spss期末复习总结

总结是一种事后记录方式，针对于工作结束情况、项目完成情况等，将整个过程中的经验、问题进行记录，并在切实与认真分析后，整理成一份详细的报告。如何采用正确的总结格式，写出客观的总结呢？以下是小编整理的关于《spss期末复习总结》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

第一篇：spss期末复习总结

常用统计方法(SPSS)期末考试题型总结

SPSS期末考试题型总结

一、 单样本t检验(单个正态总体的均值检验与置信区间)(P48)

1、题目类型：某糖厂打包机打包的糖果标准值为问：(1)这天打包机的工作是否正常?

(2)这天打包机平均装糖量的置信区间是多少?

，给出一系列抽取值。

2、操作：(1)Analyze Compare mean One-Sample T Test (2)将左边源变量X送入Test Variable(s)中，在Test Value中输入

3、结果分析：若Sig.>0.05，接受假设，即没有显著性差异

若Sig.<0.05，拒绝假设

，即有显著性差异

置信区间(100+Lower，100+uppper)

二、 两个样本t检验(两个正态总体的均值检验与置信区间)(P50)

1、题目类型：从A批导线抽取4根，从B批导线抽取5根。

问：这两批导线的平均电阻是否有显著差异?并求

的置信区间。

2、操作：(1)Analyze Compare mean Indepvendent Sample T Test

(2)将检验变量x送入Test Variable(s)，将分组变量group送入Grouping Variable (3)选按钮define GroupsUse specified values，分别输入1和2.

3、结果分析：(1)若F显著性概率Sig.>0.05，接受假设

性差异，即可认为两组方差是相等的

(2)若t显著性概率Sig.2-tailed>0.05，可以得出A、B两批电

线的电阻值没有显著差异。

，两组方差没有显著

三、 单因素方差分析(P54)

1、题目类型：6种不同农药在相同条件下的杀虫率。

问：杀虫率是否因农药的不同而有显著性差异?

2、操作：(1)Analyze Compare mean One-Way ANOV

(2)将源变量x送入Dependent List(因变量)，将类型变量kind送入Factor.

3、结果分析：(1)若Sig.>0.05，接受假设，即没有显著性差异

(2)若Sig.<0.05，拒绝假设

，有显著性差异，此时进一步操作：

继续操作：(a)Options Homogeneity of variance test (b)Post HocLSD

四、 双因素方差分析(P62)

1、题目类型：三种浓度，四种温度的每一种搭配下的产品产量。

问：试检验不同浓度，不同温度以及它们之间的交互作用对产量有无显著影响?

2、操作：(1)Analyze General Linear Model Univarate

(2)测试变量(产量)送入Dependent Variable，因素变量(温度、浓度)一起送入Fixed Factor

3、结果分析：(1)若A因素Sig.>0.05，则A因素对产量无显著性影响，反之

(2)若B因素Sig.>0.05，则A因素对产量无显著性影响，反之。

(3)若A*B因素Sig.>0.05，则A与B的交互作用对产量无显著性

影响，反之则反。

4、注意：(1)输入数据时注意排版，因素A、B的分类。

(2)不考虑交互作用时， Model Custom，把要考虑的a、b等因素送入右边;考虑交互作用时，Model Full factorial

五、 一元线性回归模型(P71)

1、题目类型：某公司科研支出x与利润y的表格

问：求出线性模型，并检验该模型是否显著以及给出模型的标准误差

2、操作：(1)作图Graplsscatter/potsimple scatter,判断为线性。

(2)Analyze Regression Linear (3)将因变量y送入Dependent，将自变量x送入Independent

3、结果分析：(1)B列的数值为回归系数，其中Constant为常数项。Y=20+2x (2)若Sig.<0.05，则***显著不为0，***是一个重要变量。

六、 多元线性回归模型(P76)

1、题目类型：课本例子

问：试求y对x1,x2,x3,x4的最佳线性模型。

2、操作：(1)作图Graplsscatter/potsimple scatter,判断为线性。

(2)AnalyzeRegression Linear

(3)将因变量y送入Dependent，将自变量x1,x2,x3,x4送入Independent (4)若enter模型不好，则进行逐步回归法,选Model stepwise

3、结果分析：(1)R值越接近1，模型越好。

(2)F值显著性概率Sig.<0.01,回归模型非常显著。

(3)若Sig.<0.05，则***显著不为0，***是一个重要变量。

4、预测：AnalyzeRegression Linear save 选Unstandardized(预测值)，或选Individual(区间值)

七、 曲线回归模型(P88)

1、题目类型：对200只鸭进行试验，得到周龄x与日增重y的数据。

问：求出线性模型，并检验该模型是否显著以及给出模型的标准误差

2、操作：(1)作图Graplsscatter/potsimple scatter,判断曲线类型。

(2)AnalyzeRegression Curve Estimation

(3) 将因变量y送入Dependent，将自变量x送入Independent (4)在Model中，选Quadratic(二次曲线) 或其他

3、结果分析：(1)R值越接近1，模型越好。

(2)F值显著性概率Sig.<0.01,回归模型非常显著。

八、 相关分析(P93)

