一 、 SPSS 软件 基础 1 . 1 界面 布局 1 . 1 . 1 数据 视图 数据 视图 类似 于 Excel 工作 表 ， 以 行 和 列 的 形式 展示 数据 ， 每 行 代表 一个 观测 ， 每 列 代表 一个 变量 。 在 此 视图 中 ， 可 进行 数据 录入 、 编辑 和 查看 。 1 . 1 . 2 变量 视图 变量 视图 用于 定义 和 管理 变量 的 属性 ， 如 变量 名称 、 类型 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 等 。 比如 将 “ 性别 ” 变量 标签 设置 为 “ 1 = 男 ， 2 = 女 ” ， 能 让 数据 更 易 理解 。 1 . 2 数据 导入 与 保存 1 . 2 . 1 数据 导入 SPSS 支持 导入 多种 格式 的 数据 ， 如 Excel 表格 （ . xls 、 . xlsx ） 、 文本 文件 （ . txt 、 . csv ） 。 操作 时 ， 点击 “ 文件 ” “ 打开 ” “ 数据 ” ， 选择 文件 类型 并 指定 文件 路径 ， 按 提示 完成 导入 。 以 导入 Excel 文件 为 例 ， 可 勾选 “ 从 第 一 行 数据 读取 变量 名称 ” 选项 。 1 . 2 . 2 数据 保存 完成 数据 处理 后 ， 可 将 数据 保存 为 SPSS 专用 格式 （ . sav ） 或 其他 通用 格式 。 点击 “ 文件 ” “ 保存 ” 或 “ 另 存 为 ” ， 选择 保存 类型 并 命名 文件 。 例题 题目 ： 将 一 份 记录 员工 信息 的 Excel 文件 （ 包含 姓名 、 年龄 、 薪资 等 字段 ） 导入 SPSS ， 并 保存 为 SPSS 格式 文件 。 操作 步骤 ： 1 . 点击 “ 文件 ” “ 打开 ” “ 数据 ” ， 在 文件 类型 中 选择 “ Excel ( * . xls , * . xlsx 选中 目标 文件 ， 点击 “ 打开 ” 。 在 弹 出 对话 框 中 ， 勾选 “ 从 第 一 行 数据 读取 变量 名称 ” ， 点击 “ 确定 ” 。 2 . 点击 “ 文件 ” “ 保存 ” ， 在 保存 类型 中 选择 “ SPSS 数据 ( * . sav 输入 文件 名 ， 点击 “ 保存 ” 。 解析 ： 该 例题 演示 了 SPSS 数据 导入 和 保存 的 基本 操作 ， 是 后续 数据 处理 和 分析 的 基础 。 二 、 数据 预 处理 2 . 1 缺失 值 处理 2 . 1 . 1 查找 缺失 值 在 数据 视图 中 ， 缺失 值 通常 显示 为 空白 单元 格 。 也 可 通过 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 频率 ” ， 查看 每 个 变量 的 缺失 值 数量 。 2 . 1 . 2 处理 方法 1 . 删除 法 ： 当 缺失 值 比例 较 低 时 ， 可 删除 包含 缺失 值 的 观测 。 通过 “ 数据 ” “ 选择 个案 ” ， 设置 删除 条件 实现 。 2 . 替换 法 ： 使用 均值 、 中 位 数 、 众 数 等 统计 量 替换 缺失 值 。 选择 “ 转换 ” “ 替换 缺失 值 ” ， 选择 合适 的 替换 方法 。 2 . 2 数据 转换 2 . 2 . 1 标准 化 标准 化 可 消除 变量 量纲 的 影响 ， 使 不同 变量 具有 可比 性 。 通过 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 勾选 “ 将 标准 化 得分 另 存 为 变量 ” 实现 。 2 . 2 . 2 计算

《 SPSS 基础 及 应用 》 笔记 一 、 SPSS 软件 基础 操作 （ 一 ） 界面 认知 1 . 数据 视图 ： 用于 录入 、 编辑 数据 ， 每 一 行 代表 一个 观测 （ 个案 ） ， 每 一 列 代表 一个 变量 。 2 . 变量 视图 ： 设置 变量 属性 ， 包括 变量 名 、 类型 （ 数值 型 、 字符 串 型 等 ） 、 宽度 、 小数 位 数 、 标签 （ 对 变量 的 解释 说明 ） 、 值 标签 （ 为 变量 取值 赋予 含义 ， 如 1 = “ 男 ” ， 2 = “ 女 ” ） 。 （ 二 ） 数据 录入 与 导入 1 . 手动 录入 ： 在 数据 视图 中 直接 输入 数据 ， 需 提前 在 变量 视图 设置 好 变量 属性 。 2 . 文件 导入 ： 支持 导入 Excel 、 文本 （ . txt ） 等 格式 文件 。 以 Excel 为 例 ， 点击 “ 文件 ” - “ 打开 ” - “ 数据 ” ， 选择 Excel 文件 ， 设置 导入 参数 （ 如 是否 包含 变量 名 ） 即可 完成 导入 。 二 、 数据 管理 与 预 处理 （ 一 ） 数据 筛选 1 . 按 条件 筛选 ： 点击 “ 数据 ” - “ 选择 个案 ” ， 在 对话 框 中 设置 筛选 条件 （ 如 “ 年龄 > 20 ” ） ， 可 将 符合 条件 的 数据 保留 ， 不 符合 的 隐藏 。 2 . 随机 抽样 筛选 ： 在 “ 选择 个案 ” 中 选择 “ 随机 个案 样本 ” ， 可 按 比例 或 指定 数量 抽取 样本 数 据 。 （ 二 ） 数据 排序 点击 “ 数据 ” - “ 排序 个案 ” ， 选择 排序 变量 ， 设置 升 序 或 降 序 ， 可 对 数据 进行 排序 ， 便于 查看 和 分析 。 （ 三 ） 缺失 值 处理 1 . 删除 法 ： 删除 包含 缺失 值 的 个案 或 变量 ， 但 可能 导致 数据 信息 损失 。 操作 路径 ： “ 数据 ” - “ 选择 个案 ” ， 选择 “ 如果 条件 满足 ” ， 设置 条件 排除 缺失 值 个案 。 2 . 替换 法 ： 用 均值 、 中 位 数 等 统计 量 替换 缺失 值 。 点击 “ 转换 ” - “ 计算 变量 ” ， 可 计算 变量 均值 并 替换 缺失 值 。 三 、 描述 性 统计 分析 （ 一 ） 基本 统计 量 计算 1 . 操作 ： 点击 “ 分析 ” - “ 描述 统计 ” - “ 描述 ” ， 选择 分析 变量 ， 可 计算 均值 、 标准 差 、 最小 值 、 最大 值 等 基本 统计 量 。 2 . 应用 场景 ： 快速 了解 数据 的 集中 趋势 （ 均值 、 中 位 数 ） 和 离散 程度 （ 标准 差 、 极 差 ） ， 如 分析 学生 考试 成绩 的 整体 水平 和 波动 情况 。 （ 二 ） 频数 分析 1 . 操作 ： 点击 “ 分析 ” - “ 描述 统计 ” - “ 频率 ” ， 选择 变量 ， 可 生成 频数 分布 表 和 统计 图 （ 如 条形 图 、 饼 图 ） 。 2 . 解读 ： 通过 频数 分布 了解 数据 的 分布 特征 ， 如 不同

