，可以使用符合最新QVT(Query/View/Transformation)标准的语言，比如AndroMDA，VIATRA(VisualAutomatedModelTRAnsformations)，ATL(ATLASTransformationLanguage)。PriceSensitivityMeter价格敏感度测试价格敏感度测试（PriceSensitivityMeter,PSM）在产品生命周期中，需要评估品牌或者品牌组合的定价策略及市场份额。为衡量顾客对不同价格的满意及接受程度、了解顾客认为合适的产品价格所做的测试研究，可通过描绘价格趋势图、气泡图、正态分布图等方法，为客户确定产品/服务的合适价格提供重要的参考依据。在新产品上市前需要对产品在目标消费人群的可接受价格水平作深入研究，在作新产品定价测试时,一般不事先设定价格，而是通过从消费者那里得到产品价格的可接受范围。我们的价格敏感度测试模型是一种用来了解消费者对某一品牌/产品的质量观念与价格以及它们之间联系的工具。测试在不同价格水平上该品牌/产品对于消费者的价值：1、怎样的价格水平能使公司的业务份额（销售额）最大化？2、不同价格点上，各竞争品牌的价格弹性如何？3、消费者/客户愿意为产品的某一特性花费多少？4、测试在某一价格范围内，拒绝购买的比率；5、发现消费者对该产品可接受定价范围的初始反应；6、挖掘最佳价格点。具体操作：价格敏感度分析方法是在70年代由VanWestendrop所创建。其特点为所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应，没有任何竞争对手甚至自身产品的任何信息。其研究方法的要点如下：对某一新产品或服务，被访者被出示一个价格测试标度。价格标度的测试要求其价格范围涵盖所有可能的价格点，最低价格和最高价往往要求低于或高出可能的市场价格的三倍以上。该方法通常对某一产品或服务追问被访者4个问题：(1)请问对该产品而言，您认为什么价格对您而言是物有所值？(较低价格)；(2)请问该产品如果低到什么价格，您可能怀疑其质量较差，从而不会去购买(最低价格)；(3)请问什么样的价格您认为较高，但仍可能去购买(较高价格)；(4)请问如价格高到什么程度，您肯定会放弃购买？(最高价格)。对于上述四个问题，我们都可以求出每个问题在不同价格点上的频数以及频数的累计百分比。如果把四个累计百分比曲线画到图上，我们得到图2所示的四条累计百分比曲线。值得注意的是四个交叉点具有明显的经济学含义。图2中的“a”点至“b”点给出了该产品的定价范围。低于a点的价格，消费者会怀疑其质量太差而不会去购买，高于“b”点的价格，消费者会认为价钱太高，从而也不会去购买。图中的“c”点为可接受价格点，在此价位上，认为价位较高的比例和认为价位较低的比例相等。图中的“d”点为最优价格点。在此价格上，消费者认为价格既不是太高也不是太低。价格敏感度模型主要适用新产品测试，这类产品通常包括新的医药产品，新的高科技产品等等，在这一阶段，并没有竞争对手的产品出现。该模型的主要特点是简洁明了，所有价格点是基于被访者的自身比较，并且价格点是连续的。适用范围：价格敏感度测试模型主要用于新产品的单一产品测试，特别是药品、高技术含量产品等的最佳市场价格定位，它与简单GABORGRANGER模型使用的分析技术不同。PSM模型的要点在于通过定性研究，设计出能够涵盖产品可能的价格区间的价格梯度表，然后在有代表性的样本中，请被访者在此价格梯度表上做出四项选择：有点高但可以接受的价格，有点低但可以接受的价格，太高而不会接受的价格，太低而不会接受的价格。对样本的这几个价格点，分别求其上向和下向累积百分比，以此累积百分比作价格需求弹性曲线，四条曲线的交点标出了产品的合适价格区间，最优定价点以及次优定价点。PSM-单光子计数法与相移法的比较相移法的突出优点是可能得到皮秒量级时间分辨率，但需要足够的光强以给出具有良好的统计性质的模拟信号。在用同步辐射激发的荧光实验中，同步辐射经激发单色仪分光后激发样品，发射光再经过发射单色仪发光后被检测，即使仪器调到最佳状态，一般地一次激发后被检测的光子数仅1—104个／秒。光强很低时，SPC方法的灵敏度优于相移法。对溶液和固体样品，激发中心与其周围环境的相互作用是较强的，从而使荧光衰减表现为多指数衰减规律或呈非指数衰减规律，而多指数衰减中可能一个成分比另一个成分强几个量级，当信号强度在两个量级范围内变化时，相移法检测能保持线性和灵敏度，而SPC方法能在信号强度至少在3个量级内变化时都保持线性响应。相移法只能得到一定发射波长的发光衰减时间（τ）值，不能直接观察到光谱的变化，不如SPC方法直观。相移法测量相位延迟或调制率来获得荧光寿命参数，不需对一定宽度的脉冲和电子学系统的时间响应进行去卷积处理，因此，相移法可以达皮秒量级的时间分辨，而SPC方法在对响应函数去卷积处理后可以获得50ps量级的时间分辨。PSM-相移法实验室国别实验技术DORIS（Hamburg）德国SPCSPEAR（Stanford）美国SPCCHESS（Cornell）美国SPCNSLS（Brookhaven）美国SPCSRS（Darebury）英国SPCACO（Orsay）法国SPCADONE（Frascati）意大利相移法其它意义PSMprocesssafetymanagement工艺安全管理1PSM：PeripheralSwitchingModule外围交换模块，作为交换机的一部分，用于PSTN、ISDN的用户接入和处理呼叫业务连接到中心模块作为多模系统的一部分2SQL/PSMSQL是一种非过程性语言，有很强的表达能力。随着基于数据看的应用逻辑日益复杂。顺序执行SQL序列表现出很多的局限性。减少局限性的方式是使用SQL/PSMPSM（persistentStoredModule）持久存储模块技术。3PSM突击

要不要姐姐我做好传给你~~~

1.名义测量(normial measurement)是最低的一种测量等级,也称定名测度。其数值仅代表 某些分类或属性。比如,用来表示性别(1或2)、民族(1、22. 次序测量(ordinal measurement)的量化水平高于名义测度,用于的测量的数值代表了一些有 序分类。例如用于表示受教育程度高低的数字(1,2,3…),具有一定的3. 间距测量(interval measurement)的量化程度更高一些

分别是scale—数值型（包括定距和定比），然后是nominal—定类，ordinal—定序（这两种其实都可以归为分类型）。

在SPSS中，可以使用以下两种方法来检查集中变量的测量尺度是否正确：方法一：描述性统计步骤1：打开SPSS软件并打开数据集。步骤2：选择“分析”菜单，然后选择“描述性统计”。步骤3：在描述性统计对话框中，选择需要检查的变量，并将其拖放到“变量”框中。步骤4：单击“统计量”按钮，然后在“中心性”下拉菜单中选择“测量尺度”选项。步骤5：单击“继续”按钮，然后单击“OK”按钮。描述性统计将生成一个报告，其中包含每个变量的测量尺度。如果您的集中变量是Nominal，它应该被标记为Nominal；如果是Ordinal，它应该被标记为Ordinal；如果是Interval或Ratio，它应该被标记为Scale。方法二：频率分析步骤1：打开SPSS软件并打开数据集。步骤2：选择“分析”菜单，然后选择“描述性统计”。步骤3：在描述性统计对话框中，选择需要检查的变量，并将其拖放到“变量”框中。步骤4：单击“统计量”按钮，然后在“分布”下拉菜单中选择“频数和百分比”选项。步骤5：单击“继续”按钮，然后单击“OK”按钮。频率分析将生成一个报告，其中包含每个变量的频率和百分比分布。如果您的集中变量是Nominal，分布将显示所有可能的值及其出现次数和比例；如果是Ordinal，分布将显示每个值的出现次数和比例，并按顺序排列；如果是Interval或Ratio，分布将显示值的范围，并按值的大小排序。总之，SPSS中的描述性统计和频率分析是检查集中变量测量尺度是否正确的两种有效方法。您可以选择适合您的方法来检查您的数据，并确保您的集中变量被正确地测量。

这要看你的variable label是否有规律~比如你的label有连续的数字序号或者有相同的部分~如果有~那就可以用我的这个笨办法~这个方法就是在excel中利用拖拉、复制粘贴、替换等等方法快速将label完成~然后将它们复制到spss中~不过复制的时候要注意方法~你复制了几行~那么在spss中粘贴时也要选中几行~否则只能粘贴成功第1行~比如你复制了10行label~在粘贴时同样要选中10个变量~这样就能快速搞定variable label了~不过如果没有规律~那我也没办法~只能一个一个手动输入~

两个数据库（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）两个数据库文件的变量类型和变量长度要一致！变量类型和长度可以在VARIABLES VIEW中查看和修改然后就是菜单中选择： Data Merge Files Add Variables...之后按照你原来的操作做就可以了，这样就不会出现“变量的类型或者长度不对”的错误了具体的可以参考SPSS帮助文档Add Variablesmerging data files,merging data files,merging data filesfiles with different variables,files with different variables,files with different variablesfile transformations,file transformations,file transformationsmerging data files,merging data files,merging data fileskeyed table,keyed table,keyed tableAdd Variables merges the active dataset with another open dataset or SPSS-format data file that contains the same cases (rows) but different variables (columns). For example, you might want to merge a data file that contains pre-test results with one that contains post-test results.Cases must be sorted in the same order in both datasets. If one or more key variables are used to match cases, the two datasets must be sorted by ascending order of the key variable(s). Variable names in the second data file that duplicate variable names in the active dataset are excluded by default because Add Variables assumes that these variables contain duplicate information.Indicate case source as variable. Indicates the source data file for each case. This variable has a value of 0 for cases from the active dataset and a value of 1 for cases from the external data file. Excluded Variables. Variables to be excluded from the new, merged data file. By default, this list contains any variable names from the other dataset that duplicate variable names in the active dataset. Variables from the active dataset are identified with an asterisk (*). Variables from the other dataset are identified with a plus sign (+). If you want to include an excluded variable with a duplicate name in the merged file, you can rename it and add it to the list of variables to be included.New Active Dataset. Variables to be included in the new, merged dataset. By default, all unique variable names in both datasets are included on the list.Key Variables. If some cases in one dataset do not have matching cases in the other dataset (that is, some cases are missing in one dataset), use key variables to identify and correctly match cases from the two datasets. You can also use key variables with table lookup files. The key variables must have the same names in both datasets. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence. Cases that do not match on the key variables are included in the merged file but are not merged with cases from the other file. Unmatched cases contain values for only the variables in the file from which they are taken; variables from the other file contain the system-missing value.Non-active or active dataset is keyed table. A keyed table, or table lookup file, is a file in which data for each "case" can be applied to multiple cases in the other data file. For example, if one file contains information on individual family members (such as sex, age, education) and the other file contains overall family information (such as total income, family size, location), you can use the file of family data as a table lookup file and apply the common family data to each individual family member in the merged data file.To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Hide details To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Open at least one of the data files that you want to merge. If you have multiple datasets open, make one of the datasets that you want to merge the active dataset. From the menus choose: Data Merge Files Add Variables... Select the dataset or SPSS-format data file to merge with the active dataset.To Select Key Variables Select the variables from the external file variables (+) on the Excluded Variables list. Select Match cases on key variables in sorted files. Add the variables to the Key Variables list.The key variables must exist in both the active dataset and the other dataset. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence

