SPSS统计分析软件.ppt

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1、wang1.1 SPSS软件简介软件简介 早时SPSS是“Statistical Package for the Social Sciences”的首个字母缩写，即“社会科学统计软件包”。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司决定将其英文全称改为“Statistical Product and Service Solutions”，即“统计产品与服务解决方案”。常用的统计分析软件：SAS（统计分析标准软件）、SPSS、DPS、Sat等。1.2 常用统计分析软件简介：SAS：即STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，被誉为统计分析标准软件，尽管现在已经尽量“

2、傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。SPSS：仅次于SAS的统计软件，是世界上最早的统计分析软件，它操作简单，输出美观，功能齐全，所以广泛应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法。DPS：是目前国内唯一一款实验设计及统计分析功能齐全且价格上适合于国内用户的具自主知识产权、且技术上达到国际先进水平的国产多功能统计分析软件包。Excel：它不是专门的统计软件，但作为数据表格软件，具有一定统计计算功能。1.3.SPSS软件主要特点及软件使用1.3.1 软件的主要特点

3、 操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，不需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。全面的数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASC数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据

4、文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt,word,PPT及html格式的文件。1.3.2 软件对运行环境的要求 硬件环境要求：SPSS运行时往往需要打开图形编辑或文本编辑等应用软件为了保证电脑的运行速度及各应用软件功能和正常实现，内存配置最好在512M以上。软件环境要求：建议在简体中文版windows下运行。高版本的支持win7（SPSS19.0）。1.4 SPSS运行方式 批处理方式：将已经编好的程序存储为一个文件，然后在SPSS中Production程序中打开并运行。完全菜单窗口运行方式：主要通过利用鼠标选择窗口菜单和对话框完成各种操作。我们主要介绍这种方式。

5、程序运行方式：在命令窗口中直接运行编写好的程序或在脚本窗口中运行脚本程序。它与批处理方式都需要使用者掌握专业的SPSS编程语法才能完成操作。1.5 SPSS19.0软件安装与启动 安装：略 启动方式：三种 通过点击“开始”所有程序“IBM SPSS Statistics”快捷方式启动。通过双击SPSS的默认 文件“*.sav”启动。通过双击桌面创建的 SPSS快捷方式启动。1.6 SPSS19.0软件界面介绍启动软件后，打开的首个界面是：标题栏标题栏数据编辑区数据编辑区标题栏标题栏数据编辑区数据编辑区SPSS19.0软件界面介绍1.7 退出SPSS软件方法 直接单击SPSS窗口右上角的关闭按钮

6、。单击SPSS标题栏上的快捷图标，在弹出的快捷菜单中选择“关闭”。单击菜单栏中的“文件”，选择“退出”。在桌面状态栏上，用如鼠标选择SPSS程序并单击右键，在弹出的快捷菜单中选择“关闭窗口”。2.1 SPSS数据分析的一般步骤 数据文件的准备：按照SPSS要求，利用SPSS提供的功能准备数据文件，主要包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改数据等。数据的加工整理：对数据编辑窗口中的数据进行预处理。数据的分析：选择正确的统计方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模。分析结果的阅读和解释：读懂SPSS输出的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。2.2 利用

7、SPSS进行数据分析2.2.1 创建数据文件：（1）SPSS数据文件初识 SPSS数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据内容两部分组成。（2）SPSS数据中变量的属性 SPSS中变量共有10个属性：变量名（Name）、变量类型（Type）、长度（Width）、小数点位置（Decimals）、变量名标签（Label）、变量名值标签（Value）、缺失值（Missing）、数据列的显示宽度（Columns）、对齐方式（Align）以及变量尺度（Measure）等。在定义一个变量时至少要定义它的两个属性：变量名和变量类型。其它的暂时采用系统默认，待以后分析过程中根据需要进行设置。（3）SP

8、SS中变量属性定义 在SPSS数据编辑窗口中单击“变量视图”标签，打开变量视窗界面，对变量的各个属性进行定义。2.2.1 准备数据 （1）单击左下角的数据视图标签进入数据视窗界面，将每个变量的具体数值录入到数据库单元格内。（2）读取外部数据：按【文件】【打开】【数据】的顺序调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择你要打开的数据文件类型，然后在查找范围处选择要打开文件的位置及文件，即可打开所需要的文件。2.2.2 SPSS中数据整理 在SPSS中主要使用【数据】和【转换】两个菜单对数据进行整理。主要有：（1）排序：选择【数据】【排列个案】命令，打开排序对话框。（2）抽样：选择【数据】【选择个

