sass軟件介紹學習心得

1、竭誠為您提供優(yōu)質文檔 /雙擊可除第 1 頁共 26 頁sass軟件介紹學習心得篇一：spssspss 軟件學習心得誤差理論數(shù)據(jù)處理分析常見的統(tǒng)計軟件有 sAs,spss,mlnlTAb,exceLsAs,spss,mlnlTAb,exceL等。這些統(tǒng)計軟件的功能大同小異，各有所側重。其中的 sAssAs 和 spssspss是目前在大型企業(yè)，各類院校及科研機構中較為流行的兩種 統(tǒng)計軟件。特別是 spssspss，其界面友好，功能強大，易學，易 用，包含了幾乎全部尖端的統(tǒng)計方法，具備完善的數(shù)據(jù)定義，操作管理和開放的數(shù)據(jù)接口以及靈活美觀的統(tǒng)計圖表制作。作為專業(yè)的統(tǒng)計軟件，spssspss 感覺比

2、exceLexceL 更豐富，也更準確。從表 1 1 中分析，抗拉強度的極小值為67.8967.89，極大值為80.3680.36，均值標準誤差為 0.869480.86948，標準差為 3,477933,47793，方差 為12.09612.096。屈服強度的極小值為 47.1447.14，極大值為 8.2278.227。表 2 2從表 2 2 中分析，回歸平方和為 176.469176.469，自由度為 1 1，均值方差,176.469,176.469，顯著性為竭誠為您提供優(yōu)質文檔 /雙擊可除第 1 頁共 26 頁497.056497.056，殘差平方和為 4.9704.970，自由度為

3、1414,均值方第3頁共 26 頁差為 0.3550.355表 3 3從表 3 3 從分析，常數(shù)量 b b 為 12.51412.514 ,非標準化系數(shù)的標 準誤差為 2.7192.719 , T T值為 4.6024.602。標準系數(shù)使用版為 0.9860.986 , T T 值為 22.22.自變量的 b b 值為 1.1961.196 ,非標準化系數(shù)的標準誤差 為 0.0540.054，295295。表 4 4圖 1 1從散點圖可以看出，抗拉強度丫與屈服強度 x x 大致呈線性關系。人們假設丫與 x x 之間的內在關系是一條直線，這些 點與直線的偏離是實驗過程中其他一些隨機因素的影響而

4、引起的。心得體會在學習 SPSSSPSS 中必須學會的是“數(shù)據(jù)組織方式和數(shù)據(jù)測 度”這個對于那些學習信息的人容易理解，對文科出身的 人不容易理解。但是這個問題對于初學者很重要。在實際使 用 SPSSSPSS 時，就得按部就班地按照先定義變量，測調度，在 錄入（導入數(shù)據(jù)），再分析。分析并不是整個流程。在大二快結束的學習過程中參加了SPSSSPSS 的課程學習，盡管我只是大略地學習，泛泛地接觸這門課程，但是對這門 課的興趣很濃。參與這次實踐的經歷深刻改變了我對這門課 的認識。我越發(fā)感到我需要這門課程，我必須掌握這門統(tǒng)計 技術，分析方法。這就是社會的需求，學校的標準，也是個 人發(fā)展得需要。雖然只有幾

5、周的學習時間，但我已經對該課程有了更多 的了解，十分感謝黃璟老師講解的這門課，提供了這個平臺。第4頁共 26 頁理論加實踐，為不同基礎的學生提供了好的學習環(huán)境。我認 為開設很有必要，應當成為重點?，F(xiàn)實生活中的數(shù)據(jù)多不勝數(shù)，但要得到有用的數(shù)據(jù)并不 容易，這就要應用數(shù)據(jù)分析的方法確定數(shù)據(jù)的屬性，再用清 理工具（清洗、集成、轉換、消減）進行篩選轉化為有用的 信息，再用 spssspss 深入分析，得出規(guī)律。對數(shù)據(jù)的分析是以統(tǒng)計學為基礎的，統(tǒng)計學提供了一套 完整的科學方法論，統(tǒng)計軟件則是實現(xiàn)的手段，統(tǒng)計分析軟 件具有很多有點。它功能全面，系統(tǒng)地集成了多種成熟的統(tǒng) 計分析方法；有完善的數(shù)據(jù)定義、操作和管

