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SPSS拆分與描述技巧使用圖文解析詳細(xì)圖文使用教程

發(fā)布時(shí)間:2025-05-04 文章來(lái)源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)分析功能,并包括文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速?gòu)臄?shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)、人口、保險(xiǎn)等多個(gè)研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。

使用IBM SPSS Statistics我們可以輕松處理各類數(shù)據(jù),并以圖表方式直觀顯示各類統(tǒng)計(jì)值,省去繁瑣的推導(dǎo)演算過(guò)程,下面讓我們一起來(lái)了解一下IBM SPSS Statistics的數(shù)據(jù)管理功能吧。

這里我提前準(zhǔn)備了一份身高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

身高統(tǒng)計(jì)表

圖一:身高統(tǒng)計(jì)表

一、排序

1、點(diǎn)擊SPSS主界面菜單欄的數(shù)據(jù)選項(xiàng);

數(shù)據(jù)選項(xiàng)

圖二:數(shù)據(jù)選項(xiàng)

2、在下拉菜單中選擇個(gè)案排序;

個(gè)案排序

圖三:個(gè)案排序

3、在彈出的窗口中選中身高變量;

身高變量

圖四:身高變量

4、點(diǎn)擊中間的按鈕將其添加至操作框;

操作框

圖五:操作框

5、選擇升序排列,然后點(diǎn)擊確認(rèn);

排序設(shè)置

圖六:排序設(shè)置

6、這時(shí)會(huì)彈出輸出結(jié)果窗口,點(diǎn)擊界面空白處即可回到數(shù)據(jù)編輯窗口;

返回?cái)?shù)據(jù)編輯窗口

圖七:返回?cái)?shù)據(jù)編輯窗口

7、查看排序結(jié)果。

排序結(jié)果

圖八:排序結(jié)果

以上是常見的單個(gè)變量排序,在SPSS中,我們還可以針對(duì)多要素進(jìn)行排序,以下是具體步驟。

1、在打開排序窗口后,將需要優(yōu)先排列的變量移至操作框;

移動(dòng)變量

圖九:移動(dòng)變量

2、然后添加優(yōu)先級(jí)較低的變量;

移動(dòng)次級(jí)變量

圖十:移動(dòng)次級(jí)變量

3、選擇降序排列,點(diǎn)擊確認(rèn);

降序排列

圖十一:降序排列

4、返回?cái)?shù)據(jù)編輯窗口(同上方第六步);

5、查看多項(xiàng)排序結(jié)果。

多項(xiàng)排序結(jié)果

圖十二:多項(xiàng)排序結(jié)果

可以看到,數(shù)據(jù)先按性別排列,同一性別身高又按從高到低依次排列。

二、描述

為了更直觀的分析數(shù)據(jù),我們可以通過(guò)SPSS的描述功能,將不同性別的身高統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行整理。

1、在SPSS主界面菜單欄中選擇數(shù)據(jù),然后點(diǎn)擊下拉菜單中的拆分文件;

拆分文件

圖十三:拆分文件

2、點(diǎn)擊彈窗中的性別變量;

拆分性別

圖十四:拆分性別

3、點(diǎn)擊右側(cè)的“比較組”選項(xiàng),然后通過(guò)下方箭頭按鈕將性別變量添加至分組框中;

添加拆分變量

圖十五:添加拆分變量

4、點(diǎn)擊確定;

拆分完成

圖十六:拆分完成

5、這時(shí)SPSS會(huì)彈出輸出結(jié)果窗口,點(diǎn)擊菜單欄中的分析選項(xiàng);

分析

圖十七:分析

6、在下拉菜單中點(diǎn)擊“描述統(tǒng)計(jì)”,然后選擇“描述”;

SPSS拆分與描述功能使用圖解詳細(xì)教程本站

圖十八:描述

7、在彈出的“描述窗口”中,通過(guò)中間的箭頭按鈕將身高變量添加至變量框,點(diǎn)擊確認(rèn);

描述窗口

圖十九:描述窗口

8、在輸出結(jié)果窗口查看描述結(jié)果。

描述結(jié)果

圖二十:描述結(jié)果

至此,我們就可以以更直觀的方式了解到數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性了。


世界上許多有影響的報(bào)刊雜志就SPSS給予了高度的評(píng)價(jià)。
本文章關(guān)鍵詞: SPSS拆分與描述技巧 
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