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开心签到天数: 1 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
SPSS是广大统计爱好者和市场分析人员最熟悉的工具。事实上，关于Excel、SPSS、SAS、STATA、R在功能与应用上的比较已经流传很多版本了，应该说他们都是这个行业里的佼佼者，各自具有其独特的魅力和优势，把他们放在一起比较“谁更好”并不正确，讨论一下“谁更适合你”才是最重要的。
今天给大家推荐10篇SPSS案例分析文章。 1、SPSS因子分析经典案例分享 因子分析已经被各行业广泛应用，各种案例琳琅满目，小兵也特意为大家整理了这篇堪称经典的案例分享，对于理解因子分析有一定的帮助，这是一个有趣的案例，100个学生的6门课程成绩是我们观测到的外在表现，隐藏在其中的公共因子你找到了吗？如果我们针对6科目做降维处理，会得到什么结果，拭目以待。 2、SPSS无空白列重复正交试验设计方差分析& &正交试验设计就如同“独孤九剑”，招数虽只有一招，但却变化多端，有多重不同应用方式，无空白列重复正交设计就是其中的一个变式。 3、SPSS聚类分析：用于筛选聚类变量的一套方法聚类分析是常见的数据分析方法之一，主要用于市场细分、用户细分等领域。利用SPSS进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有效的聚类变量至关重要。 4、SPSS典型相关分析案例& &相关分析，两个变量之间密切程度的一种常见统计分析方法，能够简单有效说明两变量间存在什么关系，这些关系的常见描述语句有：线性相关、正相关、负相关等。 5、SPSS统计分析软件、案例源数据下载地址& && &列举了SPSS16、17、19三个版本的下载。免责申明：本站点提供的SPSS统计分析软件，及其案例源数据，均整理自网络，仅供个人学习、交流使用，由此引发的软件版权及著作版权侵权等问题与本站点无关。 6、数据的标准化处理及SPSS实际应用& &&&数据标准化处理是数据挖掘 的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 7、我是如何学习SPSS统计分析工具的经常有朋友问我这样一个问题：有没有SPSS方面的精品教程，推荐几本。这个问题总是让我很尴尬，因为我读过的SPSS书籍有限，没有办法逐个对比，只能告诉他我读过的教程是个什么样子，最为关键的是，我一直认为，不管是哪本教程，学习SPSS的核心只有一条，那就是实践。 8、SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优化分析，直接实现优化目标。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。 9、图说：通过SPSS信度分析进行调查问卷题目的优化信度分析是调查问卷分析中经常提到一项工作，信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度，在SPSS统计分析工具中，可通过菜单操作完成此项分析。 10、来这儿，SPSS论文不用愁每年在5月前后的这段时间内，“毕业论文”这个关键词热度总是趋势性的大幅增长，临近毕业总有一批人为自己的论文发愁，Ta们忙着求职或者考研，没有预留太多的时间来完成这一项“学以致用”的体验。现在，还有一部分朋友正在为自己的毕业论文发愁，原因是不会使用SPSS，那么来这个博客就对了。
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2015年新年，送给大家
半个坏人 发表于
谢谢楼主多多交流，欢迎点评哦
wujiang814 发表于
SPSS是广大统计爱好者和市场分析人员最熟悉的工具。事实上，关于Excel、SPSS、SAS、STATA、R在功能与应用上 ...感谢楼主！
已关注楼主微博，语言挺活泼！
husteconyy 发表于
已关注楼主微博，语言挺活泼！这评价太高咧
感谢楼主分享，教程很详细！
呵呵，谢谢楼主
呵呵，谢谢楼主
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资料评价：毕业论文救急，请吃饭！求问大神关于SPSS卡方检验
毕业论文救急，请吃饭！求问大神关于SPSS卡方检验
毕业论文马上要交稿了，可是数据分析还没完全弄好，好心塞！求问哪位统计学/SPSS大神，SPSS卡方检验结果中Linear-by-Linear Association这项（见附件）适用的变量类型是怎样的？
网上有说分析一个分类变量与一个等级变量的，有说分析两个等级变量的，到底是怎样呢？
因为老师要求“Linear-by-Linear Association这项适用的变量类型”的答案要有明确的出处（书籍最好，也许可以是论文），可是楼主在图书馆泡了很久，翻了很多关于统计学和SPSS应用的书都找不到，欲哭无泪……
若有大神能告知答案和靠谱出处，楼主请吃饭，决不食言！
望眼欲穿中……
附件: 您所在的用户组无法下载或查看附件
回复 主楼 的帖子
你可以去人大经济论坛上咨询一下呢！！
那就直接用皮尔森不行吗
回复 主楼 的帖子
Clearly in Table 5, the row categories do have an important order and we would like a test which
takes the ordering of the categories into account. Several tests do this, including the Armitage chisquared
test for trend, the Mantel-Haenszel linear-by-linear association, and Kendall’ s rank
correlation tau b. SPSS does the Mantel-Haenszel linear-by-linear association chi-squared test,
