spss實(shí)習(xí)心得三篇
SPSS，全稱(chēng)是Statistical Product and Service Solutions，即“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱(chēng)。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家收集整理的spss實(shí)習(xí)心得，歡迎大家閱讀。
spss實(shí)習(xí)心得篇1
本科的時(shí)候有概率統(tǒng)計(jì)和數(shù)理分析的基礎(chǔ)，但是從來(lái)沒(méi)有接觸過(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的東西，SPSS也只是聽(tīng)說(shuō)過(guò)，從來(lái)沒(méi)有學(xué)過(guò)。一直以為這一塊兒會(huì)比較難，這學(xué)期最初學(xué)的時(shí)候，因?yàn)闆](méi)有認(rèn)真看老師給的英文教材，課下也沒(méi)有認(rèn)真搜集相關(guān)資料，所以學(xué)起來(lái)有些吃力，總感覺(jué)聽(tīng)起來(lái)一頭霧水。老師說(shuō)最后的考核是通過(guò)提交學(xué)習(xí)報(bào)告，然后我從圖書(shū)館里借了些教材查了些資料，發(fā)現(xiàn)很多問(wèn)題都弄清楚了。結(jié)合軟件和書(shū)上的例子，實(shí)戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)SPSS的功能相當(dāng)強(qiáng)大。最后總結(jié)出這篇報(bào)告，以鞏固所學(xué)。
SPSS，全稱(chēng)是Statistical Product and Service Solutions，即“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱(chēng)，也是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。SPSS具有統(tǒng)計(jì)分析功能強(qiáng)大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理、醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。具體到管理方面，SPSS也是一個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的強(qiáng)大工具。這門(mén)課中也會(huì)用到AMOS軟件。
關(guān)于SPSS的書(shū)，很多都是首先介紹軟件的。這個(gè)軟件易于安裝，我裝的是19.0的，雖然20.0有一些改變和優(yōu)化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來(lái)很方面且容易上手。所以，我學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是卡方檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應(yīng)用價(jià)值、計(jì)算方式、結(jié)果的解釋和表述。
首先是T檢驗(yàn)這一部分。由于參數(shù)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)不牢固，這部分也是最初開(kāi)始接觸應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的東西，學(xué)起來(lái)很多東西拿不準(zhǔn)，比如說(shuō)原假設(shè)默認(rèn)的是什么。結(jié)果出來(lái)后依然分不清楚是接受原假設(shè)還是拒絕原假設(shè)。不過(guò)現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是T檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)應(yīng)用于當(dāng)樣本數(shù)較小時(shí)，且樣本取自正態(tài)總體同時(shí)做兩樣本均數(shù)比較時(shí)，還要求兩樣本的總體方差相等時(shí)，已知一個(gè)總體均數(shù)u，可得到一個(gè)樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)差，樣本來(lái)自正態(tài)或近似正態(tài)總體。T檢驗(yàn)分為單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。其中，單樣本T 檢驗(yàn)是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的T檢驗(yàn)，用于推斷樣本所代表的未知總體
均數(shù)μ與已知的總體均數(shù)uo有無(wú)差別;獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)樣本是否來(lái)自具有相同均值的總體，即比較兩個(gè)樣本的均值是否相同，要求兩個(gè)樣本是相互獨(dú)立的;配對(duì)樣本T檢驗(yàn)中，要正確理解“配對(duì)”的含義，主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異，跟獨(dú)立檢驗(yàn)的區(qū)別就是樣本是否是配對(duì)樣本。這幾個(gè)方法用軟件操作起來(lái)都是相對(duì)簡(jiǎn)單的，關(guān)鍵是分清楚什么時(shí)候用這個(gè)什么時(shí)候用那個(gè)。
然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測(cè)值作為一個(gè)整體，按照變異的不同來(lái)源把觀測(cè)值總變異的平方和以及自由度分解為兩個(gè)或多個(gè)部分，獲得不同變異來(lái)源的均值與誤差均方，通過(guò)比較不同變異來(lái)源的均方與誤差均方，判斷各樣本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學(xué)習(xí)的過(guò)程中出現(xiàn)一些問(wèn)題，就是用SPSS來(lái)操作的時(shí)候分不清觀測(cè)變量和控制變量，如果反了的話會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次，對(duì)Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對(duì)照組，要進(jìn)行的是驗(yàn)證性研究，即計(jì)劃好的某兩個(gè)或幾個(gè)組間(和對(duì)照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進(jìn)行多個(gè)均數(shù)間的兩兩比較，且各組個(gè)案數(shù)相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，對(duì)方差齊性檢驗(yàn)、多重比較檢驗(yàn)、趨勢(shì)檢驗(yàn)理解不夠透徹，在方差檢驗(yàn)中，Post Hoc鍵有LSD的選項(xiàng)：當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個(gè)總體的均值存在顯著性差異時(shí)，須進(jìn)一步確定是哪兩個(gè)或哪幾個(gè)均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較來(lái)檢驗(yàn)。LSD即是一種多因變量的三個(gè)或三個(gè)以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗(yàn)。