一 、 SPSS 基础 操作 （ 一 ） 数据 录入 与 导入 1 . 数据 录入 ： 打开 SPSS 软件 ， 切换 至 “ 数据 视图 ” ， 可 直接 在 表格 中 输入 数据 。 同时 ， 在 “ 变量 视图 ” 中 定义 变量 的 名称 、 类型 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 等 属性 。 比如 研究 学生 成绩 时 ， 可 依次 录入 “ 学号 ” “ 姓名 ” “ 数学 成绩 ” 等 数据 ， 并 在 变量 视图 设置 “ 数学 成绩 ” 为 数值 型 ， 小数 位数 0 。 2 . 数据 导入 ： SPSS 支持 多种 数据 格式 导入 ， 如 Excel 、 CSV 等 。 选择 “ 文件 ” - “ 导入 数据 ” ， 在 对话 框 中 选择 对应 文件 类型 ， 选中 目标 文件 ， 按 提示 完成 导入 操作 。 在 导入 Excel 文件 时 ， 注意 勾选 “ 从 第 一 行 数据 读取 变量 名称 ” ， 确保 变量 名 正确 导入 。 （ 二 ） 数据 预 处理 1 . 缺失 值 处理 ： 缺失 值 可能 影响 分析 结果 准确 性 。 可 使用 “ 替换 缺失 值 ” 功能 ， SPSS 提供 了 多种 替换 方法 ， 如 序列 均值 、 临近 点中 值 等 。 例如 在 分析 员工 工资 数据 时 ， 若 部分 工资 数据 缺失 ， 可 选择 用 序列 均值 法 填充 ， 使 数据 完整 。 2 . 数据 排序 ： 在 “ 数据 ” 菜单 中 选择 “ 排序 个案 ” ， 选择 需要 排序 的 变量 ， 并 指定 升 序 或 降 序 。 如 对 学生 成绩 按 总分 进行 降 序 排序 ， 能 快速 了解 学生 成绩 排名 。 例题 1 在 SPSS 中 导入 Excel 数据 后 ， 发现 变量 名 显示 乱码 ， 最 可能 的 解决 办法 是 ？ A . 在 Excel 中 重新 修改 变量 名 B . 在 SPSS 数据 视图 中 手动 修改 变量 名 C . 检查 导入 时 编码 设置 ， 选择 正确 的 编码 D . 删除 乱码 变量 ， 重新 导入 数据 答案 ： C 。 变量 名 显示 乱码 通常 是 由于 编码 不 一致 导致 ， 检查 并 选择 正确 的 编码 ， 能够 解决 该 问题 。 A 选项 在 Excel 中 重新 修改 变量 名 ， 若 编码 问题 未 解决 ， 导入 后 仍 可能 乱码 ； B 选项 手动 修改 工作 量 大 ， 且 未 解决 根本 问题 ； D 选项 删除 变量 重新 导入 ， 不 能 解决 编码 不 一致 的 问题 。 二 、 描述 性 统计 分析 （ 一 ） 常用 统计 量 计算 1 . 集中 趋势 分析 ： 均值 、 中 位 数 和众 数 用于 描述 数据 的 集中 趋势 。 均值 通过 “ 分析 ” - “ 描述 统计 ” - “ 描述 ” 计算 ， 适用 于正 态 分布 数据 ； 中 位 数 在 数据 偏 态 分布 时 更 能 反映 数据 集中 位置 ； 众 数 是 出现 频率 最高 的 数值 。 例如 分析 某 班级 学生 身高 ， 若 数据 呈 正 态 分布 ， 均值 能 较 好 代表 整体 身高 水平 。 2 . 离散 程度 分析 ： 标准 差 、 方差 和 极 差 衡量 数据 离散 程度

《 SPSS 基础 与 应用 》 笔记 一 、 SPSS 软件 基础 操作 （ 一 ） 界面 认知 1 . 数据 视图 ： 用于 录入 和 查看 数据 ， 每 一 行 代表 一个 观测 （ 案例 ） ， 每 一 列 代表 一个 变量 ， 可 进行 数据 的 增 删改 操作 。 2 . 变量 视图 ： 定义 变量 属性 ， 包括 变量 名 、 类型 （ 数值 型 、 字符 串 型 等 ） 、 宽度 、 小数 位 数 、 标签 （ 对 变量 含义 的 解释 ） 等 。 3 . 菜单 栏 ： 包含 文件 、 编辑 、 分析 等 多 个 菜单 ， “ 文件 ” 菜单 用于 打开 、 保存 数据 文件 ； “ 分析 ” 菜单 集中 了 各种 统计 分析 功能 。 （ 二 ） 数据 录入 与 导入 1 . 手动 录入 ： 在 数据 视图 中 直接 输入 数据 ， 注意 变量 类型 与 数据 的 匹配 ， 如 年龄 为 数值 型 ， 性别 可 设 为 字符 串 型 （ “ 男 ” “ 女 ” ） 或 数值 型 （ 1 代表 男 ， 2 代表 女 ） 。 2 . 外部 数据 导入 ： 支持 Excel 、 CSV 等 格式 ， 通过 “ 文件 - 打开 - 数据 ” ， 选择 对应 文件 类型 和 文件 路径 导入 。 导入 时 可 设置 分隔 符 （ CSV 文件 常用 逗号 分隔 ） 、 变量 类型 等 参数 。 二 、 数据 管理 与 预 处理 （ 一 ） 变量 操作 1 . 变量 计算 ： 使用 “ 转换 - 计算 变量 ” ， 通过 公式 创建 新 变量 。 如 根据 “ 身高 （ cm ） ” 和 “ 体重 （ kg ） ” 计算 “ BMI ” ， 公式 为 “ BMI = 体重 / ( 身高 / 100 ) * * 2 ” 。 2 . 变量 重新 编码 ： “ 转换 - 重新 编码 为 不同 变量 ” ， 将 连续 变量 转换 为 分类 变量 。 例如 将 成绩 分 为 “ 优 （ 90 - 100 ） ” “ 良 （ 80 - 89 ） ” “ 中 （ 70 - 79 ） ” 等 ， 设定 相应 的 数值 区间 和 新 变量 值 。 （ 二 ） 数据 筛选 与 排序 1 . 数据 筛选 ： “ 数据 - 选择 个案 ” ， 可 按 条件 筛选 （ 如 “ 年龄 > 30 ” ） ， 或 随机 抽样 （ 如 抽取 20 % 的 数据 ） ， 筛选 后 未 选中 的 数据 会 被 隐藏 。 2 . 数据 排序 ： “ 数据 - 排序 个案 ” ， 选择 一个 或 多 个 排序 变量 ， 设置 升 序 或 降 序 排列 ， 方便 查看 数据 分布 特征 。 （ 三 ） 缺失 值 处理 1 . 删除 缺失 值 ： “ 数据 - 选择 个案 - 如果 条件 满足 ” ， 筛选 出 无 缺失 值 的 个案 ， 但 可能 会 导致 样 本 量 减少 。 2 . 填充 缺失 值 ： “ 转换 - 替换 缺失 值 ” ， 可 选择 使用 均值 、 中 位 数 、 众 数 等 填充 ， 或 通过 线性 插 值 等 方法 估算 缺失 值 。 三 、 描述 性 统计 分析 （ 一 ） 基本 统计 量 计算 1 . 单 变量 描述 ： “ 分析 - 描述 统计 - 描述 ” ， 可

SPSS应用--笔记描述样本数据一般的,一组数据拿出来,需要先有一个整体认识。除了我们平时最常用的集中趋势外,还需要一些离散趋势的数据。这方面EXCEL就能一次性的给全了数据, 但对于SPSS,就需要用多个工具了,感觉上表格方面不如EXCEL好用。个人感觉,通过描述需要了解整体数据的集中趋势和离散趋势,再借用各种图观察数据的分布形态。对于SPSS提供的OLAP cubes(在线分析处理表), Case Summary(观察值摘要分析表), Descriptives(描述统计)不太常用,反喜欢用Frequencies(频率分析), Basic Table(基本报表), Crosstabs(列联表)这三个,另外再配合其它图来观察。这个可以根据个人喜好来选择。一.使用频率分析(Frequencies)观察数值的分布。频率分布图与分析数据结合起来,可以更清楚的看到数据分布的整体情况。以自带文件Trends chapter 13.sav为例,选择Analyze-Descriptive Statistics->Frequencies,把hstarts选入Variables,取消在Display Frequency table前的勾,在Chart里面histogram,在Statistics选项中如图1 Frequencies:Statistics PercentileValues Central Tendency图I continue Euarti

