SPSS的应用,主讲人:刘志华,统计处理在教育技术学研究中的作用,科学研究的计量化过程，经历过三个主要发展阶段，即从精确数学到随机数学，到现代的模糊数学。,- -,马克思指出：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”。,SPSS统计软件概述,SPSS是Statistics Package for Social Sciences（社会科学统计软件包）的缩写，它是社会科学研究人员首选的统计软件，也是目前世界上最流行的统计软件之一。因而被广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域中。 SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如Dbase，Excel，Lotus等）。它的统计过程包括描述性统计、平均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、生存分析、多重响应等几大类，每类中又下含同类多种统计过程，比如回归分析中又分线形回归分析、非线性回归分析、曲线估计等多个统计过程，而且每个过程中允许用户选择不同的方法及参数进行统计分析，因此除可以实现常规的各种统计外，还可用来做一些不常用的分析处理。,SPSS 统计软件的功能特点,SPSS的数据编辑功能 表格的生成和编辑 图形的生成和编辑 与其他软件的联接,SPSS的统计功能,样本数据的描述和预处理 假设检验（包括参数检验、非参数检验及其他检验） 方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析） 列联表 相关分析 对数线性分析 回归分析 聚类分析 判别分析 因子分析 可靠性分析 对应分析 时间序列分析 生灭分析,利用SPSS进行统计处理的基本过程,SPSS数据文件的建立,变量的定义 输入数据前要定义变量，包括定义变量名、变量类型、变量宽度、变量标签和变量格式。 打开定义变量的界面 输入变量名 确定变量类型 设置变量的其他属性,数据的输入 定义好变量后，单击“Variable View”选项卡旁的“Data View”选项卡，进入数据输入窗口，按照SPSS表格直接输入数据即可。 数据的简单计算 当输入完数据后，有时要根据已经存在的变量建立新变量，可以使用Compute来完成。,1选择“TransformCompute”命令， 弹出“Compute Variable”对话框,2在Target Variable框中输入新的目标变量名， 用来接收计算的值。,3利用Numeric Expression（计算关系板）下面的框中 输入计算新变量的数字表达式。方法如下： （1）在左侧选择原始变量名进入Numeric Expression （2）在Numeric Expression上选择数字或操作符，形成表达 式，如“编号=10” （3）在函数框中选择表达式需要的函数，使表达式出现在其 后括号中。 （4）单击“OK”按钮，生成新的变量。,保存数据文件,1单击主菜单中的File菜单，打开File菜单条。 2单击Save选项，弹出“Save Data As”对话框。 3输入文件名称，SPSS保存的文件类型为“*.sav”，单击“保存”按钮。,数据与统计结果的输出,利用SPSS进行统计描述,统计描述方法，是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。将搜集来的大量数据资料，加以整理、归纳和分组，简缩成易于处理和便于理解的形式，并计算所得数据的各种统计量，如平均数、标准差、以及描述有关事物或现象的分布情况、波动范围和相关程度等，以揭示其特点和规律。,（一）数据资料的整理和表示,1数据检查 主要检查数据的完整性与正确性。统计资料完整性的检查，就是要根据调查项目检查是否填写齐全，避免遗漏，删去重复。正确性检查，就是检查搜集的资料是否真实可靠。特别是统计数字的真实性是统计工作的生命，统计资料的检查整理必须抓紧这一环。 数据检查可分为逻辑检查和计算检查两种方法。逻辑检查，是从理论和一般常识上来检查资料内容是否合理，指标之间是否矛盾。计算检查是检查统计数字在计算方法和计算结果上有否错误。,2数据分类,数据分类就是把搜集来的数据进行分组归类。数据分类要做到既不重复、不遗漏，又不混淆，一般又可分为品质分类和数量分类。 品质分类：是按事物性质划分为不同的组别、种类。如以性别为标志可分为男与女；按“理解能力”、“学习态度”等为标志，又可分为好、较好、一般、差等几种水平，每种水平可看成类，每一类可给以相当的数量。可以通过各类所包含的数据再进行数量化的比较和分析。 数量分类：是按数量的属性分类。有顺序排列法、等级排列法和次数分布法等。, 数据的排序,数据排序：将各数据从大到小或从小到大进行排列。这样就可以看出最高分和最低分是多少，各分数出现的次数和位于中间的是什么数等。包括等级排列和次数排序。 等级排列：即根据顺序排列划分等级。但与顺序排列不同，它是按数值所含的意义确定的。若是学习成绩，应以数值大的排为第一等级；若是反映时间，则将最小的数值排为第一等级。 次数排序：即根据在指定的数值范围内，数据出现的频数大小排序。, 数据统计表,就是把所研究的教育技术现象和过程的数字资料，以简明的表格形式表现出来。它可以避免文字的冗长叙述，便于比较各项目之间的相互关系，便于总计、平均和其他统计值的计算，便于检查计算错误和项目遗漏。, 数据的图示法,数据的图示法是利用几何图形或其他图形等的描绘，把所研究对象的特征、内部结构、相互关系和对比情况等方面的数据资料，绘制成整齐简明的图形。它是用以说明研究对象和过程的量与量之间对比关系的一种方法。它能准确地表现统计资料，有助于对统计资料进行比较、对照、分析和研究。图示法，具有直观、形象，便于记忆和思考以及表达语言难以说清的内容之优点。,（二）特征参数的计算,为了分析研究对象总体的特征，不必对总体中每一个单位都进行研究。而是通过抽样方法，按照随机性原则，从全部对象中，只抽取部分单位（样本组）加以研究，对于每组样本，首先应对其基本特征参数进行计算，以给出整体特征的统计描述。