9、案】命令，打开选择个案对话框。（3）数据的合并：选择【数据】【合并文件】【添加个案】或者【添加变量】命令，通过进一步设置完成数据合并。增加个案的数据合并：把新数据文件中的观测合并到原数据文件中。（4）数据拆分：对数据文件中的观测值进行分组。选择【数据】【拆分文件】，打开分割文件对话框。（5）计算新变量：在对数据文件中的数据进行统计分析的过程中，为了更有效的处理数据和反映事务的本质，需要对数据文件中的变量加工产生新的变量。选择【转换】【计算变量】打开计算变量对话框进行操作。增加变量的数据合并：把两个或多个数据文件实现横向对接。2.2.3 SPSS中数据的保存 通过打开【文件】【保存】或者【文件】

10、【另保为】菜单方式来保存文件。SPSS默认数据文件扩展名为“*.sav”2.3 实例 现有某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，试在SPSS中进行如下操作：（1）将数据输入到SPSS的数据编辑窗口，将gender定义为字符型变量，将salary定义为数值型变量，并保存为数据文件，命名为“例题1.sav”；（2）将数据文件按性别分组；（拆分）（3）查找工资大于40000美元的职工；（抽样）（5）当工资大于等于40000美元时，职工的奖金是工资的20%，当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入=工资+奖金，计算职工的实际收入，并添加到incoming变量中（数值类

11、型）。（计算新变量）某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据3.1 描述统计分析3.1.1 频数分析：基本统计分析是从频数分析开始的，它可以列出数据的频率分布表；计算出数据的算术平均数、中位数、众数；计算全距、四分位差、标准差、方差等。例二：给定数据文件“雇员信息.sav”，试分析员工的教育水平。操作步骤：（1）打开数据文件“雇员信息.sav”数据文件，选择【分析】【描述统计】【频率】打开频率对话框。（2）确定所要分析的变量 本例中我们要分析的变量是员工的教育水平，因此选择频率对话框中的“Educational Level(years)”,点击列表框中间的箭头按钮，将“Educationa

12、l Level(years)”加入到右侧的变量列表框中，并选中窗口左下角的“显示频率表格”复选框，以确定输出频数分布表。（3）确定所要计算的统计量 分析变量确定之后，在同一窗口中点击“统计量”，打开频率统计量对话框，选择统计输出选项。（4）选项说明：百分位值：四分位数四分位数显示25%、50%、75%的四分位数值。割点割点(U)(U)相等组相等组在框内输入整数K时，表示将所选变量的数值从小到大划分为K等分，并将输出各等分点处的变量数值。百分位数百分位数右边的小框内键入0100之间的一个数值后，单击“添加”按钮，就可以把此数值添加到下面的方框内。“更改”和“删除”是用来修改这个数值的。这个表示输

13、出百分位数时从X%开始输出各选项的百分位数。离散离散提供离散趋势的统计量。集中趋势集中趋势提供集中趋势的统计量。分布特征分布特征包括偏度和峰值 （5）结果输出：统计量选好后点击“继续”，回到频率对话窗口，再点击“确定”，打开输出窗口，自动生成所需要结果，其中包括“汇总表”以及“频率分布表”。3.1.2 条形统计图 我们还是以“雇员信息.sav”数据文件为例。具体要求如下：先按员工的教育水平分类（教育水平是按接受教育的年限计算），然后在分好的类中，再按员工职业类别分类（经理、保管员、服务员），最后计算各种类别人员的平均工资水平，并绘制条形图。操作步骤：（1）打开数据文件，选择“图形”“旧对话框”

14、“条形图”，打开条形图选择对话框。（2）条形图形状的选择：选项说明：简单箱图简单箱图：将各类数值用平等且等宽的条形简单地并列在一起的图形。复式条形图复式条形图：有两种以上分类的数据显示方式，首先将数据分为一类，然后各类数据再进一步细分为第二类，并用两个以上的条形图并列来分别表示（此例中选择此项）。堆积面积图堆积面积图：有两种以上分类的数据显示方式，首先将数据分为一类，然后各类数据再进一步细分为第二类。作图时，以条形的全长代表分成的第一大类别，条形内部各段的长短代表第二类别的组成部分，各段之间是用不同的线条或颜色表示。（3）数据统计量的方式选择 选项说明：个案组摘要个案组摘要：先对所有数据分类，

