《附錄SPSS應(yīng)用》PPT課件.ppt

1、SPSS在社會統(tǒng)計中的應(yīng)用,社會統(tǒng)計中的統(tǒng)計軟件 SPSS基礎(chǔ) SPSS在社會統(tǒng)計學(xué)中的應(yīng)用 描述性統(tǒng)計（ Descriptive Statistics） 相關(guān)分析（Correlate） 回歸分析（Regression） 均值比較與檢驗（Compare Means）,社會統(tǒng)計中的統(tǒng)計軟件,統(tǒng)計分析軟件是數(shù)據(jù)分析的主要工具 完整的數(shù)據(jù)分析過程包括： 數(shù)據(jù)的收集 數(shù)據(jù)的整理 數(shù)據(jù)的分析 統(tǒng)計學(xué)為數(shù)據(jù)分析過程提供一套完整的科學(xué)的方法論。統(tǒng)計軟件為數(shù)據(jù)分析提供了實現(xiàn)手段。,統(tǒng)計分析軟件的一般特點 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、操作和管理功能； 方便地生成各種統(tǒng)計圖形

2、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。,常用統(tǒng)計軟件簡介 SAS：真正的巨無霸。被譽為國際上的標準統(tǒng)計軟件和最權(quán)威的組合式優(yōu)秀統(tǒng)計軟件。 SPSS：統(tǒng)計軟件中的貴族 S-Plus：S語言（AT&T貝爾實驗室）的后續(xù)發(fā)展 Stata：軟件小巧、功能強大 以下，我們介紹的主要是SPSS。,SPSS（PASW）基礎(chǔ),軟件名稱 Statistical Package for Social Science （1975-2000年） Statistical Product and Service Solutions(2000年-2009年4月)

3、Predictive Analytics Software（2009年4月起） 軟件發(fā)展 1960 年代：美國斯坦福大學(xué)三位研究生研制 1970 年代：SPSS 總部成立于芝加哥，推出 SPSS 中小型機版 SPSSX 1980 年代：微機版（ V13 SPSS/PC+ 3） 1990 年代：Windows 版（ v517） 2009年4月：被IBM公司收購，改名為PASW。,第一節(jié) 描述性統(tǒng)計,頻數(shù)分布（Frequencies） 數(shù)據(jù)描述（Descriptives） 數(shù)據(jù)探索（Explore） 交互列聯(lián)表（Crosstab）,一、頻數(shù)分布 在SPSS中可以很容易地得出頻數(shù)分布表，平均數(shù)，標準

4、差等。 頻數(shù)分布：可以概略地看到資料的分布情況，可做初步整理之用，從中還可檢查數(shù)據(jù)輸入情況。 命令選擇：Analyze Descriptive Statistics Frequencies 備 注：可選入多個變量,Statistics: Dispersion(離差欄）: Std.Deviation 標準差 Variance 方差 Range 全距 Minimum 最小值 Maximum 最大值 S.E.mean 均值的標準誤 Central Tendency (集中趨勢欄） Mean 均值 Median 中位數(shù) Mode 眾數(shù) Sum 總和 Skewness 偏度（0，1.5，0.5，-0.5

5、） Kurtosis 峰度（0，正，負） 例：09-01,還可直接作出圖形（Charts）： Bar charts:條形圖 Pie Charts:圓圖、餅圖 Histograms:直方圖，只適用于連續(xù)的數(shù)值型變量。,二、數(shù)據(jù)描述分析過程 適用條件：對于定距以上變量，可以進行集中趨勢和離中趨勢的統(tǒng)計 命 令：Analyze Descriptive Statistics Descriptives 變量要求：可多選 可 選 項：Mean、Std.deviation、Minimum,三、數(shù)據(jù)探索 1、對數(shù)據(jù)進行初步考察： 檢查數(shù)據(jù)是否有錯誤：過大或過小的數(shù)據(jù)有可能是奇異值、影響點或錯誤數(shù)據(jù)。一要找出，

6、二要分析原因，三要決定是否從中剔除。 數(shù)據(jù)分布特征：許多分析方法對數(shù)據(jù)的分布有一定要求。從數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，決定他們是否可以選用只對正態(tài)分布數(shù)據(jù)適用的分析方法。 Explore :進行初步探索分析 09-03,四、交互列聯(lián)表 適用條件：根據(jù)變量的層次，統(tǒng)計學(xué)中有各種不同的相關(guān)系數(shù)來描述，在社調(diào)中常見的兩個定類（或一個定類、一個定序） 命 令：Analyze Descriptive Statistics Crosstabs 變 量：選擇一個或多個變量進入Rows，Column框,對復(fù)選框的解釋 (1)Chi-square,卡方檢驗。 Pearson Chi-square test Likeh

7、ood ration Chi-square test 似然比卡方檢驗 Fishers exactly test 費雪精確檢驗 （2）Correlation復(fù)選框。Pearson,Spearman（只適用于數(shù)值型） (3)Nominal Data欄，適用于定類變量的統(tǒng)計量。Lambda復(fù)選項 （4）Ordinal Data欄：適用于定序變量的統(tǒng)計量 Gamma、Kendall”s tau-b、Kendall”s tau-c (5)Nominal by Interval:一個定類一個定距以上變量 Eta統(tǒng)計量，如收入和性別的關(guān)聯(lián)性 Flag significant correlations:用星號

