最简单的spss分析 spss最简单的数据分析

用spss分析数据的具体操作如下：

最简单的spss分析 spss最简单的数据分析

1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：

2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：

3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：

4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：

5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：

亲，您好。第一步，在spss中点击左上角的文件选项，然后选择打开，单击数据选项。第二步，在上方的分析菜单中找到描述统计，然后选择探索选项。第三步，在探索对话框中因变量列表和因子列表分别进行填入，然后可以在右侧菜单中进行设置。第四步，这里我们选择统计菜单，在探索统计菜单中勾选描述统计，设置置信区间之后单击继续，然后确定进行查看。第五步，在弹出的spss查看器中，我们可以看到数据的描述统计【摘要】

spss怎么统计数据【提问】

亲，您好。第一步，在spss中点击左上角的文件选项，然后选择打开，单击数据选项。第二步，在上方的分析菜单中找到描述统计，然后选择探索选项。第三步，在探索对话框中因变量列表和因子列表分别进行填入，然后可以在右侧菜单中进行设置。第四步，这里我们选择统计菜单，在探索统计菜单中勾选描述统计，设置置信区间之后单击继续，然后确定进行查看。第五步，在弹出的spss查看器中，我们可以看到数据的描述统计【回答】

录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。

描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。

先选择analyze，---再选descriptive

打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。

你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。

我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~

可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。

淘宝搜索店铺：硕博良师益友

您还在为数据分析困扰吗？自己埋头苦干，多日毫无进展怎么办？导师要的急，没有时间学怎么办？自己做的不专业，领导不满意怎么办？怎么办？？

请来硕博良师益友，身边的实力专家为您答疑、解惑！

硕博良师益友工作室由多位统计学、数据挖掘方向研究生创业，同时本工作室有多位实力分析师加盟，质量可保障！擅长Spss、Stata、R、Excel、Eviews、SAS、stata、Matlab、Amos、python等统计、数据分析工具，有大量数据分析实战经验，例如描述性统计分析、正态性检验、t检验，卡方检验、方差分析、相关分析、典型相关分析、线性回归、logistic回归，因子分析、主成分分析、聚类分析等，掌握主流的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、决策树、神经网络等。

服务介绍：提供专业数据分析服务，利用Spss、Stata、R、Excel、Eviews、SAS、stata、Matlab、Amos、python等统计、数据分析工具，开展数据处理、数据分析、论文实证分析、图表展示、数学建模、统计建模、计量建模、报告撰写等工作。

团队介绍：本团队由国家重点985院校的概率论与数理统计类、计量经济学类、金融类、理工类、心理类、医学类等副教授、硕士生、博士生组成，均具有多年数据分析实战经验。

服 服务对象：正在被论文数据分析困扰的博士、硕士研究生、本科生；ssci/cssci等实证分析以及文字分析；企业问卷，财务数据测算分析。

服务专业：统计学、计量经济学、金融学、管理学、医学、心理学、教育学等。

定价：根据工作量、软件、方法、是否紧急等评定劳务价格，具体价格需要和我们的数据分析师协商。宝贝上的标价，只是基础价格，为方便拍价。

首先要看你的变量是怎么定义的，如果定义变量时，把工作设为一个变量，那么他有4个变量值，在做的时候就是 qiannyboy所说的分割数据……

如果分别按工作定义了四个变量，直接做个描述性的统计就行了

想用spss分析数据，先设定好数据分析的内容，根据环保内容15大项可以把你要分析的数据一一输入其中，然后经过大数据分析就可以得到你想要的结论。

用spss做调查问卷分析不难，只要学会操作，就很简单，调查问卷推荐使用问卷星，问卷星，是一个强大易用的在线问卷调查平台，丰富的题型和多样的功能帮助各行从业者，高效完成其问卷调查的工作。此外，还可以创建在线考试、报名表单、在线测评和360度员工评估、在线投票等丰富应用。

如何分析问卷?

