spss

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

分析--描述统计--频率，在弹出的对话框中，调入要分析的变量，点统计量，会发现有集中趋势的指标，如均值，中位数，也有离散程度的指标，如方差，标准差，选中这些。确定，即会自动给出结果。数学：数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。数学是人类对事物的抽象结构与模式进行严格描述的一种通用手段，可以应用于现实世界的任何问题，所有的数学对象本质上都是人为定义的。从这个意义上，数学属于形式科学，而不是自然科学。不同的数学家和哲学家对数学的确切范围和定义有一系列的看法。

显著相关，p小于0.01我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS是什么 SPSS全称是StatisticalProductandServiceSolutions，中文翻译就是统计产品与服务解决方案，是一个用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持的相关服务总称。 SPSS有很多实用功能，最主要的就是数据管理，然后是结果报告、统计建模，能够大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确使用。 SPSS优点 SPSS有很多优点，操作简单，界面非常友好；编程方便，具有第四代语言的特点；功能强大，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。 SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。

R=0.641，说明拟合效果还行，其概率小于0.05，说明方程系数不全为零；各个自变量sig.小于0.05的说明自变量对因变量有显著影响，影响正负你要看系数正负；相反，各个自变量sig.大于0.05的说明自变量对因变量无显著影响。

SPSS软件求总平均值和总标准差步骤如下:打开spss统计软件,依次点击“分析——比较均值——平均值”；随后出现“平均值”窗口。将“性别”放入“自变量列表”框中,将“血糖”放入“因变量列表”框中。点击“选项”,出现“平均值:选项”窗口。将需要计算的统计指标选入右侧“单元格统计”框中，本例选中“平均值、个案数、中位数、最大值、最小值、方差、标准差”统计量，点击“继续”。点击“确定”，得到统计指标。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，有Windows和Mac OS X等版本。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围。并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。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，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按"粘贴"按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。

SPSS全称是Statistical Product and Service Solutions，是一款专业的统计分析工具，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。目前已经广泛地应用于农业、工业、商业、医学、交通运输、社会学、市场分析、股市行情、旅游业等多个领域与行业。目前比较常用的22版、19版等。如果电脑配置较低，可以选择早期一点的版本比如19版、20版，当然越是新版的SPSS功能肯定越强大、界面更简洁，根据需要选择就好。另外还有网页在线版本SPSS，即spssau，不用下载安装可以替代大部分spss的功能，如果是做普通的论文分析完全足够使用。

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。专业上，p 值为结果可信程度的一个递减指标，p 值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是 总体中各变量关联的可靠指标。p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如 p=0.05 提示样本中变量关联有 5% 的可能是由于偶然性造成的。 即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约 20 个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如 果变量间存在关联，我们可得到 5% 或 95% 次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领 域，0.05 的 p 值通常被认为是可接受错误的边界水平。扩展资料判定结果具有真实的显著性的方法在最后结论中判断什么 样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集 比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通 常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果 0.05≥p>0.01 被认为是具有统计学意义，而 0.01≥p≥0.001 被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的 判断常规。参考资料来源：百度百科-spss参考资料来源：百度百科-方差分析

　　对一组数据进行计数是一种常用的数据统计方法，SPSS也是可以实现的。 　　对本组数据中体重超过60的人数进行统计。 　　首先点击——转换——计数个案。 　　在弹出的菜单中填写项目和标签名称，选择体重双击。 　　点击定义值。 　　填写60，点添加——继续。 　　回到主菜单，点确定。 　　结果会出现在最右侧栏中。

