SPSS操作实验手册

SPSS试验操作指导手册（2023版）

2.SPSS数据整顿

2.1SPSS数据文献的建立

SPSS数据文献的建立可以运用【File（文献）】菜单中H勺命令来实现。详细来说,SPSS提供了四种创立数据文

献的措施：

・新建数据文献【File（文献）】一【New（新建）】一【Data（数据）】命令；

•直接打开已经有数据文献【File（文献）】一【Open（打开）】一【Data（数据）】命令；

・使用数据库查询；

【File（文献）】一【OpenDatabase（打开数据库）】-*【NewQuery（新建查询）】命令,弹出【DatabaseWizard（数

据库向导）】对话框

•从文本向导导入数据文献。

【File（文献）】f【ReadTextData（打开文本数据）】命令，弹出【OpenData（打开数据）】对话框

实例分析：股票指数的导入

文献2-l.xls是上证指数从2023年I月4日至2023年10月16日的数据资料，包括了开盘价、当日最高价、

当日最低价和收盘价等选项，请将该数据导入至SPSS中。

2.2SPSS数据文献的属性

一种完整口勺SPSS文献构造包括变量名称、变量类型、变量名标签、变量值标签等内容。

注意：SPSS数据文献中的一列数据称为一种变量，每个变量都应有一种变量名。SPSS数据文献中的一行数

据称为一条个案或观测量（Case）

2.2.1实例分析：员工满意度调查表H勺数据属性设计

1.实例内容

为了提高员工的工作积极性，完善企业各方面管理制度，并到达有口勺放矢的目H勺，某企业决定对我司员工进

行不记名调查，但愿理解员工对企业口勺满意状况。请根据该企业设计日勺员工满意度调查题目（行政人事管理

部分）H勺特点，设计该调查表数据在SPSS日勺数据属性。

2.实例操作

详细环节如下文献（2-2.sav.）

StcpO1:打开SPSS中日勺DataView窗口，录入或导入原始调查数据。

St叩02：选择菜单栏中的【File（文献）】一【Save（保留）】命令，保留数据文献，以免丢失。

StepO3：单击SPSS中的【VariableView（变量视图）】选项卡，按窗口提醒进行数据属性的定义，如变量名称、

标签、标签值等。

2.3SPSS数据文献的整顿

【Data（数据）】菜单中的命令重要用于实现数据文献的整顿功能，

2.3.1观测量排序：地区生产总值分析

1.操作详解

StepOl:打开观测量排序对话框【File（文献）】一【Data（数据）】一【SortCases（排序个案）】命令

St叩02:选择排序变量

StepO3:选择排序类型

Step04：单击【OK】按钮，此时操作结束。

2.实例内容：地区生产总值分析

数据2-3.sav列出了2023年我国部分省份的地区生产总值及第一产业、第二产业和第三产业的生产总值，请

根据这些数据分析不一样省份经济发展状况的差异性。

232数据的转置：国家财政分项目收入

1.操作详解

StcpOl:打开转置对话框

【File（文献）】fData（数据）】-*【Transpose（转置）】命令

St叩02:选择转置变量

St印03:新变量命名

Step04：单击【OK】按钮，操作结束。

注意：数据文献转置后，数据属性U勺定义都会丢失，因此顾客要谨慎选择本功能。

2.实例内容：国家财政分项目收入数据（2-4.sav）

233文献合并：固定资产投资

【data（数据）］一［MergeFiles（合并文献）】菜单中有两个命令选项：［AddCases（添加个案）】和【Add

Variables（添加变量）】。

1.观测量合并的SPSS操作详解

St印01:打开观测量合并对话框

【File（文献）】f【Data（数据）［-*【MergeFiles（合并文献）】一【AddCases（添加个案）】命令

StepO2:选择合并文献

点选（AnexternalSPSSStatisticsdatafile（外部SPSSStatistics数据文献）】单项选择钮,同步单击【Browse】

按钮，选中需要合并的文献，并指定文献途径，然后单击【Continue】按钮。

StepO3:选择合并措施。

Step04：单击【OK】按钮，操作结束。

2.变量合并的SPSS操作详解

St印01:打开变量合并对话框。

Step02:选择合并文献。

StcpO3:选择合并措施。

Stcp04:单击【OK】按钮，操作结束。

3.实例内容：固定资产投资文献的合并

已知2-5-l.sav、2-5-2.sav和2-5-3.sav中R勺数据是北京、天津、河北等省市在2023年部分行业的固定投资额

（亿元）数据，请完毕如下问题。

问题一：将2-5-Lsav和2-5・2.sav|l勺数据文献纵向合并（观测量合并）。

问题二：将2-5-Lsav和2-5-3.savll勺数据文献横向合并（变量合并）。

2.3.4数据分类汇总：城镇居民储蓄存款

对数据进行分类汇总就是按指定的分类变量值对所有的观测量进行分组，对每组观测量的变量求描述记录

