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SPSS统计软件总结 第一部分 每章重点问题 第二部分 实验部分问题 1、绪论 SPSS17.0的4个窗口 （1）数据编辑窗口 （2）结果管理窗口 （3）VBs宏程序编辑窗口 （4）程序编辑窗口 2、数据的录入与获取 1.SPSS数据的组织方式 原始数据组织方式 频数数据组织方式 2.变量输入窗口 Name：变量名。 Type：变量类型。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 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（默认为等间距尺度）。 3.开放题和简单单选题的录入 开放题录入方式 单选题录入方式： 字符直接录入、 字符代码+值标签、 数值代码+值标签三种方式。 多选题录入方式 二重分发 多重分发 3、数据整理 Data菜单下的主要功能有： 数据排序 数据转置 数据的合并 数据的分类汇总 数据的拆分 选择观测的子集 数据的加权 4、统计图形 条形图 3-D条形图 线图 面积图 饼图 高低图 箱图 误差条形图 人口金字塔 散点图 直方图 5、基本统计分析 6、均值比较与T检验 参数估计：根据一个随机样本的统计值来估计总体参数。即已知样本，估计总体。 Means过程：对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。 One-Samples T Test过程：进行样本均值与已知总体均值的比较。 Independent-Samples T Test过程：进行两样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。 Paired-Samples T Test过程：进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。 7、方差分析 One-Way ANOVA过程：进行两组及多组样本均值的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较。 GLM ：general linear model，一般线性模型，可进行多因素方差分析，协方差分析，重复测量的方差分析等 8、相关分析 r的特点 (1) r取正值或负值决定于分子协方差； (2) r的绝对值，在0与1之间； (3) r的绝对值大小，可说明现象之间相关关系的紧密程度。 偏相关分析 计算简单相关系数： 计算偏相关系数： 距离分析 距离分析是对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对变量之间或一对观测量之间的广义的距离。 在距离分析过程中，主要利用变量间的相似性测度（Similarities）和不相似性测度（Dissimilarities）度量两者之间的关系 9、回归分析 线性回归和曲线拟合 一元线性模型 y = b0 + b1 x + e e应满足条件（三条）？ 10、聚类分析与判别分析 快速聚类 事前确定需要分成几类 系统聚类 分解法:先视为一大类，再分成几类 凝聚法:先视每个为一类,再合并为几大类 两步聚类（略） 对变量的聚类称为R型聚类，而对观测值聚类称为Q型聚类。这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。 判别分析 第二部分 实验问题 重点实验 均值比较与T检验 单因素方差分析 简单相关分析 距离分析 聚类分析与判别分析 均值比较与T检验 单因素方差分析 方差齐次性检验 ANOVA表 多种比较 均值轮廓图 简单相关分析 相关系数矩阵的生成，主要与其他章节相结合使用。 距离分析 聚类分析 系统聚类 * * 第一部分 每章重点 数据整理的两个菜单 Transform菜单下的主要功能有： Compute ：变量的计算 Random Number Seed ：设定为随机函数的随机种子 Count：计算指定变量值出现的次数，并保存为新变量 Recode ：对已有变量值重新编码 Categorize Variables ：分位数的分组 Rank Cases:变量偏秩 Automatic Recode:单变量值分组 Greate Time Series:建立时间序列 Replace Missing Values:替换缺失值 ① Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见描述性统计量和绘制相对应的统计图。 ② Descriptives：计算一般的描述性统计量。 ③ Explore：探索性分析，使用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。 假设检验：先假定总体