这个简单啊，主成分分析法

spss的主成分分析主要应用在因子分析里，目的是将原来很多的因素，通过他们内在的相关分析，整合成新的一个或多个相对独立的综合因素，来代表原来散乱的因素。例如我们测量客户满意度ue00e设计了10个题目，那数据收集完后，就可以通过因子分析，来看看这10个题目是否能综合成几个因素。通过spss的主成分分析，就可以得出相应结果。结果可能是其中5个题目的相关显著，可以通过一个因素来归纳这5个因素，另外3个、 2个也可以分别组成一个，而且主成分对应的特征值大于1，这样就最后就可以通过3个综合因素来研究和分析客户满意度了。主成分分析可以理解为一种数据的处理理论，也可以理解为一种应用方法。而因子分析则可以理解为一种应用方法，因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子。所以其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的，因为同属于统计学的理论，所以一定要找出两者的区别来。但是如果你只是应用的话，那就没必要考虑两者有什么区别。

结果分析（1）KMO与巴特利特球形检验由表可以知，巴特利特球形检验的统计量值为3960.473，相应的概率P值为0。在显著性水平下，应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异。同时KMO值为0.844，根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项适合做因子分析。（2）公因子方差提取值表示每个变量被公因子表达的多少，一般认为，大于0.7就说明变量被公因子很好地表达。由表可以看出，绝大多数变量的提取值大于0.85，变量能被公因子很好地表达。（3）解释总方差提取方法：主成分分析法（4）旋转成分矩阵提取方法：主成分分析法（5）计算因子得分:因子分析是基于研究各题项之间的内部依赖关系，将一些信息重叠、相关性高的变量指标归结为几个不相关的综合因子的多重统计方法。通过SPSS23.0得出的成分得分系数矩阵，见表，可得到、、、、公因子的得分表达式为：其中、、、、公因子分别代表基础技能，创新能力，资源运用，合作精神，创新思维。

spss如何做主成分分析 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换： u2022将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量； u2022方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息； u2022新变量各自带有独特的专业含义。 住成分分析的作用是： u2022减少指标变量的个数 u2022解决多重相关性问题 步骤阅读 工具/原料 spss20.0 方法/步骤 >01 先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse。打开因素分析对话框 >02 我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中 >03 点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量 >04 因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框 >05 回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果 >06 你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系 >07 第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0%。这三个累计达到了89.5%。

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定，我想知道具体是怎么进行判定的，他的算法、原理是什么？答案1：： 说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之，变量之间相关性越差。举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者- 1），这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。一般来说前三个主成分的贡献率在90%以上，第一个主成分的贡献率在 70%效果就已经很好了。答案2：： 你直接看书吧 那原理我要写一天 才能发给你。。。

如何用spss分析一个量表的效度是用Reliability分析，信度我会了，最好能用截图讲解一下手头有一份量表，效度怎么分析，要分析它的信度和效度，从哪个界面进去htm最后，可透过因子分析(Factor Analysis)技术来进行。至於SPSS的实务操作。再转轴、准则效度(效标效度)和建构效度三种，须视乎你量表本身的逻辑以及背后的理论基础，其中所用的统计技术只需相关系数(Relation Coefficient)就可以了，效度是指，它看似简单。就以这个因子分析的统计过程来论、转轴与否及转轴方法的选用，那麼，网上也有一大堆教程，测量工具能确切测得其所欲测量的特质之程度。最后，你想从量表大堆题目(items)中抽出有用的因子或元素，它的测定大体可以分为内容效度(表面效度)，建议你到图书馆找本书来看看。例如、因子数目的判断。这不是三言两语能说清的，信度是效度的必要条件，下面这个是最常见，你除了手头上的量表，或者要验证量表题目的归类是否与量表本身的结构相符，还同时用了其他的测量方法(methods)测量量表中的特质(traits)，在信度低的情况下，你不妨看看，那麼、因素的解释与命名等等，以检测其建构效度，你可藉建构多重方法多重特质矩阵(Multitrait-multimethod matrix)以检测其效度，应该不太难。又例如：你手头上的量表有一定的逻辑结构。至於SPSS的实务操作，把题目送进SPSS执行，可透过因子分析(Factor Analysis)技术来进行，之后系统自然会跑出一些因子负荷出来；但其间选用哪一种抽取因子方法，建议你先做信度分析，效度不可能高相信你也知道如何用spss分析一个量表的效度： 相信你也知道,效度是指,测量工具能确切测得其所欲测量的特质之程度,它的测定大体可以分为内容效度(表面...如何用spss分析一个量表的效度： 探索性因子分析,验证性因子分析都可以的 统计专业,为您服务不同等级评分量表怎么用SPSS做相容效度检验?一个五分等级、一个七分等级的： 相容效度检验用spss可以做 我替别人做这类的数据分析蛮多的spss信度和效度分析怎么做： spss信度和效度分析怎么做:信度分析信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一...如何用spss做问卷的结构效度分析?： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合...收集的问卷数据(非量表数据)准备用SPSS做信度分析和效度分析,可以吗,如果可以怎么做呢： 不能做的。 所谓信度效度 主要是针对量表,而一般的问卷是无法做的。 所谓量表和问卷是有区别的, 量表...如何用SPSS进行信度、效度分析： 首先,你把A非常同意设置数值为1,B同意为2,C一般为3,D不同意,为4,E非常不同意为5。

1.数据管理专家 Foxtable将Excel、Access、Foxpro以及易表的优势融合在一起，普通用户不需要编写任何代码，即可高效完成日常数据管理工作，真正做到拿来即用。2.程序开发专家 Foxtable不仅是一个优秀的应用软件，同时又是一个高效率的开发工具，几乎人人都能掌握。普通人也能开发出让资深程序员目瞪口呆的软件，不再是天方夜谭。3.报表输出专家 Foxtable提供了四大报表设计工具，既有可视化的，也有使用模板和代码的，不仅能快速设计和输出各种复杂报表，还可轻松开发各种票据套打程序。4.数据统计专家 Foxtable提供了汇总模式、分组统计、交叉统计等多种统计工具，不仅性能卓越，而且使用简单，用户只需单击几次鼠标，即可得到任何想要的统计结果。5.融合B/S和C/S优势 Foxtable创造性地融合了B/S和C/S的优势，用户开发的项目不仅像B/S软件一样可以远程部署，同时又像C/S软件那样，具备良好的用户体验和交互性。6.海量数据管理 Foxtable不仅内建数据库，还支持SQL Server和Oracle，并提供了动态加载、分页加载、后台统计等功能，使得普通用户也能轻松开发海量数据管理系统。、 操作简便 界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 2、 编程方便 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 3、 功能强大 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 4、 全面的数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。 5、 灵活的功能模块组合 SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 6、针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。VB.NET应用范围广泛，而且使用其进行编程会给开发人员带来一种不一样的感觉。可以为程序员们打造一个安全稳定的开发环境。水晶报表可以由很多的方法得到，其中一个就是使用VB.NET来创建，VB.NET水晶报表提供了非常丰富模型以使我们能够在运行时操作属性和方法。如果你正在使用VB.NET开发.Net程序，那么你就不需要再安装其它软件了，因为他已经内嵌在VB.NET中了。 VB.NET水晶报表有下面一些主要的优点：◆快速的报表开发◆能够导出成为复杂的交互性图表◆可以与其它控件一起在WebForm中使用◆能够动态地将报表导出成为.pdf,.doc,xls,html,rtf等多种格式