量，并生成分组数据文献。例如，将一种工厂的数据资料，按照该工厂的各个部门进行分组，并记录各个部

门的人员年龄均值、方差等，这些工作就属于数据分类汇总的范围。

1.数据分类汇总的SPSS操作详解

StepOl:打开数据汇总对话框

【File（文献）】-*【Data（数据）】-*【Aggregate（分类汇总）】命令

Step02:选择分类变量；StepO3:选择汇总变量

Step04:选择汇总函数；StepO5:添加变量标签

Step06:选择汇总成果保留方式

StepO7:大规模数据的排序选择

StepO8:完毕上述操作后，单击【0K】按钮，操作结束

2.实例内容：城镇居民人民币储蓄存款

我国部分省份2023年度城镇居民的人民币储蓄存款金额（年终余额，单位：亿元）

2.3.5数据文献的拆分Split

1.数据分类汇总日勺SPSS操作详解

St印01:打开数据拆分对话框

【File（文献）】f【Data（数据）】一【SplitFile（拆分文献）】命令

Step02:选择数据拆分方式。

St叩03:选择拆分变量。

St印04:单击【OK】按钮，操作结束。

2.实例内容：分行业职工平均工资

2。23年我国部分按细行业划分的职工平均，资，请根据不一样的行业类型，对原始数据进行拆分，数据详见

2-7.sav<.

2.3.6选择数据：都市设施水平

1.操作详解

StepOl:打开数据选择对话框

【File（文献）】-*【Data（数据）】-*【SelectCases（选择个案）】命令

Step02:选择数据选择方式

单击［If］按钮----单击【Sample】按钮----单击［Range］按钮

StepO3:选择输出方式

Step04:单击【OK】按钮，操作结束

2.实例内容：都市设施水平

数据文献2-8.sav中是2023年我国部分地区都市设施水平指标，包括都市用水普及率、都市燃气普及率等。

请根据这些原始数据，按照如下条件选择数据。

条件一：选择都市用水普及率和都市燃气普及率都不小于90%的地区。

条件二：随机选用10个地区。

条件二属于随机选择的问题，因此需要点选【Randomsamplesofcases（随机个案样本）】单项选择钮，同步在

弹出欧I[SelectCases：RandomSample（选择个案:随机样本）】对话框的uExactlycasesformthefiirstcases,,

文本框中分别输入10和31,表达从31个观测量中选择10个观测量。最终，单击【Continue】按钮返回主

对话框，随机选用的样本成果如下页所示。

2.3.7数据加权：蔬菜的平均价格

权重是数据分析中的一种重要概念，它是一种相对的概念。权重的大小描述了该指标在整体评价中的相对重

要程度。在数据处理中，常需要对数据进行加权处理。

1.数据加权的SPSS操作详解

St印01:打开数据加权对话框

【File（文献）】-*【Data（数据）[-*【Weightcases（加权个案）】命令

2.实例内容：蔬菜的平均价格

某经销商但愿掌握菜市场的蔬菜销销售的平均价格，搜集数据见数据文献2-9.sav。现请运用这些数据•，求出

这些蔬菜的平均价格。

Stepl:以蔬菜"勺销售量为权重计算多种蔬菜销售的平均价格更为合适。

选择“销售量”变量作为权重变量，将其放入【FrequenciesVariable（频率变量）】列表框中

StepO2:选择变量与否加权，顾客首先选择与否对观测量进行加权。

StepO3：单击【OK】按钮，操作结束。

2.4SPSS数据的计算和变换

2.4.1变量计算：国内生产总值的产业构成

1.SPSS操作详解

【File（文献）】-*【Transform转换】-*【Compute（计算）】命令

St印02:定义新变量及其类型

在【TargetVariable（目的变量）】文本框中顾客需要定义目日勺函数名，它可以是•种新变量名，也可以是已经

定义的变量名。

St印03:输入计算体现式

St印04:条件样本选择

2.实例内容：国内生产总值的产业构成

数据文献2-10.sav为我国1978-2023年国内生产总值、第一产业国内生产总值、第二产业国内生产总值和第

三产业国内生产总值，请分析不一样产业所占国内生产总值的变动状况。

St印01:打开对话框

Step02:定义第一产业比重变量

St印03:计算第一产业生产总值所占比重

Step04:完毕操作

2.4.2变量重新赋值：空气质量等级划分

SPSS11勺【Transfonn（转换）】菜单中有【RecodeintoSameVariable（重新编码为相似变量）】和【Recodeinto

DifferentVariable（重新编码为不一样变量）】两个命令可以实现重新赋值功能。

1.SPSS操作详解

St印01:打开重新赋值对话框

【File（文献）】-*【Transform（转换）]->[RecodeintoDifferentVariable]

