SPSS基础分析步骤通俗易懂版

1、点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图大家现在都要写论文的数据分析了很多同学都一点不会所以把我知道的跟大家分享一下下面以PS18.0为例,也就是SPSS18.0什么？不是18.0，好吧.差不多的，凑合着看吧.要不去装个.=.下面图片看不清的请右键查看图片.首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题.在输数据之前先要到变量视图中定义变量.如下图名秣类型宽度标襄值_性别数值個）4Q性别n男L无i2年酌

2、数值同G年龄U茨及以无；3戦肓程度0毂胃程庫本科以下无i4职称等级數值富职称等级厲初皴）.5总工作年限數值0从事粪如工作年1.1-闵无|所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认.除了值点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图点一下有三点的蓝色小框框.会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图讲讲值的设定转换计算变量如果是五点维度的量表，那么就是转换计算变

3、量转换计算变量转换计算变量记住，每一题都是一个变量，可以取名QiQ2设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦如下图转换计算变量转换计算变量都输完后还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分如果你的问卷QQ是一个维度，那么就把QQ的得分加起来除以题目数8那么得到的维度分数会显示在数据视图中的最后具体操作如下转换计算变量转换口；分析凶直销画霜形电实.g计算变量园对牛案內的值计数迫h转换值曰重新编码対相同变量（3.圖重新编码为不同变星世囲自动重新編码址0硝可视寓M（B）.忆昂优离散化Qh谁备建模数据CD护|丁案排秩世.冒日期和时间向导.创建时间序列邂）邸目替换就宏值凹巒随机数字生成騎

4、逅）疇运行挂起的技按ijCtrH-G1.描述性统计1.描述性统计点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例D对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例00将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定如果你

5、要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个,大二女的有几个，就用交叉表不细说了地球人都懂的2.差异性分析差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例:超且常郎圏搭吃）扶帀往予世）W-iVY稻助对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例报告描述统计表（T卜比较均值迴；卜一般线性複型迫）*广臬銭性梗型混合模型建）相关）回归迟卜对数线性模型O）卜神经

6、网络卜分类CDk降维度量卜非参数检验P预测T）卜生存函数於卜多重响应辿）P肉碱失值分析世RBBH-均值U単拝本丁检验固独立拝本T检验CD两配对拝本T检验迟.函单因素ANQWV3135111413421151对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例将性别放进下面的分组变量中，对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例对于性别来说，

7、差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOV分析，下面以T检验为例检验变量Q：aootstrap(B).性别门旧定义组匸）丄J重罟迟、取消帮助7R-E-G-WQ(Q；GabrieltG)L：单因素410VA：两两比较取侧図包三控制控制：-未假定方差齐性TamhaneT2(M)rjDunnetfsT3口Games-HoweIIWFDunnetfsG(U)WaIler-Duncan（W）类型i樊型ii俣丟出率;门ionSidak_TuKeys-bfK)ScheffefCDuncanfD)DunnettCE揑制类别：罠広二丽5l-ggtil如假定方差齐性團S3E爭KBonferroni(B)

8、!Tukey缱蠶J取消继续确定就会出来多重比较的图Mtfc较LSD在KY工作年限（）在KYH件年限均值差（1-|标准误显著性95%胃倍区间下限上限感情瑕诺1年2年-.0126984.2134657.353.-.435781.4103E43年,4674330s：.1994139.021.072201.3626654年-.0347222.2283416.579-.4872SS.417843E年.4711111.J32-3362.045.01062S-.9315S4&年艮以上.1652778J283416-47T-.287288.617-8432年1年.0126984.2134657.953?-.4

9、10384.4357813年.4801-314.1904224.1027.20.8575424年-.021023-一巧翌了.921-.459112.415065亍年T7n1|.483809删0662.033.038528.929091Ei年及U上.IfDZ.421-.259112.5150E5d年1年-.4074330.1994139.021|-.862665-.072=2012年-.4的阖站.1904224卫仁1.857541-.1027.204年-5J21552：2069B12J17-.91234B-.091965再找有没上标为小星星的有就可以说明二者有差异，没就没办法了你改数据吧=上图说

10、明年和年、年的在感情承诺上有明显差异我去4年的怎么没差异=0确定后确定后别的也就这么做不重复说了相.关分析相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存在相关性下例为两大变量的相关分析分析相关双变量回归如下回归如下相关性变堇型銀导行为組鈿瑕诺变莖型皱导行为Pearson相关性191品显箸性.000N115115组织承诺Pearson相关性.6911.显著性（毁侧、.000N115115在水平【双側）上显著相关可见变革型领导行为和组织承诺在0.0水平上显著相关上标两颗星相关性比较好其他维度也是一样的做法4.回归分析相关分析只能说明二者的相关性，并不能表明是否是由于A的变

