SPSS自帶案例數(shù)據(jù)文件介紹及說明

SPSS自帶案例數(shù)據(jù)文件介紹及說明SPSS初學(xué)者對案例數(shù)據(jù)文件的需求很大，其實(shí)在SPSS軟件包安裝過程中，這些文件已經(jīng)自動放在你的電腦硬盤中了。那么如何找到它呢，我前面介紹過“SPSS自帶案例數(shù)據(jù)從哪里下載”，需要的同學(xué)可以自行查找或下載，今天分享SPSS自帶案例數(shù)據(jù)文件說明，詳見下文：

 

accidents.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某保險公司，該公司正在研究給定區(qū)域內(nèi)汽車事故的年齡和性別風(fēng)險因子。每個個案對應(yīng)一個年齡類別和性別類別的交叉分類。

adl.sav

 該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及在確定針對腦卒中患者的建議治療類型的優(yōu)點(diǎn)方面的舉措。醫(yī)師將女性腦卒中患者隨機(jī)分配到兩組中的一組。第一組患者接受標(biāo)準(zhǔn)的物理治療，     而第二組患者則接受附加的情緒治療。在進(jìn)行治療的三個月時間里，將為每個患者進(jìn)行一般日常生活行為的能力評分并作為原始變量。

advert.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某零售商在檢查廣告支出與銷售業(yè)績之間的關(guān)系方面的舉措。為此，他們收集了過去的銷售數(shù)字以及相關(guān)的廣告成本。

aflatoxin.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及對谷物的黃曲霉毒素的檢測，該毒素的濃度會因谷物產(chǎn)量的不同（不同谷物之間及同種谷物之間）而有較大變化。谷物加工機(jī)從 8 個谷物產(chǎn)量的每一個中收到 16 個樣本并以十億分之幾 (PPB) 為單位來測量黃曲霉毒素的水平。

anorectic.sav

 在研究厭食/暴食行為的標(biāo)準(zhǔn)癥狀參照時，研究人員1對 55 名已知存在進(jìn)食障礙的青少年進(jìn)行了調(diào)查。其中每名患者每年都將進(jìn)行四次檢查，因此總觀測數(shù)為 220。在每次觀測期間，將對這些患者按 16 種癥狀逐項評分。但 71 號和 76 號患者的癥狀得分均在時間點(diǎn) 2 缺失，47 號患者的癥狀得分在時間點(diǎn) 3 缺失，因此有效觀測數(shù)為 217。

bankloan.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某銀行在降低貸款拖欠率方面的舉措。該文件包含     850 位過去和潛在客戶的財務(wù)和人口統(tǒng)計信息。前 700 個個案是以前曾獲得貸款的客戶。剩下的 150 個個案是潛在客戶，銀行需要按高或低信用風(fēng)險對他們進(jìn)行分類。

bankloan_binning.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含 5,000 位過去客戶的財務(wù)和人口統(tǒng)計信息。

behavior.sav

在一個經(jīng)典示例中2，52 名學(xué)生被要求以 10 點(diǎn)的標(biāo)度對 15 種情況和 15 種行為的組合進(jìn)行評價，該 10 點(diǎn)的標(biāo)度從 0 = “極得體”到 9 = “極不得體”。平均值在個人值之上，值被視為相異性。

behavior_ini.sav

該數(shù)據(jù)文件包含 behavior.sav的二維解的初始配置。

brakes.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某生產(chǎn)高性能汽車盤式制動器的工廠的質(zhì)量控制。該數(shù)據(jù)文件包含對 8 臺專用機(jī)床中每一臺的 16 個盤式制動器的直徑測量。盤式制動器的目標(biāo)直徑為 322 毫米。

breakfast.sav

在一項經(jīng)典研究中3，21 名 Wharton School MBA 學(xué)生及其配偶被要求按照喜好程度順序?qū)?/span>15 種早餐食品進(jìn)行評價，從 1 =他們的喜好根據(jù)六種不同的情況加以記錄，從“全部喜歡”到“只帶飲料的快餐”。

breakfast-overall.sav

該數(shù)據(jù)文件只包含早餐食品喜好的第一種情況，即“全部喜歡”。

broadband_1.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含各地區(qū)訂制了全國寬帶服務(wù)的客戶的數(shù)量。該數(shù)據(jù)文件包含 4 年期間 85 個地區(qū)每月的訂戶數(shù)量。

