SPSS数据分析软件应用
2024-03-19 22:07:36 0 举报AI智能生成
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场调研、健康医疗等领域。它提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具，能够满足不同用户的需求。SPSS支持多种数据文件类型，如CSV、Excel、数据库等，能够高效地处理大量数据。此外，SPSS的界面友好，操作简单，即使没有统计背景的用户也能轻松上手。它具有强大的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析、聚类分析等，可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和价值。
作者其他创作
大纲/内容
类型
函数关系
相关关系
分析方法
散点图
原理
通过散点的集中程度、散点走向判断两个变量之间的相关性，如正相关/负相关、强相关/弱相关
操作+判断
图形-旧对话框-散点图-将自变量放入X轴，因变量放入Y轴，数据较多时用标记个案，数据较少时用设置标记。散点越集中越相关。判定界限有主观性
相关系数
原理
通过计算系数判断两个变量之间的相关性。系数用ρ表示，-1＜ρ＜1。系数的绝对值越大，相关性越强；系数为负则为负相关，系数为正则为正相关
操作+判断
分析-相关-双变量-将对比与被对比的变量放入变量框中-勾选皮尔逊、双尾检验、标记显著性检验，最后在输出页面查看“相关性”数值越大越相关。（注意相关系数、显著性检验参数的选择，不同的参数适用于不同情况：）
假设检验（以均值检验最常见）
单样本T检验
原理
某个总体均值与指定值之间是否存在显著性差异
操作+判断
①数据-选择个案-如果条件满足-将要检验的对象放入。（若有多个样本，需筛选出要检验的对象，否则请省略该步骤）
②分析-分析平均值-单样本T检验，将要检验的对象放入“检验变量”框中，并输入要对照的或指定的检验值；此步骤是分别放入总体均值的计算对象和指定值。
③在输出窗口查看显著性数值，若显著性＞0.05，则说明总体与均值没有显著差异，反之不符合。同时可以根据输出页面的t值判定有显著差异时，检验对象是高于指定值还是低于指定值：t＞0时，总体均值＞指定值；t＜0时，总体均值＜指定值
②分析-分析平均值-单样本T检验，将要检验的对象放入“检验变量”框中，并输入要对照的或指定的检验值；此步骤是分别放入总体均值的计算对象和指定值。
③在输出窗口查看显著性数值，若显著性＞0.05，则说明总体与均值没有显著差异，反之不符合。同时可以根据输出页面的t值判定有显著差异时，检验对象是高于指定值还是低于指定值：t＞0时，总体均值＞指定值；t＜0时，总体均值＜指定值
双样本独立样本T检验
原理
1、两个样本的均值是否均在显著性差异，即样本与样本之间显著性差异的检验
2、两个样本须同时满足a.相对独立，不受影响 b.两个样本基本大概呈正态分布 3.两个样本的方差基本相统
2、两个样本须同时满足a.相对独立，不受影响 b.两个样本基本大概呈正态分布 3.两个样本的方差基本相统
操作+判断
①正态性检验：分析-描述统计-探索，将要分析的显著性变量放入因变量列表，主体放入因子列表；点击右侧“统计”输入置信区间，点击“图”，勾选”直方图“和”含检验的正态图“，其他勾选“无”。在输出的正态性检验表格中查看显著性指标，必须两者的显著性均大于0.05，这样才符合双样本T检验的前提。
②方差检验：分析-比较平均值-独立样本T检验，将要检验的对象放入检验变量框，主体放入分组变量框，再点击”定义组“输入指定值，即输入该变量的标签。在输出结果中看独立样本检验表格中的方差等同性检验项的显著性，该显著性要大于0.05，说明方差基本相同，满足方差基本相同的前提。
