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SPSS简易操作参考书：温忠麟、邢最智编著现代教育与心理统计技术，江苏教育出版社2001年版。1. 数据文件建立与初步处理1.1 定义变量 p290- 或双击某栏 Numeric(标准数值型) String(字符型)1.2 文件合并 p299- 增加样品- 增加变量 两个文件合成一个新文件1.3 排序 p306- 按某个变量排出顺序1.4 选择样品 p307- 选择其中某些样品进行分析1.5 分组合并 p312- 按某个变量分组后形成新数据(如平均数)1.6 加权 p316- 将变量值与频数加权后进行统计1.7 拆分文件 - 将文件按组拆分成几个文件2. 数据变换2.1 计算 p317- 打开 生成新的变量,如平均数2.2 重编码 p320- 用同样的变量- 用不同的变量 将原先的数据进行转换2.3 排名次 p323- 按某个变量排出名次2.4 置换缺失值 p324- 将某个变量中的缺失值补充为规定值2.4 Z和p的转换 p30- 如CDFNORM(1.96)=0.975, PROBIT(0.995)=2.583. 描述统计3.1 频数分析 p40- 指定某个变量,描述其基本特征,包括离散统计量,集中统计量,偏态,峰值,作图3.2 描述分析 p44- 指定某个变量,描述其基本特征,包括离散和集中统计量,偏态,峰值,能在数据窗口产生标准化变量3.3 平均数比较- 指定因变量和自变量,在中选择比较内容,OK4. 正态总体均值的显著性检验4.1 单总体均值的T检验 p55- 指定检验变量和预定值, OK4.2 两总体均值的T检验 p57独立样本-指定检验变量和分组,定义组别, OK配对样本- 指定配对样本, OK4.3 总体正态性检验 p614.3.1 Q-Q图- 指定统计变量, OK 横坐标为实际观测值, 接近直线为正态4.3.2 P-P图- 指定统计变量, OK 横坐标为样品累积概率, 接近直线为正态4.3.3 K-S检验- 指定检验变量, OK Sig.0.05为正态5. 相关系数分析5.1 皮尔逊相关 p71- 指定变量,选, OK 出现相关矩阵,相关检验值5.2 点双列相关 p74- 指定变量,选, OK 出现相关矩阵,相关检验, 正相关时, 1高于05.3 斯皮尔曼的等级相关 p75- 指定变量, 选为,排出名次- 指定等级变量,选, OK 5.4 列联相关 p85- 将变量值与频数加权后进行统计- 指定(行)和 (栏)在中选和下所有项目,在中选和, OK可得出实际观测值,期望值,卡方值,显著性水平,定类变量与定距变量的相关性度量-相关比E2(Eta系数) 在中选, OK5.5 肯德尔和谐系数 p92- 指定所有变量,选, OK 5.6 信度计算 p98- 指定所有变量为, 在中选, OK 默认为Alpha(a系数)如要计算分半信度, 则选择,计算得出前一半与后一半相关系数6. 回归分析6.1 散点图 p126- 选, 在中指定和, OK, 参照p119, 确定函数关系6.2 一元线性回归 p122- 指定因变量和自变量在中选(回归检验), 和在中选 (因变量的正态检验)在中选 下的 和下的以及下的和 OK得出测定系数R2 ,回归检验值, 回归方程, 因变量正态检验图6.3 曲线回归 p127- 指定因变量和自变量选(对数型)和, 在中选 , , OK得出测定系数R2 ,回归检验值, 回归方程, 拟合曲线图6.4 多元回归 6.4.1 看散点图 p138- 选, 在中指定和, OK, 参照p119, 确定函数关系6.4.2 数据变换 p139- 打开 在中选根据函数关系, 转换新的变量,6.4.3 回归分析 p139- 指定因变量和自变量在中选(向后剔除法)在中选(回归检验), 和,以及(检验序列相关)和找异常点在中选 (因变量正态检验)在中选 下的(产生标准化变量) ,OK得出测定系数R2, 回归方程, 残差检验, 6.4.4 作残差图- 选, 在中指定和, 序号为, OK,7. 因子分析7.1 基本分析 p213 - 指定变量, OK得出共同度, 特征根, 方差贡献率分析决定提取因子数, 标准: a 累积方差贡献率达到80%, b 特征根大于17.2 用主成份法提取因子 p215- 指定所有变量,在中选(相关系数矩阵)和(再生相关和残差距阵)在 指定 为“3” ,选(图示全部特征根及大小变化情况)在中选 (方差极大正交旋转)在中选 (计算因子得分并在原始数据文件中作为变量) OK得出相关系数矩阵, 共同度, 特征根和方差贡献率(包括旋转后的), 因子负荷矩阵(包括旋转后), 再生相关矩阵和残差矩阵, 正交变换矩阵, 因子得分(在原始数据表中)7.3 选用极大似然法提取因子 p220方法同上, 只是在中选择(极大似然法), 结果同上7.4 主成份分析 p2237.4.1 因子分析 - 指定所有变量,在 指定 为“1” , 不作旋转在中选 (计算因子得分并在原始数据文件中作为变量) OK得出特征根和因子得分7.4.2 数据变换- 目标变量=SQRT(特征根)*fact1_1 , OK 得出主成份分7.4.3 排序 - 选(降序), 按主成份分排出名次7.4.4 计算总分- 目标变量总分=Sum() , OK 得出总分8. 方差分析8.1 单因素完全随机分析 p156- 指定因变量和自变量在中选（计算各组均值和方差等），选（方差齐性检验），（若选则输出以水平为横坐标，样本均值为纵坐标的图）在(多重比较)选（修正的最小显著差数法）， （Q检验）和（多范围检验）（若要做有标准水平的比较，击选） OK8.2 两因素无交互效应分析(单因素随机区组) p166- 指定因变量和自变量在中选下的“Main effects”（即计算主效应）指定两个因素在指定自变量为下的变量, 选（修正的最小显著差数法），和 （Q检验）， OK8.3 有交互效应方差分析 p173- 指定因变量和自变量 OK8.4 单因素重复测量分析 p175- 指定组内变量水平数, 定义各水平 OK在中的下指定变量, 选 进行多重比较也可用两因素无交互效应分析8.5 两因素重复测量分析 p179- 指定组内变量水平数, 定义各水平 OK在中的下指定变量, 选 进行多重比较8.6 两因素混合设计分析 p186- 指定组内变量和组间变量 OK8.7 多元方差分析 p195- 指定因变量和自变量 在中选(输出“平方和”矩阵) 在中选下的（在原始数据文件中输出标准化残差）在(多重比较)选要比较的变量 OK结果看 “Wills Lambda”下的统计量8.8 拉丁方分析 - 指定因变量和自变量 在中选下的“Main effects”（只计算主效应）指定三个自变量(含区组,顺序) OK8.9 简单