主成分分析与因子分析及SPSS实现一、主成分分析（1）问题提出在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？这时，主成分分析隆重登场。（2）主成分分析的原理主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则，保证第一个成分的方差最大，然后依次递减。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分可能就包含了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那么这m个成分就成为原始变量的“主成分”，他们包含了原始变量的大部分信息。注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：可见，他们之间存在相关关系，如果我们将坐标轴整体逆时针旋转45°，变成新的坐标系Y1、Y2，如下图：根据坐标变化的原理，我们可以算出：Y1 = sqrt(2)/2 * X1 + sqrt(2)/2 * X2Y2 = sqrt(2)/2 * X1 – sqrt(2)/2 * X2其中sqrt(x)为x的平方根。通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。此时，Y1、Y2变得不再相关，而且Y1方向变异（方差）较大，Y2方向的变异（方差）较小，这时我们可以提取Y1作为X1、X2的主成分，参与后续的统计分析，因为它携带了原始变量的大部分信息。至此我们解决了两个问题：降维和消除共线性。对于二维以上的数据，就不能用上面的几何图形直观的表示了，只能通过矩阵变换求解，但是本质思想是一样的。二、因子分析（一）原理和方法：因子分析是主成分分析的扩展。在主成分分析过程中，新变量是原始变量的线性组合，即将多个原始变量经过线性（坐标）变换得到新的变量。因子分析中，是对原始变量间的内在相关结构进行分组，相关性强的分在一组，组间相关性较弱，这样各组变量代表一个基本要素（公共因子）。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解，得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征，而特殊因子则是原始变量所特有的部分。因子分析强调对新变量（因子）的实际意义的解释。举个例子：比如在市场调查中我们收集了食品的五项指标（x1-x5）:味道、价格、风味、是否快餐、能量，经过因子分析，我们发现了：x1 = 0.02 * z1 + 0.99 * z2 + e1x2 = 0.94 * z1 – 0.01 * z2 + e2x3 = 0.13* z1 + 0.98 * z2 + e3x4 = 0.84 * z1 + 0.42 * z2 + e4x5 = 0.97 * z1 – 0.02 * z2 + e1（以上的数字代表实际为变量间的相关系数，值越大，相关性越大）第一个公因子z1主要与价格、是否快餐、能量有关，代表“价格与营养”第二个公因子z2主要与味道、风味有关，代表“口味”e1-5是特殊因子，是公因子中无法解释的，在分析中一般略去。同时，我们也可以将公因子z1、z2表示成原始变量的线性组合，用于后续分析。（二）使用条件：（1）样本量足够大。通常要求样本量是变量数目的5倍以上，且大于100例。（2）原始变量之间具有相关性。如果变量之间彼此独立，无法使用因子分析。在SPSS中可用KMO检验和Bartlett球形检验来判断。（3）生成的公因子要有实际的意义，必要时可通过因子旋转（坐标变化）来达到。三、主成分分析和因子分析的联系与区别联系：两者都是降维和信息浓缩的方法。生成的新变量均代表了原始变量的大部分信息且互相独立，都可以用于后续的回归分析、判别分析、聚类分析等等。区别：（1）主成分分析是按照方差最大化的方法生成的新变量，强调新变量贡献了多大比例的方差，不关心新变量是否有明确的实际意义。（2）因子分析着重要求新变量具有实际的意义，能解释原始变量间的内在结构。SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。 一、问题提出 男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。 二、分析过程 变量视图： 数据视图（部分）： 菜单选择（分析->降维->因子分析）：打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下： 点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“：上图相关解释：”系数“：为变量之间的相关系数阵列，可以直观的分析相关性。”KMO和Bartlett球形度检验“：用于定量的检验变量之间是否具有相关性。点击”继续“，回到主界面，点击”抽取“，打开对话框。”方法“ =>”主成分“，”输出“=>”未旋转的因子解“和”碎石图“，”抽取“=>”基于特征值“，其余选择默认。解释：①因子抽取的方法：选取默认的主成分法即可，其余方法的计算结果可能有所差异。②输出：”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性（详细介绍见后面）。③抽取：为抽取主成分（因子）的方法，一般是基于特征值大于1，默认即可。点击”继续“，回到主界面，点击”确定“，进入分析。输出的主要表格如下：（1）相关性检验因子分析要求变量之间有相关性，所以首先要进行相关性检验。首先输出的是变量之间的相关系数矩阵：可以直观的看到，变量之间有相关性。但需要检验，接着输出的是相关性检验： 上图有两个指标：第一个是KMO值，一般大于0.7就说明不了之间有相关性了。第二个是Bartlett球形度检验，P值<0.001。综合两个指标，说明变量之间存在相关性，可以进行因子分析。否则，不能进行因子分析。（2）提取主成分和公因子接下来输出主成分结果：这就是主成分分析的结果，表中第一列为10个成分；第二列为对应的”特征值“，表示所解释的方差的大小；第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比；第四列为累计的百分比。一般来说，选择”特征值“大于1的成分作为主成分，这也是SPSS默认的选择。在本例中，成分1和2的特征值大于1，他们合计能解释71.034%的方差，还算不错。所以我们可以提取1和2作为主成分，抓住了主要矛盾，其余成分包含的信息较少，故弃去。下面，输出碎石图，如下： 碎石图来源于地质学的概念。在岩层斜坡下方往往有很多小的碎石，其地质学意义不大。碎石图以特征值为纵轴，成分为横轴。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。接下来，输出提取的成分矩阵：上表中的数值为公因子与原始变量之间的相关系数，绝对值越大，说明关系越密切。公因子1和9个运动项目都正相关（注意跑步运动运动的计分方式，时间越短，分数越高），看来只能称为“综合运动”因子了。公因子2与铁饼、铅球正相关，与1500米跑、400米跑负相关，这究竟代表什么意思呢？看来只能成为“不知所云”因子了。（三）因子旋转前面提取的两个公因子一个是大而全的“综合因子”，一个不知所云，得到这样的结果，无疑是分析的失败。不过，不要灰心，我们可以通过因子的旋转来获得更好的解释。在主界面中点击“旋转”按钮，打开对话框，“方法”=>“最大方差法”，“输出”=>“旋转解”。点击“继续”，回到主界面点击“确认”进行分析。输出结果如下： 这是选择后的成分矩阵。经过旋转，可以看出：公因子1得分越高，所有的跑步和跨栏成绩越差，而跳远、撑杆跳等需要助跑类项目的成绩也越差，所以公因子1代表的是奔跑能力的反向指标，可称为“奔跑能力”。公因子2与铁饼和铅球的正相关性很高，与标枪、撑杆跳等需要上肢力量的项目也正相关，所以该因子可以成为“上肢力量”。经过旋转，可以看出公因子有了更合理的解释。（四）结果的保存在最后，我们还要将公因子储存下来供后续使用。点击“得分”按钮，打开对话框，选中“保存为变量”，方法采用默认的“回归”方法，同时选中“显示因子得分系数矩阵”。SPSS会自动生成2个新变量，分别为公因子的取值，放在数据的最后。同时会输出一个因子系数表格：由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）：F1 = -0.16*Z1+0.161*Z2+0.145*Z3+0.199*Z4-0.131*Z5-0.167*Z6+0.137*Z7+0.174*Z8+0.131*Z9-0.037*Z10F2同理，略去。注意，这里的变量Z1~Z10，F1、F2不再是原始变量，而是标准正态变换后的变量。

余弦相似度：用向量空间中两向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小。余弦值越接近1，表明两个向量的夹角越接近0度，则两个向量越相似。余弦值越接近0，表明两个向量的夹角越接近180度，则两个向量越不相似。u2003u2003如存在向量a=(x1,y1)和向量b=(x2,y2)，由几何定义计算内积a·b=|a||b|cosθ，u2003u2003则根据二维向量引向多维向量A(x1,y1,z1…)和B(x2,y2,z2…)，其中Ai和Bi为向量中的各个分量。u2003u2003

两种聚类方法不一样也正常，本身背后的计算原理就存在一定的差异但是从你这个数据来看，大致是相同的，所以你自己依据哪种更好解释 来选择就好了，或者仔细比较下差异的个案到底放在哪一类合适

第一篇 基础知识篇第1章 SPSS for Windows简介 21.1 SPSS for Windows概述 21.2 SPSS的运行方式 31.3 SPSS模块与安装 31.3.1 SPSS for Windows 17.0模块介绍 31.3.2 SPSS for Windows 17.0安装步骤 41.4 SPSS的主要界面 91.4.1 SPSS的启动 91.4.2 SPSS的数据编辑窗口 101.4.3 SPSS的结果输出窗口 141.5 本章小结 17第2章 数据的基本操作 182.1 建立数据文件 182.1.1 输入数据建立数据文件 192.1.2 直接打开其他格式的数据文件 192.1.3 使用数据库查询建立数据文件 202.1.4 导入文本文件建立数据文件 222.2 编辑数据文件 222.2.1 输入数据 232.2.2 定义数据属性 232.2.3 插入或删除数据 322.2.4 数据的排序 332.2.5 选择个案 342.2.6 转置数据 362.2.7 合并数据文件 372.2.8 数据的分类汇总 422.2.9 数据菜单的其他功能 452.3 数据加工 462.3.1 数据转换 462.3.2 数据手动分组（编码） 492.3.3 数据自动分组（编码） 532.3.4 产生计数变量 542.3.5 数据秩（序）的确定 562.3.6 替换缺失值 592.4 数据文件的保存或导出 602.4.1 保存数据文件 602.4.2 导出数据文件 612.5 本章小结 62第3章 统计图表绘制 633.1 条形图 633.2 线图 693.3 面积图 713.4 饼图 733.5 高低图 753.6 箱图 773.7 直方图 793.8 本章小结 80第4章 基础统计描述 814.1 数理统计量概述 814.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean） 814.1.2 中位数（Median） 824.1.3 众数（Mode） 824.1.4 全距（Range） 834.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation） 834.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 844.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 854.2 数据描述 854.3 频数分析 884.4 探索分析 924.5 交叉列联表分析 974.6 比率分析 1034.7 P-P图、Q-Q图 1064.8 本章小结 108第二篇 SPSS统计分析常用模块篇第5章 均值分析与方差分析 1105.1 均值分析 1115.2 方差分析概述 1175.2.1 方差分析的基本原理 1175.2.2 方差分析的概念和假设 1195.3 单因素方差分析 1195.4 多因素方差分析 1295.5 重复度量 1395.5.1 数据重构 1415.5.2 重复度量 1435.6 协方差分析 1495.6.1 非饱和模型的SPSS操作 1505.6.2 饱和模型的SPSS操作 1535.7 本章小结 155第6章 参数检验 1566.1 参数检验概述 1576.1.1 参数检验问题的提出 1576.1.2 参数检验的基本步骤 1586.2 单样本T检验 1596.2.1 单样本T检验的基本方法 1596.2.2 单样本T检验的实例 1606.3 独立样本T检验 1646.3.1 独立样本T检验的基本方法 1646.3.2 独立样本T检验的实例 1656.4 配对样本T检验 1686.4.1 配对样本T检验的基本方法 1686.4.2 配对样本T检验的实例 1696.5 本章小结 172第7章 非参数检验 1737.1 卡方检验 1747.1.1 卡方检验的基本原理 1747.1.2 卡方检验的实例 1757.2 二项分布检验 1797.2.1 二项分布检验的基本原理 1797.2.2 二项分布检验的实例 1797.3 游程检验 1827.3.1 游程检验的基本原理 1827.3.2 游程检验的实例 1827.4 单个样本K-S检验 1857.4.1 单个样本K-S检验的基本原理 1857.4.2 单个样本K-S检验的实例 1867.5 两个独立样本的非参数检验 1907.5.1 两个独立样本Mann-Whitney U检验 1917.5.2 两个独立样本非参数检验的实例 1917.6 K个独立样本的非参数检验 1957.7 两个相关样本的非参数检验 2007.8 K个相关样本的非参数检验 2047.9 本章小结 207第8章 相关分析 2088.1 简单相关分析 2088.1.1 简单相关分析的基本思想 2088.1.2 相关系数 2098.1.3 简单相关分析的操作步骤 2118.2 散点图 2138.3 偏相关分析 2168.4 本章小结 218第9章 回归分析 2199.1 线性回归 2209.1.1 线性回归的基本原理 2209.1.2 SPSS线性回归 2239.1.3 一元线性回归 2299.1.4 多元线性回归 2369.2 非线性回归 2419.2.1 非线性回归的基本原理 2419.2.2 SPSS非线性回归 2419.3 曲线估计 2489.4 logistic回归 2549.5 本章小结 263第10章 聚类分析 26410.1 聚类分析概述 26510.1.1 聚类分析的基本原理 26510.1.2 聚类分析的基本方法 26610.1.3 不相似测度的度量方法 26810.2 系统聚类分析 27110.3 二阶聚类分析 28010.4 K-均值聚类分析 29210.5 本章小结 300第11章 判别分析 30211.1 判别分析的基本原理 30311.2 SPSS判别分析 30311.3 本章小结 314第12章 因子分析与主成分分析 31512.1 基本原理 31612.1.1 主成分分析 31612.1.2 因子分析 31612.1.3 方法用途 31712.1.4 使用条件 31712.1.5 常用概念和分析步骤 31812.1.6 主成分和公因子数量的确定 31812.1.7 主成分和因子分析的联系与区别 31912.2 因子分析 32012.2.1 因子分析的数学模型 32012.2.2 因子分析的基本方法 32012.2.3 因子分析的实例 32112.3 主成分分析 32712.3.1 主成分分析的数学模型 32812.3.2 主成分分析的基本方法 32812.3.3 主成分分析的实例 32912.4 本章小结 338第13章 可靠性分析 33913.1 可靠性分析概述 34013.1.1 可靠性分析的基本原理 34013.1.2 可靠性分析的基本方法 34113.2 SPSS可靠性分析 34213.3 可靠性分析的其他问题 34813.3.1 拆半可靠性系数模型 34813.3.2 Guttman模型 35113.3.3 平行模型 35213.4 本章小结 353第14章 时间序列分析 35414.1 时间序列分析概述 35514.1.1 时间序列数据及其分析方法 35514.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 35514.1.3 SPSS时间序列分析功能 35914.2 时间序列数据的预处理 35914.2.1 定义日期变量 36014.2.2 创建时间序列 36114.2.3 填补缺失数据 36514.3 指数平滑法 36714.4 自回归模型 37114.5 ARIMA模型 37814.6 周期性分解 38614.7 本章小结 390第15章 生存分析 39115.1 生存分析概述 39215.2 寿命表法 39315.3 Kaplan-Meier分析 39815.4 Cox回归分析 40515.5 本章小结 412第三篇 SPSS 17.0行业应用实例篇第16章 SPSS行业应用实例——社会调查与统计 41416.1 全国各地区农民家庭收支的分布规律分析 41416.1.1 实例内容说明 41416.1.2 实现方法分析 41516.1.3 具体操作步骤 41616.2 判定新生婴儿的性别比例是否正常 43416.2.1 实例内容说明 43416.2.2 实现方法分析 43516.2.3 具体操作步骤 436第17章 SPSS行业应用实例——市场研究/企业数据分析 44017.1 某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析 44017.1.1 实例内容说明 44017.1.2 实现方法分析 44117.1.3 具体操作步骤 44217.2 汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析 45517.2.1 实例内容说明 45517.2.2 实现方法分析 45517.2.3 具体操作步骤 456第18章 SPSS行业应用实例——证券金融统计 46118.1 股票日历效应分析 46118.1.1 实例内容说明 46118.1.2 实现方法分析 46218.1.3 具体操作步骤 46218.2 汇率影响因素分析 48918.2.1 实例内容说明 48918.2.2 实现方法分析 49018.2.3 具体操作步骤 491第19章 SPSS行业应用实例——医学统计 51319.1 两组不同治疗方法的生存率分析 51319.1.1 实例内容说明 51319.1.2 实现方法分析 51419.1.3 具体操作步骤 51419.2 判断不同群体的患病比例有无差异 52019.2.1 实例内容说明 52019.2.2 实现方法分析 52119.2.3 具体操作步骤 521第20章 SPSS行业应用实例——生物学统计 53020.1 判断某种元素的缺乏是否对另一种元素含量有影响 53020.1.1 实例内容说明 53020.1.2 实现方法分析 53120.1.3 具体操作步骤 53220.2 根据动物身体属性数据分析个体之间的相似性 53520.2.1 实例内容说明 53520.2.2 实现方法分析 53520.2.3 具体操作步骤 535

