2022年SPSS分析教程和在房地产应用方面的实例 .pdf

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1、SPSS分析教程和在房地产应用方面的实例第一节数据的建立和DISCRIPTIVES ，MEANS 的初步分析现下的中国的市场调研当中统计方法应用的结果要求并不是很高的，因为在一个行业的起步阶段我们并不会对市场分析要求很高的精度，而是要求有一个总体的了解即可。 但是，任何一个成熟的行业都必然是一个专业型很强的结合体，房地产行业亦然。 随着将来房地产行业的不断整合和专业化，定性分析占主导地位必定要被定量分析占主导地位的分析方法所取代，经验的重要性将逐渐被统计分析所弱化。为什么呢？因为统计分析就是对以往获得的经验的定量分析而已，所不同的是：统计是绝对理性化的，统计数据不会说谎的！其实现在的发达国家的

2、决策主要已经考统计分析来说话了，但是大到我们整个国家， 小到我们成都地区的房地产行业，统计分析还只是在一个初级应用阶段，技术水平也不高，也不被重视。 我们需要用统计数据去分析消费者心理，分析楼盘的价格， 分析楼盘的定位等等，那么最直接的方法就是用现在最广泛应用的SPSS 去分析。那么作为并非是统计专业人士的我们，怎样去学习和应用呢？我准备用一些很具体的例子和模块来给大家一步一步讲解，我尽量完全无误的操作一遍： 1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS 的界面当打开 SPSS 后，展现在我们面前的界面如下：名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -

3、精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 1 页，共 18 页 - - - - - - - - - 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是 SPSS 的数据管理窗口。这是一个典型的Windows 软件界面，有菜单栏、工具栏。特别的，工具栏下方的是数据栏， 数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。该界面和 E 购买面积 CEL 极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。由于现在我们没有输入任何数据，所以行、

4、列的标号都是灰色的。 请注意第一行第一列的单元格边框为深色，表明该数据单元格为当前单元格。对数据表界面操作不熟悉的可先温习一下E 购买面积 CEL 的操作（因为它的帮助是中文的）， 也可以尝试用 10.0 的中文版操作。我们现在主要用 SPSS11.5来操作，因为它的功能更强大，而且现在已经普遍用12.0 版本了。我们当前用的 11.5，10.0 的 SPSS 系统打开时会出现一个导航对话框，请单击右下方的 Cancer 按钮，即可进入上面的主界面。1.1.2 定义变量名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - -

5、- - - - - - - - - - - - 第 2 页，共 18 页 - - - - - - - - - 我们需要建立很多个变量， 因为我们的调查表有很多问题，我先来定义几个变量：（操作）界面最左方为变量名，；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为 8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。好，先来建立变量家庭人数。 请将变量名改为家庭人数， 然后单击 OK 按钮。在绝大多数情况下， SPSS 给出的默认数据类型和数据精度完全可以满足需要，只是不太好看而已。至于标签等比较花哨的选项，反正我也很少

6、用。现在我们才刚刚入门，一切从简。第一列的名称已经改为了“家庭人数”，这就是我们所定义的新变量“家庭人数”。现在我们来建立变量购买面积。单击第二行第一列的单元格，同样，将变量名改为购买面积，然后确认。（操作）是分组型的我们现在再来定义购房单价。同样：（操作）注意是数值型1.1.3 输入数据我们先来输入变量购买面积的值，请确认一行二列单元格为当前单元格，弃鼠标而用键盘，输入第一个数据1：（操作）用类似的输入方式，我们将家庭人数的数目输入完毕：（略）名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - -

7、- - - - - - 第 3 页，共 18 页 - - - - - - - - - 然后开始输入单价的数据：（略）1.1.4 保存数据选择菜单 File=Save ，由于该数据从来没有被保存过，所以弹出Save as对话框如下：单击保存类型列表框，可以看到SPSS 所支持的各种数据类型，有DBF、Fo 购买面积 Pro、 E 购买面积 CEL、 ACCESS 等， 这里我们仍然将其存为SPSS自己的数据格式（ *.sav 文件）。在文件名框内键入潜在消费者数据并回车，可以看到数据管理窗口左上角由Untitled 变为了现在的消费者数据。为什么这里的对话框会出现汉字？是这样的，需要从编程的角度

8、来解释：SPSS 在弹出该对话框时会调用Windows 系统的公用函数，由于我们用的是中文 Windows 系统，所以调用出来的就是中文。 1.2 数据的预分析名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 4 页，共 18 页 - - - - - - - - - 1.2.1 数据的简单描述首先我们需要知道数据的基本情况，如均数、标准差等。选择Analyze=Descriptive Statistics=Descriptives菜单，系统弹出描述对话框如下：（操作）