Stcp02:选择重新赋值变量和输出变量

StepO3:设置重新赋值规则

St叩04:选择样本赋值

St叩05：最终单击【OK】按钮，此时操作结束

2.实例内容：空气质量等级的I划分

我国部分都市2023年空气质量的指标数据（见数据文献2-11.sav）,请运用这个规则对不一样都市的空气质

量等级进行划分。

2.4.3变量值计数：消费价格指数的上涨项目

1.SPSS操作详解

St印01:打开重新赋值对话框

【File（文献）】-*【Transform（转换）】一【CountValueswithinCases（对个案内的值计数）】命令

St印02:输入目的计数变量

Step03:选择计数变量

St印04:设置计数规则

StepO5:选择样本计数

St叩06：最终单击【OK】按钮，此时操作结束

2.实例内容：消费价格指数日勺上涨项目

我国都市和农村居民消费价格分类指数数据见数据文献2-l2.savo由于不一样产品H勺价格涨跌不一样，请找

出都市和农村居民消费价格指数都较去年上涨超过1%的项目。

3.SPSS描述性记录分析

[DescriptiveStatistics]菜单中。最常用日勺是列在最前面的四个过程。

•Frequencies:产生频数表。

•Dcscriptives:进行基本的记录描述分析。

•Explore:探索性分析。

•Crosstabs:列联表分析。

3.1SPSS在频数分析中的应用

3.1.2频数分析的SPSS操作详解

StepOl:打开主窗口

选择菜单栏中的【Analyze（分析）】-*【DescriptiveStatistics（描述性记录）】-*【Frequencies（频率）】命令

St印（）2:选择分析变量

St印03:输出频数分析表

勾选【Displayfrequencytables（显示频率表格）】复选框

St叩04:其他基本记录分析

还可以单击［Statistics（记录量）］和［Charts（图表）】等按钮

St印05:输出।格式选择

单击［Format］按钮

St叩06:完毕操作

单击【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出成果。

3.1.3实例图文分析♦：产品的销售量（见数据文献3-l.sav）

假设某企业每周大概卖出2023万件产品，但市场的需求不稳定，该企业的生产经理想更好的掌握近期该产

品的分布状况。假设下面给出U勺俏售数字（单位：百万）代表近期企业该产品每周的销售数据。运用频数

分析你能得到什么有助于生产及销售的信息？

24181826242316182120212419191422212627

15191720201922231623211519212022152419

3.2SPSS在描述记录分析中的应月

3.2.2描述记录分析的SPSS操作详解

SlepOl:打开主窗口

【Analyze（分析）】-*【DescripliveStaiislics（描述性记录）】-*【Descriplives（描述）】命令

Slep02:选择分析变量

StepO3:计算基本描述性记录量

Step04:保留原则化变量

勾选【Savestandardizedvaluesasvariables（保留原则化变量值）】复选框

SlepO5:完毕操作

单击【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出成果。

3.2.3实例图文分析：奥斯卜获奖者口勺年龄（见数据文献3-2.sav）

请你分析不一样性别演员获得奥斯卡奖的年龄差异性。

男演员：32373632515333613f45553976374240326038564848404362434244415639463147

4560

女演员：50443580262841216138493374303341313541423726343435266160342430373127

3934

3.3SPSS在探索性分析中的应用

1.使用目I付：探索性数据分析（ExplorataryDataAnalysis,简称EDA）1向基本思想是从数据自身出发，不拘泥

于模型的假设而采用非常灵活H勺措施来探讨数据分布的大体状况，也可认为深入结合模型的研究提供线索,

为老式H勺记录推断提供良好H勺基础和减少盲目性。

2.重要内容：检查数据与否有错、获得数据分布特性、对数据的初步观测，发现某些内在规律。

3.3.2探索性分析日勺SPSS操作详解

SPSS中H勺Explore过程用于计算指定变量H勺探索性记录量和有关口勺图形。它既可以对观测量整体分析，也可

