Spss考試基本要求及大綱分析

1、山東工商學(xué)院 社會統(tǒng)計軟件spss（講課稿）Spss 考試基本要求及大綱分析（僅供參考）基本要求：1、熟練2、知其然亦知其所以然3、從中隨機(jī)選取2-3或4個操作題4、操作50分+解釋50分5、上機(jī)獨(dú)立操作第2章 數(shù)據(jù)文件的建立及整理1、以下操作在date下完成：sort cases：按照某個分組變量排列數(shù)據(jù)，分類整理，有升序和降序排列之分。Merge files add cases：插入行數(shù)據(jù)，增加個案。 add variables：插入列數(shù)據(jù)，增加變量。2、split file：DataSplit File (文件拆分) 命令，打開Split File對話框。3、select cases：D

2、ataSelect Cases (選擇個案)命令，打開Select Cases對話框。執(zhí)行后，會產(chǎn)生一個“$”的變量，凡被選中的滿足條件的個案，該變量對應(yīng)的值為1(其值標(biāo)簽為Selected)，否則為0 (值標(biāo)簽為Not Selected)，并在個案序號列上將未選中的劃上斜線“”作為標(biāo)記。未選中的個案將在接著進(jìn)行的統(tǒng)計分析中暫時被關(guān)閉。按照設(shè)置的選擇條件，選中個案。點(diǎn)擊if condition is satisfied選擇性別xb，點(diǎn)擊下方的表達(dá)式，讓它=1.ok運(yùn)行。系統(tǒng)將自動產(chǎn)生一個名為“filter_$”的變量，凡被選中的滿足條件的個案，該變量對應(yīng)的值為1(其值標(biāo)簽為Selected)，

3、否則為0 (值標(biāo)簽為Not Selected)，并在個案序號列上將未選中的劃上斜線“”作為標(biāo)記。未選中的個案將在接著進(jìn)行的統(tǒng)計分析中暫時被關(guān)閉。按照設(shè)置的選擇條件，選中個案。4、weight cases：DataWeight cases (個案加權(quán))命令，打開Weight cases 對話框。對話框中單選項(xiàng)Do not weight cases (不對個案加權(quán))為系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)；第二個單選項(xiàng)為Weight cases by (對個案加權(quán))，選擇此項(xiàng)時激活Frequency variable (頻數(shù)) 矩形框，從源變量列表中選擇一個加權(quán)變量移入此框中，單擊OK，該數(shù)據(jù)文件的權(quán)變量便定義好了。 需要

4、指出，一旦為數(shù)據(jù)文件定義了權(quán)變量，則稱這個文件為加權(quán)數(shù)據(jù)文件，其中權(quán)變量的信息將一直有效，除非改選用別的變量作為權(quán)變量，或者關(guān)閉它。此外，如果權(quán)變量的值中有0、負(fù)數(shù)或缺失值，它便不能在分析中應(yīng)用。 5、調(diào)查表編碼錄入 我們打開spss。然后切換到變量定義窗口，單擊數(shù)據(jù)窗口下面的Variables ew (變量視圖)選項(xiàng)卡，出現(xiàn)定義變量窗口。A1、您的性別：A.男B.女點(diǎn)擊value欄右側(cè)的豆腐塊按鈕，出現(xiàn)value label，對話框。在第一個框里輸入1.下面的長一點(diǎn)的框里輸入男。點(diǎn)擊add。然后，輸入2，女，add，最后ok。結(jié)果就是這樣。第3章 變量計算及轉(zhuǎn)換1、變量計算 commpute

5、 ：選擇菜單transform 選擇compute。執(zhí)行Transform(轉(zhuǎn)換)Compute命令，打開Compute Variable(計算變量)對話框。例如：體重指數(shù)（BMI）體重（kg）/【身高（m）】平方選擇菜單transform 選擇compute。Target variable欄里面輸入 bmi，在后面的公式里：體重/（身高*身高）*10000 在Compute Variable對話框中單擊If按鈕，打開If Cases條件對話框。2、變量重新賦值recode 現(xiàn)在開始，打開執(zhí)行TransformRecode，這里recode有兩個選擇：Into Same Variables (

