SPSS学习笔记 - 图文

课（1）数据输入

第三种输入法：开始——运行——“edit”

课（2）数据检查

（1）简单检查：排序观察（右击数据名——Sort Ascending/Descending）

（2）极端值处理：将要检查的变量转换为Z分数（Descriptive Statistics---Descriptive---选中变量，在save standardized values as variables上打勾）——Data--Select Cases—选if condition is satisfied---定义条件：-2<=za1&za1<=2(两个标准差之内)----filtered/Deleted

（3）缺失值处理：Transform---Replace Missing Values---选中处理的数据和处理方式

课（3）数据整理

（1）文件的合并（merge files）：打开被合并的文件------Data------merge files-----Add variables （2）行列转置（transpose）：Data------transpose-----选入Variable(s) 小贴士：①时不时按下ctrl+s快捷键存盘

②记事本和run edit.exe比较适合于中小型数据 ③重复相同命令，点击如下按键

课（4）非连续性变量的描述统计

Bar 直条图，非连续性变量（名称变量或顺序变量） Pie 饼图，非连续性变量

课（5）连续性变量的描述统计

Histogram 直方图，连续性变量，还可要求绘制正态曲线 Frequencies/Descriptive/Explore

Explore在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据的其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。 Plots对话框：

Normality plot with test: 结果中Q—Q图，而且有变量正态分布的检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro—Wilk检验（样本量少于50时适用），如果P<.05，说明变量服从正态分布 Spread-versus-Level with levene test:变异数同质性检验。如果P>.05，说明不违反变异数同质性假定，样本是来自同一总体，抽样对结果不影响。

例1：数学成绩相关统计量

箱图

——变量符合正态分布

例2：学生数学成绩的性别差异

Untransformed:检验原始数据的同质性

Transformed:检验转换后的数据的同质性 Power:选择数据转换的形式

变异数同质性检验：P>.05→样本同质

粗略比较男女生数学成绩差异

课（6）正态性检验

检验变量是否服从正态分布的图形：P-P图 Q-Q图

例：检验考试焦虑是否服从正态分布

Analyze---Descriptive Statistics---P-P Plot/Q-Q Plot

Transform（不选则对原始数据加以判断）

——Natural log transform:变量作自然对数的转换 ——Standardize value：变量作Z值的转换

Proportion:四种计算期望的正态分布概率值，一般选择Blom’s检验方法

→基本服从正态分布

课（7）数据分析：信度分析

a系数（内部一致性系数）：组成量表的题项的一致性程度 重测信度：不同时间的得分是不是一致的。

分半信度：随机分成两半的同质的问卷，测量到的得分是不是一致的。

外在信度：不同时间测量时，量表一致性程度（如：重测信度） 内在信度：每个量表是否测量单一概念，同时组成量表的题项的内在一致性如何

>0.9——信度很好；0.7——可以接受的最小信度值 （具体标准的设定要在具体研究中决定）

操作：analyze—scale—reliability analysis

关注最后一行Alpha和最后

一列（Alpha if Item Deleted）,如果某题此数值大于Alpha值，则代表删除该题可提高项目的内部一致性，则需要对该题加以修改或删除。

课（8）数据分析：方差分析

方差分析的引入： 方差分析的逻辑：

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