SPSS教程

文章目錄

• SPSS教程
• • * 怎樣學(xué)習(xí)SPSS
  • 1. 操作界面
  • • (1) 數(shù)據(jù)窗口
    • (2) 輸出窗口
  • 2. 如何導(dǎo)入數(shù)據(jù)
  • 3. 一般的數(shù)據(jù)處理流程
  • 4. SPSS數(shù)據(jù)分析基本框架
  • 5. 針對(duì)不同的使用場景與需求, 應(yīng)該使用哪些SPSS內(nèi)置的分析方法
  • • 前置知識(shí)
    • • (1) SPSS中有四種不同種類的變量
      • (2) 四種類型的變量介紹
    • 分析方法參考表
    • • 對(duì)于不同種類的變量以及不同需求與使用場景, 我們能使用什么分析方法
  • 6. SPSS使用經(jīng)典案例
  • • 1. 檢驗(yàn)正態(tài)性
    • 2. 相關(guān)性分析
    • • 變量相關(guān)性的指標(biāo)
      • • (1) Pearson相關(guān)系數(shù)(定距/比)
        • (2) Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)(定序和定序之間)
        • (3) kendall tua-b 等級(jí)相關(guān)系數(shù)(定序和定序之間)
    • 3. 線性回歸分析
    • 4. 卡方檢驗(yàn)
    • 5. 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

* 怎樣學(xué)習(xí)SPSS

? 市面上的數(shù)據(jù)分析工具/語言非常多, 像MATLAB軟件或者python,R語言需要使用腳本進(jìn)行操作, 需要一定的編程基礎(chǔ), 而SPSS是一種帶有圖形界面的軟件, 操作基本上都是傻瓜式的, 看得懂中文就知道怎么去進(jìn)行操作

? 相比于怎么去操作這個(gè)軟件, 更重要的是, 每一步操作你知不知道究竟能不能這樣做, 在做什么, 為什么要這么做, 否則進(jìn)行了一大堆操作根本就不正確, 效果很差, 即使正確也不知道有什么用

? 這就需要統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí), 上面4和5基本上介紹了SPSS的使用邏輯以及必要的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí), 因此我們學(xué)習(xí)SPSS不需要去看冗長的視頻去學(xué)習(xí)圖形界面如何操作, 其實(shí)自己多操作, 多摸索, 甚至多看看菜單欄里面每一個(gè)欄目究竟有什么東西其實(shí)就可以學(xué)習(xí)到如何操作了, 學(xué)習(xí)的重心應(yīng)該放到統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)上面, 要知道為什么要這樣做.

? 接下來的內(nèi)容最好是打開SPSS邊看邊操作, 看完之后自己下載數(shù)據(jù)集, 自己試試一些操作, 比如數(shù)據(jù)清洗, 用主成分分析給數(shù)據(jù)降維等

分享一些數(shù)據(jù)集網(wǎng)站

和鯨社區(qū) - Heywhale.com

http://data.stats.gov.cn/

1. 操作界面

介紹一下SPSS軟件的界面

SPSS主要操作界面分為兩個(gè)窗口

(1) 數(shù)據(jù)窗口

從上至下, 菜單欄, 工具欄(Tool Bar), 數(shù)據(jù)編輯欄(分隔線 Grid Lines), 最下面SPSS processor is ready 狀態(tài)欄(Status Bar)

(2) 輸出窗口

打開文件之后就會(huì)自己創(chuàng)建一個(gè)輸出窗口

輸出窗口可以保存

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保存之后的輸出窗口可以再一次在SPSS中打開

2. 如何導(dǎo)入數(shù)據(jù)

#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .label text,#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node rect,#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node circle,#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node ellipse,#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node polygon,#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-ZvmosLOgQFQ0QtZa :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}文件打開數(shù)據(jù)找到文件

