经济计量分析

经济计量分析 课程内容 经济计量分析课程定位 利用定量的方法分析经济现象 计量分析 定量分析包括两大类 数学分析 演义统计分析 归纳 总体 大量的现象数据 总体的数量表现通过个体的差异去认识总体虽然统计调查和处理都要从个体入手 但其最终目的是为了由此去对现象的总体做出评价 统计总是把着眼点放在宏观大势的把握上 对个体数据如何处理 也取决于怎样科学地得到对总体的认识 计量分析 定量分析包括两大类 数学分析 演义统计分析 归纳描述统计和推断统计 2008年8月 描述统计和推断统计 inferentialstatistics descriptivestatistics 研究数据收集 整理和描述的统计学方法搜集数据 整理数据 展示数据 描述性分析描述数据特征找出数据的基本规律研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法参数估计 假设检验对总体特征作出推断 推断统计 由部分推断总体由已知现象推断未知现象由过去及现在推断未来 7 经济计量分析内容 1 数据收集 取得数据2 数据表述 图表展示数据3 数据分析 分析数据4 数据解释 对分析的结果进行说明 收集 分析 表述和解释数据 8 本课程的主要内容 集中趋势的描述1 对数据的描述 离散程度的描述数据标准化 由样本数据总体参数的估计2 简单统计推断 同一总体的检验假设检验两个总体的检验多个总体的检验 9 3 研究变量间的相互关系 相关和回归分析 聚类与判别分析4 多元变量分析主成分与因子分析对应分析 本课程的主要内容 10 本课程学习要求 掌握主要定量分析方法的基本思路 思想和原理 但不要求各种方法的数学推导过程 熟练使用一种统计软件 结合自己的专业能够进行实际问题的定量分析 得出分析结论 11 课程重点 课程着重强调以下几个方面 各种统计方法的原理和应用使用统计软件实现这些统计方法的能力对计算机输出结果的解释和使用能力 12 本课程的主要参考书目 统计学 从数据到结论 吴喜之 中国统计出版社 现代统计分析方法与应用 何晓群 中国人民大学出版社 统计分析与spss的应用 薛薇 中国人民大学出版社 计量经济学 古扎拉蒂 中国人民大学出版社 13 软件 SPSS马克威STATISTICA 如何认识统计等定量分析方法 统计学等定量分析方法的应用领域 定量分析 经济学 管理学 医学 工程学 社会学 应用的领域 actuarialwork 精算 agriculture 农业 animalscience 动物学 anthropology 人类学 archaeology 考古学 auditing 审计学 crystallography 晶体学 demography 人口统计学 dentistry 牙医学 ecology 生态学 econometrics 经济计量学 education 教育学 electionforecastingandprojection 选举预测和策划 engineering 工程 epidemiology 流行病学 finance 金融 fisheriesresearch 水产渔业研究 gambling 赌博 genetics 遗传学 geography 地理学 geology 地质学 historicalresearch 历史研究 humangenetics 人类遗传学 统计应用的领域 hydrology 水文学 Industry 工业 linguistics 语言学 literature 文学 manpowerplanning 劳动力计划 managementscience 管理科学 marketing 市场营销学 medicaldiagnosis 医学诊断 meteorology 气象学 militaryscience 军事科学 nuclearmaterialsafeguards 核材料安全管理 ophthalmology 眼科学 pharmaceutics 制药学 physics 物理学 politicalscience 政治学 