SPSS數據分析

一、數據清洗

數據清洗是數據分析中極其重要的一步，其目的是剔除異常值、缺失值、重複值以及不符合規定的數據。以下是一個數據清洗示例：

*載入數據.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*刪除缺失值.
DELETE VARIABLES=id1 id2 IF (MISSING(id1) OR MISSING(id2)).
*刪除重複值.
SORT CASES BY id1 id2.
MATCH FILES /FILE=* /BY id1 id2 /FIRST=id3 /LAST=id3.
DELETE DUPLICATE /ALL.
*標準化數據.
COMPUTE id3_stand=ZSCORE(id3).
EXECUTE.

在這個示例中，我們使用GET FILE命令將數據集導入SPSS環境中，然後使用DELETE VARIABLES命令刪除缺失值。接著使用SORT CASES和MATCH FILES命令刪除重複值。最後，使用ZSCORE命令將數據標準化。

二、數據描述

數據描述是對數據進行統計分析的一步。統計描述可用於匯總數據，包括均值和標準差等統計量，以及頻率分布和百分比等。示例：

*載入數據.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*描述性統計.
DESCRIPTIVES VARIABLES=id1 id2 id3
 /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX SKEWNESS KURTOSIS.
*頻數分布統計.
FREQUENCIES VARIABLES=id1 id2 id3
 /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

在這個示例中，我們使用DESCRIPTIVES命令計算均值、標準差和偏度等統計量。然後，使用FREQUENCIES命令計算頻率分布和百分比。

三、數據分析

數據分析是將數據轉化為有用的信息的過程。以下是幾個常見的數據分析示例：

1、t檢驗

t檢驗是用於比較兩個群體均值的統計方法。以下是一個t檢驗示例：

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

在這個示例中，我們使用T-TEST命令比較兩個群體id2=0和id2=1在id3上的均值差異。

2、方差分析

方差分析可以用於比較兩個或多個群體之間的均值差異。以下是一個方差分析示例：

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

在這個示例中，我們使用ONEWAY命令比較id2=0和id2=1兩個群體在id1上的均值差異。

3、回歸分析

回歸分析是一種分析變數之間關係的方法。以下是一個回歸分析示例：

*載入數據.
GET FILE='D:\data\example.sav'.
*回歸分析.
REGRESSION
 /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
 /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
 /NOORIGIN /DEPENDENT id3
 /METHOD=ENTER id1 id2.

在這個示例中，我們使用REGRESSION命令將id1和id2作為自變數，將id3作為因變數進行回歸分析，以了解其之間的關係。