spss软件学习心得

2022-09-21

第一篇:spss软件学习心得

SPSS软件学习心得(模版)

SPSS软件学习心得

SPSS(Statistical Product and Service Solutions),名称是“统计产品与服务解决方案”软件。 SPSS软件的统计分析步骤:

(1) 读入数据文件,或直接建立SPSS数据文件,或调用其它类型的数据文件,

如:Excel、纯文本文件等;

(2) 调用统计分析程式或模板;

(3) 选择变量,设定参数并运行;

(4) 查看统计分析输出结果。

SPSS的主要功能分为两个方面:一个是对数据文件的建立和管理;另一个是提供了各种统计分析方法。对数据文件的建立和管理主要通过Data菜单和Transform菜单实现,可以对数据进行修改编辑、查找、排序、合并、分割、抽样、加权、重新编码、编秩、设定种子数及计算或转换新的变量等多种功能;提供各种统计分析方法则是通过Analyze菜单实现.可以对数据集进行一般统计分析,如描述性统计、探索性分析、t检验、单因素和多因素方差分析、协方差分析、四格表和列联表卡方检验、相关分析、线性回归分析、非参数检验、生存分析等。

特点:不需编程,完全采用菜单和对话框的操作方式,绝大多数操作过程仅靠鼠标点击即可完成,简便易学,易于操作;具备完备的统计图表制作功能,能绘制精美的统计图表,并可以极其方便地对其编辑和修饰。

应用例子:如为了科学合理的评估和开发利用河北省土壤中水分,并在不同地区因地制宜的采取相应措施,选定了干旱指数、土壤质地和植被等指数,用层次分析法,计算出每个指标的权重,利用SPSS统计软件,对河北省土壤水资源进行分类,细分为了8类,实现了有效合理地利用土壤水分。

第二篇:量化软件方法与SPSS软件应用培训心得体会

量化研究方法和SPSS软件应用培训心得体会

本次量化研究方法与SPSS软件应用的培训教学,虽然学时比较短,只有13节课,但是都是干货,收货满满。通过本次的教学培训,使我们对教学和课题的研究工作,以及统计工作有了更进一步的认识,深入理解了统计软件在统计工作中应用的重要性和方便性,理解了如何收集和获取信息,如何提取数据,如何分析数据,如何呈现结果这个研究和分析的过程,是我们对事物的认识从感性认识到理性认识。

一、通过本次培训为以后的教学研究工作打下了坚实的基础

量化研究方法对应到我们教学中的市场调查与预测教学,里面大量的研究方法,比如收集数据的问卷法,在本次培训中进行了深入的学习,知道了问卷设计的全部流程,掌握了问卷设计的结构和问卷设计的注意点事项,为以后再教学课程中更好的讲解课程和相关案例奠定了基础;SPSS软件应用对应我们教学中的统计学,是我们统计学教学的具体化和实践化工具,通过本次培训使我了解了整个收集数据的设计过程,数据转录过程、数据分析过程、数据整理和呈现过程,为我们扎实讲解统计学奠定了基础,并将统计学简单化;量化研究方法和SPSS软件应用的掌握又方便了我们对学生毕业论文和设计的指导,巩固所学理论知识,提高了分析问题、解决问题的能力,增强了学生学习研究能力和适应社会的能力,使我们获得业务和思想双丰收。

二、通过本次培训为以后的科学研究工作打下了坚实的基础

统计学研究包括描述性统计、参数估计和统计推断这三大部分,它们都是科学研究特别是定量和实证科学研究必不可少的知识和工具,但是由于统计学的计算复杂,所以在理解上面有很大的困难。本次培训让我们学会了通过SPSS轻松去处理数据,可以说对于科学研究如虎添翼。因此,本次培训必将对今后的科研工作大有裨益。

三、通过本次培训对指导学生相关学科竞赛受益匪浅

现在学院和学院之间的比拼,更多的倾向于学生之间的相互竞赛,而不仅仅局限于学生科研和教学水平的竞争。而社会科学的相关竞赛指导,很大程度上离不开科学合理的研究方法,通过本次教学掌握了社会科学的相关研究方法,为今后指导学生的学科竞赛提供了坚实的理论基础,对学生的指导必将游刃有余。

四、通过本次培训发现自己的很多不足

本次培训2位老师的讲解深入浅出,可以说面面俱到,我对照培训,发现以前掌握的知识有碎片化和零碎化,本次培训后对相关知识做了整理,使自己在量化分析和统计方面的知识更加全面了,应用上更加得心应手。

五、通过本次培训也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力 本次培训使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深,循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。SPSS 有具体的使用者要求的分析深度,同时是一个可视化的工具,使我们非常容易使用,这样我们可以自己对结果进行检查。学习软件其实只是学习软件的操作流程,而要真正掌握整个软件,就得自己摸索探究,真真正正弄懂它,还要下一定的功夫的。在这个科技高速发达和知识不断更新的时代,我们应该不断学习不断更新自己的知识体系,争取做一名国家所需要的优秀的统计者。

