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spss是什么软件？spss是用来做什么的？
类别：&&大小：481.10MB语言：简体中文&&授权：免费软件
很多人看到有人在用spss，好奇spss是什么软件？spss是用来做什么的？spss是一个非常好用的统计分析软件，spss用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务软件哦，下面小编就来详细介绍一下吧！spss是什么软件？　　spss用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务。　　SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。　　用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。　　输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。　　SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。　　在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。最新的21.0版采用DAA(Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统)，全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。　　spss是用来做什么的？　　1、新加模块让分析技术变得更容易　　PASW Bootstrapping模块方便分析人员使用Bootstrapping技术　　借助PASW Direct Marketing模块，分析人员可以独立运行一些重要的分析过程　　新产品PASW Statistics Developer可以轻松使用R程序或共享程序　　2、提高运算速度和灵活性　　自动数据准备功能(包含在PASW Data Preparation模块中)，帮助您快速发现、改正数据中的错误或缺失值，并提供便于理解的报告，帮助您决定哪类数据用于分析、提供建议和可视化　　3、分析和报告中增强的功能　　新的非参数检验 (包含在PASW Statistics Base模块中)　　后计算分类，即表格创建后计算表格中的新分类(包含在PASW Custom Tables模块中)　　显著性检验(包含在PASW Custom Tables模块中)　　次SPC图中的规则检查(包含在PASW Statistics Base模块中)　　4、提高性能和可扩展性的新技术　　改进了PASW Statistics中某些算法和过程的性能　　增强的模型窗口，让您能更清晰地理解ADP、二步聚类和非参数检验的结果(包含在 PASW Statistics Base模块中)，以及自动数据准备过程(包含在PASW Data Preparation模块中)　　改进了频数分析、交叉列联表和描述统计(包含在PASW Statistics Base模块中)等常用分析过程的性能总结：以上就是spss的介绍和功能用处，现在大家知道spss是一款什么软件吧，喜欢这款软件的朋友赶快使用起来吧！ & &小编推荐： & & & & & &
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(CooperSW)
(小水妹儿)
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本人用到了spss重要功能总结
一、SPSS篇
（1）用spss剔除异常值
&&&&异常值：一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
一、analyze&&&&descriptive&statistics&&&descriptives&&&&选择变量（列）到右边的框里&&点选save&standardized&values&as&variables&&&选择ok
二、在data里选中select&cases，之后选择if相关，点按钮设置，进入后输入-2&=变量&变量&=2,continue,之后Unselected&casees&are&filtered&或者deleted,然后OK
（2）相关性分析
指标：相关性系数和p值。sig即p值，代表假设检验中的显著性，通常如果sig&0.05，&&
拒绝虚无假设（原假设），接受备择假设，反之则无充分理由拒绝虚无假设
&&&&对于相关分析，通常sig&0.05就是研究者想看到的结果，因为这意味着相关系数有统计&学意义，变量间的确存在相关
a.Spearson相关：计算相关系数并作显著性检验，适用于两列变量都为正态分布的连续&
&&&&&&变量或等间距测度的变量
b.kendall&&tau－b等级相关&计算相关系数并作显著性检验，对数据分布没有严格要求，&
&&适用于检验等级变量之间的关联程度（秩相关）&
c.spearman&等级相关&计算相关系数并做显著性检验，对数据分布没有严格要求，适用
&&于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况。&
&&对于非等间距测度的连续变量，因为分布不明可以使用等级相关分析，也可以使用&
Pearson&相关分析，&
对于完全等级的离散变量，必须使用等级相关分析相关性&
当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知，或原始数据是用等级表示时，宜用&&
Spearman&或Kendall相关&
一般情况下我们都某人数据服从正态分布，采用pearson相关系数
&&&偏相关：偏相关分析要考虑除却分析的变量之外是否有其它变量影响到这两个变量。（譬如，分析身高和短跑成绩的相关性，因为肺活量也影响到了身高和短跑成绩，所以需要剔除这个变量的影响）
&&&距离相关分析：计算个案之间距离相似性和相异性
（1）回归分析
线性回归、非线性回归、分类回归。线性回归的定义：是基于最小二乘法原理产生的古典统计假设下的最优线性无偏估计。是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系的统计学方法。
在统计量选项卡中一般勾选估计、模型拟合度、共线性诊断和DW检验统计量。
一般以容忍度、方差膨胀因子（VIF，容忍度的倒数）作为共线性诊断指标。一般来说，容忍度的值介于0和1之间，如值太小，说明这个自变量与其它自变量间存在共线性问题；VIF值越大，则共线性问题越明显，一般以小于10为判断依据(Neter&et&al.，1985）。DW值用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关现象，DW值的取值介于0和4之间：残差一阶正相关时，DW≈0；残差一阶负相关时，DW≈4；残差独立时，DW≈2。分析结果（如表5.3与表5.4）显示，各变量的VIF都远小于10，DW值也符合要求，说明各个自变量之间不存在共线性问题。