1、题目类型：13名男生的身高与体重表。

问：试研究x与y的相关性。

2、操作：(1)Analyze correlateBivariate

(2)将源变量x、y送入Variables

3、结果分析：若Sig.<0.01，说明非常显著，即身高与体重的相关性非常强。

九、 卡方检验(拟合度检验)(P103)

1、题目类型：200个观察数据，包含组下限和频数的表。

问：试检验该数据是否服从[0,1]上的均匀分布?

2、操作：(1)定义变量x，为组下限或上限。注意输入方式

(2)确定Weight为频数变量，Data Weight Class Weight cases by，将变量Weight送入Frequency Variable. (3)Analyze Nonparametric testChi-Square (4)将检验变量x送入Test Variable

3、结果分析：Sig.>0.05，故认为从该表抽取的数据服从[0,1]上的均匀分布。

十、 K-S检验(独立性检验)(P112)

1、题目类型：从车间中抽取50个样本，得到纤维强力指标。

问：试检验纤维强力指标是否服从正态分布?

2、操作：(1)Analyze Nonparametric test 1-sample K-S test

(2)将检验变量x送入Test Variable List,选Normal(正态分布)

3、结果分析：Sig.>0.05，故认为纤维的强力指标服从正态分布。 十

一、列联表分析(P132)

1、 题目类型：研究两类病人与自杀情绪之间有没有某种连带关系

2、操作：(1)输入数据，注意形式。确定f为频数变量，

Data Weight Class Weight cases by， 将变量f送入Frequency Variable. (2)AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs

(3)把患者类型[kind]送入Row(行)，把自杀情绪[emotion]送入Column(列) (4)选StatisticsChi-Square

3、结果分析：若Sig.>0.05,接受，故认为患者类型和有无自杀情绪是相互独立。

【注意】：

1、怎样区分双因素方差分析和列联表分析? 答：提问的方式不一样。

双因素方差分析：***是否有显著影响。 列联表：***是否独立。

第二篇：SPSS学习总结

学习SPSS感想

以前学统计学的时候就听老师讲过SPSS有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为SPSS很神秘。通过这个学期周老师的课让我对此清楚了许多，也学到了SPSS强大的统计功能，更加让我明白了SPSS与Excel的区别。

SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。

在学习SPSS期间，我主要遇到的问题是后面几章，SPSS的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。

在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。

在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等 。在学习回归分析的过程中，对DW可检验的含义不理解，不记得对应的DW表示的残差序列的相关性。对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。

学习聚类分析中，变量的选择分不清，无关变量有时会引起严重的错分，应当只引入在不同类间有显著差别的变量，尽量只使用相同类型的变量进行分析 。 分类数不明确，从实用角度讲，2~8 类比较合适。掌握了K-means Cluster 分析，样本量大于100时有必要考虑，只能使用连续性变量。

学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解释性。

学习了SPSS后，我不禁想到了SPSS与Excel的区别，这一点是针对像我这样开始只懂得用EXCEL的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一些可以互补的地方。但是SPSS又比Excel更加强大：

一、图型的表现力是SPSS的主要优点之一

应该说，Excel的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，SPSS就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。

二、通过SPSS检验方差齐性和数据分布

假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即

1.样本方差齐性

2.样本总体呈正态分布

在Excel中，提供了F检验来检验方差齐性问题，也就是可以先通过F检验确定方差齐性与否来选择下一步用哪个T检验或方差检验分析工具。但只要数据多于二组则无从下手;通过描述统计大约能从峰度和偏度来了解样本的分布实际工作中，只要分布单峰且近似对称分布，也可应用，但要具体确定样本的分布也有难度。这二个问题在SPSS就可以解决

最后，在感叹它的方便与快捷的同时，对软件开发人员的智慧到了肃然起敬的地步。一直觉得计算机语言是最难的一门外语。虽然本科时曾经对这种逻辑性很强的东西很感兴趣，并在编程课上取得不错的成绩，但一直觉得这似乎不是我能掌控的东西。SPSS的神奇之处在于，它省去了使用者巨大的计算量，并提高准确性。它开发了开发者的智慧，却弱化了使用者的大脑。

第三篇：SPSS检验步骤总结

检验步骤总结：

1、 t检验

2、 方差分析

3、 卡方检验

4、 秩和检验

5、 相关分析

6、 线性回归

1、 t检验(要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验)

(1) 单一样本t检验

数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST

(2) 独立样本t检验

数据特征：两个独立、没有配对关系的样本(有专门变量表示组数) 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果，判断查看的数据是哪一行!

