SPSS管理统计_实验一_数据特征分析

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1、预备知识：SPSS的全称是：StatisticalProgramforSocialSciences，即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。SPSS原是为大型计算机开发的，其版本为SPSSx，80年代初，微机开始普及以后，它率先推出了微机版本（版本为SPSS/PC+x.x），占领了微机市场，大大地扩大了自己的用户量。80年代末，Microsoft发表Windows后，SPSS迅速向Windows移植。至1993年6月，正式推出SPSSforWindows6.0版本。该版本不仅修正了以前版本的

2、错误，改写一些模块使运行速度大大提高。而且根据统计理论与技术的发展，增加了许多新的统计分析方法，使之功能日臻完善。与以往的SPSSforDOS版本相比，SPSSforWindows显得更加直观易用。首先，它采用现今广为流行的电子表格形式作数据管理器，使用户变量命名、定义数据格式、数据输入与修改等过程一气呵成，免除了原DOS版本在文本方式下数据录入的诸多不便；其次，采用菜单方式选择统计分析命令，采用对话框方式选择子命令，简明快捷，无需死记大量繁冗的语法语句，这无疑是计算机操作的一次解放；第三，采用对象连接和嵌入技术

3、，使计算结果可方便地被其他软件调用，数据共享，提高工作效率。作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能，几乎无所不包。本使用指导以SPSSforWindows6.0为蓝本，以医学领域的相关资料为例子，简单明了地介绍它的具体使用方法。 1.1.2SPSS的安装SPSSforWindows6.0共有7个部分，包括：Base、Pro.Stats、Adv.Stats、Tables、Trends、Categeries和LISREL。具体内容介绍如下，用户可根据自身需求选择性

4、安装，这样既节省硬盘空间，又方便使用。 Basesystem（基本统计系统）ACF（时间序列研究中的自动相关分析）97KAggregate（数据文件的汇总）106KAnova（方差分析）137KAutorecode（变量自动赋值处理）49KCorrelations（相关分析）73KCrosstabs（列联表处理）302KCurvefit（11种曲线模型的拟合）125KDate（变量定义与数据录入）155KDescriptives（均数、标准差等的描述性统计及Z-分数转换）79KExamine（数值分布形式的探究）

5、290KFit（定义程序运行条件）94KFlip（数据行列转换）44KFrequencies（频数表分析）121KGraph（统计图制作）219KList（原始数据显示）52KMatrixData（数据的矩阵处理）81KMconvert（矩阵转化）42KMeans（均数及均数差别的显著性检验）140KMultResponse（多变量数据的处理）90KNonparCorr（非参数资料的相关分析）80KNparTests（非参数检验）199KOneway（单因素方差分析）160KPartialCorr（偏相关分析）9

6、0KPlot（曲线绘制）118KRank（等级排序、计算正态分数、百分比等分析）57KRegression（回归分析）453KReport（结果输出）226KSort（数据排序）43KSPChart（高分辨率的统计制图）94KSysfileInfo（显示SPSS格式的系统文件信息）35KTSPlot（时间序列资料的统计制图）190KT-Test（t-检验）77K基本统计系统共需硬盘空间4.1M ProfessionalStatisticsoption（专业统计系统）Alscal（利用最小二乘法处理多等级测量资料）

7、404KCluster（聚类分析）166KDiscriminant（判别分析）435KFactor（因子分析）296KProximities（资料相似性分析）117KQuickCluster（快速聚类分析）104KReliability（可靠性分析）164K2SLS（两级最小二乘法分析）107KWLS（加权最小二乘法分析）94K专业统计系统共需硬盘空间1.9MAdvancedStatisticsoption（高级统计系统）CoxRegression（Cox回归模型）374KHiloglinear（多因子系统模式的

8、对数线性模型）155KKaplan-Meier（Kaplan-Meier生存时间模型）160KLoglinear（对数线性模型及最优化检验）207KLogistic（Logistic模型）351KManova（协方差分析）738KMatrix（高级矩阵转换）490KNonlinear（非线性分析）147KProbit（依照所需概率作拟合最优化分析）134KSurvival