相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。相關(guān)分析研究現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)、距離相關(guān)幾個(gè)方法。雙變量相關(guān)分析是相關(guān)分析中最常使用的分析過(guò)程，主要用于分析兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)分析，可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和條件，選用Pearson積差相關(guān)、Spearman等級(jí)相關(guān)和Kendall的tau-b等級(jí)相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)文件包括多個(gè)變量時(shí)，
直接對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析往往不能真實(shí)反映二者之間的關(guān)系，此時(shí)就需要用到偏相關(guān)分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關(guān)分析是對(duì)觀測(cè)變量之間差異度或相似程度進(jìn)行的測(cè)量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對(duì)觀測(cè)量之間相似或不相似程度的一種測(cè)度，是計(jì)算一對(duì)觀測(cè)量之間的廣義距離。這些相似性或距離測(cè)度可以用于其他分析過(guò)程，例如因子分析、聚類(lèi)分析或多維定標(biāo)分析，有助于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
接著是回歸分析。相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來(lái)表現(xiàn)其具體關(guān)系。比如說(shuō)，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶(hù)滿(mǎn)意度”變量密切相關(guān)，但是這兩個(gè)變量之間到底是哪個(gè)變量受哪個(gè)變量的影響，影響程度如何，則需要通過(guò)回歸分析方法來(lái)確定。回歸分析的目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱(chēng)為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱(chēng)為多元線性回歸分析。應(yīng)用回歸分析時(shí)應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對(duì)這些變量應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)法就會(huì)得出錯(cuò)誤的結(jié)果。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意：①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系;②避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推;③應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料;
接下來(lái)是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。最早由英國(guó)心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績(jī)之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績(jī)好的學(xué)生，往往其他各科成績(jī)也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱(chēng)某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。因子分析的主要目的是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接
測(cè)量到的隱性變量。從顯性的變量中得到因子的方法有兩類(lèi)。一類(lèi)是探索性因子分析，另一類(lèi)是驗(yàn)證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測(cè)度項(xiàng)之間的關(guān)系，而讓數(shù)據(jù)“自己說(shuō)話”。而驗(yàn)證性因子分析假定因子與測(cè)度項(xiàng)的關(guān)系是部分知道的，即哪個(gè)測(cè)度項(xiàng)對(duì)應(yīng)于哪個(gè)因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用SPSS來(lái)操作，要用AMOS，用起來(lái)也很方便。
最后一部分學(xué)習(xí)的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)。它的強(qiáng)勢(shì)在于對(duì)多變量間交互關(guān)系的定量研究。在近三十年內(nèi)，其大量應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)及行為科學(xué)的領(lǐng)域里，并在近幾年開(kāi)始逐漸應(yīng)用于市場(chǎng)研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是對(duì)顧客滿(mǎn)意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關(guān)系，并將這種關(guān)系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時(shí)處理多個(gè)因變量，并可比較及評(píng)價(jià)不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個(gè)特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗(yàn)它是否吻合數(shù)據(jù)。通過(guò)結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
這門(mén)課要學(xué)習(xí)完了，整個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程是充滿(mǎn)曲折和挑戰(zhàn)的，我見(jiàn)證了自己從一無(wú)所知到困惑迷茫再到略懂再到會(huì)用的過(guò)程。甚至學(xué)完之后有些問(wèn)題還沒(méi)有徹底搞清楚，自己接下來(lái)還會(huì)不斷的探索的。SPSS是個(gè)很神奇的工具，結(jié)合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信學(xué)習(xí)了SPSS在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門(mén)課給我的感覺(jué)是看起來(lái)很難，但是實(shí)際學(xué)起來(lái)就好很多，因?yàn)楫?dāng)我結(jié)合具體實(shí)例和軟件的時(shí)候，很多抽象的問(wèn)題就豁然開(kāi)朗了。但是想給老師一個(gè)建議，這門(mén)課需要很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)和概率論的基礎(chǔ)，要不然就會(huì)很難聽(tīng)懂或者聽(tīng)得半懂。然后這門(mén)課的很多方法的相關(guān)資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)領(lǐng)域的，在管理中的應(yīng)用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時(shí)候結(jié)合在管理中的應(yīng)用來(lái)學(xué)習(xí)，但是資料有限，希望老師在這個(gè)方面多給學(xué)生一些引導(dǎo)。
spss實(shí)習(xí)心得篇2
學(xué)習(xí)SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用心得體會(huì)
一、什么是SPSS?為什么要學(xué)習(xí)SPSS?