(3) 配对样本t检验

数据特征：两个不独立的，有配对关系的样本(没有专门变量表示组数) 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果

检验步骤：

(1) 正态性检验1(有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行) (2) 建立假设(H0：。。。。来自同一样本。 H1：。。。。不来自同一样本) (3) 确定检验水准

(4) 计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法，注意独立样本t检验要先注明方差分析结果)

(5) 确定概率值P (6) 得出结论

2、 方差分析(要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验)

(1) 单因素方差分析

数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本(有专门变量表示组数，且组数大于2)

方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择 homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论!(>0.1)

(2) 双因素方差分析 1 正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test 数据特征：有三列数据，1列是主要研究因素，1列是配伍组因素，1列是研究数据。 方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里的custom，type是main effect，注意把两个因素选择为fixed factor)

检验步骤：

(1) 正态性检验(有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行) (2) 建立假设(H0：。。。。来自同一样本。 H1：。。。。不全来自同一样本或全不来自同一样本)

(3) 确定检验水准

(4) 计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法，注意单因素方差分析要先注明方差分析结果)

(5) 确定概率值P (6) 得出结论

3、 卡方检验

(1) Crosstabs 数据特征：单个或多个样本率的比较。加权数据有三列数据，注意将最后一列数字加权(其不参与运算，仅是说明前两列数据的数量)。不加权数据有两列。其中运算列中通常第一列表述组数，可以大于二;第二列表述阳性或阴性，通常为1或2。

检验方法：ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框

得到检验结果后，根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行(详见课件) 如果要看有无线性趋势，直接查看linear行

(2) 非参数检验

数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性，那么两种手段的阳性结果都要被剔除，此时选择非参数检验(具体理论不详)

检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框

检验步骤：

(1) 建立假设(H0：。。。。来自同一样本。 H1：。。。。) (2) 确定检验水准 (3) 计算统计量(注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取)

(4) 确定概率值P (5) 得出结论

4、 秩和检验

T检验以及方差分析中，不满足条件的资料，可以进行秩和检验即非参数检验获得结论(参数检验以及非参数检验范围详见课件)，依据特征可以分为4类 (1) 两独立样本 数据特征：两列，类似独立样本T检验，一列表明组数，一列是数据 检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV (2) 两配对样本

数据特征：两列，类似独立样本T检验，分别是不同组数据

检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon (3) 多组独立随机样本

数据特征：两列， 类似单因素方差分析

检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选 Krushal—Wallis H (4) 多组配对样本

数据特征：多列，1列说明分组，其余多列都为数据

检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman

检验步骤：

(1) 建立假设(H0：。。。。来自同一样本。 H1：。。。。) (2) 确定检验水准 (3) 计算统计量 (4) 确定概率值P (5) 得出结论

5、 相关分析

(1) 制作散点图：

数据特点：双变量，两列数据

方法: graphs------scatter，可利用双击左键方式选择绘出相关直线

(2) 双变量(正态分布且连续)相关性分析：

数据特点：双变量，两列

计算方法：一定要检验正态性，首先对两者进行正态性检验，两个正态结果 CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson

(3) 等级资料相关性分析：

数据特点：明显等级资料，三列(一列是编号，但不入计算) CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman

(4) 双变量(非正态。。。)

数据特点：检验后非正态 CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall 检验步骤： 非等级资料：

(1) 正态性检验 (2) 计算相关系数r (3) 建立相关系数的假设检验(H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p≠0，两变量间有直线相关关系)

(4) 确定检验水准(a=0.05)

(5) 计算统计量(其实表中会直接给出) (6) 确定p值

(7) 得出结论 等级资料：

(1) 计算相关系数r (2) 建立相关系数的假设检验(H0：p=0, H1：p≠0，) (3) 确定检验水准(a=0.05)

(4) 计算统计量(其实表中会直接给出) (5) 确定p值 (6) 得出结论

6、 一元线性回归(需建立拟合方程)(是否需要正态检验、相关分析铺垫?)

数据类型：类似相关分析

计算方法：regression-linear-勾选好后，选enter模式 拟合步骤：

1) 计算回归系数(系数表内看，通常<1)

2) 对回归系数b进行假设检验(系数表内，最后1列)

3) 建立回归方程(系数表内)

yabx或y01x4) 评价回归方程(模型汇总表内R2)

bb

第四篇：期末复习经验总结

如何高效的进行期末复习?