6、重新賦值給同一個變量)命令；是用新賦值的變量覆蓋原有的變量。不推薦使用這種方式。Into Different Variables (重新賦值給不同變量)命令。產(chǎn)生一個新的變量，會在數(shù)據(jù)文件的最后，這個是不覆蓋原有變量的?？梢员Ｗo(hù)數(shù)據(jù)。推薦這種方式，因?yàn)槭褂眠@個過程，新產(chǎn)生的變量可以分析時用，不再需要是，就刪去。然后，點(diǎn)擊old and new values。彈出如下對話框。我們的分組規(guī)則：18-30歲青年組，30-50歲中年組，50歲以上老年組。對話框里是重新賦值的標(biāo)準(zhǔn)，分別是在old value 舊值欄里，點(diǎn)擊range 填入18 和30.在new value里填入1，點(diǎn)擊add。Spss就

7、會顯示把18-30的值，都統(tǒng)一重新賦值為1（這里，1是代表青年組，這個我們會在稍后定義，當(dāng)然你也可以填入任意數(shù)，只要在后面定義其值標(biāo)簽時，定義成青年）。同樣操作，把中年和老年定義好。同時，如果有其他值的話，就作為系統(tǒng)缺失值。這里50歲以上的就要用下面的欄。下面就是定義，從某個值以上的數(shù)值。面其他值，就用all other values，定義成缺失值時，在new value里，點(diǎn)擊system-missing。這樣就可以了，點(diǎn)擊continue，回到recode欄。點(diǎn)擊change。最后點(diǎn)擊ok。第4章 描述統(tǒng)計過程1、頻數(shù)分析 Frequencies 并解釋執(zhí)行AnalyzeDescripti

8、ve StatisticsFrequencies命令打開 單擊Statistics按鈕，打開統(tǒng)計量選擇對話框。此對話框中包括：單擊Chart (圖形)按鈕，打開統(tǒng)計圖對話框，對圖形類型等進(jìn)行設(shè)置。 Chart Type (圖形類型)包括的4個單選項(xiàng)，其中： 單擊Format按鈕，打開格式對話框示。結(jié)果分析：Statistics(統(tǒng)計量)匯總表。 Frequencies (頻數(shù))分布表，分別用兩個變量輸出它們的值頻數(shù)分布、累積分布等。frequency是指的頻數(shù)，我們可以看出本次調(diào)查調(diào)查了118個男生，151個女生percent是百分比，也就是男生女生的頻數(shù)除以總的樣本數(shù)。男生占43.9%.，女

9、生占56.1%Valid percent，有效的百分比，即有效回答的問卷占總體的百分比。Cumulative percent 是累加的百分比。即是把有效百分比依次從上往下相加，如果我們的變量是一個定序的變量，這種統(tǒng)計指標(biāo)還是很有用的（意思是說，如果不是定序的話，這個指標(biāo)就可以不看了）。Bar plot (條形圖)。2、描述統(tǒng)計量Descriptives并解釋(1)執(zhí)行AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives (描述)命令，打開Descriptives對話框。(2)從源變量清單中選擇一個或多個分析變量移至Variable(s)欄中。3、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化一正態(tài)

10、分布 (1) 打開數(shù)據(jù)文件。兒童 宇傳華.sav的數(shù)據(jù)。 (2) 執(zhí)行AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies命令。（3）選擇變量身高，在左下方有一個display frequency table，輸出頻數(shù)表。默認(rèn)情況下是打著對號的。但是這里我們點(diǎn)擊以下鼠標(biāo)，不選它，系統(tǒng)會彈出警告提示，大意是說你真的不需要輸出頻數(shù)表嗎？我們點(diǎn)擊確定就可以了。然后點(diǎn)擊chart，在里面選擇histogram，就是直方圖，下方有with normal curve，同樣選中。輸出圖形如下。2、 兩個群體進(jìn)行比較標(biāo)準(zhǔn)化比如，假設(shè)我考人民大學(xué)，英語73分。我的同學(xué)考北京大學(xué)，英語

