第一篇：spss学习范文
Spss Spss学习第四天
我主要以课上的顺序来一步步操作
一元回归
两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。
多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。
(2)回归方程的显著性检验(F检验)
多元线性回归方程的显著性检验一般采用F检验，利用方差分析的方法进行。
(3)回归系数的显著性检验(t检验)
回归系数的显著性检验是检验各自变量x1，x2，…，对因变量y的影响是否显著，从而找出哪些自变量对y的影响是重要的，哪些是不重要的。
与一元线性回归一样，要检验解释变量对因变量y的线性作用是否显著，要使用t检验。
课上实例：
Next 在这里可以针对不同的自变量设置不同的筛选引入方法。 Options 下一步：设置变量引入剔除的标准规则 Methot
自变量筛选的方法： Enter:所选变量全部引入模型 Stepwise：逐步引入法 Remove：剔除变量 Backward：向后消去法 Forward：向前消去法
结果：
第一个表格是
描述统计量 第二个表格是 相关系数矩阵
第三个表格是 列出模型引入以及剔除的变量，这里是强制引入法，所有变量引入模型 第四个表格是 模型拟合优度统计量 第五个表格是 模型显著性F检验
第六个表格是 每个回归系数显著性的t检验
第七个表格是 共线性诊断特征根有些接近0，有个别值特别大有严重共线性。条件指数如有个别维度值大于30，也说明有严重共线性! 第八个表格是 关于残差的描述统计量 第九个表格是 残差的正态性诊断
多元回归
虚拟变量
前面几节所讨论的回归模型中，因变量和自变量都是可以直接用数字计量的，即可以获得其实际观测值(如收入、支出、产量、国内生产总值等)，这类变量称作数值型变量。然而，在实际问题的研究中，经常会碰到一些非数值型的变量，如性别、民族、职业、文化程度、地区、正常年份与干旱年份、改革前与改革后等定性变量。
在回归分析中，对一些自变量是定性变量的先作数量化处理，处理的方法是引进只取“0”和“1”两个值的0−1型虚拟(dummy)自变量。当某一属性出现时，虚拟变量取值为“1”，否则取值为“0”。例如，令“1”表示改革开放以后的时期，“0”则表示改革开放以前的时期。再如，用“l”表示某人是男性，“0”则表示某人是女性。虚拟变量也称为哑变量。需要指出的是，虽然虚拟变量取某一数值，但这一数值没有任何数量大小的意义，它仅仅用来说明观察单位的性质和属性。
课上实列：
建立虚拟变量DU。设置逻辑运算，如果AREA==1时，DU=1，否则DU=0.
结果：
逻辑回归
称为logistic模型(逻辑回归模型)。
我们的逻辑回归模型得到的只是关于P{Y=1|x}的预测。
但是，我们可以根据模型给出的Y=1的概率(可能性)的大小来判断预测Y的取值。 一般，以0.5为界限，预测p大于0.5时，我们判断此时Y更可能为1，否则认为Y=0。 如果该p值小于给定的显著性水平(如=0.05)，则拒绝因变量的观测值与模型预测值不存在差异的零假设，表明模型的预测值与观测值存在显著差异。如果值大于，我们没有充分的理由拒绝零假设，表明在可接受的水平上模型的估计拟合了数据
课上实例：
将因变量放入dependent栏，自变量放入covariates栏中 可以把几个变量的乘积作为自变量引入模型作为交互影响项
线性回归一样，我们可以通过next按钮把自变量分成不同的组块，使不同的组块按顺序以不同的方式分步进入模型
Classification plots:制作分类图，通过比较因变量的观测值与预测值的关系，反映回归模型的拟合效果。
Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit: H-L检验。
Casewise listing of residuals:显示个案的残差值(显示标准化残差超过两倍标准方差的个案或显示所有个案)
Correlations of estimates:输出模型中各参数估计的相关矩阵。
Iteration history:输出最大似然估计迭代过程中的系数以及log似然值。 CI for exp(B):输出exp(beta)的置信区间，默认置信度为95% 在save选项中，我们可以选择需要保存的数据文件中的统计量。包括残差值、个案影响度统计量、预测概率值等等
结果：
第一部分有两个表格，第一个表格说明所有个案(28个)都被选入作为回归分析的个案。
第二个表格说明初始的因变量值(0，1)已经转换为逻辑回归分析中常用的0、1数值。
(2)第二部分(Block 0)输出结果有4个表格。(组块0里只有常数项，没有自变量)
(3)Omnibus Tests of Model Coefficients表格列出了模型系数的Omnibus Tests结果。
(4)Model Summary表给出了-2 对数似然值、Cox和Snell的R2以及Nagelkerke的R2检验统计结果。
(5)Hosmer and Lemeshow Test P值大于0.05，说明模型有一定的解释能力 (6)Classification Table分类表说明第一次迭代结果的拟合效果，从该表格可以看出对于y=0，有86.7%的准确性;对于y=1，有76.9%准确性，因此对于所有个案总共有82.1%的准确性。
(7)Variables in the Equation表格列出了Step 1中各个变量对应的系数，以及该变量对应的Wald 统计量值和它对应的相伴概率。从该表格中可以看出x3相伴概率最小，Wald统计量最大，可见该变量在模型中很重要。B是回归系数的估计值 Wald系数的wald检验
Exp(beta)的估计值以及区间估计
(8)Correlation Matrix表格列出了常数Constant、系数之间的相关矩阵。常数与x2之间的相关性最大，x1和x3之间的相关性最小。
(9)图7-26所示是观测值和预测概率分布图。该图以0和1为符号，每四个符号代表一个个案。横坐标是个案属于1的录属度，这里称为预测概率(Predicted Probability)。纵坐标是个案分布频数，反映个案的分布。
(10)逻辑回归的最后一个输出表格是Casewise List，列出了残差大于2的个案。
第二篇：SPSS学习总结
学习SPSS感想
