SPSS统计应用实例分析 —以毕业生调查数据分析为例

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2 SPSS 简介 数据库构建 数据管理 常用统计方法操作 案例应用分析

3 SPSS(Statistical Product and Service Solutions), 统计产品与服务解决方案 软件 最初软件全称为 社会科学统计软件包 (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences), 但是随着 SPSS 产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS 公司已于 2000 年正式将英文全称更改为 统计产品与服务解决方案, 标志着 SPSS 的战略方向正在做出重大调整 为 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 SPSS SPSS 具有操作简便 编程方便 功能强大 数据接口 模块组合 针对性强等特点

4 安装 启动 退出 常用界面 : 数据窗口 变量窗口 结果输出窗口

5 1.1 数据窗口 标题栏 变量名 菜单栏 常用工具栏 数据单元格信息显示栏 编辑显示区 视图转换栏 系统状态栏

6 变量名 变量宽度 小数位数 缺失值 变量值标签 对齐方式 变量类型 变量标签 变量尺度 列宽

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8 间接法 ( 常用 ): 直接导入其他形式的数据库 :XLS DAT DBF 等 如 : 请打开 2-1.xls 文件, 构建 SPSS 数据库 直接法 :

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11 例 2-2: 请构建下表的 SPSS 数据库 表 2-2 某授课小组人员信息 姓名 name 性别 sex 身高 height 体重 weight 年龄 age 李梅女 A 王进男 B 程国强男 AB 杨玉洁女 O 要求 : 1. 1= 男,2= 女 2. 1=A, 2=B, 3=AB, 4=O 血型 bloodtype

12 数据的修改 插入 复制 粘贴 删除 排序等 ( 数据 2-1) 合并文件 拆分文件 选择个案 加权个案 替换缺失值

13 纵向合并 增加个案 (Add Cases) 横向合并 增加变量 (Add Variables) 实例 : 1. 纵向合并 : 相互合并的数据文件中应有相同的变量 (Date01.sav 与 Date02.sav) 2. 横向合并 : 文件中变量不全相同, 合并后只看到共同的变量和指示个体来源的变量 ( Date03.sav 与 Date04.sav) 必须均按照关键变量顺序排列, 否则失效

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15 实例 : 请按照性别进行拆分, 计算不同性别人群平均身高和体重 (data 05) 拆分完要还原!

16 实例 : 1. 请对 date05.sav 数据库, 选择年龄大于 19 岁的学生进行身高的描述性分析 2. 请在 date05.sav 数据库中随即抽取约 30% 的样本描述其身高 3. 请在 date05.sav 数据库中随即抽取 50 个样本

17 在选择分析程序之前, 确定数据文件中的频数变量, 常用于频数表资料和计数资料 实例 : 1. 频数表中的频数需要确定为频数变量 频数表 date06.sav

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19 实例 : 请采用不同方法替换 date5.sav 中身高 体重 胸围的缺失值

20 描述统计分析 平均数差异显著性检验 相关分析 回归分析 因素分析

21 频率 描述

22 实例 1: 请对 date05.sav 的体重和身高进行描述 实例 2: 请对 date05.sav 的专业进行频率 + 圆图 + 条图描述

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27 频率特点 : 适合计量资料和计数资料 对于计量资料 : 对称分布 + 偏态分布 统计指标 + 直方图 对于计数资料 : 频率表格 + 统计图

28 4.1.2 描述 实例 : 请对 date05.sav 的身高和体重进行描述

29 结果 : 特点 : 一般用于对称分布 不能作图 可以进行数据标准化

30 均值 单样本 T 检验 独立样本 T 检验 单因素方差分析

31 实例 : 请对案例 8 中不同学院不同性别的教师的评教成绩进行均值描述 过程 : 分析 比较均值 均值 特点 : 计量资料统计指标描述适合各种分布计量资料可以计算几何平均数和调和平均数

32 特点 : 计量资料统计指标描述 适合各种分布计量资料 可以计算几何平均数和调和平均数

33 应用 : 用于检验单样本的均值与给定的常数 ( 指定的检验值 ) 之间是否存在显著差异, 样本均值与总体均值之间的差异显著性检验, 也属于 T 检验 过程 : 分析 比较均值 单样本 T 检验 实例 : 近三年教师的评教成绩均值为 90 分, 请问 学期教师评教成绩与近三年均值有无差异?( 评教.sav)

34 结果解释 :

35 适用条件 : 自变量为计量变量, 且为二分变量, 因变量为连续型变量, 受试样本的总体不同 过程 : 分析 比较均值 独立样本 T 检验 实例 : 不同性别 ( 男 女 ) 的教师学生评教成绩是否具有显著差异?