新學(xué)期開(kāi)始時(shí)，在信息化教育測(cè)量與評(píng)價(jià)的課程中第一次接觸
到SPSS這個(gè)軟件，作為本科是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)出身的我，當(dāng)時(shí)只知道SPSS是一套統(tǒng)計(jì)軟件，就是一套根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理所編寫(xiě)出來(lái)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，至于統(tǒng)計(jì)什么?分
析什么?我一無(wú)所知，尤其是看到老師推薦的《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》這本書(shū)的時(shí)候，就簡(jiǎn)單的把它理解為用SPSS軟件來(lái)統(tǒng)計(jì)、分析與教育相關(guān)的數(shù)據(jù)，最終得出想要的結(jié)論而已，而現(xiàn)在看來(lái)，我當(dāng)初的想法未免有點(diǎn)簡(jiǎn)單與無(wú)知。下面就來(lái)讓我們了解一下SPSS。SPSS軟件是一組專(zhuān)業(yè)的、通用的統(tǒng)計(jì)軟件包，同時(shí)它也是一個(gè)組合式軟件包，兼有數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)繪圖和統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能。它廣泛用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)、人口、保險(xiǎn)等研究領(lǐng)域，也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。SPSS軟件對(duì)計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)的要求較低;對(duì)運(yùn)行的軟件環(huán)境要求寬松，有各種版本可運(yùn)行在WINDOWS XP、WIN7系統(tǒng)環(huán)境下， SPSS統(tǒng)計(jì)軟件采用電子表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，能方便地從其他數(shù)據(jù)庫(kù)中讀入數(shù)據(jù)(如Dbase，Excel，Lotus等)。
我為什么要學(xué)習(xí)SPSS呢?其實(shí)很簡(jiǎn)單，一方面，做為一名
研究生，要具備一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事實(shí)說(shuō)話、要以數(shù)據(jù)說(shuō)話，有了數(shù)據(jù)支持的研究才能更容易被認(rèn)可、被推論。另一方面，根據(jù)對(duì)AECT94定義的理解，教育技術(shù)
學(xué)研究的對(duì)象是學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)資源，包含大量的偶然現(xiàn)象和非精確現(xiàn)象。因此，要深入研究教育技術(shù)現(xiàn)象及其規(guī)律，必須運(yùn)用統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)分析方法和模糊數(shù)學(xué)分析方法，才可能使這門(mén)學(xué)科達(dá)到真正完善的地步。教育技術(shù)學(xué)研究的現(xiàn)象多數(shù)是偶然的現(xiàn)象，其變化發(fā)展往往具有幾種不同的可能性，究竟出現(xiàn)哪一種結(jié)果，那是帶有偶然性的，是隨機(jī)的。這類(lèi)偶然現(xiàn)象是遵循統(tǒng)計(jì)規(guī)律的，當(dāng)隨機(jī)現(xiàn)象是由大量的成份組成，或者隨機(jī)現(xiàn)象出現(xiàn)大量的次數(shù)時(shí)，就能體現(xiàn)統(tǒng)計(jì)平均規(guī)律。我們只有對(duì)數(shù)據(jù)資料作統(tǒng)計(jì)處理，才可能可以發(fā)現(xiàn)它們的內(nèi)在規(guī)律，掌握現(xiàn)象的特征，檢驗(yàn)研究的假設(shè)，才能得出準(zhǔn)確的、可靠的研究結(jié)果。
二、對(duì)本SPSS各章節(jié)學(xué)習(xí)的心得
