SPSS17.0统计软件使用指导全面的指导

SPSS统计软件使用指导1 SPSS简介SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，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。从最初的SPSSPC for DOS到SPSS6.0、8.X、9.0、10.X、11X与12.0、13.0 、14.0、15.0 for Windows。随着版本的不断更新，软件功能不断改善，操作越来越简便，与其他软件的接口也越来越多。SPSS软件不仅能执行统计功能，还能将分析结果用数种清晰简练的表格与数十种栩栩如生的2D、3D图形来显示，SPSS强调其社会科学应用的层面，使用统计学与概率论的理论进行研究，同时它在自然科学、经营管理、金融、医疗卫生、体育等各个领域中都能发挥巨大的功能，是统计、企业规划、企业管理等部门执行系统化管理决策的有力工具。1.1 SPSS的基本功能1SPSS的数据编辑功能利用SPSS的数据编辑器窗口，可以对打开的数据文件进行增加、删除、复制、剪切和粘贴等一般性操作，还可以对数据文件中的数据进行顺序、转置、拆分、聚合、加权等操作，对多个数据文件可以根据变量或个案进行合并。可以根据需要把将要分析的变量集中到一个集合中，打开时指定打开该集合，而不必打开整个数据文件。2表格的生成和编辑利用SPSS可以生成数十种风格的表格，利用编辑窗口或监视器可以编辑所要生成的表格。在SPSS的高级版本中，统计成果多被归纳为表格或图形的形式。3图形的生成和编辑利用SPSS可以生成数十种基本图形和交互式图形。其中基本图形包括条形图、线形图、面积图、圆饼图、高低图、帕雷托图、控制图、箱形图、误差条形图、散点图、直方图、ROC曲线图、P-P概率图、QQ图、序列图和时间序列图等。交互式图形比基本图形更漂亮，可有不同风格的2D、3D图形。交互式图形包括条形交互作用图、点形交互作用图、线形交互作用图、带形交互作用图、圆形交互作用图、箱形交互作用图、误差条形交互作用图、直方交互作用图和散点交互作用图等。4SPSS的统计功能（1） 摘要性分析 摘要性分析是对原始数据进行描述性分析，是统计工作的出发点。统计学的一系列基本描述指标，不仅让人了解资料的特征，而且可启发人们对之作进一步的深入分析。SPSS统计软件通过调用摘要性分析，可完成均数、标准差、标准误差等指标的计算，对于计数和一些等级资料，可完成构成比率等指标的计算和检验。SPSS的摘要性分析包括以下几个过程：1) Frequencies（频数）过程 调用此过程可进行频数分布表的分析。频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，此外还可对数据的分布趋势进行初步分析。2) Descriptives（描述）过程 调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始数据转换成标准Z分值并存人数据库。3) Explore（探索）过程 调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，即探索性统计。它是在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征文字与图形描述，有助于思考对数据进行分析的方案。（2）平均水平的比较 在正态或近似正态分布的计量资料中，经常在使用前面介绍的摘要性分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较，也就是要进行常用的t检验和单因素方差分析。在SPSS统计软件中实现这一功能可调用以下几个过程：1) Means（平均数）过程 与摘要性分析中的Descriptives（描述）过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means（平均数）过程并无特别之处；但在指定条件分组计算均数和标准差时，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用Means（平均数）过程更显简单快捷。2) One-Samples T Test（单一样本T检验）过程 调用此过程可完成样本均值与总体均值的比较。3) Indendent-Samples T Test（双样本T检验）过程 调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即两组资料的t检验。4) Paired-Samples T Test（配对样本T检验）过程 调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。用于同对或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。5) One-Way-ANOVA（单因素方差分析）过程 调用本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。（3）方差分析 方差分析主要用于：1）均数差别的显著性检验。2）分离各有关因素并估计其对总变异的作用。3）分析因素间的交互作用；方差齐性检验。SPSS软件除上面介绍的One-Way-ANOVA（单因素方差分析）过程外，可调用以下过程：Simple Factorial（单一因素）过程、General Factorial（综合因素）过程、Multivariate（多变量）过程等实现方差分析的功能。