期末考试临近，期末复习就成了取得良好成绩的关键，那么如何进行期末复习呢?下面就期末复习所要完成的任务和如何提高复习效率谈几点想法，供同学们参考。

复习不是简单的机械重复，是一个阶段性的巩固验收和进一步系统提高的过程。期末复习主要是对已学过知识的复习、巩固，将平时分散学习的知识分门别类地进行分析综合，系统归类和延伸的过程。

一、期末复习的任务主要有五个方面：

1、查漏补缺

通读，读懂教材，对知识进行查缺漏，对薄弱处进行重点强化。

2、加深理解，巩固吸收

把有关知识放到本学期所学内容中，去定位、理解。

3、构建体系

对知识举行系统整理归纳，形成自己的知识框，使知识系统化，真正成为自己知识链条的一个有机组成部分。

4、强化记忆

以适合自己认知水平和知识基础的方式浓缩记忆。

5、力求规范

在解题思路、方法、过程方面力求简捷规范，在书面表达和卷面形式上做到简洁规范，提升应用技能技巧，使知识融汇贯通。

二、如何提高复习效率

提高复习效率，要解决好四个问题：一是目标，二是态度，三是方法，四是处理好几个关系。

1、确定自己期末的奋斗目标和信心

有目标才有动力，人的一生是在不断追求和达成不同阶段人生目标的拼搏中走过的。中学生要善于树立自己不同时期的奋斗目标或追赶的对象，这叫“捕捉”目标，自我驱动。

我们知道，学习效率是多种因素综合作用的结果，但不同时期都有影响自己学习的主要动因或牵引目标。不同的学生，或同一个学生在不同的时期，影响其学习效果的因素往往不尽相同。要想提高学习效率，就要善于“捕捉”影响自己学习的主要因素，并加以强化，就可以使学习效果不断提高。现在你学习的近期目标应该是最真实的也是最功利的，就是考出一个好成绩，让家长脸上有个笑模样，让自己有个好心情，让假期过得更自由、更愉快潇洒。

既然，你确立了近期的目标，就要制定可行的计划，下定决心去实施。这样在目标的牵引和决心驱动下的主动学习，往往“事半功倍”的效果。学习的实践证明，学习的任务明确，方向性越明确，就能发掘出各种潜力，从而取得较好效果。而且现在的两周的刻苦的学习“短痛”，可以在一定程度上避免今后一个时间段，至少即将到来的假期的“长痛”。

2、要有复习的紧迫感

同学们思考一个问题：什么时候你的学习效率比较高呢?赶作业的时候;考试之前;为应付课堂老师的提问，在课间十分钟，突击时效率高。这是为什么呢?因为这时的学习任务是具体、明确的的，时间是有限的，完成任务与否的后果是“严重”的。所以，这时注意力十分集中，学习效率就高。因此，要提高复习效率，每名同学都要有学习和复习的紧迫感。请同学们算一笔帐，从现在到期末考试还有几天?期末文化考试科目是多少科?每科教材有几本?一共多少本?这样大致一算，你就会发现，对于你来讲真是时间紧、任务重、压力大呀!

要有紧迫感，就必须有计划，就要给自己划定每天的任务，提出具体的学习要求，这样就会增强复习的目的性和紧迫感，进而提高复习的效率。时间紧、任务重，要取得胜利还必须做到“收心”和“聚力”。人的成长，是阶梯式的。每一个阶段都需要自我调控和爱好取舍，人的爱好是广泛的，但精力是有限的，不同阶段有不同的工作中心，近期你的中心工作就是复习备考，就是要集中精力，全身心的投入到复习备考中去。如，上课集中精力听讲和思考，做作业时不吃零食、不说话，暂时收敛起你的兴趣和爱好，什么小说呀、卡通啊、MP3啊、篮球啊等，不要做现在不应该做的事，集中精力学习教材上的基础知识，不要过多地学习现在不该学的东西等等。

3、提高知识掌握的准确性记忆能力是关键

要提高知识掌握的准确性，记忆水平是关键。记忆在学习中具有基础性的作用，没有记忆，学习就无法进行，因为学习是以记忆为基础的脑力劳动，记忆是一切脑力劳动之必需。法国作家伏尔泰说：“人，如果没有记忆，就无法发明创造和联想。”就同学们的情况看，现阶段影响你成绩的关键因素之一是记忆水平的高低。

记忆水平的高低，主要看能不能再认，能不能回忆再现和能不能复做，以及再认、再现、复做的质量。如，解答一道选择题，当看完题目之后，答案还没有在头脑中出现，但一看供选择的答案，立刻认出其中有一个是该题的答案。这种感知过的事物出现在眼前时，能够认识它们的现象就叫再认。至于经历过的事物不在眼前，也无人提示，但能独立地再现出这一事物的印象，这种现象叫回忆。这种情况在学习中比比皆是，如背诵课文、记单词、写化学方程式、使用公式解题等等。学过的动作，在需要时能准确地重复做出来，叫做复做。能“回忆”出来，反映了较高的记忆水平。记忆水平的高低，很大程度上影响着人脑智力活动的质量。