第三篇:SPSS学习心得

本学期是我在大学学习的最后一个学期。在这个学期里,学校根据我系专业特点开设了一些专业应用性课程,其中有一门课程便是SPSS。

SPSS的中文名称是社会科学统计软件包,是世界上最早的统计软件。我们学期学习所使用的软件为英文版,起初接触时由于我英语水平问题,SPSS软件的操作让我很是头疼。但是通过对这门课程的学习,我了解到SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。在日常的工作与学习中,我所接触到的数据比较多,但是我想从中获得有用的数据却很难,通过SPSS软件应用,使我处理数据的时间大幅度的缩短,另外也能客观直接的对我所需要的数据进行简单分析。

在我平日课下进行统计调查技能培训的时候,我起初分析数据所用的软件是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等,但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作,而使用SPSS软件在对数据进行整理时,只需对软件某选项内设置变量条件,系统便自动的进行整理。而且,在学习与应用SPSS过程中,我了解到应用SPSS软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分在软件内的对话框操作完成,我们无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面,SPSS软件的应用可以使我们节省大量时间,而且软件操作比较容易上手,在当今这个时间就是金钱的社会上,我们掌握SPSS软件的应用,也就是为自己赚取了不少金钱。

另外在与SPSS的接触中,我逐渐了解到SPSS软件的强大与方便。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、二维相关、方差分析、多元回归、因子分析、聚类分析、降维等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形,看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度,单变量的比重,还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是极好的。虽然,这些方法大部分我还是不会使用,能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种,但是这种简单便捷的操作让我对SPSS的兴趣却是越来越浓。

这门课程是我们这学期从始至终一直开设的课程,在课堂上我们的导师马杰老师针对各种案例对我们进行讲解,让我们了解SPSS的各种应用,在课下系内陈主任对我进行指点,让我能够利用多种SPSS的方法进行数据处理与数据分析。

现在,学期即将结束,同样的这门课程也到了尾期,在这学期学到了很多,并且还有很多没有学到。我们学习时所操作的软件是英文版,这对英语基础不好的我来说是个考验。同时,由于我们所学专业并非必须拥有计算机,导致我们平时能够练习的机会比较少,造成了掌握不牢固,前学后忘现象比较严重。现在呢,很是希望能够把SPSS的应用熟练操作,并且能把它变为自己的一种本能,使自己在今后的工作与学习中,可以轻松运用。

第四篇:SPSS学习心得体会

篇一:spss学习报告总结心得

应用统计分析学习报告

本科的时候有概率统计和数理分析的基础,但是从来没有接触过应用统计分析的东西,spss也只是听说过,从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难,这学期最初学的时候,因为没有认真看老师给的英文教材,课下也没有认真搜集相关资料,所以学起来有些吃力,总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告,然后我从图书馆里借了些教材查了些资料,发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子,实战一下,发现spss的功能相当强大。最后总结出这篇报告,以巩固所学。

spss,全称是statistical product and service solutions,即“统计产品与服务解决方案”软件,是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点,被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面,spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到amos软件。 关于spss的书,很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装,我装的是19.0的,虽然20.0有一些改变和优化,但是主体都是一样的,而且都是可视化界面,用起来很方面且容易上手。所以,我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固,这部分也是最初开始接触应用统计的东西,学起来很多东西拿不准,比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于当样本数较小时,且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时,还要求两样本的总体方差相等时,已知一个总体均数u,可得到一个样本均数及该样本标准差,样本来自正态或近似正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中,单样本t 检验是样本均数与总体均数的比较的t检验,用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体,即比较两个样本的均值是否相同,要求两个样本是相互独立的;配对样本t检验中,要正确理解“配对”的含义,主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异,跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的,关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。

然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体,按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分,获得不同变异来源的均值与误差均方,通过比较不同变异来源的均方与误差均方,判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题,就是用spss来操作的时候分不清观测变量和控制变量,如果反了的话会导致结果的不准确。其次,对bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚,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。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程,主要用于分析两个变量之间的线性相关分析,可以根据不同的数据类型和条件,选用pearson积差相关、spearman等级相关和kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时,直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系,此时就需要用到偏相关分析,从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量,其中距离需要弄清楚,距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度,是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程,例如因子分析、聚类分析或多维定标分析,有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系。比如说,从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关,但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系,如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意:①用定性分析判断现象之间的依存关系;②避免回归预测的任意外推;③应用合适的数据资料;

接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家c.e.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析,另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系,而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的,即哪个测度项对应于哪个因子,虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用spss来操作,要用amos,用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内,其大量应用于社会科学及行为科学的领域里,并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系,并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,我们可以提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析,我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显著差异。 这门课要学习完了,整个学习的过程是充满曲折和挑战的,我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚,自己接下来还会不断的探索的。spss是个很神奇的工具,结合amos和excel更是如虎添翼,相信学习了spss在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难,但是实际学起来就好很多,因为当我结合具体实例和软件的时候,很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议,这门课需要很强的统计和概率论的基础,要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的,在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习,但是资料有限,希望老师在这个方面多给学生一些引导。篇二: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。篇三:spss心得体会

学习spss在教育统计中的应用心得体会

一、什么是spss?为什么要学习spss?

