SPSS for windows 简要使用说明.doc

SPSS for windows 简要使用说明SPSS for Windows 的初始菜单Run the tutorial-运行自学指南Type in data -选用数据类型Run an existing query-运行一个已经存在的问题Create new query using Database Capture Wizard-用数据库捕获技术建立一个新问题Open an existing file-打开一个已经存在的文件Dont show this dialog in the future-往后不必显示这个对话框 SPSS for Windows 主画面功能下拉菜单File Edit View Data Transform Analyze Graphs Utilities Window Help文件操作 编辑 视图 建立整理数据 变量变换 统计分析 作图 应用程序 视窗控制 在线帮助重要功能下拉菜单1File-文件操作：New-建立新的文件Data-建立新的数据文件Syntax-建立新的语法命令程序Output-建立新的输出结果文件Draft Output-设计新的输出结果文件Script-建立新的手稿文件Open-打开文件Data-打开数据文件Syntax-打开语法命令程序Output-打开输出结果文件Script-打开手稿文件 Other-其它Open Data Base-打开数据库文件 New Query-新的问题Edit Query-编辑问题Run Query-运行问题Read Text Data-阅读文本文件Save-存储当前数据文件Save As-另存当前数据文件为其它程式类型的数据文件Display Data Info-显示数据信息Cache Data-隐藏数据Apply Data Dictionary-应用数据目录Print-打印Print Preview-打印预览Switch Server-打开服务器Stop Processor-停止信息处理Recently Used Data-最近使用过的数据Recently Used File-最近使用过的文件Exit-退出5Transform-变量变换Compute-计算Random Number Seed-产生随即数种子Count-计数Recode-重新编码Into Same Variables-到同一的变量Into Different Variables-到不同的变量Categorize Variables-分类变量Rank Cases-排行个案Automatic Recode-自动重新编码Create Time Series-建立时间序列Replace Missing Values-替代缺省值Run Pending Transforms-运行待解决的变量变换6Analyze-统计分析Reports-统计报表Descriptive Statistics-描述性统计分析Compare means-均值比较分析General Linear Model-一般线性模型Correlate-相关分析Regression-回归分析Loglinear-对数线性分析Classify-分类分析Data Reduction-数据简化分析Scale-尺度分析Nonparametric Tests-非参数分析Survival-生成分析Multiple Response-多重响应分析7Graghs-作图Gallery-画廊(图形描述)Interactive-交互绘图Bar-条形图Line-线图Area-面积图Pie-饼分图High-Low-高低图Pareto-帕累托图Control-控制图Boxplot-箱形图Error Bar-误差条形图Scatter-散点图Histogram-直方图P-P-P-P图Q-Q-Q-Q图Sequence-序列图ROC Curve-受式者工作特征曲线Time Series-时间序列图8Utilities-应用程序Variables-变量File Info-文件信息Define Sets-定义设置Use sets-使用设置Auto New Case-自动运用新个案Run Script-运行手稿文件Menu Editor-菜单编辑数据的录入UntitledSPSS for Windows Data Editor未命名的SPSS for Windows数据编辑左下脚有两个可切换按钮：Data View -数据一览表 / Variable View-变量一览表“Data View -数据一览表”用于输入数据；“Variable View-变量一览表”用于定义数据类型。“Variable View-变量一览表”中需要填写内容：Name-变量名（中英文皆可）Type-变量类型 Numeric-数值型变量。默认的宽度是8位，其中小数是2位。 Width-宽度 Decimal-小数 Comma-带逗点的数值型变量 Dot-带圆点的数值型变量 Scientific notation-科学计数法 Date-日期型变量 Dollar-带美元符号的数值型变量 Custom Currency-自定义类型 String-字符型变量Width-宽度 Decimal-小数Label-变量标识（中英文皆可）Values-数值标识 None-无Missing-缺省值 None-无 No missing values-无缺省值 Discrete missing values-离散缺省值 Range plus one optional discrete miss-缺省值的范围并加一个随意的离散值。Low-最低值 High-最高值Discrete-离散值 Columns-列数Align-对齐格式 Left-左对齐 Right-右对齐 Center-局中Measure-度量 Scale-尺度（默认值） Ordinal-有序数组 Nominal-名义尺度数据文件的调用与储存SPSS可以调用（访问、读取）13种外部文件，其中9种数据文件，4种其它文件。