如何分析信效度？信效度：信度是效度的必要条件,信度低，效度一般都不高，但是信度高，效度也不一定高。二者的研究内容也有所不同，信度是研究回答是否可靠，效度是研究题项设计是否合理。信度：研究数据是否可靠，也就是研究样本是否真实回答了问题。效度：研究题是否能有效的表达研究信息或维度的概念信息，也就是研究问卷中的题项设计是否合理。信度如何分析？以SPSSAU为例：信度分析的位置在【问卷研究】→【信度】信度一般针对量表题进行分析，数据格式常见是一个量表题为一列，举例如下：信度系数：背景：当前有一份数据,共涉及A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度。现希望对此份数据信度度情况进行分析，以验证数据质量可靠。由于是分4个维度所以需要分析4次。先对A维度涉及A1~A4,进行分析，结果如下：如果CITC值低于0.3，可考虑将该项进行删除；如果“项已删除的α系数”值明显高于α系数，此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。针对CITC值和项已删除的α系数一般用于预测试中。接着分析α系数，如果此值高于0.8，则说明信度高；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明信度较好;如果此值介于0.6~0.7，则说明信度可接受；如果此值小于0.6，说明信度不佳；从上表可以看出α系数为0.859大于0.8，所以信度高，效度：结构效度：SPSSAU→问卷研究【效度】；区分效度和收敛效度：SPSSAU→验证性因子分析；

1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，点击确定。4、确定后得出的结果，呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

spss数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。软件产品特点：操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

要求如下：sPsS 1、Statistics 19.0要求的操作系统是Windows XP (32位)、 Vista (32位或64位)或Windows 7 (32位或64位)。2、IE7.0及以上版本。3、Adobe Reader阅读器。主要用它来阅读各类sPSS安装及使用文件。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”（Solutions Statistical 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”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS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，有Windows和Mac OS X等版本。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”（Solutions Statistical 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”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS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，有Windows和Mac OS X等版本。

spss使用的方法：1、首先在spss中画散点图，点击【图形】，【旧对话框】，【散点/点状】；2、然后选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】；3、之后在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定；4、接着点击【分析】，【回归】，【线性】；5、最后spss就已经完成了数据的汇总分析。

spss是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”，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”。SPSS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，有Windows和MacOSX等版本。SPSS的特点SPSS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。

SPSS 18.0由17个功能模组组成：Base System基础程式Advanced Models高等统计模组（GEE/GLM/存活分析）Regression Models进阶回归模组Custom Tables多变量表格Forecasting时间序列分析Categories类别资料分析/多元尺度方法Conjoint联合分析Exact Tests精确检定Missing Value Analysis遗漏值分析Neural Networks类神经网络Decision Trees决策树Data Preparation资料准备Complex Samples抽样计划Direct Marketing直销行销模组Bootstrapping拔靴法Data collection Data Entry资料收集Programmability Extension扩充程式码能力

SPSS统计软件可以用来做许多数据分析，回归分析就是其中之一。回归分析就是探索两种及其以上变量之间的关系，运用十分广泛，按照自变量和因变量之间的函数关系类型可以分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析不仅可以分析数据，更可以用来预测一些数据的发展情况，从而应用非常广泛。多因素回归分析步骤如下：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】6、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7、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。8、【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，9、【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。至此回归分析就完成了图中的这个模型就是比合理的。

1、SPSS的必需基础模块，管理整个软件平台，管理数据访问、数据处理和输出，并能进行很多种常见基本统计分析。2、在进行数据处理时，除了基本的数据分析外，如果还想建立分析过程数据，就需要使用此模块。Advanced Statistics为分析结果建立更灵活、更成熟的模型，在处理嵌套数据时以得到更精确的预测模型，可以分析事件历史和持续时间数据。3、主要用于回归分析。Regression提供大量的非线性建模工具、多维尺度分析以帮助研究人员进行回归分析。它将数据从数据约束中解放出来，方便地把数据分成两组，建立可控制的模型及表达式进行非线性模型的参数估计，能够建立比简单线性回归模型更好的预测模型。4、SPSS Conjoint是包含三个相互关联过程的一个系统，用于进行全特征联合分析。联合分析使研究人员了解消费者的偏好，或在一定产品属性及其水平条件下的产品评定。扩展资料：SPSS由于功能强大、兼容性好、易用性强以及扩展性高等优点而备受数据分析人员的追捧。模块式结构是它的特点之一，SPSS将其所有的功能分散为多个模块，使得用户可以根据自身需求来选择适当的模块进行数据处理，大大节省了用户的精力资源。SPSS在进化到18版本以前，SPSS Base是必须的，软件的整个框架、基本的数据获取、数据准备都被集中在此模块上，其他模块也必须搭建在SPSS Base上才可工作。从18版起，SPSS 所有的功能模块都可以单独存在并运行。参考资料来源：百度百科-spss