psychology 心理学 psychophysics 心理物理学 qualitycontrol 质量控制 religiousstudies 宗教研究 sociology 社会学 surveysampling 调查抽样 taxonomy 分类学 weathermodification 气象改善 统计学与我们的生活息息相关 一个例子 眼镜质量 电视台某年对市内眼镜店的配镜质量进行调查 方法 由同一记者以雇客身份在八家眼镜店配了相同材料的眼镜各一副 编号密封后交市质量监督局检验 整个过程由 市公证处予以公证 检查结果 大明 三院验配中心合格 其余六家不合格 你的反应 认为检验过程不一定严密公正 不相信这个检验结果 认为这个结果相当权威 以后只到合格的那两家店去配镜 认为这个结果具有偶然性 只能起参考作用 每店只一种材质 其他材质如何 每种材质只一副 多配几副又如何 每店只抽查一次 多抽查几次又会怎样 每店给记者配镜的只是一个人 其他人水平又如何 记者去各店配镜时的环境是否相同 结果是否具有必然性 从统计学角度的解释 要从整体的角度来观察评价事物 个别的情况不能成为对总体进行判断的依据 样本容量对推断结果有影响 样本所反映的差异要经过显著性检验 22 分析陷阱 定量方法可以成为研究社会 经济现象的最有力的工具 同时也可以成为歪曲事实 颠倒黑白的最方便的作弊手段 究其原因 在于分析结果中隐藏了太多的黑箱 BlackBox 我们可以主观选择分析结果的输出方式 这样就会导致信息的扭曲变形 从而对人们产生一些误导 23 从严格意义上来讲 人是无法做到完全客观认识事物的 人的一切感知 思考都或多或少带有一定的主观性 利用这样的特点 我们就可以利用定量分析结果来达到想要的 效果 如何避免那些 分析的陷阱 从根源上来说 就必须尽量做到客观认识分析结果 那么 又如何做到客观认识分析结果呢 唯一的办法就是从多个角度来审视统计结果 兼听 而 分析陷阱 的实现 往往都是只从某一角度出发达到蒙蔽的目的 统计等定量的方法是一门科学 但如果应用不当 则可能会起到相反的作用 24 数据给企业带来的噩梦 上海柴远森先生出差来北京的时候 在西单买了一本市场调查的书 3个月以后 他为这本书付出了三十几万元的代价 更可怕的是 这种损失还在继续 除非柴先生的宠物食品公司关门 否则那本书会如同魔咒班般伴随着他的商业生涯 最近两年 宠物食品市场空间增加了两三倍 竞争把很多国内企业逼到了死角 中国财富 在2005年北京民间统计调查论坛上见到了柴先生 渠道相近 谁开发出好的产品 谁就有前途 以前做生意靠经验 我觉得产品设计要建立在科学的调研基础上 去年底 决定开始为产品设计做消费调查 为了能够了解更多的消费信息 柴先生设计了精细的问卷 在上海选择了1000个样本 并且保证所有的抽样在超级市场的宠物组购物人群中产生 内容涉及 价格 包装 食量 周期 口味 配料等6大方面 覆盖了所能想到的全部因素 沉甸甸的问卷让柴氏企业的高层着实振奋了一段时间 谁也没有想到市场调查正把他们拖向溃败 2005年初 上海柴氏的新配方 新包装狗粮产品上市了 短暂的旺销持续了一星期 随后就是全面萧条 后来产品在一些渠道甚至遭到了抵制 过低的销量让企业高层不知所措 当时远在美国的柴先生更是惊讶 科学的调研为什么还不如以前我们凭感觉定位来的准确 到2005年2月初 新产品被迫从终端撤回 产品革新宣布失败 25 柴先生告诉 中国财富 我回国以后 请了十多个新产品的购买者回来座谈 他们拒绝再次购买的原因是宠物不喜欢吃 产品的最终消费者并不是 人 人只是一个购买者 错误的市场调查方向 决定了调查结论的局限 甚至荒谬 经历了这次失败 柴先生认识到了调研的两面性 调研可以增加商战的胜算 而失败的调研对企业来说是一场噩梦 26 一间宽大的单边镜访谈室里 桌子上摆满了没有标签的杯子 有几个被访问者逐一品尝着不知名的饮料 并且把口感描述出来写在面前的卡片上 这个场景发生在1999年 某饮业公司调研总监组织了5场这样的双盲口味测试 他想知道 公司试图推出的新口味饮料能不能被消费者认同 