储存（输出）为14种内部数据文件。SPSS自身的文件有三种： 数据文件：扩展名是：*.sav ，其数据文件内容可以显示在数据编辑器中。 结果文件：扩展名是：*.spo ，统计分析或作图结果，均以 *.spo 为扩展名储存。 语法文件：扩展名是：*.sps 。SPSS 的基本操作OK-执行已选用的变量或程序Continue-继续进行下一步，或者返回到主对话框Paset-将语法粘贴到程序视窗中Reset-重新设置（或选用）变量或程序Cancel-取消如何变动Help-打开联机帮助多重线性回归分析AnalyzeRegression-回归分析Linear-线性回归 Dependent-引入回归分析的因变量 Independent(s)-引入回归分析的自变量Method-建立多重回归方程的方法 Enter-强迫引入法 Stepwise-逐步回归法 Remove-强迫剔除法 Backward-后向逐步法 Forward-前向逐步法Statistics-线性回归分析的统计量 Regression Coefficients-回归系数 Estimates-包括回归系数的估计值（B），标准误差（SEB），标准化回归系数（Beta），B的t值以及双尾显著性水平（Sig.）。Confidence Intervals-未标准化回归系数的95可信区间（95 Confidence Interval B）。 Covariance matrix-未标准化回归系数的方差协方差矩阵 （Var-Covar Matrix of Regression Coefficients B）。 注意：矩阵下三角元素（Below Diagonal）是协方差(Covariance)，上三角元素(Above Diagonal)是相关系数(Correlation)，对角线元素是方差(Variance)。 Residuals-残差统计量 Durbin-Watson- Durbin-Watson 检验统计量，同时显示标化与未标化的残差与预测值的汇总统计量。Casewise diagnostics-个案诊断 Outliers outside 3 standard deviations-超出3倍标准差以上的个案为异常值 All cases-所有的个案 Model fit-模型的拟合参数，包括(R Square)，调整（Adjusted R Square）以及回归方程的标准误差（Standard Error）。 R Square change-的改变 Descriptives-描述性统计量，包括变量的均值、标准差、单尾相关系数矩阵。 Part and partial correlation-偏相关 Collinearity diagnostics-共线性诊断，包括方差膨胀因子值（Variance Inflation Factors, VIF）及特征值(Eigenvalue) 等。 Plots-线性回归分析的图形 DEPENDNT-因变量 *ZPRED-标准化预测值 *ZRESID-标准化残差 *DRESID-删除残差 *ADJPRED-调整预测值 *SRESID-Student 氏残差 *SDRESID-Student 氏的删除残差Standardized Residual Plots-标准化残差图 Histogram-标准化残差的直方图，并给出正态曲线。 Normal probability plots-标准化残差的正态概率图（P P图）Produce all partial plots-产生所有的偏残差图 Save-储存 Predicted Values-预测值 Unstandardized-未标准化的预测值 standardized-标准化的预测值 Adjusted-调整预测值 S.E. of mean predictions-预测值的标准误差 Distances-距离 Mahalanobis- Mahalanobis 距离 Cooks- Cook 距离 Leverage values-中央 Leverage 值 Predicted Intervals-预测区间 Mean-平均预测区间的上下界 Individual-单一观测值预测区间的上下界 Confidence (95)-置信度为（95） Residuals-残差 Unstandardized-未标准化的残差 Standardized-标准化的残差 Studentized-Student 氏残差 Deleted-删除的残差 Studentized Deleted -Student 氏的删除残差 Influence Statistics-影响统计量 DfBeta(s)- DfBeta值 Standardized DfBetas-标准化DfBetas值 DfFit-DfFit 值 Standardized DfFit -标准化的DfFit 值 Covariance ratio-协方差矩阵的比值 Save to New File-存为新文件 Coefficient statistics (File) Options-线性逐步回归分析的选择 Stepping Method Criteria-逐步回归方法的准则 Use probability of F-使用F的概率Entry-引入 (.05) Removal-剔除 (.10) Use F value-使用F值 Entry-引入 (3.04) Removal-剔除 (2.71) Include constant in equation-线性回归方程中含有常数项 Missing Values-缺省值处理方法 Exclude cases listwise-删除全部含有缺省值的个案，或者 Exclude cases pairwise-成对删除含有缺省值的个案，或者 Replace