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SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲的目 录

第一篇基础知识篇

第1章 SPSS for Windows简介 2

1.1 SPSS for Windows概述 2

1.2 SPSS的运行方式 3

1.3 SPSS模块与安装 3

1.3.1 SPSS for Windows 17.0模块介绍 3

1.3.2 SPSS for Windows 17.0安装步骤 4

1.4 SPSS的主要界面 9

1.4.1 SPSS的启动 9

1.4.2 SPSS的数据编辑窗口 10

1.4.3 SPSS的结果输出窗口 14

1.5本章小结 17

第2章数据的基本操作 18

2.1建立数据文件 18

2.1.1输入数据建立数据文件 19

2.1.2直接打开其他格式的数据文件 19

2.1.3使用数据库查询建立数据文件 20

2.1.4导入文本文件建立数据文件 22

2.2编辑数据文件 22

2.2.1输入数据 23

2.2.2定义数据属性 23

2.2.3插入或删除数据 32

2.2.4数据的排序 33

2.2.5选择个案 34

2.2.6转置数据 36

2.2.7合并数据文件 37

2.2.8数据的分类汇总 42

2.2.9数据菜单的其他功能 45

2.3数据加工 46

2.3.1数据转换 46

2.3.2数据手动分组（编码） 49

2.3.3数据自动分组（编码） 53

2.3.4产生计数变量 54

2.3.5数据秩（序）的确定 56

2.3.6替换缺失值 59

2.4数据文件的保存或导出 60

2.4.1保存数据文件 60

2.4.2导出数据文件 61

2.5本章小结 62

第3章统计图表绘制 63

3.1条形图 63

3.2线图 69

3.3面积图 71

3.4饼图 73

3.5高低图 75

3.6箱图 77

3.7直方图 79

3.8本章小结 80

第4章基础统计描述 81

4.1数理统计量概述 81

4.1.1均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean） 81

4.1.2中位数（Median） 82

4.1.3众数（Mode） 82

4.1.4全距（Range） 83

4.1.5方差（Variance）和标准差（Standard Deviation） 83

4.1.6峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 84

4.1.7四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 85

4.2数据描述 85

4.3频数分析 88

4.4探索分析 92

4.5交叉列联表分析 97

4.6比率分析 103

4.7 P-P图、Q-Q图 106

4.8本章小结 108

第二篇 SPSS统计分析常用模块篇

第5章均值分析与方差分析 110

5.1均值分析 111

5.2方差分析概述 117

5.2.1方差分析的基本原理 117

5.2.2方差分析的概念和假设 119

5.3单因素方差分析 119

5.4多因素方差分析 129

5.5重复度量 139

5.5.1数据重构 141

5.5.2重复度量 143

5.6协方差分析 149

5.6.1非饱和模型的SPSS操作 150

5.6.2饱和模型的SPSS操作 153

5.7本章小结 155

第6章参数检验 156

6.1参数检验概述 157

6.1.1参数检验问题的提出 157

6.1.2参数检验的基本步骤 158

6.2单样本T检验 159

6.2.1单样本T检验的基本方法 159

6.2.2单样本T检验的实例 160

6.3独立样本T检验 164

6.3.1独立样本T检验的基本方法 164

6.3.2独立样本T检验的实例 165

6.4配对样本T检验 168

6.4.1配对样本T检验的基本方法 168

6.4.2配对样本T检验的实例 169

6.5本章小结 172

第7章非参数检验 173

7.1卡方检验 174

7.1.1卡方检验的基本原理 174

7.1.2卡方检验的实例 175

7.2二项分布检验 179

7.2.1二项分布检验的基本原理 179

7.2.2二项分布检验的实例 179

7.3游程检验 182

7.3.1游程检验的基本原理 182

7.3.2游程检验的实例 182

7.4单个样本K-S检验 185

7.4.1单个样本K-S检验的基本原理 185

7.4.2单个样本K-S检验的实例 186

7.5两个独立样本的非参数检验 190

7.5.1两个独立样本Mann-Whitney U检验 191

7.5.2两个独立样本非参数检验的实例 191

7.6 K个独立样本的非参数检验 195

7.7两个相关样本的非参数检验 200

7.8 K个相关样本的非参数检验 204

7.9本章小结 207

第8章相关分析 208

8.1简单相关分析 208

8.1.1简单相关分析的基本思想 208

8.1.2相关系数 209

8.1.3简单相关分析的操作步骤 211

8.2散点图 213

8.3偏相关分析 216

8.4本章小结 218

第9章回归分析 219

9.1线性回归 220

9.1.1线性回归的基本原理 220

9.1.2 SPSS线性回归 223

9.1.3一元线性回归 229

9.1.4多元线性回归 236

9.2非线性回归 241

9.2.1非线性回归的基本原理 241

