文章目录

• 数据
• 变化
• 分析
• 一般线性模型
• 切题
• 返回
• 资源目录

说起统计软件，最经典的应该是SPSS软件。这款强大的综合分析软件将为用户带来更快、更有效、更深入的数据挖掘功能。它比电子表格、数据库或标准多维工具更实用、更方便。任何从事科研的人，如果学统计学，都必须学会SPSS软件的使用。

数据

案例排序:在数据视图中对案例进行排序，点击可以选择具体的排序规则。

变量排序:在变量视图中对变量进行排序，点击具体规则进行选择。

转向:行和列相互转向。

合并文件:有两种文件可以合并。添加一个案例可以实现两个文件的纵向合并，添加一个变量可以实现两个文件的横向整合。

重构:通过把一个表的几个变量改成同一个变量来实现表的适当转换等。

汇总:按类别汇总数据，比如三个班的学生成绩表。您可以按班级将学生成绩的平均值汇总到另一个表中，该表将按班级显示学生成绩的平均值。

文件拆分:实现输出图形表的合理拆分。例如，一家公司有8个部门，现在要求按性别比较各部门员工的工资。理论上我们用的是选择案例(见下文)，逐个选择性别和部门需要2*8的运算，从而画出2*8的图表。

通过拆分文件，此时可以选择比较组或者按组组织输出，然后按部门和性别分组。使用下面描述的数据可以达到预期的效果。

选择案例:在表单中选择符合条件的案例，然后进行相应的操作。点进去之后会有各种选项，比如先满足什么条件再选，随机选百分之几等等。

变化

重新编码成不同的变量:可以将原有的变量或者变量的范围重新定义成新的变量，比如某个现有班级的学生成绩，要求分心50-70分、70-90分、90-100分的学生比例，以及平均值。现在可以用重新编码成不同的变量，将上述范围重新编码成新的变量(名称可以自己任意选择)。具体操作点进去之后更清楚了。

计算变量:重新计算原变量生成新变量，例如原变量乘以10生成新变量等。生成的变量名可以自己选择。

分析

描述统计:实现表格中各类变量的描述统计。

频率:实现变量的频率统计，统计显示可以显示其平均值等。你可以选择用条形图或其他图形来描述它。比如对于各部门的工资，你可以描述各部门的平均工资或其总体比例。

描述:详细描述一个变量，如一个变量的平均值、峰值和中值。对于上面的频率，重点描述了变量的某个属性的份额，也就是频率。

探索:实现因子列表对因变量列表的描述，例如划分部门(此时部门是因子列表中的元素)，绘制直方图、茎叶图或对各部门的相关数据进行统计运算，一次运算即可达到显示所有部门的效果。

比较平均值:参数测试变量的平均值。

单样本T检验:检验和判断某一已知数据与其他给定数据之间是否存在显著差异，比如给定2010年全国平均消费量，现在给定2011年各地区平均消费量。可以用单样本T检验来比较两年的平均消费是否存在显著差异(进行该检验时，最后会自动计算出2011年全国的平均消费)。

独立样本t检验:实现独立样本的均值显著差异检验(两组样本的病例数可以不同，病例顺序可以随意调整)。比如有两种投资，需要比较其对应的投资是否有显著差异。检验变量是投资额度，分组变量是投资类型。

配对样本t检验:两个配对样本均值的显著性差异(两组样本数必须相同，两组观察值的顺序一一对应，不能随意改变)。比如两份问卷，填写给同样的人，每份问卷对应得到的相应分数。现在比较一下这两个问卷的平均分有没有差别，也就是选择这两组作为对应的匹配组。

比较独立样本和配对样本:注意上述描述的适用条件。如果两者都可以应用，就要根据已知数据的形式来选择。其实我感觉两个实现效果差不多。

单因素方差分析检验:当多个因素可以决定某个变量时，它们对该变量的影响是否存在显著差异，例如有两种以上的投资类型。现在需要比较投资类型对应的投资是否存在显著差异。此时，在使用这种测试方法时，因变量列表是投资额度，因子是投资类型。

感官独立样本检验与单因素检验相似，只是独立样本检验有两组分组变量，单因素检验至少有两个因素。

一般线性模型

单变量:研究两个或两个以上的控制变量是否对观察变量有显著影响。比如比较工人和机器(包括三类机器和四类工人)对产出的影响。这时候因变量是产量，固定因素是工人和机器，可以根据产量进行比较。

这时，如果有工人和机器之外的第三个变量影响产量，为了消除这种影响，我们只需要考虑工人和机器对产量的影响。这个时候我们只需要把这第三个变量作为协变量。

切题

双向量:检验两个变量是否相关:比如检验身高体重的相关性。这时候也可以先画一个散点图。点进去之后可以自由选择具体的测试功能什么的。

偏相关:在检验两个变量是否相关时，由于受到其他变量的影响，很难通过相关系数得到具体准确的结果。这时候就需要消除这个变量的影响。例如，在考察商业投资与地区经济增长的相关性时，游客的增长会对此产生影响。因此，在进行偏相关检验时，变量为商业投资和地区经济增长，控制变量为游客增长，这样就可以消除游客增长对检验的影响。

返回

线性:实现因变量和自变量之间的线性回归关系，或者给出具体的线性回归方程。比如得出工资和工龄的线性关系，其中因变量为工资，自变量为工龄。

当然，自变量也可以是多个。比如有影响工资的工作。在求多个自变量与因变量的关系时，只需在自变量中填入多个自变量即可。但是，这里需要将因变量的原始输入改为step(自变量只有一个时，选择step)。

曲线估计:当两个变量之间的关系不能用线性表示时，可以转化为曲线估计。你可以先得到这两个变量的数据的散点图，然后根据散点图估计近似的曲线关系:比如二次或对数关系。比如求工资和工龄的关系，进入曲线估计后，选择工资为变量，工龄为变量。根据散点图选择以下模型。结果输出后，可以清楚地比较哪条曲线拟合得最好等等。

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