9、如果按 SPSS 标准的叫法，这里应该是调用了Descriptives （应该叫描述，或则描述统计学吧。）过程，为了避免太生硬，我们称为调用对话框，等大家熟悉 SPSS 了以后，在统计分析中可能两种称呼会混用。该对话框可分为左右两大部分，左侧为所有可用的侯选变量列表，右侧为选入变量列表。我们只需要描述希望单价， 用鼠标选中希望单价， 单击中间的，变量希望单价的标签就会移入右侧，注意这时 OK 按钮变黑，表明已经可以进行分析了，单击它，系统会弹出一个新的界面如下所示：Descriptive Statistics N Range Minimum Maximum Sum Mean Std. Devi

10、ation Variance 计划单价55 3700 1800 5500 140800 2560.00 876.356 768000.000 Valid N (listwise) 55 该窗口上方的名称为SPSS for Windows Viewer ，即（结果）浏览窗口，整个的结构和资源管理器类似， 左侧为导航栏， 右侧为具体的输出结果。 结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标准差这几个常用的统计量。从中可以看到， 55 个数据总的均数为2560，标准差为 876.356 。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资

11、料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 5 页，共 18 页 - - - - - - - - - 我们以上的做法对吗？ 当然有问题 ！光看总的描述是不够的， 还应当看看分组的描述情况。这里要用到文件分割功能，请切换回数据管理窗口，选择Data=Split File菜单，系统弹出文件分割对话框如下：选择单选按钮 Organize output by 家庭人数，将变量家庭人数选入右侧的选入变量框，单击 OK 钮，此时界面不会有任何改变，但请再做一次数据描述，你就可以看到现在数据是分家庭人数=1 和家庭人数 =2 两种情况在描述了！Descriptive Statisti

12、cs(a) N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance 计划单价10 2000 2100 20900 2090.00 31.623 1000.000 Valid N (listwise) 10 a 家庭人数= 单身Descriptive Statistics(a) N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance 计划单价16 1800 3000 35700 2231.25 415.883 172958.333 Valid N (listwise) 16 a 家庭人数= 夫妻Descr

13、iptive Statistics(a) 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 6 页，共 18 页 - - - - - - - - - N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance 计划单价15 1800 4500 35000 2333.33 659.726 435238.095 Valid N (listwise) 15 a 家庭人数= 三口之家Descriptive Statistics(a)

14、N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance 计划单价5 3400 4500 18300 3660.00 472.229 223000.000 Valid N (listwise) 5 a 家庭人数= 三代同堂Descriptive Statistics(a) N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance 计划单价9 2100 5500 30900 3433.33 1335.103 1782500.000 Valid N (listwise) 9 a 家庭人数= 其他从描述可知两组的

15、均数和标准差等数值都分别显示了，很明显三代同堂的消费水平最高， 标准差排第二说明他们这个群体期望的房价比较稳定；一个人的消费水平最低， 且收入也比较稳定的分布， 如果样本数量多的话说明当地租赁形式会比较好。 -个人的一点推测。：）这个时候如果采取定性的分析，就事半功倍了。如果定义了文件分割，则它会在以后的所有统计分析中起作用，直到你重新定义文件分割方式为止。对了，在分析的过程中，我们还要取消变量分割，免得它影响以后的统计分析，再次调出变量分割对话框，选择单选按钮中的“Analyze all cases, do not creat 家庭人数”，单击OK 按钮就可以了。1.2.2 绘制直方图名师归

16、纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 7 页，共 18 页 - - - - - - - - - 统计指标只能给出数据的大致情况，没有直方图那样直观， 我们就来画个直方图瞧瞧！选择 Graphs=Histogram ，系统会弹出绘制直方图对话框如下：将变量计划单价选入Variable 选择框内，单击 OK 按钮。此时结果浏览窗口内会绘制出如下直方图：计 划 单 价5500.05000.04500.04000.03500.03000.02500.02000.0计划单

17、价403020100Std. Dev = 876.36 Mean = 2560.0N = 55.00名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 8 页，共 18 页 - - - - - - - - - 1.3 按要求进行统计分析下面我们要用 SPSS 来做成组设计两样本均数比较的检验。1首先我讲 MEANS （平均值检验）。这个是最简单的，MEANS 的基本功能是分组计算指定变量的描述统计量。包括均值MEANS ，标准差 STD DEVIATION ，总和 SU