9.2.2 SPSS非线性回归 241

9.3曲线估计 248

9.4 logistic回归 254

9.5本章小结 263

第10章聚类分析 264

10.1聚类分析概述 265

10.1.1聚类分析的基本原理 265

10.1.2聚类分析的基本方法 266

10.1.3不相似测度的度量方法 268

10.2系统聚类分析 271

10.3二阶聚类分析 280

10.4 K-均值聚类分析 292

10.5本章小结 300

第11章判别分析 302

11.1判别分析的基本原理 303

11.2 SPSS判别分析 303

11.3本章小结 314

第12章因子分析与主成分分析 315

12.1基本原理 316

12.1.1主成分分析 316

12.1.2因子分析 316

12.1.3方法用途 317

12.1.4使用条件 317

12.1.5常用概念和分析步骤 318

12.1.6主成分和公因子数量的确定 318

12.1.7主成分和因子分析的联系与区别 319

12.2因子分析 320

12.2.1因子分析的数学模型 320

12.2.2因子分析的基本方法 320

12.2.3因子分析的实例 321

12.3主成分分析 327

12.3.1主成分分析的数学模型 328

12.3.2主成分分析的基本方法 328

12.3.3主成分分析的实例 329

12.4本章小结 338

第13章可靠性分析 339

13.1可靠性分析概述 340

13.1.1可靠性分析的基本原理 340

13.1.2可靠性分析的基本方法 341

13.2 SPSS可靠性分析 342

13.3可靠性分析的其他问题 348

13.3.1拆半可靠性系数模型 348

13.3.2 Guttman模型 351

13.3.3平行模型 352

13.4本章小结 353

第14章时间序列分析 354

14.1时间序列分析概述 355

14.1.1时间序列数据及其分析方法 355

14.1.2时间序列分析的模型、公式和记号 355

14.1.3 SPSS时间序列分析功能 359

14.2时间序列数据的预处理 359

14.2.1定义日期变量 360

14.2.2创建时间序列 361

14.2.3填补缺失数据 365

14.3指数平滑法 367

14.4自回归模型 371

14.5 ARIMA模型 378

14.6周期性分解 386

14.7本章小结 390

第15章生存分析 391

15.1生存分析概述 392

15.2寿命表法 393

15.3 Kaplan-Meier分析 398

15.4 Cox回归分析 405

15.5本章小结 412

第三篇 SPSS 17.0行业应用实例篇

第16章 SPSS行业应用实例——社会调查与统计 414

16.1全国各地区农民家庭收支的分布规律分析 414

16.1.1实例内容说明 414

16.1.2实现方法分析 415

16.1.3具体操作步骤 416

16.2判定新生婴儿的性别比例是否正常 434

16.2.1实例内容说明 434

16.2.2实现方法分析 435

16.2.3具体操作步骤 436

第17章 SPSS行业应用实例——市场研究/企业数据分析 440

17.1某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析 440

17.1.1实例内容说明 440

17.1.2实现方法分析 441

17.1.3具体操作步骤 442

17.2汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析 455

17.2.1实例内容说明 455

17.2.2实现方法分析 455

17.2.3具体操作步骤 456

第18章 SPSS行业应用实例——证券金融统计 461

18.1股票日历效应分析 461

18.1.1实例内容说明 461

18.1.2实现方法分析 462

18.1.3具体操作步骤 462

18.2汇率影响因素分析 489

18.2.1实例内容说明 489

18.2.2实现方法分析 490

18.2.3具体操作步骤 491

第19章 SPSS行业应用实例——医学统计 513

19.1两组不同治疗方法的生存率分析 513

19.1.1实例内容说明 513

19.1.2实现方法分析 514

19.1.3具体操作步骤 514

19.2判断不同群体的患病比例有无差异 520

19.2.1实例内容说明 520

19.2.2实现方法分析 521

19.2.3具体操作步骤 521

第20章 SPSS行业应用实例——生物学统计 530

20.1判断某种元素的缺乏是否对另一种元素含量有影响 530

20.1.1实例内容说明 530

20.1.2实现方法分析 531

20.1.3具体操作步骤 532

20.2根据动物身体属性数据分析个体之间的相似性 535

20.2.1实例内容说明 535

20.2.2实现方法分析 535

20.2.3具体操作步骤 535

怎样用spss17.0计算两组数据的P值

在SPSS 17.0中，可以通过独立样本T检验或配对样本T检验来计算两组数据的P值。

首先，我们需要明确P值的意义。在统计学中，P值通常用于假设检验，表示观察到的数据或更极端的数据出现的概率，假设原假设为真。如果P值小于我们选择的显著性水平（通常为0.05或0.01），则我们拒绝原假设，认为两组数据之间存在显著差异。

在SPSS 17.0中，我们可以使用独立样本T检验来比较两组独立的数据。例如，假设我们有两组学生的考试成绩，一组是男生，另一组是女生，我们想要比较这两组学生的成绩是否存在显著差异。此时，我们可以选择独立样本T检验。具体操作步骤如下：

