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首頁大數(shù)據(jù)時代用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎知識吧
用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎知識吧
2021-08-05
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1、SPSS數(shù)據(jù)分析的流程



2、SPSS特性：



3、數(shù)據(jù)的編輯：

1.常量

數(shù)值型常量：除了普通寫法外還可以用科學計數(shù)法，如：1.3E18；

字符型常量：用單引號或雙引號括起來如果字符中包含單引號，則必須使用雙引號；

日期常量：日期個數(shù)的數(shù)據(jù)，一般需要使用日期函數(shù)進行轉換；

2.變量

變量名長度不能超過8；

三種基本的類型：數(shù)值、字符和日期；

可以在variable view界面設定變量的長度及小數(shù)位、變量的描述、變量值的描述、missing值、顯示寬度、對齊方式和變量的測度方式；

3.變量的測試方式

Scale：定距變量，如：身高、體重等；

Ordinal：定序變量，如：教育程度、級別等；

Nominal：定類變量，如：性別、民族等；

4.操作符與表達式

三種基本的運算：數(shù)學、關系和邏輯

數(shù)學運算符：+ – * / ** ()

關系運算符：> >= < <= = ~=

邏輯運算符：&(AND) |(OR) ~(NOT)

三種運算對應三種表達式

5.常用的數(shù)據(jù)操作命令

Data->Sort Cases

Transform->Rank Cases

Transform->Count

Transform->Recode

Transform->Automatic Recode

Transform->Compute

Data->Transpose

Data->Split Files

Data->Merge Files

6.Compute

數(shù)值型：compute num1=value.

字符型：String A(a11).compute a=’hello world’.

日期型：compute data1=date.mdy(month，day， year).

7.Rocode

recode variable name(old value=new value).

recode variable name(old value=new value) into new variable name.

字符型變量使用auto recode

8.Split file

有的時候需要對變量做些分組的分析，但一些分析方法并不提供分組變量的設置選項這就需要用到Split file命令；

例如使用 Descriptives 做描述性分析，如果想分年齡做分析，這樣就可以用年齡變量做為分組變量；

可以看到這里的Split其實是分組，而不是拆分文件；



9.Merge File

add cases 合并變量相同，但是case不同的文件；

add variables合并變量不同，case相同的文件這里的變量不同可以是部分的變量不同，case相同也可以是一個文件的case是另外一個文件的子集；

10.數(shù)據(jù)的分類匯總

使用Aggregate命令

指定分類變量對觀測量進行分組，對每組觀測量的各變量求描述統(tǒng)計量；

11.檢查重復的數(shù)據(jù)

使用identify duplicate cases

12.數(shù)據(jù)的加權

使用weight case

13.選取一定的case進行分析

使用select cases：在對數(shù)據(jù)的子集進行分析的時候需要用到這個命令；

14.常用的數(shù)學函

取絕對值：abs（數(shù)字型表達式）

求余數(shù)函數(shù)：mod（數(shù)字型表達式，模數(shù)），模數(shù)不能為0該函數(shù)在需要對某一變量求模數(shù)的余數(shù)時使用，如果對一個順序編號或自然數(shù)序列求模數(shù)的余數(shù)，可將該序列按模數(shù)等距分類，從而實行等距抽樣；

四舍五入函數(shù)：rnd（數(shù)字型表達式）

開方函數(shù)：sqrt（數(shù)字型表達式）

4、基本的統(tǒng)計分析

1.SPSS統(tǒng)計分析概述：

針對不同類型的數(shù)據(jù)選取不同的分析方法，正確的分析方法是得到正確結果的關鍵；

spss提供數(shù)字分析和圖形分析兩種分析形式；

高級分析之前一般都需要做描述性統(tǒng)計分析，把握數(shù)據(jù)的規(guī)律對分析解釋數(shù)據(jù)有很好的引導和幫助作用；

2.Descriptive Statistics

Frequencies：頻數(shù)分析

Descriptives：描述統(tǒng)計

Explore：探索分析

Crosstabs：列聯(lián)表分析

Ratio：比率分析

3.Descriptives

– 可以對變量進行標準化；

4.Explore

Explore是對連續(xù)性變量進行探索性分析最有效的工具；

考察數(shù)據(jù)的奇異性和分布特征；

箱盒圖、莖葉圖、正態(tài)檢驗圖及方差齊次性檢驗；

5.Crosstabs

數(shù)據(jù)類型要求為分類變量；

二維或多維交叉頻數(shù)表（列聯(lián)表），分析事物（變量）之間的相互影響和關系；

可以做卡方檢驗，來分析行列變量之間是否存在相關性；

6.分類變量統(tǒng)計描述常用指標



7.Spss操作


8.連續(xù)變量的描述指標



9.如何計算各個描述統(tǒng)計量


文 | @數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

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