新課程老師帶領(lǐng)下，采取一種新的學(xué)習(xí)方式，老師講解了基礎(chǔ)部分后，全班同學(xué)采取小組分工、協(xié)作學(xué)習(xí)，然后對(duì)全班同學(xué)進(jìn)行講解學(xué)習(xí)內(nèi)容，教師進(jìn)行當(dāng)堂指導(dǎo)，這種方法改變了同學(xué)們的學(xué)習(xí)態(tài)度，同學(xué)們不再是課前不預(yù)習(xí)，課下不復(fù)習(xí)的狀態(tài)，每組都有自己的任務(wù)，課前有一定的壓力，同學(xué)間的討論也明顯的增多，例如：一次課下同學(xué)們?cè)谝黄鸪燥垼袔孜煌瑢W(xué)還在調(diào)侃說(shuō)“兩個(gè)菜之間用SPSS進(jìn)行分析后得出的結(jié)果不接受H0假設(shè)，也就是兩個(gè)菜之間不相關(guān)”，雖然這只是一個(gè)課下的玩笑，但是這也可以體現(xiàn)出對(duì)學(xué)習(xí)的態(tài)度的轉(zhuǎn)變。下面就本學(xué)期的所學(xué)SPSS的各章節(jié)做一下歸納，這些歸納也是基于本人平時(shí)在課前預(yù)習(xí)，課上及課后的一些所思所想，也許會(huì)有一些理解上的偏頗在內(nèi)，但這僅限于心得而已。本學(xué)期學(xué)習(xí)各個(gè)章節(jié)
及分工如下表：
章節(jié)名稱(chēng)
1.SPSS的認(rèn)識(shí)
及數(shù)據(jù)文件的
處理
2.數(shù)據(jù)清理與
基本統(tǒng)計(jì)及測(cè)
量質(zhì)量分析
3.T檢驗(yàn)
4.方差分析
1、 2人 3人 7.聚類(lèi)分析 8.統(tǒng)計(jì)圖形 2人 1人 2人 6.卡方檢驗(yàn) 3人 2人 5.相關(guān)分析 3人 分工人數(shù) 章節(jié)名稱(chēng) 分工人數(shù) SPSS的認(rèn)識(shí)及數(shù)據(jù)文件的處理心得體會(huì)
可能是由于是同學(xué)們第一次講，萬(wàn)事開(kāi)頭難，壓力很大，在大家認(rèn)為最為簡(jiǎn)單的內(nèi)容講解上，兩位同學(xué)并沒(méi)有完全展現(xiàn)出二人實(shí)際水平，大家在這一節(jié)課上都感覺(jué)到很壓抑，總的感覺(jué)是這節(jié)內(nèi)容很簡(jiǎn)單，但是內(nèi)容又很松散，可講的東西太多，講的東西多就沒(méi)有突出重點(diǎn)和難點(diǎn)，所以聽(tīng)過(guò)之后就有種無(wú)數(shù)的碎片漂浮在腦海中一樣，很難將知識(shí)系統(tǒng)化，課后總結(jié)一下無(wú)非就是兩塊，一塊是了解SPSS軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是SPSS軟件當(dāng)中一個(gè)模塊叫做數(shù)據(jù)文件的處理，在認(rèn)識(shí)SPSS軟件當(dāng)中了解到它是一組社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，誕生于1968年，當(dāng)時(shí)美國(guó)的3位大學(xué)生開(kāi)發(fā)出了它，經(jīng)過(guò)這么多年的后續(xù)開(kāi)發(fā)，SPSS已經(jīng)有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學(xué)科領(lǐng)域得到了應(yīng)用，而在教育中的應(yīng)用
只是它的一個(gè)分支。此外它對(duì)硬件的要求也很低，當(dāng)前一般的電腦都能安裝它，安裝的過(guò)程中也沒(méi)有什么特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿(mǎn)足。在數(shù)據(jù)文件的處理方面，主要是要學(xué)會(huì)定義變量、處理變量?jī)煞矫?定義變量是要注意根據(jù)自己實(shí)際采集的數(shù)據(jù)來(lái)定義變量，例如是數(shù)值型的變量還是文本型的變量及變量的長(zhǎng)度，小數(shù)點(diǎn)保留尾數(shù)等，總之就是一句話，根據(jù)實(shí)際調(diào)查的數(shù)據(jù)要求來(lái)定義相應(yīng)變量。變量定義只有只要細(xì)心的將實(shí)際調(diào)查的數(shù)據(jù)錄入到SPSS當(dāng)中即可，當(dāng)然也可以在SPSS軟件之外進(jìn)行數(shù)據(jù)編制，可以通過(guò)EXECEL等編輯后可以直接導(dǎo)入到SPSS中。在處理變量模塊當(dāng)中，可以對(duì)變量進(jìn)行添加、刪除、拆分與合并等操作，只要根據(jù)實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，細(xì)心調(diào)整變量，使操作更加簡(jiǎn)便和明了。