11、58分。那現(xiàn)在要比較我們兩個人的英語水平，這個時候有的同學(xué)說，比分?jǐn)?shù)不就可以了，如果比分?jǐn)?shù)的話，那我的英語比我同學(xué)高，但是事實(shí)上，我的英語水平不及他。因?yàn)槿嗣翊髮W(xué)歷年的英語都是很簡單的。而北大的英語題可以說非常難。這樣我們兩個人之間要比較的話，就需要統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。比如下面的數(shù)據(jù) 標(biāo)準(zhǔn)化 英語.sav。這個時候統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的方法，就是將兩個數(shù)據(jù)都標(biāo)準(zhǔn)化。選擇descriptive，選擇人大英語和北大英語兩個變量，勾選save standardrized as variable。結(jié)果就是在數(shù)據(jù)文件的最后兩列，都會有標(biāo)準(zhǔn)化值產(chǎn)生。我的人大成績73分對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化值z人大英是-0.450，我同學(xué)的北大英語成績5

12、8對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化值z北大英是0.659,這個時候就可以比較了，可以看出我同學(xué)的成績其實(shí)是比我高的。3 Descriptive（描述統(tǒng)計）的其他功能單擊Options按鈕，打開Options對話框。Discriptive里還為我們提供了其他一些常用的統(tǒng)計量。比如均值，標(biāo)準(zhǔn)差，方差等。如下圖。4 各部分含義總量 最小值 最大值 均值 均值標(biāo)準(zhǔn)誤 五畫出數(shù)據(jù)的正態(tài)分布曲線見上面曲線圖第5章 交互分析過程1、交互分析命令Crosstabs (交叉表) 交互分析 通過交叉表或者是列聯(lián)表，總之英文叫做crosstab，來展示兩個變量的關(guān)系。交叉表過程可以顯示兩個或多個變量的聯(lián)合頻數(shù)分布表，簡稱列聯(lián)表或交叉表

13、。如圖。上表就是一個曲型的交叉表，橫著的行，分別是吸煙與不吸煙，豎著的列，分別是患肺癌與不患肺癌。通過橫豎交叉，把我們調(diào)查的200個人分成四個類別。分別是吸煙，患肺癌：60吸煙，不患肺癌：40不吸煙，患肺癌：20不吸煙，不患肺癌：80步驟：（1）打開吸煙與肺癌.sav。（2） 選擇dataweight case，打開加權(quán)對話框，選擇weight case by。把權(quán)數(shù)選進(jìn)去。Ok執(zhí)行。（3）執(zhí)行AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs (交叉表)命令，打開Crosstabs對話框。把兩個變量分別選入row和collumn，其他默認(rèn)。Ok運(yùn)行。（4）運(yùn)行結(jié)果如

14、下。吸煙的人有60%患有肺癌，不吸煙的人有20%患有肺癌。吸煙的有40%的不患，不吸煙的有80%不患。（結(jié)果如果需要出現(xiàn)%號：重新調(diào)入crosstab過程。選擇下方的cell按鈕。在percentages里選擇row。運(yùn)行）2、如何解讀（判定） 2值 ，df ，sig 值（假設(shè)檢驗(yàn)的問題）（接上面）重新調(diào)入crosstab過程。點(diǎn)擊statstics按鈕，選擇chi-square。Ok運(yùn)行。結(jié)果如下。上表里就是我們最終想要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Pearson chi-square就是我們通常所說的卡方。用希臘字母就是2 。2值是33.33，df是1（自由度等于樣本容量減1），sig是0.000。通常這說

15、明，吸煙和肺癌是有關(guān)系的。吸煙會導(dǎo)致肺癌。兩者的關(guān)系有統(tǒng)計意義，顯著度小于0.05. 2是由皮爾遜發(fā)明的，所以在spss輸出里叫做pearson chi-square2是由兩個正態(tài)分布的是由n個獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的平方和相加而成的。自由度為n。自由度不同，X2分布的圖形不同。可以說，如果自由度限大的話，X2分布會趨近于正態(tài)分布。那么卡方怎么判定，我們用顯著度來判定，就是spss輸出表格里的sig。Sig0.05的話，我們可以認(rèn)為兩個變量是有關(guān)系的，相互影響的。于顯著度標(biāo)準(zhǔn)問題，我們一般用0.05來作標(biāo)準(zhǔn)， 005，Mean Difference (均值差)，即樣本均值與檢驗(yàn)值100之差為-0.