（4）相关分析 相关分析是判定变量间相互依存关系的统计方法，借助于Statistics（统计）菜单的Correlate（相关）选项完成的。包括Bivariate（两个变量之间相关分析）过程、Partial（偏相关分析）过程、Distances（距离相关分析）过程。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来。（5）回归分析 回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。用于说明这种依存变化的数学关系。SPSS软件通过Linear（线性回归）过程、Curve Estimation（曲线估计）过程、Binary Logistic（二值逻辑回归）过程、Probit（概率回归）过程、Nonlinear（非线性回归）过程等实现回归分析功能。（6）对数线性模型 对数线性模型是用于离散型数据或整理成列联表格式的统计资料的统计分析工具。SPSS软件通过General（一般对数线性分析）过程、Logit（分对数线性分析）、Model Selection（选择模型的对数线性分析）过程实现这一功能。（7）分类分析 分类分析方法主要是聚类分析与判别分析。通过Twostep Cluster（两步聚类）过程、KMeans Cluster（快速聚类）过程、Hierarchical Cluster（分层聚类）和Tree（树状分析）过程、Discriminant（判别分析）过程实现。（8）因子分析 多元分析处理的是多指标的问题，由于指标太多，使得分析的复杂性增加。观察指标的增加本来是为了使研究过程趋于完整，但反过来说，为使研究结果清晰明了而一味增加观察指标又会让人陷入混乱不清的状态。在实际工作中，由于指标间经常具备一定的相关性，所以希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能反映原有的全部信息，于是就产生了主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法。调用Data Reduction（数据缩减）菜单的Factor（因子分析）命令，可对多指标或多因素资料进行因子分析。（9）可靠性分析 可通过调用Reliability（信度）过程完成。（10）非参数检验 许多统计分析方法的应用对总体有特殊的要求，如t检验要求总体符合正态分布，F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐。这些方法常用来估计或检验总体参数，但许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知或无法确定，这时做统计分析常常不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设(如总体分布)，这类方法称非参数统计。通过调用Chi-Square（卡方检验）过程、Binomial（二项分布检验）过程、Runs（游程检验）过程、1-Sample K-S过程（单样本K-S检验）、2 1ndependent Samples（两独立样本非参数检验）过程、k lndependent Samples（多独立样本非参数检验）过程、2 Related Samples（两配对样本非参数检验）过程、K Related Samples（多配对样本非参数检验）过程，可实现非参数检验功能。（11）生存分析 在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况。为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。这就是生存分析。利用SPSS系统的Life Tables(生存)过程、Kaolan-Meier(考拉迈尔)过程、Cox Regression(考克斯回归)过程等可以进行生存分析。1.2 SPSS的启动与主窗口1SPSS的启动SPSS安装完毕后，系统会自动在Windows（窗口）菜单中创建快捷方式。单击Windows的“开始”按钮，在“程序”菜单的SPSS for Windows中找到SPSS l3.0 for Windows并单击，即可启动SPSS。2SPSS数据编辑窗口SPSS主界面有两个，一个是SPSS数据编辑窗口，另一个是SPSS结果输出窗口。SPSS的数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、编辑栏、变量名称栏、内容区、窗口切换标签页和状态栏组成（如图12-1所示）。窗口切换标签区状态区表格内容区变量名称栏编辑栏工具栏菜单栏标题栏图12-1数据编辑窗口（1）标题栏中显示编辑的数据文件名称。（2）菜单栏中列出了SPSS的命令菜单，每个菜单对应一组相应的功能。其中File（文件）是对SPSS文件的操作；Edit（编辑）是SPSS文件的编辑菜单；View（视图）是用户界面设置菜单；Data（数据）是数据文件的建立和编辑菜单；Transform（转换）是数据基本处理菜单；Analyze（分析）是统计分析菜单，主要统计功能都集中在该菜单中；Graphs（图表）是统计图形菜单；Utilities（工具）是相关应用和设置菜单；Windows（窗口）是SPSS各窗口切换菜单；Help（帮助）是SPSS帮助菜单。（3）工具栏中列出了一些常用的快捷按钮。（4）编辑栏中可以输入数据。（5）变量名称栏中列出了该编辑文件中所含有的变量名称SPSS自动命名变量名称为var0001、var0002等。（6）内容区列出了各个个案在变量中的取值。SPSS中每一行表示一个个案。内容区的最左边是行的标号。