2、 數(shù)據(jù)清理與基本統(tǒng)計(jì)及測(cè)量質(zhì)量分析的心得體會(huì)
數(shù)據(jù)的清理與基本統(tǒng)計(jì)及測(cè)量質(zhì)量分析由兩名同學(xué)進(jìn)行講解，由于吸取了上節(jié)課兩名同學(xué)的經(jīng)驗(yàn)，本節(jié)講授的明顯好于上節(jié)課，這里我也是把它分為兩塊進(jìn)行學(xué)習(xí)，一塊是數(shù)據(jù)的清理，另一塊是相關(guān)統(tǒng)計(jì)理論的學(xué)習(xí)。在數(shù)據(jù)清理方面主要學(xué)習(xí)了奇異數(shù)據(jù)的檢查與清理，在這里本人覺(jué)得非常有必要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，在實(shí)際的調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)難免會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤或者碰到極為特殊的典型案例，所以這些數(shù)據(jù)很難符合大眾規(guī)律，在統(tǒng)計(jì)、分析過(guò)程中可能會(huì)造成分析結(jié)果異常，從而直接影響最終的結(jié)論。所以覺(jué)得非常有必要進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查與清理。而我認(rèn)為本節(jié)的難點(diǎn)不是怎樣熟練運(yùn)用SPSS軟件，而是在第二塊中的，相關(guān)統(tǒng)計(jì)理論的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)這些理論需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，只有明確這些
理(論如均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、中數(shù)、眾數(shù)、全距、四分位等)原理，知其然，知其所以然，這才是關(guān)鍵，在SPSS中想要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以上分析只需要輕輕點(diǎn)擊一下按鈕就可以是輕松實(shí)現(xiàn)，但是如果不清楚到底用它們來(lái)做什么就無(wú)從談起做數(shù)據(jù)分析了，所以本節(jié)內(nèi)容知道分析原理的重要性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)做出相關(guān)分析的重要性?？偨Y(jié)為一句話“知道它們是做什么的后才會(huì)讓它們?nèi)プ鲈撟龅墓ぷ鳌薄?/p>
3、 T檢驗(yàn)的心得體會(huì)
T檢驗(yàn)由兩名同學(xué)講解，在學(xué)習(xí)T檢驗(yàn)時(shí)，首先要明確什么樣的數(shù)據(jù)適合T檢驗(yàn)，T檢驗(yàn)的結(jié)果要說(shuō)明什么問(wèn)題?經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)可以知道，T檢驗(yàn)是對(duì)兩組數(shù)據(jù)間的平均水平或均數(shù)的比較，通過(guò)比較可以得出兩組數(shù)據(jù)間的顯著性水平，而這兩組數(shù)據(jù)都要符合正態(tài)分布，方差具有齊同性，T檢驗(yàn)由兩種情況，一種配對(duì)提檢驗(yàn)，要求兩組數(shù)據(jù)不可以獨(dú)立顛倒順序，如果顛倒順序就會(huì)改變問(wèn)題的性質(zhì)，這種T檢驗(yàn)稱(chēng)為配對(duì)T檢驗(yàn);另一種情況下的T檢驗(yàn)是兩組數(shù)據(jù)可以任意顛倒順的檢驗(yàn)稱(chēng)為獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)。但是這兩種情況都必須符合最先的要求，即都是符合正態(tài)分布，方差都具有齊同性。通過(guò)SPSS的相關(guān)操作可以輕松完成檢驗(yàn)，但是在檢驗(yàn)的過(guò)程中必須設(shè)置置信區(qū)間，一般設(shè)置為95%，在設(shè)置置信區(qū)間時(shí)必須要考慮到所做分析的數(shù)據(jù)，如果像要得到顯著性差異的結(jié)果則可盡量將置信區(qū)間設(shè)置小些，如果想要得到不顯著差異就要將置信區(qū)間甚至大些，本人的理解為若置信區(qū)間小，則可以理解為在小范圍內(nèi)是可以相信的，但如果將分析結(jié)果的置信區(qū)間值調(diào)大則說(shuō)明在很大的范圍內(nèi)這個(gè)結(jié)果可信，反之則不可信
