用SPSS做数据分析？先弄懂SPSS的基础知识吧
1、SPSS数据分析的流程http://www.36dsj.com/wp-content/uploads/2014/11/1719.jpg2、SPSS特性：http://www.36dsj.com/wp-content/uploads/2014/11/1820.jpg3、数据的编辑常量[*]数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；
[*]字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号；
[*]日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数进行转换；
变量
[*]变量名长度不能超过8；
[*]三种基本的类型：数值、字符和日期；
[*]可以在variable view界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式；
变量的测试方式
[*]Scale：定距变量，如：身高、体重等；
[*]Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等；
[*]Nominal：定类变量，如：性别、民族等；
操作符与表达式
[*]三种基本的运算：数学、关系和逻辑
[*]数学运算符：+ – * / ** ()
[*]关系运算符：> >= < <= = ~=
[*]逻辑运算符：&(AND) |(OR) ~(NOT)
[*]三种运算对应三种表达式
常用的数据操作命令Data->Sort Cases
Transform->Rank Cases
Transform->Count
Transform->Recode
Transform->Automatic Recode
Transform->Compute
Data->Transpose
Data->Split Files
Data->Merge FilesCompute
[*]数值型：compute num1=value.
[*]字符型：String A(a11).compute a=’hello world’.
[*]日期型：compute data1=date.mdy(month,day, year).
Rocode
[*]recode variable name(old value=new value).
[*]recode variable name(old value=new value) into new variable name.
[*]字符型变量使用auto recode
Split file
[*]有的时候需要对变量做些分组的分析，但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令；
[*]例如使用 Descriptives 做描述性分析，如果想分年龄做分析，这样就可以用年龄变量做为分组变量；
[*]可以看到这里的Split其实是分组，而不是拆分文件；
analyze all case分析所有的样本，不产生分组；
compare groups产生对比分析组；
output by groups分组输入分析结果；Merge File
[*]add cases 合并变量相同，但是case不同的文件；
[*]add variables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集；
数据的分类汇总
[*]使用Aggregate命令
[*]指定分类变量对观测量进行分组，对每组观测量的各变量求描述统计量；
检查重复的数据
[*]使用identify duplicate cases
数据的加权
[*]使用weight case
选取一定的case进行分析
[*]使用select cases：在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令；
常用的数学函
[*]取绝对值：abs（数字型表达式）
[*]求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用，如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样；
[*]四舍五入函数：rnd（数字型表达式）
[*]开方函数：sqrt（数字型表达式）
四、基本的统计分析SPSS统计分析概述：
[*]针对不同类型的数据选取不同的分析方法，正确的分析方法是得到正确结果的关键；
[*]spss提供数字分析和图形分析两种分析形式；
[*]高级分析之前一般都需要做描述性统计分析，把握数据的规律对分析解释数据有很好的引导和帮助作用；
Descriptive Statistics– Frequencies：频数分析
– Descriptives：描述统计
– Explore：探索分析
– Crosstabs：列联表分析
– Ratio:比率分析Descriptives– 可以对变量进行标准化；Explore– Explore是对连续性变量进行探索性分析最有效的工具；
– 考察数据的奇异性和分布特征；
– 箱盒图、茎叶图、正态检验图及方差齐次性检验； Crosstabs– 数据类型要求为分类变量；
– 二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系；
– 可以做卡方检验，来分析行列变量之间是否存在相关性；分类变量统计描述常用指标– 统计量：• 频数、频率、累计频数、累计频率、众数• 比：任意两个变量之比性别比，货物/销售人员比构成比：部分占总体的比例• 率：事件的发生强度– 图形：• 条图、饼图Spss操作– 单个变量的分析• Analyze…Descriptive Statistics…Frequcencies– 多个变量的分析• Analyze…Descriptive Statistics…Crosstabs– 条图• Graph…(interactive…)bar– 饼图• Graph…(interactive…)pie连续变量的描述指标– 频数表Frequency• 直观的方法：分布类型分布特征– 集中趋势Central tendency• 均数mean 中位数median 众数mode– 离散趋势Dispersion tendency• 全距Range• 方差Variance 标准差std.deviation如何计算各个描述统计量– Analyze->Descriptive Statistics->Frequcencies…– Analyze->Descriptive Statistics->Descriptives…– Analyze->compare means->means…• 如何用图形描述连续变量– Graph…Interactive…Histogram• 如何应用Explore对连续变量进行探索性分析– Analyze->Descriptive Statistics->Explore…Basic Tables过程：对分类/定量资料进行各种复杂格式的描述；• General Tables过程：在同一张表格内同时对分类资料、连续资料和多选题数据进行汇总功能非常强大，但使用上相对复杂；• Custom Tables过程：含有表格预览窗口，并可在制表过程中控制结果；• Multiple Response Sets/Tables过程：专门为多选题数据设计的制表过程；• Tables of Frequencies过程：在同一张表格中对多个分类变量同时输出频数表；作者：@数据挖掘与数据分析，大家可以微博关注他。
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