以进行分组分析。从这个过程可以获得箱线图、茎叶图、直方图、多种正态检查图、频数表、方差齐性检

查等成果，以及对非正态或正态非齐性数据进行变换，并表明和嗡杳持续变量H勺数值分布状况。

StcpOl打开主窗口

【Analyze（分析）】一【DescriptiveStatistics（描述性记录）】-*【Explore（探索）】命令

St叩02选择分析变量

St叩03选用分组变量

Step04选择标签值

St叩05选择输出类型

Step06描述性记录量成果输出

St印07记录图形成果输出

St叩08选择缺失值的处理方式

Step09操作完毕

3.3.3实例图文分析：中国南北都市口勺温度差异

StcpOl:打开对话框

打开数据文献3-3.sav,其中增长变量“地区”表达所在都市H勺区域位置，“1”表达南方都市，“2”表达北

方都市。选择菜单栏中的【Analyze（分析）】一[DescriptiveStatistics（描述性记录）】一【Explore（探索）】命

令，弹出【Explore（探索）】对话框。

3.4SPSS在列联表分析中的应用

3.4.2列联表分析的SPSS操作详解

StcpOl打开主窗口

选择菜单栏中的I【Analyze（分析）】-*【DescriptiveStatistics（描述性记录）】-*【Crosstabs（列联表）】命令

Stcp02选择行、歹IJ变量

StcpO3选择层变量

Stcp04列联表输出格式日勺选择

StcpO5行、列变量有关程度的度量

St叩06选择列联表单元格的输出类型

St叩07选择列联表单元格的输出排列次序

Stcp（）8完毕操作

3.4.3实例图文分析•：大学生身体素质调查

在一次上海大学生身体素质H勺实际调查中，选择了部分大专院校的学生进行实际问卷调查，搜集日勺数据见

3-4.savo调查内容重要包括：性别、出生日期、身高、体重、血型、教育背景、学科、男女身高级别和男

女体重级别等内容。请根据调查数据分析下面问题：

（1）进行“性别”和“体重级别”双原因交叉作用下日勺列联表分析・，并研究“性别”对“体重级别”有无

明显性影响。

（2）进行“教育背景”和“身高级别”双原因交叉作用下的列联表分析•，并研究“教育背景”对“身高级

别”有无明显性影响。

4.SPSS的均值比较过程

SPSS重要有如下模块实现均值比较过程。

■One-SampleTTest:单样本t检查。

•Independent-SampleTTest:两个独立样本均值的l检查。

•Paired-SampleTTest:两个配对样本均值H勺t检查。

4.1SPSS在单样本t检查的应用

单样本t检查的目的是运用来自某总体的）样本数据，推断该总体的均值与否与指定的检杳值之间存在明显日勺

差异。它是对总体均值日勺假设检查。

假如概率P值不不小于或等于明显性水平，则拒绝零假设；

假如概率P值不小于明显性水平，则接受零假设。

4.1.2单样本t检查欧JSPSS操作详解

StepOl:打开单样本t检查对话框

[Analyze（分析）]->[CompareMeans（比较均值）】-*[One-SampleYTest（单样本T检查）】命令

StcpO2:选择检查变量

StcpO3:选择样本检查值

St叩04:其他选项设置

StepO5：单击【OK】按钮结束操作.SPSS软件自动输出成果

4.1.3实例图文分析•：交通通勤时间（见数据文献4・l.sav）

1.实例内容

根据一份公共交通调查汇报显示，对于那些在--种都市乘车上下班的人来说，平均通勤时间为19分钟，其

人数总量为100万一300万。假设一种研究者居住在一种人口为240万的都市里，想通过验证以确定通勤时

间与否和其他都市平均水平与否一致。他随机选用了26名通勤者作为样本，搜集II勺数据如下所示。假设通

勤时间服从正态分布，这位研究者能得到什么结论？

19162023232413192316171514

27172318182018181823191928

2.实例操作（略）

4.2SPSS在两独立样本t检查的应用

4.2.2两独立样本I检查的SPSS操作环节

StepOl:打开两独立样本t检查对话框。

[Analyze（分析）]-*[CompareMeans（比较均值）】-*[Independent-SamplesTTest（独立样本T检查）】

命令

Step02:选择检查变量

SlepO3:选择分组变量

Step04:定义组别名称

StepO5：单击【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出有关成果

