spss表格基本操作.ppt

SPSS统计分析方法及应用SPSS统计分析软件概述SPSS数据文件的建立和管理SPSS数据的预处理描述性统计分析统计图相关分析与回归分析参数检验方差分析聚类分析因子分析对应分析和信度分析时间序列分析第一章SPSS统计分析软件概述1.1SPSS的发展及特点1.1.2SPSS的特点与功能（1）使用简单，便于学习。（2）统计功能强大，使用方便。（3）灵活方便。（4）开放性好。（5）绘图能力强。（6）便捷的数据输入。1.2SPSS使用基础1.2.2SPSS的基本操作环境1、SPSS数据编辑窗口（窗口标题为DataEditor）是SPSS的主程序窗口。它在软件启动时自动打开，并一直保持在打开状态直到退出SPSS。在SPSS运行时只能打开一个数据编辑窗口，关闭数据编辑窗口意味着退出SPSS。数据编辑窗口中的数据通常以SPSS数据文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.sav。数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区组成。主窗口菜单及功能2、SPSS的输出窗口（窗口标题为Viewer）是SPSS的另一个主要窗口，是显示管理SPSS统计分析、报表及图形的窗口。SPSS统计分析的所有输出结果都显示在该窗口中，通常以SPSS输出文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.spo。与数据编辑窗口不同，SPSS允许同时创建或打开多个输出窗口。创建或打开窗口的时机：输出窗口通常在以下两种时机打开：第一，在进行第一次统计分析时，由SPSS自动创建并打开；第二，在SPSS运行过程中由用户手工创建或打开，菜单为FileNew/OpenOutput。输出窗口由主菜单、工具栏、分析结果显示区、状态显示区组成。1.2.3SPSS软件的退出退出SPSS的方法与退出一般常用软件的方法基本相同。1.2.4SPSS软件的三种基本使用方式1、完全窗口菜单方式2、程序运行方式3、混合运行方式SPSS基本运行方式SPSS基本运行方式Syntax语句窗口SPSS基本运行方式1.3利用SPSS进行数据分析的基本步骤第二章SPSS数据文件的建立和管理2.1SPSS数据文件2.1.2SPSS数据的组织方式（1）原始数据的组织方式数据编辑窗口中的一行称为一个个案（Case），一列称为一个变量，每个变量都有一个名字，称为变量名。（2）频数数据的组织方式例：频数数据的组织方式2.2SPSS数据的结构和定义方法2.2.2数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns）SPSS有三种基本数据类型数值型（1）标准型（Numeric）（2）科学记数法型（ScientificNotation）（3）逗号型（Comma）（4）圆点型（Dot）（5）美元符号型（Dollar）（6）用户自定义型（CustomCurrency）字符型（String）日期型（Date）变量的类型表2.2.3变量名标签（Label）变量名标签是进一步描述变量所表示的意义，特别是当变量名不能充分描述变量所表述的意义时。变量名标签可用中文，总长度可达120个字符。变量名标签这个属性是可以省略的，但建议最好给出变量名的标签。2.2.4变量值标签（ValueLabels）为进一步说明变量的可能取值，它可以定义，也可不定义。通常变量值标签对于顺序水准（如收入的高、中、低）和名义水准（如民族、性别）的品质型变量来说是必不可少的。例：对于性别变量，定义变量值标签为1＝“男”，2＝“女”，则变量值只输入1和2这样的符号人们就可以明确的清楚数据的含义了。2.2.5度量尺度（Measure）统计学依据数据的尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）和定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重等的连续型变量和诸如人数、商品件数等离散型变量；定序型数据具有内在固有的大小或高低顺序，一般可以用数值或字符表示；定类型数据没有内在固有的大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。2.2.6变量结构定义的基本操作2.2.7缺失值（Missing）的处理当数据中存在明显错误或明显不合理的数据以及存在漏填数据项时，统计上通称为数据为不完全数据或缺失数据。SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户缺失值。用户缺失值可以是：对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是1至3个特定的离散值（Discretemissingvalues）；对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外的离散值（Rangeplusoneoptionaldiscrete）。SPSS用户缺失值定义窗口2.3SPSS数据的录入与编辑2.3.2SPSS数据的编辑1、SPSS数据的定位人工定位：适用于数据量较少的情况。自动定位：适用于数据量较大的情况。（1）按个案号码自动