11、化引起B的变化，要想证明因果关系就要用回归分析在做回归之前，首先要做一下自变量之间的相关性，如果相关系数超过0.7就不能做回归会有比较大的偏差这里不说了，不会的看血相关分析5.问卷信度和效度分析值；直销廻；卖用程序甯口坐）帮肋廳权重怙计翌扎.层两阶:晟小二乘法报吿焉述绒计岀较均值迴一般线性樓型區广夏域性樓型混含模型凶相关回归迟）对数线性模型）神经网貉铀类旧度量冏非参数检验便：预测生存函數迫）彗重响应型）麻缺失值分析07.多重归因CD复杂抽梯心质量控制应）厂|RQC開线團07一.曬部分摄小平方二元Logistic.狂窑项Lo叮istic.5.问卷信度和效度如果你想用变量预测，就把放因变量中，放自

12、变量中，方法选择进入直接确定，如下图丟数梯型非标准化系数标堆系数B标淮误差试用版1.820.2&4-.-3J.104.003,信行垂范.129.06.9：1.95t昭孑.062.愿胃:泓励.063.oso-.0841.0-38/3B2亍性化关怀.178：7923.609.000或导魅力.278.096.2312.892.005乳因变量:鉅线重诺上图的结果表明德行垂范和愿景激励被踢出回归方程，因为大于0.05所以只有个性化关怀和领导魅力可以显著预测组织承诺.信度=分析度量可靠性分析芳析（y直销型）国形实用程序ty甯口蚩帮肋窖重响应3质量控制1roc曲线團电匚作年限KY工作年限.德行垂范11416

13、111213113631511可靠性分析世报吿卜瑶述垢计恚卜岀较均值四卜一般縉性模型區）卜广义线性模型卜混合模型迸卜相关）卜回归世）对数线性模型电卜神经阿貉卜分类曰降錐（3）非参数检验型）预测生存函数退冏缺失值分析（YL窘重归因d）复杂抽样也）多维展玳FREFSGg.多绻尺度(PROXSCAL).匿多维尺(ALSCAL)(M.分析降维因子分析分析降维因子分析把你同一份量表的题目全部放进去，比如变革型领导量表有题直接确定可靠胜统计量Cronbachs；Alpha.项熱.93926结果表明值为，量表信度很好超过才行效度分析一般采用结构效度分析，就是因子分析把你同一量表的题目都放进去把你同一量表的题

14、目都放进去再点旋转，选择最大方差法再点旋转，选择最大方差法点描述.选KMO*其他都默认，最后确定KMOlBartlett的检验取样足確度SKaiser-Meyer-Olkin廊駅Bartlett的球形度检验近似卡才dfSig.8392292.S073-25.000000.83大于0.,表示可以进行因子分析解釋的总方差成伶初赠特征值提取平方和载密；施转平方和载煞合计方差的合计方差的%累积%合讣方差的显积%116,74241.31541；315-10.74241.315-5.20320.01120.013!22.70810.4155-1.Z3O2.70810.41551.7304.31616.59

15、96.61232怦9.4486.1：1763:4569.448.61.1784.19116.118.5272041.5075.79656.974：1.507S.79B56.9742.70314.24466.974累积解释变异66.974%匕较好睫转成碍距阵p1T34变712：354-.004.324.724.215.162-.258蚕船.777-.僦242.002变CM.697.EI64.17.3:.465750.1-50.016.386Q6.682.185.283.-276变Q&629.28J2.119.332:.651.226.166变.3,.252.052.667.296变QM.09.2

16、01831.155变31-.050.868118变Q応；.291.039.677-.032:J65.282了茨.186变湖4.45Q.069.t31.116变的弓.4.25.科2.05687变/288.7-4-S.241-.1-27：变Q：1了.177.743.193.116.039.795.00：.250变019-.013击1JB.020.275珈0.275.725.196.061变0対.401力4.022.670变込.305=37.2.8.623变8艾.230.0-15.087.858变g.19&.112.461.506变Q药.357.171.249,5?6.166；.346.-19S.608蹩聖翕臨狗标准化的正交能转法可见上图是一个维度，是一个，是