要提高记忆水平，就要有“记住”的紧迫感和“一定能记住”的信心。很多学生有这样的体会：课堂提问前看书，记忆效果比较好;考试之前学习，记忆效果比较好。其原因在于记忆的目的明确，因为害怕记不住，直接影响学习成绩。这种非记住不可的紧迫感，使得记忆的效果大大提高。一些学生总抱怨自己的记忆能力太差，其实根本原因在于学习的任务不明确、目的不端正，缺乏强大的内驱力。因此，就没有“一定要记住”的紧迫感，注意力就不容易集中，使得记忆效果很差。同时又缺乏“一定能记住”的信心，结果就更加记不住了，形成恶性循环。有了“一定要记住”的认识，又有了“一定能记住”的信心，记忆的效果一定会好的。

从知识内容上看，记忆方法主要有意义识记和机械识记两种。意义识记，就是要理解事物的意义，并利用过去的知识和经验来记忆方法。如，对原理、定义、定理、法则的记忆要靠意义识记;机械识记，是不需要理解事物的意义或不需要利用过去的知识和经验，只靠对事物的重复来记忆的方法。例如对历史年代、人物名称、山的高度、外语单词、元素符号的记忆，大多数靠机械识记。

不同年龄，两种记忆方法在记忆中所占的比例也是不同的。机械识记在记忆中所占的比例，小学一年级是72%，初二是 55%，高二是 17%。意义识记在记忆中所占的比例，小学一年级是 28%，初二是 45%，高二是83%。可见，随着年龄的增大，你们记忆中的意义识记所占的百分比越来越高，而机械识记所占的百分比则越来越低。意义识记对中学生，尤其是高中生是非常重要的。

意义识记的办法很多，我们可以根据个人的理解和对知识储备情况，用不同方式去记忆和掌握知识。如，通过理解抓住了新旧知识间的联系的方法，它使新知识有了支撑点，不仅便于记得牢固，而且还可以使旧知识得到新的理解;

理解基础上，将知识系统归纳的方法，它使所要记忆的内容纳入知识的体系之中，成为整体的一部分，这样就更容易记忆了。

有时要记忆的事物实在无法找到有意义的必然联系，为了便于记忆，还可以人为地运用表面的联想或谐音记忆方法也可以把要记的内容变成口诀来背颂方法等等。

方法虽然是多样的，但是要想提高记忆质量，必须充分运用各种感官来参与记忆。实验证明：在单位时间内，依靠听觉获得的知识，可以记忆其中的15%，依靠视觉获得的知识，可以记忆同一内容的25%，而将视觉听觉器官结合起来可以记忆同一内容的65%。多种感官聚力，完成任务的质量一定会是高的。

4、复习备考中要处理好几个关系

(1)把握好复习中“质”和“量”的关系

复习不能只看遍数和数量，重在提高效率和质量。把握好复习中“质”和“量”的关系，也是提高复习效率的一个主要方面。要多在质上做文章，少在量上搞消耗。在学习效果上，只有先有“质”，才能谈“量”，在保证质的前提下，努力提高数量和速度。如做训练和习题时，首先要独立分析思考，正确解决，培养解决问题思路和敏捷性，学会举一反三，切忌先看答案。第二做到表达和运算规范准确。第三对问题力求一次性解决，强调准确性，不要寄希望复查和修改。这些都是“质”的提高问题。再说说量，量是无边际的，大量的重复的训练是可以提高学习成绩的，但效率不高。我们应该有个逆向思维，如何限制时间和精力投入的量，提高解决问题的速度，时刻以时间和投入来约束自己，就等于扩大了量。

(2)把握全面和最基本的关系

全面掌握学习过的所有知识是学习的最高理想，一般来讲是达不到的，如果达到了，你肯定就不一般。因此掌握最基本的东西，是大多数同学的基本任务。最基本的东西，往往是最普遍和最有效的，在学习上也是这样。掌握最基础的知识，分析、解决问题的最基本思路、规律和方法是取得优秀学习成绩的基础。因为所有的知识、技能，包括试卷内容的百分之

七、八十都属于这部分。因此对于大多数的同学来讲，这些内容是你的重点所在，不要在旁支末节知识上、特殊性的巧解上投入你的精力。当然，对于基础很好的那部分同学是不在此列的。

(3)处理好学与思的关系

首先是在学习内容的学与思。实践证明，在学习过程中，不断思考、回忆能大大提高学习效果。

我们有的学生在学习和复习时，存在着三多、三少现象：习题做的多，认真仔细读懂教材的少;对书文字符号看的多，对知识的回忆、问题的思考少;对章节或篇目知识掌握投入的力量多，对教材整体的知识结构的把握少。一遍遍地看书，很少合起书来回忆一下书中的要点、思路或公式，对教材整体的知识结构掌握不好，必然造成知识的零乱，不完整，其实教材的章节目录就是最简单和基本的知识框架，我们有多少同学关注和研究过呢?对知识之间的内在联系的探寻少，知识孤立零散，结果书一看就懂，一放下就忘，题一做就懵，老师一讲就通。由于书一看就懂，不费脑筋，所以大脑兴奋不起来，常看到有的学生看着书就睡着了。如果在学习过程中不断设问、思考、求解，使头脑处于一种积极活动的状态，那么学习效果就一定会很好。所以，希望同学们，把“三少”变成三多，这样你的成绩会有很大的提升。

