SPSS经典教程.pdf
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第第2章章SPSS统计分析前的准备统计分析前的准备2.1SPSS数据文件的建立数据文件的建立SPSS数据文件的建立可以利用【File（文件）】菜单中的命令来实现。
具体来说，SPSS提供了四种创建数据文件的方法：
新建数据文件；直接打开已有数据文件；使用数据库查询；从文本向导导入数据文件。
2.1.1新建数据文件2.1.1新建数据文件打开SPSS软件后，现在菜单栏中的【File（文件）】【New（新建）】【Data（数据）】命令，可以创建一个新的SPSS空数据文件。
接着，用户可以进行直接录入数据等后续工作。
值得注意的是，SPSS19.0可以同时打开多个数据文件，用户可以在多个文件中进行转换操作，这比起低版本的SPSS来说，更方便用户使用。
2.1.2直接打开已有数据文件直接打开已有数据文件打开SPSS软件后，现在菜单栏中的【File（文件）】【Open（打开）】【Data（数据）】命令，弹出【OpenData（打开数据）】对话框。
选中需要打开的数据类型和文件名，双击打开该文件。
2.1.3利用数据库导入数据利用数据库导入数据打开软件后，现在菜单栏中的【File（文件）】【OpenDatabase（打开数据库）】【NewQuery（新建查询）】命令，弹出【DatabaseWizard（数据库向导）】对话框。
通过这个数据库向导窗口，用户可以选择需要打开的文件类型，并按照窗口上的提示进行相关操作。
2.1.4文本向导导入数据文本向导导入数据SPSS提供了专门读取文本文件的功能。
打开软件后，现在菜单栏中的【File（文件）】【ReadTextData（打开文本数据）】命令，弹出【OpenData（打开数据）】对话框。
这里用户需要选择需要打开的文件名称，并且单击【Open（打开）】按钮进入文本文件向导窗口。
2.1.4文本向导导入数据文本向导导入数据2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入文件2-1.xls是上证指数从2007年1月4日至2008年10月16日的数据资料，包括了开盘价、当日最高价、当日最低价和收盘价等选项，请将该数据导入至SPSS中。
2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入Step01：
选定对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】【Open（打开）】【Data（数据）】命令，弹出【OpenData（打开数据）】对话框。
2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入Step02：
选定打开文件类型在【Filesoftype（文件类型）】下拉列表框中指定打开Excel文件类型。
接着，选择2-1.xls文件。
最后单击【Open（打开）】按钮。
2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入Step03：
设置变量名称弹出的对话框中的【Readvariablenamesfromthefirstrowofdate（从第一行数据读取变量名）】复选框表示SPSS将Excel工作表的第一行设定为SPSS的变量名称，【Range（范围）】文本框表示选定Excel文件导入SPSS的数据范围。
这里，保持系统默认选项。
2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入Step04：
完成操作最后，单击【OK（确定）】按钮，数据即可导入成功。
此时，SPSS的数据浏览窗口中会出现相关的数据内容。
2.1.5实例分析：
股票指数的导入实例分析：
股票指数的导入2.2SPSS数据文件的属性数据文件的属性一个完整的SPSS文件结构包括变量名称、变量类型、变量名标签、变量值标签等内容。
用户可以在创建了数据文件后，单击数据浏览窗口左下方的【VariableView（变量视图）】选项卡，进入数据结构定义窗口。
用户可以在该窗口中设定或修改文件的各种属性。
注意：
SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量，每个变量都应有一个变量名。
SPSS数据文件中的一行数据称为一条个案或观测量（Case）。
2.2SPSS数据文件的属性数据文件的属性2.2.1变量名：
变量名：
Name栏栏变量名（Name）是变量存取的唯一标志。
在定义SPSS数据属性时应首先给出每列变量的变量名。
变量命名应遵循下列基本规则：