16、022含義：t ：T統(tǒng)計量值 df (自由度)為8 雙尾T檢驗(yàn)的顯著性概率Sigmean difference，均值差，這個很好算，就是9個打包機(jī)數(shù)據(jù)的均值減去100得來的。95 Confidence Interval of the Difference)：樣本均值與檢驗(yàn)值偏差的95置信區(qū)間為(-0.954，0. 910)，置信區(qū)間不包含0，則說明以95的置信概率樣本值與檢驗(yàn)值偏差為零。接受原假設(shè)。Sig就是t的檢驗(yàn)，遵循的還是假設(shè)檢驗(yàn)的邏輯。如果sig0.05那么就可以認(rèn)為不能拒絕原假設(shè)。u=u03、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 如何解讀Sig 值獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)來自正態(tài)總體的兩個彼此獨(dú)立的樣本之

17、間的差異。即檢驗(yàn)兩個群體的均值是否相等。獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)的步驟如下：打開城市社會學(xué).sav，執(zhí)行AnalyzeCompare MeansIndependent-Sample T Test (獨(dú)立樣本T檢驗(yàn))命令，打開Independent-Sample T Tes對話框。從源變量清單中選擇一個或幾個數(shù)值型變量移入Test Variables框。這里選擇你平均每個月花多少錢。選擇分組變量移入Grouping Variables框里，這時框內(nèi)顯示“變量名? ?單擊Difine Groups (定義分組) 按鈕，默認(rèn)的是選擇Use specified values，表示用分組變量的值進(jìn)行分組，并在G

18、roupl和Group2框中分別輸入指定的分組變量的不同有效值，區(qū)分兩個獨(dú)立樣本。打開對話框。分別輸入1，2. (2)單擊Options按鈕，打開選項(xiàng)對話框，設(shè)置置信概率及缺失值的處理方式。它與單個樣本T檢驗(yàn)的選項(xiàng)對話框完全相同，默認(rèn)就可以了。 (3)單擊OK，提交系統(tǒng)運(yùn)行。輸出結(jié)果如下組統(tǒng)計量值表這里顯示，男生平均每個月花527.7元，女生平均每個月花559.5元，標(biāo)準(zhǔn)差更大一點(diǎn)，可以說女生在消費(fèi)方面，差別比男生大。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果表。表中顯示結(jié)果分為兩部分：這里表格的前兩列，由一個F和sig，這個是Levenes Test for Equality Of Variances，為方差齊性檢

19、驗(yàn)，這個檢驗(yàn)的是兩組的方差是否相等。原假設(shè)是方相等，備擇假設(shè)是不想等，sig0.166，所以接受原假設(shè)，認(rèn)為兩組方差是相等的。那么如果兩組的方差相等，我們只看數(shù)據(jù)表格的第一欄就可以了，因?yàn)樗麄兎讲钕氲茫谝粰谑荅qual variances assumed (等方差假設(shè))，這時，t=-0.802，雙尾顯著性概率Sig= 0.424，所以可以認(rèn)為兩個群體的消費(fèi)水平?jīng)]有差別。因此應(yīng)該接受原假設(shè)H。：1 =2，即男女生平均每個月花的錢是一樣多的。均值差為-31.75；均值差標(biāo)準(zhǔn)誤為39.589；均值差的95置信區(qū)間為(-110.210，46.717)。4、配對樣本T檢驗(yàn) 如何解讀Sig 值 配對樣本的T檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)來自正態(tài)總體的兩個彼此相關(guān)的樣本均值之間的差異。打開或建立數(shù)據(jù)文件，執(zhí)行AnalyzeCompare MeansPaired-Sample T Test (配對樣本T檢驗(yàn)) 命令，打開PairedSample T Test對話框。從源變量清單中選擇一對或幾對成對數(shù)值型變量，移入Paired Variables (配對變量)框，框內(nèi)顯示出“甲變量乙變量”，表示這一對變量將作為比較的檢驗(yàn)變量。 當(dāng)