第十章 SPSS使用简介.doc

272第十章 SPSS使用简介SPSS(Statistics Package for Social Science) 是社会科学统计软件包。它是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。近几年来，SPSS为我国经济、工业、管理、医疗卫生、教育等领域的科研工作者广泛使用。10.1 数据编辑器与数据文件创建SPSS启动后，屏幕上显示标有“Data Editor”的窗口，这就是SPSS的数据编辑器，也称数据窗。SPSS把数据窗设置成两种形式：一种用于数据的查看与编辑，如图10-1所示，一种用于编辑变量的属性，如图10-2所示。图10-1 数据编辑窗口图10-2 变量编辑窗口单击Data View按钮，显示数据观察编辑窗(图10-1)，此时可以观察、输入、编辑数据。单击Variable View按钮，显示变量编辑窗(图10-2)，此时可以对变量名、变量类型、变量宽度等观察和编辑。在数据编辑器中定义变量，输入和修改数据，形成一个可供SPSS分析的数据文件。如果将数据文件存盘，数据文件的扩展名为“*.SAV”。当然也可以将数据窗中的数据保存为其他格式的数据文件，如数据库文件、Excel文件等。此外，可以用File菜单中Open命令打开一个已经存在的数据文件，显示在数据编辑器中。下面详细介绍下创建数据文件的过程。10.1.1定义一个变量 输入数据之前首先要定义变量。定义变量即要定义变量名、变量类型等。定义变量的步骤如下：(1) 鼠标单击Variable View选项卡。使数据编辑窗置于定义变量状态，如图10-3所示，每行定义一个变量。(2) 定义变量名。在Name对应的栏中输入变量名，例如输入Gender作为变量名，如图10-3所示。图10-3 变量编辑窗口(3) 定义变量类型。单击Type列的单元格，展开Define Variable Type 变量类型对话框，如图10-4所示。其中Numeric为标准数值型，Comma为带逗点的数值型，Dot为逗点作小数点的数值型，Scientific Notation为科学记数法，Date为日期型，Dollar带有美元符号的数值型，String为字符型。本例选择Numeric。图10-4 定义变量类型对话框(4) 定义变量宽度和小数位数。定义数据总宽度Width为1，小数位数Decimal为0。(5) 定义变量标签。在Labels栏中可以定义对变量的注释。例如输入“性别”对变量Gender进行注释。(6) 定义值标签。单击Value栏相应的单元格。打开Value Labels对话框，如图10-5所示。可以定义值标签。例如在第一个Value框中输入“1”，在第二个Value框中输入“男”，按Add按钮，列表中增加了一个值标签，显示1=“男”。图10-5 定义值标签对话框10.1.2 数据的录入定义了变量就可以转移到Data View 窗口(见图B-1)，开始输入数据了。单击要输入数据的单元格，该单元格边框加黑，即可输入数据。输入完一个数据，回车或按向下移动光标键，输入同列下一个单元格数据。10.2 数据的基本整理当数据窗中已经建立或读入了一个数据文件后，就可以对该数据文件进行分析了。但在许多情况下，SPSS的分析过程对数据的格式有特殊的要求，需要对数据文件进行初步整理，然后对数据进行统计分析。10.2.1 数据的排序在进行数据处理过程中，有时需要按照某个或某些变量的值的顺序重新排列观测量在数据文件中出现的先后顺序。下面以例5.1的数据文件来说明具体步骤。(1) 读取数据文件。按 DataSort Cases 顺序单击菜单，展开Sort Cases观测量排序对话框。如图10-6所示。图10-6 数据排序对话框(2) 在左侧的变量栏中选择排序变量，将其移到右边的Sort by框中。如果选择了两个以上的排序变量，列于首位的为第一排序变量，其后的顺序分别称之为第二排序变量，等等。排序的结果与排序变量在Sort by栏中的顺序有关。这里我们选择life进入Sort by框中。(3) 确定排序方式。在Sort by框内选择一个排序变量。在Sort Order栏内选择一种排序方式，其中Ascending选项，按所选择的排序变量的升序排列。Descending选项，按所选择的排序变量的降序排列。在本例中，选择Ascending选项。(4) 重复第3步的操作可以指定下一个排序变量的排序方式。由于本例中Sort by栏中只有一个变量life，这一步不需要。(5) 单击OK按钮，系统运行，得到排序结果如图10-7所示。图10-7 数据排序结果10.2.2 用已有变量计算产生新变量在实际统计分析过程中，往往需要对原始数据进行变换生成新的变量。比如对数变换，标准化变换，中心化变换等。下以我们以例6.5的数据文件，介绍如何用已有变量计算产生新变量的过程。现将每一个体的得分均值meann作为新生成的变量放入数据文件中。