该窗口下方有两个标签：Data View（数据视图） 和Variable View（变量视图）。这两种视图提供了一种类似于电子表格的方法，用以产生和编辑SPSS数据文件中的变量和数据。Data View（数据视图）显示具体的数据内容，可以输入编辑数据。Variable View（变量视图），可以看到它显示的是数据文件中变量的定义，包括变量的名称、类型、宽度、小数点位数等（如图12-2所示）。此时可以根据需要对数据文件中的变量进行增删或修改。数据视图和变量视图可看作是数据编辑窗口的两个方面。图12-2变量视图3SPSS结果输出窗口结果输出窗口是另一个十分重要的窗口，它在完成Analyze（分析）菜单中的某个统计分析过程后，就会将分析结果呈现出来（如图12-3所示）。只有当完成一项处理后，才在该窗口显示处理过程和计算结果。图12-3结果输出窗口结果输出窗口包括标题栏、菜单栏、工具栏、索引区、内容区以及状态栏6个部分。结果输出窗口第一次出现时标题名称是Outputlspo-SPSS Viewer，第二次出现时标题名称是Output2spo-SPSS Viewer，依次类推。菜单栏显示了结果输出窗口的主菜单，菜单栏共有File（文件）、Edit（编辑）、View（视图）、Data（数据）、Transform（转换）、Insert（插入）、Format（格式）、Analyze（分析）、Graphs（图表）、Utilities（工具）、Windows（窗口）、Help（帮助）12个选项。与数据编辑窗口相比，结果输出窗口的主菜单增加了Insert（插入）、Format（格式）两个菜单选项。Insert（插入）菜单主要是插入某个输出的辅助选项，如标题、文本等。Format（格式）菜单主要是对输出的内容进行格式化，索引区显示结果输出内容包含哪些部分。内容区显示了具体的统计分析的各个方面的结果。4SPSS语法编辑窗口当进行某项具体的统计方法操作时，可单击对话框中的Paste（粘贴）按钮，即可激活语法编辑窗口。如进行Linear Regression（线性回归）操作时，单击Paste（粘贴）按钮，Linear Regression（线性回归）窗口消失，弹出一个语法编辑窗口，该窗口中的语句与线性回归窗口各种设置相对应。语法编辑窗口的标题名称是SyntaxlSPSS Syntax Editor（语法1SPSS语法编辑）。由此可利用该窗口进行SPSS命令的输入、编辑与运行。1.3 SPSS的数据处理1SPSS录入数据（1）将数据录入成SPSS的数据文件。SPSS也可以读入其他格式的数据文件。（2）对数据文件进行必要的编辑。（3）利用SPSS的统计功能对编辑好的数据文件进行统计处理。（4）调整SPSS输出的统计结果(包括报表、图形和文本等)。（5）将结果输出、存盘、打印等。例12-1 某高校一次运动会上大一到大三年级学生铁饼标枪成绩（如表12-1所示），现将数据文件进行统计处理。表12-1 某高校一次运动会上大一到大三年级学生铁饼标枪成绩编号姓名性别年级铁饼(米)标枪(米)1周虎男大一83402许建男大一74523王红男大一95504王费女大一63165张华女大一86256章华女大一71347叶飞男大二74508许结男大二96399王蓬男大二1004910果雨女大二551911王莉女大二752312杨微女大二642713孙平男大二113314刘放男大二103015张义男大三894016何龙女大三722417陈真女大三721718霍达女大三69202操作步骤打开SPSS的数据编辑器。通常我们先要定义变量的属性，然后再输入数据。在数据编辑窗口的左下端，有两个页标签：Date View（数据视图）、Variable View（变量视图）。我们可以通过鼠标单击方便地在两个窗口之间切换。在录入数据之前，应该对数据的统计处理有一个基本的框架：计算哪些变量、做何种统计、生成哪种统计图等。在本例中，只做一般性的描述性统计处理，即求各年级男女选手的成绩平均值、标准差、最大值、最小值等。首先单击Variable View（变量视图）页按钮，进入图中所示的变量属性窗口。可以像输入数据一样定义一些变量的属性，如变量名、变量的长度、变量标签、变量的缺失值等。对于某些变量属性还会弹出对象框，可以进行进一步的定义工作。然后按照表12-1的结构输入数据即可（如图12-4所示）。图12-4 某高校一次运动会上大一到大三年级学生铁饼标枪成绩2描述性统计SPSS基本统计分析是进行其他统计分析的基础和前提。通过基本统计方法，可以对要分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而可以选择其他更为深入的统计分析方法。本节内容主要包括频数分析、描述性分析、探索分析、基本统计报表制作。我们主要讲述了如何在SPSS中进行的频数分析、描述性分析和基本统计报表制作等操作。2.1频数分析1频数分析的基本原理频数分析（Frequencies）过程是描述性统计分析中最常用的方法之一，它不仅可以产生详细的频数分析表，还可以按要求给出平均值、中位数、众数、全距、方差、标准差、频数、峰度、偏度、最小值、最大值、平均标准误差、四分位数、十分位数、百分位数。频数分析中涉及到的有关描述性统计量的理论知识，在本书前几章中已经进行了详细的论述，现只对Kurtosis (峰度)和Skewness(偏度)作以解释。峰度是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量是与正态分布相比较的量，峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同，峰度大于0表示比正态分布高峰更加陡峭，为尖顶峰。峰度小于0表示比正态分布的高峰要平坦，为平顶峰。