SPSS市场分析.pdf

《SPSS市场分析.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS市场分析.pdf（5页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、【1】数据分析概述1、SPSS 的基本功能：数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，具体内容包括描述统计、列联分析，总体的均值比较、相关分析、回归模型分析、聚类分析、主成份分析、时间序列分析、非参数检验等多个大类2、SPSS 的主要界面有数据编辑窗口和结果输出窗口3 3、S SPSS3PSS3 种基本运行方式种基本运行方式-完全窗口菜完全窗口菜单方式；单方式；程序运行方式；混合运行方式程序运行方式；混合运行方式SPSS 中使用的对话框主要有两类-文件操作对话框；统计分析对话框4 4、S SPSS5PSS5 个窗口：个窗口：数据编辑窗口、数据编辑窗口、结果结果管理、草稿结果、语法编辑、脚本窗口

2、管理、草稿结果、语法编辑、脚本窗口5、SPSS 的四种运行方式：菜单对话方式、程序方式、Include 命令方式6、spss 的三种输出结果：表格格式；文本格式；标准图与交互图数据编辑器窗口包括：标题栏、菜单栏、工具栏、数据值编辑区、信息区（数据视图和变量视图）状态栏。数据编辑窗口包含变量和观测。变量编辑窗口包含属性名和变量【2】数据录入与获取1、统计软件中数据的录入格式-即：一个观测者占一行，一个变量占一列2、录入数据的步骤：1 定义变量名；2 指定每个变量的各种属性；3 录入数据。变量名不能与 spss 保留字相同，spss 的保留字有 ALL、END、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、

3、NE、NOT、OR、TO、WITH3 3、SPSSSPSS 文件：文件：语法文件（语法文件（*.sps*.sps）、数据、数据文件（文件（*.sav*.sav）、结果输出文件（、结果输出文件（*.spv*.spv）。一、变量储存类型：数值型、字符和日期型数值型：是0-9的阿拉伯数字和其他符号，如美元符号、逗号或圆点组成的。字符型：默认显示宽度为 8 个字符位，不区分大小写字母，不能进行数学运算。注意：在输入数据时不应输入引号日期型：用来表示日期或时间的。二、变量的测量尺度(Measure 属性)（1）定类尺度：对事物的类别或属性的测度，按事物的属性对其进行分类或分组。特点：其值能测度类别差异，

4、不能比较大小。对定类尺度的变量只能计算频数和频率。适用数值型或字符型变量；进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥原则。（2）定序尺度：对事物间的等级或顺序差别的测度，可比较优劣或排序。特点：测量数值不代表绝对的数量大小，只能排序，不能运算。（3）定矩尺度：对事物类别或次序之间间距的测度。特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指出类别之间的差距是多少；定矩变量通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减运算。（4）定比尺度：能够测算两个测度值之间比值，测量结果为数值。特点：定比变量是测量尺度的最高水平，它除了具有其他三种测量尺度的全部特点外，

5、还具有可计算两个测度之间比值的特点，因此它可以进行加、减、乘、除运算，而定矩变量值可进行加减运算。三、Label：定义变量名标签；Value：定义变量值标签四、缺失值：四、缺失值：用户自定义缺失值和系统缺用户自定义缺失值和系统缺失值两大类。字符型变量，失值两大类。字符型变量，默认的缺失值默认的缺失值为空格；为空格；数值型变量，数值型变量，默认的缺失值为零。默认的缺失值为零。一、数据的直接录入1、Data View表可以直接输入观测数据值或存放数据，表的左端列边框显示观测个体的序号，最上端行边框显示变量名。2、V ariable View 表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性NameNam

