spss数据分析入门教程(10种数据分析方法)

一、SPSS特性

易用性强:操作界面极为友好,操作简单

     良好的帮助系统和自学系统

为高级用户提高编程能力

功能强大:成熟的统计过程

     完美的图形处理功能

提供多种数据准备技术

兼容性好:数据输入:Excel、lotus、Oracle、SQL server、access、 dBASE、文本

数据输出:Word、HTML、XML、Excel、PowerPoint、PDF

(一)常量

1、数值型常量:除了普通写法外还可以用科学计数法,如:1.3E18;

2、字符型常量:用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号,则必须使用双引号;

3、日期常量:日期个数的数据,一般需要使用日期函数进行转换;

(二)变量

1、变量名长度不能超过8;

2、三种基本的类型:数值、字符和日期;

3、可以在variableview界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式;

(三)变量的测试方式

1、Scale:定距变量,如:身高、体重等;

2、Ordinal:定序变量,如:教育程度、级别等;

3、Nominal:定类变量,如:性别、民族等;

(四)操作符与表达式

1、三种基本的运算:数学、关系和逻辑

2、数学运算符: – * / ** ()

3、关系运算符:>>= < <= = ~=

4、逻辑运算符:&(AND)|(OR) ~(NOT)

5、三种运算对应三种表达式

(五)常用的数据操作命令

1、Data->SortCases

2、Transform->RankCases3、Transform->Count4、Transform->Recode5、Transform->Automatic Recode6、Transform->Compute7、Data->Transpose8、Data->Split Files9、Data->Merge Files

(六)Compute

1、数值型:computenum1=value.

2、字符型:StringA(a11).compute a=’hello world’.

3、日期型:computedata1=date.mdy(month,day, year).

(七)Recode

1、recodevariable name(old value=new value).

2、recodevariable name(old value=new value) into new variable name.

3、字符型变量使用auto recode

(八)Splitfile

1、有的时候需要对变量做些分组的分析,但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令;

例如使用 Descriptives 做描述性分析,如果想分年龄做分析,这样就可以用年龄变量作为分组变量;

2、可以看到这里的Split其实是分组,而不是拆分文件;

3、analyzeall case分析所有的样本,不产生分组;

4、comparegroups产生对比分析组;5、output by groups分组输入分析结果;

(九)MergeFile

1、addcases 合并变量相同,但是case不同的文件;

2、addvariables合并变量不同,case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同,case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集;

(十)数据的分类汇总

1、使用Aggregate命令

2、指定分类变量对观测量进行分组,对每组观测量的各变量求描述统计量;

3、检查重复的数据

4、使用identifyduplicate cases

5、数据的加权

6、使用weightcase

7、选取一定的case进行分析

8、使用selectcases:在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令;

(十一)常用的数学函

1、取绝对值:abs(数字型表达式)

2、求余数函数:mod(数字型表达式,模数),模数不能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用,如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数,可将该序列按模数等距分类,从而实行等距抽样;

3、四舍五入函数:rnd(数字型表达式)

4、开方函数:sqrt(数字型表达式)

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课程特色

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2、从工作实际问题出发,总结并提炼工作中SPSS经常用到并且非常实用的数据处理、数据分析实战方法和技巧。

3、力求通俗易懂的介绍数据分析方法与技巧,在不影响学习理解的前提下,尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式

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