spss教程

 

介于近来太多人问我SPSS,特别做了以下整理(悄悄地告诉你,就是我不想一次次现场教学了),只涉及最基础的SPSS分析,望有所帮助。


1、安装

链接:https://pan.baidu.com/s/1TYQSh0PsBA_y-nDKmWpg2w  提取码:x0oa

或者找我要u盘。

另附教程,链接:https://pan.baidu.com/s/1kqAQ3RWndnGMJIq1Emrouw  提取码:6xds


安装完成后,将crack.rar解压,把文件内lservrc移动到SPSS安装目录,(即用替换相关文件的方式来破解程序),完成后就可以开始SPSS之旅了。


2、数据导入

先把实验数据转换到表格。

以txt文本导入为例,excel内部点打开,找到你要的txt所在文件夹,将文件类型改成所有文件,打开,根据txt内容把各列分割开即可。

接着在excel上进行数据整理,将因变量列成一列,把不同自变量分开。

对数据进行一定筛选,删除异常值。

将所有的汉字替换为数字,如将男替换为1,将不同处理也用1234表述。

打开SPSS,文件-导入数据-excel。

注意,打开excel后,在工作表行选中你要的sheet,一般默认sheet1。


3、数据探索

对数据进行描述性统计,以求得数据的基础信息。

以探索为例。

分析-描述统计-探索,在图选项框上“含检验的正态图”做正态检验,(当然,正态检验可以直接用K-S检验,具体操作为分析-非参数检验-旧对话框-单样本K-S),以判断使用何种方法做差异检验,如显著性<0.05,则代表不成正态分布,使用非参数检验;反之,使用参数检验。观察Q-Q图,若数据整体呈直线,但因为首尾部分参差不齐,可以具体分析形成原因,再按比例做数据筛选(可以回到分析-描述统计-频率-统计观察),使得数据呈现正态分布。


4、数据分析


在分析之前,最重要的是提一个好问题,即弄清你要研究什么?


4.1、数据正态分布,参数检验(分析-比较平均值)

以下举例数据可能存在问题,望忽略,看大致步骤。

4.1.1、单样本t检验

探讨的是x是否来源于总体,即x和正常值是否存在差异。

举例,如图,被试1的反应时间是否异于常人?那么这个时候就可以用单样本t检验。

点击分析-比较平均值-单样本t检验

如果已知正常人的反应时间平均值为700,那么我们就在检测值上输入700,点确定,SPSS就会自动计算并分析700。

再看sig.(双尾)判断显著性水平,如果<0.05,则说明存在差异,即被试1不是普通人,反之,被试1很正常。

注:就是n>30,它也依旧可以用t检验,我们所说的z检验只是特殊的t检验而已。


4.1.2、配对样本t检验

探讨的是对同一被试/相匹配的一对被试经处理后是否相同,比如说想探讨你吃药前和吃药后,是不是一样疯癫。

举例。

点击分析-比较平均值-成对样本t检验

具体分析同上


4.1.3、独立样本t检验

使用前,注意将数据各个变量分别整理成一列,如性别一列,职业一列,成绩一列。

探讨的是俩样本间是否存在差异。比如男女间在x上是否有差异,南北方在x上是否有差异。敲重点,只能是两样本,如果性别除了男女还多出个中性,就要用单因素方差分析了,因为已经是三个独立样本了。

举例,男女在反应时上是否存在差异呢?

点击分析-比较平均值-独立样本t检验,得到下图。

在莱文方差等同性检验中,判断方差是否齐性,看对应显著性,为0.016<0.05,即说明不齐性。这个时候我们就要看第二行数据,即不假定齐方差行。如果>,则说明齐方差,就按照等方差来。再看sig.(双尾)判断显著性水平,如果<0.05,则说明存在差异,即男女在反应时上有所不同。


4.1.4、单因素方差分析

探讨一个自变量(学历)的不同水平(大一、大二、大三)对因变量是否有影响。

举例,不同刺激类型(1、2、3、4)在反应时上是否有差异?

点击分析-比较平均值-单因素ANOVA检验,

看显著性,同上,发现有差异。那问题来了,具体是怎样的差异?进行多重比较,即看下一个表格,关注显著性一列,找<0.05的值,对应纵横列,可得,1-2;2-3有差异。

注:如果方差分析得到的显著性>0.05,就说明自变量不影响因变量就没有必要看多重比较了。


4.1.5、多因素方差分析

可是我的研究,不只是一个变量在变啊,我想看多个变量对因变量有什么影响,怎么办?一个个做单因素方差分析吗?但如果这些变量互相之间影响怎么办?

这就是多因素的好处,它探讨的是多自变量(学历、性别……)对因变量是否有影响。

举例,男女和刺激类型怎样影响反应时间?

点击分析-一般线性模型-单变量

得到图,然后看显著性,发现只有刺激类型项有差异,且刺激类型和性别无交互作用(刺激类型*男女项0.363>0.05,即性别不会影响到刺激类型的效应)。具体再看多重比较,同上。


4.2非正态分布,非参数检验

具体和4.1类似,点击分析-非参数检验-旧对话框

两个独立样本检验类似于的独立样本t检验,k个独立样本检验类似单因素方差分析

两个相关样本检验类似于的配对样本t检验,k个相关样本检验类似于多次处理同一样本,看不同处理的差异。


5、以上只是非常入门的教程,笔者也只是初学者,水平有限,抖胆整理,如有错误,望指出。


最后提一嘴,重要的不是SPSS这个工具,而是统计。

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