SPSS 简单应用

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1、SPSS数据计算1．AnalyzingdescriptivedataDescriptivestatistics:frequencies,centraltendencies,variabilities计算频率：Howoftenaphenomenonoccurs,basedoncountingthenumberofoccurrences4若是一般的分析，可跨越3直接进行分析3定义所要分析的数据（见下页）2150根据需要选择，然后点击continue再点击OKAMOUNTNValid24Missing0Mea

2、n14.5000Median13.5000Mode10.00Std.Deviation7.8075Range34.00Minimum6.00Maximum40.00AMOUNTFrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid6.0028.38.38.37.0014.24.212.58.0028.38.320.810.00520.820.841.713.0028.38.350.014.0028.38.358.315.00312.512.570.816.0

3、028.38.379.220.0014.24.283.321.0028.38.391.730.0014.24.295.840.0014.24.2100.050Total24100.0100.0Descriptives,defaultanalysisofdescriptivestatistics32每次可选取一个变量进行分析，也可以同时选取多个变量进行分析1502．Analyzingcorrelationalresearchdata50汉语成绩与学习时间之间的相关系数为0.085CorrelationsC

4、HINESEAMOUNTCHINESEPearsonCorrelation1.000.085Sig.(2-tailed)..692N2424AMOUNTPearsonCorrelation.085Significancelevel为p=0.692,>0.05(相伴概率)1.000Sig.(2-tailed).692.N2424Iscorrelationsignificantstatistically?Canthenullhypothesisberejected?P≤0.05:thecorrelation

5、valuewouldhaveoccurredbychancefewerthanfivetimesoutof100.P≤0.01:thecorrelationvaluewouldhaveoccurredbychancefewerthanonceoutof100.Thecorrelationvaluecanbeassumedwithmorethan95(or99)percentconfidencetobedifferentfrom0.0(nocorrelation)Inreportingcorrelatio

6、ns,theresearcherneedstospecifythesamplesize(n),levelofsignificance(p).503.RegressionAnalysis计算学习成绩（因变量）与每周花在英语学习上的时间（自变量）之间有没有线性回归关系543选取自变量21选取因变量50ThecorrelationbetweenxandyispresentedbyMultipleR.测定系数：Y变量的变异中51.9％是由X变量引起的，或者说，Y变量的变异中有51.9％可以由X变量测出来常数（c

7、onstant）与自变量的系数，都具有显著意义变量之间是否存在线性回归关系:P=0.019(<0.05),说明回归关系具有显著意义回归方程：Y’=a+bX(Y’=Dependent;X=Independent)a=34.406,b=0.745（学习时间每增加1小时，学习成绩就会提高0.745分）50Multipleregression因变量与多个自变量之间存在线性回归关系。例如学习成绩不仅与学习时间有关，而且受其他因素的影响，如智商。多元回归可以计算因变量同时受几个自变量影响的情况。回归方程不显著(p>

8、0.05)。当回归方程显著时，整个方程中有一个或多于一个回归系数不等于零，但并不等于两个单独的偏回归系数都显著，甚至可能整个回归方程显著，两个偏回归系数都不显著。因此要对两个偏回归系数进行检验。二元回归方程的检验：检验回归方程的显著性；检验两个偏回归系数的显著性。根据t检验，学习时间和智商对学习成绩效应都不显著(p>0.05)Y’=a+b1X1+b2X2，a=0.297,b1=0.302,b2=0.649Beta值为标准回归系数。不能直接比