15、后对每类创建条形图。各个变量的摘要各个变量的摘要：对每个变量创建条形图。个案值个案值：对每个数据创建条形图。本例选择系统默认，即个案组摘要。（4）条形图变量及参数选择：在条形图对话框中单出“定义”，打开“条形图：个案摘要”窗口，对所选条形图各变量及参数进行设置。选项说明：条的特征条的特征：由于我们要统计各类别人员的平均工资水平，因此选择“其它统计量”。变量变量：选择所要统计的变量；此处为职工当前工资 类别轴类别轴X X：选择第一次分类的变量；定义聚类定义聚类：选择第二次分类的变量。其余选项默认。（5）结果输出 参数设置好后，点击“确定”按钮，返回到条形图对话界面，再点击“确定”，打开输出结果窗

16、口，输出所需要的条形图表。3.1.3 饼形统计图 我们仍以“雇员信息.sav”数据文件为例。通过饼形图来了解该公司各员工类别在公司总人数中所占比例，即员公类别构成比例。操作步骤：（1）打开数据文件，选择“图形”“旧对话框”“饼图”，打开饼图选择对话框。（2）计算数据统计量的方式选择 选项说明：个案组摘要个案组摘要：根据分组变量先对所有个案进行分组，然后对分组个案创建饼图。各个变量的摘要各个变量的摘要：对每个变量创建饼图。个案值个案值：对每个个案创建饼图。（3）饼图变量及参数选择：在饼图对话框中单出“定义”，打开“定义饼图：个案组摘要”窗口，对所选饼图各变量及参数进行设置。（4）结果输出 参数设

17、置好后，点击“确定”按钮，返回到条形图对话界面，再点击“确定”，打开输出结果窗口，输出所需要的条形图表。3.2 方差分析3.2.1 方差分析的三个基本概念：观测变量、因素和水平。观测变量：进行方差分析所研究的对象。因素：影响观测变量的客观或人为条件。水平：因素的不同类别或不同取值。3.2.2 SPSS方差分析的方法：单变量单因素方差分析、单变量多因素方差分析、多变量多因素方差分析。我们以单因素单变量为例。3.2.3 单变量单因素方差分析：例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽样（见下表），试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.

18、sav）。操作步骤：（1）建立数学成绩数据文件，并保存为“数学考试成绩.sav”。（2）选择“分析”“比较均值”“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOVA两两比较”窗口。（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhanes检验法。在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOVA选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANO

19、VA选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。3.2.4 单变量多因素方差分析：例题：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。相对湿相对湿度（度（%）温度温度 重重 复复 12341002591.295.093.893.02787.684.781.282.42979.267.075.770.63165.263.363.663.3802593.289.395.195.52785.881.681.084.42979.070.867.778.83170.786.566.964.9

20、4025100.2103.398.3103.82790.691.794.592.22977.285.881.779.73173.673.276.472.5 操作步骤：（1）建立数据文件“粘虫.sav”。（2）选择“分析”“一般线性模型”“单变量”，打开单变量设置窗口。选项说明：因变量因变量：用于设置因变量，本例中为“粘虫历期”；固定因子固定因子：用于设置用于方差分析的因素，可以选择多个因素变量。本例中为“温度”和“湿度”。随机因子变量随机因子变量：可以选择多个随机变量。协变量协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“协变量”框中。权重变量权重变量：如果需要分析权重变量的影

21、响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。（3）分析模型选择：在窗口中单击“模型”按钮，则打开“模型”设置窗口，设置所需要的模型，此处我们选用默认，单击“继续”返回；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”，单击“继续”返回；（7）保存运算值：通过对“单变量：保存”窗口进行设置，可以将所计算的预测值、残差和检测值作为新的变量保存在编辑数据文件中，以便在其他统计分析中使

22、用这些值；（8）输出项设置：单击“选项”按钮可设置输出统计量。3.3 相关分析3.3.1 相关分析的统计学原理：使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。3.3.2 SPSS相关分析的方法：双变量分析：分析两个变量之间的相关关系；偏相关分析：分析在一个或多个变量影响下，两个变量之间的相关关系。距离分析：即相似性分析。3.3.3 例题：调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。操作步骤：（1）建立数据文件“生理数据.sav”。（2）选择“分析”“相关”“双变量”，打开双变量相关分析对话框。（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框