SPSS是统计产品与服务解决方案简称，最初软件全称为“社会科学统计软件包”，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加。SPSS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是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBMSPSSStatistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

1、首先在电脑中打开spss，点击下方变量视图，输入名称，设置数据的小数点位数。2、点击数据视图，在对应位置，录入需要处理的数据。3、数据录入完毕，点击：分析-描述统计-频率，如下图所示。4、这里选择性别，设置性别为变量。注意，数字1代表男，2，代表女。5、然后点击图表-选择条形图，如下图所示。6、点击确定，输出对应的频数分布表和条形图，如下图所示就完成了。

李克特量表就是一种典型的定序尺度量表，可以很好地满足社会调查实务中对于主观评价问题的问卷设计需要。

SPSS 中变异系数计算公式如下：CV＝σ/μ其中CV表示变异系数，σ表示数据的标准差，μ表示数据的均值。变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择dunnet t检验，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

开机列表里面的那个所有应用里面找IBM SPSS Statistics xx其中xx是你下载的spss的版本号

spss安装的具体操作如下：工具：联想电脑、spss安装包。1、解压spss安装包后打开文件夹，点击应用程序。2、显示正在准备安装，然后点击下一步,双击“spss.exe”，选择准备安装，然后单击“下一步”。3、接着出现可许可协议，选择我接受，点击下一步，选择“单个用户许可”，然后点击“下一步”，按默认的界面操作就可以，不需要更改。4、勾选“IBMSPSSStatistics”后，点击下一步按钮。5、然后根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置，选择安装路径，可以默认到系统C盘中，也可以自己更改安装的路径，更改路径要命名好文件名，点击“下一步”。6、而后出现已做好安装的准备的提示，点击安装，然后等待安装就可以。7、选择“是”，重新启动电脑，才能对安装的spss有效，等待即可。电脑重启后，点击开始中的所有程序，找到spss所在的文件夹，打开，把spss软件的快捷方式发送到桌面即可，整个安装过程就顺利完成了。

spss如何进行相关性分析，相关性分析首先要看两变量的情况，符合正态分布，样本量大于30-50，线性关系，而且是连续变量，可以用Pearson分布。工具／原料：戴尔灵越5000、win10、SPSS241、样本数据能用Pearson相关就用这个，这个最准确，开始时，首先分布样本正态性，用k-s检验。2、正态性之后，点击分析-相关-双变量，之后选择Pearson，同时检验显著性相关要打勾。3、之后将样本数据，移动到变量那里过去，之后在点击左下角的确定。4、确定之后，出现分析结果，首先看显著性，显著性显示0.00，说明p<0.05,有线性关系。5、之后看0.892，大于0.8，是高度相关关系，如果是0.5-0.8是中度相关关系，0.3-0.5是低度相关性，小于0.3不相关。6、这个可以进行批量分析的，只要将每个变量都移动各自一列就行。

执行工具栏[分析A]/相关[C]/双变量[B]程序，打开【双变量相关】对话窗口如果您是希望进行偏相关分析，请用鼠标选择偏相关[R]；最常用到的是双变量相关分析和偏相关分析，偏相关分析控制了其他变量对该变量的影响，只研究某一变量对这一变量的影响。选择你所要研究的变量，以及分析方法，SPSS提供了三种相关系数，Pearson相关系数，kendall相关系数，Spearman相关系数，选择单侧检验还是双侧检验，如果您事先知道变量之间是正相关还是负相关请选择单侧检验，如果不知道，请选择双侧检验。最后，按【确定】按钮，输出结果。由输出结果可以看出，E1E2两个变量在0.01水平（双侧）上显著相关。

