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。
spss教程:两配对样本t检验
今天来给大家分享一个spss教程:两配对样本t检验
方法
1/4
首先需要输入数据,t检验数据的输入格式为区别为一列,数值为一列。
请点击输入图片描述
2/4
在菜单上找到分析,在下拉菜单里点击比较均值,然后点击配对样本 T检验
请点击输入图片描述
3/4
配对样品T检验中,置信区间默认的百分比是95%
请点击输入图片描述
4/4
表格一是对数据的基本描述。
表格二表现了数据前后变化的相关系数,那个概率P值是相关系数的概率值,概率大于显著性水平0.05,则说明数据变化前后没有显著的线性变化,线性相关程度较弱。
表格三是数据相减后与0的比较过概率值为0,小于显著性水平0.05,则拒绝原假设;如果与0有较大差别,则表明数据变化前后有显著的变化。
请点击输入图片描述
spss教程 spss教程
1、对于***次使用SPSS的用户,系统会弹出使用向导,用户可以在其中选择所需要的操作,如果不希望该向导再出现,直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】,也可以在这里直接打开数据源,点击确定。
2、也可以直接在菜单栏中选择【文件-打开】,这里有几种数据源打开方式,根据自己所现有的数据存储方式进行打开。
3、例如这里最常见的是点击【数据】,然后在文件类型中选择【sav】即SPSS格式文件。
4、然后选择一份SPSS文件,然后点击打开。
5、然后直接利用菜单栏的各种所需要的功能进行统计分析,这里功能很多,如果有时间、感兴趣的同学可以逐个功能打开进行试验操作。
6、最后统计分析完点击【文件-另存为/保存】把统计好的数据保持下来即可。
干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期
Hello,
这里是 行上行下 ,我是 喵君姐姐 ~
在上一期中,我们为大家带来了 利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程***期 ,内容包括: 描述性统计表格模板、卡方T检验、相关回归分析 等。
在本期中,我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行:中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。
PS: 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦!
一、中介【报告B,SE,t(df),p),置信区间,画中介效应图】
1.回归方程法
1.1 算三个回归方程
1) 自—因
2) 自—中
3) 自、中—因
1.2 数据分析
2. Process插件法:Model4
部分标准化
效应量/Y的标准差
完全标准化
所有变量的标准化
3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图(标准化系数)】
本研究采用软件SPSS 24.0 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验:参照Preacher 和H***es (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4),样本量选择5000,在95%置信区间下。
为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用,本研究以MIL得分为自变量,FCI得分为因变量,PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明,PA在MIL和FCI之间起着中介作用。
MIL对PA有显著的预测作用(B=0.24,SE=0.07,t(98)=3.55,p 0.001),置信区间(LLCT = 0.10,ULCT =0.37)不包含0; 中介检验的结果不包含0( LLCT = 0.07 , ULCT = 0.37) ,表明 P A 的中介效应显著(中介效应大小为0.22,S E =0.08) ,中介效应如图所示。
参考文献:Preacher, K. J. , H***es, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments Computers, 36 (4), p.717-731.
二、多重中介
1. Process插件法:model4
三、链式中介
1. Process插件法:model6
中心化:原始数据-均值
拆分文件:spilt
四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】
1. 线性回归法
1.1 S pss操作
1)算z分数
2)算交互项
3)算回归方程
1.2 S pss结果解读
1.3 画交互作用图:对调节变量做高低分组
高分组:平均值+标准差=6.12
低分组:平均值—标准差=3.68
1.4 拆分文件,做回归
1.5 再做一次回归,画图
2. Process插件法:model1
2.1 S pss操作
2.2 S pss结果解读
2.3 报告
利用Process model 1 (H***es,2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。
结果表明, 生命意义感P (B = -0.46, t = -1.35, p = 0.18 )、 社会支持 (B = -0.19, t = -0.55, p =0.58 )以及二者交互作用(B = 0.05, t = 0.83, p =0.41 ) 对工作倦怠的作用 均不显著 (如表3所示),简单斜率分析图如图2所示。
图 2简单斜率效应分析图
五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】
1.线性回归法
1.1 算两组交互项 自*调 中*调
1) 自、调、自*调—因
2) 自、调、自*调—中
3) 自、调、自*调、中、中*调—因
1.2 报告
接下来验证有调节的中介作用,以压力为自变量,生命意义感P为调节变量,自我效能感为中介变量,深层劳动为因变量为例。
根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点,检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验:(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。
根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在:(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著,本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。
由表2、图1可见,方程1 中压力负向预测深层劳动(β=-0.37,p0.001),压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著(β=-0.23,p0.001)。
方程2 和方程3 中,压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著(β=-0.18,p0.01);压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著(β=-0.18,p0.01);同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著(β=0.53,p0.001)。
这表明, 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 , 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 , 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。
表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验(以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量)
图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图(中介变量为自我效能感,调节变量为生命意义感P)
参考文献:
温忠麟, 叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展. 心理科学进展, 022 (005), 731-745.