18、M，观测值数目 COUNT ，方差VARIANCE 等一系列单变量描述统计量。还可以给出方差分析表和线性检验结果。步骤：1）ANALYZE= COMPARE MEANS= MEANS ， 打开 MEANS对话框。2）选择因变量，比如我们选择房价作为因变量，（操作），可以一个，也可以多个，我们这里只讲一个，如我们选择家庭人数作为自变量。再在 OPTION 里选择我们需要比较的数值。点OK。现在出来这个表：Case Processing Summary Cases Included Excluded Total N Percent N Percent N Percent 计划单价* 家庭人数55

19、100.0% 0 .0% 55 100.0% Report 计划单价家庭人数Mean N Std. Deviation Grouped Median % of Total Sum % of Total N 单身2090.00 10 31.623 2090.00 14.8% 18.2% 夫妻2231.25 16 415.883 2162.50 25.4% 29.1% 三口之家2333.33 15 659.726 2227.27 24.9% 27.3% 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - -

20、- - - - - - - 第 9 页，共 18 页 - - - - - - - - - 三代同堂3660.00 5 472.229 3475.00 13.0% 9.1% 其他3433.33 9 1335.103 3320.00 21.9% 16.4% Total 2560.00 55 876.356 2166.67 100.0% 100.0% 第一个图是对我们这次MEANS 过程的总结；第二个图是报告。从这上面看，基本的统计结果和数据一目了然。比如：假如我们抽取样本的时候提取的样本比例和整个购房者家庭情况的真实比例相符，整个从总访问者所占的比重可以看到，单身，夫妻，三口之家所占的比重最大；那

21、么，我们是不是可以说：我们针对的消费群体主要是这三个群体而忽略三代同堂和其他呢？我们是不是可以说我们的投资也按这个比例投呢？（？）当然不是！因为我们也要考虑购买力！怎么样来衡量这个家庭的购买力呢？我们还是用MEANS ，不过这次因变量是总购房款。如图：Report 购房总价家庭人数Mean N Std. Deviation Grouped Median % of Total Sum % of Total N Sum 单身190000.00 10 31622.777 190000.00 7.8% 18.2% 1900000 夫妻315625.00 16 149129.418 275000.00

22、20.8% 29.1% 5050000 三口之家353333.33 15 398616.656 192000.00 21.8% 27.3% 5300000 三代同堂900000.00 5 339116.499 775000.00 18.5% 9.1% 4500000 其他841111.11 9 691799.184 690000.00 31.1% 16.4% 7570000 Total 442181.82 55 437728.526 250000.00 100.0% 100.0% 24320000 从总房款所占的比例： 单身 7.8%， 夫妻 20.8% ， 三口 21.8% ， 三代 18.

23、5% ，其他 31.1% 看，我们更应该注意夫妻，三口，和其他三个群体，特别是其他这个群体，我们的开发投资也很应该参考这个比例。那么这个结论不就和上面的结论不一样了么？所以，我想提醒各位，一定要选择正确名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 10 页，共 18 页 - - - - - - - - - （不是说虚假，而是选择变量一定要注意选择正确的变量进行统计！）的统计数据和统计方法！3）两个自变量的选择和控制：A两个分类均放在第一层（平行+）的操作：I把家庭

24、人数送入 INDEPENDENT LIST框中，建立第一个控制层；2把哪种建筑送入栏中建立第二个控制层；3其中家庭人数有5 个统计量，建筑风格有6 个统计量。那么， 对因变量的分析就是先给出家庭人数5 个组的基本描述统计量，再给出建筑风格6 个变量的统计量。B两个分类变量分别放在两层（垂直*）的操作：a.同上选择家庭人数b.单击 NEXT 按钮，选择变量建筑风格，作为第二层；现在就分 5*6=30 组给出可以承受的单价的一些描述统计量：Report 购房总价家庭人数哪种建筑Mean N Std. Deviation Grouped Median % of Total Sum % of Tota

25、l N Sum 单身多层190000.00 10 31622.777 190000.00 7.8% 18.2% 1900000 Total 190000.00 10 31622.777 190000.00 7.8% 18.2% 1900000 夫妻多层216666.67 3 57735.027 216666.67 2.7% 5.5% 650000 电梯200000.00 4 .000 200000.00 3.3% 7.3% 800000 花洋300000.00 6 .000 300000.00 7.4% 10.9% 1800000 联排600000.00 3 .000 600000.00 7.