whether you want it or not. This is almost identical to the Armitage test, which is the one described
in An Introduction to Medical Statistics. It gives a chi-squared statistic with one degree of freedom
which tests the null hypothesis that there is no linear relationship between the row and column
variables against the alternative that there is no linear relationship, although there may be a
relationship of some other kind.
What do we mean by a linear relationship? First, we assign numerical values to the categories.
Usually this is 1, 2, 3, 4, etc. Here Considerable improvement =1, Moderate or slight improvement
=2, No material change = 3, Moderate or slight deterioration =4, Considerable deterioration =5,
Death =6, and Streptomycin = 1, Control =2. We then say, given these numerical scales, is there a
relationship of the form
improvement = constant + another constant × treatment
Obviously, this cannot predict the improvement exactly, but the find the constants which give the
best prediction for these data and then test whether they predict the improvement better than we
would get by chance. All we are interested is the test statistic, and we do not even see the two
constants. We shall discuss linear trends more in Weeks 9 and 10.
For the data of Table 5, the Mantel-Haenszel linear-by-linear chi-squared = 17.76, 1 d.f.,
P & 0.0001. (For comparison, Armitage chi-squared test for trend gives chi-squared = 17.93, 1 d.f.,
P & 0.0001, which is very similar.)
These trend tests should be valid even when the contingency chi-squared test is not, provided we
have at least 30 observations. They can be significant even when the contingency chi-squared is
not. They give a more powerful test against a more restricted null hypothesis.
回复 主楼 的帖子
维基 Differential item functioning& & 然后 是
Mantel-Haenszel[edit]
A common procedure for detecting DIF is the Mantel-Haenszel (MH) approach.[12] The MH procedure is a chi-squared contingency table based approach which examines differences between the reference and focal groups on all items of the test, one by one.[13] The ability continuum, defined by total test scores, is divided into k intervals which then serves as the basis for matching members of both groups.[14] A 2 x 2 contingency table is used at each interval of k comparing both groups on an individual item. The rows of the contingency table correspond to group membership (reference or focal) while the columns correspond to correct or incorrect responses. The following table presents the general form for a single item at the kth ability interval.
