統計學第九章SPSS在統計學中的應用第九章SPSS在統計學中的應用【學習目標】通過本章的學習，使讀者了解SPSS的使用基礎，掌握SPSS數據預處理的各類操作。同時，能夠熟練運用SPSS解決統計學原理中綜合指標分析、抽樣推斷、假設檢驗、相關分析、回歸分析和時間序列分析等分析方法的計算及其分析結果的解讀。【關鍵概念】SPSS模塊(module)統計功能(statisticalfunction)【引導案例】SPSS對外語教學研究的作用探究2統計學第九章SPSS在統計學中的應用第一節

SPSS簡介SPSS是StatisticalProductandServiceSolutions的簡稱，也是最早的統計軟件之一。統計分析人員可以通過單擊下拉菜單中的命令或編程的操作方式完成統計分析任務，因此，SPSS深受統計分析人員的歡迎。3統計學第九章SPSS在統計學中的應用一、SPSS的使用基礎(一)SPSS的界面1.DataEditor窗口2.SyntaxEditor窗口3.Viewer窗口4.DraftViewer窗口(二)SPSS的運行方式和退出1.窗口運行方式2.程序運行方式3.混合運行方式4統計學第九章SPSS在統計學中的應用二、SPSS數據的預處理(一)SPSS數據的結構1.Name的定義方法2.Type、Width、Decimals和Align的定義方法3.Label、Values的定義方法4.Missing、Measure、Columus的定義方法5統計學第九章SPSS在統計學中的應用二、SPSS數據的預處理(二)SPSS數據的生成與編輯1.SPSS數據的生成與保存1) 原始數據的生成2) 分組數據的生成2.SPSS數據的編輯1) 排序與插入或刪除2) 轉置與加權3) 合并與計算6統計學第九章SPSS在統計學中的應用第二節SPSS在統計學中的應用一、SPSS在統計調查與數據整理中的應用(一)抽取樣本SPSS提供了多種抽取樣本的方式，有條件抽樣、隨機抽樣、區域抽樣和過濾抽樣。(二)統計分組與頻數分布(三)數據的圖表顯示1.頻數分析模塊的圖表功能2.圖表模塊的圖表功能3.探索性模塊的圖表功能

7統計學第九章SPSS在統計學中的應用二、綜合指標分析(一)總量指標和相對指標分析(二)平均指標與變異指標分析1.原始數據的分析【例9-7】試根據表9-2的資料，利用SPSS分析工人月工資集中趨勢和變異趨勢。參見教材P2972.分組數據的分析【例9-8】試根據表3-22所給的資料，利用SPSS分析百得便利超市月銷售額的集中趨勢和變異趨勢。參見教材P2998統計學第九章SPSS在統計學中的應用三、抽樣推斷和假設檢驗(一)抽樣推斷和參數檢驗1.一個總體的推斷和檢驗2.兩個總體的推斷和檢驗1) 獨立總體的推斷和檢驗2) 配對總體的推斷和檢驗(二)非參數檢驗1.一個總體的推斷和檢驗2.兩個總體的推斷和檢驗9統計學第九章SPSS在統計學中的應用四、相關分析(一)繪制散點圖【例9-15】某班學生的統計和理財學成績分別如表9-7所示，試繪制兩門成績的散點圖。參見教材P30510統計學第九章SPSS在統計學中的應用四、相關分析(二)計算相關系數【例9-16】根據表9-7，計算兩門成績的相關系數。解首先，選擇Analyze→Correlate→Bivariate命令，打開BivariateCorrelations對話框，將理財成績和統計成績選入Variables列表框中，如圖9-72所示，然后單擊OK按鈕即可生成相關系數表，如圖9-73所示。圖9-73顯示，兩門成績相關系數為0.891，P值為0，通過檢驗。11統計學第九章SPSS在統計學中的應用五、回歸分析(一)線性回歸【例9-17】根據表9-7，以理財學成績為因變量，統計學成績為自變量進行線性回歸分析。解首先，選擇Analyze→Regression→Linear命令，打開LinearRegression對話框，將理財成績和統計成績分別選入Dependent和Independent列表框中，如圖9-74所示，然后單擊OK按鈕即可生成回歸結果，如圖9-75所示。圖9-75顯示，判決系數為0.793，回歸標準誤為4.516，F檢驗P值為0，回歸系數分別為24.4和0.691，t檢驗P值均為0，說明模型通過檢驗。12統計學第九章SPSS在統計學中的應用五、回歸分析【例9-18】根據表9-7，以理財學成績為因變量，統計學成績和會計學成績為自變量進行線性回歸分析。解首先，選擇Analyze→Regression→Linear命令，打開LinearRegression對話框，將理財成績和統計成績、會計成績分別選入Dependent和Independent列表框中，如圖9-76所示，然后單擊OK按鈕即可生成回歸結果，如圖9-77所示。圖9-77顯示，調整判決系數為0.783，回歸標準誤為4.557，F檢驗P值為0，回歸系數分別為28.913、0.680和-0.053，t檢驗P值分別為0.002、0、0.529，說明模型沒有通過檢驗。13統計學第九章SPSS在統計學中的應用五、回歸分析(二)曲線回歸【例9-19】根據表9-5，以貼后體重為因變量，貼前體重為自變量進行曲線回歸分析。解首先，選擇Analyze→Regression→CurveEstimation命令，打開CurveEstimation對話框，將貼后體重和貼前體重分別選入Dependent和Independent列表框中，如圖9-78所示，然后單擊OK按鈕即可生成回歸結果，如圖9-79所示。圖9-79顯示，調整判決系數為0.503，回歸標準誤為7.625，F檢驗P值為0，回歸系數分別為-1.422、0.007和199.772，t檢驗P值分別為0.628、0.456、0.390，說明二次模型沒有通過檢驗，其他模型略。14統計學第九章SPSS在統計學中的應用六、時間序列分析SPSS把時間序列分解為趨勢-循環、季節成分和不規則變動三個組成部分，現以2000—2009年的社會消費品零售總額為依據，對其進行時間序列分析，相關數據來源于統計局網站。解首先，選擇Analyze→Timeseries→SeasonalDecomposition命令，打開SeasonalDecomposition對話框，將lsze選入Variable列表框中，并選擇Multiplicative和Endpointsweightby.5單選按鈕，如圖9-80所示，然后單擊OK按鈕即可生成分解結果，如圖9-81所示。15統計學第九章SPSS在統計學中的應用本章小結本章主要介紹了SPSS的主要界面、運行方式和數據預處理的基本操作，重點闡述了SPSS在統計學原理中的應用。SPSS有四個主要窗口、三種運行方式，它們分別是DataEditor、SyntaxEditor、Viewer和DraftViewer以及窗口運行、程序運行和混合運行。同時還介紹了數據的定義、生成和編輯等預處理操作。SPSS在統計學原理中的應用主要體現在如何利用SPSS實現綜合指標分析、抽樣推斷和假設檢驗、相關與回歸分析、時間序列分析等，這些是本章的重點內容。讀者應能正確、熟練地運用SPSS全面、客觀地解決和分析實際問題。16統計學第九章SPSS在統計學中的應用復習思考題1.什么是SPSS？它有哪些運行方式？2.SPSS有哪些主要窗口？它們各自有什么