多重共线性的诊断是在回归中进行的，所以先打开回归的对话框：analyse--regression--linear，打开线性回归对话框将自变量因变量都放到各自的位置，然后点击statistic在该对话框中，有一个多重共线性诊断的选项，勾选他，如图所示，点击continue按钮，返回主对话框点击ok按钮，开始输出诊断结果我们先来看这两个参数，特征根（Eigenvalue）：多个维度特征根约为0证明存在多重共线性；条件指数（Condition Index）：大于10时提示我们可能存在多重共线性接着来看相关系数矩阵，找到数值接近1的相关，这也提示出可能存在多重共线性。

spss分析中sig表示：方差分析，采用F检验的方法进行，结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值，按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值，即为SIg。所以在结果中一般不去看F值，而是去看sig。一般检验水准为0.05。如果sig小于0.05就表示P小于0.05。结果由统计学差异。专业上，p 值为结果可信程度的一个递减指标，p 值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是 总体中各变量关联的可靠指标。p 值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如 p=0.05 提示样本中变量关联有 5% 的可能是由于偶然性造成的。 即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约 20 个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如 果变量间存在关联，我们可得到 5% 或 95% 次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领 域，0.05 的 p 值通常被认为是可接受错误的边界水平。扩展资料判定结果具有真实的显著性的方法在最后结论中判断什么 样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集 比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通 常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果 0.05≥p>0.01 被认为是具有统计学意义，而 0.01≥p≥0.001 被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的 判断常规。参考资料来源：百度百科-spss参考资料来源：百度百科-方差分析

spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）3、点击OK即可，出现如下结果方法步骤：1：选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。2：从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。3：为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。4：打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。5：然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。6：点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

首先，要了解数据分析的一般流程是什么？可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：数据获取外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。数据存储对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。数据预处理数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。建模与分析这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。可视化分析数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：

1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，点击确定。4、确定后得出的结果，呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

SPSS全称是Statistical Product and Service Solutions，是一款专业的统计分析工具，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。目前已经广泛地应用于农业、工业、商业、医学、交通运输、社会学、市场分析、股市行情、旅游业等多个领域与行业。目前比较常用的22版、19版等。如果电脑配置较低，可以选择早期一点的版本比如19版、20版，当然越是新版的SPSS功能肯定越强大、界面更简洁，根据需要选择就好。另外还有网页在线版本SPSS，即spssau，不用下载安装可以替代spss的功能，如果是做一般的数据分析完全足够使用。

怎么做方差分析？单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。SPSSAU结果如下：从上表可知，利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。方差不齐怎么办？方差不齐时可使用‘非参数检验"，同时还可使用welch 方差，或者Brown-Forsythe方差，非参数检验是避开方差齐问题；而welch方差或Brown-Forsythe方差是直面方差齐，即使在方差不齐时也保证结果比较稳健，welch方差和Brown-Forsythe方差仅在计算公式上不一致，目的均是让方差不齐时结果也稳健，选择其中一种即可。

spss如何进行信度和效度分析如下：1、首先登录问卷星首页，会出现你创建的问卷，点击“分析&下载”，选择“查看下载答卷”选项。2、点击“下载答卷数据”按钮，因为我们需要通过SPSS进行分析所以选择“按选项分数下载”。这样可以看到问卷数据被导出来成了Excel格式文件了。另外可根据自身需求筛选问题条件进行下载。3、打开SPSS 26.0数据分析软件，点击“文件”-“导入数据”，选择“Excel”。4、将之前从问卷星下载的问卷数据excel导入到SPSS中。5、点击“分析”-“刻度”-“可靠性分析”。6、信度分析仅是针对量表问题，本次问卷为标准的5度量表，1表示非常不同意，5表示非常同意意，共含有22个题项，首先检验这一份量表整体的信度。将所有的量表题选中至右侧项。模型默认选择“Alpha”。7、点击右上角的“统计”选项，可勾选“删除项后的标度”，点击继续。8、点击确定后就得到本次问卷整体信度分析结果如下。本次22个量表题得出问卷总体的Cronbach α系数值为0.82，大于0.8，说明样本数据总体信度质量高。如果α系数比较低，可以查看删除项后的克隆巴赫Alpha值，该值为删除该分析项题目后，剩下分析项的α系数，若此值明显高于Cronbach α系数值，则可考虑将该分析项删除。这样就可以提高Cronbach α系数值。9、问卷调查一般会有多个维度变量，因此接下来针对每个维度变量进行分析，比如本次问卷有感知风险这个变量，那么选中它对应的3个题项进行信度分析，得出该维度的Cronbach α系数值。另外的维度变量信度分析同理。