此前调查显示 超过60 的被访问者认为不能接受 凉茶 他们认为中国人忌讳喝隔夜茶 冰茶更是不能被接受 调查小组认为 只有进行了实际的口味测试才能判别这种新产品的可行性 等到拿到调查的结论 刘强的信心被彻底动摇了 被测试的消费者表现出对冰茶的抵抗 一致否定了装有冰茶的测试标本 新产品在调研中被否定 中国人不喝冰红茶 27 直到2000年 2001年 以旭日升为代表的冰茶在中国全面旺销 该饮业公司再想迎头赶上为时已晚 一个明星产品就这样与进行了详尽的市场调查该公司擦肩而过 说起当年的教训 调查者很是惋惜 我们举行口味测试的时候是在冬天 被访问者从寒冷的室外来到现场 没等取暖就进入测试 寒冷的状态 匆忙的进程都影响了访问者对味觉的反应 测试者对口感温和浓烈的口味表现出了更多的认同 而对清凉淡爽的冰茶则表示排斥 测试状态与实际消费状态的偏差让结果走向了反面 28 29 30 31 32 33 34 虽然有以上事例表明定量分析结果的种种缺陷 但是就统计学等方法本身来说 它仍然是一门严谨的科学 例如 统计学的模型 数学模型一般都会有比较严格的假设条件 从而导出分析结果 但这些条件在实际应用中未必能很好的满足 这也是分析结果有偏的原因之一 然而更常见的情况是玩弄指标 比如平均数 倍数等等 在统计学中 只有原始数据的信息量是最大的 数据处理不可避免会丢失一些信息 因此越是经过统计处理 数据的本来信息就丢失得越多 因此当我们看到凡是经过处理过的数据时 就应该多几分质疑 不能仅仅从单方面的结果来下结论 多考察一些方面 往往就能避免掉入 分析陷阱 2008年8月 定量分析的误用与滥用 大约在一个世纪以前 政治家BenjaminDisraeli曾有一个著名的论断 有三类谎言 谎言 糟透的谎言和统计 他还说 图并没有说谎 是说谎者在画图 历史学家AndrewLang说 一些人使用统计 就像喝醉酒的人使用街灯柱 支撑的功能多于照明 统计滥用不好的样本过小的样本误导性图表局部描述故意曲解假定条件的错误设定与忽略 2008年8月 定量分析的误用与滥用 应用上的两个极端不用或几乎不用定量分析简单问题复杂化在应用中 这两个极端都是不可取的简单的方法不一定没用 复杂的方法也不一定有用 正如有的学者所说的 最简单的模型往往是最有用的应该恰当地应用到定量分析方法能起作用的地方 不能把其神秘化 更不能歪曲定量分析方法 把定量分析作为掩盖实事的陷阱 38 一般来说 统计先从现实世界收集数据 信息 如 收入与消费支出 然后 根据数据作出判断 称为模型 模型是从数据产生的 模型也需要根据新的信息来改进 不存在完美的模型 模型的最终结局都是被更能够说明现实世界的新模型所取代 怎么做 39 1 收集数据一般来说 数据的来源无非是试验和调查 平时我们谈统计学似乎不太注重数据的收集问题 然而试验设计和调查技术 包括抽样等 都是很有用的学问 在生物统计 医学统计等领域对试验设计的要求特别高 对于调查 一方面它是由统计学的理论作背景支撑的 大数定律 数理统计 抽样理论等 另一方面涉及到实务操作方面的技术 做过调查的人可能会了解调查的 艰辛 当然如果有统计学的指导 我们也会发现一些聪明的技术 举个例子 对于吸毒等问题 受众 调查客体 一般都会低报 不愿意告诉访员自己吸毒 对于这种情况我们该怎么处理 怎么做 40 2 整理数据数据不是说收集上来就可以马上作分析 有实践经验的人都知道 在收集数据的过程中 总会有各种意想不到的情况发生 一定要做好心理准备 无论多完美的理论 到现实中往往会四处碰壁的 空着调查项目不填写的我们称之为缺失值 MissingValue 胡乱填写的可能成为离群点或野值 Outlier 对于这样的数据 我们应该事先做一些处理才能进行下一步的统计分析 不然会对统计结果产生一些不良影响 关于缺失值的处理 目前已经发展起来比较完备的插补技术 对于数据中的离群点 也要先思考一下 不要轻易删除 在离群点中反而有可能隐藏对我们有启发的信息 比如一位同学的学分绩太高以至于成了 野值 我们就不能把他 她从班里 删除 而应该借鉴学习经验 