《 SPSS 应用 》 笔记 1 . 1 SPSS 软件 简介 知识 要点 SPSS （ StatisticalPackagefortheSocialSciences ） 是 一 款 广泛 使用 的 统计 分析 软件 ， 最 早 由 IBM 开发 ， 现 已 成为 社会 科学 、 市场 研究 、 生物 统计 、 医疗 研究 等 多 个 领域 的 数据 分析 标准 工具 。 SPSS 具有 强大 的 数据 管理 和 分析 功能 ， 用户 可以 通过 直观 的 图形 界面 进行 数据 输入 、 数据 处理 和 结果 输出 。 它 支持 多种 数据 格式 的 输入 ， 能够 处理 复杂 的 数据 集 ， 并 提供 丰富 的 统计 分析 方法 ， 极 大地 方便 了 研究 人员 和 分析 师 进行 数据 分析 。 SPSS 的 核心 优势 在于 其 操作 简便 和 功能 全面 。 用户 不仅 可以 通过 菜单 和 对话 框 进行 操作 ， 还 可以 使用 SPSS 命令 语言 进行 高级 分析 。 SPSS 支持 的 数据 分析 方法 包括 描述 性 统计 、 推断 统计 、 回归 分析 、 方差 分析 、 聚 类 分析 等 。 软件 还 能够 进行 图形 化 展示 ， 帮助 用户 更 直观 地 理解 数据 结果 。 重要 原理 SPSS 的 工作 流程 通常 包括 数据 输入 、 数据 处理 、 数据 分析 和 结果 输出 四 个 主要 步骤 。 首先 ， 用户 需要 将 数据 导入 SPSS ， 支持 的 格式 包括 Excel 、 CSV 等 。 接 下来 ， 用户 可以 进行 数据 清理 和 变换 ， 例如 处理 缺失 值 、 重 编码 变量 等 。 然后 ， 用户 选择 合适 的 统计 分析 方法 并 运行 分析 ， SPSS 会 生成 相应 的 结果 报告 和 图表 。 典型 例题 例题 1 ： 描述 性 统计 分析 背景 信息 ： 某 高校 的 心理 学 课程 中 ， 研究 者 希望 了解 学生 的 考试 成绩 分布 情况 。 研究 者 收集 了 30 名 学生 的 期末 考试 成绩 数据 。 解析 步骤 ： 1 . 在 SPSS 中 输入 30 名 学生 的 成绩 数据 。 2 . 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 频率 ” 。 3 . 将 “ 成绩 ” 变量 添加 到 变量 框 中 ， 点击 “ 确定 ” 。 4 . SPSS 会 生成 成绩 的 频率 分布 表 和 图形 ， 用户 可以 通过 这些 结果 了解 成绩 的 集中 趋势 和 离散 程度 。 例题 2 ： T 检验 背景 信息 ： 研究 者 想 比较 男性 和 女性 在 某 项 测验 中 的 平均 得分 是否 存在 显著 差异 。 解析 步骤 ： 1 . 在 SPSS 中 输入 男性 和 女性 的 测验 得分 数据 。 2 . 选择 “ 分析 ” “ 比较 均值 ” “ 独立 样本 T 检验 ” 。 3 . 设定 组 变量 （ 性别 ） 和 检验 变量 （ 得分 ） ， 点击 “ 确定 ” 。 4 . SPSS 会 输出 T 检验 结果 ， 包括 均值 、 标准 差 、 T值 及 P值 ， 研究 者 可以 据此 判断 两 组 间 是否 存在 显著 差异 。 应用 场景 SPSS 在 市场 研究 中 应用 尤 为 广泛 。 例如 ， 企业 可以 利用 SPSS 对 消费

一 、 SPSS 入门 （ 一 ） SPSS 界面 1 . 数据 视图 ： 以 表格 形式 展示 数据 ， 每 一 行 代表 一个 观测 对象 ， 每 一 列 代表 一个 变量 ， 方便 数据 录入 与 初步 查看 。 2 . 变量 视图 ： 用于 定义 和 修改 变量 的 属性 ， 包括 变量 名称 、 类型 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 等 。 （ 二 ） 数据 导入 SPSS 支持 多种 数据 格式 导入 ， 如 Excel 、 CSV 、 文本 文件 等 。 以 Excel 文件 导入 为 例 ， 依次 点击 “ 文件 ” - “ 导入 数据 ” - “ Excel ” ， 在 弹 出 对话 框 中 选择 目标 文件 ， 设置 导入 选项 ， 便 可 将 数据 导入 SPSS 。 例题 ： 在 SPSS 中 ， 要 导入 一 份 Excel 格式 的 调查 问卷 数据 ， 正确 的 操作 顺序 是 A . “ 文件 ” - “ 打开 ” - “ 数据 ” B . “ 文件 ” - “ 导入 数据 ” - “ Excel ” C . “ 数据 ” - “ 导入 外部 数据 ” - “ Excel ” D . “ 编辑 ” - “ 导入 数据 ” - “ Excel ” 答案 ： B 。 SPSS 导入 Excel 数据 需 通过 “ 文件 ” - “ 导入 数据 ” - “ Excel ” 这 一 操作 路径 ， A 选项 “ 文件 ” - “ 打开 ” - “ 数据 ” 主要 针对 已 保存 的 SPSS 数据 文件 ； C 选项 “ 数据 ” 菜单 下 无 “ 导入 外部 数据 ” 这 一 专门 针对 Excel 导入 的 选项 ； D 选项 “ 编辑 ” 菜单 中 不 存在 “ 导入 数据 ” 功能 。 所以 本 题 正确 答案 为 B 。 二 、 数据 预 处理 （ 一 ） 数据 清洗 1 . 缺失 值 处理 ： 可 通过 删除 含 缺失 值 的 记录 、 均值 替换 、 多重 填补 等 方法 处理 。 选择 “ 转换 ” - “ 替换 缺失 值 ” ， SPSS 会 依据 所 选 方法 生成 新 变量 ， 填补 缺失 值 。 2 . 异常 值 检测 与 处理 ： 常 借助 箱 线图 、 描述 性 统计 分析 来 识别 异常 值 。 发现 异常 值 后 ， 可 依据 实际 情况 进行 修正 或 删除 。 （ 二 ） 数据 转换 1 . 数值 转换 ： 对 数据 进行 标准 化 、 对数 变换 等 。 例如 ， 进行 标准 化 处理 ， 选择 “ 分析 ” - “ 描述 统计 ” - “ 描述 ” ， 勾选 “ 将 标准 化 得分 另 存 为 变量 ” ， 可 得到 标准 化 后 的 数据 。 2 . 分类 变量 转换 ： 包括 重新 编码 、 创建 虚拟 变量 等 。 选择 “ 转换 ” - “ 重新 编码 为 不同 变量 ” ， 可 对 分类 变量 的 取值 进行 重新 编码 。 三 、 描述 性 统计 分析 （ 一 ） 常用 统计 量 计算 1 . 集中 趋势 分析 ： 均值 、 中 位 数 、 众 数 用于 描述 数据 的 集中 位置 。 选择 “ 分析 ” - “ 描述 统计 ” - “ 频率 ” ， 在 对话 框 中 选择 变量 ， 勾选 均值 、 中 位 数 、 众 数 等 统计 量 ， 即可 得到 相应 结果 。 2 . 离散 程度 分析 ： 标准 差 、 方差 、

