spss期末试卷

宁波大学硕士研究生 2013/2014学年第1学期期末答题纸

考试科目：SPSS在教育统计中的应用课程编号：0335219 考卷类型：（A/B）姓名：杨建超学号：1211122003 阅卷教师：成绩：

SPSS基本操作傻瓜教程

目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)

一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：

要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是

spss时间序列作业

s p s s时间序列作业标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

时间序列作业 一、利用软件计算 1、 1974年——1993年间美国历年从欧佩克进口的石油量（以百万桶为单位），数据见文件：美国历年从欧佩克进口的石油量。 A、请计算从欧佩克年石油进口量的3点移动平均值。 B、利用平滑常数α=，计算从欧佩克年石油进口量的指数平滑序列。 C、用移动平均法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 D、用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 A由EXCEL运行知： B由EXCEL运行知：

C由EXCEL进行预测：

1995年的预测为1992-1994的平均数，为1286. D用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 2、 年间美国城市间长途汽车运输公司所创造的总收入，数据见文件：长途汽车运输公司总收入。 A、试对总收入提出一个考虑长期趋势的回归模型。 利用EXCEL做移动平均： B、画出数据的散布图，你能否识别出这一时间序列中的趋势成份。 C、将A中的模型与数据拟合。这个模型对预测收入是否合适 D、预测1993年城市间长途汽车公司的总收入。求出两个95%预测区间。3、 两个城市间的旅馆和汽车旅馆每月的客房出租率数据，令Y t=t月凤凰城的客房出租率。数据见文件： A、对E（Y t）提出一个模型，考虑月份数据可能存在的季节变差。（提示： 考虑带虚拟变量的模型。全年12个月除选做基础水平的月份外，其余各月每月有一个虚拟变量。） B、将A中模型与数据拟合。 C、检验假设：每个月的虚拟变量都是客房出租率的有用的预测变量。（提 示：进行F检验。） D、利用B中拟合过的最小二乘模型以95%预测区间预测凤凰城第三年一月 份的客房出租率。 第一年客房出租率第二年客房出租率 月亚特兰大凤凰城月亚特兰大凤凰城

spss教程第四章---时间序列分析

第四章时间序列分析 由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。 本章主要内容： 1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图； 2. SPSS 软件的时间序列的分析方法?季节变动分析。 §4.1 实验准备工作 §4.1.1 根据时间数据定义时间序列 对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是： 将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。 图4.1 产生时间序列对话框 §4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图 一、线图 线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。 例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。

试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。（参考文献[2]） 表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件 1979 1980 1981 1982 1 23 30 18 22 2 3 3 37 20 32 3 69 59 92 102 4 91 120 139 155 5 192 311 324 372 6 348 334 343 324 7 254 270 271 290 8 122 122 193 153 9 95 70 62 77 10 34 33 27 17 11 19 23 17 37 12 27 16 13 46 解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。具体操作如下： 1. 在数据编辑窗口单击Graphs Line,打开Line Charts对话框如图4. 2.。从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。 图4.2 Line Charts对话框 2. 单击Define，打开对话框如图 4.4所示。选择分析变量进入Line Represents，，在Category Labels 类别标签(横坐标)中选择Case number数据个年 度 月 份

实验二 用SPSS进行时间序列分析

西安郵電大学 C++实验报告 院（系） ：经济与管理学院名称 学生姓名：段明强 专业名称：信息管理与信息系统班级：1201 学号: 02125021

SPSS进行时间序列分析 1.连续4周（每周5个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（×103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。 表1 无菌操作室空气中的细菌含量 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。 图1 数据输入界面 2.在Graphs菜单的Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。 3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data点击按钮使之进入Variable框。在Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。

图3 选择变量进入右侧的分析列表 4.点击Options钮，弹出“Autocorrelations:Options”对话框，在Maximum Number of Lags 处输入5，表示时间序列阶段为每5天一个周期，点击Continue钮返回Autocorrelations 对话框，再点击OK钮即完成。 图4 设置分析参数 5.结果显示和说明。

图5 结果显示 在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0或为<0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。 在本试验中，一个时间序列为5个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。 实验心得： 本次实验收获很多，学会使用spss进行时间序列的使用！

