spss

Paste按钮在几乎所有SPSS对话框中均存在，它是专门为编程准备的。如果最终选择完毕后不单击OK而是单击Paste，则程序编辑窗中会自动生成程序语句。但是，如何从现有的spss的paste文件看出统计所使用的方法，请教各位高手。这是一个Paste，请大家帮帮忙，看看用的什么方法？NPAR TESTS/M-W= 牙龈指数差 BY 分组(1 2)/MISSING ANALYSIS.NOMREG牙龈指数2 (BASE=LAST ORDER=ASCENDING) BY 分组 WITH 牙龈指数1/CRITERIA CIN(95) DELTA(0) MXITER(100) MXSTEP(5) CHKSEP(20) LCONVERGE(0) PCONVERGE(0.000001) SINGULAR(0.00000001)/MODEL

应该用独立样本的t检验吧，analyses——compare means ——independent sample t test，答案为检验的变量，性别是分组变量…… 我的回答是错误的，现在发现不正确，希望没有误导楼主。independent sample t test是有前提的：1.方差齐性2.正态性3.独立性还有就是要求因变量是定距变量。感谢qiannboy的指导

SPSS统计软件：帮你试验和检验　在质量管理中，正交试验和参数检验是质量管理者经常运用的两种方法。其中，正交试验一方面用于在产品设计阶段选择最优的设计参数配合，尽量降低成本；另一方面用于在生产过程中采用最优的工艺方案，以能达到优质、高产、低耗的目的。参数检验则在进货检验、产品验定、工艺检查等过程中借用所选样本的产品的特性对其所在整体进行假设检验，以确定整体的情况。　　然而，随着工艺的发展和产品复杂程度的提高，正交试验中的指标和因素也必将随着增加，计算过程也必将变得更加繁杂。而假设检验的计算分析过程必然是复杂的。因此，有必要利用计算机软件进行这两方面的工作，以便更好地完成企业质量管理工作。质量管理的设计实验　　本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。　　某轴承厂生产的轴承内套圈硬度不均匀，热处理淬火QC小组决定通过正交实验来优选淬火工艺参数，提高内套圈硬度均匀的合格率。经过分析，确定“淬火加热温度”、“淬火加热保温时间”、“回火加热温度”和“回火保温时间”为造成硬度不均匀的主要原因。根据以往经验，对4个因素各取3个水平：淬火加热温度分别为：835、845、855摄氏度；淬火加热保温时间分别为：20、15、10分钟；回火温度为：160、170、180摄氏度；回火保温时间为：2、2.5、3小时。　　第一步，建立SPSS的数据集文件。　　第二步，分析过程如下：　　①单击Analyze菜单，选择GeneralLinearModels项。从中打开多因子方差分析“Univari?鄄ate”对话框，将变量“合格率”选入“DependentVariable”框，将其他变量选入“FixedFactor(s)”。　　②点击“Options…”按钮，打开“Univariate：Options”对话框，将4个变量分别依次选入“Displaymeansfor”框内，点击“continue”。　　③点击“Model…”按钮，打开“Univariate：Model”对话框，选择“custom”，将4个变量分别依次选入“Model”框内，点击“continue”。　　④点击“OK”，统计分析结果如表1、表2所示。由表1的“Estimated MarginalMeans”单因素统计量表中“TypeIII Sumofsquares”列的数据可以看出：淬火加热温度是最重要的因素，其次依次分别是回火保温、淬火保温和回火温度；通过对表2各分表中的“Mean”列的数据比较，可知我们应该选择每个因素的最佳水平分别为：淬火加热温度选择水平3，即855摄氏度；回火保温时间选择水平1，即2小时。另外，点击“Univariate”中对话框其他按钮以及在“Univari?鄄ate：Options”对话框和“Uni?鄄variate：Model”对话框内，均可以设置更多统计分析要求。样本信息的参数检验　　在实际的生产、检验过程中，并不是对全部产品的特性进行测量，而是借助对所选择样本产品特性的测量，对样本所在的整体进行假设检验，以确定整批产品合格与否，从而做出决策。SPSS软件的参数检验，主要是要通过相伴概率值与显著性水平的比较，来决定拒绝还是接受原假设。在此，我们以最常用的t检验来说明SPSS在参数检验中的应用。　　t检验可以分为单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。下面将以单样本t检验为例简单介绍SPSS在参数检验中的用法，两独立样本t检验和配对样本t检验分别由“Analyze”菜单中“comparemeans”的“Indepen?鄄dent-SamplesT Test”项和“Paired-Samples TTest”项来完成，操作与单样本t检验类同，在此不进行详细叙述。　　例：某电器厂生产一种云母片，要求厚度均值为13mm，今在某天生产的云母片中随机抽取26片。现在我们检验今天生产的云母片厚度均值是否与规定的质量分布要求有无显著差异（α=0.05）。　　第一步，建立SPSS的数据文件。　　第二步，单击“Analyze”菜单中“compare means”的“One Sam?鄄plesTTest”项，打开“One-Sam?鄄ple TTest”对话框，将变量“厚度”选入“Testvariable(s)”框内，表示需要对之进行分析；在“Testval?鄄ue：”中填入总体均值13，点击“OK”。　　第三步，点击“Options”按钮，打开“One-Sample TTest：Op?鄄tions”对话框，在“ConfidenceIn?鄄terval”内输入95，表示置信区间为95%；“MissingValues”是对缺省值的处理，在此选择“Excludecases analysisbyanalysis”，表示具体分析用到的变量有缺失值才除去该记录，点击“Continue”按钮。　　最后，点击“OK”，就能够得出检验结果.以上是小编为大家分享的关于SPSS统计软件 帮你试验和检验的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