broadband_2.sav

該數(shù)據(jù)文件和 broadband_1.sav一樣，但包含另外三個月的數(shù)據(jù)。

car_insurance_claims.sav

在別處被提出和分析的4關(guān)于汽車損壞賠償?shù)臄?shù)據(jù)集。平均理賠金額可以當(dāng)作其具有伽瑪分布來建模，通過使用逆關(guān)聯(lián)函數(shù)將因變量的平均值與投保者年齡、車輛類型和車齡的線性組合關(guān)聯(lián)。提出理賠的數(shù)量可以作為刻度權(quán)重。

car_sales.sav

該數(shù)據(jù)文件包含假設(shè)銷售估計值、訂價以及各種品牌和型號的車輛的物理規(guī)格。訂價和物理規(guī)格可以從 edmunds.com和制造商處獲得。

car_sales_uprepared.sav

這是 car_sales.sav 的修改版本，不包含字段的任何已轉(zhuǎn)換版本。

carpet.sav

在一個常用示例 5中，一家公司非常重視一種新型地毯清潔用品的市場營銷，希望檢驗以下五種因素對消費(fèi)者偏好的影響：包裝設(shè)計、品牌名稱、價格、優(yōu)秀家用品標(biāo)志和退貨保證。包裝設(shè)計有三個因子級別，每個因子級別因刷體位置而不同；有三個品牌名稱（K2R、Glory和Bissell）；有三個價格水平；最后兩個因素各有兩個級別（有或無）。十名消費(fèi)者對這些因素所定義的 22 個特征進(jìn)行了排序。變量優(yōu)選包含對每個概要文件的平均等級的排序。低等級與高偏好相對應(yīng)。此變量反映了對每個概要文件的偏好的總體度量。

carpet_prefs.sav

該數(shù)據(jù)文件所基于的示例和在 carpet.sav中所描述的一樣，但它還包含從 10 位消費(fèi)者的每一位中收集到的實(shí)際排列順序。消費(fèi)者被要求按照從最喜歡到最不喜歡的順序?qū)?/span> 22 個產(chǎn)品概要文件進(jìn)行排序。carpet_plan.sav中定義了變量 PREF1到 PREF22包含相關(guān)特征的標(biāo)識。

catalog.sav

該數(shù)據(jù)文件包含某編目公司出售的三種產(chǎn)品的假設(shè)每月銷售數(shù)據(jù)。同時還包括 5 個可能的預(yù)測變量的數(shù)據(jù)。

catalog_seasfac.sav

除添加了一組從“季節(jié)性分解”過程中計算出來的季節(jié)性因素和附帶的日期變量外，該數(shù)據(jù)文件和 catalog.sav是相同的。

cellular.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某便攜式電話公司在減少客戶流失方面的舉措?？蛻袅魇A向分被應(yīng)用到帳戶，分?jǐn)?shù)范圍從 0 到 100。得到 50 分或更高分?jǐn)?shù)的帳戶可能會更換提供商。

ceramics.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某制造商在確定新型優(yōu)質(zhì)合金是否比標(biāo)準(zhǔn)合金具有更高的耐熱性方面的舉措。每個個案代表對一種合金的單獨(dú)檢驗；個案中會記錄合金的耐熱極限。

cereal.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及一份 880 人參于的關(guān)于早餐喜好的民意調(diào)查，該調(diào)查記錄了參與者的年齡、性別、婚姻狀況以及生活方式是否積極（根據(jù)他們是否每周至少做兩次運(yùn)動）。每個個案代表一個單獨(dú)的響應(yīng)者。

clothing_defects.sav

這是關(guān)于某服裝廠的質(zhì)量控制過程的假設(shè)數(shù)據(jù)文件。檢驗員要對工廠中每次大批量生產(chǎn)的服裝進(jìn)行抽樣檢測并清點(diǎn)不合格的服裝的數(shù)量。

coffee.sav

這是關(guān)于六種冰咖啡的認(rèn)知品牌形象6的數(shù)據(jù)文件。對于 23 種冰咖啡特征屬性中的每種屬性，人們選擇了由該屬性所描述的所有品牌。為保密起見，六種品牌用 AA、BB、CC、DD、EE 和FF 來表示。

contacts.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及一組公司計算機(jī)銷售代表的聯(lián)系方式列表。根據(jù)這些銷售代表所在的公司部門及其公司的等級來對每個聯(lián)系方式進(jìn)行分類。同時還記錄了最近一次的銷售量、最近一次銷售距今的時間和所聯(lián)系公司的規(guī)模。

creditpromo.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某百貨公司在評價最新信用卡促銷的效果方面的舉措。為此，隨機(jī)選擇了500 位持卡人。其中一半收到了宣傳關(guān)于在接下來的三個月內(nèi)降低消費(fèi)利率的廣告。另一半收到了標(biāo)準(zhǔn)的季節(jié)性廣告。

