Ⅰ SPSS统计分析基础教程
做数据分析最好有案例视频讲解例子，详细的操作步骤而且应该简单，可使用SPSSAU「在线SPSS」一键生成智能报告文字和解读，拖拽点一下完成结果，也提供完整的案例说明解读等。
SPSSAU仪表盘
Ⅱ Spss的基本方法使用步骤
Spss的基本方法使用步骤
由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。
因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合
设置的地方：
描述—— kmo
抽取 —— 主成分，碎石图
旋转——最大方差法
得分——保存为变量
选项——大小为变量、删除最小系数，特征值为0.6
kmo > 0.6 ——看是否有效，对原始数据的检验。
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05,则为差异显著，如果P<0.01,则差异极显著。
公因子方差——提取程度（损失的数据，如果损失低于40%即满意）
解释总方差：可以分成几类，然后提取主成分因子，累积方差贡献率，累积特征值大于等于85%（放宽70%）.(损失率低于15%)
碎石图：类似于解释总方差，特征值大于1的就是主成分，对解释方差的解释和完善
成分矩阵——一般不考虑，不够充分，只是中间步骤
旋转后成分矩阵——成分1，成分2中大于0.6的归为一类，载荷大于设置的值才会把得分显示在视图。
可靠性分析（问卷问题分类正确的前提下）
步骤：
分析→度量→可靠性分析→统计量→描述性（如果项已删除则进行度量）→继续（模型α）→确定
分析：可靠性统计量：0.7以上有效
可删除的分析：如果删除后信度变大，则可以考虑把这个因素删除
平均数：反应数量的中点
中位数：全体样本的中点
步骤：
均值：描述性统计分析→描述→导入变量→确定
中位数：比较均值→均值→导入变量→选项→导入中位数即可→确定
线性回归
步骤：
分析→回归→线性→因变量→自变量→
统计量：估计→模型拟合度→共线性诊断→DW
绘制：Y：ZRESID, X:ZPRED; 直方图，正态概率图
保存：不操作
选项： 默认
→确定
模型汇总表
DW统计量代表自相关
DW = 2不存在为伪回归
DW < 2 正自相关
DW > 2 负相关
多选题可以考虑使用多重响应
多重响应，多重响应数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。因此对多选题最常见的分析方法是使用SPSS中的“多重响应”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析 作用1：进行简单的频数分析：可以直观明了的比较一道多选题的各个选项被选比例。 作用2：进行交叉分析：可以通过设置分层变量来进行某个选项控制下的分析。
步骤：
分析→多重响应→定义变量集（把多选题变成一个变量）→设置定义把多选题的选项放进集合中的变量→将变量编码设置为二分法，计数值为1→名称标签→添加 、
交叉表
行、列→定义范围→确定
Ⅲ spss主成分分析步骤是什么
spss主成分分析法详细步骤：
1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：
(3)spss详细教程扩展阅读：
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口。
Ⅳ 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，假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精确地去优化模型。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。
Ⅳ SPSS详细教程 OR值的计算
SPSS详细教程：OR值的计算一、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差异。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差异。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。二、对问题的分析为计算比值比，需要满足以下两个假设：1. 假设1：自变量和因变量均为二分类变量。2. 假设2：观测间相互独立。接下来，将介绍计算比值比的SPSS操作。三、SPSS操作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操作(1)点击主菜单Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs，如下图：点击后出现Crosstabs对话框，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：(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1. 描述性分析在报告比值比前，研究者应该先查看基本的一些统计量，了解数据特征。本例查看gender*comp Crosstabulation表，如下图：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：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：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。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”。2. 比值比观察Risk Estimate表可以得到比值比，如下图：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gender*comp Cross tabulation表的两个比值手动算出。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差异。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。
Ⅵ spss怎么安装教程
安装客户端的SPSS软件，建议还不如使用在线版本的SPSS软件SPSSAU，智能化SPSS软件，扫下微信直接就能登录使用了还有智能化文字分析 方便于不懂SPSS的用户
Ⅶ spss入门教程
1、对于第一次使用SPSS的用户，系统会弹出使用向导，用户可以在其中选择所需专要的操作，如果不希望该向导属再出现，直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】，也可以在这里直接打开数据源，点击确定。
Ⅷ spss教程-常用的数据描述统计：频数分布表等–统计学
链接：
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SPSS 中级统计实战教程。本课程讲师为高级数据分析师、大学副教授，具有丰富的授课经验。 通过软件操作加实战案例教学，对常用的科研统计分析方法进行讲解，手把手教授 SPSS 软件操作。 让学员不再为统计头疼，可独立解决临床科研常见的统计问题。
这门课你将收获
1. 掌握统计学核心基础理论；
2. SPSS 数据库的构建及数据管理；
3. 利用 SPSS 进行数据的描述性分析；
4. 掌握四大检验分析及结果解读：t 检验、方差分析、卡方检验以及非参数检验；
5. 掌握ROC 曲线的绘制和解读。
课程目录：
数据分析之美
为什么学习统计学及统计误用现状
统计学核心概念
计量资料统计描述
计数资料统计描述
统计学核心思想解读
……
Ⅸ 回归分析spss步骤
回归分析spss步骤如下
第一步首先打开spss软件，输入数据点分析再点回归再点线性。
回归分析是解析注目变量和因于变量并明确两者关系的统计方法，此时我们把因子变量称为说明变量，把注目变量称为目标变量址被说明变量，回归分析是对具有因果关系的影响因素自变量和预测对象因变量所进行的数理统计分析处理，回归分析regressionanalysis是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
Ⅹ spss数据分析论文详细步骤
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论
。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。
