SPSS教程

文章目錄

• SPSS教程
• • * 怎樣學習SPSS
  • 1. 操作界面
  • • (1) 數據窗口
    • (2) 輸出窗口
  • 2. 如何導入數據
  • 3. 一般的數據處理流程
  • 4. SPSS數據分析基本框架
  • 5. 針對不同的使用場景與需求, 應該使用哪些SPSS內置的分析方法
  • • 前置知識
    • • (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使用經典案例
  • • 1. 檢驗正態性
    • 2. 相關性分析
    • • 變量相關性的指標
      • • (1) Pearson相關系數(定距/比)
        • (2) Spearman 等級相關系數(定序和定序之間)
        • (3) kendall tua-b 等級相關系數(定序和定序之間)
    • 3. 線性回歸分析
    • 4. 卡方檢驗
    • 5. 獨立樣本T檢驗

* 怎樣學習SPSS

? 市面上的數據分析工具/語言非常多, 像MATLAB軟件或者python,R語言需要使用腳本進行操作, 需要一定的編程基礎, 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行操作

? 相比于怎么去操作這個軟件, 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

? 這就需要統計學的基礎知識, 上面4和5基本上介紹了SPSS的使用邏輯以及必要的統計學基礎知識, 因此我們學習SPSS不需要去看冗長的視頻去學習圖形界面如何操作, 其實自己多操作, 多摸索, 甚至多看看菜單欄里面每一個欄目究竟有什么東西其實就可以學習到如何操作了, 學習的重心應該放到統計學的知識上面, 要知道為什么要這樣做.

? 接下來的內容最好是打開SPSS邊看邊操作, 看完之后自己下載數據集, 自己試試一些操作, 比如數據清洗, 用主成分分析給數據降維等

分享一些數據集網站

和鯨社區 - 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窗口

(1) 數據窗口

從上至下, 菜單欄, 工具欄(Tool Bar), 數據編輯欄(分隔線 Grid Lines), 最下面SPSS processor is ready 狀態欄(Status Bar)

(2) 輸出窗口

打開文件之后就會自己創建一個輸出窗口

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. 如何導入數據

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

3. 一般的數據處理流程

#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;}數據預處理建模data或者transformanalyze診斷評估模型

data/transform(數據預處理)之后就analyze(建模)->診斷/評估

4. SPSS數據分析基本框架

SPSS針對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SPSS菜單欄名詞的解釋 看完這個就能知道SPSS菜單欄里的分析欄里的模塊都是干什么用的

如下圖

5. 針對不同的使用場景與需求, 應該使用哪些SPSS內置的分析方法

針對不同的需求和場景, 對應怎么去使用SPSS

前置知識

(1) SPSS中有四種不同種類的變量

SPSS中對應的四種不同種類的變量其實對應了統計學中的四種不同類型的變量

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

下面介紹這四種變量以及他們的性質

(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

性質依次增多:

變量類型\性質可以比較是否相等(= !=)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， 也就是沒有一個具體的指標， 不能做加減

定距相對于定比不能做什么： 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）需要掌握的

分析方法功能介紹一句話說明數據類型

頻數	百分比	男女比例分別多少	定類
交叉(卡方)	差異關系	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，量表數據平均得分等	定量
分類匯總	差異關系	不同城市的銷售額情況	X(定類)【 可選 】Y(定量/定類)
相關	相關關系	身高【 X 】和體重【 Y 】有沒有關系	X(定量)【 可選 】Y(定量)【 可選 】
回歸	影響關系	身高【 X 】影響體重【 Y 】嗎？	Y(定量)X(定量/定類)
聚類	人群分類	300個人分成幾類？	定量
因子	濃縮權重	30句話概述成5個關鍵詞(因子)5個關鍵詞(因子)分別代表30句話的信息比重?	定量
主成分	濃縮權重	30句話概述成5個關鍵詞(成分)5個關鍵詞(主成分)分別代表30句話的信息比重?	定量
信度	可靠性	數據真實嗎？	定量
效度	有效性	數據有效嗎？	定量
項目分析	區分度	設計的量表題目是否有區分度？	定量（量表題）
熵值法	權重	研究項的權重比例如何？	定量
方差	差異關系	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	差異關系	不同性別【 X 】群體的身高【 Y 】是否有差異？【 X 僅2個類別比如男和女】	X(定類)Y(定量)
多重響應(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
事后多重比較	差異關系	不同收入【 X 】群體的身高【 Y 】詳細差異情況？【 X 兩兩組別之間差異對比】	X(定類)Y(定量)
單樣本t 檢驗	差異關系	身高是否明顯等于1.8	定量
配對t 檢驗	差異關系	注射新藥和沒有注射的兩組老鼠，血壓一樣嗎？	配對1(定量)配對1(定量)
逐步回歸	影響關系	幫我自動找出影響身高 Y的因素 X	Y(定量)X(定量/定類)
分層回歸	影響關系	身高【 X,分層1】對于體重【 Y】的影響，再加入飲食習慣【 X，分層2】，看看飲食習慣對體重的影響有多嚴重	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)
正態性檢驗	正態檢驗	數據正態嗎？	定量
非參數檢驗	差異關系	身高數據不正態時，我想研究收入【 X 】與身高【 Y 】的差異關系	Y(定類)X(定量)
雙因素方差	差異關系	性別【 X 】和地區【 X 】對于身高【 Y 】的差異	Y(定量)X(定類，2個)
二元Logit	影響關系	哪些因素【 X 】影響人們是否購買電影票【 Y 】	Y(定類，2項)X(定量/定類)
多分類Logit	影響關系	哪些因素【 X 】影響人們購買不同類型電影票【 Y 】	Y(定類，2+項)X(定量/定類)
散點圖	數據關系	身高【 X 】和體重【 Y 】的關系情況，并且區分性別【顏色區分】	Y(定量)X(定量)顏色區分(定類)
直方圖	正態性	身高數據是否正態分布	X(定量)
箱線圖	數據分布	身高數據的分布情況	X(定量)
詞云圖	數據展示	熱點城市房價指數展示	X(定量)加權項(可選)

6. SPSS使用經典案例

1. 檢驗正態性

1 直方圖正態曲線
2 P-P圖、Q-Q圖
3 KS檢驗（樣本量>=2000）、SW檢驗（樣本量<2000）：P>0.05時表示服從正態性

2. 相關性分析

變量相關性的指標

根據變量類型(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
定序		Spearman	Spearman
定距			Pearson(定比也可)

(1) Pearson相關系數(定距/比)

適用于定距, 定比變量

(2) Spearman 等級相關系數(定序和定序之間)

(3) kendall tua-b 等級相關系數(定序和定序之間)

3. 線性回歸分析

研究變量之間的因果關系，
1 因變量只能有一個，必須是連續數值型變量，
2 自變量可以有多個，可以是連續也可以是分類變量，如有分類型，要進行虛擬線性回歸

4. 卡方檢驗

1、適用于分類型變量的統計學方法
2、檢驗分類型變量下各個類別的構成比的差異的統計學方法
3、被檢驗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：考察三個年齡組的感染率（感染，未感染）是否存在顯著差異

5. 獨立樣本T檢驗

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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