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简介
目前,基于 SPSS 的数据管理与基础运算的方法主要有 3 种:SPSS 18.0 的基本操作、SPSS 的数据整理和 SPSS 计算变量。
原理
基于 SPSS 的数据管理与基础运算的基本原理是 SPSS 是世界上最早的统计分析软件之一,全称为 Statistical Product and Service Solutions,即统计产品与服务解决方案软件,其中 SPSS 18.0 发布名为 PASW18.0(Predictive Analytics SuiteWorkstation 18.0)。SPSS 属于专业性较高的统计分析软件,统计功能是其核心部分,因此利用该软件几乎可以完成所有的数理统计任务。在生物统计分析中,SPSS 的基本统计功能包括:①数据编辑功能;②表格的生成和编辑;③图形的生成和编辑;④多种格式的文件读取和输出;⑤丰富的生物数据分析功能,主要包括:样本数据的描述和预处理,假设检验(包括参数检验、非参数检验及其他检验),方差分析(包括一般的方差分析和多元方差分析),列联表,相关分析,回归分析,对数线性分析,聚类分析,判别分析,因子分析,时间序列分析,生存分析,可靠性分析等。在每个分析过程中,用户可以进一步自行选择二级分析过程及具体的方法与参数。
SPSS 在自然科学、社会科学的各个领域发挥了巨大作用。与其他统计分析工具相比较,SPSS 的优势在于:①界面友好,多数操作可通过鼠标完成;②编程方便,绝大多数命令由对话操作框完成;③功能强大,自带多种类型百余种函数;④若干功能模块集成,可根据实际需要和计算机配置灵活选择;⑤具有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形并以多种格式输出,输出结果美观;⑥兼容性强,可以直接读取其他软件如 Excel、SAS、Stata 和 dBase 等的数据文件。
与其他早期版本相比较,SPSS 18.0 在数据管理、统计分析和可编程性方面增加了许多新的特性。在图形和输出中,新式的图表和 PDF 格式的输出功能等能够将复杂的信息清晰地表现出来并进行信息共享;在数据和访问管理中,SPSS 18.0 提供了更强大的数据管理功能,可以通过 SPSS 使用其他的应用程序和数据库;在可编程性中,SPSS 18.0 加强了编程可扩展功能,提供了与其他编程语言如 Python 语言等的结合功能。
来源:丁香实验团队
操作方法
掌握 SPSS 的基本数据操作技能是进行各类统计分析的基础。
SPSS 数据整理SPSS 数据整理功能主要通过菜单栏中的“数据”和“转换”项目来执行。
SPSS 计算变量与 Excel 类似,在 SPSS 中也可以对数据进行运算转换,包括简单的输入公式运算和运用内置函数进行运算。运算功能可以通过菜单中的“转换”→“计算变量”选项进行。
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