6、e：变量名，必须以字母、汉字及：变量名，必须以字母、汉字及开头，不能是数字；开头，不能是数字；不能有空格或某些特不能有空格或某些特殊符号；殊符号；不能与不能与 SPSSSPSS 的关键字相同；的关键字相同；首首字符为“字符为“$”是系统变量名；”是系统变量名；总长度不超过总长度不超过8 8个字符，个字符，共容纳共容纳4 4个汉字或个汉字或8 8个英文字母，个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字符不英文字母不区别大小写，最后一个字符不能是句号。变量名不能重复能是句号。变量名不能重复TypeType：变量类型包括变量类型包括8 8 种：种：数值型、数值型、逗点逗点数值型、圆点数值型、科学计数

7、法型、日数值型、圆点数值型、科学计数法型、日期型、美元记号型、设定货币、字符型。期型、美元记号型、设定货币、字符型。系统默认的为数值型。常用的为数值型、系统默认的为数值型。常用的为数值型、日期型和字符串和时间型日期型和字符串和时间型4 4 种。种。Width：变量所占的宽度。Decimals：小数点后位数。Label：变量标签。Values：变量值标签。Missing：缺失值的处理方式。Columns：变量在 Date View 中所显示的列宽（默认列宽为 8）。Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度三种（默认为等间距尺

8、度）。3、SPSS 软件编辑窗口除可以使用*.sav 扩展名数据文件，还可以直接打开和保存下述类型的文件：SPSS DOS 版本产生的数据文件*.sys；Excel 报表程序产生的数据文件*.xls；DBASE 数据库格式文件*.dbf；SAS统计软件产生的数据文件。4、单选题的录入可以采用字符直接录入、字符代码+值标签、数值代码+值标签三种方式。5 5、多选题的录入、多选题的录入多重二分法多重二分法：是在编码的时候，对应每一个选项都要定义一个变量，有几个选项就有几个变量，这些变量均为二分类，他们各自代表对一个选项的选择结果。多重分类法多重分类法：利用多个变量对一个多选题的答案进行定义，应该用

9、多少个变量，由被访者实际可能给出的最多答案数而定。6、外部数据的获取：直接打开，利用文本导向读入文本数据以及利用数据库OBDC接口读入数据。【3】数据管理Transform 菜单：新变量的生成、记录的排序、对变 量进 行计 数等。计算 新变 量：Compute；变量转换：Recode、Count 等1、Compute 过程-用于给变量赋值，其特点如下：1.目标变量可以是新变量，也可以是已有的变量。2.赋给变量的值可以是一个常数，也可以是从已有变量值或系统函数计算而来的值 3.操作记录集可以是所有记录，也可以设定逻辑条件，只对满足条件记录加以赋值。其余纪录的相应变量或保持原状，或被赋于缺失值。2

10、、Categorize variable 过程-用于将连续性变量自动按要求公成等间距的几组。3、count 过程-对满足某项条件的数据进行计数Data 菜单：对变量、观测量的编辑处理；对变量数据的变换；对观察量数据整理。（1）简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，他们的功能实际上都可以用鼠标在数据表界面上直接完成，很少会使用菜单来调用。（2）常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录和加权记录。（3 3）文件合并过程：将几个数据文件合）文件合并过程：将几个数据文件合并为大的并为大的 spssspss 数据文件，横向合并和纵数据文件，横向合并和纵向合并向合并（4）其他过程：数据汇总过

11、程和查找重复记录导向。SPSS 用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。一、排序的两种方法：（1）在 变量 名处 单击 右键，弹出“sortAscending”和“Sort Descending”。（2）对于多变量排序，则需要使用SortCases 过程来进行。二、多变量排序需要注意的三点：（1）在多重排序中，制定排序变量名是很关键的，先指定的变量在排序时必然优先于后制订的变量。（2）可以指定按某变量值升序排序的同时按另一变量值降序排序，或相反。（3）排序以后，原来记录数据的排列次序将被打乱。4、记录拆分-Split