SPSS自带案例数据文件介绍及说明SPSS自带案例数据文件介绍及说明SPSS初学者对案例数据文件的需求很大，其实在SPSS软件包安装过程中，这些文件已经自动放在你的电脑硬盘中了。那么如何找到它呢，我前面介绍过“SPSS自带案例数据从哪里下载”，需要的同学可以自行查找或下载，今天分享SPSS自带案例数据文件说明，详见下文：accidents.sav该假设数据文件涉及某保险公司，该公司正在研究给定区域内汽车事故的年龄和性别风险因子。每个个案对应一个年龄类别和性别类别的交叉分类。adl.sav 该假设数据文件涉及在确定针对脑卒中患者的建议治疗类型的优点方面的举措。医师将女性脑卒中患者随机分配到两组中的一组。第一组患者接受标准的物理治疗， 而第二组患者则接受附加的情绪治疗。在进行治疗的三个月时间里，将为每个患者进行一般日常生活行为的能力评分并作为原始变量。advert.sav该假设数据文件涉及某零售商在检查广告支出与销售业绩之间的关系方面的举措。为此，他们收集了过去的销售数字以及相关的广告成本。aflatoxin.sav该假设数据文件涉及对谷物的黄曲霉毒素的检测，该毒素的浓度会因谷物产量的不同（不同谷物之间及同种谷物之间）而有较大变化。谷物加工机从 8 个谷物产量的每一个中收到 16 个样本并以十亿分之几 (PPB) 为单位来测量黄曲霉毒素的水平。anorectic.sav 在研究厌食/暴食行为的标准症状参照时，研究人员1对 55 名已知存在进食障碍的青少年进行了调查。其中每名患者每年都将进行四次检查，因此总观测数为 220。在每次观测期间，将对这些患者按 16 种症状逐项评分。但 71 号和 76 号患者的症状得分均在时间点 2 缺失，47 号患者的症状得分在时间点 3 缺失，因此有效观测数为 217。bankloan.sav该假设数据文件涉及某银行在降低贷款拖欠率方面的举措。该文件包含 850 位过去和潜在客户的财务和人口统计信息。前 700 个个案是以前曾获得贷款的客户。剩下的 150 个个案是潜在客户，银行需要按高或低信用风险对他们进行分类。bankloan_binning.sav该假设数据文件包含 5,000 位过去客户的财务和人口统计信息。behavior.sav在一个经典示例中2，52 名学生被要求以 10 点的标度对 15 种情况和 15 种行为的组合进行评价，该 10 点的标度从 0 = “极得体”到 9 = “极不得体”。平均值在个人值之上，值被视为相异性。behavior_ini.sav该数据文件包含 behavior.sav的二维解的初始配置。brakes.sav该假设数据文件涉及某生产高性能汽车盘式制动器的工厂的质量控制。该数据文件包含对 8 台专用机床中每一台的 16 个盘式制动器的直径测量。盘式制动器的目标直径为 322 毫米。breakfast.sav在一项经典研究中3，21 名 Wharton School MBA 学生及其配偶被要求按照喜好程度顺序对15 种早餐食品进行评价，从 1 =他们的喜好根据六种不同的情况加以记录，从“全部喜欢”到“只带饮料的快餐”。breakfast-overall.sav该数据文件只包含早餐食品喜好的第一种情况，即“全部喜欢”。broadband_1.sav该假设数据文件包含各地区订制了全国宽带服务的客户的数量。该数据文件包含 4 年期间 85 个地区每月的订户数量。broadband_2.sav该数据文件和 broadband_1.sav一样，但包含另外三个月的数据。car_insurance_claims.sav在别处被提出和分析的4关于汽车损坏赔偿的数据集。平均理赔金额可以当作其具有伽玛分布来建模，通过使用逆关联函数将因变量的平均值与投保者年龄、车辆类型和车龄的线性组合关联。提出理赔的数量可以作为刻度权重。car_sales.sav该数据文件包含假设销售估计值、订价以及各种品牌和型号的车辆的物理规格。订价和物理规格可以从 edmunds.com和制造商处获得。car_sales_uprepared.sav这是 car_sales.sav 的修改版本，不包含字段的任何已转换版本。carpet.sav在一个常用示例 5中，一家公司非常重视一种新型地毯清洁用品的市场营销，希望检验以下五种因素对消费者偏好的影响：包装设计、品牌名称、价格、优秀家用品标志和退货保证。包装设计有三个因子级别，每个因子级别因刷体位置而不同；有三个品牌名称（K2R、Glory和Bissell）；有三个价格水平；最后两个因素各有两个级别（有或无）。十名消费者对这些因素所定义的 22 个特征进行了排序。变量优选包含对每个概要文件的平均等级的排序。低等级与高偏好相对应。此变量反映了对每个概要文件的偏好的总体度量。carpet_prefs.sav该数据文件所基于的示例和在 carpet.sav中所描述的一样，但它还包含从 10 位消费者的每一位中收集到的实际排列顺序。消费者被要求按照从最喜欢到最不喜欢的顺序对 22 个产品概要文件进行排序。carpet_plan.sav中定义了变量 PREF1到 PREF22包含相关特征的标识。catalog.sav该数据文件包含某编目公司出售的三种产品的假设每月销售数据。同时还包括 5 个可能的预测变量的数据。catalog_seasfac.sav除添加了一组从“季节性分解”过程中计算出来的季节性因素和附带的日期变量外，该数据文件和 catalog.sav是相同的。cellular.sav该假设数据文件涉及某便携式电话公司在减少客户流失方面的举措。客户流失倾向分被应用到帐户，分数范围从 0 到 100。得到 50 分或更高分数的帐户可能会更换提供商。ceramics.sav该假设数据文件涉及某制造商在确定新型优质合金是否比标准合金具有更高的耐热性方面的举措。每个个案代表对一种合金的单独检验；个案中会记录合金的耐热极限。cereal.sav该假设数据文件涉及一份 880 人参于的关于早餐喜好的民意调查，该调查记录了参与者的年龄、性别、婚姻状况以及生活方式是否积极（根据他们是否每周至少做两次运动）。每个个案代表一个单独的响应者。clothing_defects.sav这是关于某服装厂的质量控制过程的假设数据文件。检验员要对工厂中每次大批量生产的服装进行抽样检测并清点不合格的服装的数量。coffee.sav这是关于六种冰咖啡的认知品牌形象6的数据文件。对于 23 种冰咖啡特征属性中的每种属性，人们选择了由该属性所描述的所有品牌。为保密起见，六种品牌用 AA、BB、CC、DD、EE 和FF 来表示。contacts.sav该假设数据文件涉及一组公司计算机销售代表的联系方式列表。根据这些销售代表所在的公司部门及其公司的等级来对每个联系方式进行分类。同时还记录了最近一次的销售量、最近一次销售距今的时间和所联系公司的规模。creditpromo.sav该假设数据文件涉及某百货公司在评价最新信用卡促销的效果方面的举措。为此，随机选择了500 位持卡人。其中一半收到了宣传关于在接下来的三个月内降低消费利率的广告。另一半收到了标准的季节性广告。customer_dbase.sav该假设数据文件涉及某公司在使用数据仓库中的信息来为最有可能回应的客户提供特惠商品方面的举措。随机选择客户群的子集并为其提供特惠商品，同时记录下他们的回应。customer_information.sav该假设数据文件包含客户邮寄信息，如姓名和地址。customer_subset.sav来自 customer_dbase.sav的拥有 80 个个案的子集。debate.sav该假设数据文件涉及在某政治辩论前后对该辩论的参与者所做的调查的成对回答。每个个案对应一个单独的响应者。debate_aggregate.sav该假设数据文件汇总了 debate.sav中的回答。每个个案对应一个辩论前后的偏好的交叉分类。demo.sav这是关于购物客户数据库的假设数据文件，用于寄出每月的商品。将记录客户对商品是否有回应以及各种人口统计信息。demo_cs_1.sav该假设数据文件涉及某公司在汇编调查信息数据库方面的举措的第一步。每个个案对应不同的城市，并记录地区、省、区和城市标识。demo_cs_2.sav该假设数据文件涉及某公司在汇编调查信息数据库方面的举措的第二步。每个个案对应来自第一步中所选城市的不同的家庭单元格，并记录地区、省、区、市、子区和单元格标识。还包括设计前两个阶段的抽样信息。demo_cs.sav该假设数据文件包含用复杂抽样设计收集的调查信息。每个个案对应不同的家庭单元格，并记录各种人口统计和抽样信息。dmdata.sav该假设数据文件包含直销公司的人口统计学和购买信息。dmdata2.sav包含收到试验邮寄的联系人子集的信息，dmdata3.sav包含未收到试验邮寄的其余联系人的信息。dietstudy.sav该假设数据文件包含对 "Stillman diet" 7 的研究结果。每个个案对应一个单独的主体，并记录其在实行饮食方案前后的体重（磅）以及甘油三酸酯的水平（毫克/100 毫升）。dvdplayer.sav这是关于开发新的 DVD 播放器的假设数据文件。营销团队用原型收集了焦点小组数据。每个个案对应一个单独的被调查用户，并记录他们的人口统计信息及其对原型问题的回答。german_credit.sav该数据文件取自加州大学欧文分校的 Repository of Machine Learning Databases 8中的"German credit" 数据集。grocery_1month.sav该假设数据文件是在数据文件 grocery_coupons.sav的基础上加上了每周购物“累计”，所以每个个案对应一个单独的客户。所以，一些每周更改的变量消失了，而且现在记录的消费金额是为期四周的研究过程中的消费金额之和。grocery_coupons.sav该假设数据文件包含由重视顾客购物习惯的杂货连锁店收集的调查数据。对每位顾客调查四周，每个个案对应一个单独的顾客周，并记录有关顾客购物地点和方式的信息（包括那一周里顾客在杂货上的消费金额）。guttman.savBell 9创建了一个表，用来阐释可能的社会群体。Guttman 10引 用了该表的一部分，其中包括五个变量，用于描述以下七个理论社会群体的社会交往、对群体的归属感、成员的物理亲近度以及关系正式性：观众（比如在足球比赛 现场的人们）、听众（比如在剧院或听课堂讲座的人们）、公众（比如报纸或电视观众）、组织群体（与观众类似但具有紧密的关系）、初级群体（关系密切）、次 级群体（自发组织）及现代社区（因在物理上亲近而导致关系松散并需要专业化服务）。health_funding.sav该假设数据文件包含关于保健基金（每 100 人的金额）、发病率（每 10,000 人的比率）以及保健提供商拜访率（每 10,000 的比率）的数据。每个个案代表不同的城市。hivassay.sav该假设数据文件涉及某药物实验室在开发用于检测 HIV 感染的快速化验方面的举措。化验结果为八个加深的红色阴影，如果有更深的阴影则表示感染的可能性很大。用 2,000 份血液样本来进行实验室试验，其中一半受到 HIV 感染而另一半没有受到感染。hourlywagedata.sav该假设数据文件涉及在政府机关和医院工作的具有不同经验水平的护士的时薪。insurance_claims.sav该假设数据文件涉及某保险公司，该公司希望构建一个模型用于标记可疑的、具有潜在欺骗性的理赔。每个个案代表一次单独的理赔。insure.sav该假设数据文件涉及某保险公司，该公司正在研究指示客户是否会根据 10 年的人寿保险合同提出理赔的风险因子。数据文件中的每个个案代表一副根据年龄和性别进行匹配的合同，其中一份记录了一次理赔而另一份则没有。judges.sav该假设数据文件涉及经过训练的裁判（加上一个体操爱好者）对 300 次体操表演给出的分数。每行代表一次单独的表演；裁判们观看相同的表演。kinship_dat.savRosenberg 和 Kim 11 开始分析 15 个亲属关系项（伯母、兄弟、表兄妹、女儿、父亲、孙女、祖父、祖母、孙子、母亲、侄子或外甥、侄女或外甥女、姐妹、儿子和叔叔）。他们让四组大学生（两组 女同学，两组男同学）根据相似程度将各项排序。他们让其中的两组同学（一组女同学，一组男同学）进行了两次排序，第二次排序和第一次排序采取的标准不同。 这样，一共得到六组“源”。每个源对应一个 15 x 15 的近似值矩阵，其单元格中的值等于源中的人数减去此源中对象被划分的次数。kinship_ini.sav该数据文件包含 kinship_dat.sav的三维解的初始配置。kinship_var.sav该数据文件包含自变量 gender、gener(ation) 和 degree (of separation)，这些变量可用于解释 kinship_dat.sav的解的维数。具体而言，它们可用来将解的空间限制为这些变量的线性组合。marketvalues.sav该数据文件涉及 1999–2000 年间 Algonquin，Ill. 地区新的房屋开发中的住房销售。这些销售仅仅来自公众记录。nhis2000_subset.sav美国健康访问调查 (NHIS) 是针对美国全体公民的大型人口调查。该调查对美国的具有全国代表性的家庭样本进行了面对面的访问，并获取了每个家庭的成员的健康行为和健康状态的人口统计 信息和观察数据。该数据文件包含取自 2000 年调查信息的子集。国家健康统计中心。2000年美国健康访问调查。公用数据文件和文档。ftp://ftp.cdc.gov/pub/Health_Statistics/NCHS/Datasets/NHIS/2000/。2003 年发布。ozone.sav这些数据包含了用来根据其余变量预测臭氧浓度的六个气象变量的 330 个观察值。在以前的研究人员中，12和 13发现了这些变量之间的非线性，这妨碍了标准回归方法。pain_medication.sav该假设数据文件包含用于治疗慢性关节炎疼痛的抗炎药的临床试验结果。我们感兴趣的是该药见效的时间以及它和现有药物的比较。patient_los.sav该假设数据文件包含被医院确诊为疑似心肌梗塞（即 MI 或“心脏病发作”）的患者的治疗记录。每个个案对应一位单独的患者，并记录与其住院期有关的一些变量。patlos_sample.sav该假设数据文件包含在治疗心肌梗塞（即 MI 或“心脏病发作”）期间收到溶解血栓剂的患者的样本治疗记录。每个个案对应一位单独的患者，并记录与其住院期有关的一些变量。poll_cs.sav该假设数据文件涉及民意测验专家在确定正式立法前公众对法案的支持水平方面的举措。个案对应注册的选民。每个个案记录选民居住的县、镇、区。poll_cs_sample.sav该假设数据文件包含在 poll_cs.sav中列出的选民的样本。该样本是根据 poll.csplan中指定的设计来选取的，而且该数据文件记录包含概率和样本权重。请注意，由于该抽样计划使用与大小成正比 (PPS) 方法，因此，还有一个文件 (poll_jointprob.sav) 包含联合选择概率。在选取了样本之后，对应于选民人群统计信息及其对提交法案的意见的附加变量将被收集并添加到数据文件。property_assess.sav该假设数据文件涉及某县资产评估员在利用有限的资源不断更新资产价值评估方面的举措。个案对应过去一年中县里所出售的资产。数据文件中的每个个案记录资产所在的镇、最后评估资产的评估员、该次评估距今的时间、当时的估价以及资产的出售价格。property_assess_cs.sav该假设数据文件涉及某州资产评估员在利用有限的资源不断更新资产价值评估方面的举措。个案对应该州的资产。数据文件中的每个个案记录资产所在的县、镇和区，最后一次评估距今的时间以及当时的估价。property_assess_cs_sample.sav该假设数据文件包含在 property_assess_cs.sav中列出的资产的样本。该样本是根据property_assess.csplan中指定的设计来选取的，而且该数据文件记录包含概率和样本权重。在选取了样本之后，附加变量 Current value将被收集并添加到数据文件。recidivism.sav该假设数据文件涉及某政府执法机构在了解其管辖区域内的屡犯率方面的举措。每个个案对应先前的一名罪犯，并记录其人口统计信息和第一次犯罪的详细资料；如果在第一次被捕后两年内又第二次被捕，则还将记录两次被捕间隔的时间。recidivism_cs_sample.sav该假设数据文件涉及某政府执法机构在了解其管辖区域内的屡犯率方面的举措。每个个案对应在2003 年 6 月期间第一次被捕释放的先前的一名罪犯，并记录其人口统计信息和第一次犯罪的详细资料，及其第二次被捕的数据（如果发生在 2006 年 6 月底之前）。根据recidivism_cs.csplan中指定的抽样计划从抽样部门选择罪犯；该计划使用与大小成正比 (PPS)方法，因此，还有一个文件 (recidivism_cs_jointprob.sav) 包含联合选择概率。rfm_transactions.sav此假设数据文件包含购买交易数据，即每笔交易的购买日期、购买商品和消费金额。salesperformance.sav这是关于评估两个新的销售培训课程的假设数据文件。60 名员工被分成 3 组且都接受标准的培训。另外，组 2 接受技术培训；组 3 接受实践教程。在培训课程结束时，对每名员工进行测验并记录他们的分数。数据文件中的每个个案代表一名单独的受训者，并记录其被分配到的组以及测验的分 数。satisf.sav该假设数据文件涉及某零售公司在 4 个商店位置所进行的满意度调查。总共对 582 位客户进行了调查，每个个案代表一位单独客户的回答。screws.sav该数据文件包含关于螺钉、螺栓、螺母和图钉的特征的信息14。shampoo_ph.sav这是关于某发制品厂的质量控制的假设数据文件。在规定的时间间隔对六批独立输出的产品进行检测并记录它们的 pH 值。目标范围是 4.5–5.5。ships.sav<