其次，是在学习方法的学与思。不少同学学习效率低的原因是学习过程中从不“停不来，回头看一看”。要善于检查自己的学习效率，并进行及时的调整。比如：一天或一周的学习结束后，想一想：今天学习了多少内容?掌握得如何?花了多少时间?这样想一下，查一查，就可以对今后的学习起到一定的指导作用。

要在学习过程中，不断改进学习方法。在获取知识和发展能力的过程中;在成功的喜悦和失败的痛苦之后，同学们应该想一想，自己是采用什么方法进行学习的。

(4)把握好做过的习题、试卷中正确与错误的关系

用过的试卷、练习题能否在复习中发挥积极作业，关键看你平时的学习习惯。是否对以前的错误做过订正?是否对用过的资料进行了整理?如果你曾做过这些作业订正与资料整理工作，现在复习时翻看以前的考试卷、练习题和错题集或好题集萃(当然如果你有的话)，答对的内容不要再看，集中精力看做错的题目，如果是选择题读完题目后，只看正确的那个选项，错误的不要看。问答题，主要看你自己丢分的地方就可以了，这叫对正相信息的再强化。这样长期坚持做下去，即可节省时间，又能提高效率。

(5)注意文理交替

要想提高学习的效率，在学习内容的安排上还要注意文理交替。

什么叫文理交替呢?就是不把内容相近的科目集中在一起学，而是将文科和理科相互交错安排。为什么要这样做呢?一是学习内容相近，大脑皮层工作的部位也比较相近，长时间使用同一部位，造成局部脑细胞内物质的消耗大，因而产生疲劳。长时间学习内容相近的学科，造成学习上的单调刺激，容易引人发困，产生睡意，或者叫产生抑制。就如同听单调的下雨滴水声或钟表的“嘀嗒”声一样，这样再坚持学习下效果不会好。二是由于将相近的科目和同类的材料放在一起学习，使大脑中的神经联系也比较接近，产生重叠、交错，因而引起回忆时的混淆和差错。在安排学习内容时，很注意文理交替，以减少相互干扰，又可使大脑皮层工作的部位获得交替的休息。例如，学完语文看物理，做完数学看政治历史等等。

这里所谈的是如何高效的进行期末复习?希望对同学们的复习能有所帮助。最后预祝同学们期末考试取得好成绩!

第五篇：预防医学spss软件总结

一、Spss软件的特点：①功能强大：能够完成多项功能，包括：建立数据库、资料编辑、统计分析、统计表制作和统计图绘制。理论上讲，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，不限制变量个数和观测(观察单位)个数。②分析功能齐全：几乎能够完成所有的统计分析，包括数值变量资料(计量资料)、分类变量(计数资料)的统计分析方法，非参数检验方法，以及多元回归分析。③操作简便，易学实用：界面为窗口式，因而简便易学，特别适用于非统计专业人员学习和使用。④直接可以调用Excel 等许多数据进行分析。

一、spss界面：SPSS主界面上，有10个下拉菜单，单击菜单可以完成各项功能。10个菜单为：①文件;②编辑;③视图;④数据;⑤转换;

带美元符号的数值型变量元格，，点击“复制”，;

(Dollar)：显示时数字前带有$，用用鼠标左键拖动所有希望填入该值的逗号做分割符，用圆点做小数与整数单元格区域; 间的分界符。 单击右键，点击“粘贴”。 2)日期型变量(Date): 须按指定的

(二)、利用值标签检查录入错误：将格式进行输入。其格式有： 变量按照“数值型变量”进行设置， mm-dd-yy: 月月-日日-年年 然后设置“值标签”;在快捷键中选择 mm-dd-yyyy:月月-日日-年年年年 “值标签”快捷键，单击之，变量值 Mm/dd/yy: 月月/日日/年年 即会切换成相应的值标签; mm/dd/yyyy:月月/日日/年年年年 如果发现缺失值或无标签的数值，即实际上，日期型存储的是该时间与为录入中出现的错误。 1582年10月14日零点相差的秒数; 第二章 可以用两个时间变量的差值

一、数据文件的整理：数据文件的整/(60*60*24*365=86400*365)来计算理是我们在分析前或分析中对数据所两个时间相差的年数 做的分类、排序、行列转置、数据文(3)字符型变量(String):字符型件的合并和分割，以及观测的选择和变量不能参与运算，因此在设置为字加权等。 符型变量时要考虑到这一点。

