SPSS知识点总结—211重点软件知识点_spss复习知识点及题目

2020-02-28 其他工作总结下载本文

SPSS知识点总结—211重点软件知识点由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“spss复习知识点及题目”。

SPSS     绪论（1）

数据文件的建立、导入与导出（1）数据文件的整理（2）数据转换（2）

 基本统计分析（基本描述和卡方检验）（4） 均数比较（2） 相关与回归分析（2） 非参数检验（2）

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。

 输出结果十分美观漂亮（从国外的角度看），存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。 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。

 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基础：主要窗口及功能  数据编辑窗口（data editor） 结果输出窗口（viewer）

 程序编辑窗口（syntax editor） 脚本编辑窗口（Script）

数据编辑窗口（data editor）

 打开方式：

 启动SPSS后，数据编辑窗将首先自动打开

 在SPSS运行过程中建立新的数据文件，从菜单选择

 File—New---Data

 由数据窗口（Data View）和变量窗口（Variable View）组成，两个窗口切换单独显

示

 数据窗口用于显示和编辑数据

 变量窗口用于定义、显示和编辑变量特征结果输出窗口（viewer）

 打开方式

 在第一次产生分析结果的SPSS过程后，结果输出窗口被自动打开  打开新的结果输出窗，从菜单选择

 File—New---Output

 结果输出窗口（viewer）

 功能：SPSS统计分析报表及图形的输出窗口

 组成：窗口主菜单、工具栏、结果显示区、状态显示区

 在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；可以手工打开若干个可相互切换的viewer窗口；输出窗口可以关闭；  状态栏上的！表示当前输出窗口  窗口内容以.spo存于磁盘上

 程序编辑窗口（syntax editor）

 功能：编辑命令语句

 窗口内容以.sps存于磁盘上

 打开方式：第一次通过对话框选择SPSS过程时，击按钮paste，程序编辑窗自动打开；也可通过菜单打开file—new—syntax

数据文件的建立、导入与导出 1.数据文件的建立

2.SPSS所处理的数据文件有两种来源：

a)在SPSS环境下新建数据文件 b)调用已建立的各种类型的数据文件

在SPSS环境下建立数据文件：

 启动SPSS后，界面显示数据编辑窗

 在数据编辑窗内直接输入数据，保存后便形成SPSS数据文件 --数据文件的结构

 二维行列结构，每行为1个记录或1个观察单位（Case），每列为一个变量（Variable）

--定义变量

SPSS数据文件是一种有结构的数据文件：

定义数据文件的结构： 1.name：变量名，是变量存取的唯一标志  定义变量名的原则：

 变量名最长不超过64字节（32个汉字）（不推荐使用汉字，越简单越好）

 首字符必须是字母或汉字，不能以下划线或圆点结尾  变量名中不能有空格或某些特殊符号，如！、？和*  变量名不能与SPSS的关键字相同，即不能用all/and/by/eq/ge/gt/le/lt/ne/not/op/to/with等做变量名  对变量名英文字母的大小写不作区分  2.type：变量类型

 数值型：常用标准数值型(Numeric):默认类型8.2如：12345678、12345.67、-1234.56  字符型(String): 存储字符数据8位。如：beijing处理时用双引号扩起来

 日期型（Date):存储日期数据，如：20-AUG-1999  注意：显示宽度不影响数据的存储

 3.width：变量宽度，默认为8  4.Decimals：小数位数，默认为2

 5.label：变量标签，对每一个变量的含义进行解释，变量较多时非常重要！

 6.Values：变量值标签，对变量取值的水平进行定义

 7.Miing：缺失值

 8.Column：变量列宽，默认为8。 9.Align：对齐，默认右对齐（Right） 10.Measure：变量度量，包括三类：

 定量变量（Scale）， 定性变量（Nominal）， 等级变量（Ordinal）。

 该选项只用于统计制图时坐标轴变量的区分以及SPSS决策树模块的变量定义

 统计软件中数据的录入原则： 1.同一观察对象的数据应独占一行

2.同一个指标的测量值都应当录入到同一个变量中（除外配对数据和重复测量数据）

3.最终的数据集应当能够包含原始数据的所有信息

 数据可保存为各种格式

2.数据文件的整理（Data菜单）

插入(Insert)

观测值排序(sort):

合并文件(Merge Files):

Merge Files—Add Case（添加观察单位）: 例：new Drug(a).sav和new Drug(b).sav合并

Merge Files—Add Variables（添加变量）: 例：将ex(a).sav

和

ex(b).sav合并

数据分类汇总(Aggregate Data):

例：分类汇总：不同文化程度的家庭平均收入数据文件：休闲调查.sav

选择观察单位(select cases)选择观察单位(select cases)

变量加权(Weight Cases)

数据文件的整理（Transform菜单）

计数统计（count）

例：由家庭月收入产生一个分组变量group 月收入

月收入>=1500 group=1

排秩（Rank）

例如：对sbp1（治疗前SBP）进行排秩

排秩后产生新变量rsbp1,其中对于相等的变量值（称为结点ties）取平均秩次。本例中第2、3位的平均秩次为2.5。

例：按家庭收入等分为五组

第四章基本统计分析（descriptive statistics菜单）

Frequencies过程的特色是产生频数表；

Descriptives过程则进行一般性的统计描述；

Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；

Crotabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的检验也在其中完成。

常用的描述统计量

集中趋势指标（Central tendency）：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等

离散趋势指标（Dispersion）：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)百分位数指标（Percentile Values）：四分位数(Quartiles)、每隔指定百分位输出当

前百分位数(Cut points for equal groups)、或直接指定某个百分位数(Percentiles)分布指标（Distribution）：偏度系数（Skewne）和峰度系数(Kurtosis)。

其他：M统计量（M-estimators）、极端值（outlier）等

众数(mode)：一组数据中出现次数最多的变量值称为众数。

偏度系数（skewne）：数据分布的不对称性称为偏态，偏态系数SK>0时为右(正)

偏，SK

峰度系数（kurtosis）：数据分布的平峰或尖峰程度称为峰态，峰度系统K>0时

为尖峰分布，K

（一）频数分析（Frequencies）

 最常用的统计分析之一

 功能：不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图

 菜单：Analyze—Descriptive Statistics—Frequencies 命令

实例：对“diameter_sub.sav”中的“矢状面管径”变量作描述性分析并输出直方图