4.2.3实例图文分析：机场等级分数比较（见数据文献4-3.sav）

1.实例内容

国际航空运送协会（TheInternationalAirTransportAssociation）对商务旅游人员进行了一项调查，以便确定

多种国际机场的I等级分数。最高也许分数是10分，分数越高阐明其等级也越高。假设有一种由50名商务旅

行人员构成口勺简朴随机样本，规定这些人给迈阿密机场打分。此外有一种由50名商务旅行人员构成的样本,

规定这些人给洛杉矶机场打分。这两个组人员打出的等级分数如表4-5所示。请你判断迈阿密机场和洛杉矶

机场的等级评分与否相似？

城市。等级分数/

64687I63J810487875P58438

迈阿赤554£J8456259§84895597§3

10896^

1096787P810785735687108478

洛杉砥69?5318968546109832795310

35108^

4.3SPSS在两配对样本t检查的应用

在现实中，总体或样本之间不仅仅体现为独立的关系，诸多状况下，总体之间存在着一定的有关性。当分析

这些有关总体之间的均值关系时，就波及到两配对样本日勺1检杳，配对样本重要包括下列某些状况：

（1）同一试验对象处理前后日勺数据.例如对患肝病日勺病人实行某种药物治疗后，检杳病人在服药前后的差

异性。

（2）同一试验对象两个部位的数据。例如研究汽车左右轮胎耐磨性有无明显差异。

（3）同同样品用两种措施检杳H勺成果。例如对人造纤维在60度和80度H勺水中分别作试验，检杳温度对这种

材料缩水率口勺影响性。

（4）配对的两个试验对象分别接受不一样处理后日勺数据。例如对双胞胎兄弟实行不一样的教育方案，检查

他们在学习能力上的差异性。

进行配对样本检查时，一般要满足如下三个规定。

（1）两组样本的样本容量要相似；

（2）两组样本日勺观测值次序不能随意调换，要保持一一对应关系；

（3）样本来自日勺总体要服从正态分布。

4.3.2两配对样本t检杳的SPSS操作详解

StcpOl:打开两配对样本t检查对话框

[Analyze（分析）[-*[CompareMeans（比较均值）】一【Paired-SamplesTTest（配对样本T检查）】命令

Step02:选择配对变量

StepO3:其他选项选择

Stcp04：单击图【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出成果

4.3.3实例图文分析：看电视和读书H勺时间（见数据文献4-5.sav）

1.实例内容

“每月读书123456789101112131415

俱乐部”的

组员进行了

一项调查，

以确信其组

员用于看电

视的时间与

否比读书时

时间多。假

定油取15

个人构成的

样本，得到

了下列有关

他们每周观

看电视的小

时数和每周

读书时间的1

小时数的数

据，见表

4-11所示。

你可以得到

结论:“每月

读书俱乐

部”的组员

每周观看电

视的时间比

读马日勺时间

更好吗？

表4-11每

天观看电视

和读书时间

（单位：小

时)

被调查者

看电视时间10141618151410124816581911

读马时间6168101081414785103106

5.SPSS的方差分析

多种总体均值与否相等的假设检查问题「所采用的措施是方差分析。

方差分析中有如下几种重要概念：原因、水平、单元、元素、交互作用

5.1.2方差分析的基本思想

表5-1某企业产品销售方式所对应的销售量

序号

销售疝12345水平均值

方式一778681888383

方式二959278968990

方式三717668817474

方式四808479708279

总均值81.5

在表5-1中，要研究不一样推销方式的效果，其实就归结为一种检查问题，设为第i(i=l,2,3,4)种推销方式

的平均销售量，即检查原假设与否为真。从数值上观测，四个均管都不相等，方式二H勺销售量明显较大。

从表5-1可以看到,20个数据各不相似，这种差异也许是由如下的方面的原因引起依J。

一是推销方式FJ影响，不一样FJ方式会使人们产生不一样消费冲动和购置欲望，从而产生不一样的购置行

动。这种由不一样水平导致的差异，称之为系统性差异。

二是随机原因的影响。同一种推钳方式在不一样的I工作日销展也会不一样，由于来商店的人群数量不一，经

济收入不一，当班服务员态度不一，这种由随机原因导致的差异，我们称之为随机性差异。

两个方面产生日勺差异用两个方差来计量:

一是变量之间的总体差异，即水平之间的方差。

二是水平内部的方差。前者既包括系统性差异，也包括随机性差异：后者仅包括随机性差异。

5.1.3方差分析日勺基本假设

（1）各样本的独立性。即各组观测数据，是从互相独立的总体中抽取的。

（2）规定所有观测值都是从正态总体中抽取，且方差相等。在实际应用中可以严格满足这些假定条件的客

观现象是很少的，在社会经济现象中更是如此。但一般应近似地符合上述规定。

水平之间的方差（也称为组间方差）与水平内部U勺方差（也称组内方差）之间的比值是一种服从F分布的

记录量

F=水平间方差/水平内方差=组间方差/组内方差

5.2SPSS在单原因方差分析中的应用

用来研究一种原因的不一样水平与否对观测变量产生了明显影响

应用方差分析时，数据应当满足如下几种条件：在各个水平之下观测对象是独立随机抽样，即独立性；

各个水平的因变量服从正态分布，即正态性；各个水平下的总体具有相似口勺方差，即方差齐；

2.基本原理

方差分析认为:SST（总H勺离差平方和）=SSA（组间离差平方和）+SSE（组内离差平方和）

假如在总的离差平方和中，组间离差平方和所占比例较大，阐明观测变量日勺变动重要是由原因的不一样水

平引起U勺，可以重要由原因的变动来解释，系统性差异给观测变量带来了明显影响；反之，假如组间离差平

方和所占比例很小，阐明观测变量的变动重要由随机变量原因引起於

SPSS将自动计算检查记录量和相伴概率P值，若P值不不小于等于明显性水平a,则拒绝原假设，认为原因

时不一样水平对观测变量产生明显影响；反之，接受零假设，认为原因H勺不一样水平没有对观测变量产生明

显影响。

5.2.2单原因方差分析的SPSS操作详解

StcpOl:打开主操作窗口

[Analyze（分析）】-*【CompareMeans（比较均值）]-*【One-WayANOVA（单原因ANOVA）】命令

Step02:选择因变量

StepO3:选择原因变量

Step04:均值精细比较

StcpO5:均值多重比较

5.2.3实例图文分析：信息来源与传播（见数据文献5-l.sav）

1.实例内容

某机构的各个级别的管理人员需要足够的信息来完毕各自的任务。近来，一项研究调查了信息来源对信息传

播的影响。在这项特定的研究中，信息来源是上级、同级和下级。化每种状况下，对信息传播进行测度：数

值越高，阐明信息传播越广。检查信息来源与否对信息传播有明显影响？你的结论是什么？

2.实例操作

由于不一样的信息来源也许导致信息传播测度不一样。本案例中，信息来源是原因，“上级、同级和下级”

是原因U勺三种不一样水平.信息传播测度是因变量（观测变量）。由于这里有三个水平，因此不能采用两样

本的均值检查过程，故考虑采用单原因方差分析法。

进行如下假设检查：

H0:三种不一样信息来源对信息传播测度平均值没有明显性影响；

H1:三种不一样信息来源对信息传播测度平均值存在明显性影响。

5.3SPSS在多原囚方差分析中的应用

措施概述

多原因方差分析是对•种独立变量与否受•种或多种原因或变量影响而进行H勺方差分析。它不仅可以分析

多种原因对观测变量的独立影响，更可以分析多种原因日勺交互作用能否对观测变量产生明显影响。

观测变量值H勺波动要受到多种控制变量独立作用、控制变量交互作用及随机原因等三方面口勺影响。

5.3.2多原因方差分析的SPSS操蚱详解

StcpOl:打开主对话框

[Analyze（分析）】-*【GeneralLinearModel（一般线性模型）】-*【Univariate（单变量）】命令

St叩02:选择分析变量（因变量、原因变量、随机变量、协变量、权重变量）

StcpO3:模型选择

St叩04:选择比较措施

St叩05:选择轮廓图

St叩06:选择多重比较

SteP07:预测值保留

St叩08:其他选项选择

5.3.3实例图文分析：薪金的区别（见数据文献5-3.sav）

1实例内容

假设某一杂志H勺记者要考察职业为财务管理、计算机程序员和药剂师日勺男女雇员其每周日勺薪金之间与否有

明显性差异。从每种职业中分别选用了5名男性和5名女性构成样本，并且记录下来样本中每个人的周薪金

（单位：美元）。所得数据见表5-11所示。请你分析职业和性别对薪金有无明显影响。

表5-11不同职业性别每周薪金一

每周薪金职业一性别一每周薪金职业。性别"

872"财务管理〃男〃884-计算机程序员一

859--财务管理一男丁765*-'计算机程序员"

1028^财务管理"男一685。计算机程序员一

1117。财务管理一男。700。计算机程序员3

1019。财务管理一男”672计算机程序员~

5®财务管理〃女31105^药齐"市"