Spss 统计 软件 应用 笔记 第 一 章 ： SPSS 实 操 精要 ： 从 菜单 功能 到 数据 处理 全 流程 指南 1 . 1 File ： 文件 管理 菜单 ， 有关 文件 的 调入 、 存储 、 显示 和 打印 等 ； 1 . 2 Date ： 数据 管理 菜单 。 有关 数据 变量 定义 、 数据 格式 追 定 、 观察 对象 的 选择 、 排序 、 加权 、 数据 文件 的 转换 、 连接 、 汇总 等 ； 1 . 3 Transform ： 数据 转换 处理 菜单 ， 有关 数值 的 计算 、 重新 赋值 、 排序 、 缺失 值 替代 等 ； 1 . 4 Analyze ： 统计 菜单 ， 有关 一 系列 统计 方法 的 应用 ， 比如 根据 描述 、 均值 比较 、 相关 、 回归 等 分析 ： 1 . 5 Graphs : 作图 菜单 , 有关 统计 图 的 制作 。 1 . 6 Utilities ： 用户 选项 菜单 ， 有关 命令 解释 、 字体 选择 、 文件 信息 、 定义 输出 标题 、 窗口 设计 等 ； 、 查 导 、 显示 等 ， 点击 菜单 选项 即可 激活 菜单 ， 这时 弹 出 下拉 式 于 菜单 ， 用户 可 根据 自己 的 需求 再 点击 子 菜单 的 选项 ， 完成 特定 的 功能 。 Missingvalues : 定义 缺省 值 。 查 者 不 回答 、 打 错 、 不 需要 填 答 等 情况 ， 要 进行 缺省 值 的 处理 。 缺 管 值 又 叫 用户 缺省 值 ( Usermissingvalue ) Nomissingvalues , 没有 缺省 值 , Discretemissingvalues , 定义 13 个 单一 数 的 缺省 值 。 Rangeplusoneofoptionalmissingvalues , 定义 指定 范围 为 缺 管 值 , 同时 指定 另外 一个 不 在 这 一 范围 内 的 单一 数 为 缺省 值 。 宽度 为 1 的 变量 ， 单项 选择 题 的 缺省 值 一般 是 0 、 9 ， 当 答案 有 9 选项 时 ， 就 为 0 ； 或 设定 一个 范围 也 可 ， 多 向 选择 题 的 缺 管 值 就 可 说 为 9 ， 或 设定 一个 范围 。 宽度 为 2 及 以下 的 变量 ： 缺省 值 设 为 99 ， 或 设 一个 范围 均 可 。 彼此 类 推 ， 视 具体 情况 而 定 。 2 . 在 数据 浏览 窗口 输入 数据 打开 spss 一 输入 数据 一 保存 。 二 、 通过 foxpro 录入 数据 1 . 建 库 createdbf ( 此处 要 定义 变量 名 、 类型 及 宽度 ) 变量 名称 变量 类型 宽度 。 小数 位数 。 2 操作 append 加 数字 appendfrom 合 盘 edit 编辑 browse 浏览 delete 制 insert 插入 3 . 存盘 并 转换 为 spss 数据 格式 导出 到 foxpro 2 . 0 版本 ， 然后 在 spss 窗口 打开 foxpro 2 . 0 版本 的 数据 表 ， 在 file 量 点击 saveas ， 把 新 的 数据 文件 保存 在 制定 的 位置 即 完成 数据 转换 。 4 . 定义 变量 的 其它 属性 Missingvalues : 定义 缺省 值 。 Columns : 定义 数据 管理 器 纵列 的 长度 第 二 章 ： 统计 中 常用 的 数据 编辑 第 一 节 ， 个案 查找 、 排序 与 选择 输入 的 原始 数据 ， 经常 在 统计 分析 前 或 统计 分析 过程 中 ， 需要 作 一

《SPSS技术》笔记一、数据录入与管理（一）数据录入1.变量视图设置在SPSS中，打开数据编辑窗口后，切换到“变量视图”。在这里可定义变量的名称、类型、宽度、小数位数、标签、值标签等属性。•名称：变量的唯一标识，需遵循命名规则，如不能以数字开头，不能包含特殊字符（除_和.）。例如，将学生成绩变量命名为“score”。•类型：常见的有数值型（如年龄、成绩等定量数据）、字符串型（如姓名、性别等定性数据）、日期型（如出生日期）。对于“性别”变量，可设置为字符串型；“年龄”变量则设为数值型。•宽度和小数位数：根据数据特点设置，如成绩变量宽度设为5，小数位数设为1，表示最大可显示999.9。•标签：对变量名称的详细解释，如“score”变量的标签可设为“学生课程成绩”。•值标签：用于定义变量取值的含义。例如，“性别”变量，可将“1”定义为“男”，“2”定义为“女”。2.数据视图录入完成变量视图设置后，切换到“数据视图”进行数据录入。每一行代表

《 SPSS 的 应用 》 课程 笔记 一 、 SPSS 基础 入门 1 . 1 SPSS 简介 SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ) 即 社会 科学 统计 软件 包 , 是 一 款 广泛 应用 于 社会 科学 、 自然 科学 等 众多 领域 的 专业 统计 分析 软件 。 其 界面 友好 , 操作 相对 简便 , 具备 强大 的 数据 处理 和 统计 分析 功能 , 能 帮助 研究 者 高效 地 完成 数据 处理 与 分析 任务 , 得出 有 价值 的 结论 。 例如 , 在 市场 调研 中 分析 消费 者 偏好 数据 ， 医学 研究 中 处理 临床 试验 数据 等 。 1 . 2 SPSS 安装 与 启动 安装 ： 获取 SPSS 安装 包 后 ， 双击 安装 程序 ， 按照 安装 向导 提示 逐步 进行 操作 。 在 安装 过程 中 ， 可 选择 安装 路径 、 自 定义 组件 等 。 安装 完成 后 , 系统 会 提示 安装 成功 。 启动 : 安装 完成 后 , 可 通过 开始 菜单 中 SPSS 程序 组 找到 SPSS 软件 图标 , 双击 即可 启动 ; 也 可 在 桌面 上 创建 快捷 方式 , 方便 快速 启动 。 启动 后 , 会 出现 SPSS 初始 界面 , 可 选择 新建 文件 、 打开 已 有 文件 等 操作 。 1 . 3 SPSS 界面 介绍 数据 视图 : 主要 用于 数据 的 录入 、 编辑 和 查看 。 每 一 行 代表 一个 观测 值 ( 案例 ) , 每 一 列 代表 一个 变量 。 在 数据 视图 中 , 可 直接 输入 数据 , 也 可 对 已 有 数据 进行 修改 、 删除 等 操作 。 例如 , 录入 学生 成绩 数据 , 一 行 代表 一个 学生 的 各项 成绩 信息 , 一 列 代表 某 一门 课程 的 成绩 。 变量 视图 : 用于 定义 和 设置 变量 的 属性 。 包括 变量 名称 、 类型 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 、 值 标签 等 。 变量 名称 需 遵循 一定 规则 , 如 不 能 以 数字 开头 、 不 能 包含 特殊 字符 等 。 类型 有 数值 型 、 字符 型 等 , 不同 类型 决定 了 数据 的 存储 和 运算 方式 。 例如 , 对于 性别 变量 , 可 定义 为 数值 型 , 值 标签 中 1 代表 “ 男 ” , 2 代表 “ 女 ” 。 菜单 栏 : 包含 文件 、 编辑 、 视图 、 数据 、 转换 、 分析 等 多 个 菜单 。 文件 菜单 用于 打开 、 保存 、 打印 文件 等 操作 ; 编辑 菜单 用于 数据 的 复制 、 粘贴 、 撤销 等 编辑 操作 ; 分析 菜单 则 是 进行 各种 统计 分析 的 核心 , 如 描述 性 统计 、 相关 性 分析 、 回归 分析 等 都 在 此 菜单 下 选择 相应 命令 。 工具 栏 : 提供 了 一些 常用 操作 的 快捷 按钮 , 如 打开 文件 、 保存 文件 、 打印 、 运行 分析 等 , 方便 用户 快速 执行 操作 , 提高 工作 效率 。 输出 窗口 : 当 执行 统计 分析 等 操作 后 , 结果 会 显示 在 输出 窗口 中 。 输出 结果 以 树 形 结构 展示 , 可 方便 地 查看 和 管理 分析 结果 , 如