新学期开始时,在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触

到spss这个软件,作为本科是计算机专业出身的我,当时只知道spss是一套统计软件,就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件,至于统计什么?分析什么?我一无所知,尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候,就简单的把它理解为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据,最终得出想要的结论而已,而现在看来,我当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、通用的统计软件包,同时它也是一个组合式软件包,兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松,有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下, spss统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据,能方便地从其他数据库中读入数据(如dbase,excel,lotus等)。

我为什么要学习spss呢?其实很简单,一方面,做为一名

二、对本spss各章节学习的心得

新课程老师带领下,采取一种新的学习方式,老师讲解了基础部分后,全班同学采取小组分工、协作学习,然后对全班同学进行讲解学习内容,教师进行当堂指导,这种方法改变了同学们的学习态度,同学们不再是课前不预习,课下不复习的状态,每组都有自己的任务,课前有一定的压力,同学间的讨论也明显的增多,例如:一次课下同学们在一起吃饭,有几位同学还在调侃说“两个菜之间用spss进行分析后得出的结果不接受h0假设,也就是两个菜之间不相关”,虽然这只是一个课下的玩笑,但是这也可以体现出对学习的态度的转变。下面就本学期的所学spss的各章节做一下归纳,这些归纳也是基于本人平时在课前预习,课上及课后的一些所思所想,也许会有一些理解上的偏颇在内,但这仅限于心得而已。本学期学习各个章节及分工如下表: 章节名称

1.spss的认识 及数据文件的 处理

2.数据清理与 基本统计及测 量质量分析 3.t检验 4.方差分析

1、 2人 3人 7.聚类分析 8.统计图形 2人 1人 2人 6.卡方检验 3人 2人 5.相关分析 3人 分工人数 章节名称 分工人数 spss的认识及数据文件的处理心得体会 可能是由于是同学们第一次讲,万事开头难,压力很大,在大家认为最为简单的内容讲解上,两位同学并没有完全展现出二人实际水平,大家在这一节课上都感觉到很压抑,总的感觉是这节内容很简单,但是内容又很松散,可讲的东西太多,讲的东西多就没有突出重点和难点,所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样,很难将知识系统化,课后总结一下无非就是两块,一块是了解spss软件的历史及基本功能,还有一块就是spss软件当中一个模块叫做数据文件的处理,在认识spss软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包,诞生于1968年,当时美国的3位大学生开发出了它,经过这么多年的后续开发,spss已经有了很多的版本,具有了更的兼容性、和更友好的操作界面,也在很多的学科领域得到了应用,而在教育中的应用只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低,当前一般的电脑都能安装它,安装的过程中也没有什么特殊的方法,傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面,主要是要学会定义变量、处理变量两方面;定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义变量,例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度,小数点保留尾数等,总之就是一句话,根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查的数据录入到spss当中即可,当然也可以在spss软件之外进行数据编制,可以通过execel等编辑后可以直接导入到spss中。在处理变量模块当中,可以对变量进行添加、删除、拆分与合并等操作,只要根据实际调查数据,细心调整变量,使操作更加简便和明了。

2、 数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

数据的清理与基本统计及测量质量分析由两名同学进行讲解,由于吸取了上节课两名同学的经验,本节讲授的明显好于上节课,这里我也是把它分为两块进行学习,一块是数据的清理,另一块是相关统计理论的学习。在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理,在这里本人觉得非常有必要进行数据清理,在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例,所以这些数据很难符合大众规律,在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常,从而直接影响最终的结论。所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。而我认为本节的难点不是怎样熟练运用spss软件,而是在第二块中的,相关统计理论的学习,学习这些理论需要一定的数学基础,只有明确这些理(论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等)原理,知其然,知其所以然,这才是关键,在spss中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是轻松实现,但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了,所以本节内容知道分析原理的重要性要远远大用spss对数据做出相关分析的重要性。总结为一句话“知道它们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、 t检验的心得体会

t检验由两名同学讲解,在学习t检验时,首先要明确什么样的数据适合t检验,t检验的结果要说明什么问题?经过学习可以知道,t检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较,通过比较可以得出两组数据间的显著性水平,而这两组数据都要符合正态分布,方差具有齐同性,t检验由两种情况,一种配对提检验,要求两组数据不可以独立颠倒顺序,如果颠倒顺序就会改变问题的性质,这种t检验称为配对t检验;另一种情况下的t检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的t检验。但是这两种情况都必须符合最先的要求,即都是符合正态分布,方差都具有齐同性。通过spss的相关操作可以轻松完成检验,但是在检验的过程中必须设置置信区间,一般设置为95%,在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据,如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些,如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至大些,本人的理解为若置信区间小,则可以理解为在小范围内是可以相信的,但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信,反之则不可信,

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、