SPSS上机指导题库.ppt

* 社会科学中通常不区分定距和定比，统计上两者的差异也不大。定类变量只能计算频数和频率，例如，男女人数百分比或者频数，SPSS中定类变量可以是字符型也可以是数值型，使用定类变量进行分类时要注意穷尽和互斥的原则。定序变量除可以计算频率外，还可以用于计算累计频率。如对q9可以把非常满意和比较满意的合并成满意的比例。可以有高测量尺度的变量向地测量尺度的变量转换，但是过程中会损失部分信息，但是反过来是不可以的。 * 数据录入规则，一般一个观测数据占一行，一个测量指标或者影响因素占一列。 * 数据录入规则，一般一个观测数据占一行，一个测量指标或者影响因素占一列。 * * Spss中数据管理的功能集中在data和transform菜单中。Compute=阅读写作能力的平均得分；recode学生英文阅读能力分级 * 调合平均数，X的倒数的平均数 * 集中趋势，离散趋势、分布特征指标，参数估计 * 茎叶图可以看成是直方图倒过来，因为每片叶子代表两个cases，代表半个叶 * 频率/百分比的重要意义，表明相对大小。对有序变量进行统计分析的时候，还常常用到累计频数和累计百分比。表明大学学历一下的有多少人。 * 分类变量不能进行四则运算 * * 2．结果说明与分析 (1)输出结果说明 第一栏：方差来源，包括组间变差Between Groups；组内变差：Within Groups和总变差Total。 第二栏：离差平方和，组间离差平方和为20538.698，组内离差平方和为652.159，总离差平方和为21190.858，是组间离差平方和与组内离差平方和相加之和。 第三栏：自由度，组间自由度为3；组内自由度为15；总自由度为18。 第四栏：均方，是第二栏与第三栏之比。组间均方为6846.233，组内均方为43.477。 第五栏：F值，是组间均方与组内均方之比。 第六栏：F值对应的概率值。针对假设H0：组间均值无显著性差异(即四种饲料对猪体重的增加的平均值无显著性差异)。计算的F值157.4668，对应的概率值为0.000。 * (2)结果分析 根据输出的p值为0.000可以看出，无论临界值取0.05，还是取0.01，p值均小于临界值。 因此，否定H0假设：四种饲料对猪体重均数有显著性意义，结论是四种饲料对猪体重的增加明显作用不同。根据该结论选择饲料，犯错误的概率几乎为0。 * 线性相关分析 双变量的积矩相关系数 相关系数的检验 散点图 * 相关分析 -实例分析一 对1962—1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量进行线性相关分析，数据编号data08。变量包括：income国民收入(亿元)，deposit城乡居民储蓄存款余额，number序号，year年份。 1．选择分析变量 按Analyze-Correlate—Bivariate顺序展开Bivarite Correlations二元变量相关分析主对话框。在变量表中选择要求相关系数的两个变量deposit和income。然后，鼠标单击向右箭头按钮，将选择的变量移至Variables矩形框中。 从主对话框中可以看出对Correlation Coefficients相关系数系统默认Pearson，即皮尔逊相关，只有等间隔测度的变量才使用这种相关分析。对Test of Significance显著性检验系统默认Two—tailed，即双侧T检验；要求显示实际的显著性水平(Display actual significance level)。 * 2. 二元变量相关分析的选择项 (1)分析方法选择项：主对话框中Correlation Coefficients栏中列出了三种相关系数，对应着三种分析方法： ①Pearson皮尔逊相关复选项，调用Correlation过程计算连续变量或是说等间隔测度的变量间的相关分析。 ②Kendalls tau—b肯德尔t—b复选项。 ③Spearman斯皮尔曼相关复选项。 (2)选择显著性检验类型 ①Two-tailed双层检验选项。当事先不知道相关方向(正还是负)时选择此项。 ②One—tailed单尾检验选项。如果事先知道相关方向可以选择此项。 (3)Flag significant Correlations复选项，如果选中该项，输出结果中在相关系数右上方使用“*”表示显著性水平为5%；用“**”表示其显著性水平为1％。 * 3．Options对话框中的选择项 在主对话框中鼠标单击Options按钮，展开Options对话柜。 (1)统计量选择项 在Statistics栏中有两个有关