6、理功能；方便地 生成各種統(tǒng)計圖形和統(tǒng)計表格；使用方式簡單，有完備的聯(lián) 機幫助功能；軟件開放性好，能方便地和其他軟件進行數(shù)據(jù) 交換。我們接觸最多的統(tǒng)計軟件是exceLexceL 和 spssspss。在統(tǒng)計學中應用 exceL,exceL,在數(shù)據(jù)分析中則主要是 spssspss，它具有很好的 人機界面和完善的輸出結果。這門課程中我們學了另外一種數(shù)據(jù)分析方法就是聚類 分析。它與“物以類聚，人以群分”是同樣的道理。多元統(tǒng) 計分析方法就是對樣品或指標進行量化分類的問題，它們討論的對象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性也就是 相似性來進行合理的分類，沒有任何模式可供參考或依循， 即是在沒有先驗知識的

7、情況下進行的。我們學習了Q Q 型聚類法、R R 型聚類法以及系統(tǒng)聚類法。Q Q 型聚類分析樣品間的聚 類，用距離來測度親疏程度。R R 型聚類分析變量間的聚類，用相似系數(shù)來測度親疏程度。第5頁共 26 頁篇二：spssspss 學習心得體會應用統(tǒng)計分析學習報告本科的時候有概率統(tǒng)計和數(shù)理分析的基礎，但是從來沒有接觸過應用統(tǒng)計分析的東西，spssspss 也只是聽說過，從來沒有學過。一直以為這一塊兒會比較難，這學期最初學的時候，因為沒有認真看老師給的英文教材，課下也沒有認真搜集相關資料，所以學起來有些吃力，總感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學習報告，然后我從圖書館里借了些教材查了些

8、資料，發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結合軟件和 書上的例子，實戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)spssspss的功能相當強大。最后總結出這篇報告，以鞏固所學。spssspss，全稱是 statisticalproductandservicesolutionsstatisticalproductandservicesolutions，即“統(tǒng)計產品與服務解決方案”軟件，是 ibmibm 公司推出的一系列用于統(tǒng)計學分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱，也是世界上公認的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。spssspss 具有統(tǒng)計分析功能強大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點，被廣泛應用于經濟管理、醫(yī)療

9、衛(wèi)生、自然科學等各個領域。具體到管理方面，spssspss也是一個進行數(shù)據(jù)分析和預測的強第6頁共 26 頁大工具。這門課中也會用到 amosamos 軟件。關于 spssspss 的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易于安裝，我裝的是19.019.0 的，雖然 20.020.0 有一些改變和優(yōu)化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來很方面且容易上手。所以，我學習的重點是卡方檢驗和t t 檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、因子分析、結構方程模型等方法的適用范圍、應用價值、計算方式、結果的解釋和表述。首先是t t 檢驗這一部分。由于參數(shù)檢驗的基礎不牢固，這部分也是最初開始接觸應用統(tǒng)計

10、的東西，學起來很多東西拿不準，比如說原假設默認的是什么。結果出來后依然分不清楚是接受原假設還是拒絕原假設。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是 t t 檢驗。t t 檢驗應用于當樣本數(shù)較小時，且樣本取自正態(tài)總體同時做兩樣本均數(shù)比較時，還要求兩樣本的總體方差相等時，已知一個總體均數(shù)U U,可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標準差，樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)總體。t t 檢驗分為單樣本 t t 檢驗、獨立樣本 t t 檢驗、配對樣本 t t 檢驗。其中，單樣本 t t 檢驗是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的t t 檢驗，用于推斷樣第7頁共 26 頁本所代表的未知總體均數(shù) 卩與已知的總體均數(shù) uouo 有無差別；獨立樣本

11、 t t 檢驗主要用于檢驗兩個樣本是否來自具有相同均值的總體，即比較兩個樣本的均值是否相同，要求兩個樣本是相互獨立的；配對樣本（: :sasssass 軟件介紹學習心得）t t 檢驗中，要正確理解“配對”的含義，主要用于檢驗兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異，跟獨立檢驗的區(qū)別就是樣本是否是配對樣本。這幾個方法用軟件操作起來都是相對簡單的，關鍵是分清楚什么時候用這個什么時候用那個。然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測值作為一個整體，按照變異的不同來源把觀測值總變異的平方和以及自由度分解為兩個或多個部分，獲得不同變異來源的均值與誤差均方，通過比較不同變異來源的均方與誤差均方，判斷各樣