customer_dbase.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某公司在使用數(shù)據(jù)倉庫中的信息來為最有可能回應(yīng)的客戶提供特惠商品方面的舉措。隨機(jī)選擇客戶群的子集并為其提供特惠商品，同時記錄下他們的回應(yīng)。

customer_information.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含客戶郵寄信息，如姓名和地址。

customer_subset.sav

來自 customer_dbase.sav的擁有 80 個個案的子集。

debate.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及在某政治辯論前后對該辯論的參與者所做的調(diào)查的成對回答。每個個案對應(yīng)一個單獨(dú)的響應(yīng)者。

debate_aggregate.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件匯總了 debate.sav中的回答。每個個案對應(yīng)一個辯論前后的偏好的交叉分類。

demo.sav

這是關(guān)于購物客戶數(shù)據(jù)庫的假設(shè)數(shù)據(jù)文件，用于寄出每月的商品。將記錄客戶對商品是否有回應(yīng)以及各種人口統(tǒng)計信息。

demo_cs_1.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某公司在匯編調(diào)查信息數(shù)據(jù)庫方面的舉措的第一步。每個個案對應(yīng)不同的城市，并記錄地區(qū)、省、區(qū)和城市標(biāo)識。

demo_cs_2.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某公司在匯編調(diào)查信息數(shù)據(jù)庫方面的舉措的第二步。每個個案對應(yīng)來自第一步中所選城市的不同的家庭單元格，并記錄地區(qū)、省、區(qū)、市、子區(qū)和單元格標(biāo)識。還包括設(shè)計前兩個階段的抽樣信息。

demo_cs.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含用復(fù)雜抽樣設(shè)計收集的調(diào)查信息。每個個案對應(yīng)不同的家庭單元格，并記錄各種人口統(tǒng)計和抽樣信息。

dmdata.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含直銷公司的人口統(tǒng)計學(xué)和購買信息。dmdata2.sav包含收到試驗郵寄的聯(lián)系人子集的信息，dmdata3.sav包含未收到試驗郵寄的其余聯(lián)系人的信息。

dietstudy.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含對 "Stillman     diet" 7     的研究結(jié)果。每個個案對應(yīng)一個單獨(dú)的主體，并記錄其在實(shí)行飲食方案前后的體重（磅）以及甘油三酸酯的水平（毫克/100 毫升）。

dvdplayer.sav

這是關(guān)于開發(fā)新的 DVD 播放器的假設(shè)數(shù)據(jù)文件。營銷團(tuán)隊用原型收集了焦點(diǎn)小組數(shù)據(jù)。每個個案對應(yīng)一個單獨(dú)的被調(diào)查用戶，并記錄他們的人口統(tǒng)計信息及其對原型問題的回答。

german_credit.sav

該數(shù)據(jù)文件取自加州大學(xué)歐文分校的 Repository of     Machine Learning Databases 8中的"German credit" 數(shù)據(jù)集。

grocery_1month.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件是在數(shù)據(jù)文件 grocery_coupons.sav的基礎(chǔ)上加上了每周購物“累計”，所以每個個案對應(yīng)一個單獨(dú)的客戶。所以，一些每周更改的變量消失了，而且現(xiàn)在記錄的消費(fèi)金額是為期四周的研究過程中的消費(fèi)金額之和。

grocery_coupons.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含由重視顧客購物習(xí)慣的雜貨連鎖店收集的調(diào)查數(shù)據(jù)。對每位顧客調(diào)查四周，每個個案對應(yīng)一個單獨(dú)的顧客周，并記錄有關(guān)顧客購物地點(diǎn)和方式的信息（包括那一周里顧客在雜貨上的消費(fèi)金額）。

guttman.sav

Bell 9創(chuàng)建了一個表，用來闡釋可能的社會群體。Guttman 10引 用了該表的一部分，其中包括五個變量，用于描述以下七個理論社會群體的社會交往、對群體的歸屬感、成員的物理親近度以及關(guān)系正式性：觀眾（比如在足球比賽     現(xiàn)場的人們）、聽眾（比如在劇院或聽課堂講座的人們）、公眾（比如報紙或電視觀眾）、組織群體（與觀眾類似但具有緊密的關(guān)系）、初級群體（關(guān)系密切）、次 級群體（自發(fā)組織）及現(xiàn)代社區(qū)（因在物理上親近而導(dǎo)致關(guān)系松散并需要專業(yè)化服務(wù)）。

health_funding.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含關(guān)于保健基金（每 100 人的金額）、發(fā)病率（每 10,000 人的比率）以及保健提供商拜訪率（每 10,000 的比率）的數(shù)據(jù)。每個個案代表不同的城市。