一 、 SPSS 概述 1 . SPSS 简介 SPSS （ Statistical Package for the Social Sciences ） ， 即 社会 科学 统计 软件 包 ， 是 一 款 广泛 应用 于 数据 分析 、 统计 建模 等 领域 的 专业 软件 。 它 具有 操作 界面 友好 、 功能 强大 、 能 处理 多种 类型 数据 等 特点 ， 适用 于 社会 科学 、 自然 科学 、 商业 等 众多 学科 的 研究 分析 工作 。 2 . SPSS 软件 界面 介绍 数据 视图 （ Data View ） ： 主要 用于 数据 的 录入 和 编辑 ， 每 一 行 代表 一个 样本 或 观测 值 ， 每 一 列 代表 一个 变量 。 可以 直接 在 此 界面 输入 各类 数值 型 、 字符 型 等 数据 ， 并 对 数据 进行 修改 、 删除 等 操作 。 变量 视图 （ Variable View ） ： 用来 定义 变量 的 各种 属性 ， 比如 变量 名称 、 类型 （ 数值 型 、 字符 串 型 等 ） 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 （ 对 变量 含义 的 进一步 说明 ） 、 值 标签 （ 针对 分类 变量 ， 定义 各 取值 对应 的 具体 含义 ） 等 。 菜单 栏 ： 包含 了 众多 功能 模块 的 入口 ， 像 “ 文件 ” 菜单 用于 数据 文件 的 打开 、 保存 等 基本 操作 ； “ 分析 ” 菜单 则 是 各类 统计 分析 方法 的 集中 地 ， 如 描述 统计 、 相关 性 分析 、 回归 分析 等 都 在 此处 调用 。 工具 栏 ： 提供 了 一些 常用 功能 的 快捷 按钮 ， 方便 快速 操作 ， 比如 保存 、 撤销 、 打印 等 功能 按钮 。 二 、 数据 录入 与 整理 1 . 数据 录入 方式 直接 录入 ： 在 数据 视图 中 ， 按照 事先 设计 好 的 变量 和 样本 情况 ， 逐 行 逐 列 手动 输入 数据 。 例如 ， 在 做 一 项 关于 学生 成绩 的 研究 时 ， 每 行 代表 一 名 学生 ， 各 列 分别 为 学号 、 姓名 、 各科 成绩 等 变量 ， 依次 将 相应 数据 录入 对应 单元 格 。 外部 数据 导入 ： SPSS 支持 导入 多种 格式 的 数据 文件 ， 常见 的 如 Excel 文件 、 文本 文件 （ . txt 、 . csv 等 ） 。 通过 “ 文件 ” 菜单 中 的 “ 打开 ” 选项 ， 选择 相应 的 文件 类型 ， 然后 按照 导入 向导 提示 ， 设置 好 变量 对应 关系 、 数据 格式 等 参数 ， 即可 将 外部 数据 导入 到 SPSS 中 进行 分析 。 2 . 数据 整理 操作 变量 的 重 命名 与 删除 ： 在 变量 视图 中 ， 可以 直接 修改 变量 名称 来 达到 重 命名 的 目的 ； 若 要 删除 某个 变量 ， 选中 相应 变量 所在 行 ， 点击 右 键 选择 “ 删除 变量 ” 即可 。 数据 排序 ： 通过 “ 数据 ” 菜单 中 的 “ 排序 个案 ” 功能 ， 选择 要 依据 排序 的 变量 （ 可以 是 一个 或 多 个 变量 ） ， 并 指定 升 序 或 降 序 排列 方式 ， SPSS 会 对 整个 数据

一 、 SPSS 概述 1 . 1 什么 是 SPSSSPSS （ StatisticalPackagefortheSocialSciences ） ， 即 社会 科学 统计 软件 包 ， 是 一 款 广泛 应用 于 社会 科学 、 自然 科学 等 多 个 领域 的 统计 分析 软件 。 它 具有 界面 友好 、 操作 简便 、 功能 强大 等 特点 ， 能够 帮助 用户 快速 进行 数据 处理 、 统计 分析 以及 结果 可视 化 。 1 . 2 SPSS 的 发展 历程 SPSS 最初 由 美国 斯坦福 大学 的 三 位 研究 生 于 1968 年 开发 ， 经过 多年 的 发展 和 不断 升级 ， 其 功能 日 益 完善 ， 应用 范围 也 不断 扩大 。 如今 ， SPSS 已经 成为 全球 最 受 欢迎 的 统计 分析 软件 之一 ， 被 众多 科研 人员 、 教师 、 学生 以及 企业 从业 者 广泛 使用 。 1 . 3 SPSS 的 特点 与 优势 易于 学习 和 使用 ： SPSS 采用 图形 化 用户 界面 ， 用户 只 需 通过 鼠标 点击 菜单 和 对话 框 ， 即可 完成 大 部分 操作 ， 无需 编写 复杂 的 代码 。 强大 的 数据 处理 能力 ： 能够 处理 各种 类型 的 数据 ， 包括 数值 型 、 字符 型 、 日期 型 等 ， 并且 支持 大 规模 数据 的 导入 、 整理 和 分析 。 丰富 的 统计 分析 方法 ： 涵盖 了 描述 性 统计 分析 、 相关 性 分析 、 回归 分析 、 方差 分析 、 聚 类 分析 、 因子 分析 等 几乎 所有 常用 的 统计 分析 方法 。 结果 可视 化 功能 ： 可以 将 分析 结果 以 直观 的 图表 形式 展示 出来 ， 如 柱状 图 、 折线 图 、 散点 图 、 饼 图 等 ， 便于 用户 理解 和 解释 数据 。 兼容 性 好 ： 能够 与 其他 软件 （ 如 Excel 、 Word 等 ） 进行 数据 交互 和 共享 ， 方便 用户 整合 和 展示 研究 成果 。 二 、 SPSS 的 基本 操作 2 . 1 SPSS 的 安装 与 启动 2 . 1 . 1 安装 SPSS 获取 安装 文件 ： 可以 从 SPSS 官方 网站 购买 正版 软件 并 下载 安装 文件 ， 或者 通过 学校 、 企业 等 机构 提供 的 合法 渠道 获取 安装 包 。 运行 安装 程序 ： 双击 安装 文件 ， 按照 安装 向导 的 提示 进行 操作 。 在 安装 过程 中 ， 需要 选择 安装 路径 、 接受 许可 协议 等 。 输入 许可 证 信息 ： 安装 完成 后 ， 首次 启动 SPSS 时 需要 输入 有效 的 许可 证 号码 ， 以 激活 软件 。 2 . 1 . 2 启动 SPSS 安装 完成 后 ， 可以 通过 以下 几 种 方式 启动 SPSS ： 开始 菜单 ： 在 Windows 操作 系统 的 开始 菜单 中 ， 找到 SPSS 程序 组 ， 点击 相应 的 SPSS 版本 图标 即可 启动 。 桌面 快捷 方式 ： 如果 在 安装 过程 中 选择 了 创建 桌面 快捷 方式 ， 可以 直接 双击 桌面 上 的 SPSS 图标 启动 软件 。 运行 命令 ： 在 “ 运行 ” 对话 框 中 输入 SPSS 的 安装 路径 及 可 执行 文件 名 （ 例如

一 、 SPSS 操作 基础 1 . 1 SPSS 启动 与 界面 启动 SPSS 后 ， 常用 界面 包含 数据 视图 和 变量 视图 。 数据 视图 用于 录入 、 编辑 和 查看 数据 ， 以 表格 形式 呈现 ， 每 一 行 代表 一 条 记录 ， 每 一 列 代表 一个 变量 ； 变量 视图 用于 定义 变量 属性 ， 如 名称 、 类型 、 标签 等 。 1 . 2 数据 录入 与 导入 数据 录入 在 数据 视图 中 ， 直接 逐 行 、 逐 列 输入 数据 。 对于 分 类型 数据 ， 可 预先 在 变量 视图 中 设置 值 标签 ， 方便 录入 和 识别 。 例如 调查 性别 ， 设置 “ 1 ” 代表 男 ， “ 2 ” 代表 女 。 数据 导入 支持 导入 多种 格式 文件 ， 如 Excel 、 CSV 等 。 选择 “ 文件 ” “ 打开 ” “ 数据 ” ， 在 对话 框 中 指定 文件 类型 ， 选择 目标 文件 ， 按 提示 操作 即可 导入 数据 。 比如 导入 一 份 存储 在 Excel 中 的 学生 成绩 表 。 二 、 数据 预 处理 2 . 1 缺失 值 处理 删除 法 若 某 变量 缺失 值 比例 过 高 ， 如 超过 30 % ， 可 考虑 删除 该 变量 ； 若 某 记录 缺失 值 较 多 ， 影响 分析 结果 ， 可 删除 该 记录 。 操作 时 ， 选中 需 删除 的 行 或 列 ， 右 键 选择 “ 清除 ” 。 替换 法 1 . 均值 替换 ： 对于 数值 型 变量 ， 计算 其 均值 ， 用 均值 替换 缺失 值 。 在 “ 转换 ” 菜单 中 选择 “ 替换 缺失 值 ” ， 选择 待 处理 变量 ， 系统 会 自动 生成 一个 新 变量 ， 用 均值 填充 缺失 值 。 2 . 邻近 值 替换 ： 根据 缺失 值 前后 的 数据 ， 选择 合适 的 邻近 值 进行 替换 。 2 . 2 数据 转换 计算 新 变量 利用 “ 转换 ” 菜单 中 的 “ 计算 变量 ” 功能 ， 创建 新 变量 。 如 根据 员工 的 基本 工资 和 绩效 工资 ， 计算 总 工资 ， 在 计算 变量 对话 框 中 设置 目标 变量 名称 ， 编写 计算 公式 “ 总 工资 = 基本 工资 + 绩效 工资 ” 。 数据 标准 化 为 使 不同 变量 具有 可比 性 ， 常 对 数据 进行 标准 化 处理 。 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 勾选 “ 将 标准 化 得分 另 存 为 变量 ” ， SPSS 会 生成 标准 化 后 的 新 变量 ， 消除 量纲 影响 。 三 、 描述 性 统计 分析 3 . 1 常用 统计 指标 计算 集中 趋势 指标 1 . 均值 ： 反映 数据 平均 水平 ， 适用 于正 态 分布 数据 。 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 将 目标 变量 选 入 变量 列表 ， 即可 计算 均值 。 例如 计算 学生 考试 成绩 的 平均 分数 。 2 . 中 位 数 ： 将 数据 按 大小 排序 后 ， 位于 中间 位置 的 数值 ， 适用 于 偏 态 分布 数据 。 通过 “ 分析 ” “ 非 参数 检验 ” “ 旧 对话 框 ” “ 探索 ” ， 在 输出

