关于SPSS软件的使用

最近由于调研的需要，需要使用spss软件：Statistical Product and Service Solutions，“统计产品与服务解决方案”软件

1.首先是定义变量：

选择左下角“变量视图”，我们调查问卷的每一道题都可以作为一个变量，所以一份问卷有多少道题目就有多少个变量（多选题除外），因而需要进行变量的声明；

以题目表示：

1.? 您的职业是??????

A．在家务农??????? B.经商???????? C.从政????????? D. 其他? ? ? ? ??

名称：变量的名字，可以自己设置，可以设置为问卷题号对应的英文，例如one；

类型：包括以下类型，一般选择数值，用1,2,3,4表示我们的选项A,B,C,D；宽度的话，因为1,4为整数，宽度选择4，小数位当然选择0；

标签：也就是我们每道题的题意了：您的职业是？

值：就是我们具体的每个选项，点击值框右边的省略号按钮；每次填写完点添加，依次添加我们的选项：1—在家务农；2—经商；3—从政；4—其他

缺失：默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“离散缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“一个可选缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项

列：定义列宽，自己设置

对齐：定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式

度量标准：有三种：

度量：对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩等。

序号：对数据进行排序得到的变量，如按成绩先后分为第一、第二、第三、第四等；

名义：对数据进行分类得到的变量，如按性别分为男女，按年龄分为老、中、青；

角色：包含以下六种：

输入：该变量用于输入，系统默认值（如自变量）

目标：该变量将被作为输入目标（如因变量）

两者都：改变量用于输入和输出

无：该数据没有角色分配

分区：该变量用于区分在独立样本中练习、测量和验证时所获取的数据

拆分：该变量被用于拆分PASW统计中的变量

最后，一个变量就定义完成了：

对于开放题，例如

12.您对该问题的看法是：? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?

对于开放题，不需要设置“值”和“缺失”属性，其他同上就可以了

对于多选题：例如

6.? 您觉得学生在网络上会受到哪些不良影响（多选）：???????? ?

A.恐怖主义?????B.色情 ? ? ? ? ? ? C.邪教 ? ? ? ? D.反动宣传

E.暴力 ? ? ? ? ? ?F.不良习惯??????G.诈骗 ? ? ? ? H.其他????????

因为是多选题，所以我们需要对所有选项设置为变量，值的话， 分为1—选中；2—不选中；

如：

ok，到此为止我们就可以将我们整一份调查问卷所有问题都记录为变量~

2.数据的录入：

数据录入的方式有：

1.spss格式的文件（.sav）；

2.读取excel的文件（.xls或.xlxs）；

3.读取文本数据；

4.读取数据库的数据；

数据的录入：可以点击左下角的“数据视图”：

可以看到我们录入的变量

下面的每一行代表一份调查问卷，也就是讲对应选项A,D填写进去下面的表格，当然我们填的不是A,D而是1,4，多选的话，选中对应的选项则填1（我们一开始设定的），否则选2；

ok，到此为止，所有的准备都已完成；

3.数据统计分析：

有了数据，可以利用SPSS的两种分析方法进行分析：数值分析和作图分析。但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择。

1.数值分析：数值分析的过程在菜单“分析”中，包括：

a)报告、描述统计：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。报告和描述统计命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析；

报告：OLAP立方（以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息）、个案汇总（查看或打印所需要的变量值）、按行汇总（行形式输出报告）、按列汇总（列形式输出报告）

描述统计：包括频率（了解变量的取值分布情况）、描述（了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理）、探索（考察数据的奇异性和分布特征）、交叉表（分析事物或变量之间的相互影响和关系）等

b)比较均值：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。

比较均值包括：均值（不同水平下的描述统计量）、单样本T检验（检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异）、独立样本T检验（检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）、配对样本T检验（检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体，如前后的比较）、单元素ANOVA（进行方差分析，检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义）

c)相关：研究变量间密切程度的一种常用统计方式

相关包括了：双变量（研究两个变量间线性关系的程度）、偏相关（它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系）、距离（两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远）

d)回归：寻求有关联（相关）的变量之间的关系

比较常用：线性、曲线估计、二元Logistic

2.作图分析：除了生存分析所用的生存曲线图被整合到“分析”菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在“图形”菜单中

作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单，作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对问卷进行分析的,这样的效果更好.

4.保存结果：

当我们把统计分析的结果保存在一个窗口中，则“输出.spv”的文件中，spss能够提供我们复制、粘贴的需求~