在进行数据分析之前，首先要清楚怎么做数据分析，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。数据分析的核心是要有数据分析思维。

1 数据分析思维

首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三步曲：数据类型的识别、研究方法的选择、研究注意事项

1）数据类型的识别

数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据

定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

2）研究方法的选择

数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。

第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。具体可参考“分析方法选择”

第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。

3）研究注意事项

深入分析的前提是要对每种分析方法有充分的了解，知道什么数据用什么方法分析。在此基础之上，才是结合自己的问卷，有条理有逻辑的设计分析思路进行分析。

2 分析思路模板

基本的分析方法了解了，就可以开始进行分析了。先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心，然后再对照着框架进行分析即可。

这里举例几个常见的问卷分析思路模板，大致的分析方法都是相同的，大家可以根据自己的数据进行适当调整。

3 结果输出与解读

理论知识掌握是一回事，实际情况又是一回事，有时候得出结果却看不懂含义，或者得出与预想不一致的数据。那么就需要更进一步的学习，具体每个研究方法具体的内容，直接使用SPSSAU的智能分析即可，当然也建议参阅每个方法对应的帮助手册，里面会有更详细的说明和例子，注意事项等。

SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件。

那么，你们知道在使用spss分析数据通常有哪几个步骤吗？一般整体是分为4个步骤的：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。具体是怎么样的呢？一起来看看吧！

步骤如下：

1、我们在打开SPSS软件后会出现两个界面，如下图；

图1：是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）。

图2：是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。

2、我们进行导入数据；在数据处理区左上方选择【文件】；找到【导入数据】，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。

3、点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击【打开】，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击【确定】。

4、稍等片刻，等待数据加载完成。

图1：为数据视图。

图2：为变量视图。（可查看各变量类型是否正确，并按需求做修改，此处示例无需修改）

5、数据处理及分析：

（1）、对数据的处理操作可在【数据】和【转换】中实现；统计分析都在【分析】中（红框中为常用项）；若需画图，在【图形】中的【图标构建器】。

（2）、在处理前最好明确自己的分析目标，如我只想知道：示例数据中，影片排名与影片评分的相关关系。（可参照图片，查看相关系数和散点图）（注：处理时尽量不要对原始数据做更改，可以新建一列）

（3）、接着，我们在【双变量相关性】中进行设置，然后，点击【确定】的按钮。

（4）、这时候，我们可以看到相关性的相关数据。

（5）、下面，我们找打【图形】，在子菜单中，我们找到【图标构建器】进行点击。

（6）、最后，我们进行相关设置即可。

好了，这就是关于spss数据分析的完整步骤了，你们学会了吗？今天就到这里，下期再见吧！

本篇文章使用以下硬件型号：联想小新Air15；系统版本：win10；软件版本：spss21版本。

spss数据分析的五种方法如下：

1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。

统计建模：

Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。

在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。

对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。

这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。

可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

spss主成分分析法详细步骤：

1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：

2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示：

3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示：

4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示：

5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如图5所示：

6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示：

7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示：

扩展资料：

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。

单因素方差分析步骤，举个例子进行说明：

分析三个行业之间的服务质量是否有差异，以“行业”作为自变量，以“投诉次数”作为因变量进行单因素方差分析，结果如下：

从上表中可以看出，零售业的均值为49.929，标准差为9.068；旅游业的均值为28，标准差为4.315；航空公司的标准差为34.333，标准差为7.451。从中可以看出三者之间有差异，并且零售业投诉次数相对多一些，以及单因素方差模型的F值为34.244，P值远小于0.05，具有显著性差异，也说明了三者之间存在显著性差异。也可以用图示化方法进行描述三者的均值对比：

从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。

事后多重比较

利用SPSSAU事后多重比较中的LSD法（使用最为广泛，检验效能高，对比组别较少）进行两两比较，结果如下：

“零售业”，“旅游业”以及“航空公司”之间两两比较，一共有三组比较，分别为“零售业”和“旅游业”、“零售业”和“航空公司”以及“旅游业”和“航空公司”最后发现三组的p值均小于0.05，所以三个行业两两之间均具有显著性差异。