spss操作程式
一、裝程式spss11.50
開啟光碟後，在一記事本檔案上找到乙個序號12345和兩個號碼。頭一空中可不填號碼。第二次出現空格時可以填寫的乙個號碼；按update後，再填第二個號碼。以下只要跟著走就行了。
二、定義變數：點選下方的variable view，以下定義：
1.變數名name：不多於8個字元。不能與spss的保留字相同（查書）。
2.變數型別type：預設型別為標準數值型numeric。
一般採用此型。即使是類別型變數，其**也是數量型的。也可使用帶逗點的數值型（comma），整數部分用逗點分節；也可使用圓點數值型（dot），其小數點與分節點的使用正好互換；對於很小的或很大的數字可用科學計數法型（scientific notation）。
3.預設變數值的總長度width為8,也可改變。
4.小數字數（decimals）,預設為2,也可改變。
變數標籤：對變數名的說明，可定義，也可不定義。gender
變數值標籤：適用於類別變數。點選該格後，在上空格中填寫1,在下空格中填寫「男」，點選add後，在下框**現「1=男」。
缺損值：點選該格後，預設為「no missing values」。若要定義缺損值，可選discrete missing values,在空格中可填寫3個離散缺損值，也可選擇乙個範圍，加乙個離散值。
8.定義變數顯示寬度column。第三步的長度實際是變數值的長度，本步還包括變數名的長度。如第三步定義的with不小於變數名的長度，此步可不操作。
9.對齊方式alignment
變數的測度型別。分為scale、ordinal、nominal三種，分別指等距變數或比率變數、等級變數、名義變數。通常也可讓其處於預設狀態。
三、變數的整理和轉換
（一）觀察量的排序
開啟資料視窗，data—sort cases—把作為排序資料的變數（稱為by變數）名送入到右邊的sort by 框中—選擇公升序排列（ascending）/降序排列（descending）—ok。結果是觀察量排列順序改變。【data05-01,如可按***公升序，按age降序】
（二）變數值排序
目的是給一組連續資料（觀察值）排序。（不同於（一），這裡是要把一組連續變數按其值的大小，變為等級變數）transform—rank cases—選擇乙個或數個變數名進入右邊的variable框中—如要按另一變數（如按性別變數）排序，則在by後的框中調入變數名稱—在assign rank 1 to欄中選擇smallest value(最小數為第1等級)/largest value(最大數為第1等級)—點選ties,從四中選一，目的是處理相等資料的排序問題，其中mean是預設值，是常用的方法。結果是原變數值保持，新增變數名為原變數名前加r。
【盧data05-02】
(三)將原變數值以標準分數儲存起來
analyze—description statistics—description—s**e standardized values as variables.(不用定義變數名)【盧data09-02,選擇其中任何變數】
（四）將連續變數離散化
將連續變數離散化也可視作變數轉換：如果要將變數pcgnp按其值分為四類，可以這樣操作：transform— recode—into same variables(新變數值替代原變數值)/into different variables(原變數值仍保留)
將欲離散化的變數名稱，用箭頭送入numeric variable 欄中，在output variable name欄中填上新變數的名稱—點change,點old and new values—可點黑range，填上起至數值，又在new value中填上對應的數值，點add.【郭t2-2】
（五）根據已存在的變數建立新變數
如需要把已有變數pcgnp,變為它的自然對數lnpcgnp.可以利用spss函式（共有100多種）。開啟資料後，點選transform—compute—個目標變數（target variable）取乙個名字—選擇一種函式，送入上面的空框內，把原變數送入右邊的函式後的括號內—點選ok.
【郭t2-2,自然對數符號為ln(numexpr)】
（六）利用已有變數的部分資料增加乙個新變數
如把4個民族中的某個民族獨立成乙個組,對之作統計:
開啟檔案—data—select cases—if condition is satisfied—if—點選依據的變數—鍵入=(>)(<)x(x為定值)—ok【】
（七）插入新變數
在已錄入的資料表中某變數前插入新變數：於某變數處—點右鍵—insert variables，插入新案例，可妨此。
四、explore**過程
用於**一組資料的分布狀況，可得到箱線圖、莖葉圖、奇異值、直方圖、正態分佈檢驗圖、方差齊性檢驗。操作為：
analyze—descriptive statistics—explore—將待分析變數調入dependent list中—將分組變數（如果要按性別分男女**資料）送入factor list中（如無必要對資料分組探索，則不作此項選擇）—在display中選擇both(輸出圖形與統計量)/statistics(只輸出統計量)/plot(只輸出圖形)，再在statistics/plots/option中作相應選擇—ok.【盧data09-03】
五、頻數分布frequencies
(一)一維頻數分布
1.開啟資料視窗後：analyze—descriptive—frequencies
2.從左框中選擇乙個或幾個變數名到variable視窗中。
3.顯示頻數分布表display frequencies tables是預設狀態，如不須頻數分布表，可取消此項。
4.在統計量statistics/圖形型別chart/輸出格式format三項中進行選擇。
（1）選擇所需的統計量
★選擇百分位陣列percentile：重要的有四分位數quartiles(25/50/75百分位數)及其他；
★選擇集中趨勢量central tendency：mean(平均數)/median（中位數）/mode（眾數）/sum（總和）；
★選擇離中趨勢量dispersion：std. deviation/variance/range/minimum/
maximum/
★分布形態distribution : skewness(偏度，為正時，是正偏態分布，當此值大於1時，可以肯定不是正態分佈)/kurtosis（峰度，為正時，比標準正態分佈更尖銳；為負時，比標準正態分佈更低平；標準正態分佈的此值為0）。兩值均接近於零時，則更接近於標準正態分佈。
（2）選擇所需圖形；bar charts(條形圖)/pie charts(圓圖)/histograms(直方圖) （附有with normal curve,帶正態分佈曲線的直方圖）/none(不輸出圖形)；
（3）輸出格式
輸出中有order by排序組，即按變數值公升序排列、降序排列；按頻數公升序排列、降序排列。有page format頁面格式組。【盧data09-01,把最高受教育年限educ和年齡age送入variable欄中，這兩個變數是各自獨立的，即對這兩個變數分別作頻數分析】
(二) 二維或多維頻數分布
1.交叉表（特別是在變數為類別變數時，得到的交叉表適合與卡方檢驗）
在開啟資料視窗的條件下—descriptive statistics—crosstabs—選乙個變數在行變數（row）—選乙個變數作列變數（column）—ok。
如果變數為連續變數，有需要作交叉表，則要求先對變數作離散化處理。例如如果要選擇工資作交叉表的變數之一，則應點選record，然後把工資按小於200,201-400,401-600……等分組。
2.可以利用layer及next/previous使變數間建立不同的層次。（見他條）
3.對上述交叉表可以進行卡方檢驗，也可求出列聯相關係數：在上述條件下：
statistics—chi-squere. 【盧data09-01，以childs（兒童數量）為列變數，送入row中，以occcat80(80年的職業種類)為行變數，送入column中，以region為第一層控制變數，送入layer中；最好先不分層，注意所選的變數都為類別變數】
六、相關分析
相關分析correlation下面有三個子命令：bivariate(兩變數的相關係數)/partial（偏相關）/distance（相似性測度）。
（一） bivariate相關分析：只要把變數名調入（兩個或多個）即可計算相關係數。只是要根據資料性質選擇用那種相關：
pearson相關/kendall』s tau-b/spearman.
2.當事先不知道相關方向時選擇雙尾檢驗；當事先已知相關方向時選擇單尾檢驗。
3.在option對話方塊中可以均值、標準差；也可以選擇叉積離差矩陣和協方差矩陣。（僅當計算pearson相關時） 【盧data09-03,把起始工資salbeging/現工資salary/受教育年限educ/年齡age/工作經驗（月數）jobtime/工作職務等級prevexp等送入vareable欄中，選擇pearson相關】
（二）partial偏相關分析
只需把欲求相關的變數送入variable中，把控制變數名送入controlling中即可。【盧data10-04,控制體重weight，求身高height與肺活量vcp的偏相關。同時對照求身高和肺活量的相關】
七、means過程
由analyze—compare means -means進入means過程。他可以計算有關變數的多項集中趨勢量數和離散趨勢量數。與discriptive過程不同的是，它必須分組求均值，因其目的在於均值比較。
故有因變數與自變數之分。
（一）基本操作
將乙個或多個因變數（要分析的變數）送入dependent list框中；將自變數送入 independent list框中。
（二）自變數的分層
1.兩個自變數放在第一層的操作
將兩個變數（如：***,2個水平；age.3個水平）依次送入independent list框中，控制層（位於兩框之間）顯示layer 1 of 1
此時顯示5個分組的描述統計量（同層自變數的水平相加）
上機操作要點
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