12、File；记录筛选-SelectCases-All case：选择所有数据；If conditionis satisfied:按指定条件选择数据。RandomSample of cases：对观察值进行随机抽样。Based on time or case range：顺序抽样。Usefilter variable：用指定变量作过滤。一、数据汇总分类汇总就是按指定的分类变量对观测值进行分组，对每组记录的各变量求指定的描述统计量，结果可以存入新数据文件，也可以替换当前数据文件。【4】连续性变量的统计描述1、统计描述中的可用工具（1）各种初步汇总描述方法:频数、百分位数（2）各种统计描述指标:均值、

13、标准差、四分位数间距等（3）统计表（4）统计图（1 1）集中趋势（）集中趋势（CentralCentral TrendTrend）：均数：均数（MeanMean）中位数中位数（MedianMedian）众数众数（ModeMode）总合（总合（SumSum）（2 2）离散趋势（）离散趋势（Dispersion TrendDispersion Trend）标准）标准差（差（Std.DeviationStd.Deviation）、方差（、方差（VarianceVariance）、全距（全距（RangeRange）、最小值（、最小值（MinimumMinimum）、最、最大值（大值（MaximumMa

14、ximum）、标准误（、标准误（S.E.MeanS.E.Mean）（3 3）分布特征（）分布特征（Distribution TendencyDistribution Tendency）偏偏 度度 系系 数数（SkewnessSkewness）和和 峰峰度度 系系 数数（KurtosisKurtosis）（4）其他趋势百分位数指标（Percentile）、极端值（Outlier）。所用到的统计图则有：条图、饼图、直方所用到的统计图则有：条图、饼图、直方图、箱式图、图、箱式图、QQQQ图（用于判断正态性的图（用于判断正态性的2、Descriptive Statistics 子菜单用于连续变量统计描

15、述的过程（1）Frequencies：产生原始数据频数表，并能计算百分位数。对分类和定量资料都适用。（2）Descriptive 过程用于一般性的统计描述它不能绘制统计图（3）Explore 过程用于对连续性资料分布状况不清楚时的探索性分析，它可以计算许多描述统计量，给出各种统计图，并进行简单的参数估计。（4）Ratio 过程用于对两个连续性变量计算相对比指标，当研究者关心 A、B两个指标比值的变动情况时，该过程非常有用。统计的调查方式：统计的调查方式：1.普查2.抽样调查(1)非随机:典型调查、重点调查（2）随机：简单随机抽样、综合：分层（分类）抽样、整群抽样、等距抽样、多阶段抽样 3.统计

16、报表获得数据的调查方法：获得数据的调查方法：dataselect case【5】分类变量的统计描述及多选题分析1、Chi-Square 过程其分析目的是检验分类数据样本所在总体分布（各类别所占比例）是否与已知总体分布相同，是一个单样本检验。具体做法是：先按照已知总体的构成比分布计算出样本中各类别的期望频数，然后求出观测频数和期望频数的差值，最后计算出卡方统计量，利用卡方分布求出 P 值，以得出检验结论。如果理论假设是正确的，由此推算到的理论数据（次数）应该非常接近实际观测数据（次数），由此计算出的卡方值会很小；如果理论假设不正确，理论次数与实际观测次数的偏差会很大，卡方值也会很大。显著性水平

17、P=0.052、累计频数是指本类别及较低类别出现的次数之和，累计百分比则是指本类别及较低类别出现的次数之和占总次数的百分比。3、Crosstabs 过程有描述功能和统计推断能力。不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由 Frequencies 过程实现。3、分类资料数据录入格式简介1 采用频数表格式来记录。2 传递的总信息量和传统的枚举格式差不多，只是不能得知具体的个体取值而已。3 对频数表格式需要用 Weight Cases过程指定频数变量。【6】均值比较1、假设检验的基本思想-小概率原理所谓小概率原理，就是认为小概率事件在 一次 试验 中几乎 不可 能发生。也就是说，如果对总体的某个假