SPSS变量长度不能超过64个字符（32个汉字）；首字母必须是字母或汉字；变量名的结尾不能是圆点、句号或下划线；变量名必须是唯一的；变量名不区分大小写；SPSS的保留字不能作为变量名，例如ALL、NE、EQ和AND等；如果用户不指定变量名，SPSS软件会以“VAR”开头来命名变量，后面跟5个数字，如VAR00001、VAR00019等。
注意：
为了方便记忆，用户所取的变量名最好与其代表的数据含义相对应。
2.2.2变量类型：
变量类型：
Type栏栏变量类型是指每个变量取值的类型。
SPSS提供了三种基本数据类型：
数值型、字符型和日期型。
2.2.3变量格式宽度：
变量格式宽度：
With栏栏变量格式宽度With是指在数据窗口中变量列所占的单元格的列宽度，一般用户采用系统默认选项即可。
值得注意的是，如果变量宽度大于变量格式宽度，此时数据窗口中显示变量名的字符数不够，变量名将被截去尾部作不完全显示。
被截去的部分用“*”号代替。
2.2.4变量小数位数：
变量小数位数：
Decimals栏栏【DecimalsPlaces】文本框可以设置变量的小数位数，系统默认为两位。
2.2.5变量名标签：
变量名标签：
Label栏栏变量名标签（Label）是对变量名含义的进一步解释说明，它可以增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。
用户有时在处理大规模数据时，变量数目繁多，此时对每个变量的含义加以标注，有利于用户弄清每个变量代表的实际含义。
变量名标签可用中文，总长度可达120个字符。
同时该属性可以省略，但建议最好给出变量名的标签。
2.2.5变量名标签：
变量名标签：
Label栏栏2.2.6变量值标签：
变量值标签：
Values栏栏变量值标签（Values）是对变量的可能的取值的含义进行进一步说明。
变量值标签特别对于数值型变量表示非数值型变量时尤其有用。
定义和修改变量值标签，可以双击要修改值的单元格，在弹出的对话框的【Values（值）】文本框中输入变量值，在【Label（标签）】文本框中输入变量值标签，然后单击【Add（添加）】按钮将对应关系选入下边的白框中。
同时，可以单击【Change（改变）】和【Remove（移动）】按钮对已有的标签值进行修改和剔除。
最后单击【OK（确定）】按钮返回主界面。
2.2.6变量值标签：
变量值标签：
Values栏栏2.2.7变量缺失值：
变量缺失值：
Missing栏栏在统计分析中，收集到的数据可能会出现这样的情况：
一是数据中出现明显的错误和不合理的情形；另一种是有些数据项的数据漏填了。
双击【Missing（缺失）】栏，在弹出的对话框中可以选择三种缺失值定义方式。
2.2.8变量列宽：
变量列宽：
Columns栏栏【Columns（列）】栏主要用于定义列宽，单击其向上和向下的箭头按钮选定列宽度。
系统默认宽度等于8。
2.2.9变量对齐方式：
变量对齐方式：
Align栏栏【Align（对齐）】栏主要用于定义变量对齐方式，用户可以选择Left（左对齐）、Right（右对齐）和Center（居中对齐）。
系统默认变量右对齐。
2.2.10变量测度水平：
变量测度水平：
Measure栏栏【Measure（测度）】栏主要用于定义变量的测度水平，用户可以选择Scale（定距型数据）Ordinal（定序型数据）和Nominal（定类型数据。
2.2.11变量角色：
变量角色：
Role栏栏【Role（角色）】栏主要用于定义变量在后续统计分析中的功能作用，用户可以选择Input、Target和Both等类型的角色。
2.2.11实例分析：
员工满意度调查表的数据属性设计实例分析：
员工满意度调查表的数据属性设计1.实例内容1.实例内容为了提高员工的工作积极性，完善公司各方面管理制度，并达到有的放矢的目的，某公司决定对本公司员工进行不记名调查，希望了解员工对公司的满意情况。
请根据该公司设计的员工满意度调查题目（行政人事管理部分）的特点，设计该调查表数据在SPSS的数据属性。
2.实例操作实例操作具体步骤如下。
Step01：
打开SPSS中的DataView窗口，录入或导入原始调查数据。
Step02：
选择菜单栏中的【File（文件）】【Save（保存）】命令，保存数据文件，以免丢失。
Step03：
单SPSS中的【VariableView（变量视图）】选项卡，按窗口提示进行数据属性的定义，如变量名称、标签、标签值等。
3.实例结果实例结果2.3SPSS数据文件的整理2.3SPSS数据文件的整理通常情况下，刚刚建立的数据文件并不能立即进行统计分析，这是因为收集到的数据还是原始数据，还不能直接利用分析。
此时，需要对原始数据进行进一步的加工、整理，使之更加科学、系统和合理。
这项工作在数据分析中称之为统计整理。
【Data（数据）】菜单中的命令主要用于实现数据文件的整理功能。
2.3.1观测量排序：
地区生产总值分析观测量排序：
