这个如何才可以正常使用spss?

发布网友 发布时间：2022-03-27 01:26

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热心网友 时间：2022-03-27 02:55

这个如何才可以正常的使用sp ss我觉得这种的话还是需要找商家向姐伤脑袋。

热心网友 时间：2022-03-27 04:13

Square是对单个样本作检验的推断方法，用于推断目前掌握的样本是否来自某特定分布总体，属拟合优度检验〔1〕。要求提供假定总体的理论频数；默认总体为均匀分布时无需提供理论频数〔2〕。Chi-Square过程通过分析实际频数与理论频数吻合的程序来完成检验，因此特别适合于频数资料的分析，也只接受和处理频数资料，如病人经治疗后治愈、好转、有效和无效的人数总的说来是否相同(实为治愈、好转、有效和无效的概率或机会是否相同)，成绩优、良、中、差的学生人数总的说来是否相同，赞同某种观点的人数总的说来是否达到80%，等等。要求样本足够大，按观察值从小到大的顺序提供理论频数。理论频数通过主对话框中Expected Values的Values选项提供，All categories equal是默认项，即均匀分布。若只想推断样本中某一范围内的频数是否来自某种特定分布总体，可通过主对话框中Expected Range的Use speciffied range选项提供范围的上、下限。上述理论频数需根据假定总体分布计算或问题的实际背景确定。  
　　二、Binomial  
　　Binomial过程对二值变量的单个样本作检验，推断总体中两类个体的比例是否分别为π和(1-π)，π值通过Test Proportion选项提供，默认值是π=0.5〔2〕。可借助于主对话框中Define Dichotomy的Cut point选项提供截断点，将连续变量转化成二值变量作分析；若提供的变量已经是二值变量，则不需提供截断点。小样本时输出精确概率，大样本时输出正态近似法的结果。显然，在大样本时，也可用Chi-Square过程完成。  
　　三、Runs  
　　Runs过程借助样本序列的顺序推断总体序列的顺序是否是随机的，属随机性检验〔3，4〕。过程将变量转化成二值变量后再作检验，转化时所用截断点可以是Median、Mode、Mean或指定的数值，需通过Cut Point对话框指明截断点。结果中只输出正态近似法的P值，因此要求样本足够大，样本不大时应利用结果提供的信息查表作结论，不可直接用结果中的P值作结论。Runs检验的基本思想也用于分析两个独立样本数据，推断两个总体的分布是否相同〔4〕，称Wald-Wolfowitz runs检验，见后文。  
　　四、1-Sample K-S  
　　1-Sample K-S过程也是对单个样本作分析，推断样本是否来自正态分布总体、或均匀分布总体、或Poisson分布总体，也属拟合优度检验。此方法是前苏联学者于本世纪三十年代提出的，称为“Kolmogorov-smirnov”单一样本检验，又称Kolmogorov检验，K-S是Kolmogorov-Smirnov的缩写。此过程直接处理原始数据，一般认为其功效比Chi-Square检验高，且在样本不大时也可用〔3〕。结果中的Z是渐近统计量〔5〕，大样本时α=0.05和α=0.01的界值分别是1.36和1.63，小样本时应读取结果中经验分布函数与理论分布函数的最大差值查界值表作结论，不可直接利用结果中的P值作结论。此方法的基本思想还可用于推断两个独立样本是否来自相同的总体，详见下文。  
　　五、2 Independent Samples  
　　此过程用于推断两个独立样本是否来自相同的总体，有四种方法供选用，各方法间不全相同，现逐一介绍如下。  
　　1.Mann-Whitney  U检验(又简称M-W检验)，注重对分布的中心位置(平均水平)作检验，实际是检验H0：两样本所对应的总体具有相同的中心位置(中位数)，属位置参数检验，而不管两总体分布的形状如何，因此通常假定两总体分布的形状相同〔3〕，只有在这个前提下的中心位置相同才能说是两总体分布相同或两样本来自相同总体；若不能明确两总体分布的形状是否相同，则不宜单独使用此方法作分析了事，应同时作K-S检验或W-W检验，并对全部结果作综合分析。因为此方法与目前国内通用教材中的Wilcoxon Rank Sum检验法完全等价