当然数据的整理还包括很多其它内容 怎么做 41 3 分析数据不可否认 当今社会对于统计的需求 大部分都在于这一块 数理统计会让很多数学功底不好的望而却步 再加上统计中众多术语如P值 置信区间 卡方统计量等又会让很多人觉得费解 如果再来一些稍微前沿一些的统计分析方法例如结构方程模型什么的 就更麻烦了 当然来自统计分析的打击还有 统计软件也不太会用 怎么做 42 但是要特别注意 学完了统计 首先一定要会用 其次要能用对地方 提醒大家切记 统计分析方法往往都有理论假设或前提 在实际应用时 务必务必要注意 首先要检查数据是否满足我们的理论条件 不要拿来就作分析 即使统计软件会 不假思索 地给你输出漂亮的结果 统计软件有时候挺害人的 不要完全相信它们 43 数百年的发展 让统计方法扩充得让人很难概括全面了 最简单的分类莫过于描述统计与推断统计了 描述统计大家应该都懂 数据是什么就是什么 在原始数据的基础上稍作加工 提炼一下信息 让人对一个数据集 样本 在心中有一个大致的了解 推断统计就需要用到一些比较精深的统计理论了 最重要的支撑莫过于数理统计 相比起数学系的数学课 数理统计根本就没什么难度 44 4 表述数据数据的表述一定也是一门学问 你要是把统计软件输出的P值活生生拿给别人看 八成会有麻烦 你要是告诉人家聚类分析 碎石图上石头的位置表示特征根的大小 人家不会睬你 统计是用来说明问题的 不是用来吓唬人的 把我们的分析结果表述给人家看 就需要经过一定的 转化 不要轻视数据的表述问题 有些统计方法之所以能 红 起来 就是因为人们为它的分析结果找到了巧妙的解释 上面说的是统计学方面的表述 外观形式方面的问题同样应该注意 表格中的数据不使用右对齐 或小数点对齐 图形画得花里胡哨或土里土气 都会让统计的功效受损 虽然只是 面子问题 学了统计 不应该不知道图的标题应该写在图下方而表的标题应该写在表上方 平时看文章多注意别人是怎样表达的 怎么做 实际问题 数据收集 数据整理表述 数据分析 数据解释 完整的分析过程 数据资料的搜集 您是否吸烟 如果选 则跳过2 3题 吸烟 不吸 您每天大约吸多少支烟 5支以下 5 10支 10 15支 15 20 20 25支 25支以上 您的吸烟历史大约有多长 1年以下 1 5年 5 10年 10年以上 您是否认为吸烟有害健康 请写出理由 调查单位中吸烟人所占比例 吸烟人群日吸烟数量情况 吸烟人群吸烟历史情况 调查对象对吸烟的看法 数据的整理与表述 数据的描述 我们通过一张人体素描画像 当然不是那种写意的或抽象派作品 就基本能看出这个人的长相 尽管由于画师水平的差异 画像与真人可能有些误差 当我们面对一大堆数据时 往往使人眼花缭乱 没有人能够记住那些巨大的数据中的所有数值 但总是可以对数据形成一些印象 即对数据进行描述 我们来看几个例子 导游水平参差不齐服务质量急待提高对目前的导游水平 大多数居民认为参差不齐 特别是不合法导游水平低的问题尤为突出 调查中人们同意 一方面要通过培训和竞争 促进导游队伍整体水平提高 另一方面要依法取缔禁止不合法导游 净化导游队伍 使导游在法制的基础上提高服务质量 数据的表述 频数 人 15 12 9 6 3 日加工零件数 个 某车间工人日加工零件数的直方图 我们来看几个例子 6月份 国房景气指数 为102 93 注 比5月份上升1 06点 比去年同月上升0 85点 数据分析 人均消费金额对人均国民收入的回归方程为 y 54 22286 0 52638x 定量分析的数据类型 2008年8月 变量与数据 定量变量 quantitativevariable 或数值变量 metricvariable 可以用阿拉伯数据来记录其观察结果如 企业销售额 上涨股票的家数 生活费支出 投掷一枚骰子出现的点数 定量变量的观察结果称为定量数据或数值型数据 metricdata 分类变量 categoricalvariable 表现为不同的类别如 性别 企业所属的行业 学生所在的学院 等分类变量的观察结果就是分类数据 categoricaldata 