8、標記有統(tǒng)計學(xué)意義的相關(guān)關(guān)系。,第二節(jié) 相關(guān)分析,相關(guān)分析是研究變量間密切程度的一種統(tǒng)計方法。對于其數(shù)值可以從小到大排列的數(shù)據(jù)才能計算其相關(guān)系數(shù)。 簡單相關(guān)（ Bivariate ） 偏相關(guān)（ Partial ）,1、對定距以上兩個變量x與y的相關(guān)系數(shù)采用Pearson相關(guān)系數(shù) 2、Spearman Kendall相關(guān)系數(shù)是一種非參測度，是根據(jù)數(shù)據(jù)的秩而不是根據(jù)實際值計算的。適合定序數(shù)據(jù)或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的定距數(shù)據(jù)。 3、偏相關(guān)系數(shù)：描述的是當控制了一個或幾個另外的變量的影響條件下兩個變量間的相關(guān)性。如：可以控制年齡和工作經(jīng)驗，估計工資收入與受教育程度之間的相關(guān)關(guān)系。 4、關(guān)于相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計意義

9、的檢驗：由于抽樣誤差的存在。檢驗的零假設(shè)總體中兩個變量間的關(guān)系為0。 SPSS只給出給假設(shè)成立的概率P值。,（1）Analyze Correlations Bivariate 計算指定的兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)，可選擇Pearson相關(guān)、Spearman和 Kendall Tau-b相關(guān)；同時對相關(guān)系數(shù)進行檢驗。 Test of Significance 是用于變量間相關(guān)的顯著性檢驗。系統(tǒng)默認的是雙側(cè)檢驗。 Two-tailed:事先不知道相關(guān)方向 One-tailed:事先知道相關(guān)方向 例Data09-03,使用系統(tǒng)默認值進行相關(guān)分析：,分析：起始工資、現(xiàn)工資與雇員受教育水平、工作經(jīng)驗、職務(wù)等

10、級之間是否存在線性關(guān)系。,（2） Analyze CorrelationsPartial 用上例： - Controlling for. JOBCAT PREVEXP JOBTIME SALARY EDUC SALARY 1.0000 .4399 ( 0) ( 469) P= . P= .000 EDUC .4399 1.0000 ( 469) ( 0) P= .000 P= . (Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) . is printed if a coefficient cannot be computed,第三節(jié) 回歸分析,回歸分

11、析是處理兩個及兩個以上變量間線性依存關(guān)系的統(tǒng)計方法。 回歸分析作為一個嚴肅的統(tǒng)計學(xué)模型，有著嚴格的使用條件。因此在做回歸分析之前，應(yīng)該對數(shù)據(jù)進行基本的判斷。如作出散點圖、觀察變量間的趨勢等。 AnalyzeRegressionLinear Dependent:因變量，只選一個 Independent:自變量，可選入多個自變量。,Method:對自變量的選入方法。 Enter:強行進入法 Forward：向前選擇法 Backward：向后剔除法 Stepwise：逐步進入法 （例，及解釋） 先做散點圖：09-03 Graphs-scatter,剩余變差：Y值對于回歸直線的偏差。 回歸變差：回歸已

12、知時誤差減少的量。 總變差=剩余變差+回歸變差 總平方和=未解釋的平方和+已解釋的平方和,擴展幾個自變量的線性回歸示例： 如：現(xiàn)工資與受教育水平、初始工資、工作經(jīng)驗、職位之間的回歸模型。,第四節(jié) 均值比較與檢驗,均值不相等的兩個樣本不一定來自均值不同的總體；兩個變量均數(shù)接近的樣本是否來自均值相同的總體？兩個樣本某變量均值不同，其差異是否具有統(tǒng)計意義。 對調(diào)查樣本中不同的子總體在某些變量上的平均值之間的差異情況進行比較。,Means: 主要是對樣本的描述統(tǒng)計，也直接進行比較。 One-Samples T Test:樣本均值和已知 Independent-Samples T Test:獨立樣本均值

13、差比較 Paired-Samples T Test:配對樣本,問：檢驗?zāi)猩团膶W(xué)習(xí)成績是否有顯著性差異？ 檢驗丈夫和妻子的智商是否有顯著性差異？ 方差齊次檢驗：F,一、Means過程 AnalyzeCompare MeansMeans 例： 09-03男女工資均值,職位不同的男女雇員工資的均值,二、單樣本T檢驗 AnalyzeCompare MeansOne-Samples T Test 例：已知某地12歲男孩身高142.3cm，現(xiàn)測得某市120名12歲男孩身高資料。11-02 在Test中輸入142.3,三、獨立樣本T檢驗 要求被比較的兩個樣本彼此獨立，沒有配對關(guān)系。要求兩個樣本均來自正態(tài)總體。 例：檢驗?zāi)信蛦T現(xiàn)工資是否有顯著性差異。09-