spss實(shí)習(xí)心得篇3
以前學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的時(shí)候就聽(tīng)老師講過(guò)SPSS有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)我們學(xué)習(xí)、工作有很大的幫助，所以我一直認(rèn)為SPSS很神秘。通過(guò)這個(gè)學(xué)期周老師的課讓我對(duì)此清楚了許多，也學(xué)到了SPSS強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能，更加讓我明白了SPSS與Excel的區(qū)別。
SPSS是“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”(Statistical Package for the Social Science)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是一種集成化的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件。1968年，美國(guó)斯坦福大學(xué)H.Nie等三位大學(xué)生開(kāi)發(fā)了最早的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成長(zhǎng)歷史，全球約有25萬(wàn)家產(chǎn)品用戶(hù)，廣泛分布于通訊、醫(yī)療、銀行、證券、保險(xiǎn)、制造、商業(yè)、市場(chǎng)研究、科研、教育等多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)。SPSS是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。
在學(xué)習(xí)SPSS期間，我主要遇到的問(wèn)題是后面幾章，SPSS的參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、線性回歸分析、聚類(lèi)分析、因子分析等。
在參數(shù)檢驗(yàn)中我不知道原假設(shè)是什么，導(dǎo)致分析的時(shí)候不知道該拒絕原假設(shè)還是接受原假設(shè)，不能分析出統(tǒng)計(jì)結(jié)果。不會(huì)區(qū)分單樣本t檢驗(yàn)和兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的區(qū)別，現(xiàn)在懂得了它們都要服從正態(tài)分布，基本思想是小概率反證法，反證法思想是先提出假設(shè)(檢驗(yàn)假設(shè)H0)，再用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法確定假設(shè)成立的可能性大小，如果可能性小，則認(rèn)為假設(shè)不成立，否則，還不能認(rèn)為假設(shè)不成立。
在學(xué)習(xí)方差分析中，開(kāi)始常常把觀測(cè)變量和控制變量弄混淆，在分析的時(shí)候應(yīng)分別送入哪個(gè)對(duì)應(yīng)框中，如果反了的話會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次，對(duì)LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對(duì)照組，要進(jìn)行的是驗(yàn)證性研究，即計(jì)劃好的某兩個(gè)或幾個(gè)組間(和對(duì)照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進(jìn)行多個(gè)均數(shù)間的兩兩比較，且各組個(gè)案數(shù)相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，對(duì)方差齊性檢驗(yàn)、多重比較檢驗(yàn)、趨勢(shì)檢驗(yàn)理解不夠透徹，在方差檢驗(yàn)中，Post Hoc鍵有LSD的選項(xiàng)：當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個(gè)總體的均值存在顯著性差異時(shí)，須進(jìn)一步確定是哪兩個(gè)或哪幾個(gè)均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較來(lái)檢驗(yàn)。LSD即是一種多因變量的三個(gè)或三個(gè)以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗(yàn)。