峰度的计算公式如下： （12-1）偏度也是描述数据分布形态的，它是描述某变量取值分布对称性的统计量。具体的计算公式如下： （12-2）这个统计量是与正态分布相比较的量，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度X相同；偏度大于0表示正偏差数值较大，为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边：偏度小于0表示负偏差数值大，为负偏或左偏，有一条长尾拖在左边。而偏度的绝对值数值越大表示分布形态的偏斜程度越大。2SPSS实现过程例12-2 某公司20名员工的收入中的“基本工资”变量为例，求“基本工资”的均值、中位数、众数、全距、方差、标准差、频数、峰度、偏度、最小值、最大值、平均标准误差（如表12-2所示）。表12-2 某公司20名员工的收入姓名性别基本工资奖金分红A男50001500800B男48001300500C男37001300500D男19801000400E男15401000400F男46901300500G男31501000800H男16801000500I男48001300500J男37601000400K男34781000400L女48001300500M女20801000800N女24401000500O女39801300500P女17301000400Q女24881000400R女40421500500S女28801000500T女37401200600（1）单击Analyze（分析）菜单Descriptive Statistics（描述统计）项中的Frequencies（频数）命令（如图12-5、12-6、12-7所示）。图12-5图12-6图12-7（2）弹出Frequencies（频数）对话框。在对话框左侧的变量列表中选择“基本工资”，点击“”按钮使之添加到Variable(s)（变量）框中。（3）单击下方的Statistics（统计）按钮，弹出Frequencies（频数）:Statistics（统计）对话框。选择要统计的项目，Mean（均值）、Median（中位数）、Mode（众数）、Sum（合计）、Stddeviation（标准差）、Variance（方差）、Range（全距）、Minimum(最小值)、Maximum(最大值)、StdError of Mean(平均标准误差) 、Skewness（偏度）、Kurtosis（峰度）。选中对话框下方的Display frequency tables（频数分布表）复选框，表示显示频数分布表。选好后单击Continue（继续）按钮返回Frequencies（频数）对话框，单击OK按钮，SPSS即开始计算（如图12-8所示）。图12-8（4）结果解读（如图12-9所示）图12-9从结果中可以看出，此公司20名职工的基本工资Mean（均值）3337.90元、StdError of Mean(平均标准误差) 262.42174、Median（中位数）358900元、Mode（众数）4800.00元、Stddeviation（标准差）1173.586元、Variance（方差）1377303元、Skewness（偏度）-0.116元、StdError of Skewness(偏度标准误差) 0.512元、Kurtosis（峰度）-1.369元、StdError of Kurtosis (峰度标准误差) 0.992元、Range（全距）3460元、Minimum(最小值) 1540元、Maximum(最大值) 5000元、Sum（合计）66758元。3求Quartiles (四分位数)、Deciles (十分位数) 和Percentiles (百分位数)（1）Quartiles (四分位数)基本原理 四分位数是将一组个案由小到大(或由大到小)排序后，用3个点将全部数据分为四等份，与3个点上相对应的变量称为四分位数，分别记为Q1(第一四分位数)、Q2(第二四分位数)、Q3(第三四分位数)。其中，Q3到Q1之间的距离的一半又称为四分位差记为Q。四分位差越小，说明中间的数据越集中；四分位数越大，则意味着中间部分的数据越分散。（2）Deciles (十分位数) 基本原理 十分位数是将一组数据由小到大(或由大到小)排序后，用9个点将全部数据分为十等份，与9个点位置上相对应的变量称为十分位数，分别记为Dl，D2，D9，表示10的数据落在Dl下，20的数据落在D2下，90落在D9下。（3）Deciles (百分位数) 基本原理 百分位数是将一组数据由小到大(或由大到小)排序后分割为100等份，与99个分割点位置上相对应的变量称为百分位数，分别记为P1，P2，P99，表示1的数据落在P1下，2的数据落在P2下，99落在P99下。现利用SPSS求四分位数、十分位数和百分位数。以某公司20名员工的收入资料为例，求“基本工资”的四分位数、“奖金”的十分位数和“分红”的百分位数。（4）SPSS实现过程1）同求均值的操作步骤（1）。2）同求均值的操作步骤（2）。3）单击下方的Statistics(统计)按钮，弹出 Frequencies(频数): Statistics(统计)对话框，选择要统计的项目：Quartiles复选框：四分位数，输出25%，50%，75%的分位数值；Cut points for n equal groups复选框：十分位数。将数据按大小顺序排序后，平均分成n等份，输出相应数据。如果选择此项，要求在右侧的编辑框输入一个整数数字。若输入数字n=10，即平均分成10等份；Percentile(s) 复选框：是自定义百分位数。