前言
《SPSS统计分析软件》（Statistical Package For the Social Science）是国际上最流行的大型统计软件之一。目前广泛应用于社会经济统计、经济管理、教学科研以及工程技术等诸多领域。掌握《SPSS统计分析软件》是经济、管理类专业必备的工具，是经济与管理应用性研究和实践重要组成部分。
内容简介：
《SPSS统计分析软件》主要包括描述性统计分析；与数理统计有关的统计分析功能，如：参数估计与假设检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析等。
教学目的：
《SPSS统计分析软件》要求学生应用软件进行数据统计分析及其应用。
教学要求：
《SPSS统计分析软件》要求学生应用市场调研、数理统计、SPSS软件，对原始数据进行加工、处理与分析，并结合管理、市场营销、人力资源开发等实际问题，进行定量和定性研究。
适用对象：
工商管理、市场营销、人力资源、工程管理专业本科学生、外专业学生。
课程性质：
专业必修课、外专业选修课。
总课时：
54学时（各章分配见下表）
章节内容备注专选第1章SPSS综述2 1．理论课时24学时 2．实验课时30学时 3．实验项目详见实验大纲第2章数据文件的建立及整理2第3章变量计算及转换2第4章统计分析报告2第5章描述统计过程2第6章均值比较过程2第7章方差分析过程3第8章相关分析过程3第9章回归分析过程3实验一数据文件的建立及整理3实验二数据文件的操作与分析3实验三描述统计分析3实验四数据文件探索3实验五多维频数分析3实验六均值比较和样本T检验6实验七配对样本T检验3实验八方差分析6期中考试 3合计 54
附录
主要参考书目：
1．《SPSS实用统计分析软件》郝黎仁等编著中国水利水电出版社
2．《掌握和精通SPSS10.0》马春庭主编机械工业出版社
3．《管理统计学》马庆国著浙江大学出版社
4．《统计学原理》黄良文主编中央广播电视大学出版社
5．《如何使用Excel 2000中文版》沈立编著机械工业出版社
《SPSS统计分析软件》
教学大纲
第1章SPSS综述
[教学目的]：
了解统计分析软件包——SPSS11.0运作的基本原理，以及对硬件和软件环境的要求。
[重点和难点]：
SPSS11.0的运作的基本原理。
1.1 统计分析软件包——SPSS11.0
1.2 SPSS11.0的系统要求及安装
1.2.1 硬件环境要求
1.2.2 软件环境要求
1.2.3 SPSS11.0的安装
1.3 SPSS的启动与推出
1.4 SPSS的窗口介绍
1.4.1SPSS数据窗口编辑
1.4.2SPSS语法窗口编辑
1.4.3SPSS输出窗口编辑
1.4.4SPSS的草稿输出窗口
1.4.5SPSS的脚本语言编辑窗口
1.5 SPSS的菜单操作
1.6 系统控制对话框及其设置
1.6.1General 选项卡
1.6.2Viewer选项卡
1.6.3Draft Viewer选项卡
1.6.4Output Labels选项卡
1.6.5Charts选项卡
1.6.6Interactive选项卡
1.6.7Pivot Table选项卡
1.6.8Data选项卡
1.6.9Currency选项卡
1.6.10 Scripts选项卡
1.7 SPSS使用中的帮助
思考题：
1．SPSS11.0的系统要求及安装？
2．SPSS的窗口介绍主要内容？
3．系统控制对话框有哪些主要的选项卡？
第2章数据文件的建立及整理
[教学目的]：
了解数据编辑器功能；掌握数据录入技术；掌握数据文件编辑、整理、转置、合并和分类汇总技术。
[重点和难点]：
变量定义方法与运用；数据文件的整理与分类汇总。
2.1 数据文件
2.1.1 打开数据文件
2.1.2 变量、观测量的概念
2.1.3 定义变量
2.1.4 数据文件的保存
2.2 数据文件录入及数据文件的编辑
2.2.1 数据的录入
2.2.2 数据文件的编辑
2.2.3 按观测量序号查寻单元格的位置
2.2.4 按变量查寻单元格的位置
2.2.5 文件变量信息的查阅
2.2.6 变量集合的定义及使用
2.3 数据文件的整理
2.3.1 观测量分类整理
2.3.2 文件的拆分
2.4 数据文件的转置
2.5 数据文件的合并
2.5.1 增加观测量
2.5.2 增加变量
2.6 数据的分类汇总
2.7 选择观测量
2.8 观测量加权
思考题：
1．录入数据有哪些基本的步骤
2．何谓变量类型？SPSS变量有几种类型？
3．数据编辑器的主要功能有哪些？
4．数据文件编辑的方法？
5．数据文件拆分的方法？
6．如何对外部SPSS数据文件进行合并？
7．何谓不配比合并？何谓配比合并？
8．如何对数据进行分类汇总？
第3章变量计算及转换
[教学目的]：
了解SPSS内部函数的原理；掌握变量计算、特定变量值计算、观测值求秩原理和操作方法；了解产生新时间序列原理。
[重点和难点]：
变量计算；特定变量值计算；观测值求秩。
3.1 SPSS内部函数
3.1.1 SPSS基本运算及表达式
3.1.2 SPSS内部函数
3.2 变量计算及其运用
3.2.1 变量计算
3.2.1 COMPUTE和IF命令
3.3 设定随机种子
3.4 特定变量值计算
3.5 变量重新赋值
3.6 连续变量的离散化
3.7 观测值求秩
3.7.1 秩的概念
3.7.2 观测值求秩步骤
3.8 变量自动重新赋值
3.9 产生新时间序列
3.9.1 定义日期型时间变量
3.9.2 产生新时间序列
思考题：
1．特定变量值计算方法？
2．选择观测值的方法？
3．观测值求秩的步骤与方法？
第4章统计分析报告
[教学目的]：