23、中。（4）选择相关分析方法：在相关系数栏有三种相关系数，分别对应三种方法：pearsonhc 皮尔逊相关系数：计算连续变量或者是等间隔测度的变量间的相关系数。系统默认方法。Kendallstau-b肯德尔-b复选项，计算分类变量之间的秩相关。Speaman斯皮尔曼相关复选项，计算斯皮尔曼秩相关。（5）显著性检验：双侧检验双侧检验：事先不知道相关方向时选择此项。单侧检验单侧检验：如果事先知道相关方向可以选择此项。“标记显著性检验”复选项复选项：选中该复选项，输出结果中在相关系数右上角用“*”表示显著性水平为5%，用“*”表示显著水平为1%。（6）“选项”对话框中的选择项：在双变量相关主窗口中单击

24、“选项”，打开“双变量相关性：选项”窗口，本例在统计时项选择“均值和标准差”，在缺失值选项选择默认，即“按对排除个案”。（7）在双变量主窗口点击确定，SPSS就会把分析结果显示在输出浏览器中。（8）结果分析：上面第一个表给出了各分析变量的描述统计量“均值”、“标准差”和“样本量N”。从第二个表看出，身高与体重的相关系数为0.742,其显著性水平在0.01以上，肺活量与体重的相关系数为0.751，其显著性水平在0.01以上。3.4 回归分析3.4.1 回归分析的统计学原理：回归分析是研究两个或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是在相关分析的基础上，对具有相关关系的两上或多个变量之间数量变

25、化的一般关系进行测定，确立一个合适的数学模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务是根据样本数估计参数，建立回归模型。对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。3.4.2 SPSS中常用回归分析：3.4.3 线性回归：一元线性回归和多元线性回归 在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。例题：考察中国居民收入与消费支出的关系。数据文件名称“居民消费水平.sav”。变量说明：GDPP：人均国内生产总值 CONSP：

26、人均居民消费 操作步骤：（1）建立数据文件“居民消费水平.sav”。（2）选择“分析”“回归”“线性”，打开线性回归分析对话框。（3）选择因变量和自变量：将人均居民消费“CONSP”移入因变量框中，将人均国内生产总值“GDPP”移入自变量窗口中；（4）在线性回归窗口中点击“统计量”，打开线性回归统计量窗口，对统计量进行设置。在回归系统选项中，选中“估计”可输出回归系数B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数beta。选中“模型拟合度”，可输出模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：R，R2和调整的R2,标准误及方差分析表。（5）在线性回归窗口中点击“绘制”，打开

27、、“线性回归：图”窗口，选择绘制标准化残差图，其中的正态概率图是rankit图。同时还需要画出残差图，Y轴选择：ZRESID，X轴选择:ZPRED。左上框中各项的意义分别为:“DEPENDNT”因变量；“ZPRED”标准化预测值；“ZRESID”标准化残差 “DRESID”删除残差；“ADJPRED”调节预测值；“SRESID”学生化残差 “SDRESID”学生化删除残差 （6）线性回归窗口的“保存”用于存储回归分析的中间结果（如预测值系列、残差系列、距离（Distances）系列、预测值可信区间系列、波动统计量系列等），以便做进一步的分析，本次实验暂不保存任何项。（7）在线性回归窗口中点击“

28、选项”，打开、“线性回归：选项”窗口。步进方法标准单选钮组：设置纳入和排 除标准，可按P值或F值来设置；在等式中包含常量复选框：用于决定是 否在模型中包括常数项，默认选中。（8）结果输出与分析：包括：回归分析过程中输入、移去模型记录；模型汇总；离散分析（Anova)；回归方程的系数；残差正态概率图（rankit图）、残差分析图和直方图。根据以上输出结果，我们通过逐个分析，就可以得出回归方程以及验证回归模型。此例中我们得到的回归方程是：y=201.119+0.386x 其中：Y为人均居民消费，x为人均国内生产总值 作业：1、养鸡场要检验四种饲料配方对小鸡增重是否相同，用同一种饲料分别喂养6只同一

29、品种同时孵出的小鸡，共饲养了8周，每只鸡增重（克）数据如下：根据结果试分析四种不同配方的饲料对小鸡增重的影响。配方增量1 增量2 增量3 重量4增量5 增量61 370420450490500450249038040039050041033303404003804703604410480400420380410 2、已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测值如下表，试分析温度与河流量之间的相关关系。3、下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，X为年均汇率（日元/美元），Y为汽车出口数量（万辆），请拟合出X与Y的直线方程模型年度1986198719881989199019911992199319941995X16814512813814513512711110294Y661631610588583575567502446379