SPSS操作步骤汇总

S P S S操作步骤汇总 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

SPSS学习 第一章数据文件的建立 数据编码 Type：Numeric：数值型 string：字符串型 Missing： Measure：scale定量变量 nominal定性变量 根据已有的变量建立新变量 1、对于数据进行重新编码 Transform—recode into different variables—选择input variable output variable –定义新变量的名称—change—开始定义新旧变量—continue 2、通过SPSS函数建立新变量 Transform—compute variable –从function group中选择公式范围下面选择具体的公式—if 中设置要改变—continue—OK(可以对变量进行各种计算) 第二章清除数据与基本统计分析 1、对不合理的数据检查并清理 检查：analysis-description statistic-frequencies—选入要检查的数据—OK 结果：频数统计表—看是否有错误—missing system 清理： 1.对系统缺失值的清理

Data—select case—if condition is satisfied—if—function group（missing）--下面选 （missing）--continue—output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2.对sex=3的清理（直接就清除了） Data—select case—if condition is satisfied—if—sex调入再输入=3—continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 2. 对相关变量间逻辑性检查和清理 Data—select case—if condition is satisfied—if—输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）-- continue-- output（delete unselected cases）--OK—对num为哪一位的进行修改 3.统计描述 正态分布统计描述 1、正态性检验：Analysis—nonparametric tests—legacy dialogs—1-sample K-S—one-sample Kolomogorov Smirnov test –normal—ok/ 2、统计描述：Analysis—descriptives--time选入—options—ok 3、按照男女统计描述：data—split file –compare group –sex调入—ok Analysis-descriptive statistic – descriptive—time 调入—options选择—OK非正态分布资料统计描述 1、正态性检验nonparametric 2、Analysis—descriptive statistics—frequencies 选入-- statistics选择—OK 第三章T检验

SPSS中主成分分析的基本操作1

SPSS 中主成分分析的基本操作 Xiaowenzi22与pinksss 共同制作 阐述主成分分析法的原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F 1)越大，表示F 1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最打的，故称F 1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P 个指标的信息，再考虑选取F 2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F 1已有的信息就不需要再出现再F 2中，用数学语言表达就是要求Cov(F 1, F 2)=0，则称F 2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分。 主成分模型： F 1=a 11X 11+a 21X 21+……+a p1X p F 2=a 12X 12+a 22X 22+……+a p2X p …… F p =a 1m X 11+a 2m X 22+……+a pm X p 其中a 1i, a 2i, ……,a pi (i=1,……,m)为X 的协差阵Σ的特征值多对应的特征向量，X 1, X 2, ……, X p 是原始变量经过标准化处理的值（因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前先消除量纲的影响，而将原始数据标准化）。 A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α),i i i R αλα=, R 为相关系数矩阵, i i αλ、是相应的特征值和单位特征向量, 1λ≥2λ≥…≥p λ≥0 上述方程组要求： 1、a 21i +a 22i +……+a 2pi =1 (i=1,……,m) 2、m I A A =′ (A=(ij a )m p ×=(,1α,2α…,m α)，A 为正交矩阵) 3、Cov(F i ,F j )=ij i δλ, =01 ij δj i j i ≠= 操作步骤： 一、 数据标准化

SPSS_操作要点整理--详细版解读

Spss操作要点详细版 第一章导论——SPSS介绍 学习目标：初步认识SPSS软件的内容 一、SPSS界面说明 SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。 标题栏 菜单栏 工具栏 数据栏 标签 图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面 该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下： 1。标题栏：功能与其它Windows软件一致。 2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。各菜单的主要功能如下。 2．1 File：文件操作菜单。单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等； ·Read Text Data：读入文本文件； ·Save和Save As：保存文件； ·Display Data Info：显示数据的基本信息； ·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。

图1-3 File菜单项的下拉菜单 图1-4 Edit菜单项的下拉菜单 2．2 Edit：文件编辑菜单。主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值； ·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据； ·paste variables：粘贴指定的变量； ·clear：清除所选的观测值或变量； ·find：查找数据。 2．3 View：视图编辑菜单。用于视图编辑，进行窗口外观控制。包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。 2．4 Data：数据文件建立与编辑菜单。主要用于变量和观测量的编辑和整理。如图1-5，主要功能包括： ·Define Variable Properties：定义变量属性； ·Copy Data Properties：复制数据文件属性； ·Insert Variable：插入变量； ·Insert Cases：插入变量或观测值； ·Sort Cases：按照某个变量值重新排列观测值在数据文件中的顺序； ·Transpose：把数据文件的行列进行转置； ·Restructure：数据重组； ·Aggregate：对数据进行分类汇总，即按指定的变量将观测值进行汇总，以求得每组