一 、 SPSS 基础 操作 1 . 1 数据 管理 1 . 1 . 1 数据 录入 打开 SPSS ， 切换 至 数据 视图 便 可 录入 数据 。 录入 前 ， 先 在 变量 视图 中 设置 变量 的 名称 、 类型 、 宽度 等 信息 。 以 录入 学生 考试 成绩 为 例 ， 依次 定义 “ 学号 ” “ 姓名 ” “ 语文 成绩 ” 等 变量 ， “ 学号 ” 设 为 数值 型 ， “ 姓名 ” 设 为 字符 串 型 ， “ 语文 成绩 ” 设 为 数值 型 。 1 . 1 . 2 数据 导入 与 导出 导入 ： SPSS 支持 导入 多种 格式 数据 ， 如 Excel 、 CSV 文件 。 点击 “ 文件 ” “ 导入 数据 ” ， 选择 对应 文件 类型 ， 按 提示 操作 。 如 导入 Excel 文件 时 ， 指定 文件 路径 ， 勾选 “ 从 第 一 行 数据 读取 变量 名称 ” 。 导出 ： 点击 “ 文件 ” “ 导出 ” ， 选择 导出 文件 格式 ， 设置 导出 数据 范围 后 即可 导出 。 1 . 1 . 3 数据 清理 缺失 值 处理 ： 选择 “ 转换 ” “ 替换 缺失 值 ” ， 提供 序列 均值 、 临近 点 等 多种 填充 方式 。 如 某 门 课程 成绩 存在 缺失 值 ， 可 采用 序列 均值 进行 填充 。 异常 值 处理 ： 通过 绘制 箱 线图 识别 异常 值 ， 选择 “ 图形 ” “ 旧 对话 框 ” “ 箱 图 ” ， 将 需 检测 变量 选 入 ， 生成 箱 线图 后 ， 对 超出 1 . 5 倍 四 分 位 间距 的 数据 点 进行 检查 和 处理 。 1 . 2 变量 计算 与 转换 1 . 2 . 1 计算 新 变量 选择 “ 转换 ” “ 计算 变量 ” ， 在 对话 框 中 设置 目标 变量 和 数字 表达 式 。 如 将 学生 的 百 分 制 成绩 转换 为 等级 制 ， 可 在 目标 变量 处 输入 “ 成绩 等级 ” ， 在 数字 表达 式 中 通过 条件 语句 实现 转换 。 1 . 2 . 2 变量 重 编码 若 要 对 变量 的 取值 范围 进行 重新 分组 ， 可 使用 “ 转换 ” “ 重新 编码 为 不同 变量 ” 功能 。 例如 ， 将 年龄 变量 按 年龄 段 重新 分组 。 二 、 描述 性 统计 分析 2 . 1 集中 趋势 描述 2 . 1 . 1 均值 均值 反映 数据 的 平均 水平 ， 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 将 变量 选 入 “ 变量 ” 框 ， 计算 结果 中 的 “ 均值 ” 即 为 该 变量 平均 值 。 如 计算 某 班级 学生 的 平均 数学 成绩 。 2 . 1 . 2 中 位 数 中 位 数 是 排序 后 位于 中间 位置 的 数值 ， 通过 “ 分析 ” “ 非 参数 检验 ” “ 旧 对话 框 ” “ 探索 ” 操作 ， 可 在 输出 结果 中 查看 中 位 数 ， 它 对 极端 值 不 敏感 。 2 . 1 . 3 众 数 众 数 是 数据 中 出现 频率 最高 的 数值 ， 在 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 频率 ” 结果 中 ， 频数 最高 的 数值 即 为 众 数 。 2 . 2 离散 程度 描述 2 . 2 . 1 标准 差 标准 差 衡量 数据 的 离散 程度 ， 值

《 SPSS 原理 与 应用 》 笔记 一 、 SPSS 基础 认知 1 . 定义 与 概述 ： SPSS 是 一 款 功能 强大 的 统计 分析 软件 ， 全称 为 Statistical ProductandServiceSolutions 。 它 被 广泛 应用 于 社会 科学 、 自然 科学 等 多 个 领域 ， 帮助 研究 人员 和 数据 分析 师 处理 和 分析 各类 数据 ， 从而 得出 有 价值 的 结论 。 2 . 发展 历程 ： SPSS 的 发展 历经 多 个 阶段 ， 从 最初 简单 的 统计 分析 工具 ， 逐 步 发展 成 如今 功能 全面 、 操作 便捷 的 综合 性 软件 ， 不断 适应 新 的 数据 分析 需求 和 技术 发展 。 二 、 数据 的 录入 与 管理 1 . 数据 录入 方式 1 . 手动 录入 ： 在 SPSS 的 数据 视图 界面 ， 每 一 行 代表 一个 观测 值 ， 每 一 列 代表 一个 变量 ， 直接 在 单元 格 中 输入 数据 。 比如 进行 市场 调 研 数据 录入 时 ， 一 行 可能 是 一 位 受 访 者 的 信息 ， 列 则 分别 是 年龄 、 性别 、 职业 、 购买 频率 等 变量 。 2 . 导入 外部 数据 ： 支持 从 Excel 、 文本 文件 等 多种 格式 导入 数据 。 例 如 ， 当 已 有 大量 数据 存储 在 Excel 表格 中 ， 只 需 通过 “ 文件 ” - “ 导 入 数据 ” 的 操作 ， 选择 对应 的 Excel 文件 ， 按照 提示 设置 变量 类 型 等 参数 ， 即可 快速 将 数据 导入 SPSS 。 2 . 数据 管理 操作 1 . 变量 定义 与 设置 ： 在 变量 视图 中 ， 可 定义 变量 的 名称 、 类型 （ 如数 值 型 、 字符 型 ） 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 （ 对 变量 含义 的 详细 解释 ） 等 。 例如 ， 将 “ 性别 ” 变量 定义 为 字符 型 ， 标签 设置 为 “ 1 代表 男 性 ， 2 代表 女性 ” ， 方便 后续 分析 和 理解 。 2 . 数据 清理 ： 包括 检查 和 处理 缺失 值 、 异常 值 。 对于 缺失 值 ， 可以 采 用 删除 含有 缺失 值 的 记录 、 均值 替换 、 回归 预测 等 方法 进行 处理 。 比如 在 学生 成绩 数据 中 ， 如果 某 学生 的 数学 成绩 缺失 ， 可以 根据 该 学生 其他 科目 成绩 以及 班级 整体 数学 成绩 情况 ， 用 均值 替换 法 填补 缺失 值 。 对于 异常 值 ， 可 通过 绘制 箱 线图 等 方式 识别 ， 再 根据 实 际 情况 决定 是 修正 还是 删除 。 3 . 数据 排序 与 筛选 ： 根据 某个 或 多 个 变量 对 数据 进行 排序 ， 方便 查看 特定 顺序 的 数据 。 筛选 则 是 根据 设定 的 条件 提取 符合 要求 的 数据 子 集 。 例如 ， 在 员工 薪资 数据 中 ， 按 薪资 从 高 到 低 排序 ， 或者 筛选 出 薪资 高于 特定 数值 的 员工 数据 。 三 、 描述 性 统计 分析