地区生产总值分析SPSS操作详解操作详解Step01：
打开观测量排序对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】【Data（数据）】【SortCases（排序个案）】命令，弹出【SortCases（排序个案）】对话框。
Step02：
选择排序变量在左侧的候选变量列表框中选择主排序变量，单击右向箭头按钮，将其移动至【Sortby（排序依据）】列表框中。
Step03：
选择排序类型在【SortOrder（排列顺序）】选项组中可以选择变量排列方案。
Step04：
单击【OK】按钮，此时操作结束。
1.SPSS操作详解操作详解2.实例内容：
地区生产总值分析实例内容：
地区生产总值分析地区生产总值是指某地区在一定时间内的国内生产总值，它可以作为衡量该地区经济发展的重要综合指标。
随书光盘中的数据2-3.sav列出了2005年我国部分省份的地区生产总值及第一产业、第二产业和第三产业的生产总值，请根据这些数据分析不同省份经济发展状况的差异性。
Step01：
选定对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【Data（数据）】【SortCases（排序个案）】命令，弹出【SortCases（排序个案）】对话框。
Step02：
选择排序变量在左侧的候选变量列表框中选择主排序变量DQ，单击右向箭头按钮，将变量选择进入【Sortby（排序依据）】列表框中。
Step03：
选择排序类型为了表示不同省份生产总值的差异，按照从高到低的排列顺序，这里点选【Descending（降序）】单选钮，表示观测值按照降序进行排序。
Step03：
选择排序类型Step04：
完成操作最后，单击【OK（确定）】按钮，操作完成。
此时，SPSS的数据浏览窗口中观测量的顺序发生改变。
2.3.2数据的转置：
国家财政分项目收入数据的转置：
国家财政分项目收入1.操作详解操作详解Step01：
打开转置对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】Data（数据）】【Transpose（转置）】命令，弹出【Transpose（转置）】对话框。
Step02：
选择转置变量在左侧的候选变量列表框中选择需要进行转置的变量，单击右向箭头按钮，将其移动至【Variable（s）（变量）】列表框中。
Step03：
新变量命名从左侧的候选变量列表框中可以选择一个变量，应用它的值作为转置后新变量的名称。
此时，选择该变量进入【NameVariable（名称变量）】列表框内即可。
如果用户不选择变量命名，则系统将自动给转置后的新变量赋予Var001、Var002的变量名。
Step04：
单击【OK】按钮，操作结束。
注意：
数据文件转置后，数据属性的定义都会丢失，因此用户要慎重选择本功能。
2.实例内容：
国家财政分项目收入数据（2-4.sav）2.实例内容：
国家财政分项目收入数据（2-4.sav）Step01：
选定对话框Step02：
选择转置变量Step03：
新变量命名Step04：
完成操作2.3.3文件合并：
固定资产投资文件合并：
固定资产投资【data（数据）】【MergeFiles（合并文件）】菜单中有两个命令选项：
【AddCases（添加个案）】和【AddVariables（添加变量）】。
1.观测量合并的观测量合并的SPSS操作详解操作详解观测量合并要求两个数据文件至少应具有一对属性相同的变量，即使它们的变量名不同。
具体步骤如下。
Step01：
打开观测量合并对话框选择菜单栏中的【File（文件）】【Data（数据）】【MergeFiles（合并文件）】【AddCases（添加个案）】命令，弹出【AddCases（添加个案）】对话框Step02：
选择合并文件点选【AnexternalSPSSStatisticsdatafile（外部SPSSStatistics数据文件）】单选钮，同时单击【Browse】按钮，选中需要合并的文件，并指定文件路径，然后单击【Continue】按钮。
Step03：
选择合并方法。
Step04：
单击【OK】按钮，操作结束。
2.变量合并的变量合并的SPSS操作详解操作详解变量合并要求两个数据文件必须具有一个共同的关键变量（KeyVariable），而且这两个文件中的关键变量还具有一定数量的相同的观测量数值。
Step01：
打开变量合并对话框。
Step02：
选择合并文件。
Step03：
选择合并方法。
Step04：
单击【OK】按钮，操作结束。
3.实例内容：
固定资产投资文件的合并实例内容：
固定资产投资文件的合并已知2-5-1.sav、2-5-2.sav和2-5-3.sav中的数据是北京、天津、河北等省市在2005年部分行业的固定投资额（亿元）数据，请完成以下问题。
问题一：