了解统计分析输出报告形式，掌握分层报告、观测量按行与列输出形式。
[重点和难点]：
分层报告、观测量按行与列输出形式。
4.1 分层报告过程
4.1.1分层报告过程
4.1.2 分层概述报告实例
4.2 观测量概述
4.2.1 观测量概述过程
4.2.2观测量概述实例
4.3 观测量按行概述报告
4.3.1 行概述报告过程
4.3.2 行概述报告实例
4.4 观测量按列概述报告
4.4.1 观测量按列概述
4.4.2 观测量按列概述实例
思考题：
1．分层报告输出的方法与形式？
2．观测量按行与按列输出的方式以及区别？
第5章描述统计过程
[教学目的]：
了解常用统计量基本概念；理解统计分析各项功能；掌握基本统计分析技术。
[重点和难点]：
一维、多维频数分析方法；描述性统计分析。
5.1 频数分析过程
5.1.1频数分析过程
5.1.2频数分析实例
5.2 描述统计量过程
5.2.1描述统计量过程
5.2.2描述统计量过程实例
5.3 数据探索过程
5.3.1 数据探索的意义
5.3.2数据探索过程
5.3.3数据探索实例
5.4 多维交叉表过程
5.4.2 交叉表分析过程
5.4.2 交叉表过程实例与分析
5.5 比率统计过程
5.5.1 比率统计过程
5.5.2 比率统计实例与分析
思考题：
1．在SPSS中，有哪些常用的统计量？
2．描述性统计的主要功能？
3．一维频数分析的方法？
4．如何进行描述统计量分析？
5．多维频数分析的方法及其应用？
第6章均值比较过程
[教学目的]：
理解均值比较概念与原理；掌握单个样本、独立样本与配对样本的T检验原理与操作方法，并能灵活运用。
[重点和难点]：
单个样本、独立样本与配对样本的T检验。
6.1 均值比较问题
6.1.1 均值比较问题的意义
6.1.2 均值比较过程使用条件
6.1.3 均值比较过程的主要内容
6.2 均值比较过程
6.2.1均值比较过程
6.2.1均值比较过程实例
6.3 单个样本T检验
6.3.1单个样本T检验
6.3.2单个样本T检验实例及分析
6.4 独立样本的T检验
6.4.1独立样本的T检验
6.4.2独立样本的T检验实例及分析
6.5 配对样本的T检验
6.5.1配对样本的T检验
6.5.2配对样本的T检验实例及分析
思考题：
1．均值比较过程原理与主要内容？
2．单个样本T检验方法以及输出结果解释？
3．独立样本的T检验以及输出结果解释？
4．何为配对样本？独立样本的T检验方法及其输出结果解释？
5．独立样本和独立样本的T检验的主要区别？
第7章方差分析过程
[教学目的]：
了解单因素方差分析及其原理；掌握单因素方差分析操作方法以及运用。
[重点和难点]：
单因素方差分析方法以及运用。
7.1 单因素方差分析
7.1.1单因素方差分析及其原理
7.1.2 使用系统默认选项进行单因素方差分析
7.1.3 单因素方差分析选择项设置
7.1.4 设置选项的单因素方差分析实例及分析
思考题：
1．单因素方差分析的原理？
2．如何进行单因素方差分析选择项设置？
第8章相关分析过程
[教学目的]：
了解相关分析的概念；掌握二元变量、偏相关分析原理、操作以及运用。了解距离分析过程。
[重点和难点]：
二元变量、偏相关分析原理、操作以及运用。
8.1 相关分析的概念
8.1 1 相关分析的概念
8.1.2 描述变量相关关系的统计量
8.1.3 描述变量相似关系的统计量
8.2 二元变量的相关分析
8.2.1 二元变量的相关分析过程
8.2.2 二元变量的相关分析实例与分析
8.3 偏相关分析
8.3.1偏相关分析的概念
8.3.2 二元变量的偏相关分析过程
8.3.3 二元变量的偏相关分析实例与分析
8.4 距离分析
8.4.1 距离分析过程
8.4.2 距离分析过程实例与分析
思考题：
1．描述变量相关关系与描述变量相似关系的统计量的联系与区别？
2．二元变量分析的步骤？
3．二元变量的偏相关分析变量选择以及分析步骤？
第9章回归分析过程
[教学目的]：
理解回归分析概念；掌握线性回归分析原理、操作与运用；掌握特殊曲线估计原理与方法；了解非线性回归分析过程。
[重点和难点]：
线性回归；曲线估计。
9.1 线性回归分析
9.1.1 回归分析概念
9.1.2 线性回归过程
9.1.3 线性回归过程实例及分析
9.2 曲线估计过程
9.2.1 曲线估计过程的步骤
9.2.2 曲线估计过程示例与分析
9.3 非线性回归过程
9.3.1 非线性回归分析过程步骤
9.3.2 非线性回归的结果解释及通用模型
9.3.3 非线性回归分析过程示例
思考题：
1．回归分析原理？
2．回归方程假设检验与拟合优度检验原理与方法？
3．线性回归原理、操作、输出结果解释以及运用？
4．特殊函数的曲线估计方法以及运用？
SPSS统计与分析 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有 SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自 20 世纪 60 年代 SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的 SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 作为统计分析应用试验活动的工具。 1． SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。 （3）程序运行模式
