文档内容
S P S S 数据分析零基础入门
（一） 概述及基础统计知识
—— SPSS
主讲人：颜梅（一）SPSS概述及基础统计知识
1.1 SPSS与教育统计的基础概念
1.2 SPSS页面介绍与数据整理
（二）SPSS基础统计分析：描述统计，推论统计，回归分析，等
（三）SPSS应用：教育案例综合分析及分析结果解读
（四）SPSS应用：问卷星中的SPSS分析Ø 为什么要学习教育统计学？
资料
教育统计学是专门研究如何运
量化研究 用统计学原理和方法，搜集、整理、
（定量分析）
分析教育科学研究中获得的随机性
教育统计分析
数据资料，并根据这些数据资料传
递的信息，进行科学推论找出教育
活动规律的一门学科。
结果注：张厚粲，徐建平著，现代心理与教育统计学，p.8Ø 什么是SPSS？
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）全称为“统计产品与服务解决方
案”。SPSS 是 IBM 公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支
持任务的软件产品及相关服务的总称。
最突出的特点就是操作界面极其好用，输出结果美观。它使用 Windows 的窗口方式展
示各种管理和分析数据方法的功能，用对话框展示各种功能选择项。用户只要掌握一定的
Windows 操作技能，精通统计分析原理，就能使用该软件为特定的科研工作服务。
1988年，中国高教学会首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研人员最常用的工具。Ø 什么是SPSS？
SPSS 是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。SPSS 的基本功能
包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均
值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存
分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每一类中又分好几个统计过程。比如，回归分析
中又分线性回归分析、曲线估计、logistic 回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘
法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS
也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
1. 数据来源与数据类型Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
1. 数据来源与数据类型
（1）按照有无连续性
①离散数据。不连续数据，指在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的。
eg.学生人数，班级数量
②连续数据。指任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。
eg.年龄、身高、体重、测验分数
（2）按照测量水平
①定类数据(nominal data)：仅表示属性或类别，不分次序。eg.颜色，性别
②定序数据(ordinal data)：按属性的大小或多少排列得到的数据。eg.受教育程度
③定距数据(interval data)：有单位，没有绝对零点，可做加减不可做乘除运算。eg.温度，测验分数
④定比数据(ratio data)：有单位，有绝对零点，可做四则运算。eg.身高、体重Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
2. 常数、变量与观测值
（1）常量（常数）。eg.圆周率
（2）变量。是教育研究搜集资料阶段中想要获得的数据，是一个可以取不同数值的物体的属性
或事件，其数值具有不确定性，因而称它为变量。eg.头发的颜色，测验分数，迟到人数
（3）观测值。一旦确定了某个值，就称这个值为该变量的观测值，也就是具体数据（data）。Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
3. 总体和样本
思考：该记者的调查是否存在问题？
记者在某列车上采访,随机问了一位乘客:您好,请问你买到火车票了
吗?乘客高兴地回答:买到了!记者又随机问了十几个乘客,记者高兴地发
现每位乘客都说买到火车票了。最后记者对镜头说:今年春运的火车票
购买率达100%!春节回家一票难求已成为历史!Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
