SPSS学习笔记.docx

Spss?学习笔记(1)在spss中，数据文件的管理功能基本上都集中在data和transform菜单上，其中transform主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量、变量取值重新编码等，data的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并、拆分等。Transform菜单说明：计算新变量：compute变量转换：recode,visual bander,count,rank cases,automatic recode五个过程，可以看成是compute再某一方面的强化和打包。专用过程：建立时间序列、缺失值代替和设定随机种子三个过程，前两个专用于时间序列模型。设定随机种子的功能主要影响伪随机函数的使用。数据分析中，将连续变量转换为等级变量，或将分类变量不同的变量等级进行合并是常见的工作。而recode可以很好的完成这个任务。Recode提供了精确的分组功能，但是如果希望进行的分组是有规律的，比如等距分组或者等样本量分组，使用recode过程进行操作就显得非常麻烦，而且可视化程度不高，可以使用visual bander过程进行可视化分段。在数据分析中，将字符变量转换为数值变量是非常实用的一个功能，除了使用recode过程手工设定转换规则外，还可以使用automatic recode过程自动按照原变量的大小或者字母排序生成新变量，而变量值就是原值的大小次序。Automatic recode的排序功能和rank cases类似，不同在于，automatic recode可以用于字符型变量。所谓变量的秩序，就是对记录按照某个变量值得大小来排序。Rank cases就是用来排序的专用过程。Count：该过程用来表示某个变量的取值中是否出现某个值，可以使单个数值，也可以指定区间，并且可以仅给出条件，而不必对整个数据集进行操作。该过程可以直接使用recode过程来实现。Random number seed：默认情况下，随机种子随时间不停改变，这样计算出的随机数值无法重复，可以用该过程人为指定一个种子，以后所有的伪随机函数在计算时都会以该种子开始计算，即结果可以重现。Data菜单说明：简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，这些功能都可以用鼠标在数据界面上直接完成，很少会使用菜单调用。常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录和加权记录。变量与数据文件属性向导：用于定义数据字典，或者将预定义的数据字典直接引入当前数据文件，对于大型或者连续性的数据分析项目而言，这是一个非常有用的功能。数据重构向导：用于进行数据转制，或者对重复测量数据进行长型、宽型记录格式间的转换。文件合并过程：用于生成实施联合分析所需的设计。其他过程：包括定义日期变量过程、数据汇总过程和查找重复记录向导。Sort cases：记录排序。Split file：记录拆分。Select cases：不需要分析全部的数据，而是按照要求分析其中的一部分。Weight cases：记录加权。默认情况下，每行就是一条记录，但是有时非常麻烦。这时候可以使用频数格式录入数据，即相同取值的观测只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数据出现了多少次。Aggregate数据汇总：分类汇总就是按照指定的分类变量对观测值进行分组。分类汇总的分类变量可以指定多个，称为多重分类汇总。Define variable properties：变量属性定义向导，用于对数据集中已存在的变量进一步定义其属性。Copy Data Properties：用于将定义好的数据字典直接应用到当前文件中。Identifying Duplicate cases：查找个别变量值重复，或者所有数值完全重复的记录。Restructure：根据用户的要求改变数据的排列格式。Transpose：用于对数据进行行列转置。主要用于编成，进行矩阵运算时的矩阵转置操作。数据文件的合并有两种：纵向连接和横向合并。纵向连接是几个数据集中的数据纵向相加，组成一个新的数据集，新数据集中的记录是原来几个数据集中记录数的总和。横向合并是按照记录的次序，或者某个关键变量的数值，将不同数据集中的不同变量合并为一个数据集，新数据集中的变量数十所有原数据集中不重名变量的总和。Spss?学习笔记（2)相关分析和回归分析：都可以用来考查两个连续变量间的关系，但反映的是不同的侧面。尽管在提及相关分析的时候，往往考查的都是两个连续变量的相关关系，但实际上对任何类型的变量，都可以使用相应的指标进行相关关系得考查。测量相关程度的相关系数很多，各种参数的计算方法及特点各异。连续变量的相关指标：此时一般用积差相关系数，又称pearson相关系数来表示其相关性的大小，积差相关系数只适用于两变量呈线性相关时。其数值介于-1~1之间，当两变量相关性达到最大，散点呈一条直