注意文件類型要設(shè)置成與你想要打開的文件格式一致(如 .csv), 或者直接設(shè)置成所有類型

3. 一般的數(shù)據(jù)處理流程

#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .label text,#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node rect,#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node circle,#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node ellipse,#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node polygon,#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-fjYcNgNqYSAP5stC :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}數(shù)據(jù)預(yù)處理建模data或者transformanalyze診斷評(píng)估模型

data/transform(數(shù)據(jù)預(yù)處理)之后就analyze(建模)->診斷/評(píng)估

4. SPSS數(shù)據(jù)分析基本框架

SPSS針對(duì)不同類型的問題與模型都有一套基本的操作流程與框架

包含了對(duì)SPSS菜單欄名詞的解釋 看完這個(gè)就能知道SPSS菜單欄里的分析欄里的模塊都是干什么用的

如下圖

5. 針對(duì)不同的使用場景與需求, 應(yīng)該使用哪些SPSS內(nèi)置的分析方法

針對(duì)不同的需求和場景, 對(duì)應(yīng)怎么去使用SPSS

前置知識(shí)

(1) SPSS中有四種不同種類的變量

SPSS中對(duì)應(yīng)的四種不同種類的變量其實(shí)對(duì)應(yīng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的四種不同類型的變量

這四種類型的變量性質(zhì)有所不同, 一種操作可能適用其中一種變量, 但不適用于另一種變量, 因此對(duì)于不同類型的變量, 我們能進(jìn)行的操作都不一樣

下面介紹這四種變量以及他們的性質(zhì)

(2) 四種類型的變量介紹

這四種變量分別是定類, 定序, 定距, 定比

性質(zhì)依次增多:

變量類型\性質(zhì)可以比較是否相等(= !=)可以比較大小(> <)可以做加減可以做乘除(數(shù)值為0有"沒有"的意義)舉例

定類	O	X	X	X	性別
定序	O	O	X	X	文化程度
定距	O	O	O	X	攝氏度
定比	O	O	O	O	收入

定類相比于定序不能做什么： 比如性別， 不能說男性比女性大， 或者女性比男性大， 只能說男！=女

定序相比于定距不能做什么：比如文化程度， 不知道中等文化程度比低等文化程度高多少， 也就是沒有一個(gè)具體的指標(biāo)， 不能做加減

定距相對(duì)于定比不能做什么： 比如攝氏度， 0攝氏度不代表沒有溫度， 所以攝氏度乘除是沒有意義的（經(jīng)典問題）， 開爾文溫度是可以乘除的

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分析方法參考表

對(duì)于不同種類的變量以及不同需求與使用場景, 我們能使用什么分析方法

分析方法很多，這里簡單說一些常用的且（打基礎(chǔ)）需要掌握的

分析方法功能介紹一句話說明數(shù)據(jù)類型

頻數(shù)	百分比	男女比例分別多少	定類
交叉(卡方)	差異關(guān)系	不同性別【 X 】人群是否抽煙【 Y 】的差異情況	X(定類)Y(定類)
描述	平均值	平均身高，量表數(shù)據(jù)平均得分等	定量
分類匯總	差異關(guān)系	不同城市的銷售額情況	X(定類)【 可選 】Y(定量/定類)
相關(guān)	相關(guān)關(guān)系	身高【 X 】和體重【 Y 】有沒有關(guān)系	X(定量)【 可選 】Y(定量)【 可選 】
回歸	影響關(guān)系	身高【 X 】影響體重【 Y 】嗎？	Y(定量)X(定量/定類)
聚類	人群分類	300個(gè)人分成幾類？	定量
因子	濃縮權(quán)重	30句話概述成5個(gè)關(guān)鍵詞(因子)5個(gè)關(guān)鍵詞(因子)分別代表30句話的信息比重?	定量
主成分	濃縮權(quán)重	30句話概述成5個(gè)關(guān)鍵詞(成分)5個(gè)關(guān)鍵詞(主成分)分別代表30句話的信息比重?	定量
信度	可靠性	數(shù)據(jù)真實(shí)嗎？	定量
效度	有效性	數(shù)據(jù)有效嗎？	定量
項(xiàng)目分析	區(qū)分度	設(shè)計(jì)的量表題目是否有區(qū)分度？	定量（量表題）
熵值法	權(quán)重	研究項(xiàng)的權(quán)重比例如何？	定量
方差	差異關(guān)系	不同收入【 X 】群體的身高【 Y 】是否有差異？	X(定類)Y(定量)
t 檢驗(yàn)	差異關(guān)系	不同性別【 X 】群體的身高【 Y 】是否有差異？【 X 僅2個(gè)類別比如男和女】	X(定類)Y(定量)
多重響應(yīng)(多選/單選-多選/多選-單選/多選-多選)	百分比	多選題的選擇比例情況如何	X(定類)【 可選 】多選題選項(xiàng)
事后多重比較	差異關(guān)系	不同收入【 X 】群體的身高【 Y 】詳細(xì)差異情況？【 X 兩兩組別之間差異對(duì)比】	X(定類)Y(定量)
單樣本t 檢驗(yàn)	差異關(guān)系	身高是否明顯等于1.8	定量
配對(duì)t 檢驗(yàn)	差異關(guān)系	注射新藥和沒有注射的兩組老鼠，血壓一樣嗎？	配對(duì)1(定量)配對(duì)1(定量)
逐步回歸	影響關(guān)系	幫我自動(dòng)找出影響身高 Y的因素 X	Y(定量)X(定量/定類)
分層回歸	影響關(guān)系	身高【 X,分層1】對(duì)于體重【 Y】的影響，再加入飲食習(xí)慣【 X，分層2】，看看飲食習(xí)慣對(duì)體重的影響有多嚴(yán)重	Y(定量)分層1(定量/定類)分層2(定量/定類)分層3(定量/定類)分層4(定量/定類)
正態(tài)性檢驗(yàn)	正態(tài)檢驗(yàn)	數(shù)據(jù)正態(tài)嗎？	定量
非參數(shù)檢驗(yàn)	差異關(guān)系	身高數(shù)據(jù)不正態(tài)時(shí)，我想研究收入【 X 】與身高【 Y 】的差異關(guān)系	Y(定類)X(定量)
雙因素方差	差異關(guān)系	性別【 X 】和地區(qū)【 X 】對(duì)于身高【 Y 】的差異	Y(定量)X(定類，2個(gè))
二元Logit	影響關(guān)系	哪些因素【 X 】影響人們是否購買電影票【 Y 】	Y(定類，2項(xiàng))X(定量/定類)
多分類Logit	影響關(guān)系	哪些因素【 X 】影響人們購買不同類型電影票【 Y 】	Y(定類，2+項(xiàng))X(定量/定類)
散點(diǎn)圖	數(shù)據(jù)關(guān)系	身高【 X 】和體重【 Y 】的關(guān)系情況，并且區(qū)分性別【顏色區(qū)分】	Y(定量)X(定量)顏色區(qū)分(定類)
直方圖	正態(tài)性	身高數(shù)據(jù)是否正態(tài)分布	X(定量)
箱線圖	數(shù)據(jù)分布	身高數(shù)據(jù)的分布情況	X(定量)
詞云圖	數(shù)據(jù)展示	熱點(diǎn)城市房價(jià)指數(shù)展示	X(定量)加權(quán)項(xiàng)(可選)

6. SPSS使用經(jīng)典案例

1. 檢驗(yàn)正態(tài)性

1 直方圖正態(tài)曲線
2 P-P圖、Q-Q圖
3 KS檢驗(yàn)（樣本量>=2000）、SW檢驗(yàn)（樣本量<2000）：P>0.05時(shí)表示服從正態(tài)性

2. 相關(guān)性分析

變量相關(guān)性的指標(biāo)

根據(jù)變量類型(見本文5.(2))決定用什么類型的檢測

定類定序定距

定類	卡方類檢測	卡方類檢測	Eta系數(shù)
定序		Spearman	Spearman
定距			Pearson(定比也可)

(1) Pearson相關(guān)系數(shù)(定距/比)

適用于定距, 定比變量

(2) Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)(定序和定序之間)

(3) kendall tua-b 等級(jí)相關(guān)系數(shù)(定序和定序之間)

3. 線性回歸分析

研究變量之間的因果關(guān)系，
1 因變量只能有一個(gè)，必須是連續(xù)數(shù)值型變量，
2 自變量可以有多個(gè)，可以是連續(xù)也可以是分類變量，如有分類型，要進(jìn)行虛擬線性回歸

4. 卡方檢驗(yàn)

1、適用于分類型變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
2、檢驗(yàn)分類型變量下各個(gè)類別的構(gòu)成比的差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
3、被檢驗(yàn)的分類變量一定是無序分類變量；分組變量可以是有序分組也可以是無序分組
案例：考察三個(gè)年齡組的感染率（感染，未感染）是否存在顯著差異

5. 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SPSS教程及常用操作参考表 —— 一篇文章解决对SPSS的所有疑问的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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