3. 总体和样本Ø 教育统计的基础概念（SPSS相关术语）
4. 参数和统计量
参数 统计量
定义 总体的数据特征值，是从整 样本的数据特征值，是从一个
个总体中计算得到的量数； 样本中计算得到的一些量数；
是常数。 是变量，随样本的变化而变化。
关系 通常，会通过样本统计量来推断总体参数。
字母表示 用希腊字母表示 用英文字母表示
均值 μ X
标准差 σ S
方差 σ2 S2
相关系数 ρ r（一）SPSS概述及基础统计知识
1.1 SPSS与教育统计的基础概念
1.2 SPSS页面介绍与数据整理
（二）SPSS基础统计分析：描述统计，推论统计，回归分析，等
（三）SPSS应用：教育案例综合分析及分析结果解读
（四）SPSS应用：问卷星中的SPSS分析1.2 SPSS页面介绍与数据整理
Ø SPSS启动与退出
Ø SPSS页面介绍
Ø 数据文件的建立与数据录入
Ø 数据文件的编辑与整理
Ø 变量计算等其它常用功能Ø SPSS启动与退出
实操演示
Ø SPSS页面介绍
p 数据视图
n 观测量
p 变量视图
n SPSS变量
实操演示n SPSS变量（与统计学中的变量概念一致）
p 变量名（Name）
• 首字符必须为字母，其后可以是字母、符号或数字，也可以使用汉字作为变量名
• 变量名不区分大小写，如SCORE,score,ScoRE都被视为同一个变量名
• ……
p 变量类型（Type）、宽度、小数位数
• 基本类型：数值型，字符型，日期型
• 字符型变量的值是一串字符，使用时需特别注意，定义变量名时字母大小写不加区分但
输入字符型变量值(即字符串)时，系统对大写字母和小写字母则是严格加以区别的。
• 日期型变量和字符型变量不允许参与运算。
实操演示SPSS实用统计分析. p.29n SPSS变量（与统计学中的变量概念一致）
p 变量标签（Variable Labels）
• 对变量名的附加说明。
eg.StdlD可以加注“学生ID”，“Q1”可以加注“1.你喜欢数学吗？（完整题目）”
p 值标签（Value Labels）
• 对变量可能取值的附加说明，通常仅对定类或定序变量的取值指定值标签
eg.性别变量可以加注值标签，如1表示男 2表示女，或反过来
• “查看-值标签”：进行“变量值”与“值标签”的切换
实操演示n SPSS变量（与统计学中的变量概念一致）
p 缺失值（Missing Value）
• 统计中把那些没有观测到，或没有记录到，或者记录结果有明显的错误的数值，称为缺失值。
• 可自定义缺失值
p 变量测度（Measurement）
• scale（定比测度，比率测度，标度测度）
• ordinal（定序测度，顺序测度，有序测度）
• nominal（定类测度，名义测度）
实操演示n 观测量（Case）
• （一个个体的）一组观测值在SPSS中称为一个Case（观测量）
• 数据视图中每一横行代表一个Case
实操演示Ø 数据文件的建立与数据录入
p 定义变量
p 数据录入
姓名 性别 年龄 年级 评分
实操演示
小凯 女 12 六年级 85
小程 男 13 七年级 88
小颜 女 14 八年级 89
小梅 女 15 九年级 90
手动录入
excel表格导入SPSS
直接打开.sav格式的文件Ø 数据文件的编辑与整理
p 变量的插入与删除
• 上插；
• 步骤：编辑-插入变量
p 观测量的插入与删除
• 步骤：编辑-插入个案
p 单元格中数据的编辑
实操演示Ø 数据文件的编辑与整理
p 观测值分类整理（排序）
• 将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理
• 步骤：数据-排序个案；
• 选择一个或几个分类变量(升序或降序)
p 文件的拆分
• 将数据按一个或几个分组变量分成一些供统计分析的分组
(注意:不是拆分成几个文件)
• 相当于分组比较
• 步骤：数据-拆分文件
• 文件拆分的撤销
实操演示Ø 数据文件的编辑与整理
p 文件的合并
1. 增加观测量
• 相当于两个文件的“纵向合并”
• 要求:至少具有一对属性相同的变量(即使变量名不同)
• 步骤:数据-合并文件-添加个案
2. 增加变量
• 相当于两个文件的“横向合并”
• 要求:必须具有一个共同的关键变量
• 步骤:数据-合并文件-添加变量
实操演示Ø 变量计算等其它常用功能
p 变量计算
• 利用已知变量计算新变量的值，eg.根据学生每科分数，计算总分
• 步骤：转换-计算变量
①输入计算表达式②定义新变量及其类型③条件表达式
p 重新赋值
• 为变量重新赋值或重新编码，eg.把百分制测验分数换成优、良、中、差四个等级
• 步骤：转换-重新编码为相同变量 / 重新编码为不同变量
p 缺失值处理
• 步骤：转换-替换缺失值
实操演示SPSS实用统计分析. p.87