36 结果解释 :

37 适用条件 : 自变量均为离散型变量, 且为三分变量以上, 因变量为连续型变量, 受试样本不同 过程 : 分析 比较均值 单因素方差分析 案例 : 不同级别的教师评教分数是否有差异?

38 结果解释 :

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40 适用条件 : 两个变量均为连续性变量 (Person 简单相关 ) 取值范围 : IrI<0.3 微弱相关 ;0.3< IrI<0.5 低度相关 <0.5IrI<0.8 显著相关 ; 0.8<IrI<1 高度相关 过程 : 分析 相关 双变量 实例 : 血糖与胰岛素的相关 ( 相关.sav)

41 结果解释 :

42 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 适用条件 : 自变量为连续型变量, 因变量也是连续型变量 回归类型 : 一元回归分析多元回归分析 自变量与因变量之间的关系 : 线性回归分析 : 一元线性回归 多元线性回归 非线性回归分析 一元线性回归 : 一元线性回归模型是指只有一个解释变量的线性回归模型, 用 于揭示被解释变量与另一个解释变量之间的线性关系 多元线性回归 : 多元线性回归模型是指有多个解释变量的线性回归模型, 用于 揭示被解释变量与其他多个解释变量之间的线性关系

43 回归分析一般步骤 : 确定回归方程的解释变量 确定回归模型 建立回归方程 对回归方程进行各种检验 利用回归方程进行预测 案例 1: 一元线性回归以 ( 回归.sav) 数据为例, 计算身高与体重的线性模型 步骤 : 分析 回归 线性 体重 : 因变量身高 : 自变量

44 结果解释 : R=0.673; 复相关系数 R²=0.454, 决定系数, 表示身高可以解释体重 45.4% 的变异量 ; 模型检验 : F= , P=0.00, 因此建立的回归模型是有意义的 模型方程 : 体重 = * 身高

45 案例 2: 多元线性回归 研究肺活量与身高 体重 胸围的线性模型

46 回归模型 : 肺活量 = * 身高 * 体重 * 胸围

47 作用 : 将多个相关变量简化为少数几个综合指标 特点 : 因子数远远少于原有变量的个数因子能够反映变量的绝大部分信息因子之间线性不明显因子具有命名可解释性

48 步骤 : 检验变量之间的相关系数 : KMO 统计量 :0.9 最佳,0.7 以上尚可,0.6 很差,0.5 以下放弃 因子提取 因子命名可解释性 计算各样本的因子得分

49 案例 : 为研究区人均收入的差异性与相似性, 搜集到 31 个省市自治区各类经济单位 ( 国有经济 集体经济 联营经济 股份制经济 外商投资 港澳台经济 其他经济单位 ) 的年人均收入数据 由于涉及到变量较多, 直接进行地区间的比较会比较繁琐, 因此考虑先运用因子分析的方法减少变量个数, 之后再进行比较和综合评价 ( 因素分析.sav) 步骤 : 分析 降维 因素分析

50 结果解释 :

51 所有主成分按照从大到小排列, 第一个因子的特征值是 5.502, 它解释了总变异量的 %, 第二个因子累计解释变异量 %, 我们提取前 2 个因子

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56 案例分析 : 毕业生跟踪数据 研究流程 : 确定研究目标 : 毕业生对学校满意度情况 理论依据 : 服务质量观 研究假设 : 学生满意度对于学校的声誉 生源 等有影响 分解研究目标 : 学习与教学条件 学习支持服务课程与教学服务 学生发展结果 问卷编制 : 量表选择 初测 信效度检验 正式问卷 数据搜集 数据处理 结果解释

57 数据处理步骤 : 问卷信度 ( 总体信度 分量表信度 ) 基本信息描述统计均值与差异检验因素分析相关分析回归分析

58 信度结果 : 总体信度 学习与教学条件 学习支持服务 课程与教学 自身发展结果 0.967

59 基本信息的描述性统计 : 性别 生源地 绩点 工作状态等的频率和百分比 步骤 : 分析 描述统计 频率

60 均值与差异检验 : 各题项均值 众位数 众位数等 : 性别的独立样本 T 检验 绩点的单因素方差分析

61 因素分析 : 为了统计分析方便, 把各题项降维为学习与教学条件 学习支持服务 课程与教学服务 自身发展结果四个部分 步骤 : 分析 降维 因子分析

62 相关分析 : 降维之后的各因素之间的相关程度 步骤 : 分析 相关 双变量

63 回归分析 : 各维度对研究目标的解释程度 步骤 : 分析 回归 线性

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