SPSS入门,spss的使用

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书名：SPSS统计分析从入门到精通

作者：杜强

豆瓣评分：7.3

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2009-3

页数：580

内容简介：

《SPSS统计分析从入门到精通》基于SPSS个人版本SPSS 15.0 for Windows编写，致力于使读者全面了解SPSS，了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作，《SPSS统计分析从入门到精通》介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式，着重于SPSS分析软件的实际应用。全书25章，分4个部分。第1-3章重点讲解了数据和文件的管理操作，以及SPSS系统环境的设置。第4-18章主要介绍各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20-25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例，包括：上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。

spss入门教程

近些年数据分析/数据挖掘/大数据在商业竞争中受到越来越多的关注，这让一大批数据分析/挖掘工具成为职场新宠，SPSS不仅在学术研究中应用广泛，同时在职场中也是一把利器，如何才能快速掌握SPSS呢？本文推荐9本自学好书送给大家。

1、张文彤《SPSS统计分析基础教程》

张文彤《SPSS统计分析高级教程》

本书介绍

为同时满足广大读者对统计学入门和统计软件操作入门的需求，本书改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作“两条主线、各自表述”的编写方式，将这两者完全融合了起来。全书共分15章，定位为统计软件和统计学入门书，针对统计初学者和SPSS初级用户的需求，以统计理论为主线，详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作。其内容完全覆盖目前国内大部分专业本科统计课程的教学范围，并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题，涉及到统计理论的章节还提供了本章小结。全书内容深入浅出，风格简洁明快，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的统计参考书。

读者介绍

基础教程部分与其他同类书籍比起来能提出更精细的东西，而且都是十分关键和实用的东西，。比如开始变量标签部分，就提出了“测量”标签的用法和叙述，这在很多书中是一笔带过的，但我觉得这个地方比较模糊，书中给出了对应的解释，这是比较难得的。

2、张文彤《SPSS统计分析高级教程》

张文彤《SPSS统计分析基础教程》

本书介绍

为满足广大读者学习和掌握高级统计分析方法的需求，本书详细介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型的方法原理和软件实现技术，其内容涵盖了各种有广泛应用、经典或现代的模型和方法。全书共分20章，作者在书中结合了自身多年的统计分析实践和SPSS行业应用经验，既有深入浅出的理论介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。本书适合于已具备统计分析基础知识的渎者阅读，可用作各专业研究生的统计学教材和参考书，也可供各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者以及资深统计分析师作为参考书或工作手册使用。

读者介绍

由于实验数据需要处理，所以专门买了这本和另外一版本的基础篇搭配使用，这本写得比较详细，但是有些问题不是那么理解，当然在搭配基础篇以后好理解多了。由于时间有限，我不能逐步从基础篇开始学习，只能根据需要学习些用得到的分析方法，但有时在基础篇作为工具书查询下，容易理解和操作多了。

3、吴明隆《SPSS统计应用实务》

吴明隆《SPSS统计应用实务》

本书介绍

本书除介绍量化研究预试问卷分析的基础理论之外，还详细介绍了如何使用SPSS软件来分析预试问卷以及分析人员在量化研究中对正式问卷的统计应用和数据处理的方法。本书体例完备、解说清晰、注重实用性，适合从事相关统计研究的专业人员使用。

读者介绍

本书是目前我见过的在量表编制统计分析中最实用以及最全面的关于SPSS操作方法的书籍。对于量表问卷的编制流程以及统计方法做了较全面的介绍，若是大家想要编制问卷而又苦于无从下手，我建议大家可以读一读这本书。这本写得比较简单，很容易懂，但是若你想学习高级统计这本书就不是很好的选择了。

大数据分析师要学什么

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3、编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。

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SPSS入门初级教程 方差分析

SPSS入门初级教程：方差分析_数据分析师考试

方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。?方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小?。

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

4、方差齐性检验。

第一节 Simple Factorial过程

6.1.1 主要功能

调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析（其结果将与第五章第四节相同）或多因素方差分析（包括医学中常用的配伍组方差分析）；当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。

6.1.2 实例操作

[例6-1]下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析。

6.1.2.1? 数据准备

激活数据管理窗口，定义变量名：组变量为group（运动员=1，大学生=2），身高为x，肺活量为y，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图6.1。

6.1.2.2? 统计分析

　激活 Statistics 菜单选ANOVA Models中的Simple Factorial项，弹出Simple Factorial ANOVA对话框（图6.2）。在变量列表中选变量y，点击O钮使之进入Dependent框；选分组变量group，点击O钮使之进入Factor(s)框中, 并点击Define Range...钮在弹出的Simple Factorial ANOVA:Define Range框中确定分组变量group的起止值（1,2）；选协变量x，点击O钮使之进入Covariate(s)框中。

点击Options...框，弹出Simple Factorial ANOVA:Options对话框。系统在协方差分析的方法（Method）上有三种选项：

1、Unique：同时评价所有的效应；

2、Hierarchical：除主效应外，逐一评价各因素的效应；

3、Experimental：评价因素干预之前的主效应。

本例选Unique方法，之后点击Continue钮返回Simple Factorial ANOVA对话框，再点击OK钮即可。

6.1.2.3? 结果解释

在结果输出窗口中可见如下统计数据：

先输出肺活量总均数和两组的肺活量均数，总均数为4033.25，运用员组均数为4399.00，大学生组为3667.50。

接着协方差分析表明，混杂因素X（身高）两组间是有差异的（F=10.679，P=0.002），控制其影响后，两组间肺活量的差别依然存在（F=9.220，P=0.004），故可以认为两组间肺活量的均数在消除了身高因素的影响之后仍有差别，运动员的肺活量大于大学生，即体育锻炼会提高肺活量。

最后系统输出公共回归系数， = 36.002，该值可用于求修正均数：

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我想学习spss 从哪里入手应该

从学统计入手。

理由很简单：SPSS主要是做统计分析用的。如果仅仅是数据整理和变换、表格和图形的制作等，用EXCEL就可以了，EXCEL更是灵活方便简单。

其实，随便一堆数字送进SPSS，也能导出一些图表来，但这些图表结果未必有意义。SPSS各种程序所导出的统计值，需要有基础统计知识才能明白，才能作出正确的理解；而需要选用哪一种统计方法、导出哪一个统计值，往往也需要视乎所要分析的数据资料本身的特性，是否能满足该统计方法背后的假设而定。

学好统计，再来无论是SPSS、SAS或者其他统计程式，只要翻一翻使用手册，大多能了解如何操作。

至於spss的培训和考试认证，你也可以参考下面的：