18、设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的小概率事件 A 在一次试验中是几乎不可能发生的；要是在一次试验中事件 A 竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。根据样本观测值来判断有关总体的假设是否成立，就是假 设检 验问题（hypothesistesting）。2、假设检验的两类错误接受或拒绝 H0，都可能犯错误I 类错误弃真错误，发生的概率为（error）II 类错误取伪错误，发生的概率为（error）3、Z 检验和 t 检验主要用于总体参数的检验，包括平均数、百分比等的检验。平均数单值的假设检验，平均数差异的假设检验；若 n30 的小样本，用 t 检验，大样本用 z 检验

19、4、正态总体参数假设检验的步骤1：建立原假设 H0和备择假设 H1。2：计算统计量 3：确定显著水平的值，查相应的分布表得其临界值以及拒绝域。4：进行显著性判别。5、Means 过程倾向于对样本进行描述，它可以对需要比较各组计算描述指标，进行检验前预分析。当然如果你愿意，也可直接比较。Means 过程的优势在于所有的描述统计量 均按 自变 量的取 值分 组计算，无需像其他过程那样必须先调用 Split File过程。6、One-samples Test 过程用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较，即单样本的 t 检验。由于样本数据是通过随机调查若干名观察对象得来，我们只知道他所在总体的均

20、数在该样本均数的附近，但具体是多少并不清楚。为了回答该问题，统计学上采用了小概率反证法的原理：我们有如下两种假设：Ho：u=uo，样本均数与总体均数的差异完全是抽样误差造成。H1：u uo,样本均数总体均数的差异除了由抽样误差造成外，也 反映了两个总体均数确实存在的差异。7、Paired-Sample T Test 是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异。又称配对样本的 t 检验。该过程用于进行配对设计的差值均数与总体均数 0 比较的 t 检验，配对设计有两种情况：1.对同一个受试对象处理前后的比较。2.将受试对象按情况相近者配对，分别给予两种处理，以观察两种处理效果有无差别。两独立

21、样本 t 假设的基本步骤提出零假设、选择检验统计量_、_计算检验统计量观测值和概率 P 值_、给出显著性水平，并做出决策【7】方差分析1、单因素方差分析 One-way ANOVA 过程用于进行两组及多组间样本均数的比较，即成组设计的方差分析。如果做了相应选择，还可进行随后的两两比较。甚至于精确设定均数比较方式。方差分析就是对多个总体均值是否相等这一 假设进行检验。2、方差分析的原理数据差异的来源-因素的水平不同（系统性差异）；随机因素（随机性差异）。数据差异的度量-水平之间的方差（组间方差）系统性因素和随机因素共同作用。水平内部的方差（组内方差）随机性因素的作用。【8】相关分析与回归分析对

22、变 量 之 间 的 相 关 关 系 进 行 分 析（Correlate）。其 中 包 括 简 单相 关 分 析（Bivariate）和偏相关分析（Partial）。回归分析（Regression）1、非单调关联-一个变量的出现（或不出现）与另一个变量的出现（或不出现）存在系统上的关联。单调关联-调研人员可以指出两个变量关联的总体方向。有两类单调关联：增加型和减少型。线性关联-两个变量之间存在“直线关系”，一个变量出现一定数量自动表明另一个变量也会出现一定数量。曲线关联-一个变量与另一个变量相关，但是关联不是用直线而是用曲线描述的。通过 Analyze菜单进行相关分析（Correlate）2、简单相关分析一是通过散点图直观地显示变量之间关系，二是通过相关系数准确地反映两变量的关系程度。散点图 SPSS 软件的绘图命令集中在 Graphs 菜单单击 Graphs Scatter,打开 Scatter plot 散点图对话框，Simple 简单散点图 Matrix 矩阵散点图 Overlay 重叠散点图3-D 三维散点图简单相关分析操作-Analyze CorrelateBivariate3、偏 相关 分析-Analyze CorrelatePartial4、回归分析（regression analysis)是确定两个或两个以上变量间相互依赖的定量关系