③当方差基本相同（方差相等性检验的显著性大于0.05），则看平均值相同性检验的显著性，当显著性大于0.05时，即说明两个样本显著性差异不大，两个样本不存在较大差异；反之说明两个独立样本存在较大差异。
②方差检验：分析-比较平均值-独立样本T检验，将要检验的对象放入检验变量框，主体放入分组变量框，再点击”定义组“输入指定值，即输入该变量的标签。在输出结果中看独立样本检验表格中的方差等同性检验项的显著性，该显著性要大于0.05，说明方差基本相同，满足方差基本相同的前提。
③当方差基本相同（方差相等性检验的显著性大于0.05），则看平均值相同性检验的显著性，当显著性大于0.05时，即说明两个样本显著性差异不大，两个样本不存在较大差异；反之说明两个独立样本存在较大差异。
方差分析
原理
用于三个及三个以上的独立样本的T检验，是双样本独立样本T检验的延伸。用于检验影响数据差异的众多因素中，哪个是主要因素
回归分析原理
类型
一元回归预测（自变量只有一个）
一元线性回归（函数表达式为线性）：通过模型Y=b0+b1X+C→方程Y=b0+b1X
一元非线性回归（函数表达式为非线性）:指数回归方程、对数回归方程、S型回归方程
多元回归预测（自变量有多个）
操作+判断
一元回归
一元线性回归
利用散点图判定是否可以用线性回归①图形-旧对话框-散点图，自变量放入X，因变量放入Y-确定，根据散点图判定线性关系是否明显，明显方可进入下一步
②分析-回归-线性，自变量放入X，因变量放入Y-点击右上方统计-勾选“估算值”和“模型拟合”，点击保存-勾选预测值的未标准化和残差的未标准化
③根据输出结果的“系数a”表格中，可以看到系数和常数，即为一元线性回归模型的系数和常数
④回到数据视图和变量视图，可以看到预测值和预测值与真实值的差异
②分析-回归-线性，自变量放入X，因变量放入Y-点击右上方统计-勾选“估算值”和“模型拟合”，点击保存-勾选预测值的未标准化和残差的未标准化
③根据输出结果的“系数a”表格中，可以看到系数和常数，即为一元线性回归模型的系数和常数
④回到数据视图和变量视图，可以看到预测值和预测值与真实值的差异
一元非线性回归
利用散点图判定是否可以用线性回归。①图形-旧对话框-散点图，自变量放入X，因变量放入Y-确定，根据散点图判定散点是不是在同一条直线上，若是曲线才称之为非线性回归，方可进入下一步，否则为一条直线的话，进行一元线性回归
②得到模型方程。分析-回归-曲线估算，将因变量和自变量分别放入对应的框中，勾选“在方程中包括常量”"模型绘图"”线性“”S“”对数“”指数“，在输出的模型摘要和参数估算值表格中，查看R的平方最大的值对应的函数类型，即为函数模型，同时根据表格的常量和b1得到函数方程。
③预测。在s数据视图中输入除了要预测的值以外的个案信息，分析-回归-曲线估算，将因变量和自变量分别放入对应的框中，勾选“在方程中包括常量”"模型绘图"，再勾选相应的函数，如”对数“或者”指数“或者”S“，※仅勾选一个。再点击右上角保存，勾选”预测值“，确定，，随即出现预测值。
②得到模型方程。分析-回归-曲线估算，将因变量和自变量分别放入对应的框中，勾选“在方程中包括常量”"模型绘图"”线性“”S“”对数“”指数“，在输出的模型摘要和参数估算值表格中，查看R的平方最大的值对应的函数类型，即为函数模型，同时根据表格的常量和b1得到函数方程。
③预测。在s数据视图中输入除了要预测的值以外的个案信息，分析-回归-曲线估算，将因变量和自变量分别放入对应的框中，勾选“在方程中包括常量”"模型绘图"，再勾选相应的函数，如”对数“或者”指数“或者”S“，※仅勾选一个。再点击右上角保存，勾选”预测值“，确定，，随即出现预测值。
多元回归
多元线性回归
①分析-回归-线性，放入因变量和多个自变量（自变量相当于影响因素，有多个），点击右上角的统计按钮，勾选估计和模型拟合度，继续，确定。
②在输出结果中查看
②在输出结果中查看
收藏
0 条评论
下一页