1.打开SPSS软件，输入两组数据。

2.在菜单栏中选择“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”。

3.在弹出的对话框中，将两组数据分别选入“组1”和“组2”中，并选择要比较的变量。

4.点击“确定”按钮，SPSS会自动计算出T值和P值。

另外，如果我们的两组数据是配对的，比如同一组学生在不同时间点的成绩，我们可以使用配对样本T检验。操作步骤与独立样本T检验类似，只是在选择检验类型时选择“配对样本T检验”。

无论使用哪种T检验，我们都需要关注P值的大小。如果P值小于0.05或0.01，则认为两组数据之间存在显著差异。需要注意的是，P值只是判断数据是否存在显著差异的一个指标，不能单独用来判断数据的大小或方向。

总之，在SPSS 17.0中计算两组数据的P值，我们需要根据数据的性质选择合适的T检验类型，并关注P值的大小来判断数据是否存在显著差异。

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

二值logistic回归：

选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。

细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。

然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。

选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。

点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。

继续，确定。

然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。

第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。

第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。

在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。

在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。

此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。

此外还有相关矩阵表和概率直方图，就不再介绍了。

多项logistic回归：

选择分析——回归——多项logistic，打开主面板，因变量大家都知道选什么，因变量下边有一个参考类别，默认的第一类别就可以。再然后出现了两个框框，因子和协变量。很明显，这两个框框都是要你选因变量的，那么到底有什么区别呢？嘿嘿，区别就在于，因子里边放的是无序的分类变量，比如性别，职业什么的，以及连续变量（实际上做logistic回归时大部分自变量都是分类变量，连续变量是比较少的。），而协变量里边放的是等级资料，比如病情的严重程度啊，年龄啊（以十年为一个年龄段撒，一年一个的话就看成连续变量吧还是）之类的。在二项logistic回归里边，系统会自动生成哑变量，可是在多项logistic回归里边，就要自己手动设置了。参照上边的解释，不难知道设置好的哑变量要放到因子那个框框里去。

然后点开模型那个对话框，哇，好恐怖的一个对话框，都不知道是干嘛的。好，我们一点点来看。上边我们已经说过交互作用是干嘛的了，那么不难理解，主效应就是变量本身对模型的影响。明确了这一点以后，这个对话框就没有那么难选了。指定模型那一栏有三个模型，主效应指的是只做自变量和因变量的方程，就是最普通的那种。全因子指的是包含了所有主效应和所有因子和因子的交互效应的模型（我也不明白为什么只有全因子，没有全协变量。这个问题真的很难，所以别追问我啦。）第三个是设定/步进式。这个是自己手动设置交互项和主效应项的，而且还可以设置这个项是强制输入的还是逐步进入的。这个概念就不用再啰嗦了吧啊？

点击继续，打开统计量对话框，勾选个案处理摘要，伪R方，步骤摘要，模型拟合度信息，单元格可能性，分类表，拟合度，估计，似然比检验，继续。打开条件，全勾，继续，打开选项，勾选为分级强制条目和移除项目。打开保存，勾选包含协方差矩阵。确定（总算选完了）。

结果和二项logistic回归差不多，就是多了一个似然比检验，p值小于0.05认为变量有意义。然后我们直接看参数估计表。假设我们的因变量有n个类，那参数估计表会给出n-1组的截距，变量1，变量2。我们我们用Zm代表Exp（常量m+am1*变量1+am2*变量2+。。。），那么就有第m类情况发生的概率为Zn/1+Z2+Z3+……+Zn(如果我们以第一类为参考类别的话，我们就不会有关于第一类的参数，那么第一类就是默认的1，也就是说Z1为1)。

有序回归（累积logistic回归）：

选择菜单分析——回归——有序，打开主面板。因变量，因子，协变量如何选取就不在重复了。选项对话框默认。打开输出对话框，勾选拟合度统计，摘要统计，参数估计，平行线检验，估计响应概率，实际类别概率，确定，位置对话框和上文的模型对话框类似，也不重复了。确定。

结果里边特有的一个表是平行线检验表。这个表的p值小于0.05则认为斜率系数对于不同的类别是不一样的。此外参数估计表得出的参数也有所不同。假设我们的因变量有四个水平，自变量有两个，那么参数估计表会给出三个阈值a1,a2，a3（也就是截距），两个自变量的参数m，n。计算方程时，首先算三个Link值，Link1=a1+m*x1+n*x2，Link2=a2+m*x1+n*x2，Link3=a3+m*x1+n*x2，（仅有截距不同）有了link值以后，p1=1/(1+exp(link1)),p1+p2=1/(1+exp（link2）),p1+p2+p3=1/(1+exp(link3)),p1+p2+p3+p4=1..

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