SPSS基本操作步骤详解

SPSS基本操作步骤详解 本文采用SPSS21.0版本，其它版本操作步骤大体相同 一、基本步骤 （一）检查数据 在进行项目分析或统计分析之前，要检核输入的数据文件有无错误，即检核missing。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，每个题项的数据只有五个水平：1,2,3,4,5。 1.执行次数分布表的程序 Analyze（分析）→Descriptive statistics（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Frequencies（频率）→Statistics（统计量）→Minimum （最小值）、Maximum（最大值）→Continue(继续)→OK（确定） 2.执行描述统计量的程序 Analyze（分析）→（描述统计）→将题项变量【例，a1—a10】键入至Variables（变量）框中→Descriptives（描述）→Options（选项）→Minimum（最小值）、Maximum（最大值）【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK（确定） （二）反项计分 若是分析的预试量表中没有反向题，则此操作步骤可以省略； 量表或问卷题中如果有反向题，则在进行题项加总之前将反向题反向计分，否则测量分数所表示的意义刚好相反。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，反向题重向编码计分：1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。 Transform（转换）→Recode into same Variables（重新编码为相同变量）→将要反向的题目键入至Variables（变量）框中【例，a1，a3，a5】→Old and new values（旧值和新值）→在左边Old value—value中键入1，在右边New value—value中键入5，Add （添加）→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5，在右边New value —value中键入1，Add（添加）→Continue(继续)→OK（确定）【注意不同量表计分方式不同，因而反向编码计分也不同，常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】 （三）题项加总 量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。 例，“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答，题项为：a1，a2……a10，记总分为：az。 Transform（转换）→Computer Variable（计算变量)→在左边Target Variable（目标变量）中键入az，在右边Numeric Expression（数字表达式）中键入a1+a2+……+a10

SPSS操作方法

统计分析软件SPSS操作方法 SPSS for Windows的启动和退出 图2 软件启动 在鼠标顺序单击“开始”——“程序”——“SPSS 10.0 for Windows”——“SPSS 10.0 for Windows”启动条之后，SPSS启动界面如图2所示。

图3 启动界面 如需要退出程序可单击右上角的“×”或左上角“File”下的“Exit”即可退出。如果在本次SPSS期间激活的窗口如DATA窗口、OUTPUT窗口的有关内容已经作为文件存盘，则系统直接退出SPSS系统。否则系统会对各窗口一一提问：是否保存×××窗口的内容。用户可按自己的意愿一一给以回答。随后，结束本次SPSS期间，退出SPSS系统。 菜单及窗口介绍 由图3所示，SPSS软件的主菜单主要包括10项： ①File：文件操作；②Edit：文件编辑；③View：视图；④Data：数据文件建立与编辑；⑤Transform：数据转换；⑥Analyze：统计分析；⑦Graphs：统计图表的建立与编辑；⑧Utilities：实用程序；⑨Window：窗口控制；⑩Help：帮助。 而数据窗口主要包括两部分内容，data view和variable view两个表格，这一点与EXCEL 软件极为相似，data view主要用来显示需要处理的数据，而variable view则用来为数据不同的变量的性质进行设置，如名字name、类型type、宽度width、小数点位数Decimals等。以下为下一级子菜单的介绍。 1 File 鼠标单击“File”后即打开下一级下拉子菜单。共计包括16项。现主要介绍常用的命令。 图4 File子菜单 “New”与“Open”命令分别为新建和打开一个文件（包括数据文件data、程序文件syntax、结果文件output、脚本文件script、其他文件other）。需要注意的是SPSS10.0可以直接打开EXCEL2000和数据库的文件（其他还有systat、文本、Lotus等格式的文件）。

spss操作步骤

Data weight cases Analyze->nonparametric test ->binomial

Ok Binomial Test 例7-1

Data weight cases

Ok Analyze->descriptive statistics->crosstabs statistics Continue->ok Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 12.857(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.392 1 .001 Likelihood Ratio 13.588 1 .000 Fisher's Exact Test .001 .000 Linear-by-Linear Association 12.793 1 .000 N of Valid Cases 200 a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.48. 7.3 Data weight cases

Analyze->descriptive statistics->crosstabs Continue->ok Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 14.154(b) 1 .000 Continuity Correction(a) 11.836 1 .001 Likelihood Ratio 14.550 1 .000 Fisher's Exact Test .000 .000 Linear-by-Linear Association 13.910 1 .000 McNemar Test .013(c)

SPSS时间序列分析案例

用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。 要求： 1.画出序列趋势图 2.绘制出自相关图和偏自相关图 3.确定参数和模型 4.给出预测值 观测值序列图