一 、 SPSS 基础 （ 一 ） SPSS 简介 SPSS （ StatisticalPackagefortheSocialSciences ） ， 即 社会 科学 统计 软件 包 ， 是 一 款 广泛 应用 于 社会 科学 、 自然 科学 等 众多 领域 的 专业 统计 分析 软件 。 它 具有 界面 友好 、 操作 简便 、 功能 强大 等 特点 ， 能 帮助 用户 快速 有效 地 进行 数据 处理 与 分析 。 （ 二 ） 数据 导入 1 . 文件 格式 支持 ： SPSS 支持 多种 数据 文件 格式 导入 ， 如 常见 的 Excel 文件 （ . xls 、 . xlsx ） 、 文本 文件 （ . txt ） 、 数据 库 文件 （ 如 Access 等 ） 。 2 . 导入 步骤 ： 在 菜单 栏 中 选择 “ 文件 ” - “ 打开 ” - “ 数据 ” ， 然后 在 弹 出 的 文件 浏览 器 中 选择 相应 的 数据 文件 ， 根据 数据 格式 设置 导入 选项 ， 如 分隔 符 （ 对于 文本 文件 ） 、 工作 表 名称 （ 对于 Excel 文件 ） 等 ， 点击 “ 确定 ” 即可 完成 数据 导入 。 （ 三 ） 数据 视图 与 变量 视图 1 . 数据 视图 ： 用于 显示 和 编辑 数据 内容 ， 每 一 行 代表 一个 观测 对象 （ 案例 ） ， 每 一 列 代表 一个 变量 。 用户 可以 直接 在 数据 视图 中 输入 、 修改 数据 值 。 2 . 变量 视图 ： 用于 定义 和 设置 变量 的 属性 ， 包括 变量 名称 、 类型 （ 如 数值 型 、 字符 型 、 日期 型 等 ） 、 宽度 、 小数 位数 、 标签 （ 对 变量 含义 的 解释 ） 、 值 标签 （ 对 变量 取值 含义 的 解释 ， 如 性别 变量 中 ， 1 代表 男 ， 2 代表 女 ） 等 。 二 、 数据 预 处理 （ 一 ） 数据 清理 1 . 缺失 值 处理 删除 案例 ： 当 缺失 值 比例 较 低 且 缺失 值 随机 分布 时 ， 可以 考虑 删除 含有 缺失 值 的 案例 。 在 SPSS 中 ， 可 通过 “ 数据 ” - “ 选择 个案 ” ， 选择 “ 如果 条件 满足 ” ， 设置 缺失 值 判断 条件 ， 然后 删除 被 选中 的 案例 。 插补 法 ： 包括 均值 插补 （ 用 变量 的 均值 替换 缺失 值 ） 、 中 位 数 插补 、 最近 邻 插补 等 。 在 SPSS 的 “ 转换 ” - “ 替换 缺失 值 ” 中 可 进行 相关 操作 。 1 . 重复 值 处理 ： 通过 “ 数据 ” - “ 标识 重复 个案 ” ， SPSS 会 标记 出 重复 的 案例 ， 用户 可 根据 需要 决定 是否 删除 重复 案例 。 2 . 错误 值 处理 ： 可 通过 查找 特定 范围 外 的 值 （ 如 年龄 为 负数 等 ） ， 结合 数据 背景 和 实际 情况 进行 修正 或 删除 。 （ 二 ） 数据 转换 1 . 计算 新 变量 ： 利用 “ 转换 ” - “ 计算 变量 ” 功能 ， 根据 已 有 变量 通过 数学 运算 、 逻辑 运算 等 生成 新 变量 。 例如 ， 根据 身高 （ cm ） 和 体重 （ kg ） 变量 计算 身体 质量 指数 BMI （ BMI = 体重 / ( 身高 / 100 ) ^ 2 ）

SPSS的设计初衷是为社会科学领域提供数据分析支持，随着时间的推移，其功能逐渐扩展至各个领域，包括市场研究、健康研究、教育、政府等。SPSS能够帮助用户进行数据整理、分析和可视化，支持多种统计分析方法，如描述性统计、推断统计、回归分析等。SPSS的主要功能包括数据录入、数据管理、数据分析和结果输出。其用户友好的界面使得非专业人士也能轻松上手。SPSS的数据视图和变量视图两种工作模式便于用户快速进行数据输入和变量设置。SPSS还支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、数据库等，方便用户进行数据处理。重要原理SPSS的工作流程一般分为数据导入、数据管理、数据分析以及结果展示四个步骤。在数据导入阶段，用户可以从多种格式中选择数据源。数据管理包括数据清理（去除无效数据、缺失值处理等）和数据变换（数据类型转换等）。在数据分析阶段，用户可以选择适合的统计分析方法进行数据处理，最后将分析结果以图表或报告的形式导出。典型例题例题1背景信息：某

一 、 SPSS 基础 认知 1 . 1 SPSS 简介 SPSS （ StatisticalPackagefortheSocialSciences ） 即 社会 科学 统计 软件 包 ， 是 一 款 广泛 应用 于 社会 科学 、 医学 、 市场 调研 等 领域 的 专业 统计 分析 软件 ， 具备 数据 管理 、 统计 分析 、 图表 绘制 等 多种 功能 。 1 . 2 工作 界面 1 . 数据 视图 ： 用于 录入 、 编辑 和 浏览 数据 ， 以 表格 形式 呈现 ， 每 一 行 代表 一个 观测 或 案例 ， 每 一 列 代表 一个 变量 。 2 . 变量 视图 ： 专门 用于 定义 和 管理 变量 的 属性 ， 包括 变量 名称 、 类型 、 宽度 、 小数 位数 、 变量 标签 、 值 标签 等 。 1 . 3 数据 导入 与 保存 1 . 导入 数据 ： 支持 导入 Excel 、 CSV 、 文本 文件 、 数据 库 等 多种 格式 的 数据 。 以 导入 Excel 文件 为 例 ， 选择 “ 文件 ” “ 打开 ” “ 数据 ” ， 在 对话 框 中 指定 文件 类型 为 Excel ， 选择 目标 文件 ， 指定 工作 表 ， 点击 “ 确定 ” 即可 导入 。 2 . 保存 数据 ： 可 将 SPSS 数据 保存 为 * . sav 格式 ， 也 能 导出 为 其他 常用 格式 ， 如 Excel 、 文本 文件 等 。 选择 “ 文件 ” “ 保存 ” 或 “ 文件 ” “ 另 存 为 ” ， 选择 目标 格式 ， 设置 文件 名 和 保存 路径 。 二 、 数据 预 处理 2 . 1 数据 清理 1 . 缺失 值 处理 ： 删除 法 ： 若 缺失 值 比例 过 高 ， 可 考虑 删除 含有 缺失 值 的 变量 或 案例 。 如 某 变量 缺失 值 超过 50 % ， 可 删除 该 变量 ； 若 某 案例 多 个 关键 变量 存在 缺失 值 ， 可 删除 该 案例 。 替换 法 ： 使用 均值 、 中 位 数 、 众 数 等 统计 量 替换 缺失 值 。 通过 “ 转换 ” “ 替换 缺失 值 ” ， 系统 会 基于 所 选 方法 生成 新 变量 。 1 . 异常 值 处理 ： 借助 箱 线图 、 Z 分数 等 方法 识别 异常 值 。 箱 线图 中 ， 超出 1 . 5 倍 四 分 位 距 范围 的 数据 点 被 视 为 异常 值 。 对于 异常 值 ， 可 进行 修正 、 删除 或 单独 分析 。 2 . 2 数据 转换 1 . 计算 新 变量 ： 通过 “ 转换 ” “ 计算 变量 ” 功能 创建 新 变量 。 如 计算 员工 的 工资 总额 ， 新 变量 “ 工资 总额 ” = “ 基本 工资 ” + “ 绩效 工资 ” + “ 补贴 ” 。 2 . 数据 标准 化 ： 为 消除 量纲 影响 ， 方便 不同 变量 间 比较 ， 可 进行 数据 标准 化 。 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 勾选 “ 将 标准 化 得分 另 存 为 变量 ” ， 生成 标准 化 后 的 新 变量 。 三 、 描述 性 统计 分析 3 . 1 集中 趋势 分析 1 . 均值 ： 所有 数据 之 和 除以 数据 个数 ， 反映 数据 的 平均 水平 ， 对 正 态 分布 数据 代表 性 强 。 在 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述