依次键入一系列按大小排列的整数，键入值通过左侧的Add（增加）、Change（更改）、Remove（移除）按钮进行编辑。也可以自定义百分位数，若键入35，可求出在35%状态下的分红值。（5）结果解读1）求“基本工资”的四分位数（如图12-10、12-11所示）图12-10图12-11从结果中可以看出，此公司员工基本工资的第一四分位差Q1=2170.00元，第二四分位差Q2=3589.00元，第三四分位差Q3=4528.00元，Q=1176.5元。2）求“奖金”的十分位数（如图12-12、12-13所示）图12-12图12-13从结果中可以看出，此公司员工奖金的DlD5=1000元，D6=1260元，D7、D8=1300元，D9=1480元。3）求“分红”的百分位数（如图12-14、12-15、12-16、12-17所示）图12-14图12-15从结果中可以看出，此公司员工分红的百分位数是P1P30=400元，P30P40=430元，P40P70=500元，P70P80=580元，P80P100=800元。若自定义百分位数是35，求出的在P35状态下的分红值为500元。图12-16图12-172.2描述性分析1描述性分析的基本原理描述性统计分析过程就是计算并列出一系列描述性统计量指标。这与前面讲的频数分析过程相同，但它可以将原始数据转换成标准化值,并以变量的形式存入数据库,供进一步分析。将原数据变量X转化成新的标准化值变量Z。我们称为Z分数。Z分数定义：从平均数为，标准差为的总体中抽出一个变量值X，Z分数表示的是此变量大于或小于平均数几个标准差。计算公式： 将原始数据直接转换为Z分数时，常会出现负数和带小数点的值，实际使用起来很不方便。因此，可以对Z分数进一步加以线性转换，使之成为正的数值。最典型的一种Z分数线性转换就是T分数。计算公式： 2SPSS的实现过程现利用SPSS以表12-2“基本工资”变量为例，求它的Z分数。步骤如下：（1）单击Analyze（分析）菜单Descriptive Statistics（描述统计）项中的Descriptives（描述）命令。（如图12-18所示）图12-18（2）弹出Descriptives（描述）对话框。在对话框左侧的变量列表中选择“基本工资”，单击“”按钮使之添加Variable(s)（变量）框中，同时选中对话框左下方的Save standardized values as variables（把标准化后的值保存为变量）项。（3）单击右下方的Options（选项）按钮，出现Descriptives（描述）：Options（选项）对话框，在此选择Mean（均值）、Std deviation（标准差）、Variance（方差）、3项统计量。（如图12-19所示） 图12-19选好后单击Continue（继续）按钮返回Frequencies（频数）对话框，单击OK按钮，SPSS即开始计算。3结果解读在数据编辑窗口中。新变量“Z基本工资”表示“基本工资”Z分数。（如图12-20、12-21所示）图12-20图12-214Z分数转换为T分数由于Z分数有正有负，而且小数点位数较多，因此可以把它通过线性转换为T分数。在SPSS中的转换步骤：（1）在Transform（转换）菜单中选择Compute（计算）（如图12-22所示）图12-22（2）在弹出的Compute Variable（计算变量）对话框中，在Target Variable（目标变量）文本框中输入目标变量t，接着在Numeric Expression（数值表达）文本框中输入“10Z基本工资+50”。单击Type & Label（类型和标签）按钮，出现Compute Variable：Type and Label（类型和标签）对话框。在Type and Label（类型和标签）对话框中的Label（标签）框中输入“T分数”，作为变量t的中文注解（如图12-23所示）。 图12-23（3）单击Continue(继续) 按钮，返回。单击OK按钮，SPSS立即算出学生数学成绩Z分数的线性转换后的T分数（如图12-24所示）。图12-24结果数据编辑窗口中新产生变量“t”来储存这些员工基本工资的T分数。2.3基本统计分析的报表制作SPSS的基本统计功能中还提供了基本统计分析的报表制作功能，根据报表制作的侧重点不同，可以分为3种：Cases Summary (个案简明统计报表)：主要是计算指定变量的分组统计量；Report Summaries in Rows (行形式报表)：是以行为对象生成各种统计结果。例如一个公司有男性员工和女性员工，可以以性别为分组变量(Break Variables)提供不同性别员工的基本信息，如基本工资；Report Summaries in Colums (列形式报表)：是以列为对象生成各个列相应的统计信息。1个案简明统计报表在SPSS中实现过程例12-3 以例12-2的20名员工的基本工资、奖金和分红等统计信息为例，生成个案简明统计报表。SPSS操作步骤：（1）在Analyze（分析）菜单Reports（报告）中选择Case Summaries（观测量概要）命令（如图12-25所示）。图12-25（2）弹出Summarize Cases（观测量汇总）对话框。在左边的变量列表框中选择“工资”、“奖金”、“分红”，使之添加到Variables（变量）框中，选择“性别”，使之添加到Grouping Variables（群组变量）框中。选中Display cases（显示观测量）复选框，将显示个案信息，其中包括：1）Limit cases to first（限制观测量到第一）：表示显示前面的一些个案信息。2）Show only valid cases（只显示有效观测量）：表示仅显示准确的个案信息。