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数据变化分析一般线性模型切题返回资源目录说起统计软件,最经典的应该是SPSS软件。这款强大的综合分析软件将为用户带来更快、更有效、更深入的数据挖掘功能。它比电子表格、数据库或标准多维工具更实用、更方便。任何从事科研的人,如果学统计学,都必须学会SPSS软件的使用。
数据案例排序:在数据视图中对案例进行排序,点击可以选择具体的排序规则。
变量排序:在变量视图中对变量进行排序,点击具体规则进行选择。
转向:行和列相互转向。
合并文件:有两种文件可以合并。添加一个案例可以实现两个文件的纵向合并,添加一个变量可以实现两个文件的横向整合。
重构:通过把一个表的几个变量改成同一个变量来实现表的适当转换等。
汇总:按类别汇总数据,比如三个班的学生成绩表。您可以按班级将学生成绩的平均值汇总到另一个表中,该表将按班级显示学生成绩的平均值。
文件拆分:实现输出图形表的合理拆分。例如,一家公司有8个部门,现在要求按性别比较各部门员工的工资。理论上我们用的是选择案例(见下文),逐个选择性别和部门需要2*8的运算,从而画出2*8的图表。
通过拆分文件,此时可以选择比较组或者按组组织输出,然后按部门和性别分组。使用下面描述的数据可以达到预期的效果。
选择案例:在表单中选择符合条件的案例,然后进行相应的操作。点进去之后会有各种选项,比如先满足什么条件再选,随机选百分之几等等。
变化
重新编码成不同的变量:可以将原有的变量或者变量的范围重新定义成新的变量,比如某个现有班级的学生成绩,要求分心50-70分、70-90分、90-100分的学生比例,以及平均值。现在可以用重新编码成不同的变量,将上述范围重新编码成新的变量(名称可以自己任意选择)。具体操作点进去之后更清楚了。
计算变量:重新计算原变量生成新变量,例如原变量乘以10生成新变量等。生成的变量名可以自己选择。
分析
描述统计:实现表格中各类变量的描述统计。
频率:实现变量的频率统计,统计显示可以显示其平均值等。你可以选择用条形图或其他图形来描述它。比如对于各部门的工资,你可以描述各部门的平均工资或其总体比例。
描述:详细描述一个变量,如一个变量的平均值、峰值和中值。对于上面的频率,重点描述了变量的某个属性的份额,也就是频率。
探索:实现因子列表对因变量列表的描述,例如划分部门(此时部门是因子列表中的元素),绘制直方图、茎叶图或对各部门的相关数据进行统计运算,一次运算即可达到显示所有部门的效果。
比较平均值:参数测试变量的平均值。
单样本T检验:检验和判断某一已知数据与其他给定数据之间是否存在显著差异,比如给定2010年全国平均消费量,现在给定2011年各地区平均消费量。可以用单样本T检验来比较两年的平均消费是否存在显著差异(进行该检验时,最后会自动计算出2011年全国的平均消费)。
独立样本t检验:实现独立样本的均值显著差异检验(两组样本的病例数可以不同,病例顺序可以随意调整)。比如有两种投资,需要比较其对应的投资是否有显著差异。检验变量是投资额度,分组变量是投资类型。
配对样本t检验:两个配对样本均值的显著性差异(两组样本数必须相同,两组观察值的顺序一一对应,不能随意改变)。比如两份问卷,填写给同样的人,每份问卷对应得到的相应分数。现在比较一下这两个问卷的平均分有没有差别,也就是选择这两组作为对应的匹配组。
比较独立样本和配对样本:注意上述描述的适用条件。如果两者都可以应用,就要根据已知数据的形式来选择。其实我感觉两个实现效果差不多。
单因素方差分析检验:当多个因素可以决定某个变量时,它们对该变量的影响是否存在显著差异,例如有两种
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