并根据统计数据，对总体对象作出具有一定可靠程度的估计和推测。常用的特征参数包括：, 集中量数,（1）算术平均数，用 表示，设 为各次观察的结果，则有: 上式中， 表示平均分 表示每个学生的得分，n表示学生人数。,（2）中数，是指一组按大小顺序排列起来的 量数中的中间点的数，又称中位数，用Mdn来表示。 （3）众数，是指一列数中出现次数最多的数值， 常用M表示。,2差异量数,差异量数是表示量数之间的差异程度的一些统计量的总称，它是用以表示一群量数的离散情况或离中趋势。 在统计分析中经常应用的是标准差，它是与平均数的差数的平方和的平均数的算术平方根。,3标准分数,标准分数，又称Z分数。是以标准差为单位表示一个分数在团体分数中所处的位置。,（三）次数分布,次数分布又称次数分配。是指总体或样本按随机变量（数据）大小次序在出现频率上的排列。 一般采用次数分布表、次数分布直方图或次数分布曲线来表示。,【例6-1】 现有50名学生的成绩，原始数据如表6-1所示：（n=50）,1次数分布表,为了显示该组样本在不同分数段中的次数分布情况，我们对该数组进行次数分布统计，编制出该数组的次数分布表。方法如下： （1）求全距：最大数最小数=9851=47 （2）定组数，一般1020组为宜。 （3）定组距，组距=（全距+1）/组数=（47+1）/10=4.7(取5) （4）定组限，95-100，90-95，85-90等 （5）求组中值：组中值=（上限+下限）/2，如95-100一组， 其组中值=（100+95）/2=97.5,（6）归类 把原始数据，分别归到相关组中，得出次数 分布表如表6-2所示：,2次数分布曲线,根据这个次数分布表，可绘出对应的次数分布直方图、次数分布曲线和积累次数曲线，分别如图6-8、图6-9和图6-10所示。为了分析次数分布曲线的特征，我们可以把它与正态分布曲线相比较来进行研究。,3. 正态分布曲线,正态分布是一种理论分布，在次数分布中，中间的次数多，由中间往两边的次数逐渐减少，且两边的次数多少是相等的。根据正态分布绘成的曲线称为正态分布曲线，正态分布曲线形状如钟形，它的特点是中间成一高峰，由高峰向两侧逐渐下降，先向内弯，后向外弯，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后达到接近底线，但永远不与底线相接，形成一个单峰的对称的钟形形态，如图6-11所示。,在正态分布曲线图上，正态曲线以下，以S为距离单位 所包括的面积是按一定比例分配的，若将正态曲线底边 从-3S到3S分成四等分，每等分距离为1.5S，则每距离 间隔之间所包括的面积比例如表6-3和图6-12所示。,利用正态分布曲线这些性质，我们可以得到划分不同学习 水平等级的界限和学生人数比例的理论数值。 例如对于常态 =75，S=10的情况，其优、良、中、差各 等级的分数范围和人数比例应如表6-4所示（N30）。,按照上述方法，对于一个给定的样本组得知其平均分 =83， 标准差S=7.78，我们便可以得到学习水平等级的划分界线， 并将人数比例的理论数和实际数相比较，如表6-5所示。,二、平面特征数据分析模型,三、利用SPSS进行统计特征分析,操作步骤：, 录入数据 录入数据的过程分为两个步骤，一是定义变量，二是录入变量值。 1）定义变量：“学号”、“组别”与“成绩”。 2）录入变量值：在数据编辑窗口中，按照表1的内容，将各变量值一一录入。录入后的部分界面如图6-14所示。, 数据的等级排序 （1）选择“DataSort Cases”命令，弹出“Sort Cases”对话框，把“成绩” 变量选入“Sort by”中，并在Sort Order中选择“Descending（降序）”选项， 将学生成绩按降序排列，如图6-15所示，单击“OK”按钮。,（2）排序结果 排序结果在数据编辑窗口可以即时浏览，如图6-16所示， 并可以通过选择“FilePrint”命令，将结果打印输出。, 平均分与标准差的计算 （1）计算总平均分与标准差 选择“AnalyzeDescripitive StatisticDescripitives” 命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入 “Variables”栏中，如图6-17所示。 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-8所示。,（2）分别计算两组学生的平均分和标准差 由于录入数据时两组数据是混合一列，所以在统计之前 要将两组学生的数据拆分，在进行统计处理。 数据拆分 选择“DataSplit File”命令，弹出“Split File”对话框， 激活“Organize by group”选项，从左侧选择“性别”变量进入 “Groups Based on”栏目，最后激活“Sort the file by grouping variables”选项，如图6-18所示。单击“OK”按钮。, 与计算总平均分与标准差相同，选择“Analyze Descripitive StatisticDescripitives”命令， 弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选 入“Variables”栏中。如图6-17所示。 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-9所示。, 统计特征分析 根据SPSS的统计处理所得结果如表6-10所示。,四、次数分布表的形成,【例6-4】 根据表6-1中给出的50名学生的学习成绩， 计算60分以下，60-70，70-80，80-90，90分以上的 次数分布表。 操作步骤： 1录入数据 定义变量“学号”和“成绩”，并按表3内容输入数据 2转换数据，生成新变量 （1）选择“TransformRecodeInto Different Varibles”命令，弹出“Recode into Different Variables” 对话框，将“成绩”选入“Numeric Variable”框中，并在 “Output Va