3）Show case numbers（显示观测量序号）：表示显示个案顺序号。（3）单击Statistics（统计）按钮，出现Summary Report（摘要报告）：Statistics（统计）对话框。左边的Statistics（统计）框中列出了几种统计量：Mean(平均数)、Media(中位数)、Grouped Median(分组中位数)、StdError of Mean(均值标准误)、Sum(总和)、Minimum(最小值)、Maximum(最大值)、Range(全距)、First(第一个个案值)、Last(最后一个个案值)、Standard Deviation(标准差)、Variance(方差)、Kurtosis(峰值)、StdError Of Kurtosis(峰值标准误)、Skewness(偏度)、StdError of Skewness(偏度标准误)、Harmonic Mean(调和平均数)、Percentage of total Sum(占总和的百分比)、Percentage of total N(占所有个案的百分比)、Number of cases(观测量数目)。本例中选中平均数、最小值、最大值，单击Continue（继续）按钮返回Summarize Cases（观测量概要）对话框（如图12-26所示）。图12-26（4）单击Options（选项）按钮，出现Options（选项）对话框。在Caption（题要）框中输入“员工收入统计表”，单击Continue（继续）按钮返回Summarize Cases（观测量总结）对话框。单击OK按钮，完成个案简明统计报表生成（如图12-27、12-28所示）。图12-27图12-282行形式报表例12-4 以例12-2的20名员工的基本工资、奖金和分红等统计信息为例，生成行形式报表。实现步骤：（1）在Analyze（分析）菜单Reports（报告）中选择Report Summaries in Rows（行式报告摘要）命令（如图12-29所示）。图12-29弹出report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。在左边的变量列表框中选择变量“基本工资”、“奖金”、“分红”，使之添加到Data Columns（数据列）框中，选择“性别”，使之添加到Break columns（分页列）框中。在Sort Sequence（序列排序）框中可确定排列顺序，包括：Ascending：（升序）；Descending：（降序）。选中Data are already sorted（数据文件已经排序）复选框，表示数据文件已经排序，这样SPSS将不再对数据进行排序，可以较少数据处理时间。Display cases（显示观测量）复选框，表示将输出每个个案的数据结果（如图12-30所示）。（2）单击Data Columns（数据列）框中的“基本工资”，此时下面的Format（格式）按钮变亮，单击Format（格式）按钮，出现Report（报告）：Data Colums for基本工资对话框。在Column Title（列标题）框中可以输入该列的标题（如图12-30所示）。图12-30单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。（3）单击Break Columns（分类列）框中的“性别”，此时下面的Summary（摘要）按钮变亮，单击Summary（摘要）按钮，出现Report（报告）：Summary Lines for性别对话框。该对话框用于选择需要输出的统计量，选择Mean of values（平均值）、Minimum value（最小值）、Maximum value（最大值）复选框，输出平均值、最大值、最小值（如图12-31所示）。图12-31单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。（4）单击Break Columns（分页列）框下面的Options（选项）按钮，出现Report（报告）：Break Options for 性别对话框。 该对话框中用于页面控制，其中：1) Skip lines before break（在分页前空行）：在后面的框中输入行间距数值。最多为20行空白区。2) Begin next page（开始下一页）：在新的一页开始下一个分组变量输出。3)Begin new page & reset page number（开始新页并重置页码）：在新的一页开始的下一个分组变量输出，并重新设置下一个页面页码。4) Blank Lines before Summaries（汇总前空行）框后面的文本框用于输入分组标签和报告内容之间的间距，最多为20行空白区（如图12-32所示）。图12-32单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。（5）单击Report（报告）栏中的Options（选项）按钮，出现Report（报告）：Options（选项）对话框。该对话框用于缺失值和输出页码的设置，其中：1) Exclude cases with missing values listwise（排除观测量有缺失值的观测量）：复选框，选中表示剔除任何带有缺失值的个案。2) Missing Values appear as（缺失值显示为）：参数框中输入代表缺失值的符号，这个符号只能是一个字符。3) Number Pages from（开始页码）：后的文本框用于输入第一页输出报告的页码值。