曼-惠特尼u检验（mann-whitneyutest）曼-惠特尼u检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，是由h.b.mann和d.r.whitney于1947年提出的。mann-whitneyu检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。简单的说，该检验是与独立样本t检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时，可以使用该检验。其假设基础是：若两个样本有差异，则他们的中心位置将不同，属于非参数检验。菜单操作：点击“分析”选择“非参数检验”再选择“旧对话框——两个独立样本检验。

首先你需要了解一下生存分析的基本知识，我认为做K-M分析主要分为两步：1、数据整理2、统计分析第一步：数据整理建议在excel下整理数据，数据集主要包括生存时间（time）、结局（censor）、分析变量。其中生存时间的单位要统一：均为月或日（根据实际情况制定）；结局事件主要是指：非删失与删失。为（1、0）两分类数据分析变量：分析的变量（分类变量）第二步：统计分析a、导入数据b、“分析”---“生存函数”---“kaplan-meier” 时间（T）处选择生存时间变量 状态（U）处选择结局变量 因子（F）出选择分析变量需要注意：状态（U）处的定义事件：如果你之前将非删失定为0;删失定为1。那门你这里“说明已发生事件的值”要选择0。c、点击确定。

K-M曲线变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活1将time拉入时间对话框2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”3将group拉入因子对话框4点击“选项”按钮，进行设置，选择生存图5点击“比较因子”按钮，进行设置设置如下：勾选对数秩6回到主对话框，点击“确定”输出结果。统计专业研究生工作室为您服务

K-M曲线变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活1将time拉入时间对话框2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”3将group拉入因子对话框4点击“选项”按钮，进行设置，选择生存图5点击“比较因子”按钮，进行设置设置如下：勾选对数秩6回到主对话框，点击“确定”输出结果。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我

这种数据输入0就可以了

变异系数的计算公式为：变异系数 C·V =（ 标准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%。变异系数（coefficient of variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值，但是温度的平均值会改变，因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。扩展资料：SPSS产品特点：1、操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2、编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3、功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。参考资料来源：百度百科-SPSS参考资料来源：百度百科-变异系数

SPSS比较男女性别差异主要分为以下几个步骤：第一步、将数据导入到SPSS中，并选择上方菜单栏中的分析-描述统计-交叉表。如图所示：第二步、选择交叉表里面的用户序号-格式。如图所示：第三步、选择计数中的观察值，百分比中的行，非整数权重的四舍五入单元格计数。如图所示：第四步、得出结果：卡方检验差异不显著。故得出结论：男女在2个外观上不存在显著差异。如图所示：扩展资料：SPSS比较差异的优点操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。模块组合SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。参考资料来源：百度百科-SPSS