分类: 电脑/网络 >> 电脑常识 解析: 在SPSS中，菜单Compute 根据不同的分布要求，可以选择以RV开头的函数进行计算，产生随机数字，注意待存放数据的数据格Cell必须是已被激活或者说已填入空值的格子！ 1. 在SPSS中，产生一系列随机数方法是调用Transform 菜单下的Compute次级菜单，在其中调用Functions列表中的以RV开头的函数来计算产生。其中VR开头的函数有若干，表示其各自所产生的随机数符合不同的分布，如常态分布，t分布，F分布等。按照cunguo的称述，应该是想要生成平均分布的随机数，那就选择RV.UNIFORM函数来计算了。随机种子嘛，就不用去管它了，系统自己会解决的。 2.建议使用MS Excel来解决你的问题，这样也许更简单一些。EXCEL菜单：工具>加载宏>选择“分析工具库”和“分析工具库--VBA函数”。然后在工具菜单的最下边你将看到多了一个工具“数据分析”。就是这个了选择其中的随机数发生器，剩下的选择该自己会揣摩吧，记住分布类型仍然需要选择的。如果你在菜单中找不到那两个宏，说明没有安装，OFFICE的典型安装是不装的，重新运行OFFICE的SETUP,自定义装上就可以了！ 只需要在稍微补充一点：SPSS *** 提供了真随机数和伪随机数两种，RV系列均为真随机数，在编程上其随机种子一般都是取自流逝的时间，所以结果不可重复。而NORMAL(stddev)等是伪随机数，只要预先设置好随机种子，其结果均可重现。以下介绍几个简单SPSS小程序 1 随机数字产生程序 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). pute Y=trunc(x*1000). end case. End loop. End file. End input program. execute. 2 随机分组程序 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. do if (rx>10). recode rx(11thru 20=2) into group. end if . execute. do if (rx<11). recode rx(1thru 10=1) into group. end if . execute. 或 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. recode rx(11thru 20=2) into group. recode rx(1thru 10=1) into group. execute. 分四组 input program. loop #I=1 to 20. pute x=uniform(1). end case. End loop. End file. End input program. execute. rank variables=x(a)/rank/print=yes/ties=mean. recode rx(16thru 20=4) into group. recode rx(11thru 15=3) into group. recode rx(6thru 10=2) into group. recode rx(1thru 5=1) into group. execute. 3 随机区组设计 input program. loop #I=0 to 29. pute x=rnd(#I/5+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x. execute. 4 分层随机区组设计程序 input program. Loop #i=0 to 143. Compute x=rnd(#i/24+0.5). Compute xx=rnd((#i-(x-1)*24)/4+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x xx. execute. Recode rii (1=1) (2=2) (3=1) (4=2) into group. Execute. STRING 组别 (A8) . RECODE group (1="treat") (2="contro") INTO 组别 . EXECUTE . 5 分层随机区组设计程序2 pute yy=rnd(#i/1+0.5). Compute x=rnd(#i/24+0.5). Compute xx=rnd((#i-(x-1)*24)/4+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. pute ii=uniform(1). rank variables=II by x xx. execute. Recode rii (1=1) (2=2) (3=1) (4=2) into group. Execute. STRING 组别 (A8) . RECODE group (1="treat") (2="contro") INTO 组别 . EXECUTE.

spss可以做的信度是可信程度，效度一般是结构效度扣扣我

http://soft.freestu.net/search.php?keywords=SPSSSPSS V13的英文版。以下是介绍：SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用！此次发布的是13.0版本，较之本人以前发布的12.0,该版本的SPSS部分新增特性如下: [1] 增加了新的统计模块，可以进行更广泛的统计应用 [2] 全新的模版编辑器可以使你更轻松的进行使用 [3] 更为强大的输出方式管理可以使你的结果更为明晰 [4] 全新的导出技术可以将统计结果图标直接导入到Office中的PowerPoint之中 [5] 在12.0的基础上再次加强了图形的输出质量奇怪了，我这里一直都能打开！我的MATLAB2006a，1.7G左右也是那里下的。看看下面的成不。v12版本的for windows序列号：55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87v12版本学列号：5676 5034 7681 8288 2379 1238 3252 9988 8641 9306 27v12版本的下载，需要注册的：http://www.8sta.com/Soft/soft/comsoft/200411/580.asp破解：ftp://218.20.159.197:21/N_专业软件/统计软件插件补丁/SPSS12crk.zip希望能对你有帮助或者下面。下面把安装文件分成17个压缩文件了，都下到一个文件夹随便解压一个就OK了。注册一个Gbaopan用户就可以下了。http://tongyuja.gbaopan.com/

v12版本的for windows序列号：55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87v12版本学列号：5676 5034 7681 8288 2379 1238 3252 9988 8641 9306 27v12版本的下载，需要注册的：http://www.8sta.com/Soft/soft/comsoft/200411/580.asp破解：ftp://218.20.159.197:21/N_专业软件/统计软件插件补丁/SPSS12crk.zip