一 、 SPSS 操作 入门 1 . 1 界面 认知 SPSS 主要 有 两 大 核心 界面 ： 1 . 数据 视图 ： 用于 数据 的 录入 、 查看 与 编辑 ， 以 行列 形式 呈现 数据 ， 行 代表 个案 ， 列 代表 变量 。 2 . 变量 视图 ： 在 此 定义 和 管理 变量 属性 ， 如 名称 、 类型 、 标签 注释 等 信息 。 1 . 2 数据 导入 支持 多种 数据 格式 的 导入 ： 1 . Excel 文件 ： 点击 “ 文件 ” “ 打开 ” “ 数据 ” ， 选择 Excel 文件 类型 ， 指定 文件 路径 ， 选择 对应 的 工作 表 ， 按 需 勾选 “ 从 第 一 行 数据 读取 变量 名 ” ， 便 可 导入 。 2 . 文本 文件 ： 导入 时 需 根据 文本 文件 的 分隔 符 设置 导入 参数 ， 如 制表 符 、 逗号 等 ， 确保 数据 准确 导入 。 1 . 3 变量 设置 在 变量 视图 中 ， 为 变量 设定 合适 的 属性 ： 1 . 名称 ： 遵循 命名 规则 ， 简洁 且 能 反映 变量 内容 。 2 . 类型 ： 选择 数值 型 、 字符 串 型 等 ， 数值 型 又 分 多种 精度 。 3 . 标签 ： 添加 注释 性 标签 ， 增强 变量 可读性 ， 如 将 变量 “ gender ” 的 标签 设 为 “ 性别 ” 。 二 、 数据 预 处理 2 . 1 缺失 值 处理 1 . 删除 法 ： 若 缺失 值 较 多 的 变量 或 个案 严重 影响 分析 ， 可 选择 删除 。 选中 需 删除 的 行 或 列 ， 右 键 点击 “ 清除 ” 。 2 . 填充 法 ： 对 数值 型 变量 ， 可用 均值 、 中 位 数 、 众 数 填充 缺失 值 。 通过 “ 转换 ” “ 替换 缺失 值 ” ， 依 提示 选择 合适 的 替换 方法 。 2 . 2 数据 转换 1 . 计算 新 变量 ： 使用 “ 转换 ” “ 计算 变量 ” ， 在 对话 框 中 定义 新 变量 名 和 计算 公式 。 如 计算 学生 总评 成绩 ， “ 总评 成绩 = 平时 成绩 × 0 . 3 + 期末 成绩 × 0 . 7 ” 。 2 . 数据 标准 化 ： 通过 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 勾选 “ 将 标准 化 得分 另 存 为 变量 ” ， 对 数据 标准 化 ， 便于 不同 变量 间 比较 。 三 、 描述 性 统计 分析 3 . 1 集中 趋势 分析 1 . 均值 ： 反映 数据 平均 水平 ， 适用 于正 态 分布 数据 。 选择 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 描述 ” ， 将 目标 变量 选 入 ， 计算 均值 ， 如 求 班级 考试 平均 成绩 。 2 . 中 位 数 ： 将 数据 排序 后 处于 中间 位置 的 数值 ， 适用 于 偏 态 分布 数据 ， 在 “ 分析 ” “ 非 参数 检验 ” “ 旧 对话 框 ” “ 探索 ” 中 获取 。 3 . 众 数 ： 出现 频率 最高 的 数值 ， 常 用于 分析 分类 数据 ， 通过 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “ 频率 ” 查找 。 3 . 2 离散 趋势 分析 1 . 标准 差 ： 衡量 数据 离散 程度 ， 标准 差 越 大 ， 数据 越 分散 ， 在 “ 分析 ” “ 描述 统计 ” “

一般 需要 P值 和 直方 图 结合 判断 所有 观察 值 都 是 正值 的 时候 ， 均 数 大于 标准 差 ， 往往 是 偏 态 分布 。 分类 ： 1 ） 近似 正 态 分布 的 数据 ， P 0 . 05 ， 直方 图 两 边 对称 ， 无 明显 极端 值 ， 可 当做 正 态 处理 2 ） 正 态 分布 P 0 . 053 ） 严重 偏 态 分布 ： P 0 . 05 ， 严重 偏 态 ， 或 存在 明显 极端 异常 值 描述 参数 检验 t 检验 F 检验 正 态 、 近似 正 态 均 数 （ 标准 差 ） （ X ± S ) 偏 态 中 位 数 （ 四 分 位数 间距 ） 非 参数 秩 和 检验 M （ IQR ） / M （ P25 , P75 ） SPSS 实 操 附 ： 论文 第 一 张 表格 的 绘制 方法 ： 分布 特征 ， 组 间 差异 ： （ 1 ） 表格 包括 总 人群 、 病例 组 人群 、 对照 组 人群 和 P值 三 列 ， 其中 总体 人群 列 可以 省略 。 还有 各组 差异 性 比较 的 结果 （ P值 ， 后续 课程 会 进行 介绍 2 ） 正 态 分布 的 数据 描述 有 两 种 Mean ± SD 和 Mean ( SD ) ， 但 国内 学者 喜欢 用 Mean ± SD ， 但 国外 也 有 Mean ( SD ) 形式 。 （ 3 ） 偏 态 分布 数据 ， 不 能 用 Mean ± SD 来 描述 ， 必须 用 中 位 数 和 四 分 位数 间距 M ( IQR ) 来 开展 。 当然 也 有 另外 一 种 形式 ， 是 中 位 数 （ 下 四 分 位数 P25 、 上 四 分 位数 P75 ） 的 形式 ( 这种 形式 已经 成为 主流 4 ） 分类 数据 ， 一般 用 n 和 % 共同 来 描述 ， 列 出 所有 组别 的 绝对 数 和 相对 数 ， 形成 多 行 多 列 的 格式 ， 一般 相对 数 的 小数 点 不 能 超过 2 位 。 （ 5 ） 有些 分类 数据 ， 特别 是 二 分类 数据 ， 可以 只 呈现 阳性 率 的 数据 ， 比如 有 没有 患 糖尿病 ， 有 没有 胆 结石 等 ， 有 健康 运动 比例 、 健康 饮食 的 比例 。 （ 6 ） 与 表格 中 的 数值 一般 保留 1 - 2 位 小数 不同 ， 所有 的 P值 应该 提供 三 位 小数 。 （ 7 ） 现在 国际 上 对 表格 左 对齐 还是 右 对齐 没有 一致 意见 ， 一般来说 ， 常见 以 某 一些 数学 符号 作为 对 其 标志 ， 比如 小数 点 、 括号 、 ± 等 。 但 总 的 来 说 ， 什么 样 的 对齐 方式 较为 美观 ， 就 采取 何 种 对 其 方式 。 （ 8 ） 所有 的 变量 要 注明 度量 单位 （ 如果 有的 话 ） 、 表格 数据 的 含义 。 2 . 2 . 2 两 组 独立 正 态 计量 资料 t 检验 ： 操作 步骤 ： 分析 - 比较 平均 值 - 独立 样本 t 检验 检验 变量 ， 分组 变量 ， 定义 组 ： 和 数据 库 中 的 赋值 对应 分析 结果 ： 包括 F 检验 （ p 0 . 05 认为 方 差 齐 ） 和 t 检验 SPSS 实 操 ： 2 . 2 . 3 统计 结果 表述 ： 效应 值 、 t值 、 P值 、 置信 区间 置信 区间 与 P值 的 关系 ： P 0 . 05 CI 区间 会 包含 0 P = 0 . 05 CI 可能 起点 / 终点 是