SPSS讲课.docx
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SPSS讲课.docx
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SPSS讲课
第一讲SPSS基本操作
一、SPSS基本操作环境
1.数据编辑窗口
2.结果输出窗口
二、数据的读取与保存
1.读取
主要是.sav文件、.xls文件、.txt文件三种;
以.txt文件导入为例
2.保存
保存为.sav文件或者是xls文件。
三、文件合并
1.纵向合并(练习:
数学成绩A.xls和物理成绩.xls数据)
2.横向合并(练习:
数学成绩A.xls和数学成绩B.xls数据)
横向合并需要注意的地方:
如果两个表中并不是一一对应的关系,而是散乱分布的话,要先按某一指标进行排序,然后进行横向合并。
否则将会匹配错误!
3.为什么要进行这样的合并(与复制粘贴的区别)
运行速度、工作效率
四、数据的转换(联系:
数据合并后的成绩表)
1.计算生成新的有用变量(如:
风险率、利润率等)
好处:
构造任何你想要的但问卷中并未直接呈现的数据。
2.重新分组
3.特定数据的选择
4.数据的拆分
五、数据的建立(以学生问卷.sav的输入为例)
(一)数据输入需要注意的地方
1.数据类型的选取:
数值型or字符串(宽度)
2.标签(显示更直观)
3.值(数值化的过程)
4.度量标准(符合统计标准)
1、“序号”一般是用来定义等级差别的,例如对某个餐厅满意度,就可以用序号来表示,1、2和3分别代表满意,一般和不满意。
2、“名义”一般是用来代表某物的一个属性,没有任何比较排序的意义,只是说这个物有这个属性而已,例如人有男女之分,还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。
3、“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性,例如“职工收入”,“体重”等等。
(二)数据的编辑
1.数据的复制
2.粘贴
3.删除
六、缺失值处理(分析前)
1.均值补差法(分类型数据呢?
)
2.缺失值处理方法有许多,比如:
临近点均值、临近点中位数、线性趋势等定量数据补插方法,而问卷分析绝大多数是定性分析,这里不过多一一展开这些方法,只讨论一些定性数据补差方法。
3.视具体情况选择方法
七、基本统计分析
(一)频数分析&绘制各类统计图(一线职工收入调查问卷汇总.sav)
(二)描述性分析
(三)列联表分析
嵌套表格。
。
。
。
。
。
。
(四)关于多选题的分析(回去思考:
如果选项超过10项怎么办?
!
)
依次类推,直到所有的选项都拆分完毕
算法:
选项=index(string(变量,fx),”y”)>0
其中x为总的选项数量,y为所分析选项的编号。
多重响应。
。
。
。
八、卡方检验(在之前做的交叉表中)
原理:
举例投骰子……特点:
定性数据的分析目的:
两组数的独立性检验
SPSS结果怎么分析。
。
。
。
原假设相互独立,这里根据sig值大于0.05应接受原假设,认为两者互不影响,即相互独立。
设H0:
R=0
H1:
R≠0
经检验,卡方值=8.690,自由度=4,显著性概率SIG=0.069>0.05不通过显著性检验,故接收原假设,拒绝备选假设,即R=0,两者相互独立。
注意:
辛普森悖论的发生。
(有时间讲)
九、对应分析(一线职工调查数据汇总.sav)
对应分析结果:
十、信度分析(多用于量表分析)
调查问卷为一次性问卷,在调查时采用不记名调查,所以不重复调查,为此在设计问卷时为了检验被调查者的数据是否可靠,我们需要设计少量的相似题,这样在收回的调查问卷中我们把这些作为检验样本,来检验两组答案的一致率,就可以检验被调查者的调查数据是否可靠,一致率大于80%,则数据基本可靠。
例:
比如设计这样的两组问题:
10.你购买体育用品的具体因素(多选)
A品牌B价格C款式D质量E面料F时尚G其他
11.。
。
。
。
12.。
。
。
13.。
。
。
14.你购买体育用品时哪些因素会使你改变原来的购买决定(多选)
A品牌B价格C款式D质量E面料F时尚G其他
结果主要看:
Alpha统计量0.8以上一致性较好。
十一、生存分析(生命表分析.sav)
十二、问卷调查分析需要注意的地方
1.数据类型,绝大多数问卷收集的数据为定性数据,所以各类方法都要符合数据的要求。
比如:
线性回归、因子分析、主成分分析、相关分析都基本用不上,甚至连方差分析也不能用,取而代之的是卡方检验。
2.问卷初步调查,问卷设计时注意问卷效度问题。
在初步调查可以反复修改。
3.尽量避免设置开放题。
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