将2-5-1.sav和2-5-2.sav的数据文件纵向合并。
问题二：
将2-5-2.sav和2-5-3.sav的数据文件横向合并。
Step01：
打开对话框（问题一）Step02：
选择合并文件Step03：
选择合并方法Step04：
建立指示变量Step05：
完成操作Step01：
打开对话框（问题二）Step02：
选择合并文件Step03：
建立指示变量Step04：
完成操作2.3.4数据分类汇总:
城乡居民储蓄存款数据分类汇总:
城乡居民储蓄存款对数据进行分类汇总就是按指定的分类变量值对所有的观测量进行分组，对每组观测量的变量求描述统计量，并生成分组数据文件。
例如，将一个工厂的数据资料，按照该工厂的各个部门进行分组，并统计各个部门的人员年龄均值、方差等，这些工作就属于数据分类汇总的范畴。
1.数据分类汇总的数据分类汇总的SPSS操作详解操作详解分类变量（分类变量（BreakVariable）：
）：
它是对样本数据进行分类的变量，如按性别、民族、行业性质等进行分类汇总。
这种变量可以为数值型或字符型变量。
汇总变量（汇总变量（AggregateVariable）：
）：
利用源数据文件中的变量和相应的汇总函数产生的新变量名称及其表达式。
这种变量必须要求为数值型变量。
例如，按性别统计年收入的平均值，此时“性别”是汇总变量，“每人年收入”是源变量，“不同性别的年收入均值”就属于汇总变量。
Step01：
打开数据汇总对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】【Data（数据）】【Aggregate（分类汇总）】命令，弹出【AggregateData（汇总数据）】对话框。
Step02：
选择分类变量在左侧的候选变量列表框中选择一个或多个变量作为分类变量，将其移入【BreakVariable（s）（分组变量）】列表框中。
Step03：
选择汇总变量在左侧的候选变量列表框中选择一个或多个变量作为汇总变量，将其移入【SummariesofVariable（s）（变量摘要）】列表框中。
Step04：
选择汇总函数在【SummariesofVariable（s）（变量摘要）】列表框中可以选择相应汇总变量，此时可以单击下方的【Function】按钮，打开如下图所示的对话框。
Step05：
添加变量标签在【SummariesofVariable（s）（变量摘要）】列表框中可以选择相应汇总变量，此时可以单击下方的【NameandLabel】按钮，弹出如下图所示的对话框。
Step06：
选择汇总结果保存方式在【save（保存）】选项组中可以选择汇总结果的保存方式。
Step07：
大规模数据的排序选择勾选【OptionsforVeryLargeDatasets（适用于大型数据集的选项）】复选框，可以对含有大规模数据的数据文件进行汇总之前的排序工作，这样能使得后续操作更有效率。
Step08：
完成上述操作后，单击【OK】按钮，操作结束。
2.实例内容：
城乡居民人民币储蓄存款实例内容：
城乡居民人民币储蓄存款下图是我国部分省份2004年度城乡居民的人民币储蓄存款金额（年底余额,单位:
亿元）。
Step01：
打开对话框Step02：
选择分类变量从对话框左侧的候选变量列表框中选择“省份”变量作为分类变量，将其移入【BreakVariable（s）（分组变量）】列表框中。
Step03：
选择汇总变量从对话框左侧的候选变量列表框中选择“城镇储蓄”和“农户储蓄”作为汇总变量，将其移入【SummariesofVariable（s）（变量摘要）】列表框中。
由于这里主要是比较存款金额的高低水平，因此选择系统默认的平均值函数。
Step04：
选择汇总结果保存方式在【Save（保存）】选项组中点选【Writeanewdatafilecontainingonlytheaggregatedvariables】单选钮，其目的是新建aggr.sav的外部数据文件保存汇总结果。
Step05：
单击【OK（确定）】按钮完成操作。
2.3.5数据文件的拆分数据文件的拆分Split1.数据分类汇总的数据分类汇总的SPSS操作详解操作详解Step01：
打开数据拆分对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】【Data（数据）】【SplitFile（拆分文件）】命令，弹出【SplitFile（拆分文件）】对话框。
Step02：
选择数据拆分方式。
Step03：
选择拆分变量。
Step04：
单击【OK】按钮，操作结束。
注意：
注意：
拆分后的文件在保存之后，下次调用该文件时，拆分结果仍然有效。
当不需要分组时，可以按上述操作，点选【Analyzeallcases，donotcreategroups（分析所有个案，不创建组）】单选钮。
2.实例内容：