不知道你想要了解哪些SPSS的名词解释，因为软件相关名词还是挺多的，你可以去他们中文官网具体了解下。

spss显著性分析的确定1.运用显著性差异字母标记法，将全部平均数从大到小依次排列。2.在最大的平均数上标上字母a并将该平均数与其他各平均数相比，凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。3.再以该标有b的平均数为标准，与各个比其大的平均数比较，凡不显著的也一律标以字母b，以标有b的最大平均数为标推，与各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c。”如此重复，直至最小的一个平均数有了标记字母为止。4.各平均数间，凡有一个相同标记字母的即为差异不显著，凡是具不同标记字母的即为差异显著。扩展资料spss数据管理在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。参考资料来源：百度百科-spss

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。2、如果说相关系数值小于0.2，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫0.05水平显著，2个*号叫0.01水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)；3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示关系紧密)；5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。

SPSS软件求总平均值和总标准差步骤如下：1、打开spss统计软件，依次点击“分析——比较均值——平均值”2、随后，出现“平均值”窗口。3、将“性别”放入“自变量列表”框中，将“血糖”放入“因变量列表”框中。4、点击“选项”，出现“平均值：选项”窗口。5、将需要计算的统计指标选入右侧“单元格统计”框中，本例选中“平均值、个案数、中位数、最大值、最小值、方差、标准差”统计量，点击“继续”。6、点击“确定”，得到统计指标。这样就得到了平均值和总标准差。

spss安装教程如下：工具：联想笔记本电脑、spss安装包26.0.4、安装程序。1、解压spss安装包后打开文件夹，点击应用程序。2、显示正在准备安装，后点击下一步。3、出现可许可协议，选择我接受，点击下一步。4、选择是，点击下一步。5、根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置，继续点击下一步。6、而后出现已做好安装的准备的提示，点击安装，然后等待安装就可以啦。

　　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。

spss数据分析的五种方法如下：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。统计建模：Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

SPSS安装教程统计产品SPSS是一款用于数据分析、统计建模和预测性分析的全功能软件。它可以帮助用户更好地了解数据，作出更好的决策。在本篇文章中，我们将为您介绍SPSS的安装过程，以便您能更快地使用该软件。准备工作在安装SPSS之前，您需要先满足以下准备工作:确认您的计算机符合SPSS的最低系统需求下载SPSS安装包保存您的SPSS许可证编号当您确认您的计算机符合系统需求并已下载好安装包之后，您可以按照以下步骤进行安装。安装SPSS1. 打开您下载好的SPSS安装包，双击“setup.exe”文件开始安装程序。2. 导向您的安装语言并点击下一步。如果您的计算机已经安装了较老的版本或是需要更新，程序会提示您是否需要卸载旧版本SPSS。如果您没有旧版本需要修改，则可以跳过该步骤。3. 阅读许可协议并确认您已认真阅读，并同意其中的内容。之后，点击“下一步”。4. 输入您的许可证编号并点击“下一步”。如果您没有该编号，SPSS网站上有免费试用版可供您使用。5. 选择安装目录并点击“下一步”。您可以使用默认目录，或是选择不同的目录以满足您的需求。6. 选择所需的功能和附加组件。您可以选择仅安装基本功能或选择包括数据驱动的决策支持组件等附加功能。7. 单击“安装”按钮，开始安装。这个过程可能需要几分钟，请您耐心等待。8. 按照提示安装所有的必要文件和组件，并完成SPSS安装。安装后的步骤安装完成后，您应该进行以下步骤以确保SPSS正常运行:重启您的计算机，以确保所有的文件都被正确地安装和配置。启动SPSS软件，并输入您的许可证号码。它应该可以在您安装SPSS时留下的文件中找到。检查软件版本和许可证的状态，以确保正常使用。开始使用SPSS进行数据分析和建模。结论在本篇文章中，我们为您介绍了SPSS的安装过程。虽然该过程可能因不同版本而略有不同，但基本步骤是相同的。通过本文所提供的步骤，您应该可以快速、安全、愉快地安装SPSS，并开始使用它。祝您使用SPSS愉快。

spss数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。软件产品特点：操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