这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握 SPSS 的语句或脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2． SPSS 的启动 （1）在 windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS for Windows”即可启动 SPSS 软件，进入 SPSS for Windows 对话框，如图，图所示。 图 SPSS 启动
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、
s p s s时间序列作业标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
时间序列作业 一、利用软件计算 1、 1974年——1993年间美国历年从欧佩克进口的石油量（以百万桶为单位），数据见文件：美国历年从欧佩克进口的石油量。 A、请计算从欧佩克年石油进口量的3点移动平均值。 B、利用平滑常数α=，计算从欧佩克年石油进口量的指数平滑序列。 C、用移动平均法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 D、用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 A由EXCEL运行知： B由EXCEL运行知：
C由EXCEL进行预测：
1995年的预测为1992-1994的平均数，为1286. D用α=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。 2、 年间美国城市间长途汽车运输公司所创造的总收入，数据见文件：长途汽车运输公司总收入。 A、试对总收入提出一个考虑长期趋势的回归模型。 利用EXCEL做移动平均： B、画出数据的散布图，你能否识别出这一时间序列中的趋势成份。 C、将A中的模型与数据拟合。这个模型对预测收入是否合适 D、预测1993年城市间长途汽车公司的总收入。求出两个95%预测区间。3、 两个城市间的旅馆和汽车旅馆每月的客房出租率数据，令Y t=t月凤凰城的客房出租率。数据见文件： A、对E（Y t）提出一个模型，考虑月份数据可能存在的季节变差。（提示： 考虑带虚拟变量的模型。全年12个月除选做基础水平的月份外，其余各月每月有一个虚拟变量。） B、将A中模型与数据拟合。 C、检验假设：每个月的虚拟变量都是客房出租率的有用的预测变量。（提 示：进行F检验。） D、利用B中拟合过的最小二乘模型以95%预测区间预测凤凰城第三年一月 份的客房出租率。 第一年客房出租率第二年客房出租率 月亚特兰大凤凰城月亚特兰大凤凰城
第四章时间序列分析 由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。 本章主要内容： 1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图； 2. SPSS 软件的时间序列的分析方法?季节变动分析。 §4.1 实验准备工作 §4.1.1 根据时间数据定义时间序列 对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是： 将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。 图4.1 产生时间序列对话框 §4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图 一、线图 线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。 例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。
试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。（参考文献[2]） 表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件 1979 1980 1981 1982 1 23 30 18 22 2 3 3 37 20 32 3 69 59 92 102 4 91 120 139 155 5 192 311 324 372 6 348 334 343 324 7 254 270 271 290 8 122 122 193 153 9 95 70 62 77 10 34 33 27 17 11 19 23 17 37 12 27 16 13 46 解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。具体操作如下： 1. 在数据编辑窗口单击Graphs Line,打开Line Charts对话框如图4. 2.。从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。 图4.2 Line Charts对话框 2. 单击Define，打开对话框如图 4.4所示。选择分析变量进入Line Represents，，在Category Labels 类别标签(横坐标)中选择Case number数据个年 度 月 份
西安郵電大学 C++实验报告 院（系） ：经济与管理学院名称 学生姓名：段明强 专业名称：信息管理与信息系统班级：1201 学号: 02125021