分行业职工平均工资实例内容：
分行业职工平均工资下图是2005年我国部分按细行业划分的职工平均工资，请根据不同的行业类型，对原始数据进行拆分，数据详见2-7.sav。
Step01：
打开对话框Step02：
选择数据拆分方式Step03：
选择拆分变量Step04：
完成操作2.3.6选择数据：
城市设施水平选择数据：
城市设施水平1.操作详解操作详解Step01：
打开数据选择对话框打开SPSS软件，在菜单栏中选择【File（文件）】【Data（数据）】【SelectCases（选择个案）】命令，弹出【SelectCases（选择个案）】对话框。
Step02：
选择数据选择方式单击【If】按钮时，会弹出如下图所示的对话框。
单击【Sample】按钮，弹出如下图所示的对话框。
单击【Range】按钮，弹出如下图所示的对话框。
Step03：
选择输出方式在【SelectCases（选择个案）】对话框的【Output（输出）】选项组中可以选择变量的输出方式。
Step04：
单击【OK】按钮，操作结束。
2.实例内容：
城市设施水平实例内容：
城市设施水平数据文件2-8.sav中是2006年我国部分地区城市设施水平指标，包括城市用水普及率、城市燃气普及率等。
请根据这些原始数据，按照以下条件选择数据。
条件一：
选择城市用水普及率和城市燃气普及率都大于90%的地区。
条件二：
随机选取10个地区。
（条件一）Step01：
打开对话框Step02：
设置数据选择方式点选【Ifconditionissatisfied（如果条件满足）】选项，表示选择满足题目要求条件的观测量。
同时单击【If】按钮，弹出条件选择对话框。
Step03：
设置选择条件Step04：
完成操作条件二条件二属于随机选择的问题，因此需要点选【Randomsamplesofcases（随机个案样本）】单选钮，同时在弹出的【SelectCases：
RandomSample（选择个案：
随机样本）】对话框的“Exactlycasesformthefiirstcases”文本框中分别输入10和31，表示从31个观测量中选择10个观测量。
最后，单击【Continue】按钮返回主对话框，随机选取的样本结果如下页所示。
2.3.7数据加权:
蔬菜的平均价格数据加权:
蔬菜的平均价格权重是数据分析中的一个重要概念，它是一个相对的概念。
权重的大小描述了该指标在整体评价中的相对重要程度。
在数据处理中，常需要对数据进行加权处理。
在记录有大量数据的文件中，可能同一观测量值会反复出现，如性别、民族等。
如果在建立数据文件时能定义一个频数变量，也称为权重变量，用它来代表相同观测量出现的次数，这样后续的统计分析工作就会极大的简化。
1.数据加权的数据加权的SPSS操作详解操作详解Step01：
打开数据加权对话框打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File（文件）】【Data（数据）】【Weightcases（加权个案）】命令，弹出【Weightcases（加权个案）】对话框。
2.实例内容：
蔬菜的平均价格实例内容：
蔬菜的平均价格某经销商希望掌握菜市场的蔬菜销销售的平均价格，收集数据见数据文件2-9.sav。
现请利用这些数据，求出这些蔬菜的平均价格。
Step1：
由于经销商要求掌握蔬菜的平均价格，如果仅仅只用蔬菜的单价进行简单的算术平均是很不合理的，这是因为不同蔬菜的销售量不同，所以要考虑销售量对平均价格的影响。
因此，我们以蔬菜的销售量为权重计算各种蔬菜销售的平均价格更为合适。
这里选择“销售量”变量作为权重变量，将其放入【FrequenciesVariable（频率变量）】列表框中，此时就可以进行后续的求平均值工作了。
Step02：
选择变量是否加权,用户首先选择是否对观测量进行加权。
Donotweightcases：
不对观测量加权，系统默认项。
Weightcasesby：
对观测量加权，同时从左侧的候选变量列表框中选择权重变量移入【FrequencyVariable（频率变量）】列表框中。
Step03：
单击【OK】按钮，操作结束。
2.4SPSS数据的计算和变换数据的计算和变换在数据分析中，经常要根据一些已知的数据变量计算新的变量。
例如，根据历年的产量数据资料计算产量的发展速度，根据人口数据计算人口出生率、死亡率等。
不仅如此，还需要进行不同类型变量之间的转换，如将数值型变量转化为字符型变量。
这些工作都需要利用【Transform（转换）】菜单中的相关命令。
2.4.1变量计算：
国内生产总值的产业构成变量计算：
国内生产总值的产业构成变量计算是数据分析中的重要内容之一。
有些时候，收集到的原始数据并不能直接提供给我们许多
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