如果您做的是单因素分析，t检验或方差分析就可以了，如果是多因素分析，则需要考虑多因素方差分析模型。

目录第1篇 SPSS概述第1章 SPSS Statistics17.0基础1.1 SPSS简介1.1.1 SPSS的产生与发展1.1.2 SPSS .0的新特性1.1.3 SPSS与其他常用统计软件比较1.1.4 SPSS的主要应用领域简介1.2 SPSS .0窗口简介1.2.1 数据编辑窗口SPSS Statistics Data Editor1.2.2 结果浏览窗口（SPSS Statistics Viewer）1.2.3 程序编辑窗口SPSS Statistics Syntax Editor1.2.4 VBs宏程序编辑窗口Script1.3 SPSS .0的帮助系统1.3.1 对话框上的Help按钮1.3.2 主题词获得帮助——Topics过程1.3.3 新手入门——Tutorial过程1.3.4 实例学习——Case Studies过程1.3.5 统计教练——Statistics Coach过程1.3.6 语法指南——Command Syntax Reference过程1.3.7 算法介绍——Algorithms过程1.3.8 访问SPSS官方主页1.4 本章小结第2篇 数据文件的建立与整理第2章 SPSS数据文件的建立与编辑2.1 变量定义与数据输入2.1.1 定义新变量2.1.2 数据的录入与编辑2.2 数据文件的创建与保存——File菜单详解2.2.1 新建SPSS数据文件2.2.2 导入其他类型数据文件2.2.3 保存数据文件2.2.4 File菜单的其他命令2.3 数据文件的编辑与管理——Edit/Utilities菜单详解2.3.1 Edit菜单详解2.3.2 Utilities菜单详解2.4 本章小结第3章 SPSS数据文件的整理3.1 数据文件整理概述3.1.1 数据文件的整理在实际工作中的重要性3.1.2 一个数据文件整理的案例3.2 数据文件的整理——Data菜单详解3.2.1 观测量排序——Sort Case过程3.2.2 数据文件转置——Transpose过程3.2.3 数据格式重排——Restructure过程3.2.4 数据文件合并——Merge File子菜单3.2.5 数据分类汇总——Aggregate过程3.2.6 数据文件的拆分——Split File过程3.2.7 选择观测量——Select Cases过程3.2.8 观测量加权——Weight Cases过程3.2.9 Data菜单其他过程简介3.3 变量的变换和计算——Transform菜单详解3.3.1 变量计算——Compute Variable过程3.3.2 变量值标识——Count Values within Cases过程3.3.3 变量重新赋值——Recode into Same Variables/ Recode Into Different Variables过程3.3.4 变量值秩排序——Rank Cases过程3.3.5 Transform菜单其他过程简介3.4 本章小结第4章 SPSS统计图形4.1 统计图形概述4.1.1 Graph菜单简介4.1.2 常用统计图形简介4.2 常见统计图形4.2.1 条形图（Bar Charts）4.2.2 线图（Line Charts）4.2.3 面积图（Area Charts）4.2.4 饼图（Pie Charts）4.2.5 高低图（High-Low Charts）4.2.6 帕累托图（Pareto Charts）4.2.7 质量控制图（Control Charts）4.2.8 箱图（Boxplot）与误差条图（Error Bar）4.2.9 金字塔图（Population Pyramid）4.2.10 散点图（Scatter/Dot）4.2.11 直方图（Histogram）4.2.12 P-P图&Q-Q图4.2.13 ROC曲线4.2.14 时间序列图（Time Series Charts）4.3 SPSS图形编辑4.3.1 图形编辑概述4.3.2 图形基本设定——Edit菜单4.3.3 图形高级设定——Options菜单&Elements菜单4.4 交互式统计图形4.4.1 交互式统计图形概述4.4.2 交互式条图的界面4.4.3 交互式条图实例4.5 本章小结第5章 SPSS报表5.1 简单记录报表——Reports子菜单5.1.1 在线分析处理——OLAP过程5.1.2 观测量汇总——Case Summaries过程5.1.3 生成商务报表——Report Summaries in Rows/Columns过程5.2 高级报表——Tables子菜单5.2.1 定义复选变量集——Multiple Response Sets过程5.2.2 定制报表——Custom Tables过程5.3 本章小结第3篇 统计分析第6章 描述性统计分析6.1 描述性统计量6.1.1 描述性统计量6.1.2 Descriptive Statistics子菜单概述6.2 频数分布表分析——Frequencies过程6.2.1 Frequencies过程的操作界面6.2.2 引例6.3 最基础的统计量分析——Descriptive过程6.3.1 Descriptive过程的操作界面6.3.2 引例及结果解释6.4 探索性分析——Explore过程6.4.1 Explore过程的操作界面6.4.2 引例及结果解释6.5 列联表分析——Crosstabs过程6.5.1 Crosstabs过程的操作界面6.5.2 引例6.5.3 结果解释6.6 相对比描述——Ratio过程6.6.1 Ratio过程的操作界面6.6.2 引例及结果解释6.7 本章小结第7章 均值比较与t检验7.1 t检验简介7.1.1 t检验的概念及一般步骤7.1.2 t检验的类型7.2 均值描述——Means过程7.2.1 Means过程的操作界面7.2.2 引例及结果解释7.2.3 分组变量的层次说明7.3 单样本t检验——One-Sample T Test过程7.3.1 单样本t检验的一般步骤7.3.2 One-Sample T Test过程的操作界面7.3.3 引例及结果解释7.4 独立两样本t检验——Independent-Sample T Test过程7.4.1 独立两样本t检验的一般步骤7.4.2 Independent-Sample T Test过程的操作界面7.4.3 引例及结果解释7.5 配对样本t检验——Paired-Sample T Test过程7.5.1 配对样本t检验一般步骤7.5.2 Paired-Sample T Test过程的操作界面7.5.3 引例及结果解释7.6 本章小结第8章 方差分析8.1 方差分析简介8.1.1 方差分析的提出8.1.2 方差分析的基本概念8.1.3 方差分析的类型8.2 单因素方差分析——One-Way ANOVA过程8.2.1 单因素方差分析简介8.2.2 One-Way ANOVA过程的操作界面8.2.3 引例及结果解释8.3 多因素方差分析——Univariate过程（1）8.3.1 多因素方差分析简介8.3.2 Univariate过程的操作界面8.3.3 引例及结果解释8.4 协方差分析——Univariate过程（2）8.4.1 协方差分析简介8.4.2 引例及结果解释8.4.3 小结8.5 本章小结第9章 相关分析9.1 相关分析简介9.1.1 相关分析的概念9.1.2 Correlate子菜单概述9.2 两变量相关分析——Bivariate过程9.2.1 两变量相关分析简介9.2.2 Bivariate过程的操作界面9.2.3 引例及结果解释9.3 偏相关分析——Partial过程9.3.1 偏相关分析简介9.3.2 Partial过程的操作界面9.3.3 引例及结果解释9.4 距离分析——Distances过程9.4.1 距离分析简介9.4.2 Distances过程的操作界面9.4.3 引例及结果解释9.5 本章小结第10章 回归分析10.1 回归分析简介10.1.1 回归分析的概念10.1.2 回归分析的应用10.1.3 回归分析的类型10.1.4 回归分析的一般步骤10.2 线性回归——Linear过程10.2.1 线性回归简介10.2.2 Linear过程的操作界面10.2.3 一元线性回归的例子10.2.4 多元线性回归的例子10.2.5 小结10.3 曲线拟合——Curve Estimation过程10.3.1 曲线拟合简介10.3.2 Curve Estimation过程的操作界面10.3.3 引例及结果解释10.4 二分类变量Logistic回归——Binary Logistic过程10.4.1 Logistic回归简介10.4.2 Binary Logistic过程的操作界面10.4.3 引例及结果解释10.4.4 小结10.5 非线性回归——Nonlinear过程10.5.1 非线性回归简介10.5.2 Nonlinear过程的操作界面10.5.3 引例及结果解释10.5.4 小结10.6 本章小结第11章 聚类分析与判别分析11.1 聚类分析与判别分析相关原理简介11.1.1 聚类分析11.1.2 判别分析11.2 K-均值聚类分析——K-means Cluster过程11.2.1 K-均值聚类法基本原理11.2.2 K-means Cluster过程界面操作介绍11.2.3 引例及结果解释11.3 系统聚类法——Hierarchical Cluster过程11.3.1 系统聚类法基本原理11.3.2 Hierarchical Cluster过程界面操作介绍11.3.3 引例及结果解释11.4 两步聚类法——TwoStep Cluster过程11.4.1 两步聚类法基本原理11.4.2 TwoStep Cluster过程界面操作介绍11.4.3 引例及结果解释11.5 判别分析——Discriminant过程11.5.1 判别分析基本原理11.5.2 Discriminant过程界面操作介绍11.5.3 引例及结果解释11.6 本章小结第12章 因子分析与对应分析12.1 因子分析——Factor Analysis过程12.1.1 因子分析基本原理12.1.2 Factor Analysis过程界面操作介绍12.1.3 引例及结果解释12.2 简单对应分析——Correspondence Analysis过程12.2.1 简单对应分析基本原理12.2.2 Correspondence Analysis过程界面操作介绍12.2.3 引例及结果分析12.3 最优尺度分析——Optimal Scaling过程初步认识12.4 本章小结第13章 非参数检验13.1 非参数检验相关原理简介13.1.1 非参数检验的概念13.1.2 非参数检验的优缺点13.1.3 非参数检验的类型13.2 分布类型的检验13.2.1 卡方检验——Chi-Square过程13.2.2 二项分布检验——Binomial过程13.2.3 游程检验——Runs过程13.2.4 单个样本的K-S检验——1-Sample K-S过程13.3 分布位置检验13.3.1 两个独立样本分布位置检验——2 Independent Samples过程13.3.2 多个独立样本分布位置检验——K Independent Samples过程13.3.3 两个相关样本分布位置检验——2 Relate Samples过程13.3.4 多个相关样本分布位置检验——K Relate Samples过程13.4 本章小结第4篇 应用实例第14章 SPSS在各领域的应用实例14.1 SPSS在房地产决策中的应用14.1.1 问题描述14.1.2 问题建模14.1.3 模型的验证14.2 SPSS在生物模型中的应用14.2.1 问题描述14.2.2 问题建模14.2.3 模型的讨论14.3 SPSS在工程问题中的应用14.3.1 问题描述14.3.2 问题建模14.3.3 模型的检验14.4 SPSS在证券分析中的应用14.4.1 问题描述14.4.2 问题建模14.4.3 模型的讨论