(1) 读入数据，按Transform Computer顺序打开Computer Variable对话框。如图10-8所示。图10-8 数据变换对话框(2) 在Target框中输入meann。 在Numberic Expression框中输入(x1+x2+x3)/x。(4) 单击OK按钮，生成均值变量meann，如图10-9所示。图10-9 数据变换结果10.2.3 拆分数据文件在进行数据处理时经常要对数据文件中的观测量进行分组分析。例如要分别求出男生，女生的平均身高。在进行分析之前必须对该数据文件进行拆分。这里的拆分并非将一个文件拆分成两个或若干个独立的数据文件，而是在同一文件按某个条件分组。关闭SPSS，则拆分也就随之失效。下面以例6.5的数据文件来说明拆分数据文件的具体步骤。(1) 读取数据文件。按Data Split Files顺序展开Split Files对话框，如图10-10所示。图10-10 数据拆分对话框(2) 从左侧的变量栏中选一个进入Group Based on 框中作为拆分变量。例如选择变量Deci，分析时分别按Deci=0和Deci=1把观测量分为两组进行分析。(3) 单击OK按钮执行并完成拆分。图10-11是按Deci拆分的结果。图10-11 数据拆分结果10.3 生成统计图形SPSS制图功能很强，能绘制许多种统计图形，这些图形可以由各种统计分析过程产生，也可以直接从Graphs图形菜单中所包含的一系列图形选项直接产生。使用SPSS图形菜单制作图形可分为三个过程：建立数据文件，生成统计图形，修饰生成的图形。直接生成的图形往往不符合要求，所以有时对生成的图形需做一些调整修饰。10.3.1散点图 散点图(Scatterplots)又称散布图或相关图，它是以点的分布反映变量之间相关情况的统计图形。根据图中的各点分布走向和密集程度，大致可以判断变量之间的相关类型。下面以例5.7的数据来说明散点绘制过程的具体步骤。1. 简单散点图(1) 读入数据，按Graphs Scatterplot顺序展开Scatterplot散点图主菜单，如图10-12所示。图10-12 散点图主菜单(2) 选择Simple Scatter选项，单击Define按钮，展开Simple Scatterplot简单散点图对话框，如图B-13所示。图10-13 简单散点图对话框(3) 选择Y变量作Y轴变量。(4) 选择X1变量作X轴变量。(5) 单击OK按钮，系统运行，输出结果见图10-14。图10-14 Y与X1的散点图2. 矩阵散点图如果想同时观察多个变量之间的相关类型时，可以用矩阵散点图。下面是以例5.7的数据文件为例，说明矩阵散点图的绘制过程。(1) 读入数据，展开散点图主菜单，如图10-12所示。(2) 选择Matrix Scatter选项，单击Define按钮，展开 ScatterplotMatrix对话框，如图10-15所示。图10-15 矩阵散点图对话框(3) 在左侧的变量栏中选定两个或两个以上的变量进入Matrix Variable栏，作为要描述的变量。本例选择X1,X2和Y进入Matrix Variable栏。 (4) 单击OK按钮，系统运行，输出结果见图10-16。图10-16 矩阵散点图10.3.2 直方图直方图(Histogram)是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，直方图的每一条形高度分别代表相应组别的频率。下面以例5.7的数据文件来说明直方图的绘制过程。(1) 读取数据文件。Graphs Histogram顺序单击按钮，展开Histogram直方图对话框，如图10-17所示。图10-17 直方图对话框(2) 选择X3进入Variable栏,作为要统计的变量。(3) 选中Display normal curve，要求输出正态分布曲线。(4) 单击OK按钮，系统运行，输出结果见图10-18。图10-18 直方图输出结果10.3.3 P-P概率图P-P概率图(P-P Probability)是根据变量的累积比例对所指定的理论分布累积比例绘制的图形。它是一种直观的探测样本数据是否与某个概率分布的统计图形一致。如果在被检验的数据符合所指定的分布，则样本数据的点在一条直线上。下面以例5.7的数据文件来说明P-P概率图的绘制过程。(1) 读入数据，按Graphs P-P顺序展开P-P Plots对话框，如图10-19所示。图10-19 P-P概率图对话框(2) 选择要检验的变量X3进入Variable栏中，作为要检验的变量。(3) 在Test Distribution栏中选择用于检验的概率分布，这里我们选定正态分布(Normal)。(4) 在Distribution Parameters栏中，选定Estimate from data 从数据中估计分布参数。(5) 单击OK按钮，系统运行，输出结果见图10-20。图10-20 X3的P-P概率图10.3.4 序列图序