大学spss期末复习资料整理 含部分公式new

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1、第一章1.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，其最初为StatisticalPackagefortheSocialSciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。2.SPSS系统运行管理方式（SPSS的几种基本运行方式）有：（1）完全窗口菜单运行方式（2）程序运行管理方式（3）混合运行管理方式3.SPSS的界面提供的五个窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。第二章1.SPSS的文件类型：语法文件（*.sps）、数据文件（*.sav）、结果输出文件（*.spv）。2.SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案

2、（Case）,每一个数据代表个体的属性，即变量（Variable）。3.SPSS变量名的命名规则：1）必须以英文字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）；2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等；3）SPSS13及以后版本支持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英文字符，或者32个中文字符；4）SPSS变量名不区分大小写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。4.变量度量类型：定量（个数、高度、温度等）、定序（“十分重要”、“重要”、“一般”、“

3、不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。5.列和宽度的区别：变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输入的字符串的长度；列：设定该变量数据视图中列的宽度。6.变量的值标签：即对数值含义的解释。例如：值标签12男女7.默认的缺失值类型：数值型类型（.）、字符串类型（空格）。8.数据文件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括一对一合并和一对多合并。9.SPSS用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。10.在合并数据文件之前，所有需要合并的数据文

4、件必须预先按照关键变量进行升序排列。否则，合并文件程序将失败。11.（选择题）一对一合并变量时，两个文件都要提供个案；一对多合并时，活动的和非活动的文件都可以作为关键字。第三章1.可是离散化的作用以及两类方法作用：可视离散化用于为定量变量创建分类变量，从而实现连续变量的离散化。在统计分析中，有时候需要了解总体的大致分布状况，而不需要了解属性的具体信息。两类方法：直接输入分割点和根据条件自动生成分割点。2.数据缺失的可能原因，缺失值的定义以及如何处理缺失值？1）原因：在数据收集阶段，收集者没有收集到相应数据；应答着拒绝回答该问题，比如该问题涉及

5、个人隐私；该问题对该应答者不适用，比如该问题是针对女性的，而应答者为男性。2）定义：缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。3）如何处理：首先应该想到重新回到数据收集阶段尽量收集到该数据，如果实在收集不到该数据，再考虑怎么处理缺失值，如果缺失数据不影响到具体的统计分析，则不对缺失值作任何处理（即缺失数据还是作为缺失数据处理），如果缺失数据影响到了具体的统计分析，则必须考虑采取适当方法来填补缺失数据。3.SPSS提供的填补缺失值的方法有哪些？（作简要说明）1）序列均

6、值为取整列数据的均值；2）临近点均值为去该缺失值临近的几个点的均值，具体几个点由附近点的跨度来设定；3）临近点的中位数为取该缺失值邻近的几个点的中位数，具体几个点由附近点的跨度来设定；4）线性插值法应用线性插值法填补缺失值。用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值；5）点处的线性趋势法应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值。4.什么叫数据校验，作用是什么？数据校验即查找错误数据或者不一致数据的过程。作用：如果数据没有收集到则尽量想办法补全；

7、如果是录入错误则重新录入；如果数据确实错误，则可将这些数据设置成缺失值（即丢弃这些数据不进行分析）。55.在选择个案If对话框中，构建选择“‘男性1’、‘黑种人2’、‘东北地区1’”的表达式：性别=1&种族=2&地区=1第四章1.统计分析的目的，描述性统计分析方法与推断性统计分析方法有什么不同？目的：是研究观察对象总体的特点。区别：描述性统计分析方法是指应用分类、制表、图形以及概括性数据指标（如均值、方差）来概括数据分布特征的方法。儿推断性统计分析方法则是通过随机抽样，应用统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法。2.描述数据特

8、征的统计量的两大类：一类表示数据的中心位置，另一类表示数据的离散程度。3.比较均值、中位数、众数的区别与联系。均值：用于数值型的数据，不能用于定类、定序型数据；易受