顺序变量 rankvariable 或有序分类变量具有一定顺序的类别变量如考试成绩按等级 一个人对事物的态度顺序变量的观察结果就是顺序数据或有序分类数据 rankdata 分类变量和顺序变量统称为定性变量 qualitativevariable 59 定类尺度 NominalScale 例如 性别 民族 职业数据表现为 类别 各类之间无等级次序各类别可以用数字代码表示根据定类尺度得到的数据为分类数据 60 定序尺度 OrdinalScale 例如健康状况 质量等级数据表现为 类别 可对等级 大小等排序未测量出类别之间的准确差值根据定序尺度得到的数据为顺序数据 61 定距尺度 IntervalScale 例如年份 摄氏温度数据表现为 数值 可以进行加减运算 0 是只是尺度上的一个点 不代表 不存在 根据定距尺度得到的数据为顺序数据 62 定比尺度 RatioScale 例如体重 身高数据表现为 数值 可以进行加减 乘除运算 0 表示 没有 或 不存在 根据定比尺度得到的数据为比率数据 63 定距尺度与定比尺度的区别 定距尺度中 0 表示一个具体数值 不表示 没有 或 不存在 定比尺度中 0 表示 没有 或 不存在 定距尺度0 273 15 123 15 26 85 定比尺度0K150K300K 64 数据的计量尺度与类型 定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度 精确程度 良好 1980 134公斤 休斯顿火箭 俱乐部 健康状况 出生年份 体重 65 四种计量尺度的比较 1 四种尺度所包含的信息量是依次递增的 2 根据较高层次的计量尺度可以获得较低层次的计量尺度 66 四种计量尺度的比较 数学性质 表示该尺度所具有的特性 67 统计 计算机与统计软件 统计软件的种类很多 只要学会使用一种 傻瓜式 软件或编程软件 使用其他类似的软件也不会困难 最多看看帮助和说明即可 学习软件的最好方式是需要时在使用中学 68 统计软件 SPSS 这是一个很受欢迎的统计软件 它容易操作 输出漂亮 功能齐全 价格合理 对于非统计工作者是很好的选择 69 统计软件 Excel 它严格说来并不是统计软件 但作为数据表格软件 必然有一定统计计算功能 而且凡是有MicrosoftOffice的计算机 基本上都装有Excel 但要注意 有时在装Office时没有装数据分析的功能 那就必须装了才行 当然 画图功能是都具备的 对于简单分析 Excel还算方便 但随着问题的深入 Excel就不那么 傻瓜 需要使用函数 甚至根本没有相应的方法了 多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理 70 统计软件 SAS 这是功能非常齐全的软件 尽管价格不菲 许多公司还是因为其功能众多和某些美国政府机构认可而使用 尽管现在已经尽量 傻瓜化 仍然需要一定的训练才可以进入 对于基本统计课程则不那么方便 71 统计软件 S plus 这是统计学家喜爱的软件 不仅由于其功能齐全 而且由于其强大的编程功能 使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法 它也在进行 傻瓜化 以争取顾客 但仍然以编程方便为顾客所青睐 72 统计软件 R软件 这是一个免费的 由志愿者管理的软件 其编程语言与S plus所基于的S语言一样 很方便 还有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件包 同时从网上可以不断更新和增加有关的软件包和程序 这是发展最快的软件 受到世界上统计师生的欢迎 是用户量增加最快的统计软件 对于一般非统计工作者来说 主要问题是它没有 傻瓜化 73 统计软件 Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件 也已经 傻瓜化 在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍 Statistica 