2 税后盈利 自相关图序列:税后盈利 滞后 自相关标准误差a Box-Ljung 统计量 值df Sig.b 1 .306 .164 3.48 2 1 .062 2 .198 .162 4.987 2 .083 3 .185 .159 6.340 3 .096 4 .542 .157 18.342 4 .001 5 .084 .154 18.641 5 .002 6 .06 7 .151 18.836 6 .004 7 .094 .149 19.239 7 .007 8 .458 .146 29.093 8 .000 9 .041 .143 29.176 9 .001 10 .016 .140 29.189 10 .001 11 .012 .137 29.197 11 .002 12 .236 .134 32.308 12 .001 13 -.092 .131 32.806 13 .002 14 -.094 .128 33.345 14 .003 15 -.079 .125 33.745 15 .004 16 .106 .121 34.510 16 .005 a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。

偏自相关 序列:税后盈利 滞后偏自相关标准误差 1 .306 .171 2 .115 .171 3 .107 .171 4 .503 .171 5 -.279 .171 6 -.010 .171 7 .046 .171 8 .268 .171 9 -.130 .171 10 -.054 .171 11 -.053 .171 12 -.081 .171 13 -.040 .171 14 -.051 .171 15 -.027 .171 16 -.062 .171

SPSS操作步骤

【关于SPSS正确操作步骤】------这东西太有用了~作者：张程龙 一、统计报告 l 在线分析处理报告Analyze→Reports→OLAP Cubes l 个案摘要报告Analyze→Reports→Summarize Cases l 行形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Rows l 列形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Columns 二、描述性统计分析 1.频数分析Analyze→Descriptive Statistic→Frequencies (1)频度分布表(2)变量描述统计量的计算(3)显示频度的图形 2.基本描述统计量Analyze→Descriptive Statistic→Descriptives l 集中趋势(Central Tendency)的统计量 l 离散趋势(Dispersion)的统计量 l 分布形态(Distribution)的统计量 3.探索性分析Analyze→Descriptive Statistic→Explore l 茎叶图 l 箱图 l 正态分布检验Q－Q概率图 l 方差齐性检验的散点－分层图 4.交叉列联表分析Analyze→Descriptive Statistic→Crosstabs 三、两总体均值比较 l 单样本T检验Analyze→Compare Means→One-Sample T Test l 独立样本T检验Analyze→Compare Means→Independent-Samples T Test l 配对样本T检验Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test 四、方差分析 l 单因素方差分析Analyze→Compare Means→One-way ANOVA l 多因素方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate l 协方差分析Analyze→General Linear Model→Univariate u 假设检验的步骤

实验三-IBM-SPSS软件的基本操作

实验三-IBM-SPSS软件的基本操作

云南大学软件学院 实验报告 课程：大数据分析及应用任课教师：蔡莉实验指导教师（签名）： 学号： 20131170142 姓名：郭昱专业：软件工程日期： 2015/11/01 成绩： 实验三 IBM SPSS软件的基本操作 一、实验目的 1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS 各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。 二、实验内容及步骤 （一）数据的输入和保存 1. SPSS界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 菜单栏 工具栏

注意：窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。该界面和EXCEL极为相似，很多操 作也与EXCEL类似。 2.定义变量 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

假如有两组数据如下： GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。 现在SPSS的数据管理窗口如下所示： 第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。 现在我们来建立变量X。单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。此时SPSS的数据管理窗口如下所示： 现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还未输入过数据，即该数据集内没有记录。 3.输入数据 我们先来输入变量X的值，请确认一行二列单元格为当前单元格，弃鼠标而用键盘，输入第一

SPSS编程操作入门知识讲解

S P S S编程操作入门

第四章 SPSS编程操作入门 4.1程序编辑窗口操作入门 一、进入程序编辑窗口界面 ①创建一个新程序 File——new——syntax ②打开一个旧程序 File——open——syntax 程序文件的扩展名为*.sps 注：syntax窗口的菜单和SPSS窗口的菜单功能基本一致，区别在于RUN菜单。 RUN ALL——运行全部程序 RUN SELECTION——运行所选择的部分程序 二、熟用Paste 按钮 在SPSS所有菜单对话框中均有Paste功能，在所有对话框选择完毕后，不选择 OK，而使用Paste，则程序编辑窗口会自动生成程序。 此功能使得SPSS编程操作变得简单易行，只需要对生成的程序适当加以修改即可。 示例：运用Paste创建一个程序文件。以xuelin.sav.为例，产生P50页的程序语句，并保存在桌面上备用。

该程序文件可以保存，当下次做相同的分析时，无需重新进行复杂的菜单选择，直接在原有程序文件上进行适当的修改，运行即可。 三、编程进行对话框无法完成的工作 示例１：见书 示例２：怎么产生连续自然数１～２００ Input program. Loop #i=1 to 200. Compute x=#i. end case. End loop. End file. End input program. Execute. 4.2结构化语句简介 一、分支语句（条件语句） ①ＩＦ语句 ＳＰＳＳ程序格式： ＩＦ逻辑表达式目标表达式 逻辑表达式用于给出判断条件。