SPSS（统计分析系统）是一款流行的统计分析软件，具有丰富的功能。它可以进行数据管理、数据预处理、统计分析和数据可视化等任务。数据管理方面，SPSS可以导入、清理和转换数据，包括对缺失值和异常值的处理。数据预处理方面，SPSS提供了数据筛选、排序、合并等操作，以及创建新变量和计算衍生变量的功能。在统计分析方面，SPSS支持各种统计方法，如描述统计、假设检验、方差分析、回归分析和聚类分析等。此外，SPSS还提供了数据可视化工具，可以生成图表和图形来展示数据分析结果。总之，SPSS是一款强大且多功能的统计分析软件。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、商业、医药、市场调研和其他领域的数据分析。它提供了丰富的统计功能和数据管理工具，使用户能够处理、分析和报告数据。SPSS 最初是由 SPSS Inc. 公司开发的，后来该公司被 IBM 收购，现在被称为 IBM SPSS Statistics。它具有友好的用户界面，以及基于菜单和对话框的操作方式，使得使用 SPSS 进行数据分析变得相对简单易用。SPSS 提供了广泛的统计方法，涵盖了描述统计、推断统计、回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析、生存分析等。用户可以通过菜单或基于语法的命令方式来执行这些统计分析。除了统计分析，SPSS 还具备强大的数据管理功能，例如数据清洗、数据转换、数据筛选和数据重编码等。此外，它还支持数据可视化，可以生成各种图表和报告来展示和解释分析结果。总之，SPSS 是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于学术研究、商业决策和数据分析领域。

@Jeanne163的回答很详细了，但维数问题好像没有解释。如何解释VIF显示无共线性，部分维数的条件索引却呈现出有共线性的矛盾？详见这个回答：网页链接划重点：条件索引等于最大的主成分与当前主成分比值的平方根，所以第一个主成分对应的条件索引永远是1，最后一个主成分由于提出不来信息，所以特征根小，条件索引自然会大。如果几个条件索引大（>30）,才说明问题，只有一个，说明不了问题。

打开spss，建立变量。（需要建立三个变量，分别是浓度，抑制率，和总数。小数位数按照实际要求设置。）输入数据。总数用1或者100，其他按实际输入开始计算。分析—回归—probit响应频率为抑制率，观测值汇总会总数，协变量为浓度，转换选择对数底为10，模型选择logit用 SPSS 计算 IC50点击确定即可。在弹出的输出界面的置信限制中找到概率0.50的估计浓度即为IC50。扩展资料：spss求IC50值的原理及特点：SPSS 是统计产品与服务解决方案的简称，为 IBM 公司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，有 Windows 和 macOS 等版本。使用方法：在“剂量”一栏依次输入你选中的几个剂量，下面“抑制率”一栏输入对应的%抑制率（不可为小数），输完后点击“计算IC50”，便在“IC”值一栏显示所得的IC50值。（所有输入数据均为数值，不带单位）如果剂量较多，可以分几次输入，分别求得几个IC50，然后求个平均值。2009 年开始 SPSS 更名为 PASW，旗下主要 4 个产品组相对应更名：PASW Statistics（原名 SPSS Statistics）：统计分析。PASW Modeler（原名 Clementine）：数据挖掘。Data Collection family（原名 Dimensions）：数据收集。PASW Collaboration and Deployment Services（原名 Predictive Enterprise Services）：企业应用服务。功能组成，SPSS 18.0 由 17 个功能模组组成：Base System 基础程式。Advanced Models 高等统计模组（GEE/GLM/存活分析）。Regression Models 进阶回归模组。Custom Tables 多变量表格。Forecasting 时间序列分析。Categories 类别资料分析/多元尺度方法。Conjoint 联合分析。Exact Tests 精确检定。Missing Value Analysis 遗漏值分析。Neural Networks 类神经网络。Decision Trees 决策树。Data Preparation 资料准备。

SPSS 一般在公司里指 统计分析软件（Statistic Package for Social Science） 或者附加电源装置（Supplementary Power Supply Set）tolerance 指的是容错系统可能是指的其中一种系统的容错方案或容错系统