这里选中Exclude cases with missing values listwise（排除观测量有缺失值的观测量）复选框（如图12-33所示）。图12-33单击Continue（继续）按钮返回Repot Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。（6）单击Report（报告）栏中的layout（布局）按钮，出现Report（报告）：Layout（布局）对话框。 该对话框用于报告格式的布局设置。1) Page Layout（页面布局），其中：Page Begins on Line（页的开始行）后的文本框用于设置每一页从第几行开始，默认从第一行开始；Ends on line（结束行）后的文本框用于设置每页到第几行结束，默认是59行；Line Begins in Column（行的开始列）后的文本框用于设置每行开始于页面的第几列，默认从第列开始；Ends in Column（结束列）后的文本框用于表示每行结束于第几列；Alignment within Margins（在页边距内对齐）列表框用于设置报告内容的对齐方式。2) Page Titles and Footers（页面的标题和页脚）框用于设置页面的、脚注与内容的距离：Lines after titles（标题后划线）：设置标题和报告内容之间的距离；Lines before footer（页脚前划线）：设置内容和脚注之间的距离；3) Break columns（分页列）框用于控制分组变量的显示位置：选中All breaks in first column（全部在第一列分页）复选框，表示所有分类变量均显示在第一列；在Indent at each break（在每个分页中缩排）框中设置不同分类变量的缩进位置，默认为2个空格。4) Column Titles（列标题）框用于选择列标题输出显示，其中：选中Underscore titles（标题下划线）复选框，表示在列标题中加下划线；Lines after titles（标题后划线）后的文本框用于确定列标题下的空白行数目，默认为1行；Vertically align（垂直对齐）参数框用于确定列标题相互对其方式：Top：表示列标题顶部对齐。Buttom：表示列标题底部对齐。5) Data Column Rows & Break Labels(数据列的行与分页标签)：框用于设置分组变量的标签与下一行之间的距离：Automatically align vertically（自动垂直对齐）：统计量自动设置在下面；Display On same row（显示在相同行）：表示放置在同一行；Display below labels（显示在标签下）：可以设置标签和统计量之间的空白，参数框中可以设置空白行数。这里采用SPSS默认选项，单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框（如图12-34所示）。图12-34（7）单击Report（报告）栏中的Title（标题）按钮，出现Report（报告）：Title（标题）对话框。该对话框用于标题和脚注的内容设置。其中：1) Page Title line 1 of l（页面标题行1的1）中进行标题设置，可以从左边的变量列表中选择变量，使之成为标题的变量，进入不同的框表示不同的对齐方式。有Left（左对齐）Center（居中）Right（右对齐）。2) Page Footer line l of l（页脚行1的1）中进行脚注设置，可以从左边的变量列表中选择变量，使之成为脚注的变量，和上面标题设置类似（如图12-35所示）。图12-35（8）单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Rows（报告：行式摘要）对话框。单击OK按钮，完成行形式报表生成（如图12-36所示）。图12-363列形式报表例12-5 以例12-2中的20名员工的基本工资、奖金和分红等统计信息为例，生成列形式报表。实现步骤:（1）在Analyze（分析）菜单Reports（报告）中选择Report Summaries in Columns（报告：列式摘要）命令（如图12-37所示）。图12-37弹出Report Summaries in Columns（报告：列式摘要）对话框。在左边的变量列表框中选择变量“基本工资”、“奖金”、“分红”，使之添加到Data Columns（数据列）框中，选择“性别”，使之添加到Break Columns（分页列）框中。（2）单击Data Columns（数据专栏）框中的“基本工资”，此时下面的Summary（摘要）按钮变亮，单击Summary（摘要）按钮，出现“Report（报告）：Summary Lines for 基本工资”对话框。该对话框中：percentage above（大于百分比）；percentage belov（小于百分比）；percentage belov：（介于百分比）。每一列只能输出一个统计量，因此如果选中了第一个框中的内容，就不能选择第二个框中和第三个框中的统计量。对于基本工资列，我们选择Mean of values（数据的平均值），表示输出基本工资的平均值，单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Columns（报告：列式摘要）对话框（如图12-38所示）。图12-38（3）和步骤2类似，分别设置“奖金”和“分红”两个列需要输出的内容。此处选择Mean of values（数据的平均值）。