SPSS描述统计 独立样本 单样本 相关使用方法

1、一、设置语言：打开SPSS软件，将软件语言设置为中文。如果本来就是中文就不用进行这一步骤了。软件第一行（第二个）Editf（最后一个）0ptionsf（右边）Output（中间和下边的）LanguagefSimplifiedChinese一、输入变量：1点开SPSS软件左下角第二个【变量视图】名称上输入要分析的变量名称，之后定义“值”和“度量标准”“值”：输入“值”代表的“标签”，如：“1”、“四年级（1）班”f添加出现“100二四年级（1）班”当为可“度量”的数据时,不用输入“值”。度量标准：“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个课程满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，

2、一般和“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如性别、学号“度量”表示不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“身高”，“体重”等等。二、输入数据1导入数据：将Excel的数据粘贴到SPSS数据视图】中相应的位置上。如果在SPSS中不能粘贴，1)可新建一个Excel文档,将之前那个Excel要粘贴到SPSS的数据，先粘贴到新建的Excel中，再复制新建的Excel中的数据到SPSS中。2)将软件改为英文版，进行复制粘贴。2.在Excel中的求和。在要出数字总分的单元格里输入“二”一点击要得出的结果的公式一选择计算范围一点击确定。

3、将鼠标放到得出结果的单元格右下角出现“+”长按左键下拉其余结果。等于什么选什么”1V-ECDEF一函数212345二34刍运亍纭咅回厩崔沮台弐-心3E选走可见单元格GSUMi.7_8=SUM(A2:E2)K，:;131415161718192021HunberlA2：E2|=1,2,3?4,5Humber2|=函数参数=15计算单元格区域中所有数值的和圖“靂鑰臨赢；但凝寵醯郦理ti駿籍眇辑计算结果=15有关该函数的劑閒00确走取消9?2324三、分析方法1.数据的描述统计用身高、体重举例TXSftr-5W$*之后点击确定可出：*频率E魏据集o銃计里班级N有做141414缺失-000均值175.

4、2857146.42861.5000中值176.0000145.00001.5000176.00160.001.00a极小值159.00120.001.00极犬值185.00170.002.00百分位数25173.0000133.75001.000050176.0000145.00001.500075179.2500160.00002.0000a-存在歩牛您数*显示最小值频率表身高百分比有魏百务比畢粗百务比有效1-59.0017.17.17.1167.0017.17.114.3170.0017.17.121.4174.0017.17.128.6175.0017.17.135.7176.0032

5、1.421.457.1177.0017.17.164.3178.0017.17.171.4179.0017.17.178.6180.0017.17.185.7182.0017.17.192.9185.0017.17.1100.0台计14100.0100.0体重百分比有魏百片比男粗百片比有琰12.Q.00214.314.314.3130.0017.17.121.4135.00214.314.335.7140.00214.314.350.0150.0017.17.157.1160.00428.628.685.7170.00214.314.3100.0合计14100.0100.0班级百外比有埶百分比

6、旱和百外比有黴1班750.050.050.02班750.050.0100.0合计14100.0100.0如果想让其用图表示：点击确定就会出图表了2.单样本T检验单样本T检验,主要用于检验单个变量的均值与指定的检验值之间是否存在显著性差异，如：该年龄段学生的平均体重是140斤。14U.UU160.0017fT16C13C1313E15C17C16C16C确定S6E(R)帮肋T检验数据集0单个样本藐计里N均值标非萼均值的标非误体重14146.423617/256954.61211单牛样本检验Wff=1.35)tdfSiCL矽他1均值笨值差分的95%B信区间下眼卜眼体重2.47813.02811.4

7、28571.46472124看单个样本检验的sig,如果sig的数值0.05则说明体重与平均值135斤没有太大差异；如果sig的数值0.05则说明体重与平均值135斤有显著差异。说明这14个男生的体重差别更大。独立样本T检验分析如：两个班级身高和体重是否有差异。组统计里N均值标井弟均值的标海课身高1班7175.14299.081643.432542班7175.42863.047251.15175体重1班7144.285719.880607.514162班7148.571415.463865.84668独立样本检验方差方稈的Levene检唸均值方程的t检噓莘诂的莎罟信區间FHjq.tdfSici

8、.(V5?iPib均值皋值下阻I-阻身高假设方差相等假设方差不相等5.408.038-.079-.079127.334.938.939-.28571-.285713.620613.62061-8.17435-8.768677.602938.19724体重假设方差相等假设方差不相等.599.454-.450-.4501211.316.661.661-4.28571-4.285719.520839.52083-25.02903-25.1696616.4584016.59823看独立样本检验身高表格中的从左数第一个sig,sig的数值0.05，则看第二个sig的第一行，因为大于0.05所以两个班级的

9、体重没有显著差异。相关分析两个或是两个以上变量之间的相互关系分析f相关f双变量描述性统计塑均佰标井善N运动队1.5000.5188714傑重146.428617.2569514身高175.29576.5095014相关性i云动尿住.車运动队Pearson相关性1.64:4.524显著性双亦）；.013.055N141414体重Pearsan相姜性.6441.756显著性闻瞰.013.002N141414身高Pearson相关性.524.7561显著性边側：）.055.002N141414*在0.05水平（双側上显着相关。在.01水平（双侧）上显着相关。这时出现的是三个变量之间的相互比较。1）如要看是否运动队（田径）与体重和身高之间是否有显著性差异则看运动队横栏体重下方所对的显著性（双侧）