分析结果解释：首先看模型汇总表的R方，这个值位于0和1之间，表示你的方程能解释你的模型的百分之多少，越接近1越好。然后看方差分析表，第一行的回归对应的最后边的P值表征这个方程是不是可信（小于0.05则可信）。然后再看系数表，这个表里的P值会告诉你每个自变量在方程里是否可信，同时表里会展示每个自变量在方程中的系数，有非标准化系数（主要看这个）和标准化系数（你的数据标准化以后算出的系数）。P-P图上的每个空心圆都要尽量穿在那个线上边，圆心越靠近那个线越好。
最小二乘法：
（1）描述统计、频数分析
频率：各个变量值的分布频率及描述性统计量。
描述：均值，标准差，方差，范围，峰度（峰度是用于衡量分布的集中程度或分布曲线的尖峭程度的指标），偏度（偏度是用于衡量分布的不对称程度或偏斜程度的指标）。
探索：因变量列表是将列表中的变量作为探索分析中的目标变量，一般为连续性变量或者是比例变量。因子列表是目标变量的分组变量，对所需分析的目标变量进行分组表示，属性一般为字符型或者是数字型。
P-P图：检验数据服从的分布情况。
Q-Q图：检验数据服从的分布情况。
交叉率：交叉表分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。
比率：计算两个变量相对比的统计量特征。（作除法；直接对比）
P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。
（1）参数与非参数检验
参数检验的使用条件是被检验的样本总体服从正态分布，而非参数检验使用条件自然就是总体不服从或不确定是否服从正态分布。
参数检验parameter&test，对参数、进行的，其运用范围有当已知（如总体为），根据对总体分布的统计参数进行推断。此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种。这类问题往往用参数检验来进行统计推断。它不仅仅能够对总体的进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。
参数检验：
比较常见的单样本非参数检验包括游程检验和单样本K-S检验。
&&&&游程检验：
&&&&它通常用于检测两个不同的观测值出现的次序是否具有随机性。我们选择分析——非参数检验——旧对话框——游程，在主面板的检验变量列表里选入我们的0,1变量列。选项卡里边选择描述性，其他默认。割点可以全选。输出结果看p值就可以了。
单样本K-S检验：
这个就比较重要了。这个检验的目的在于观测样本的分布。只要我们想做相关和回归，那我们就最好用K-S检验来检查一下样本的分布。毕竟pearson相关系数有效的一个重要条件就是样本服从正态分布。
我们选择分析——非参数检验——旧对话框——1样本K-S，在主对话框的检验变量列表里边选入我们想检验分布的变量（比如一群病号的血细胞数），选项卡里勾选描述性和四分位数，其他默认。在检验分布的下边有四个供勾选的框框，这个要注意一下，常规指的就是正态分布，相等则是指均匀分布，勾选你想检验的分布（一般是正态分布）。确定以后就可以看结果了。
&&&&&多个独立非参数检验：
K-W检验：用来判断各样本分别代表的总体是否一致。
&两相关样本非参数检验:
wilcoxon检验:用来检验两个变量的分布是否有差异。
多个相关样本非参数检验：
Friedman检验：用于检验多个相关样本是否来自同一整体，是wilcoxon的扩展。
Kendallw检验：检验样本一致性的好坏。
（1）SPSS做预测
当我们在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！
要知道数据的起点和时间间隔。
PASW&Statistics提供了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
指数平滑法
指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。
为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点：
o&此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？
o&此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
（解释清楚回归分析和相关性分析中的参数检验）
（6）spss做分类
两步聚类、K-均值、系统聚类、决策树、k-近邻
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(最多只允许输入30个字)论文中要用到的SPSS基础分析……给大家讲一下……不会SPSS的伤不起！！！……
再找有没上标为小星星的&&有就可以说明二者有差异，没就没办法了&&你改数据吧&&= =&&上图说明1年和3年、5年的在感情承诺上有明显差异&&我去&&4年的怎么没差异&&= =0&&别的也就这么做&&不重复说了&&&3.相关分析相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存在相关性&&下例为两大变量的相关分析&&&分析&&相关&&双变量
&确定后&&&可见变革型领导行为和组织承诺在0.01水平上显著相关&&上标两颗星&&相关性比较好&&其他维度也是一样的做法&&&&&4.回归分析相关分析只能说明二者的相关性，并不能表明是否是由于A的变化引起B的变化，要想证明因果关系就要用回归分析&&在做回归之前，首先要做一下自变量之间的相关性，如果相关系数超过0.75就不能做回归&&会有比较大的偏差&&这里不说了，不会的看 3.相关分析回归如下&如果你想用ABC变量预测D，就把D放因变量中，ABC放自变量中，方法选择进入&&直接确定，如下图&&上图的结果表明德行垂范和愿景激励被踢出回归方程，因为Sig大于0.05&&所以只有个性化关怀和领导魅力可以显著预测组织承诺&&5.问卷信度和效度信度=分析&&度量&&可靠性分析&&把你同一份量表的题目全部放进去，比如变革型领导量表有26题&&直接确定&&&结果表明Cronbach's值为0.939，量表信度很好&&超过0.7才行&效度分析一般采用结构效度分析，就是因子分析&&分析&&降维&&因子分析&&把你同一量表的题目都放进去&&&点描述&&选KMO***&&&&&再点旋转，选择最大方差法&&&其他都默认，最后确定&&&0.839大于0.5，表示可以进行因子分析&&&&累积解释变异66.974%，比较好&可见上图1-8是一个维度，9-14是一个，15-20是一个，21-26是一个&&表中同一行不能出现2个大于0.5的值&&如果出现，你要么就把该题目踢出问卷，要么就把该题目的答案改得和同一维度中其他题目答案相近&&比如A维度的答案是4,4,4,5,4, 1，你想把第6题也分到A中，就把第6题的答案1改成4&&&&多改几份差距大的问卷，再试试因子分析，看看值的变化就可以知道改的效果怎么样，不好就不要改&&&好啦&&就讲到这里&&应该都会了吧&&其实最重要的还是数据的造假&&不造假真是做不出的&&其实也不是我们想造假&&只能说被试者的随便填写造成了我们数据分析的极大困难&&老师应该也知道的&&= =&&大家就这样改着吧&&我也不是专业的，以上分析只作参考，答辩不过别找我&&= =0&&
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