前一段时间给大家整体的分享了关于如何使用SPSS来进行描述性统计分析，当时一共是分了三节内容，不知道大家有没有在空闲的时间好好的练习掌握一下。 在给大家分享完关于描述性统计分析的章节以后，我们接下来会用一段时间来给大家分享一下关于如何用SPSS来进行均值比较。关于均值比较在SPSS中是一个比较常见的分析方法，在这里面最常见的方法就是T检验，分别有单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。在学习这些检验方法之前，我们首选需要了解假设检验这个概念，因为不仅仅是在均值比较中，在后面的其他分析中我们也是随时会用到假设检验的思想。 假设检验的理论及原理 假设某个企业生产一种电子元件，在进行抽检的时候，企业的质检员说该企业的产品故障率只有千分之一。但是我们在检验的时候发现，从1000个电子元件中随机拿出来了5个，调试以后发现其中有2个发生了故障。这说明什么呢？ 其实，如果企业的质检员说的确实是正确的，那照理来说1000个电子原件中应该只有1个会发生故障，这个我们称之为原假设。在这个情况下，我们是不可能出现检验到2个甚至2个以上的电子原件会发生故障，也就是说这种情况发生的概率应该是0。在统计学中，概率极小的事件我们称之为小概率事件。所以说，我们从1000个电子元件中随机拿出来5个进行检验，然后其中有2个发生了故障，也就是说小概率事件发生了。所以这个时候我们的结论是质检员说的话是不正确的，检验的结果没有支持他的判断。 但是如果我们换一种情况，在我们检验这1000个电子元件之前，质检员跟我们说这批电子元件的故障率是1%，我们依然从随机选择的5个电子元件中发现有2个是出现故障了，那这个时候又说明了什么呢？其实这个时候就应该有两个结论： ①：这批商品的故障率远高于1%，质量不可靠； ②：这批商品的故障率确实是1%，只是我们碰巧拿到了有故障的元件而已。 这个时候我们就应该来进行计算，按1%的故障率来说，1000个元件就应该有10个元件是会出现故障的，我们在5个里面发现2个产生了故障，这个情况的概率应该是0.088%（大家可以自己计算一下）。这样一对比，我们就会发现其实这是一个小概率事件而已。 在我们的原假设成立的条件下，如果我们分析计算出来的对应事件概率比较大，那就不能拒绝原假设。如果结果相反，那就说明小概率事件发生了。正常来说，小概率事件在一次实验中是几乎不可能会发生的，但是正常不可能发生的事件确实发生了。那么我们只能说我们的结果不能够支持我们的假设，也就是说质检员1%故障率的说法也是错误的。 上面的例子其实就是我们假设检验的原理：反证法以及小概率原理。反证法的意思就是说，我们在检验之前，先假定原假设是正确的，然后我们根据这个来得到我们的分析结论，如果我们得到的分析结论与原假设中的结论是矛盾的（根据小概率原理），我们就可以说原假设其实是不能成立的，或者一般在分析中我们叫拒绝原假设。虽然我们在做假设检验的时候依据是“小概率事件在一次实验中是几乎不可能会发生的”这个原理，但是小概率时间并不代表没有概率，也就是说它依旧是可能发生的，只是发生的概率很小而已。所以我们在做假设检验的时候会遇到两类问题： 1.原假设是正确的，但是我们根据结果错误的拒绝了原假设，在这个时候这个事件出现的概率也就是我们出现问题的概率。在前面的例子中，如果第二次检验电子元件的合格率确实是1%，但是我们认为这批元件的合格率大于1%，那我们就出现了第一种问题，同时出现这个问题的概率是0.088%。 2.原假设是错误的，但是我们根据结果并没有拒绝原假设，那这个事件发生的概率也就是这类问题出现的概率。 当我们在进行假设检验时，我们无法避免出现这两个问题，或者说降低出现这两类问题的概率。因为如果我们降低了其中一类问题的概率，那另外一类问题的概率就会随之增加。在一开始的举例中，企业是希望我们不要把无故障的元件误判为有故障，也就是说要降低企业的风险。其实在我们实际分析中，我们在第一类问题上面会受到更多的重视，我们会想把这个情况控制在一定的水平。而这个水平我们就将它称为显著性水平，在分析中用α表示。一般我们以0.05或者0.01等数字来表示它（根据实际情况来进行选择）。 正常的数据分析中，假设检验一般是先针对总体样本的均值、比例或者分布来做出假设，也就是我们说的原假设。然后我们会计算在该假设成立的前提下出现这种情况的概率，我们将它叫做P值。如果在实验的过程中小概率时间发生了，也就是说P<α，那就说明结果不支持原假设，我们应该拒绝原假设。在使用SPSS的时候，将这种概率称为显著性的值。反之如果P>α，那我们就接受原假设。在这个里面的α是我们用来把控第一类问题出现的概率，也就是出现这一类问题的概率最大为α。 最后我们来整理一下假设检验的分析步骤： 1.确定分析对应的原假设和与之对应的备用假设。 2.选择我们用来进行假设检验的对应统计量。 3.对选择出来的统计量进行计算并检验，得到P值。 4.确定显著性水平α。如果p<α，拒绝原假设。反之，接受原假设。 在我们的实际分析中，许多时候我们进行假设检验都是用来比较两个总体的均值。并且均值的比较在许多研究中都特别常见，应用也特别广泛。今天我们先整理了解假设检验的理论和原理，可能看起来会有一点绕，大家一定要多思考，这样的话我们对接下来的均值分析以及T检验的分析大家在理解的时候就不会有太大的问题了。 欢迎大家进行补充，大家可以在我们的QQ交流群（514581193）或者微信群中（关注小白数据营公众号后台留言进入）参与讨论和交流。

有下面这个数据 分A和B两组人群 下面4行是不同疾病患病数 最后得到结果 故事还没有结束。。。。 用SPSS做出的结果和R的结果有出入 而R做出来的卡方值是 为什么？为什么？ 所以重新录入，模仿SPSS 使用t()函数对数据进行转化 但是结果依旧是 查看R的帮助文档，发现蛛丝马迹 原来有一个叫Yates Correction的东西在搞鬼（主要是我的统计知识太菜） 再次跑R 以下参考： https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/what-is-the-yates-correction/ The Yates correction is a correction made to account for the fact that both Pearson"s chi-square test and McNemar"s chi-square test are biased upwards for a 2 x 2 contingency table . An upwards bias tends to make results larger than they should be. If you are creating a 2 x 2 contingency table that uses either of these two tests, the Yates correction is usually recommended, especially if the expected cell frequencies are below 10 (some authors put that figure at 5). Chi2 tests are biased upwards when used on 2 x 2 contingency tables. The reason is that the statistical Chi2 distribution is continuous and the 2 x 2 contingency table is dichotomous (in other words, it isn"t continuous, there are two variables). All you really need to know is that if your expected cell frequencies are below 10, you probably should be using the Yates correction. 而R默认是使用yates correction，所以有了上面这个故事。

在 SPSS 中进行卡方检验来研究同伴冲突起因与频次的具体操作步骤如下：导入数据：将需要进行研究的数据导入到 SPSS 中。选择统计分析方法：在 SPSS 的菜单栏中选择“统计分析”，然后选择“非参数统计”，最后选择“卡方检验”。选择变量：在弹出的对话框中，将起因变量和频次变量分别选择到“分类变量”和“频数变量”中。确定统计模型：在“选项”标签页中，确定是否使用 Yates 校正和确定显著性水平。运行分析：点击“OK”按钮运行分析。查看结果：在 SPSS 的“输出”窗口中查看卡方检验的统计结果，包括卡方值、p 值和拒绝域等。需要注意的是，在进行卡方检验之前，需要满足卡方分布的几个假设条件，如样本大小足够大，每个组观察频数不能为0, 以及变量间独立。另外, 数据需要是分类变量，没有数值型。

教育年限在现实生活中自然是连续变量。。就是有1年，2年，3年等等，但是在分析的时候要把它弄成定距变量。即两年以下。两年到五年，五年以上，这样。在spss中还有一种定量，就是绝对变量，也就是用1代表男，2代表女这样。 身高就是连续变量。教育年限按照统计的方法就是把它看做定距变量。因为2年以下，二到五年就是能说明一个时间段，就是他们的状态，刚上手的，经过一段时间的等等，单独把一年和一年半比并没有意义。

err是误差的意思，其他不知道你从哪里看到的

没有这种分析方法的

spv是数据的结果呈现格式，sav是数据格式，一般两个不能相互替换吧~如果你想改格式，另存为时在格式的下拉菜单里改即可。

16.0及以上的结果spv文件，请用相应版本打开。居然不兼容，我的22.0就无法打开20.0的结果文件。如果是朋友发给你的，请他帮你导出htlm或word格式

只要有显著性就行，判定标准就是看P值，<0.05就是有显著性，反之没有显著性

sig即p值，代表假设检验中的显著性，通常如果sig<0.05，拒绝虚无假设（原假设），接受备择假设，反之则无充分理由拒绝虚无假设对于相关分析，通常sig<0.05就是研究者想看到的结果，因为这意味着相关系数有统计学意义，变量间的确存在相关

只要有显著性就行，判定标准就是看P值，<0.05就是有显著性，反之没有显著性

负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。扩展资料：在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

pearson相关性分析的条件是 两个变量之间呈线性的相关趋势，此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响 都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系，并不能说明因果关系

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

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

显著相关，相关系数是-0.397我经常帮别人做这类的数据统计分析的

r值就是皮尔逊相关系数的大小，代表了相关的强度，即两个变量共变性的程度，取值范围为（-1,1）。p值是显著性，与皮尔逊相关显著性检验有关，P<0.05时表示相关显著，即在当前的样本下可以明显的观察到两变量的相关，两个变量的相关有统计学意义。

正或负相关

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。大于0.05则说明不相关，或者相关性不强，也可以简单理解为不相关。扩展资料：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表...在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

spss安装目录下的demo.sav文件有2个变量。sav文件格式是SPSS独有的，无法通过Word、Excel等其它软件打开，文件的变量有两个的。

sav处理进行相关分析后得到的结果才能保存spv格式的文件中，而把spv转换成sav是不行的~~这两个完全是不一样的，所以无法转换~~仅仅是个人见解。。同样sav也不能转换成spv。

其实不知道你要做什么，如果仅仅是原来弄错扩展名（比如TXT变成了SAV），要修改成*.sps，直接在文件处右键，重命名，或者在选中的文件处单击一下，就进入文件名编辑状态，指向扩展名，就可以修改。如果你本来就是SPSS数据文件.sav，硬要修改为.sps，则没有意义。

spss把sav替换成xlsx步骤如下。1、打开需要转换的Excel表格。2、弹出一个下拉的菜单中进行选择为另存为的选项。3、进入到另存为的框中，在保存类型中，进行选择Microsoftofficeexcel工作簿的选项。4、选择完成之后，文件名后缀csv变为了xls的x后缀，进行点击保存的按钮。

分类: 资源共享 >> 文档/报告共享 问题描述: spss中如何绘制ROC曲线？对数据类型有什么要求？有那些应用？ 老板想要用ROC分析数据，大家帮忙弄一下，小的感激不尽！ 解析: ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量. 基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率. 特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率. 误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度. 将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量. 使用SPSS的操作过程如下: Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选. 运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状. 2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间. 3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.

