章|spss统计分析基础1.1spss使用基础

spss启动后会显示如图所示的数据编辑器窗口。

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spss数据编辑器窗口是spss主程序窗口。

spss文件扩展名为.s，是spss特有的，一般无法用excel，word，txt等其他软件打开。

spss查看器窗口是 spss的另一个主要窗口，主要是用来显示和管理spss统计分析结果，报表及图形。

查看器窗口如图所示。

spss统计分析的所有输出结果都显示在该窗口中，输出的文件扩展名为.spv，是spss特有的，一般无法用excel，word，txt等其他软件打开。

1）创建或打开时机。a.次打开spss数据文件时，由spss自主创建并打开；b.在spss运行过程中由用户手工创建或打开，依次选择的菜单为：

【文件】->【新建】/【打开】->【输出】

2）允许同时创建或打开多个查看器窗口。

退出。

【文件】->【退出】

spss的5种常用的统计学方法

spss数据分析的五种方法如下：

1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS是世界上早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。

统计建模：

Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。

在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。

对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。

这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而作方式将会和完全随机抽样数据的分析作没有什么别。

可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

怎么用spss统计多组数据百分比的方法？

spss统计多组数据百分比的方法：

1.打开spss软件，打开数据文件，在菜单栏中选择“分析”|“描述统计”|“比率”命令。

2.选择变量，在对话框的右侧，有三个输入框，分别是分子，分母，组变量；其中分子为需要计算比率统计量的分子部分，分母为需要计算比率统计量的分母部分，都应该取正值，组变量是进行分组的变量。

3.进行相应的设置，单击右下的“统计量”按钮，弹出如下图的“比率统计量：统计量"对话框，选择需要的变量，并设置。

4.设置完之后，单击继续，然后点击确定，会生成相应的结果。

怎么用spss分析数据? 分析方法介绍

1、打开电脑上安装好的spss软件，使用19.0以上版本。

2、打开整理好的数据文件。

3、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里“双变量”分析的方法。

4、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，然后点击确定。

5、确定后得出的结果，呈显著相关。

6、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。

7、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

spss的使用方法和教程

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

3、选择【简单分布】，并点击【定义】，这种散点图是我们常见的，而其他几种都比较复杂，用到这儿就把简单问题复杂化了。

4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。

5、点击【分析】---【回归】---【线性】，在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加地去优化模型。

6、接下来就是结果分析了，一共在输出文档中弹出了四张表其中【系数表】就是所求出来的模型，根据B列写出函数表达式，这道题就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自变量对因变量有显著影响。

7、【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的，【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。