spss考点及步骤总结.doc

spss考点及步骤总结 1，输入SPSS格式数据2，描述性分析（frequency，crosstab），要求会画相关的图如饼图或柱状图。 （多响应变量不要求）1）直方图histogram盒子图boxplot茎叶图stem andleaf plot饼图pie chart条形图bar chart2）置信区间analyzeDescriptiveStatisticsExplore在左侧选择需要进行区间估计的参数进入右边的DpendentListStatistics在第一栏中输入置信区间ok3)例某零件加工企业生产一种螺丝钉，对某天加工的零件每隔一定时间抽出一个，共抽取12个，测得其长度（单位mm）数据如下表所示。 假定零件长度服从正态分布，试以95%的置信水平估计该企业生产的螺丝钉平均长度的置信区间。 （作业3）*螺丝钉长度数据10.9411.9110.9110.9411.0310.9711.0911.0011.1610.9411.0310.97步骤:analyzeExplore在左侧选择需要进行区间估计的参数进入右侧的Dependent List进入Satatistics设定置信水平为95%结果中Lower Bound、Upper Bound为置信区间的上下值3，T检验（单一样本T检验，独立样本T检验，配对T检验）1）卡方检验:分析行变量和列变量的关系（卡方值越大，独立性存在的可能越小，如果大于临界值，则认为不独立）列链表中布应该有期望频数小于1的单元格，也不应该有大量期望频数小于5的单元格2）交叉分组下频数分析AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstab3)例比较男女生平均身高和方差AnalyzeCompare MeansMeans(Deoendent List:身高,Independent List:性别)Options(Cell Ststistics:Mean;Number ofcases;Standard DeviationVariance)4)例与某数x之间是否存在显著性差异（单一样本T检验作业6）AnalyzeCompare MeansOne-Sample TTest选择需要进行分析的参数95%，上continue5)例男女生平均身高有无差异(两独立样本T检验作业8)AnalyzeCompare MeansIndependent-Sample TTest6)例比较培训前后数学和化学成绩有无变化（两配对样本T检验作业9）AnalyzeCompare MeansPaired-Samples TTest选择4，方差分析（单因素方差分析，多因素方差分析）（协方差分析不要求）1）例三组学生的数学成绩有无差异（单因素方差分析作业13）AnalyzeCompare MeansOne-Way ANOVA（Dependent List:比较的参数Factor:组别）Options(Statistics:Homogeneity ofvariance test;Means plot;Missing Values:Exclude casesanalysis byanalisis)Post HocMultiple Comparisons（Equal VarianceAssumed:LSD、S-N-K;0.05）Cont rasts(Polynomial,Degree:Linear)a.单因素方差分析的前提检验,Test of Homogeneity of Variances Test ofHomogeneity ofVariances Levene Statistic df1df2Sig.TestofHomogeneityofVariancesLeveneStatisticdf1df2Sig.1.493319.249若P值0.05,说明各组的方差有显著差异，即方差不齐2）AnalyzeGeneral LinearModelUnivariate，把观测变量制定Dependent Variables,把固定效应的控制变量制定到Fixed Factors框中；把随机效应控制变量指定到Random Factors例分析不同广告形式，不同地区对销售额是否有影响（多因素方差分析作业14）AnalyzeGerera LinerModelUnvarace把销售额放到Dependent,把广告形式、地区放到Fix Factors选择分析模型modelFull factorial第1到第6列分别代表方差分解说明，方差分解结果，自由度，均方，F检验值和对应的p值5，相关与回归分析（简单线性回归）（偏相关与共线性不要求）1）绘制散点图:GraphsScatter选择散点图类型，Pearson简单相关系数Spearman等级相关系数Kendall T相关系数2）计算相关函数AnalyzeCorrelateBivariate3)例看立项课题数是否与投入具有高职称人数。 发表论文数之间是否有相关关系（作业16）GraphsLegacy DialogsScatter/DotMatrix Scatter选择课题总数、投入高级职称的人年、论文数）到Matrix VariablesAnalyzeCorrelateBivariate择课题总数、投入高级职称的人年、论文数）到Variables两者之间的相关系数为行列交叉点，若两者的检验概率p值都接近0，就认为总体存在线性关系4）线性回归分析AnalyzeRegressionLinear例被解释变量是立项课题数，解释变量有投入人年数、投入高级职称人年数、投入科研事业费、专著数、论文数、获奖数，回答立项课题数受哪些因素影响（业作业19）AnalyzeRegressionLinear指定课题总数到Dependent,指定有投入人年数、投入高级职称人年数、投入科研事业费、专著数、论文数、获奖数到Independent Model Summary ModelR R Square Adjusted RSquareStd.Error ofthe Estimate1.969a.939.924231.5255a.Predictors:(Constant),获奖数,投入科研事业费（百元）,论文数,专著数,投入人年数,投入高级职称的人年数AdjustedRSquare校正的回归平方系数，被解释变量的变化信息中油%被解释变量的变化说明ANOVA bModelSumof Squaresdf MeanSquare FSig.1Regression1.979E763298385.48061.532.000a Residual1286497.1212453604.047Total2.108E730a.Predictors:(Constant),获奖数,投入科研事业费（百元）,论文数,专著数,投入人年数,投入高级职称的人年数b.Dependent Variable:课题总数若F值很大，而p值远小于显著性水平0.05,故模型是显著的，说明被解释变量和解释变量之间确实存在线性的关系Coefficients aModel UnstandardizedCoefficients StandardizedCoefficients tSig.B Std.Error Beta1(Constant)-35.31376.580-.461.649投入人年数.698.2081.3613.352.003投入高级职称的人年数-.467.626-.464-.747.463投入科研事业费（百元）.003