后面有参考文献 lz 可以自己找着去看 都是很老的文献了。
楼主可以试一下去IvyBulb找一下,那边有老师可以一边视频一边给你改文,现在有免费试用。您的问卷和数据都做了，那SPSS分析就比较容易了，我可以帮您。（南心网）
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恩，个人意见。首先是毕业论文，必须得写得专业一点，所以数据收集楼主还是算了吧。累死累活设计调查回收，问卷的质量还不一定得到保证。所以一般而言不建议自己做数据收集，投入产出不成正比。其次，研究题目应该根据你自己的专业，楼主你列的那些题目，我想不到你是哪个专业的，市场营销，商学院这些方向？我不知道。但是实话实说，用spss做这些分析，真的不太合适的，得出的结果也就那么些吧，看着很好其实没有多少创新的东西在的。然后，毕业论文的要求，我不知道学校的具体要郸穿策费匕渡察杀畅辑求，但大概各学校应该都差不多吧。标准，合格。这个看着很简单其实挺难的，尤其是数据分析论文，要在调查研究问卷设计收集数据分析上做到标准不是件容易的事情啊。而且我觉得楼主应该还是个本科生吧，本科生的毕业论文对创新性没有很高的要求，所以楼主也不要想着说做个什么很特别的，找一份数据，选个差不多的题目，做一个标准的分析，写一个标准的论文，就真的差不多了的。数据的话全国现在各种调查多了，有的数据是公开可获得的，这个百度一下就差不多了。
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，酣订丰寡莶干奉吮斧经EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
以我多年论文的写作经验，7.18.19.22.这几个比较简单。如果你们学校要求必须做实证分析的话，我建议写1.3.5.我说的这些只要你提纲确定好掸笭侧蝗乇豪岔通唱坤，后期会用SPSS这些软件，很容易做出来。数据资料也相对比较好找。 &
SPSS定类数据和定序数据间的相关用二列相关或者列联相关，二列相关用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关肌恭冠枷攉磺圭委氦莲作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。　　列联相关的公式：　　　　如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等。　　席皮尔曼相关系数为0.389**，代表这个相关系数是0.389，**代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具体的显著性水平。分享本回答由科学教育分类达人 张雪认证其他类似问题spss中定序变量和定距变量之间用什么作分析？1spss中如何检验一个定类变量和一个定序...在SPSS中，利用皮尔森相关系数分析，若得到两变量存在相关或...19SPSS计算变量怎么算？5如何在spss中给定序变量赋值3更多关于SPSS中,在进行定类变量对定类变量的相关分析(Lambda值)时,渐进标准误差等于零是什的问题&&为您推荐：举报|
16:44＃“谁是脑力达人”之科学教育分类鏖战ing!＃提问者采纳首先，SPSS中只区分三种测量尺度，即定类、定序和定距，定比尺度的分析技术和定距一般不再做严格区分；其次，采用哪种相关系数一般取决于测量尺度较低的那个，譬如定类-定序，只能找适合定类尺度度量的那个相关系数。但是现在的统计学家比较会折腾，能想出很多指标来满足你的各种要求，譬如定类-定距，可以用Eta系数来分析，所以至于怎么区分，最好还是看看SPSS的参考书，一般情况下，实际这点也不难，看下Crosstab过程的Statistics里面指标分类格局，你就能搞懂它就是按照测量尺度分的。至于相互之间的关系：bivarate是两个变量之间的相关关系度量，这两个变量如果测量尺度都是定距以上，那就选Pearson相关系数，……crosstable是交叉表，主要用于检验变量之间的独立性，实际上也是研究变量之间是否是相关的，所以也跟你的主题相关至于discriptive好像和你的主题差别很大，这是做变量的描述用的，譬如计算变量的平均数、标准差、区间估计等上述只代表个人观点，如有不妥，请指正，欢迎交流。 热心网友 &
本科论文就用spss啦？你太厉害了你把数碃骸百缴知剂版烯保楼据按条输入进去横列是问题1~n竖着是一条一条的都录入好了就选上面 的工具栏 按个选就行了数据别错了就行 &
《SPSS for windows》 电子工业出版社的 讲的11.5版的 跟13.0差不多 埂顶囤雇塬概剁谁筏京或者 《SPSS 15.0统计分析从入门到精通 》其实书都差不多~ 我也用SPSS , 就是个软件 代入数据分析就行` 关键是分析后 output 输出的分析结果 你能看明白就行， 问卷分析一般就做个图表， 因子分析， 相关、回归分析 之类的 ， 要是更简单的 EXCEL也能办到
　　数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。　　一、数据分析师培养的意义　　（一）数据分析师的培养符合国家战略　　为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。　　（二）数据分析师的就业前景光明　　在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。　　在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。　　二、数据分析师职业素养的培养　　通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：　　（一）数据分析师的职业内涵　　数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。　　目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。　　（二）数据分析师的知识要求　　掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。　　（三）数据分析师的能力要求　　对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。　　（四）数据分析师的岗位职责　　承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专......&}