26、4% 5.5% 1800000 Total 315625.00 16 149129.418 275000.00 20.8% 29.1% 5050000 三口之家多层200000.00 1 . 200000.00 .8% 1.8% 200000 电梯150000.00 8 32071.349 150000.00 4.9% 14.5% 1200000 花洋440000.00 5 54772.256 440000.00 9.0% 9.1% 2200000 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - -

27、- - - - - - - 第 11 页，共 18 页 - - - - - - - - - 独立别墅1700000.00 1 . 1700000.00 7.0% 1.8% 1700000 Total 353333.33 15 398616.656 192000.00 21.8% 27.3% 5300000 三代同堂联排750000.00 4 57735.027 750000.00 12.3% 7.3% 3000000 独立别墅1500000.00 1 . 1500000.00 6.2% 1.8% 1500000 Total 900000.00 5 339116.499 775000.00 18

28、.5% 9.1% 4500000 其他电梯242500.00 4 15000.000 242500.00 4.0% 7.3% 970000 联排800000.00 2 .000 800000.00 6.6% 3.6% 1600000 独立别墅1666666.67 3 416333.200 1800000.00 20.6% 5.5% 5000000 Total 841111.11 9 691799.184 690000.00 31.1% 16.4% 7570000 Total 多层196428.57 14 36502.296 200000.00 11.3% 25.5% 2750000 电梯185

29、625.00 16 46038.933 190000.00 12.2% 29.1% 2970000 花洋363636.36 11 80903.983 355555.56 16.4% 20.0% 4000000 联排711111.11 9 92796.073 716666.67 26.3% 16.4% 6400000 独立别墅1640000.00 5 304959.014 1700000.00 33.7% 9.1% 8200000 Total 442181.82 55 437728.526 250000.00 100.0% 100.0% 24320000 c.同样我们可以分第三第四层。那样，统计

30、结果的数目就会急剧扩大。CANOVA TABLE AND ETA复选项和 TEST FOR LINEARITY复选项。（操作）我们把第一层建筑类型，第二层人口和一为人数二为建筑分析作比较。可得图：ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. 购房总价* 哪种建筑Between Groups (Combined) 9791279568903.310 4 2447819892225.830 220.342 .000 Linearity 7188769398856.720 1 7188769398856.720 647.102 .000 Devia

31、tion from Linearity 2602510170046.596 3 867503390015.532 78.089 .000 名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 12 页，共 18 页 - - - - - - - - - Within Groups 555458612914.863 50 11109172258.297 Total 10346738181818.180 54 Measures of Association R R Square

32、d Eta Eta Squared 购房总价* 哪种建筑.834 .695 .973 .946 每个数据见统计分析P219。略。比较重点的就是J结果性的：SIG- 显著性概率，即假设成立的概率，我们这里是假设是：这几个建筑组的房屋总价均值相等。即这个假设发生的概率是0.000 接近 0。由此我们得出结论：不同的建筑组，其房屋总价的均值差异显著！R- 是因变量总房款的观测值和预测值之间的相关系数，虽然没有直接求出回归方程，但我们应该知道，R越接近 1表明回归方程的预测性能越好。即回归方程越有效。这里看到R值等于 0.834 ，说明回归方程预测性能很好。Eta SQUARED-等于（组间偏差平方和

33、BETWEEN GROUPS）/（组内偏差平方和WITHIN GROUPS）等于 0.946，越接近 1说明因变量（总价）与控制变量（建筑）关系密切。如果 ETA等于 0就是说他们无关。这个图说明了什么呢？因为SIG 近似为 0.000 就说明了房屋的总价和房屋的建筑方式是非常相关的。不同的建筑方式对房屋的总价的平均值存在非常显著的差异的！并且总价的平均值是和房屋的建筑方式呈上升趋势的。现在又举例说明房屋总价按人口数目分组后是不是也呈显著的差异呢？（实际举例操作一遍。并解释每个指标）2T TEST（T 检验的过程）略A单一样本 T 检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。例如：我

34、们想知道这个地方的消费者能够接受的价格平均数（我们的统计数据）和给定的常数（比如说经验丰富者估计这个地方的均价；）之间存在的差异。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 13 页，共 18 页 - - - - - - - - - 已知我们把住宅的均价定在2500，我们现在判断我们所考察地区的消费者能接受的房价和我们定的房价比，是不是差异很大或则接近，有什么差异！步骤：1建立无效假设 H0：假设两个数据相等2ANALYSE= COMPARE MEAN= ONE

35、 SAMPLE T TEST 顺序选择。One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 计划单价55 2560.00 876.356 118.168 One-Sample Test Test Value = 2500 t Df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 计划单价.508 54 .614 60.00 -176.91 296.91 3由图做结果分析：a. 样本均值 2560 与 25

