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用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)吧
2014-11-25
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用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)吧

1、SPSS數(shù)據(jù)分析的流程


2、SPSS特性：

易用性強(qiáng)

操作界面極為友好，操作簡單

良好的幫助系統(tǒng)和自學(xué)功能

為高級用戶提高編程功能

功能強(qiáng)大

成熟的統(tǒng)計(jì)過程

完美的圖形處理功能

提供多種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)

兼容性好

數(shù)據(jù)輸入：Excel,Lotus,Oracle,SQL Server,Acess,dBASE,文本

數(shù)據(jù)輸出：Word,HTML,XML,Excel，Powerpoint,PDF.

3、數(shù)據(jù)的編輯

常量

數(shù)值型常量：除了普通寫法外還可以用科學(xué)計(jì)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(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)，一般需要使用日期函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換；

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(shè)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；

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；

操作符與表達(dá)式

三種基本的運(yùn)算：數(shù)學(xué)、關(guān)系和邏輯

數(shù)學(xué)運(yùn)算符：+ – * / ** ()

關(guān)系運(yùn)算符：> >= < <= = ~=

邏輯運(yùn)算符：&(AND) |(OR) ~(NOT)

三種運(yùn)算對應(yīng)三種表達(dá)式

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

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).

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

Split file

有的時(shí)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(shè)置選項(xiàng)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(shí)是分組，而不是拆分文件；

analyze all case分析所有的樣本，不產(chǎn)生分組；

compare groups產(chǎn)生對比分析組；

output by groups分組輸入分析結(jié)果；

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(gè)文件的case是另外一個(gè)文件的子集；

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(jìn)行分組，對每組觀測量的各變量求描述統(tǒng)計(jì)量；

檢查重復(fù)的數(shù)據(jù)

使用identify duplicate cases

數(shù)據(jù)的加權(quán)

使用weight case

選取一定的case進(jìn)行分析

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

常用的數(shù)學(xué)函

取絕對值：abs（數(shù)字型表達(dá)式）

求余數(shù)函數(shù)：mod（數(shù)字型表達(dá)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(shí)使用，如果對一個(gè)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(shí)行等距抽樣；

四舍五入函數(shù)：rnd（數(shù)字型表達(dá)式）

開方函數(shù)：sqrt（數(shù)字型表達(dá)式）

四、基本的統(tǒng)計(jì)分析

SPSS統(tǒng)計(jì)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(jié)果的關(guān)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(jì)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(dǎo)和幫助作用；

Descriptive Statistics

– Frequencies：頻數(shù)分析

– Descriptives：描述統(tǒng)計(jì)

– Explore：探索分析

– Crosstabs：列聯(lián)表分析

– Ratio:比率分析

Descriptives

– 可以對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；

Explore

– Explore是對連續(xù)性變量進(jìn)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(yàn)圖及方差齊次性檢驗(yàn)；

 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(guān)系；

– 可以做卡方檢驗(yàn)，來分析行列變量之間是否存在相關(guān)性；

分類變量統(tǒng)計(jì)描述常用指標(biāo)

– 統(tǒng)計(jì)量：

? 頻數(shù)、頻率、累計(jì)頻數(shù)、累計(jì)頻率、眾數(shù)

? 比：任意兩個(gè)變量之比

性別比，貨物/銷售人員比

構(gòu)成比：部分占總體的比例

? 率：事件的發(fā)生強(qiáng)度

– 圖形：

? 條圖、餅圖

Spss操作

– 單個(gè)變量的分析

? Analyze…Descriptive Statistics…Frequcencies

– 多個(gè)變量的分析

? Analyze…Descriptive Statistics…Crosstabs

– 條圖

? Graph…(interactive…)bar

– 餅圖

? Graph…(interactive…)pie

連續(xù)變量的描述指標(biāo)

– 頻數(shù)表Frequency

? 直觀的方法：分布類型分布特征

– 集中趨勢Central tendency

? 均數(shù)mean 中位數(shù)median 眾數(shù)mode

– 離散趨勢Dispersion tendency

? 全距Range

? 方差Variance 標(biāo)準(zhǔn)差std.deviation

如何計(jì)算各個(gè)描述統(tǒng)計(jì)量

– Analyze->Descriptive Statistics->Frequcencies…

– Analyze->Descriptive Statistics->Descriptives…

– Analyze->compare means->means…

? 如何用圖形描述連續(xù)變量

– Graph…Interactive…Histogram

? 如何應(yīng)用Explore對連續(xù)變量進(jìn)行探索性分析

– Analyze->Descriptive Statistics->Explore…

Basic Tables過程：對分類/定量資料進(jìn)行各種復(fù)雜格式的描述；

? General Tables過程：在同一張表格內(nèi)同時(shí)對分類資料、連續(xù)資料和多選題數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總功能非常強(qiáng)大，但使用上相對復(fù)雜；CDA 數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

? Custom Tables過程：含有表格預(yù)覽窗口，并可在制表過程中控制結(jié)果；

? Multiple Response Sets/Tables過程：專門為多選題數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的制表過程；

? Tables of Frequencies過程：在同一張表格中對多個(gè)分類變量同時(shí)輸出頻數(shù)表；


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }