spss主要窗口和菜單

《spss主要窗口和菜單》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、第三講SPSS的主要窗口和菜單1SPSS的3個主要窗口1-1數(shù)據(jù)編輯器窗口（SPSSDataEditor）：用來編輯和顯示數(shù)據(jù)；在此窗口中的文件名稱為*.sav。1-2程序語句編輯器窗口（SPSSSyntaxEditor）：用來編寫各種程序；在此窗口中的文件名稱為*.sps。1-3結(jié)果觀看窗口（SPSSViewer）：顯示統(tǒng)計運算結(jié)果；在此窗口中的文件名稱為*.spo。2SPSS數(shù)據(jù)編輯器的主要菜單2-1File菜單：文件管理New；Open；Save；Saveas；Exit。2-2Edit菜單：編輯Undo；Cu

2、t；Copy；Paste；Clear；Find；2-3View菜單：視圖Fonts；Gridlines；Valuelabels。2-4Data菜單：數(shù)據(jù)整理definevariables；Insertvariables；Insertcase；gotocase；sortcase；selectcase。2-5Transform菜單：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換recode；compute；count。2-6Statistics菜單：統(tǒng)計2-7Graphs菜單：統(tǒng)計圖2-8Utilities菜單：工具附件2-9Windows菜單：窗口2-1

3、0Help菜單：幫助第四講SPSS的單變量描述統(tǒng)計1單變量描述統(tǒng)計介紹A變量的尺度：a定類CategoryScale：只能計次b定序OrdinalScale：計次、排序c定距IntervalScale：計次、排序、加減d定比RatioScale：計次、排序、加減、乘除B變量的統(tǒng)計描述：分布Distribution集中趨勢Centraltendency離散趨勢Dispersion分布平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)離散程度2SPSS的單變量描述統(tǒng)計命令A(yù)Frequencies:頻數(shù)統(tǒng)計Statistics—Summarize—Fre

4、quencies變量值頻數(shù)百分比有效百分比累計百分比中位數(shù)百分比和有效百分比BDescriptives:定距變量描述統(tǒng)計Statistics—Summarize—Descriptives變量名平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值第四講SPSS的雙變量關(guān)系描述統(tǒng)計（一）列聯(lián)與方差分析1、變量關(guān)系概述尋找變量間的關(guān)系是科學(xué)研究的首要目的。變量間的關(guān)系最簡單的劃分即是有關(guān)與無關(guān)。在統(tǒng)計學(xué)上，我們通常這樣判斷變量之間是否有關(guān)：如果一個變量的取值發(fā)生變化，另外一個變量的取值也相應(yīng)發(fā)生變化，則這兩個變量有關(guān)。如果一個變量的變化不引起另一個

5、變量的變化則二者無關(guān)。性別與四級英語考試通過率的相關(guān)統(tǒng)計表述：統(tǒng)計結(jié)果顯示，當(dāng)性別取值不同時，通過率變量的取值并未發(fā)生變化，因此性別與考試通過率無關(guān)。自變量的不同取值在因變量上無差異，兩變量無關(guān)。自變量的不同取值在因變量上有差異，兩變量有關(guān)。因變量自變量表述：統(tǒng)計結(jié)果顯示，當(dāng)性別取值不同時，收入變量的取值發(fā)生了變化，因此性別與月收入有關(guān)。自變量因變量2、雙變量關(guān)系的統(tǒng)計類型3、列聯(lián)統(tǒng)計3-1列聯(lián)表的格式自變量因變量人數(shù)行百分比列百分比總百分比邊緣百分比邊緣百分比條件百分比3-2列聯(lián)分析的原理：自變量發(fā)生變化，因變量

6、取值是否也發(fā)生變化。比較邊緣百分比和條件百分比的差別。4-1）變量關(guān)系強度的含義:指兩個變量相關(guān)程度的高低。統(tǒng)計學(xué)中是以準(zhǔn)實驗的思想來分析變量相關(guān)的。通常從以下的角度分析：A）兩變量是否相互獨立。B）兩變量是否有共變趨勢。C）一變量的變化多大程度上能由另一變量的變化來解釋。4列聯(lián)變量的關(guān)系強度測量4-2）雙變量關(guān)系強度測量的主要指標(biāo)4-3）卡方測量的原理：卡方測量用來考察兩變量是否獨立(無關(guān))。其原理是根據(jù)這一概率定理：若兩變量無關(guān)，則兩變量中聯(lián)合事件發(fā)生的概率應(yīng)等于各自獨立發(fā)生的概率乘積。在列聯(lián)表中，這一定理就具

7、體轉(zhuǎn)化為：若兩變量無關(guān)，則兩變量中條件概率應(yīng)等于各自邊緣的概率乘積。反之，則兩變量有關(guān)，或，兩變量不獨立。示例1515655觀察值邊緣概率邊緣概率期望條件概率99-9-9殘差由此可見，期望值（獨立模型）與觀察值的差距越大，說明兩變量越不獨立，也就越有相關(guān)。因此，卡方的表達(dá)式如下：卡方的取值在0~∞之間。卡方值越大，關(guān)聯(lián)性越強。在SPSS中，有PearsonX2和相似比卡方（LikelihoodRatioX2）兩種。4-4）的改進標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)：為使值有一固定的區(qū)間，便于比較，采用了以下幾個修正：A、φ系數(shù)（Phi）：(

8、0~1),適用于2×2表。B、列聯(lián)系數(shù)（ContingencyCoefficient）：(0~1)，適用任意表。C、CramerV系數(shù)：(0~1)，適用任意表。D、λ系數(shù)(Lambda)：(0~1)，適用任意表。E、Goodman&Kruskal-tau系數(shù):(0~1)，適用任意表。5列聯(lián)統(tǒng)計命令：Statistics—Summarize—Crosstabs