36、00 比较，略高b.T 值 0.508 ，自由度 54，双尾 T 检验的 P 值为 61.4% 5%，说明无效假设成立，即： 我们定的房价的均值和消费者预期的房价的均值基本相等c.CONFIDENCE INTERVAL OF THE DIFFERENCE差值的 95%置信区间。说明了： 消费者期望的均值和我们名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 14 页，共 18 页 - - - - - - - - - 定价的差有 95%的可能性落在 -176.91-29

37、6.91之间。B独立样本的 T 检验：要求被比较的两个样本彼此独立，即没有配对关系。而且均来自正态总体。而且均值是对于检验有意义的描述统计量。例如：从付款方式来说，一次付款和按揭两种情况消费者期望的单价是不是有显著性差异？Group Statistics 付款方式N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 计划单价一次付42 2628.57 961.525 148.366 按揭12 2358.33 492.597 142.200 Independent Samples Test Levenes Test for Equality of Variances t-t

38、est for Equality of Means F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence IntervaDifference Lower Up计划单价Equal variances assumed 4.880 .032 .935 52 .354 270.24 289.140 -309.964 Equal variances not assumed 1.315 36.409 .197 270.24 205.508 -146.389 MEANS说明了STD DEVIATION

39、 标准差。如果两组相差太大就没有统计意义。如果差别有统计意义就要使用校正 T检验。从SIG的P值可以看到，显著性概率为0.032 0.05 ，因此结论是两组方差差异显著，下面的T检验过程结果中应该选择EQUAL VAARIANCES NOT ASSUMED（假设方差不相等）。从双尾 T检验的结果 0.197 0.05看，并无显著性差异！MEAN DIFFERENCE STD。 ERROR DIFFERENCE差值的标准误差为205.508 差值的置信区间是-309.964854之间名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料

40、- - - - - - - - - - - - - - - 第 15 页，共 18 页 - - - - - - - - - C配对样本的 T 检验：要求被比较的两个样本有配对关系。要求两个样本均来自正态总体。而且均值是对于检验有意义的描述统计量。均值的配对比较是比较常见的。（略）D这里我举例的时候犯错了,用 T 检验有一个重要的条件就是样本量一定要相等或则差不多才有可比性,一定切记哦 ! 3ONE-WAY ANOVA过程。（略） 1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存结果文件前面我们已经做出了分析结果，但是再好的结果只要一断电就会全部消失（废话），对于这一问题人们早已想出了三种解决办法，他

41、们分别是：需要结果的时候再运行一次分析程序。用笔将结果抄在纸上。直接保存结果文件。显然，最方便快捷、最符合信息时代特征的就是第三种方法，在结果浏览窗口中（注意：一定要在结果浏览窗口中）选择菜单File=Save ，由于该结果也从来没有被保存过，所以弹出和前面保存数据时极为相似的一个Save as 对话框，和前面相比，他唯一的区别就是文件的保存类型只有View Files(*.spo) 一种。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 16 页，共 18 页 -

42、- - - - - - - - 好，闲言少叙，在文件名框中键入“ *”并回车，该结果文件就会按文件名 *.spo 被存储。1.4.2 导出分析结果文件倒是保存了， 但问题还没有完全解决： 我们从来写文章什么的都用的是文字处理软件，尤其是WORD ，可 WORD 不能直接读取 SPO 格式的文件，怎么办呢？没关系， SPSS 提供了将结果导出为纯文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单File=E 购买面积 port，系统会弹出 E 购买面积 prot Output 对话框如下：最上方的 E 购买面积 port 下拉式列表可以选择输出的内容，可以为含图表的输出文档、无图表的输出文档和只

43、有统计图表三种；中部的E 购买面积 prot File 对话框则填入输出的目标文件名；左下方的 E 购买面积 port What 单选框可以选择输出结果的哪些部分， 可以是所有结果、 所有可见结果或只输出选择的结果，一般选输出所有可见结果；右下方的输出文件类型下拉式列表已被我打开，可见里面有网页格式和纯文本格式两种，在一切按所需选择完毕后按OK 钮，则结果文件就会输出为你想要的类型。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 17 页，共 18 页 - - - - - - - - - 好，到这里，你实际上已经掌握了SPSS 的基本使用方法。 我们以后将要做的工作就是“百尺竿头，更进一步”，将从下一次开始详细介绍 SPSS 各个模块的精确用法，使大家能尽快的掌握SPSS。名师归纳总结 精品学习资料 - - - - - - - - - - - - - - -精心整理归纳 精选学习资料 - - - - - - - - - - - - - - - 第 18 页，共 18 页 - - - - - - - - -