702"财务管理一女31144。药齐川

805V财务管理一女310854-'妁剂师毛

55“财务管理"女一903^药齐”市“

593财务管理一女3998d药齐川市一

7472计算机程序员〃男。813^药界Jiffi"

766--计算机程序员。竦985"药界"市"

90X计算机程序员t男丁10061药界川市~

690d计算机程序员。男"10341药齐"市"

88g计算机程序员小男丁817-药剂师,

2实例操作

由于薪金水平H勺高下和所从事口勺职业、性别等原因均有关系。因此这里要考虑两个原因水平下H勺薪金差异

问题，即建立双原因的方差分析模型。本案例中，职业和性别是两个影响原因，而每周薪金是因变量。同步,

我们也要考虑职业和性别这两个原因之间有无交互作用。

5.4SPSS在协方差分析中的应用

协方差分析是将那些很难控制U勺原因作为协变量。在排除协变量影响的条件下，分析原因变量对观测变量II勺

影响，从而愈加精确地对原因变量进行评价。

在协方差分析中，将观测变量总的离差平方和分解为由因变量引起的、由因变量的交互作用引起的、由协变

量引起口勺和由其他随机因素引起的。

5.4.2协方差分析的SPSS操作详解

1.确定与否存在协变量

2.Univariate"过程中引入协变量

由于协方差分析也是采用［GeneralLinearModel（一般线性模型）】中的【Univariate（单变量）】命令，因此它

的基本操作和多原因方差分析H勺SPSS操作是相似的，这里就不再反复了

5.4.3实例图文分析：人体的血清胆固醵（见数据文献5-4.sav）

1实例内容

某医生欲理解成年人体重正常者与超重者的血清胆固醇与否不一样。而胆固醉含量也许与年龄有关系，详细

资料数据见表5-17所示。请建立模型分析体重对人体胆固静含量的影响，同步也要兼顾年龄的原因。

表5-17血清胆固醉含量

正常组年龄48335143446349424047414156

胆固醇3.54.65.85.84.98.73.65.54.95.14.14.65.1

超重组年龄58417176493354653952455867

胆固醇7.34.78.48.85.14.96.76.46.07.56.46.89.2

2实例操作

案例中需要分析体重对人体的血清胆固醇有无直接影响，同步体重这个原因分为正常组和超重组两个水平,

因此可以考虑单原因方差分析模型。但假如仅分析体重的影响作用，而不考虑试验对象年龄的差异，那么

得出口勺结论也许是不精确的。这是由于年龄的大小在一定程度上会影响人体H勺血清胆固醇含量H勺高下。因

此，为了更精确描述体重对人体的血清胆固醉的影响，就应当尽量排除年龄原因对分析成果B勺影响。因此将

年龄作为协变量引入模型，考虑建立协方差分析模型。在打开或建立数据文献5-4.sav后，详纽操作环节如

下。

St叩01:选择观测变量

选择菜单栏中的I【Graphs（图形）]->[LegacyDialogs（旧对话框）]-*[Scattcr/Dot（散点图/点图）】—[Simple/

Scatter（筒朴分布）】命令，弹出【SimpleScatterplot（简朴分布图）】对话框

Stcp02:打开对话框

选择菜单栏中欧J[Analyze（分析）】-*【GeneralLinearModel（,般线性模型）】-*【Univariate（单变量）】命

令，弹出【Univariate（单变量）】对话框。

StcpO3:选择分析比较

在候选变量列表框中选择“chol”变量作为因变量，将其添加至【DependentVariable（因变量）】列表框中。

选择“group”作为原因变量，将其添加至【FixedVariable（s）（固定变量）】列表框中。

选择“age”作为协变量，将其添加至【Covariate（s）（对比）】列表框中。

Stcp05:其他选项选择

单击［Options］按钮,弹出【Options（选项）】对话框。勾选【Descriptive（描述性记录量）】复选框表达输出

描述性记录量；勾选【Homogeneity-of-variance（方差同质性检查）】复选框表达输出方差齐性检查表。再单

击【Continue按钮】，返回主对话框。

提醒：根据数据特点及您的试验规定，选择不一样的均值多重比较措施。

Step06:完毕操作

最终，单击【0K（确定）】按钮，操作完毕。

7.SPSS的有关分析

7.2SPSS在简朴有关分析中的应月

7.2.2简朴有关分析的SPSS操作详解

StcpOl:打开主菜单

【Analyze（分析）】—【Correlate（有关）】-*【Bivariate（双变量）】命令

StcpO2:选择检杳变量

S（cp03:选择有关系数类型

对于非等间距测度的持续变量，由于分布不明可以使用等级有关分析，也可以使用Pearson有关分析；对于

完全等级H勺离散变量必须使用等级有关分析有关性。当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知，或原