hivassay.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某藥物實(shí)驗室在開發(fā)用于檢測 HIV 感染的快速化驗方面的舉措?；灲Y(jié)果為八個加深的紅色陰影，如果有更深的陰影則表示感染的可能性很大。用 2,000 份血液樣本來進(jìn)行實(shí)驗室試驗，其中一半受到 HIV 感染而另一半沒有受到感染。

hourlywagedata.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及在政府機(jī)關(guān)和醫(yī)院工作的具有不同經(jīng)驗水平的護(hù)士的時薪。

insurance_claims.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某保險公司，該公司希望構(gòu)建一個模型用于標(biāo)記可疑的、具有潛在欺騙性的理賠。每個個案代表一次單獨(dú)的理賠。

insure.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某保險公司，該公司正在研究指示客戶是否會根據(jù)     10 年的人壽保險合同提出理賠的風(fēng)險因子。數(shù)據(jù)文件中的每個個案代表一副根據(jù)年齡和性別進(jìn)行匹配的合同，其中一份記錄了一次理賠而另一份則沒有。

judges.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及經(jīng)過訓(xùn)練的裁判（加上一個體操愛好者）對     300 次體操表演給出的分?jǐn)?shù)。每行代表一次單獨(dú)的表演；裁判們觀看相同的表演。

kinship_dat.sav

Rosenberg 和 Kim 11     開始分析 15 個親屬關(guān)系項（伯母、兄弟、表兄妹、女兒、父親、孫女、祖父、祖母、孫子、母親、侄子或外甥、侄女或外甥女、姐妹、兒子和叔叔）。他們讓四組大學(xué)生（兩組     女同學(xué)，兩組男同學(xué)）根據(jù)相似程度將各項排序。他們讓其中的兩組同學(xué)（一組女同學(xué)，一組男同學(xué)）進(jìn)行了兩次排序，第二次排序和第一次排序采取的標(biāo)準(zhǔn)不同。 這樣，一共得到六組“源”。每個源對應(yīng)一個 15     x 15 的近似值矩陣，其單元格中的值等于源中的人數(shù)減去此源中對象被劃分的次數(shù)。

kinship_ini.sav

該數(shù)據(jù)文件包含 kinship_dat.sav的三維解的初始配置。

kinship_var.sav

該數(shù)據(jù)文件包含自變量 gender、gener(ation) 和 degree (of separation)，這些變量可用于解釋     kinship_dat.sav的解的維數(shù)。具體而言，它們可用來將解的空間限制為這些變量的線性組合。

marketvalues.sav

該數(shù)據(jù)文件涉及 1999–2000 年間 Algonquin，Ill. 地區(qū)新的房屋開發(fā)中的住房銷售。這些銷售僅僅來自公眾記錄。

nhis2000_subset.sav

美國健康訪問調(diào)查 (NHIS) 是針對美國全體公民的大型人口調(diào)查。該調(diào)查對美國的具有全國代表性的家庭樣本進(jìn)行了面對面的訪問，并獲取了每個家庭的成員的健康行為和健康狀態(tài)的人口統(tǒng)計    信息和觀察數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)文件包含取自 2000 年調(diào)查信息的子集。國家健康統(tǒng)計中心。2000年美國健康訪問調(diào)查。公用數(shù)據(jù)文件和文檔。ftp://ftp.cdc.gov/pub/Health_Statistics/NCHS/Datasets/NHIS/2000/。2003 年發(fā)布。

ozone.sav

這些數(shù)據(jù)包含了用來根據(jù)其余變量預(yù)測臭氧濃度的六個氣象變量的     330 個觀察值。在以前的研究人員中，12和 13發(fā)現(xiàn)了這些變量之間的非線性，這妨礙了標(biāo)準(zhǔn)回歸方法。

pain_medication.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含用于治療慢性關(guān)節(jié)炎疼痛的抗炎藥的臨床試驗結(jié)果。我們感興趣的是該藥見效的時間以及它和現(xiàn)有藥物的比較。

patient_los.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含被醫(yī)院確診為疑似心肌梗塞（即 MI 或“心臟病發(fā)作”）的患者的治療記錄。每個個案對應(yīng)一位單獨(dú)的患者，并記錄與其住院期有關(guān)的一些變量。

patlos_sample.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含在治療心肌梗塞（即 MI 或“心臟病發(fā)作”）期間收到溶解血栓劑的患者的樣本治療記錄。每個個案對應(yīng)一位單獨(dú)的患者，并記錄與其住院期有關(guān)的一些變量。