在學(xué)習(xí)相關(guān)分析的過(guò)程中，在繪制散點(diǎn)圖時(shí)，不知道哪個(gè)該做橫坐標(biāo)，哪個(gè)該做縱坐標(biāo)，明白了橫坐標(biāo)是解釋變量，縱坐標(biāo)是被解釋變量，還有對(duì)相關(guān)系數(shù)的種類(lèi)分析不熟練等 。在學(xué)習(xí)回歸分析的過(guò)程中，對(duì)DW可檢驗(yàn)的含義不理解，不記得對(duì)應(yīng)的DW表示的殘差序列的相關(guān)性。對(duì)解釋變量向前篩選、向后篩選、逐步帥選策略不能熟練掌握，特別是對(duì)向前向后篩選時(shí)到處的結(jié)果不會(huì)進(jìn)行分析。
學(xué)習(xí)聚類(lèi)分析中， 變量的選擇分不清，無(wú)關(guān)變量有時(shí)會(huì)引起嚴(yán)重的錯(cuò)分，應(yīng)當(dāng)只引入在不同類(lèi)間有顯著差別的變量，盡量只使用相同類(lèi)型的變量進(jìn)行分析 。 分類(lèi)數(shù)不明確，從實(shí)用角度講，2~8 類(lèi)比較合適 。 掌握了K-means Cluster 分析，樣本量大于100時(shí)有必要考慮，只能使用連續(xù)性變量。
學(xué)習(xí)因子分析的過(guò)程中，對(duì)提取出來(lái)的因子的實(shí)際含義不清晰，不能使因子具有命名解釋性。
學(xué)習(xí)了SPSS后，我不禁想到了SPSS與Excel的區(qū)別，這一點(diǎn)是針對(duì)像我這樣開(kāi)始只懂得用EXCEL的人來(lái)說(shuō)。從個(gè)人的體會(huì)來(lái)說(shuō)，二種軟件有一定相似，操作都簡(jiǎn)便，同時(shí)又有一些可以互補(bǔ)的地方。但是SPSS又比Excel更加強(qiáng)大：
一、圖型的表現(xiàn)力是SPSS的主要優(yōu)點(diǎn)之一
應(yīng)該說(shuō)，Excel的圖型表現(xiàn)主要是簡(jiǎn)便，對(duì)許多的人來(lái)說(shuō)基本夠用，但對(duì)于科學(xué)的表現(xiàn)，SPSS就更為詳細(xì)和準(zhǔn)確，這一點(diǎn)據(jù)說(shuō)在所有統(tǒng)計(jì)軟件中都突出。
二、通過(guò)SPSS檢驗(yàn)方差齊性和數(shù)據(jù)分布
假設(shè)檢驗(yàn)中，采用的t檢驗(yàn)和方差檢驗(yàn)都需要滿(mǎn)足二個(gè)要求，即
1.樣本方差齊性
2.樣本總體呈正態(tài)分布
在Excel中，提供了F檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)方差齊性問(wèn)題，也就是可以先通過(guò)F檢驗(yàn)確定方差齊性與否來(lái)選擇下一步用哪個(gè)T檢驗(yàn)或方差檢驗(yàn)分析工具。但只要數(shù)據(jù)多于二組則無(wú)從下手;通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)大約能從峰度和偏度來(lái)了解樣本的分布實(shí)際工作中，只要分布單峰且近似對(duì)稱(chēng)分布，也可應(yīng)用，但要具體確定樣本的分布也有難度。這二個(gè)問(wèn)題在SPSS就可以解決
最后，在感嘆它的方便與快捷的同時(shí)，對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員的智慧到了肅然起敬的地步。一直覺(jué)得計(jì)算機(jī)語(yǔ)言是最難的一門(mén)外語(yǔ)。雖然本科時(shí)曾經(jīng)對(duì)這種邏輯性很強(qiáng)的東西很感興趣，并在編程課上取得不錯(cuò)的成績(jī)，但一直覺(jué)得這似乎不是我能掌控的東西。SPSS的神奇之處在于，它省去了使用者巨大的計(jì)算量，并提高準(zhǔn)確性。它開(kāi)發(fā)了開(kāi)發(fā)者的智慧，卻弱化了使用者的大腦。
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