spss频数分析前如何分组

1. 描述性分析

你要性别与喜欢竞技类运动与否的比值比为3.857，95%置信区间为1.180到12.606。95%置信区间代表研究者有95%的把握确定人群中这一关联的真实比值比在1.180到12.606之间。此外，比值比还可以通过gendercomp Cross tabulation表的两个比值手动算出。的是图吧？分组有两种方式，一种是把你的样本切开，在data-》split里面另一种就是直接在你的图里面。

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就根据确定之后，系统分析数据，个表的p（sig）>0.05,说明两组直接无相关关系，而第二个表间p<0.05，说明其两组数据之间有显著性异。【具体分析都得以得出的数据为参考哦】自己的需要，然后再把那些进行一些分类分组就行了。

SPSS 统计图教程

comparisions,说明在女性群体中，理性思维的女性其同伴交往的得分显著大于感性思维的女性。但是男性群体感性理性对对同伴交往得分没有影响。只能说部分的验证了我们的设。

为ppt制作漂亮的flash格式统计图还有一个软件，名字叫FusionCharts。FusionCharts是InfoSoft Global公司的一个产品，InfoSoft Global 公司是专业的Flash图形方案提供商，他们还有几款其他的，基于Flash技术的产品，都非常的漂亮。FusionCharts Free则是FusionCharts提供的一个免费版本，虽然免费，功能依然强大，图形类型依然丰富。下面是转载的一个统计图的截图：

举个例子：SAS 作图讨论这篇文章的代码做些改动，就可以做出不同风格的。

具体的使用方法也非常简单：软件无需安装，如果是非上的应用，直接在其根目录下做两个文件，一个是xml格式的数据文件，另一个是html格式文件就可以了。具体的可以参考网上的教程。同时，FusionCharts free 是一个跨平台，跨浏览器的flash图表组件解决方案，能够被 ASP.NET, ASP, PHP, JSP, ColdFusion, Ruby on Rails, 简单 HTML 页面甚至PPT调用。这样你在开发WEB模式的数据应用时，可以使用。它支持动态的数据源，支持图形的钻取，做数据挖掘的可以下一步是双击Regedit.exe，完成注册。试试。

小博的《为PPT制作漂亮的统计图》发出后，数据分析圈主给了一些意见，具体意见如下：

1、SWIFF CHART 做的图结果是FLASH格式，可以动态显示各个数据，比较适合做报告的时候用，但如果报告周期很频繁，那么建议还是用EXCEL或直接在PPT里做，但如果存为的话，那就有点浪费。

3、EXCEL也可以做出漂亮的图表，的地方是Excelpro图表博客上都有介绍；

4、SPSS作图也不是太方便，如果数据变的话需要重新做，格式要重新调，在EXCEL就很方便了。

5、SAS太专业，用的人较少。

针对以上意见，小博再做一在讨论。

（1）针对意见1、2我表示赞同，从圈主给出的意见可以看出，圈主比较关注数据的频繁更新、以及作图的数据源文件变化比较频繁的情况。如果数据更新频繁，作图量比较大的情况，下，用方法1方法2的话，确实非常不方便。所以，这两种方法仅适用于简单的、一次性的工作。

（2）对于EXCEL也可以做出漂亮的图表的观点，我也非常赞同，我也关注过。但说实话，这些东西实现起来非常麻烦。在专业报告制作时，使用专业的排版或美工工具制作这些图表非常容易，干嘛非要用EXCEL来费老大力气来模仿这些效果呢？

（3）关于SPSS作图：对于数据源频繁的更新的情况，SPPS软件已经为我们考虑好了。、SPSS作图的过程语法文件可以很好的保存下来，数据源更新后运行一下即可。第二、SPSS新增了生产工作对话框，可以指定运行语法文件，指定输出路径，需要重新作图时，只要运行一下就OK了，非常方便。第三、对于“动态”作图的情况（有多个变量需依次赋给图形），甚至用户可以自己自定义一个对话框进行设置。这些方案我觉得，可以解决数据频繁更新的情况。SPSS的模板文件为标准的XML格式，方便编辑。

（4）关于SAS作图：SAS作为一个功能强大的统计软件，相信在数据分析圈子里该不少在用吧。用SAS作图有以下几个优势：统计图控制、统计图类型多、尤其适合数据源更新频繁的情况，另外，利用SAS/Intrnet可以很方便的给不懂数据分析的人提供一个用户界面，用户通过IE浏览器完成一些基础设置后，就可以制作出专业的统计图（有点OLAP的意思）。

spss组内检验如何做

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spss实验生活中我们经常的使用，基本是每个实验都会用到这个的，当然也可能是其他统计软件，但是这个spss也是比较常用的，spss里面T检验是比较常见的，另外方也是比较常见的，而t检验主要是比较两组数据之间的别，比较之前还是有一些要求的，我们统计一些数据，虽说可以用手动计算来得出结论，但是一旦数据量特别大的时候，人工计算将会特别的繁琐而且经常可能出现计算失误的情况，所以spss可以说在统计学甚至其他方面有着不可缺少的作用，下面小编会给大家讲解一下t检验的几个详细教程，希望对大家有所帮助。

工具/原料

spss软件 数据样本 教程

1/3 分步阅读

单样本T检验，我们要做的其实主要就是求数据的置信区间以及数据是否有显著性异，而我们生物医学上面基本都是要求95%的置信区间的，当然有一些特殊情况下面，这个区间也是会变的，首先，我们先导入数据样本，小编会以“身高”为例，求取身高的这个区间以及确定它是否有显著性异。

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确定之后，系统会分析出结果，我们会发现升高p（sig）<0.05,这个就说明这组数据不是正态分布，是存在显著性异的，而这组数据的置信区间就是（141，144）【就是（下限，上限），如图】

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配对样本T检验

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这个数据我们一般都是比较同组数据前后的数据异，当然还有其他情况，但是总是这两组样本都不是相互的，而且是必须服从正态分布的，这样才能进行分析，首先，我们先导入样本数据【例子不是前后对照】。

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样本T检验

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样本T检验可以说是需要的要求比较多的，首先我们的数据是得服从正态分布的，首先，导入样本数据，我们可以看到样本中的两组数据“性别和工资”。

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但是我们会发现，性别是数字标记的，很多人可能会对其不习惯，我们可以设置转换一下，首先点击“性别”进入“变量视图”，我们点击“值”将“1设置为男”“2设置为女”【这个性别都是有具体数据的不能乱设定哦】，设置好之后确定，点击转换，数字就变成男女文字了【转换按钮在上面有标记】

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基础数据处理好之后，执行“分析-比较均值-样本T检验（T）”,弹出窗口，将”工资“设定为检验变量，”性别“设为分组变量，同时点击定义组，设置组1，组2【组1就是男的数据组，组2就是女的数据组】，点击继续-确定。

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确定之后，我们就得出数据，而我们的样本必须服从方齐性，如果方不齐性，那么就得用T"检验，所以，我们开始分析这组数据，第二个表上面P(sig)<0.05,说明他的方不相等，这个就说明我们得选用T"检验，所以，我们得选第二行的数据值。

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当然啦，如果第二个表上面P(sig)>0.05,说明他的方相等，这个就说明我们得选用T检验，那么，我们就得选着第二个表的行的数据点击后出现Crosstabs对话框，如下图：值。

注意事项

以上均为经验总结如有不满请见谅

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SPSS详细教程 OR值的计算

2. 设2：观测间相互。

SPSS详细教程：OR值的计算

25名女性中10名喜欢竞技类运动，15名不喜欢。因此女性喜欢竞技类运动的比值为为喜欢竞技类运动的女性数量除以不喜欢的女性数量，得到比值为0.67（10÷15=0.67）。因此对女性来讲，喜欢竞技类运动的概率是喜欢娱乐性运动概率的0.67倍。

一、问题与数据

研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有异。研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生，记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动，通过计算比值比来探索这一异。

性别变量为gender，男性赋值为1，女性赋值为2；喜欢竞技类运动的变量为comp，是赋值为1，否（即喜欢休闲类运动）赋值为2。部分数据如下图显示，左图为原始数据，右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据。

为计算比值比，需要满足以下两个设：

接下来，将介绍计算比值比的SPSS作。

三、SPSS作

1. 数据准备

如果研究者使用原始数据，跳过数据准备步骤，直接计算比值比；如果使用按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据，则需要添加权重，步骤如下。

(1)点击主菜单Data > Weight Cases，如下图：

点击后出现Weight Cases对话框，如下图：

(2)勾选Weight cases by选项，激活 键和Frequency Variable: 框，如下图：

(3)将变量freq选入Frequency Variable框，如下图：

(4)点击OK键，为数据加权。

2. 比值比的SPSS作

(1)点击主菜单Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs，如下图：

注意：如果使用频数统计的数据文件，Crosstabs对话框如下图：

(2)将自变量gender选入Row(s):框，因变量comp选入Column(s):框，如下图：

注意：如果使用频数统计的数据文件，Crosstabs对话框如下图：

(3)点击Statistics键，出现Crosstabs Statistics对话框，如下图：

(4)勾选Risk，如下图：

(5)点击Continue键。

(6)点击OK键，生成结果。

四、结果解释

在报告比值比前，研究者应该先查看（5）总结几点：选择作图方法的时候要综合考虑：首先要考虑是科学制图，还是PPT或其它美工图，前者有固定的要求，不宜花哨，要用专业的统计软件来做；如做生存曲线、做人金字塔图，EXCEL可能就麻烦了，SAS或SPSS可能更专业些吧。后者可以不拘一格，EXCEL、以及上面提到的方法都可以考虑。还应该考虑是应用的模式，如果是web模式，建议用今天的FusionCharts free 或者sas、spss。如果是单机应用可以不拘一格。至于数据源频繁更新和简化工作量之间的矛盾，我觉得应用WEB模式的方案可能是的，谁不愿意轻点鼠标就输出漂亮的统计图呢？基本的一些统计量，了解数据特征。本例查看gendercomp Crosstabulation表，如下图：

25名男性中，18名男性喜欢竞技类运动，7名不喜欢（即喜欢娱乐性运动）。因此，男性喜欢竞技类运动的比值为喜欢与不喜欢的概率之比，即为喜欢竞技类运动的男性数量除以不喜欢的男性数量，得到比值为2.57（18÷7=2.57）。因此对男性来讲，喜欢竞技类运动的概率是喜欢娱乐性运动概率的两倍多。

同理，也可以得到女性的比值。下表中为25名女性喜欢竞技类运动的情况：

2. 比值比

观察Risk Estimate表可以得到比值比，如下图：

计算性别与喜欢竞技类运动与否的比值比，仅需要用男性的比值除以女性的比值，如下面算式。因此，男性喜欢竞技类运动的可能性是女性3.857倍。

如果比值比大于1且95%置信区间不包括1，代表男性喜欢竞技类运动的可能性大于女性；反之，比值比小于1且95%置信区间不包括1，则代表男性喜欢竞技类运动的可能性小于女性；若比值比的95%置信区间包括1，则说明男女性喜欢竞技类运动的可能性无统计学异。

五、撰写结论

本研究招募了50名研究对象，男女性各25人。与娱乐性运动（n=7）相比，男性更喜欢竞技类运动（n=18）；在女性中则相反，10名女性喜欢竞技类运动、15名女性喜欢娱乐性运动。与女性相比，男性喜欢竞技类运动的比值比是3.857（95%置信区间：1.180-12.606），且有统计学意义。

spss怎么做单因素方分析

导入数据之后，我们执行“分析-比较均值-配对样本T检验（P）”,这个时候弹出一个窗口，我们讲前后样本分布移动至如图的位置，同时点击“选项”选着95%的置信百分比。点击继续-确定。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著异，反之，则相反，即没有异。

表中可看到50名研究对象中男性和女性各25人。首先，查看男性喜欢竞技类运动的比值，如下图高亮显示：

方齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方是否相等进行分析。采用方同质性检验方法（Homogeneity of variance），原设“各水平下观察变量总体的方无显著异，思路同spss两样本t检验中的方分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方相等。

选2、使用韩国风格的统计图模板的话也不错，但是比较繁琐，如果频繁作图的也不建议使用。择Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA...，并点击。

spss系列syntax教程之简单效应检验介绍

单样本T检验

方法/步骤

二、对问题的分析

1、首先用spss21.0打开数据库，简单效应使用的条件范围就是自变量都是类别变量。而且两个自变量的交互作用对因变量影响显著。我们的数据如下因此，研究者可以汇报：“本研究招募了50名研究对象，男女性各25人。与娱乐性运动（n=7）相比，男性更喜欢竞技类运动（n=18）；在女性中则相反，10名女性喜欢竞技类运动、15名女性喜欢娱乐性运动”。图，研究目的为性别与思维方式的交互作用对个体的同伴交往的影响，我们设男性如在同伴交往中采用更多的感性思维，女性在同伴交往中采用更多的理性思维，也就是我们所说的互补，那么更容易。那么要检验这样一个设，首先要证明性别与思维方式的交互作用是显著的，然后进行简单效应检验。

2、然后我们新建一个syntax，首先采用unianova对数据进行方分析。UNIANOVA的syntax语句见下图，大家可以根据自己的数据类型对syntax进行修改，只需要修改几个变量就行了

3、运行UNIANOVA,我们可以得到以下的结果，发现两者的交互作用显著，因此我们可以说性别与思维方式的交互作用对同伴交往的影响显著。

4、在有交互作用显著的前提下，我们进行简单效应简单。我们只需要在UNIANOVA语句的基础上加上一个语句/EMMEANS=TABLES(性别思维方式)COMPARE(思维方式)ADJ(SIDAK)，emmeans

表示边际均值，TABLES(性别思维方式)表示图表中的，compare表示在性别的不同水平上比较思维方式的不同水平在同伴交往的异是否显著。

5、接下来运行这个syntax，我们可以得到如下图所示pairwise

SPSS怎么注册安装？

（以上转载自互联网，版权归原作者所有！）

在setup.exe的同一目录下找寻rege1. 设1：自导入数据样本之后，执行“分析-比较均值-单样本T检验（s）”，这个时候我们会看见一个弹出窗口，我们讲“升高（SG）”作为变量，进行设定，同时点击“选项”将置信百分比设置为95%，点击继续-确定。变量和因变量均为二分类变量。dit.exe，如果没有，找寻有没有crack目录，在crack目录里寻找这个文件。

将这个文件拷贝，而后找到“X:Program FilesSPSS”这个目录，进入后粘贴刚才的文件。其中X是你安装到的目录，一般为C盘。