以前学统计学的时候就听老师讲过SPSS有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为SPSS很神秘。通过这个学期周老师的课让我对此清楚了许多，也学到了SPSS强大的统计功能，更加让我明白了SPSS与Excel的区别。
SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。
在学习SPSS期间，我主要遇到的问题是后面几章，SPSS的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。
在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。
在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等 。在学习回归分析的过程中，对DW可检验的含义不理解，不记得对应的DW表示的残差序列的相关性。对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。
学习聚类分析中，变量的选择分不清，无关变量有时会引起严重的错分，应当只引入在不同类间有显著差别的变量，尽量只使用相同类型的变量进行分析 。 分类数不明确，从实用角度讲，2~8 类比较合适。掌握了K-means Cluster 分析，样本量大于100时有必要考虑，只能使用连续性变量。
学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解释性。
学习了SPSS后，我不禁想到了SPSS与Excel的区别，这一点是针对像我这样开始只懂得用EXCEL的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一些可以互补的地方。但是SPSS又比Excel更加强大：
一、图型的表现力是SPSS的主要优点之一
应该说，Excel的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，SPSS就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。
二、通过SPSS检验方差齐性和数据分布
假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即
1.样本方差齐性
2.样本总体呈正态分布
在Excel中，提供了F检验来检验方差齐性问题，也就是可以先通过F检验确定方差齐性与否来选择下一步用哪个T检验或方差检验分析工具。但只要数据多于二组则无从下手;通过描述统计大约能从峰度和偏度来了解样本的分布实际工作中，只要分布单峰且近似对称分布，也可应用，但要具体确定样本的分布也有难度。这二个问题在SPSS就可以解决
最后，在感叹它的方便与快捷的同时，对软件开发人员的智慧到了肃然起敬的地步。一直觉得计算机语言是最难的一门外语。虽然本科时曾经对这种逻辑性很强的东西很感兴趣，并在编程课上取得不错的成绩，但一直觉得这似乎不是我能掌控的东西。SPSS的神奇之处在于，它省去了使用者巨大的计算量，并提高准确性。它开发了开发者的智慧，却弱化了使用者的大脑。
第三篇：SPSS学习心得（大全）
社会调查课程学习心得
大四的时候，学过spss相关课程，初步了解到它有非常强大的统计功能，对我们的学习、工作都会有很大的帮助，所以一直想学好这门课程。通过这个学期颜老师的课，让我了解了许多，也学到了SPSS一些强大的功能，相信这对我以后，会有一定的帮助，至少等以后需要用，要再学习的时候，不至于太陌生。
平时，我们用的较多的数据分析软件是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算机相关系数等，但是这些操作都需要自己一步一步进行手动操作，而在使用spss软件对数据进行整理时，只需要对软件某选项内设置变量条件，系统便会自动的进行整理。而且，在学习与应用SPSS过程中，我了解到应用SPSS软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分在软件内的对话框操作完成，都无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面，SPSS软件的应用可以使我们节省大量时间，而且软件操作比较容易上手。
另外在与SPSS的接触中，我逐渐了解到SPSS软件的强大与方便。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、方差分析、多元回归、因子分析等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是非常好的。虽然，这些方法大部分我还是不会使用，能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种，但是这种简单便捷的操作让我对SPSS的兴趣却是越来越浓。
但在学习SPSS期间，也遇到了一些问题，主要是后面几章，SPSS的方差分析、线性回归分析、因子分析等。
在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。
在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等 。在学习回归分析的过程中，对DW可检验的含义不理解，不记得对应的DW表示的残差序列的相关性。对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。
学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解释性等。此外，由于我们所学专业并非必须拥有计算机，导致我们平时能够练习的机会比较少，造成了掌握不牢固，前学后忘现象比较严重。这些问题，也许会随着对spss应用的深入，经验慢慢的积累，而得到解决。很希望能够把SPSS的应用熟练操作，并且能把它变为自己的一种本能，使自己在今后的工作与学习中，可以轻松运用。
在感慨它的方便与便捷的同时，不得不佩服软件开发者，智商实在是太高了。同时，也感谢颜老师能够对着一脸茫然的我们，耐心讲课，虽然可能没有达到老师授课的预期效果，但我们也绝不是一无所获的!此外，关于同学们说多让学生授课的提议，我觉得也挺好的，这样可以督促大家在课后多下功夫，至少自己授课的那个部分会掌握较好!