目标比达式表示如果满足逻辑表达式后该如何操作。 注：编程基本小知识： ①每句命令完成后，以点号结束，否则程序不被执行。 ②全部命令编辑完成后，以Execute.结束，否则程序不被执行. ③学会使用help——command syntax reference自学编程。 示例１：打开案例数据brain1.sav,要求将年龄小于20，性别为1（男）的病人归为第一组（group=1）. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age<20 & sex=1( 逻辑表达式) group=1.（目标表达式）Execute. 示例2：打开案例数据brain1.sav，要求将年龄小于等于40岁的女性病人归为组2. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age le 40 group=2. execute. 练习1：将血小板大于等于100的列为组1 练习2：打开brain1.sav，创造一个新的字符型变量sex1，当sex 取值为1时，sex1取值为f, 当sex取值为2时，sex1取值为m. GET

spss时间序列模型

《统计软件实验报告》 SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析 数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理

论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。 4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序

列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口： 单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。

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时间序列分析 时间序列概述 1.基本概念 ()一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和 分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受 其它各种因素影响的总结果。 ()研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。它不研究事物之间相 互依存的因果关系。 ()假设基础：惯性原则。即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预 测时间序列的现在和未来。 近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋 势性、线性、常数方差等。 ()研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。 时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。 尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和 预测的频率。 2.变动特点 ()趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。()周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。()随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。 ()综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。 3.特征识别 认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。()随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。) ()平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。 样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。其 具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。 特征识别利用自相关函数：ργγ 其中γ是的阶自协方差，且ρ、<ρ<。 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋近于，前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度， 后者是在控制其它先前序列的影响后，测度当前序列与某一先前序 列之间的相关程度。 实际上，预测模型大都难以满足这些条件，现实的经济、金融、商业等序列

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https://www.wendangku.net/doc/389604190.html,/view/15ae83cea1c7aa00b52acbd6.html时间序列教程 时间序列预测技术之二——SPSS18 软件操作 (2009-11-26 18:38:29) 转载▼ 分类：数据分析 标签： 时间序列 预测 it 转至沈浩老师博客：https://www.wendangku.net/doc/389604190.html,/137715309.html 下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测! 这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！ 我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件） 假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。

现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！ 大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。 当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！

这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。

定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH 和DATE（时间标签）。 接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点： ?此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ ?此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？

时间序列季节性分析spss

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

02/01/198221802/01/198637402/01/1990535 03/01/198223003/01/198641303/01/1990622 04/01/198224204/01/198640504/01/1990606 05/01/198220905/01/198635505/01/1990508 06/01/198219106/01/198630606/01/1990461 07/01/198217207/01/198627107/01/1990390 08/01/198219408/01/198630608/01/1990432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyze→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框

从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type” 选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组中选择“Endpoints

SPSS基本功能及操作

统计分析模型 （1）信度分析文献[558] 操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量—描述性（项+度量+如果。）—项之间（相关性）—继续—确定 信度系数界限值：0．60—0．65认为不可信；0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80—0．90就是非常好。因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上：0．60—0．70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。 删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好。信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。

从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关，显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度，可以进行后续研究，他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义。 对比上面相关系数表，项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1(强相关)

（3）频数分析 P66 文献[558] 操作步骤：分析—描述统计—（123）频率（F）—移动变量到变量（V）框内—显示频率表格√—统计量—分布（偏度+峰度）—继续—确定 频率也称频数，就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表，即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识。描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。偏度(Skewness)是描述取值分布形态对称性的统计量，由Pearson在1895年提出。偏度由样本的3阶中心矩与样本方差的3／2次方的比值而得，偏度的绝对值越大，表示数据分布的偏斜程度越高。来自正态总体的样本偏度近似为0。偏度系数有两种测量方式，分别为皮尔逊偏度系数1和皮尔逊偏度系数2。偏度系数等于0的时候属于正态分布；偏度系数大于0的时候是右偏分布，表明较低的值占多数；偏度系数小于0的时候为左偏分布，表明较高的值占多数。峰度(Kutosis)是描述变量取值分布形态扁平程度的统计量，由Pearson 在1905年提出。峰度等于0的时候表示数据分布的扁平程度适中，即正态分布；峰度大于0的时候表示数据呈扁平分布；峰度小于0表明数据呈尖峰分布。