简单的举个例子，spss在对于个人数据分析和结果处理方面来看个人数据分析与结果处理（针对大学生的论文）分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相关分析、假设检验（回归分析）。在分析之前我们首先要懂得SPSS的分析原理。用SPSS分析的问卷必须是李克特五、七级量表，新研究者建议设计五级单因素的量表。问卷数据收集完成，第一步要剔除无效问卷，保证数据的准确性。分析步骤如下：01、录入信息打开SPSS软件，在变量界面输入问题及值，一般值为1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不一定，4代表同意，5代表非常同意。02、描述性分析描述性分析是对被调查者的最基本的信息进行描述，如性别、学历、年龄、工等等。描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析。最后汇总了列成表格或图表，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，加以文字说明，使结果清晰明了。03、信度分析信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，是否具有良好的相关性进行分析，收集数据是否存在矛盾、可靠等等。问卷分析的步骤如下：点击“分析”----“标度”----“可靠性分析”-----“选择项”----“确定”结果分析：问卷是否可靠关键在于：Alpha（a系数）a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠；0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性；0.8<a<0.9则说明问卷信度很好；04、效度分析和因子分析通俗来说，效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致。一般分为内容效度和结构效度；内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；结构效度是指题项衡量所测变量的能力，实证分析着重分析结构效度，通过进行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）检验来证明量表的结构有效性。分析步骤如下：分析--降维--因子--将左边所有变量选到右边变量框中--描述--选择初始解和KMO--点击继续--提取--在提取里选择主成份和碎石图--继续--旋转--选择最大方差法。得出结果如下：结果分析：效度分析结果主要看KMO值和sig.（显著性）；若KMO>0.7，则说明问卷中设计的自变量之间具有一定的联系，问卷是有效的；sig.<0.001说明该问卷符合做因子分析，下一步则可以进行因子分析（EFA）。05、相关分析相关分析前首先取各个因子的平均值。步骤如下：分析--相关--双变量--将左边的变量选到右边--在皮尔逊和双变量前打勾--确定。得出的结果如下：假设前面两个为因子1、因子2（自变量），第三个为因变量。相关性是检验自变量与因变量的关系。可以看出因子1与因变量的相关系数为0.779，且sig.<0.001，说明自变量（因子1）与因变量呈正相关。相关系数的取值范围介于-1~1之间，绝对值越大，表明变量之间的相关越为紧密。06、回归分析回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等步骤如下：分析--回归--线性--选择自变量和因变量--点击统计--选择德、共线性等--继续--选择XY变量--继续--保存--继续--确定。模型摘要图主要看R方和德宾值（D-W），调整后的R方为0.684说明自变量对因变量的可解释程度为68.4%（R方代表的是自变量对因变量的解释能力，R方与调整后的R方越接近说明数据越稳定）。D-W值是检验自变量之间是否存在自相关，上图中D-W>2表示问卷中的几个自变量无自相关性，即方差分析表，ANOVA表的一个作用就是验证假设（A对B不产生影响）是否成立，一般只看sig.值即可，上图sig.<0.01,说明拒绝原假设，至少有一个对因变量产生显著性影响。下一步看系数表，系数表则说明有几个自变量对因变量产生显著性影响。可以看出，相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性（正向或反向相关），回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。07、一些常见p的问题1.在信度分析时，那个值该怎么写，问卷信度总是0.5多 ，怎么写？信度分析主要看Alpha（a系数），a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠，0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9则说明问卷信度很好。0.5小于0.7说明问卷信度不可靠，接下来的分析也用不到了，建议调改问卷或数据。2.如果两个变量的sig值为0.531，说明了什么？SPSS的原理是假设A对B不产生影响，分析得出的结果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，则假设不成立，即A对B具有显著性影响。如果sig.=0.531大于>0.05，说明假设成立，A对B（或B对A）不产生影响，任何一方变动都不会影响另一方。上面是我对现在大学生而言，就怎么处理自己的论文，对自己论文进行数据处理和分析，希望对你有所帮助，谢谢阅读。

SPSS主要用于统计学，对于数学上的一些数据统计分析有十分大的帮助，那么SPSS如何进行方差分析呢？就让我来告诉大家吧材料/工具SPSS方法1/3将数据录入到SPSS的数据视图中，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】请点击输入图片描述2/3点击后，会出现下图的单因素方差分析的窗口，使【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】请点击输入图片描述3/3点击【选项】后，出现线面单因素ANOVA的窗口，勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果请点击输入图片描述

spssau是网页版本的spss。相对于下载安装的spss有一些共同点，也有不同的地方。spss和spssau二者的共同点上：都是数据分析方法使用的软件，都有很多分析方法可以使用都有提供常见的几十种统计分析方法都可以导入excel进行分析都有数据标签，数据编码，计算变量等功能二者主要区别如下：人工智能分析；spssau有提供智能分析，默认出来文字分析结果这个非常智能；spss没有；以及spssau里面的表格是规范整理好，spss没有。可视化图；spssau是默认出来图，但spss不会,需要自己画；操作便捷性；spssau操作都是左右拖拽点一下，基本不需要配置任何参数（系统应该默认配置了很多），spss是全部需要自己选择配置参数；功能全面性；spssau提供通用方法，进阶方法，高阶方法，医学方法等共30多种方法。spss的方法里面也有，但spss有时间序列方法spssau没有，如果是金融专业需要使用时间序列分析时spssau无法满足。整体上，spssau是人工智能时代的产品，都已经网页云端化，对于使用不多并且统计知识不硬的来讲毫无疑问应该用spssau，如果对理论了解非常多并且有数学基础的话用spss更适合。基本上可以替换掉spss。

SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，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上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，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这可以说是SPSS软件的缺陷。

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。spss具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。扩展资料：单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。例如，如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显，哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案，实现低投入高产出。多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用。而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。参考资料来源：百度百科——spss参考资料来源：百度百科——方差分析

打开SPSS之后，先点击下方的——变量视图的标签。在变量视图的名称标签下面，双击单元格进行文字输入。输完之后按回车键，然后就会自动生成后面的参数。工具／原料：ASUS华硕W508L、Windows8系统、SPSS 20.0版本1、打开SPSS之后，先点击下方的——变量视图的标签。2、在变量视图的名称标签下面，双击单元格进行文字输入。3、输完之后按回车键，然后就会自动生成后面的参数。4、然后将其他的名称也输入完，比如：语文、数学。5、再点击下方的——数据视图，看到上方的标签上就是我们刚刚输入的。6、最后在标签对应的下面输入好成绩的数据，这样就输入好了。

方法如下：1、打开spss统计软件，选择“分析”菜单，选中“比较平均值”一项的“平均值”选项。2、窗口出现平均值数据，准备选择相应的选项。3、将“性别”放入“自变量列表”内容中，将“血糖”放入“因变量列表”列表内。4、点击“选项”，出现“平均值：选项”窗口，如图所示：5、将需要计算的统计指标选入右侧“单元格统计”框中，在选择好想要计算的统计量以后，点击“继续”。6、点击“确定”，得到统计指标最终结果，如图所示：产品特点1、操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2、编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3、功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

要求如下：sPsS 1、Statistics 19.0要求的操作系统是Windows XP (32位)、 Vista (32位或64位)或Windows 7 (32位或64位)。2、IE7.0及以上版本。3、Adobe Reader阅读器。主要用它来阅读各类sPSS安装及使用文件。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。spss具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。扩展资料：单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。例如，如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显，哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案，实现低投入高产出。多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用。而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。参考资料来源：百度百科——spss参考资料来源：百度百科——方差分析

spss安装的具体操作如下：工具：联想电脑、spss安装包。1、解压spss安装包后打开文件夹，点击应用程序。2、显示正在准备安装，然后点击下一步,双击“spss.exe”，选择准备安装，然后单击“下一步”。3、接着出现可许可协议，选择我接受，点击下一步，选择“单个用户许可”，然后点击“下一步”，按默认的界面操作就可以，不需要更改。4、勾选“IBMSPSSStatistics”后，点击下一步按钮。5、然后根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置，选择安装路径，可以默认到系统C盘中，也可以自己更改安装的路径，更改路径要命名好文件名，点击“下一步”。6、而后出现已做好安装的准备的提示，点击安装，然后等待安装就可以。7、选择“是”，重新启动电脑，才能对安装的spss有效，等待即可。电脑重启后，点击开始中的所有程序，找到spss所在的文件夹，打开，把spss软件的快捷方式发送到桌面即可，整个安装过程就顺利完成了。

把几个变量输入到SPSS中， 菜单：分析-相关-双变量，或analyze-correlate-bivariate， 多个变量放入变量框，计算出来就是以相关矩阵出现的。 扩展资料 　　首先，分析-降维-因子分析；然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”，点“描述”，在下边的`“相关矩阵”框中，选中“系数”“显著性”“行列式”；最后，点“确定”即可。 　　SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。 　　1984年SPSS总部首先推出了世界上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，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。 2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。 3、选择【简单分布】，并点击【定义】，这种散点图是我们常见的，而其他几种都比较复杂，用到这儿就把简单问题复杂化了。 4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。 5、点击【分析】---【回归】---【线性】，在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型。 6、接下来就是结果分析了，一共在输出文档中弹出了四张表其中【系数表】就是所求出来的模型，根据B列写出函数表达式，这道题就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自变量对因变量有显著影响。 7、【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的，【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。

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（Homogeneityofvariance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-comparemeans--one-wayanova，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dependentlist中，将自变量放到factor中，点击posthoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创

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。

spss安装方法如下：设备：华为笔记本系统：win7软件：spss 2.011、首先解压spss安装包，进入到文件夹中点击应用程序。2、显示正在准备安装，然后点击下一步。3、接着出现可许可协议，选择我接受，点击下一步。4、勾选“IBM SPSS Statistics”后，点击下一步按钮。5、然后根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置。6、而后出现已做好安装的准备的提示，点击安装。7、最后等待安装完成即可。

使用SPSS计算平均值通常需要按以下步骤操作：1. 打开你想要计算平均值的数据集，确保你已经打开了SPSS软件。2. 在数据编辑器中选中你想要计算平均值的变量所在列。3. 选择“分析”菜单，然后选择“描述统计”下的“统计……”选项。4. 在“统计量”对话框中选中“平均值”。5. 点击“确定”按钮，然后SPSS将会为你计算选中变量的平均值。6. 点击“输出”选项卡，然后你可以看到输出结果，包括选中变量的平均数。以上就是使用SPSS计算平均值的步骤。值得注意的是，要确保你已经正确地定义了变量的类型和取值范围，才能确保SPSS正确计算平均数。

1、首先将数据在SPSS中打开，鼠标点击上方文件选项卡——打开——数据选项。2、然后在上方的导航栏中找到“分析”鼠标点击打开，在下拉菜单中找到比较均值，点击均值。3、这里要比较一下不同性别中睡眠时间的均值情况，点击睡眠时间将其放入因变量中。4、然后在左侧的参数框中找到性别标签，将性别标签拖拽到自变量的框中。5、然后鼠标点击下方的确定按钮。这时软件就会自动运算好，生成所需要的结果生成一个表格以供查看和统计分析。