在结构模型里面可以分别直接验证

需要分步做回归分析，每一步用bootstrap方法来处理即可。当然，目前中介效应用的最多的是结构方程模型。

1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。2、结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。3、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。4、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。5、利用标准化后的数据进行聚类分析。6、接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

SPSS聚类分析过程解析 SPSS手把手的教程案例不错，数据小兵是一个专注SPSS研究的博客，里面涉及SPSS各种经典分析方法的实际操作过程解析。今天给大家推荐的是《利用SPSS进行聚类分析的过程》。 案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的 聚类分析案例。 案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、如何筛选聚类变量？现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。 3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。 2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。 【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。 2、这个过程一般用 单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。 【四】问题四：聚类结果的解释？——采用”均值比较描述统计“ 1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。 2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。

三种聚类方法层次聚类、kmean聚类、二阶段聚类 对数据有不同的要求，看你的数据确定用哪种

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

第一列表示这是聚类的第几步；第二、第三列表示在这一步中，哪些样本或小类聚类在了一起（在前面步奏中聚类在一起的小类将以前面一个来命名该小类）；第四列表示改步聚类样本个体或者小类之间的距离；第五、六列表示第几步生成的小类将在该步与本步的样本聚类（之前的步奏）；第七列表示该步生成的小类将在第几步中用到（之后的步奏）。聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

我们有时需要对一波总体样本进行分群，从而更好地了解群体之间的差异，通过聚类分析可以帮助我们解决这个问题。聚类分析在市场细分、人群细分等方面可以给我们很多启发。 聚类分析在SPSS中分为系统聚类、K聚类及两步聚类。 从区别上看，系统聚类、K聚类主要针对的是计量资料，而两步具备可同时对计量资料、计数资料进行处理。 尽管在日常工作涉及的问卷中，计数资料涉及得较少，但从结果解读方面，仍然是两步聚类的解读更为直观。 以两步聚类为例，我们来看一个案例： 经过本篇文章学习，您能够对问卷数据做以下分析： ①对总样本进行聚类 ②筛选满足不同条件的个案进行进一步分析（选择个案） TIPS：在两步聚类前，一定要先清洗数据，因跳转题而出现的-3值，要全部清除掉之后再进行聚类操作 1.分析-分类-两步聚类 2.将可能影响到人群细分结果的变量选入分类变量中 连续变量在本次问卷题目中未涉及，因此不选 这一步的变量选择在不确定的情况下，可能需要多次聚类验证，一定要选择聚类效果最佳的那几个变量 这里已经根据最佳效果选择好了相关变量 3.选项-操作默认 若涉及到连续变量，在【要标准化的变量】中，将出现连续变量 这里未涉及连续变量，因此这里未显示任何变量 4.输出 勾选上方的图表和表格、创建聚类成员变量 5.确定 6.结果解读 首先会出现一个简单的图，先来看一下这个图 显示我们输入了8个相关变量，聚类为5类 我们本次预测质量处在【良好】区间（这一步可多试几个变量，选择预测质量最好的那次即可） 双击这张图，会出现2个视图框 左侧还是刚刚的图，右侧则出现了本次5种聚类在总样本的占比情况 请注意，现在左侧视图默认在【模型概要】 我们现在选择【聚类】，会根据预测变量重要性出现一张渐变颜色的表格 逐一选择5个聚类所在的列，右侧选择【单元分布】，会显示聚类比较的结果 回到数据视图中，原表格中最后一新增了一列TSC，显示的数值则是根据本次聚类，每个人对应在哪个分类的结果。 7.想要详细了解各个细分人群在其他变量上的特征，我们根据【选择个案】进行具体分析 数据-选择个案 如果条件满足（先以第1类举例） TSC列中的数据为1，我们会将第1类人群全部筛选出来，可以针对这个人群做更为具体的分析 点击继续，点击确定 分析具体的人群特点，可以通过描述【描述统计】得到 将这个过程重复5遍，我们就可以知道每个人群的人群特点分别是怎么样的，再对这些细分人群进行命名，就实现了对一波样本进行人群细分的操作。