由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用,因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。
首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响,相应的简单效应分析见图5、图6。
图5结果表明,对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说,压力能负向预测深层劳动( B= -0.44, SE = 0.13, p 0.01 ) ;而对于生命意义感P较低的个体来说,压力不能显著预测深层劳动(B =0.09, SE = 0.11,p = 0.45),即 比起低压力情景,高生命意义感P的个体在高压情景下,会有更少的深层劳动。
图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用
图6结果表明,对于生命意义感P较低的个体来说,压力不能预测自我效能感(B = -0.19,SE =0.13,p =0.17);而对于 生命意义感P较高的个体来说 , 压力能负向预测深层劳动( B =-0.45 , SE = 0.13 , p 0.01) ;即比起低压力情景时, 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。
图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用
2. Process插件法
2.1 调节前半路径:model7
1)Spss操作
2) Spss结果解读
2.2 调节后半路径:model14
1) Spss操作
2)Spss结果解读
2.3 探索前后:model57
2.4 报告
使用H***es (2019)的SPSS 宏程序PROCESS(Model7),分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用(前半段)是否受生命意义感P的调节。
结果表明(如表4所示): 自我效能感显著正向预测深层劳动(B= 0.37 ,S E =0.0 4 ,p 0.001 ) ; 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感(B=-0.02,S E =0.01,p 0.01 ) 。
表4:生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析
在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时,自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。
综合以上结果,本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用, 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。
表5:不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系
生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限
M-SD-0.09 *** 0.03-0.16-0.04
M-0.13 *** 0.03-0.19-0.08
M+SD-0.17 *** 0.03-0.24-0.11
注: *** p0.001
进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组(介于两组之间的被试)三组,采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系,结果如图所示: 随着 生命意义感P水平的升高 , 压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B=-0.09 , p 0.001 减弱为B=-0.17,p 0.001)。
spss安装教程
方法如下:
设备:华为笔记本
系统:win7
软件:spss
1、首先解压spss安装包,进入到文件夹中点击应用程序。
2、显示正在准备安装,然后点击下一步。
3、接着出现可许可协议,选择我接受,点击下一步。
4、勾选“IBM SPSS Statistics”后,点击下一步按钮。
5、然后根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置。
6、而后出现已做好安装的准备的提示,点击安装。
7、最后等待安装完成即可。
spss教程
介于近来太多人问我SPSS,特别做了以下整理(悄悄地告诉你,就是我不想一次次现场教学了),只涉及最基础的SPSS分析,望有所帮助。
1、安装
链接: 提取码:x0oa
或者找我要u盘。
另附教程,链接:
提取码:6xds
安装完成后,将crack.rar解压,把文件内lservrc移动到SPSS安装目录,(即用替换相关文件的方式来破解程序),完成后就可以开始SPSS之旅了。
2、数据导入
先把实验数据转换到表格。
以txt文本导入为例,excel内部点打开,找到你要的txt所在文件夹,将文件类型改成所有文件,打开,根据txt内容把各列分割开即可。
接着在excel上进行数据整理,将因变量列成一列,把不同自变量分开。
对数据进行一定筛选,删除异常值。
将所有的汉字替换为数字,如将男替换为1,将不同处理也用1234表述。
打开SPSS,文件-导入数据-excel。
注意,打开excel后,在工作表行选中你要的sheet,一般默认sheet1。
3、数据探索
对数据进行描述性统计,以求得数据的基础信息。
以探索为例。
分析-描述统计-探索,在图选项框上“含检验的正态图”做正态检验,(当然,正态检验可以直接用K-S检验,具体操作为分析-非参数检验-旧对话框-单样本K-S),以判断使用何种方法做差异检验,如显著性0.05,则代表不成正态分布,使用非参数检验;反之,使用参数检验。观察Q-Q图,若数据整体呈直线,但因为首尾部分参差不齐,可以具体分析形成原因,再按比例做数据筛选(可以回到分析-描述统计-频率-统计观察),使得数据呈现正态分布。
4、数据分析
在分析之前,最重要的是提一个好问题,即弄清你要研究什么?