数据文件的整理是为进一步分析变量的其它属性：1。变量值标签做好准备。 (values)： 4. 测度

二、计算变量：在数据分析中常常需(measurement)2。列宽(column) 要对某个变量值进行计算和进行变量个案，不创建组)analyze all cases, dot

not creat groups”,确定即可。 第三章

一、统计图的绘制原则：1)根据资料的性质和分析目的，选择合适的图形;

(2)统计图的标题用简明扼要的语言说明图的内容，放于图的下方;

(3)纵坐标和横坐标要注明标目，有单位时要注明单位;

(4)一张图中同时表达几个事物时，要用不同的图案或不同的颜色表达不同的部分。

二、统计图的绘制过程：

1、建立数据文件;

2、根据分析目的和数据类型选择适当图形;

3、作图;

4、对图进行编辑

三、条图与误差条图：单式条图

2、复式条图

3、分段条图：用分段表示频数

4、误差条图 ① 指定可信度(一般为95%)可信区间：95%CI ② 均值±指定倍数的标准差(最常见为2SD )③ 均值±指定倍数的标准误(最常见为2倍标准⑥统计分析;⑦作图;⑧工具;⑨ 窗口转换(Windows);⑩ 帮助(Help)

二、观测(Case) ：即指研究的个体(观察对象)。在SPSS 的数据文件中用“行”表示。观测个数即观察对象的个数。

变量(Variable): 指研究对象的某种特征，即研究的指标，如身高、体重等，在SPSS数据文件中用“列”表示。列数即为变量的个数。每一个变量只能占一列位置， 即同一指标的测量值应在同一列出现。

三、数据文件的建立：1)打开“数据视图”：启动SPSS可直接进入此窗口，或点击菜单中的“文件”中的“新建”也可进入该窗口。(2)定义变量属性：打开变量视图(variable view)，必须对变量名、变量类型进行定义，必要时应对其长度和变量标签进行定义。(3)数据录入：打开数据视图(data view)进行数据录入。(4)保存数据文件：用快捷键存盘，或打开菜单用保存(Save) 或另存为(Save as)将文件存入指定路径，系统则生成扩展名为.sav的SPSS数据文件。

四、数据文件的保存：

保存对话框中按钮的“变量”，可用来选择保存于数据库中的变量，可以全选，也可以选择某些变量保存成一个独立的文件。

如果打开一个已有文件，可以用该法选择需要的变量组成新的文件，以便于分析。

六、分析结果的保存和导出：分析结果会在output窗口展现，可用save/save as保存结果。但此文件只能用SPSS软件才能打开。 可以将打开的output窗口中的结果，利用Export转成Word文档进行保存。

也可将结果中有用的表格，拷贝到Word文档进行保存和编辑。

七、变量：

变量有4种比较重要的属性：变量名，类型，标签和变量长度

定义一个变量至少要定义变量名和变量类型，变量标签和变量长度可采用默认值。

变量名(name)：每一个变量必须有变量名，最大不超过256个字符。第一字符不能是数字，后可跟除“?”、“!”、“*”字符或数字。变量名也可汉字表示。

注意：变量名不区分大小写字母。在一个文件中文件名不能重复使用。

八、变量的类型：三种基本类型：数值型、字符型和日期型

(1)数值型：即数值变量，可进行运算。分为5类

标准数值型变量(Numeric): 默认总长度为8;小数点2位。

带逗号的数值型变量(Comma): 数值显示时整数部分自右向左每3位用逗号做分割符，用圆点做整数与小数的分割符。

圆点数值型变量(Dot)：数值显示时整数部分自右向左每3位用圆点做分割符，用逗号做整数与小数的分割符。

科学记数法(Scienmtific noation) :可有指数部分也可没有，指数的字母可用E也可用D。如1.23E2或 1.23D2。 5. 缺失值(missing)3。对齐方式(align)

九、变量标签和变量值标签：

1、变量标签(Variable labels): 是对变量进行的附加说明和进一步解释。变量标签可以定义也可不进行定义。如：

变量名 变量标签 sex 性别 T101 第1题

2、 变量值标签(values): 是对变量值进行注释。如：

变量名 变量值标签 sex 1=男 2=女

文化程度 1=小学 2=初中 3=高中 4=大专及以上

十、度量测度：(1)定义的变量必须是数值变量;

(2)数值之间是有大小的区别的; 序号测量：用于表示有序分类，比如用

4、

3、

2、1，分别代表优、良、中、差，只表示等级，这里的4不表示为2的等级。 名义测量：数值仅代表种类或属性，没有大小的差别。 十

一、小批量的数据，用SPSS录入即可;数据量较大时，可用Epidata、Foxpro进行录入，然后再转换为SPSS数据进行分析 十

二、excel文件的调入：

1、打开SPSS数据界面;

2、在主菜单中，点击“打开数据库”命令;

3、将弹出的对话框中的文件类型改为Excel 类型，双击欲打开的文件名;

