用SPSS做数据分析？先弄懂SPSS的基础知识

一、SPSS特性

易用性强：操作界面极为友好，操作简单

　　　　　良好的帮助系统和自学系统

为高级用户提高编程能力

功能强大：成熟的统计过程

　　　　　完美的图形处理功能

提供多种数据准备技术

兼容性好：数据输入：Excel、lotus、Oracle、SQL server、access、 dBASE、文本

数据输出：Word、HTML、XML、Excel、PowerPoint、PDF

二、数据的编辑

（一）常量

1、数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；

2、字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号；

3、日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数进行转换；

（二）变量

1、变量名长度不能超过8；

2、三种基本的类型：数值、字符和日期；

3、可以在variableview界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式；

（三）变量的测试方式

1、Scale：定距变量，如：身高、体重等；

2、Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等；

3、Nominal：定类变量，如：性别、民族等；

（四）操作符与表达式

1、三种基本的运算：数学、关系和逻辑

2、数学运算符：+– * / ** ()

3、关系运算符：>>= < <= = ~=

4、逻辑运算符：&(AND)|(OR) ~(NOT)

5、三种运算对应三种表达式

（五）常用的数据操作命令

1、Data->SortCases

2、Transform->RankCases
3、Transform->Count
4、Transform->Recode
5、Transform->Automatic Recode
6、Transform->Compute
7、Data->Transpose
8、Data->Split Files
9、Data->Merge Files

（六）Compute

1、数值型：computenum1=value.

2、字符型：StringA(a11).compute a=’hello world’.

3、日期型：computedata1=date.mdy(month,day, year).

（七）Recode

1、recodevariable name(old value=new value).

2、recodevariable name(old value=new value) into new variable name.

3、字符型变量使用auto recode

（八）Splitfile

1、有的时候需要对变量做些分组的分析，但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令；

例如使用 Descriptives 做描述性分析，如果想分年龄做分析，这样就可以用年龄变量作为分组变量；

2、可以看到这里的Split其实是分组，而不是拆分文件；

3、analyzeall case分析所有的样本，不产生分组；

4、comparegroups产生对比分析组；
5、output by groups分组输入分析结果；

（九）MergeFile

1、addcases 合并变量相同，但是case不同的文件；

2、addvariables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集；

（十）数据的分类汇总

1、使用Aggregate命令

2、指定分类变量对观测量进行分组，对每组观测量的各变量求描述统计量；

3、检查重复的数据

4、使用identifyduplicate cases

5、数据的加权

6、使用weightcase

7、选取一定的case进行分析

8、使用selectcases：在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令；

（十一）常用的数学函

1、取绝对值：abs（数字型表达式）

2、求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用，如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样；

3、四舍五入函数：rnd（数字型表达式）

4、开方函数：sqrt（数字型表达式）

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课程特色

1、结构有层次、内容全面、通俗易懂，通过SPSS工具一步步带您走进数据分析的世界，探索数据分析的价值，让数据分析变得既简单又有趣。

2、从工作实际问题出发，总结并提炼工作中SPSS经常用到并且非常实用的数据处理、数据分析实战方法和技巧。

3、力求通俗易懂的介绍数据分析方法与技巧，在不影响学习理解的前提下，尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式

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