12、本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學習的過程中出現(xiàn)一些問題，就是用SPSSSPSS 來操作的時候分不清觀測變量和控制變量，如果反了的話會導致結果的不準確。其次，對 bonferronibonferroni 、tukeytukey、第8頁共 26 頁scheffescheffe 等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進行的是驗證性研究，即計劃好的某兩個或幾個組間(和對照組)的比較。宜用bonferroni(lsd)bonferroni(lsd) 法；若需要進行多個均數(shù)間的兩兩比較，且各組個

13、案數(shù)相等，適宜用tukeytukey法；其他情況宜用 scheffescheffe 法。最后，對方差齊性檢驗、多重比較檢驗、趨勢檢驗理解不夠透徹，在方差檢驗中，posthocposthoc 鍵有 lsdlsd的選項：當方差分析 f f 檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。lsdlsd 即是一種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關系的一種統(tǒng)計方法。相關分析研究

14、現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關分析、偏相關、距離相關幾個方法。雙變量相關分析是相第9頁共 26 頁關分析中最常使用的分析過程，主要用于分析兩個變量之間的線性相關分析，可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和條件，選用 pearsonpearson 積差相關、spearmanspearman 等級相關和 kendallkendall 的 tau-btau-b 等級相關。當數(shù)據(jù)文件包括多個變量時，直接對兩個變量進行相關 分析往往不能真實反映二者之間的關系，此時就需要用到偏 相關分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關分析是對觀測變量之間差異度或相似程度進行的測

15、量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，是計算一對觀測量之間的廣義距離。這些相似性或距離測度可以用于其他分析過程，例如因子分析、聚類分析或多維定標分析，有助于分析復雜的數(shù)據(jù)集。接著是回歸分析。相關分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數(shù)學模型來表現(xiàn)其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用戶滿意度”變量密切相關，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如第10頁共 26 頁何，則需要通過回歸分析方法來確定?；貧w分析的目的 在于

16、了解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，并建立數(shù)學模型以便觀察特定變量來 預測研究者感興趣的變量。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元 回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。應用回歸分析 時應首先確定變量之間是否存在相關關系，如果變量之間不存在相關關系，對這些變量應用 回歸預測法就會得出錯誤的結果。正確

17、應用回歸分析預測時應注意：用定性分析判斷現(xiàn)象 之間的依存關系；避免回歸預測的任意外推；應用合適的數(shù)據(jù)資料； 接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。最早由英第11頁共 26 頁國心理學家 c.e.c.e.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關系的假設。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本

18、的，但又無法直接測量到的隱性變量。從 顯性的變量中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分 析，另一類是驗證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項之間的關系，而讓數(shù)據(jù)“自己說話”。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關系是部分知道的，即哪個測度項對應于哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用 spssspss 來操作，要用 amos,amos,用起來也很方便。最后一部分學習的是結構方程模型。結構方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計技術。它的強勢在于對多變量間交互關系的定量研究。在近三十年內，其大量應用第12頁共 26 頁于社會科學及行為科學的領域里，并在近幾年

19、開始逐漸應用于市場研究中。結構方程模型是對顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關系，并將這種關系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結構方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結構，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結構方程多組分析，我們可以了解不同組別內各變量的關系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。這門課要學習完了，整個學習的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)的，我見證了自己從一無所知到困惑迷茫再到略懂再到會用的過程。甚至學完之后有些問題還沒有徹底搞清楚，自

20、己接下來還會不斷的探索的。spssspss 是個很神奇的工具，結合 amosamos和 excelexcel 更是如虎添翼，相信學習了 SPSSSPSS 在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實際學起第13頁共 26 頁來就好很多，因為當我結合具體實例和軟件的時候，很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想給老師一個建議，這門課需要很強的統(tǒng)計和概率論的基礎，要不然就會很難聽懂或者聽得半懂。然后這門課的很多方法的相關資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學領域的，在管理中的應用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時候結合在管理中的應用來學習，但是資料有限，希望老師在這個方面多給學生一些引導。篇二：spssspss 心得體會學習 spssspss 在教育統(tǒng)計中的應用心得體會一、什么是 spssspss ?為什么要學習 spssspss ?新學期開始時，在信息化教育測量與評價的課程中第一次接觸到 spssspss 這個 軟件，作為本科是計算機專業(yè)出身的我，當時只知道 spsssp