SPSS的基本应用_原创文档.pdfVIP

SPSS是社会科学统计软件包的简称。它是世界上应用最广泛的统计

软件之一，它可以用对话框方式实现各种管理和分析数据的功能，拥

有数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等多项基本功能，可以

进行描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、

聚类分析等几大类统计分析。作为世界上顶尖的统计分析软件，它适

用于社会学、人口学、心理学、医学、经济学、管理学、统计学等学

科的量化研究。,SPSS在问卷的效度分析和信度分析中也有很大的作

用,利用软件处理庞大的受随机因素影响的数据，速度快、直观、全

面,已成为“数据仓库”和“数据挖掘”领域必备工具,而且它也易学

易用。下面就简单介绍下有关它的一些使用.

1．相关分析与回归分析当分析两个或多个变量问关系的情况，有时

希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间

联系的密切程度，前者用回归分析来实现，后者则需要用到相关分析

实现。SPSS的相关分析功能被集中在Analyze菜单的Correlate子菜单

中，一般包括以下三个过程：①Bivariate过程。此过程用于进行两个

或多个变量问的参数／非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两

两相关的分析结果。这是Corre—late子菜单中最为常用的一个过程，

实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95％以上。下面的分析

也以该过程为主。②PaJtial过程。如果需要进行相关分析的两个变量

其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进

行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方

差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。③Dis—

tances过程。调用此过程可对同一变量内部各观察单位问的数值或各

个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，

后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中

用得非常少。

回归分析

是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。一

元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的

条件下，分析某一个因素(自变量)的过程，所进行的分析是比较理想

化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物(因变量)总是受到其

他多事物(多个自变量)的影响。但一元回归是基础。一元线性回归分

析只涉及一个自变量的回归问题，一元线性样本回归模型为：y=p。

+p。x+e，式中变量y的取值随x的变化而变化，p。和B，是未知参

数，p。称为回归常数，B。称为回归系数，。e称为残差。

主成分回归分析

在多变量分析中,常常采用最小二乘法拟合多重线

性回归模型但是最小二乘估计有时会很不理想,造成这种情况的一

个重要原因是矩阵X的列向量接近线性相关,这种自变量之间的近似

线性关系我们称为多重共线性,而多重共线性存在是我们求出的回

归系数的符号及其数值理理论不一致的主要原因,通过主成分和线性

回归相结合的方法来解决多重共线性的问题

2.方差分析方差分析是3(4(56789:发明的，用于两个及两个以上样

本均数差别的显著性检验。方差分析方法在不同领域的各个分析研究

中都得到了广泛的应用，从方差入手的研究方法有助于找到事物的内

在规律性。

数据录入的相关资料的问题提出

1.二维列联表的统计分析问题:在问卷调查、产品检验、医学统计等领

域中常常需要对某些问题按两个或多个不同的特征进行分类，然后对

样本进行交叉汇总后就得到了各种各样的列联表。一般情况下，对列

联表的统计分析往往只着重于关心按上述分类的特征之间是否相互

依赖，或者说是否相互独立。其实，列联表分析的内容是比较丰富的，

既可做各种卡方检验，又可计算相关系数做相关分析，还可根据不同

数据类型给出相应的关联系数，计算某些特殊的统计量。只不过涉及

到的统计量多，种类复杂且计算繁琐。结合SPSS的相应功能，可以

做有关二维列联表的统计分析问题。

2.嵌套多选题其转录问题:对于问卷调查数据的录入目前通常的做法

是编码后录入到EXCEL表格中而如果希望使用SPSS进行市场调查数

据的分析处理则需要把EXCEL表格数据转录到SPSS中,一般格式的

EXCEL数据转录到SPSS中是非常方便的,可以直接读入,也可以用复制

粘贴的方法但对于嵌套多选题其转录相对是比较麻烦的,所以这里就

需要好好研究下.

问卷设计问题

问卷是调查研究的主要工具之一,应用非常广泛。要编制一份高

质量的问卷,要做大量的前