（4）单击Data Columns（数据列）框下面的Insert Total（插入合计）按钮，此时Data Columns（数据列）框中增加了一个total（总数），单击Summary（摘要）按钮，出现Report（报告）：Summary Column（摘要列）对话框。将左边变量列表中3个变量移动到右边的Summary Column（摘要列）框中。在下面的Summary Function（摘要函数）框中可以设置输出这3个列的函数统计量，包括：Sum of columns：输出各个列的和；Mean of columns：各列变量的平均值；)Minimum of columns：各列变量中的最小值；Maximum of columns：各列变量中的最大值；1st column - 2nd column：第一列变量的值减去第二列变量的值；1st column2nd column：nd第一列变量除以第二列变量；1st column2nd column：第一列变量除以第二列变量乘100；)product of column：各列乘积。这里选择Sum of columns（输出各个列的和）项：输出3个列的和（如图12-39所示）。图12-39单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Columns（报告：列式摘要）对话框。（5）单击Break Columns（分页列）框中的“性别”，然后单击Options（选项）按钮，同时Format（格式）按钮变亮，可以进行分组输出格式的设置（如图12-40所示）。图12-40（6）单击Continue（继续）按钮返回Report Summaries in Columns（报告：列式摘要）对话框。该对话框中的Report（报告）框用于设置对全部数据的统计输出结果。（7）单击OK按钮，完成列形式报表生成（如图12-41所示）。图12-413均值比较和T检验3.1 Means（均值）过程1Means（均值）的基本原理SPSS中的Means（均值）过程是计算各种基本描述统计量的过程。与前一节中的计算某一样本总体均值相比较，Means（均值）过程其实就是对样本进行分组计算均值和标准差，如按照性别计算各组的均值和标准差。可以指定一个或多个变量作为分组变量。如果分组变量为多个，还应指定这些分组变量之间的层次关系。层次关系可以是同层次的或多层次的。同层次意味着将按照各分组变量的不同取值分别对个案进行分组；多层次表示将首先按第一分组变量分组，然后对各个分组下的个案按照第二组分组变量进行分组。2SPSS实现过程例12-6 以例12-2中的数据为例，比较不同性别员工的基本工资的平均值和方差。（1）在Analyze（分析）菜单Compare Means（均值比较）项中选择Means（平均值）命令（如图12-42所示）。图12-42（2）弹出Means（均值）对话框。在对话框左侧的变量列表中选择“基本工资”，单击“”按钮使之进入Dependent List（因变量列）框中，选择“性别”，单击“”按钮使之添加到Independent List（自变量列）框中。Indenpent List（自变量列）框中可以有多个变量，表示分组的多个层次，可以通过单击“Next”按钮来实现。（3）单击右下角的Options（选项）按钮，弹出Means Options（平均值选项）：对话框，可以选择要统计的项目。在Cell Statistics（单元格统计量）项中，可选Mean（平均数）、Number of Cases（观察单位数）、Standard Deviation（标准差）、Variance（方差）。在Statistics for First Layer（第一层统计量）项中，如果选中Anova table and eta（方差分析表和eta）项，是对第一层次的分组计算方差分析(即单因素方差分析，通过方差分析的结果，可以看出第一层次的分组是否在观察值上有均值显著差异)。如果选中Test of linearity（线性检验）即进行第一层次的线性检验（如图12-43所示）。图12-43（4）选好后单击Continue（继续）按钮返回Means（均值）对话框，单击OK按钮，SPSS即开始计算得到结果2结果解读Means（均值）过程的结果输出比较简单，在结果输出窗口中包含两个输出表（如图12-44所示）。图12-44（1）处理样本数统计，如图所示。其中Included（包含）栏表示参加分析计算的样本数，从表中可知全部样本共有20个参加分析，占到全部样本的100，即分析计算中没有因数据缺测或其他原因等导致Excluded(样本剔除)。（2）变量分组统计结果，如图所示。可以看出，该单位职员男性11人，平均工资为350709，标准差为129385；女性9人，平均工资为313111，标准差为104454。结果表明该单位不同性别的工资有很大差异，男性比女性工资明显要高。3.2单一样本t检验1单一样本T检验基本原理SPSS单一样本t检验是用于解决样本均值与总体均值的比较这类问题，统计的前提是样本总体服从正态分布。也就是说单一样本本身无法比较，进行的是样本均值与已知总体均值间的比较。2SPSS实现步骤：例12-7 某地区10年前进行人口普查时，16岁女孩平均身高为159m。现在抽查测量了该地区40个16岁女孩的身高如表12-3所示。通过本例得出该地区现在女孩的身高与10年前相比是否有显著差异。表12-3 某地区女孩的身高测量结果编号身高(M)编号身高(M)编号身高(M)编号身高(M)11551115621153311652165121622217032163317413155231523315341621416924161341575165151652516335156617216167261683617371631716427169371698168181572