poll_cs.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及民意測驗專家在確定正式立法前公眾對法案的支持水平方面的舉措。個案對應(yīng)注冊的選民。每個個案記錄選民居住的縣、鎮(zhèn)、區(qū)。

poll_cs_sample.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含在 poll_cs.sav中列出的選民的樣本。該樣本是根據(jù) poll.csplan中指定的設(shè)計來選取的，而且該數(shù)據(jù)文件記錄包含概率和樣本權(quán)重。請注意，由于該抽樣計劃使用與大小成正比 (PPS) 方法，因此，還有一個文件 (poll_jointprob.sav)     包含聯(lián)合選擇概率。在選取了樣本之后，對應(yīng)于選民人群統(tǒng)計信息及其對提交法案的意見的附加變量將被收集并添加到數(shù)據(jù)文件。

property_assess.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某縣資產(chǎn)評估員在利用有限的資源不斷更新資產(chǎn)價值評估方面的舉措。個案對應(yīng)過去一年中縣里所出售的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)文件中的每個個案記錄資產(chǎn)所在的鎮(zhèn)、最后評估資產(chǎn)的評估員、該次評估距今的時間、當(dāng)時的估價以及資產(chǎn)的出售價格。

property_assess_cs.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某州資產(chǎn)評估員在利用有限的資源不斷更新資產(chǎn)價值評估方面的舉措。個案對應(yīng)該州的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)文件中的每個個案記錄資產(chǎn)所在的縣、鎮(zhèn)和區(qū)，最后一次評估距今的時間以及當(dāng)時的估價。

property_assess_cs_sample.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含在 property_assess_cs.sav中列出的資產(chǎn)的樣本。該樣本是根據(jù)property_assess.csplan中指定的設(shè)計來選取的，而且該數(shù)據(jù)文件記錄包含概率和樣本權(quán)重。在選取了樣本之后，附加變量 Current value將被收集并添加到數(shù)據(jù)文件。

recidivism.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某政府執(zhí)法機(jī)構(gòu)在了解其管轄區(qū)域內(nèi)的屢犯率方面的舉措。每個個案對應(yīng)先前的一名罪犯，并記錄其人口統(tǒng)計信息和第一次犯罪的詳細(xì)資料；如果在第一次被捕后兩年內(nèi)又第二次被捕，則還將記錄兩次被捕間隔的時間。

recidivism_cs_sample.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某政府執(zhí)法機(jī)構(gòu)在了解其管轄區(qū)域內(nèi)的屢犯率方面的舉措。每個個案對應(yīng)在2003 年 6 月期間第一次被捕釋放的先前的一名罪犯，并記錄其人口統(tǒng)計信息和第一次犯罪的詳細(xì)資料，及其第二次被捕的數(shù)據(jù)（如果發(fā)生在 2006 年 6 月底之前）。根據(jù)recidivism_cs.csplan中指定的抽樣計劃從抽樣部門選擇罪犯；該計劃使用與大小成正比 (PPS)方法，因此，還有一個文件 (recidivism_cs_jointprob.sav)     包含聯(lián)合選擇概率。

rfm_transactions.sav

此假設(shè)數(shù)據(jù)文件包含購買交易數(shù)據(jù)，即每筆交易的購買日期、購買商品和消費(fèi)金額。

salesperformance.sav

這是關(guān)于評估兩個新的銷售培訓(xùn)課程的假設(shè)數(shù)據(jù)文件。60 名員工被分成 3 組且都接受標(biāo)準(zhǔn)的培訓(xùn)。另外，組 2 接受技術(shù)培訓(xùn)；組 3 接受實(shí)踐教程。在培訓(xùn)課程結(jié)束時，對每名員工進(jìn)行測驗并記錄他們的分?jǐn)?shù)。數(shù)據(jù)文件中的每個個案代表一名單獨(dú)的受訓(xùn)者，并記錄其被分配到的組以及測驗的分     數(shù)。

satisf.sav

該假設(shè)數(shù)據(jù)文件涉及某零售公司在 4 個商店位置所進(jìn)行的滿意度調(diào)查?？偣矊?/span> 582 位客戶進(jìn)行了調(diào)查，每個個案代表一位單獨(dú)客戶的回答。

screws.sav

該數(shù)據(jù)文件包含關(guān)于螺釘、螺栓、螺母和圖釘?shù)?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征的信息14。

shampoo_ph.sav

這是關(guān)于某發(fā)制品廠的質(zhì)量控制的假設(shè)數(shù)據(jù)文件。在規(guī)定的時間間隔對六批獨(dú)立輸出的產(chǎn)品進(jìn)行檢測并記錄它們的 pH 值。目標(biāo)范圍是 4.5–5.5。

ships.sav