热心网友 时间：2022-03-27 05:48

操作方法
01
一般科研者在获得原始数据后，可用SPSS对其进行初步处理——定义变量、数据录入、统计分析、结果保存以及制作交叉表。下面根据这五个模块进行介绍。

02
定义变量
打开spss可以看到界面左下方有两个标签：数据视图、变量视图。

03
点击变量视图开始定义新变量。在变量视图中编辑名称，作为数据视图的横向表头，并在变量视图对其进行限定。
一个变量要设置如下几项：变量名称、变量类型、变量值宽度、小数位、变量标签、定义变量缺失值、列宽、定义对齐方式、度量标准。
例如：点击变量类型可以定义数值宽度和小数位。

04
要设置度量标准，
度量：变量类型是连续的
序号：有序分类
名义：无序分类

05
命名时要注意：
（1）高版本的SPSS的变量名长度可多达64位，但是由于老版本的SPSS变量名长度应在8位之内，为了避免与老版本及其他软件出现兼容问题，变量名一般仍控制在8位之内且避免中文，必要的中文说明可以放在Label栏中加以说明。
（2）首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。
（3）变量名必须唯一且不区分大小写字母。允许汉字作为变量名，汉字总数一般不超过4个。
（4）变量名不能包含空格
（5）变量名不能与SPSS的保留字相同。SPSS的保留字包括：all、by、eq、ge、gt、leIt、ne、not、or、to、with。系统不区分变量名的大小写。
2、编辑好变量名以后点击左下角的数据视图就能看到第一行已经编辑好了。

06
数据录入
数据录入说简单也很简单，但是一旦格式错误，就功亏一篑，录入的数据一定要是阿拉伯数字格式，不然整个软件是无法读取的。
直接录入法：

07
excel导入法

08
统计分析
Spss最重要的部分就是在于“分析”这个版块，也是整个软件的灵魂之处，俗话说“得统计者得天下”，我想说“得分析者得统计”。所以下面我们就spss的“分析”模板进行一下简单介绍。

09
结果保存

数据库的保存一般保存为sav格式的比较方便，分析结果保存为spv格式。无图无*，下面小编用图来表示一下这个过程。
sav格式的保存：

10
spv格式的保存：

11
交叉表的制作
分类资料：
按照某事物属性或类别进行分组，清点各组观测单位数而得到的资料称为分类资料；
一个变量整理时，可以利用简单的频数分布表来表达所收集的数据；对两个变量以上，一般则利用交叉表来表达数据。
先打开spss，点击描述统计，找到交叉表，然后打开你的数据。

12
注意打开数据的格式。

13
然后勾选数据。

14

15

16
然后就出来数据可以提取使用了

基于SPSS的区间数据的频数分段
01
我们知道在SPSS里面，在设置变量的时候，数据是被分为三种类型的，很多人几乎没有注意到果这个情况。那么在处理特定的问题的时候，反而需要解决这个问题。SPSS将数据分为三类：名义变量，有序变量和尺度变量，对应的是应用于定性资料（计数资料、无序分类资料）、等级资料（有序分类资料）和定量资料（计量资料）。
尺度变量，说白了也就是对象采用定量测量方法获取的，如身高、体重等。
名义变量，一般是按某种属性分的，如性别、血型等。
有序变量，则是指按照一定的数量级分类的，如疾病的轻中重。
对于尺度变量的统计学描述通常要使用整理频数分布表，这个在我们的统计学教材一开始就体现了。计算它的集中趋势和离散趋势的方法。

02
区间数据频数分段
我们尝试采用可视化分组方法对某数据进行分类，这里我有手头现有数据，某学校的学生身高。

03
我们的目的是要将身高进行频数分段。

04
我们选择transform---visual binning命令，将会弹出对话框如下

05
接下来是可视化的分组界面

06
这个对话框里面的内容相当丰富，我们可以直观的看到直方图，当然这个分组可以自动分组，也可以手动分组，自动分组的话，数据可能不是很规整，但快速，手动的话，可以将频数组段设置的更规范一些。我们先按照自动分组来看看。
选择身高变量--输入binned variable，这个是频数分组结果变量，一定要输入的。我们输入XSG (新身高）

07
我们调整组距，按照等宽的方式分组，并且将最低设置为100，共分11组，组距为3。

08
确认后就得到上图，是不是变得很整齐了。

09
提示将分组的组数创建一个新的变量。

10
最终得到。

11
是不是显示出每个学生身高的数据所在的分组位置（即第几个组段），这样一个频数分布就做好了，手动大家可以探索一下。
频数组段的区分是很有用的方法，在对尺度变量的数据进行分组很容易，这样以便很好的用作统计分析。

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