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:學習SPSS數據分析?先弄懂SPSS的基礎知識吧

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2017-06-30 | 作者:admin

学习数据分析之SPSS分析工具,可真的不是一般的功夫,真的要很认真和很细心才能做得好SPSS。下面我来和大家分享一下关于SPSS数据分析的基础知识,希望大家从这篇SPSS数据分析基础知识中对SPSS有更清楚的认识。

 

1、SPSS数据分析的流程

SPSS数据分析的流程

 

2、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功能

为高级用户提高编程功能

  • 功能强大

成熟的统计过程

完美的图形处理能力

提供多种数据准备技术

  • 兼容性好

数据输入:Excel,Lotus,Oracle,SQL Server,Acess,dBASE,文本

数据输出:Word,HTML,XML,Excel,Powerpoint,PDF

 

3、数据的编辑

常量

数值型常量:除了普通写法外还可以用科学计数法,如:3E18;
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;
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;
变量

变量名长度不能超过8;
三种基本的类型:数值、字符和日期;
可以在variable view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;
变量的测试方式

Scale:定距变量,如:身高、体重等;
Ordinal:定序变量,如:教育程度、级别等;
Nominal:定类变量,如:性别、民族等;
操作符与表达式

三种基本的运算:数学、关系和逻辑
数学运算符:+ – * / ** ()
关系运算符:> >= < <= = ~=
逻辑运算符:&(AND) |(OR) ~(NOT)
三种运算对应三种表达式
常用的数据操作命令

Data->Sort Cases
Transform->Rank Cases
Transform->Count
Transform->Recode
Transform->Automatic Recode
Transform->Compute
Data->Transpose
Data->Split Files
Data->Merge Files

Compute

数值型:compute num1=value.
字符型:String A(a11).compute a=’hello world’.
日期型:compute data1=date.mdy(month,day, year).
Rocode

recode variable name(old value=new value).
recode variable name(old value=new value) into new variable name.
字符型变量使用auto recode
Split file

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做为分组变量;
可以看到这里的Split其实是分组,而不是拆分文件;
analyze all case分析所有的样本,不产生分组;
compare groups产生对比分析组;
output by groups分组输入分析结果;

Merge File

add cases 合并变量相同,但是case不同的文件;
add variables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;
数据的分类汇总

使用Aggregate命令
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;
检查重复的数据

使用identify duplicate cases
数据的加权

使用weight case
选取一定的case进行分析

使用select cases:在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令;
常用的数学函

取绝对值:abs(数字型表达式)
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;
四舍五入函数:rnd(数字型表达式)
开方函数:sqrt(数字型表达式)

 

4、基本的统计分析

SPSS统计分析概述:

针对不同类型的数据选取不同的分析方法,正确的分析方法是得到正确结果的关键;
spss提供数字分析和图形分析两种分析形式;
高级分析之前一般都需要做描述性统计分析,把握数据的规律对分析解释数据有很好的引导和帮助作用;
Descriptive Statistics

– Frequencies:频数分析
– Descriptives:描述统计
– Explore:探索分析
– Crosstabs:列联表分析
– Ratio:比率分析

Descriptives

– 可以对变量进行标准化;

Explore

– Explore是对连续性变量进行探索性分析最有效的工具;
– 考察数据的奇异性和分布特征;
– 箱盒图、茎叶图、正态检验图及方差齐次性检验;

Crosstabs

– 数据类型要求为分类变量;
– 二维或多维交叉频数表(列联表),分析事物(变量)之间的相互影响和关系;
– 可以做卡方检验,来分析行列变量之间是否存在相关性;

分类变量统计描述常用指标

– 统计量:

频数、频率、累计频数、累计频率、众数
比:任意两个变量之比
性别比,货物/销售人员比

构成比:部分占总体的比例

率:事件的发生强度
– 图形:

条图、饼图
Spss操作

– 单个变量的分析

Analyze…Descriptive Statistics…Frequcencies
– 多个变量的分析

Analyze…Descriptive Statistics…Crosstabs
– 条图

Graph…(interactive…)bar
– 饼图

Graph…(interactive…)pie
连续变量的描述指标

– 频数表Frequency

直观的方法:分布类型分布特征
– 集中趋势Central tendency

均数mean 中位数median 众数mode
– 离散趋势Dispersion tendency

全距Range
方差Variance 标准差std.deviation
如何计算各个描述统计量

– Analyze->Descriptive Statistics->Frequcencies…

– Analyze->Descriptive Statistics->Descriptives…

– Analyze->compare means->means…

如何用图形描述连续变量
– Graph…Interactive…Histogram

如何应用Explore对连续变量进行探索性分析
– Analyze->Descriptive Statistics->Explore…

Basic Tables过程:对分类/定量资料进行各种复杂格式的描述;

General Tables过程:在同一张表格内同时对分类资料、连续资料和多选题数据进行汇总功能非常强大,但使用上相对复杂;
Custom Tables过程:含有表格预览窗口,并可在制表过程中控制结果;
Multiple Response Sets/Tables过程:专门为多选题数据设计的制表过程;
Tables of Frequencies过程:在同一张表格中对多个分类变量同时输出频数表;

 

怎么样,对SPSS还一知半解的你看完这篇文章,是不是收获颇多,还想了解更多SPSS数据分析知识,来听听SPSS数据分析课程!SPSS数据统计分析培训,帮您快捷掌握SPSS操作技能和统计分析方法,以案例形式配合资深讲解,系统还原整个数据分析流程。

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