4、 在弹出的对话框中的选中文件所在的sheet;

5、点击OK. 十

三、数据文件的编辑：复制 (copy)剪切(cut)粘贴(paste)插入新变量/观测：(insert variable/case) 注意：插入新变量后，必要时对变量的属性进行定义

删除变量/观测:(delete variable/case) 变量信息显示：菜单utilities中的variable information 十

四、已有数据和变量的修改：数据的修改：打开数据库(data view)，将错误数据进行修改，并存盘;变量的修改：打开数据库(variable view)，将错误进行修改(包括变量的任何属性)，并存盘; 十

五、多选题的录入：多选题需要使用几个变量进行记录;

1、定义变量时，如X20有三个选项，可以设三个变量，X20_

1、 X20_2 及X20_3; 均以1表示选中，2表示未选中;

2、在分析之前，还应使用“分析”—“多重响应”—“定义变量集”来设定多选题变量集。

3、而多选题变量集只能在“分析”—“多重响应”—“频率”或“交叉表”中使用。 十

六、日期型变量的录入:首先将变量定义为“日期型”，选定录入格式，并按照选定格式录入数据;日期型变量可以进行计算，两个日期型变量相减，为两个日期间隔的秒数; 可以将秒数换算成天、月、年 十

七、操作技巧

(一)、连续输入多个相同值：如果许多连续单元格输入相同的值，步骤如下： 首先在其中任意单元格内输入相应数值，如“1”，按回车键后右击该单变换，如将某个变量值扩大10倍，或将其转换为对数值等，可按下列方法实现。

(1)打开主菜单----转换 ----计算变量----进入计算变量对话框; (2)在目标变量(Target variable )中键入新变量名，如键入原有变量名，将用新的数值覆盖原来的变量值。 (3)从数字表达式(Numeric expression )中选择计算式，或键入计算式，并把要改变的变量放于计算式中; (4)点击 OK,即生成以目标变量 所键名为变量名的变量

三、选择个案：用途：按照分析者的要求选择需要的观测(病例)如只需要分析性别=1且年龄<10岁的人作为分析对象。

步骤：

(1)打开“数据”----选择个案，进入选择个案的的对话框，然后按照条件选择符合要求的观测

(2)将选择的观测过滤(filter)、保存成数据库或删除(delete). 注意：不论滤过或删除的变量将不再进入统计分析。

四、重新编码为相同或不同变量：根据数据分析的要求，有时需对数据进行重新分类，如将数值变量转换为分类变量，或将某分类变量进行重新分组。

步骤：

(1)打开欲分析的数据文件;

(2)主菜单中的“转换”---重新编码为相同变量或重新编码为不同变量; (3)如不对变量更改变量名，则点击重新编码为相同变量; 如生成新变量名，则点击重新编码为不同变量. (4)点击 旧值和新值 ,并进行变量值的设置。

五、对个案内的值计数：将个案按照某种条件分成两类。 数据库中会自动生成一个新变量，“1”表示符合条件，“0”表示不符合条件

六、文件的合并：文件合并就是将两个文件合并成一个新的文件。

(1)添加个案(纵向合并)：在基础数据文件后加入另一数据文件的个案。

(2)添加变量(横向合并)：在基础数据文件变量后加入另一数据文件中的变量。

注意：进行纵向合并时，两个文件必须已经进行过升序排列。

七、加权病例(weight,定义频数列)：功能：将某列数据定义为频数列。

步骤：数据---加权个案，打开加权个案对话框,选中加权个案，并将频数变量放于频率变量 框中. 注意：定义频数列后，其它各变量进行运算时，会都按加权进行。

八、拆分文件(spilt file):功能：按照指定变量将文件分组分析。 步骤：数据--- 拆分文件(split flie)，将选择变量放于右侧“分组方式(grouping based on)”框中. 选择“分组方式(compare group)”，或选择“按组组织输出(organize output by groups)”后，数据库按照选择变量进行排序，后续分析中将按指定变量分组分析。 注意：如取消拆分，选择“分析所有

误)

四、单式直条图：点击“图形”→“图表构建程序”菜单项，打开“图表构建程序”对话框;

2、在图库中选择“条”图组，将右侧出现的简单条图图标拖入画布中;

3、将横轴变量拖入横轴框中;

4、将纵轴变量拖入纵轴框中;

5、单击确定;

6、编辑。

五、统计图的编辑：在结果窗口双击欲进行编辑的统计图，就会打开一个独立的“图形编辑器”窗口，一般与之相配套出现一个“属性”子对话框;

“属性”子对话框为多选项卡界面。对应着“图形编辑器”窗口中被选中的元素种类，该子对话框出现的选项卡种类也会跟着变化。

如果希望选择不同的多个图形元素，按住Ctrl键分别选择即可

编辑完成后，一定要利用编辑对话框右上角的“×”关闭对话框，然后再进行拷贝。

六、