spss数据分析及基本统计分析

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1、SPSS基础培训新浪微博：@数据挖掘与数据分析目录数据分析的流程数据编辑基本统计分析交叉表数据的编辑•常量–数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；–字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号；–日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数进行转换；•变量–变量名长度不能超过8；–三种基本的类型：数值、字符和日期；–可以在variableview界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式；数据的编辑•变量的测试方式–Scal

2、e：定距变量，如：身高、体重等；–Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等；–Nominal：定类变量，如：性别、民族等；•操作符与表达式–三种基本的运算：数学、关系和逻辑–数学运算符：+-*/**()–关系运算符：>>=<<==~=–逻辑运算符：&(AND)

3、(OR)~(NOT)–三种运算对应三种表达式数据的编辑•常用的数据操作命令–Data->SortCases–Transform->RankCases–Transform->Count–Transform->Recode–Transform->AutomaticRecode–Transfo

4、rm->Compute–Data->Transpose–Data->SplitFiles–Data->MergeFiles数据的编辑•Compute–数值型：computenum1=value.–字符型：StringA(a11).computea='helloworld'.–日期型：computedata1=date.mdy(month,day,year).•Rocode–recodevariablename(oldvalue=newvalue).–recodevariablename(oldvalue=newvalue)intonewvariabl

5、ename.–字符型变量使用autorecode数据的编辑•Splitfile–有的时候需要对变量做些分组的分析，但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Splitfile命令；–例如使用Descriptives做描述性分析，如果想分年龄做分析，这样就可以用年龄变量做为分组变量；–可以看到这里的Split其实是分组，而不是拆分文件；•analyzeallcase分析所有的样本，不产生分组；•comparegroups产生对比分析组；•outputbygroups分组输入分析结果；数据的编辑•MergeFile–addcases合并变量相同

6、，但是case不同的文件；–addvariables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集；数据的编辑•数据的分类汇总–使用Aggregate命令–指定分类变量对观测量进行分组，对每组观测量的各变量求描述统计量；•检查重复的数据–使用identifyduplicatecases•数据的加权–使用weightcase•选取一定的case进行分析–使用selectcases：在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令；数据的编辑•常用的数学函数–取绝对值：abs（数

7、字型表达式）–求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用，如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样；–四舍五入函数：rnd（数字型表达式）–开方函数：sqrt（数字型表达式）基本的统计分析基本统计分析•SPSS统计分析概述：–针对不同类型的数据选取不同的分析方法，正确的分析方法是得到正确结果的关键；–spss提供数字分析和图形分析两种分析形式；–高级分析之前一般都需要做描述性统计分析，把握数据的规律对分析解释数据有很好的引导和帮助作用；基本统计分析•De

8、scriptiveStatistics–Frequencies：频数分析–Descriptives：描述统计–Explore：探索分析–Crosstabs：列联表分析–Ratio:比率分析基本统计分析•Descriptives–可以对变量进行标准化；•Explore–Explore是对连续性变量进行探索性分析最有效的工具；–考察数据的奇异性和分布特征；–箱盒图、茎叶图、正态检验图及方差齐次性检验；•Crosstabs–数据类型要求为分类变量；–二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系；–可以做卡方检验，来分析行列变量之间是

9、否存在相关性；基本统计分析•分类变量统计描述常用指标–统计量：•频数、频率、累计频数、累计频率、众数•比：任