4.1、数据正态分布,参数检验(分析-比较平均值)
以下举例数据可能存在问题,望忽略,看大致步骤。
4.1.1、单样本t检验
探讨的是x是否来源于总体,即x和正常值是否存在差异。
举例,如图,被试1的反应时间是否异于常人?那么这个时候就可以用单样本t检验。
点击分析-比较平均值-单样本t检验
如果已知正常人的反应时间平均值为700,那么我们就在检测值上输入700,点确定,SPSS就会自动计算并分析700。
再看sig.(双尾)判断显著性水平,如果0.05,则说明存在差异,即被试1不是普通人,反之,被试1很正常。
注:就是n30,它也依旧可以用t检验,我们所说的z检验只是特殊的t检验而已。
4.1.2、配对样本t检验
探讨的是对同一被试/相匹配的一对被试经处理后是否相同,比如说想探讨你吃药前和吃药后,是不是一样疯癫。
举例。
点击分析-比较平均值-成对样本t检验
具体分析同上
4.1.3、独立样本t检验
使用前,注意将数据各个变量分别整理成一列,如性别一列,职业一列,成绩一列。
探讨的是俩样本间是否存在差异。比如男女间在x上是否有差异,南北方在x上是否有差异。敲重点,只能是两样本,如果性别除了男女还多出个中性,就要用单因素方差分析了,因为已经是三个独立样本了。
举例,男女在反应时上是否存在差异呢?
点击分析-比较平均值-独立样本t检验,得到下图。
在莱文方差等同性检验中,判断方差是否齐性,看对应显著性,为0.0160.05,即说明不齐性。这个时候我们就要看第二行数据,即不假定齐方差行。如果,则说明齐方差,就按照等方差来。再看sig.(双尾)判断显著性水平,如果0.05,则说明存在差异,即男女在反应时上有所不同。
4.1.4、单因素方差分析
探讨一个自变量(学历)的不同水平(大一、大二、大三)对因变量是否有影响。
举例,不同***类型(1、2、3、4)在反应时上是否有差异?
点击分析-比较平均值-单因素ANOVA检验,
看显著性,同上,发现有差异。那问题来了,具体是怎样的差异?进行多重比较,即看下一个表格,关注显著性一列,找0.05的值,对应纵横列,可得,1-2;2-3有差异。
注:如果方差分析得到的显著性0.05,就说明自变量不影响因变量就没有必要看多重比较了。
4.1.5、多因素方差分析
可是我的研究,不只是一个变量在变啊,我想看多个变量对因变量有什么影响,怎么办?一个个做单因素方差分析吗?但如果这些变量互相之间影响怎么办?
这就是多因素的好处,它探讨的是多自变量(学历、性别……)对因变量是否有影响。
举例,男女和***类型怎样影响反应时间?
点击分析-一般线性模型-单变量
得到图,然后看显著性,发现只有***类型项有差异,且***类型和性别无交互作用(***类型*男女项0.3630.05,即性别不会影响到***类型的效应)。具体再看多重比较,同上。
4.2非正态分布,非参数检验
具体和4.1类似,点击分析-非参数检验-旧对话框
两个独立样本检验类似于的独立样本t检验,k个独立样本检验类似单因素方差分析
两个相关样本检验类似于的配对样本t检验,k个相关样本检验类似于多次处理同一样本,看不同处理的差异。
5、以上只是非常入门的教程,笔者也只是初学者,水平有限,抖胆整理,如有错误,望指出。
最后提一嘴,重要的不是SPSS这个工具,而是统计。
关于spss教程和spss教学的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。