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

spss验证聚类分析结果有效。聚类后的类间距离和类内距离。当类内距离最小，类间距离最大时，聚类质量最高。聚类质量是评价聚类效果的一个标准。

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

spss聚类分析用聚合系数确定分2类。系统聚类的类别数可用聚合系数来确定。系统聚类的SPSS操作请查看以下经验条目，此处不再赘述。SPSS系统聚类的输出结果中，“聚类表”的“系数”列即为聚合系数。将聚类表拷贝到excel中，利用参与聚类的样品总数，减去聚类表中的第一列，该列将要划分的类别数。本例中有17个样本参与聚类，故“类别数”列等于用17分别减去第一列的数值。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

步骤如下：操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

步骤如下：操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

步骤如下：操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

加权是为了为告知统计软件,这一行数据代表的并不是单个值，而是所“加权的倍数”个数据.例子：求下列数串的平均数6个3、3个4、1个2算数求法为（3+3+3+3+3+3+4+4+4+2）/（6+3+1） =3.2加权求法为（3×6+4×3+2×1）/（6+3+1）=3.2

要在SPSS中添加趋势线并显示方程和R-squared值，请按照以下步骤进行：1. 首先，创建您的折线图。为此，请单击“Graphs”菜单，选择“Line”并选择“Multiple”.2. 在“Multiple Line Chart”选项卡中，选择您要绘制的变量并单击“Define”按钮。确定好变量后，单击“OK”按钮。3. 单击“OK”按钮后，您将返回到“Chart Editor”界面。单击绘图区右键，在弹出的下拉菜单中选择“Add Fit Line at Total”。4. 在“Add Trendline”对话框中，选择“Linear”趋势线，并勾选“Show Equation”和“Show R Squared Value”选项。单击“Apply”按钮。5. 点击“关闭”按钮退出“Add Trendline”对话框后，您的折线图上将出现趋势线和相关信息。6. 最后，您可以根据需要对趋势线和方程式的样式和位置进行修改和调整。以上就是在SPSS中添加趋势线并显示方程和R-squared值的简单步骤。

你好楼主，请问您解决了吗，我也遇到了这个问题，我发现期刊论文里都直接说用多元回归作出了偏相关，但是spss是呈现的是更细的项目偏相关而不是大项目里的偏相关

我们可以帮助你，看我们的用户资料，加我们

用spss syntax语句：VARIABLE LABELS bh "编号" xb "性别" nj "年级" a1 "XXXXXXX" a2 "XXXXXXXXXXXX".

spss文件一般对等级、定性变量需要定义values。根据查询相关信息显示变量值标签（Values）是对变量的每一个可能取值的进一步描述，因此spss文件一般对等级、定性变量需要定义values。

选择系统聚类最右边有个统计量、绘制、方法、保存，选第三个-方法。聚类方法里面有组间连接、最远邻元素什么的；选最后一个：ward法

在SPSS中，item通常指代测量问卷中的单个问题或测量项。它可以是单选题、多选题、填空题等，一般情况下，每个测量问卷中的每一个问题或项就被称为一个item。在数据分析中，对于每个item都对应了一列数据，可以进行各种描述性统计、方差分析、因素分析、t检验等多种统计方法。因此，item在SPSS中扮演了非常重要的角色，是数据分析的基本单位。

seasonal decomposition require at least one periodicdata component to be confined季节性分解要求至少一周期性将被限制的data组分在这方面浙江省的一些做法比较领先，比如《用SPSS分析浙江三城市蚊、蝇、蜚蠊密度季节消长规律》等

我的是11.5，不知道你的是否相同。在结果中双击图片进入图形编辑，在编辑窗口中双击右边纵轴数字的地方，弹出Scale Axis对话框，点Derived Axis...按钮，将Increments里的Major改成10，Ticks勾上，Continue，OK补充回答：是16.0，可能是这样：在结果中双击图片进入图形编辑，在编辑窗口中双击纵轴数字的地方，弹出Properties对话框，点Scale标签，将Major Increment后面的勾去掉，将文本框里的1改成0.1，Apply，Close。祝你好运！

Analyze->DescriptiveStatistics->P-PPlots，对话框右上角有一个TestDistribution，点下箭头，里面就有Pareto。