使用SPSS的频率（Frequencies）程序就可以了，步骤是Analyze，Descriptive Statistics ，Frequencies，Statistics，在这个对话框中勾选quartils就可以了，以下就是我做的一个结果。Statistics数学期中 N Valid 335 Missing 7Percentiles 25 85.5000 50 92.0000 75 96.0000因此，Q3等于96，Q1等于85.5，表明学生25%--75%的分数范围位于85.5--96.0之间。

spss中res表示留数,是复变函数中的一个重要知识等于1/i2pai乘以函数在它的一个孤立奇点的一个邻域的边界上的积分.用留数可以计算几种很复杂的实变函数的积分。

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

您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss比较三组数据，spss比较三组数据差异相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！1、首先... 您好,现在我来为大家解答以上的问题。spss比较三组数据，spss比较三组数据差异相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！ 1、首先输入数据。 2、一列为分组变量，一列为数值。 3、如下图所示，1气阴两虚型，2阴虚热盛型...分析--比较均值--单因素ANOVA，因变量选择value，因子选择group。 4、两两比较--选择Duncan，当然也可以选其他。 5、点继续，确定，会输出结果。 6、上表表示，显著性值，也就是p值0.000<0.05，表明各组间存在着显著性差异。 7、下表分成了1，2，3三个列。 8、划到一个列内的组之间没有显著性差异。 9、而划在不同列内的组之间存在着显著性差异。 10、由表可知，组2，1，3之间没有显著性差异。 11、但和组4、组5间有显著性差异。 12、组4和组5间也有显著性差异。 13、也就是气阴两虚型、阴虚热盛型、脾虚湿盛型三组间不存在显著性差异。 14、但这三组都与阴阳两虚型、或痰瘀互结型间存在显著显异。 15、且阴阳两虚型和痰瘀互结型间也存在显著性差异。 16、仅供参考，祝好运！。

不一样，2sls回归是指二阶段最小二乘回归，robust检验是稳健估计中的一种方法。两种方法SPSSAU里都可以进行操作分析。

没有这么麻烦，很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放，用鼠标分别点击月收入与受教育程度），然后点击>a*b>键就可以了。

用SPSS进行回归分析，实例操作如下：单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显著性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。回归方程建立后，除了需要对方程的显著性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。首先要F检验，如果F值右上角有*号，说明回归分析通过F检验，即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标：R2代表回归方程模型拟合的好坏。同时VIF值代表多重共线性，所有的VIF值均需要小于10，相对严格的标准是小于5。接着分析具体X对Y的影响关系，在说明已经有影响关系的前提下，具体是正向或是负向影响关系，则是通过“非标准化系数”或者“标准化系数”进行判断。可以直接使用在线SPSS分析软件SPSSAU的回归分析，生成智能化文字分析结果及标准格式数据，不用单独整理。

spss熟练掌握，你怎么联系

你这个例数不过做这么多协变量

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读，以及结合智能文字分析进行解读。操作步骤：放入X、Y项分析即可。

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

关于数据分析，可以去百度一下。

第一列是变量名及转换成的像虚拟变量一样的东西（因为你的自变量是类别变量），有几个值都会列在那里。第二列是回归系数，自变量对因变量的影响的回归方程的系数第三列是标准误第四、五列是这些回归系数的t检验及显著性第五列有2列，是置信区间第六列是效果量，Eta平方，就是η方第七列与第八列是统计检定力的值，一般看第八列

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

操作有误或数据有误

没什么用，模型没有意义统计专业研究生工作室为您服务

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.

Source：变异来源；Type III Sum of Squares：平方和，即SS；df：degree of freedom，自由度；Mean Square：圴方，即MSF：F值；Sig.：即P值；Model：模型；R Squared：决定系数，或确定系数；Adjusted R Squared：校正决定系数，或校正确定系数。Corrected Model：校正模型(变异来源)，用来判断模型中系数有无统计学意义，若P<0.05，则所用的模型有统计学意义。Error：误差(变异来源)，是由随机因素所造成的，其“圴方”是计算F值的分母。Total：总变异(来源)=校正模型变异(来源)+误差变异(来源)，当然 Total 也可直译为合计。

变量测度，包括有序，区间，名义三种类型。Nominal 为名义变量的意思。