SPSS数据分析

一、数据清洗

数据清洗是数据分析中极其重要的一步，其目的是剔除异常值、缺失值、重复值以及不符合规定的数据。以下是一个数据清洗示例：

*加载数据.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*删除缺失值.
DELETE VARIABLES=id1 id2 IF (MISSING(id1) OR MISSING(id2)).
*删除重复值.
SORT CASES BY id1 id2.
MATCH FILES /FILE=* /BY id1 id2 /FIRST=id3 /LAST=id3.
DELETE DUPLICATE /ALL.
*标准化数据.
COMPUTE id3_stand=ZSCORE(id3).
EXECUTE.

在这个示例中，我们使用GET FILE命令将数据集导入SPSS环境中，然后使用DELETE VARIABLES命令删除缺失值。接着使用SORT CASES和MATCH FILES命令删除重复值。最后，使用ZSCORE命令将数据标准化。

二、数据描述

数据描述是对数据进行统计分析的一步。统计描述可用于汇总数据，包括均值和标准差等统计量，以及频率分布和百分比等。示例：

*加载数据.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*描述性统计.
DESCRIPTIVES VARIABLES=id1 id2 id3
 /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX SKEWNESS KURTOSIS.
*频数分布统计.
FREQUENCIES VARIABLES=id1 id2 id3
 /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

在这个示例中，我们使用DESCRIPTIVES命令计算均值、标准差和偏度等统计量。然后，使用FREQUENCIES命令计算频率分布和百分比。

三、数据分析

数据分析是将数据转化为有用的信息的过程。以下是几个常见的数据分析示例：

1、t检验

t检验是用于比较两个群体均值的统计方法。以下是一个t检验示例：

*加载数据.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*T检验.
T-TEST GROUPS=id1(1 5) GROUP1=id2(0 5) GROUP2=id2(1 5)
 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=id3
 /CRITERIA=CI(.95).

在这个示例中，我们使用T-TEST命令比较两个群体id2=0和id2=1在id3上的均值差异。

2、方差分析

方差分析可以用于比较两个或多个群体之间的均值差异。以下是一个方差分析示例：

*加载数据.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*方差分析.
ONEWAY id1 BY id2
 /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY
 /MISSING ANALYSIS.

在这个示例中，我们使用ONEWAY命令比较id2=0和id2=1两个群体在id1上的均值差异。

3、回归分析

回归分析是一种分析变量之间关系的方法。以下是一个回归分析示例：

*加载数据.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*回归分析.
REGRESSION
 /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
 /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
 /NOORIGIN /DEPENDENT id3
 /METHOD=ENTER id1 id2.

在这个示例中，我们使用REGRESSION命令将id1和id2作为自变量，将id3作为因变量进行回归分析，以了解其之间的关系。