第四篇：SPSS软件学习心得
误差理论数据处理分析
常见的统计软件有SAS,SPSS,MINITAB,EXCEL等。这些统计软件的功能大同小异，各有所侧重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企业，各类院校及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好，功能强大，易学，易用，包含了几乎全部尖端的统计方法，具备完善的数据定义，操作管理和开放的数据接口以及灵活美观的统计图表制作。作为专业的统计软件，SPSS感觉比EXCEL更丰富，也更准确。
从表1中分析，抗拉强度的极小值为67.89，极大值为80.36，均值标准误差为0.86948，标准差为3,47793，方差为12.096。屈服强度的极小值为47.14，极大值为8.227。
表
2从表2中分析，回归平方和为176.469，自由度为1，均值方差,176.469，显著性为
497.056，残差平方和为4.970，自由度为14，均值方差为0.355。
表
3从表3从分析，常数量B为12.514，非标准化系数的标准误差为2.719，T值为4.602。标准系数使用版为0.986，T值为22.自变量的B值为1.196，非标准化系数的标准误差为0.054，295。
表
4图
1从散点图可以看出，抗拉强度Y与屈服强度X大致呈线性关系。人们假设Y与X之间的内在关系是一条直线，这些点与直线的偏离是实验过程中其他一些随机因素的影响而引起的。
心得体会
在学习SPSS中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用SPSS时，就得按部就班地按照先定义变量，测调度，在录入(导入数据)，再分析。分析并不是整个流程。
在大二快结束的学习过程中参加了SPSS的课程学习，尽管我只是大略地学习，泛泛地接触这门课程，但是对这门课的兴趣很浓。参与这次实践的经历深刻改变了我对这门课的认识。我越发感到我需要这门课程，我必须掌握这门统计技术，分析方法。这就是社会的需求，学校的标准，也是个人发展得需要。
虽然只有几周的学习时间，但我已经对该课程有了更多的了解，十分感谢黄璟老师讲解的这门课，提供了这个平台。理论加实践，为不同基础的学生提供了好的学习环境。我认为开设很有必要，应当成为重点。
现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具(清洗、集成、转换、消减)进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。
对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法;有完善的数据定义、操作和管理功能;方便地生成各种统计图形和统计表格;使用方式简单，有完备的联机帮助功能;软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。
这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。 R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。
常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。最后，这门课程就学完了，学到了很，还有很多不懂。本课程需要很好的统计和概率论的基础，要不，很难听懂或者简直听不懂。同时，老师很少强求我们及时做作业，以至于我们知识掌握不牢固，前学后忘现象严重。有时候觉得老师讲得过深，我们根本无法接受。希望老师以后讲授本课程时把难度降低一点，多给学生练习的机会。我希望在考试之前把学懂的知识巩固，把不懂得尽量弄懂，但愿以后在工作中能轻松运用。
第五篇：SPSS软件学习心得（模版）
SPSS软件学习心得
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，名称是“统计产品与服务解决方案”软件。 SPSS软件的统计分析步骤：
(1) 读入数据文件，或直接建立SPSS数据文件，或调用其它类型的数据文件，
如：Excel、纯文本文件等;
(2) 调用统计分析程式或模板;
(3) 选择变量，设定参数并运行;
(4) 查看统计分析输出结果。
SPSS的主要功能分为两个方面：一个是对数据文件的建立和管理;另一个是提供了各种统计分析方法。对数据文件的建立和管理主要通过Data菜单和Transform菜单实现，可以对数据进行修改编辑、查找、排序、合并、分割、抽样、加权、重新编码、编秩、设定种子数及计算或转换新的变量等多种功能;提供各种统计分析方法则是通过Analyze菜单实现.可以对数据集进行一般统计分析，如描述性统计、探索性分析、t检验、单因素和多因素方差分析、协方差分析、四格表和列联表卡方检验、相关分析、线性回归分析、非参数检验、生存分析等。
特点：不需编程，完全采用菜单和对话框的操作方式，绝大多数操作过程仅靠鼠标点击即可完成，简便易学，易于操作;具备完备的统计图表制作功能，能绘制精美的统计图表，并可以极其方便地对其编辑和修饰。
应用例子：如为了科学合理的评估和开发利用河北省土壤中水分，并在不同地区因地制宜的采取相应措施，选定了干旱指数、土壤质地和植被等指数，用层次分析法，计算出每个指标的权重，利用SPSS统计软件，对河北省土壤水资源进行分类，细分为了8类，实现了有效合理地利用土壤水分。