始数据是用等级表达时，宜用Spearman或Kendall有关。

Step04:假设检杳类型选择

StcpO5:其他选项选择

Stcp（）6：单击【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出成果

7.2.3实例分析：股票指数之间H勺联络（见数据文献7-l.sav）

1.实例内容

道琼斯工业平均指数（DJIA）和原则普尔指数5U。（S&E5U0）都被用做股巾全面动态的）测度。DJ1A是基

于30种股票的价格动态；S&P50。是由500种股票构成的指数。有人说S&P500是股票市场功能的一种更

好的测度，由于它基于更多的股票。表7-2显示了DJIA和S&P500在1997年10周内的收盘价。请计算它

们之间H勺样本有关系数。不仅如此，样本有关系数告诉我们DJIA和S&P500之间口勺关系是怎样的？

2.实例操作

表给出了道琼斯工业平均指数和原则普尔指数在同一时间点的数值。由于这些数值都是持续型变量，同步根

据两个股票指数的散点图，可见它们呈明显的线性有关，因此可以采用Pearson有关系数来测度它们之间的

有关性。但为了比较，我们也计算了这两组变量的Kendall和Spearman有关系数。

7.3SPSS在偏有关分析中的应用

偏有关分析就是在研究两个变量之间的线性有关关系时控制也许对其产生影响的变量。这种拮施的目的就

在于消除其他变量关联性H勺传递效应。

7.3.2偏有关分析的SPSS操作详解

StepO1:打开主菜单

【Analyze（分析）】-*【Correlate（有关）］-*•【Partial（偏有关）】命令，弹出［PartialCorrelations（，扁相关）】对

话框

Step02:选择检查变量

Step03:选择控制变量

Step04:假设检查类型选择

StepO5:其他选项选择

Step06：单击【OK】按钮，结束操作,SPSS软件自动输出成果

7.3.3实例分析：股票市场和债券市场（见数据文献7-2.sav）

1.实例内容

在我国的金融市场中，股票市场和债券市场都是其中11勺重要构成部分。研究它们之间的关系有助于我们弄清

晰金融市场之间口勺关联特性。不过我国债券市场重要由银行间债券市场和证券交易所债券市场构成，并且

它们处在相对分割状态，在投资主体、交易方式等方面存在明显差异。数据文献列出了近几年我国股票市场、

交易所国债市场和银行间国债市场的I综合指数，请运用有关分析研究这三个市场R勺关联特性。

8.SPSS的回归分析

8.1SPSS在一元线性回归分析中的应用

措施概述

线性【可归模型侧重考察变量之间H勺数量变化规律，并通过线性体现式，即线性回归方程，来描述其关系，进

而确定一种或几种变量的变化对另一种变量H勺影响程度，为预测提供科学根据。

一般线性回归的基本环节如下。

①确定回归方程中H勺自变量和因变量。

②从搜集到的样本数据出发确定自变量和因变量之间的数学关系式，即确定回归方程。

③建立回归方程，在一定记录拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一种确定的回归方程。

④对回归方程进行多种记录检查。

⑤运用回归方程进行预测。

一元线性回归模型是在不考虑其他影响原因的条件下，或是在认为其他影响原因确定的状况下，分析某一

种原因（自变量）是怎样影响因变量的。

一般要进行多种记录检查，例如拟合优度检查、回归方程和回归系数的明显性检查和残差分析等。

8.1.2一元线性回归的SPSS操作详解

SlepOl:打开对话框

【Analyze（分析）]-*[Regression（回归）]-*[Linear（线性）】

Step02:选择因变量

StcpO3:选择自变量

Stcp（）4:选择回归模型中自变量的进入方式

StepO5:样本欧J筛选

Stcp06:选择个案标签

St叩07:选择加权二乘法变量

Step08：单击［OK］按钮,结束操作,SPSS软件自动输出成果

8.1.3实例分析：广告支出与销售量（见数据文献8-l.sav）

1.实例内容

表8-1中的数据是7大名牌饮料的广告支出（百万美元）与箱销售量（百万）的数据。请运用回归分析来分

析广告支出与箱销售量区I关系。

表8-1广告支出与箱销售量P

品牌+J广告支出（百万美兀）箱销售量（百万）〃

Coca-ColaClassic。131.3」1929.2-<

Pepsi-Cola*-19Z431384.6-

DietCoke*-160.4-811.4V