也是功能强大而齐全的 傻瓜化 的软件 在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍 74 统计软件 Eviews 这是一个主要处理回归和时间序列的软件 GAUSS 这是一个很好用的统计软件 许多搞经济的喜欢它 主要也是编程功能强大 目前在我国使用的人不多 75 统计软件 FORTRAN 这是应用于各个领域的历史很长的非常优秀的编程软件 功能强大 也有一定的统计软件包 计算速度比这里介绍的都快得多 但需要编程和编译 操作不那么容易 MATLAB 这也是应用于各个领域的以编程为主的软件 在工程上应用广泛 编程类似于S和R 但是统计方法不多 76 统计软件SPSS使用说明 77 SPSS简介 SPSS是软件英文名称的首字母缩写 原意为StatisticalPackagefortheSocialSciences 即 社会科学统计软件包 但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加 SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为StatisticalProductandServiceSolutions 意为 统计产品与服务解决方案 SPSS使统计分析过程变得简单容易 SPSS软件基础知识 SPSSforWindows的安装和启动 SPSSforWindows作为Windows998 2000 XP下的软件产品 具有和其他软件基本相同的安装步骤 基本步骤概括如下 1 启动Windows 将存有SPSSforWindows的光盘放人光盘驱动器 2 运行资源管理器 读取光盘文件 3 双击执行安装程序文件setup 4 根据用户的需要选择所需要安装的程序项 正确完成安装步骤以后 就可以启动运行SPSSforWindows软件了 SPSSforWindows中的两个基本窗口 1 SPSS的数据编辑窗口 直接进入的窗口SPSS数据编辑窗口的窗口标题为dataeditor 它是SPSSforWindows的主程序窗口 数据编辑窗口是对分析对象 SPSS数据文件进行录入 修改 管理等基本操作的窗口 SPSS数据文件均以 Sav作为文件扩展名存储在磁盘上 数据编辑窗口包括几个部分 窗口主菜单 工具栏 数据编辑区 dataview variableview 系统状态显示区 数据编辑窗口的窗口主菜单基本功能是 File 操作菜单Edit 编辑菜单Data 数据文件的建立和编辑菜单View 用户界面基本状态设置等菜单Transform 数据的基本处理菜单Statistics 统计分析菜单Graphs 统计图形菜单Utilities SPSS的相关应用和设置菜单Windows SPSS中各窗口的切换菜单Help SPSS的帮助菜单 数据编辑窗口 在数据编辑区 用户按照电子表格的形式录入 修改 编辑和管理待分析的数据 数据编辑窗口的系统状态显示区用来显示系统的当前运行状态 当系统等待用户操作时 会出现 SPSSprocessorisready 的提示信息 数据编辑窗口的特点 数据编辑窗口是在系统启动过程中自动打开的窗口 在SPSS运行过程中只能打开一个数据编辑窗口 SPSS中的各种统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的 关闭数据编辑窗口意味着退出关闭SPSS软件系统 SPSS的输出窗口 SPSS输出窗口的窗口名为Output SPSSViewer 它是显示和管理SPSS统计分析结果 报表及图形的窗口 出现在该输出窗口中的内容均以 spo作为文件扩展名存储在磁盘上 SPSS数据文件的建立和管理 数据文件的特点与结构 利用SPSS进行数据分析的第一步工作就是要建立SPSS的数据文件 SPSS数据文件是一种有结构的数据文件 它包括文件结构 VariableView 和数据 DataView 两部分 SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量 Variable 每个变量都应有一个名称 即 变量名 变量名是存取SPSS每个变量的惟一标识 SPSS数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描述 SPSS数据文件中的一行数据称为一条个案 Case 所有个案组成了SPSS数据文件的数据部分 建立SPSS数据文件应通过两大步骤实现 第一步 定义SPSS数据文件的结构 第二步 输入分析数据 数据文件的结构 SPSS数据文件的结构是对每列变量及其相关属性的描述 它包括 变量名 变量类型 变量宽度 变量名标签 变量值标签 变量列格式 变量缺失值 变量度量方法等信息 变量及其相关属性的描述 变量名 变量名不能多于8个字符 变量的类型 Type 和宽度 Width 数值型 Numeric 字符型 String 和日期型 Date 变量名标签 VariableLabel 是对变量名含义的进一步解释说明 变量值标签 ValueLabel 变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息 变量列格式 ColumnFormat 包括变量的列宽度 ColumnWidth 和数据的对齐方式 TextAlignment 变量及其相关属性的描述 变量缺失值 MissingValues SPSS中缺失值有用户自定义缺失值和系统缺失值两大类 系统缺失值用一个圆点表示 缺失值在统计分析中是无法直接采用的 变量度量方法 Measurement 统计分析数据的度量方法可以大致分为定距度量和非定距度量两类 对应的数据就是定距数据和非定距数据 变量及其相关属性的描述 定距数据 Scale 非定距数据包括 顺序水准 Ordinal 的数据名义水准 Nominal 的数据 对SPSS中的变量也应给出度量方法的描述 默认的度量方法是等距度量 数据的录入与保存 录入数据的一般方法 数据录入时可以逐行录入 也可以逐列录人数据 录入带有变量值标签的数据 1 打开显示变量值标签的开关 点菜单选项 View ValueLabels 2 确定当前数据单元 该列变量是带有变量值标签的 3 录入相应的变量值后 在数据单元中显示的是其所对应的变量值标签 SPSS数据文件的保存 SPSS数据文件格式 它是SPSS系统默认的数据格式 也是最常用的一种数据格式 在磁盘上以 Sav作为文件扩展名 Excel工作表格式文件 文件扩展名为 xls Dbase数据库文件格式文件 文件扩展名为 dbf 文本格式文件 文件扩展名为 dat 数据的编辑 主要包括对SPSS数据编辑窗口中的分析数据进行必要的增加 删除 修改 复制等操作 打开SPSS数据文件 File OpenSpss数据定位 Data GotoCase插入一个个案 Data InsertCase插入一个变量 Data InsertVariable删除一个个案或变量 Edit CutorClear SPSS数据文件的基本加工和处理 Data菜单的常用功能 个案排序 按照用户指定的某一个或多个变量的变量值的升序或降序重新排列 这里用户所指定的变量称为排序变量 个案排序的操作步骤 Data SortCases Data菜单的常用功能 个案选取 就是根据不同的需要 从SPSS中的个案筛选出希望的个案来 那些未被选取到的个案将不参与以后的所有操作 处理和分析 直到用户再次指定选取它们为止 个案选取方式 选择符合一定条件的个案 ifconditionissatisfied 随机选取个案 randomsampleofcases 选取某一区域内的个案 basedontimeorcaserange 使用过滤变量选取个案 usefiltervariable 个案选取的操作步骤 Data Selectcases Data菜单的常用功能 数据文件的合并 是指将一个已存储在磁盘上的SPSS数据文件与当前SPSS数据编辑窗口中的数据文件