SPSS进行时间序列分析 1.连续4周（每周5个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（×103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。 表1 无菌操作室空气中的细菌含量 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。 图1 数据输入界面 2.在Graphs菜单的Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。 3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data点击按钮使之进入Variable框。在Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。
图3 选择变量进入右侧的分析列表 4.点击Options钮，弹出“Autocorrelations:Options”对话框，在Maximum Number of Lags 处输入5，表示时间序列阶段为每5天一个周期，点击Continue钮返回Autocorrelations 对话框，再点击OK钮即完成。 图4 设置分析参数 5.结果显示和说明。
图5 结果显示 在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0或为<0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。 在本试验中，一个时间序列为5个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。 实验心得： 本次实验收获很多，学会使用spss进行时间序列的使用！
S P S S编程操作入门
第四章 SPSS编程操作入门 4.1程序编辑窗口操作入门 一、进入程序编辑窗口界面 ①创建一个新程序 File——new——syntax ②打开一个旧程序 File——open——syntax 程序文件的扩展名为*.sps 注：syntax窗口的菜单和SPSS窗口的菜单功能基本一致，区别在于RUN菜单。 RUN ALL——运行全部程序 RUN SELECTION——运行所选择的部分程序 二、熟用Paste 按钮 在SPSS所有菜单对话框中均有Paste功能，在所有对话框选择完毕后，不选择 OK，而使用Paste，则程序编辑窗口会自动生成程序。 此功能使得SPSS编程操作变得简单易行，只需要对生成的程序适当加以修改即可。 示例：运用Paste创建一个程序文件。以xuelin.sav.为例，产生P50页的程序语句，并保存在桌面上备用。
该程序文件可以保存，当下次做相同的分析时，无需重新进行复杂的菜单选择，直接在原有程序文件上进行适当的修改，运行即可。 三、编程进行对话框无法完成的工作 示例１：见书 示例２：怎么产生连续自然数１～２００ Input program. Loop #i=1 to 200. Compute x=#i. end case. End loop. End file. End input program. Execute. 4.2结构化语句简介 一、分支语句（条件语句） ①ＩＦ语句 ＳＰＳＳ程序格式： ＩＦ逻辑表达式目标表达式 逻辑表达式用于给出判断条件。
目标比达式表示如果满足逻辑表达式后该如何操作。 注：编程基本小知识： ①每句命令完成后，以点号结束，否则程序不被执行。 ②全部命令编辑完成后，以Execute.结束，否则程序不被执行. ③学会使用help——command syntax reference自学编程。 示例１：打开案例数据brain1.sav,要求将年龄小于20，性别为1（男）的病人归为第一组（group=1）. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age<20 & sex=1( 逻辑表达式) group=1.（目标表达式）Execute. 示例2：打开案例数据brain1.sav，要求将年龄小于等于40岁的女性病人归为组2. GET FILE='F:\chenghongli\spss\数据集\brain1.sav'. if age le 40 group=2. execute. 练习1：将血小板大于等于100的列为组1 练习2：打开brain1.sav，创造一个新的字符型变量sex1，当sex 取值为1时，sex1取值为f, 当sex取值为2时，sex1取值为m. GET
1.定义变量 （1）Name：定义变量名 变量名必须以字母或字符@开头，其它字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等 符号。变量名总长度不能超过8 个字符（即4 个汉字）。 （2）Type：定义变量类型 SPSS 的主要变量类型有：Numeric（标准数值型）、Comma（带逗号的数值型）、Dot （圆点作小数点的数值型）、Scientific Notation（科学记数法）、Date（日期型）、Dollar （带美元符号的数值型）、Custom Currency（自定义型）、String（字符型）。单击Type 相应单元中的按钮，选择合适的变量类型并单击OK。 （3）Width：变量长度 设置数值变量的长度，当变量为日期型时无效。 （4）Decimal：变量小数点位数 设置数值变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。 （5）Label：变量标签 变量标签是对变量名的进一步描述，变量只能由不超过8 个字符组成，8 个字符经 常不足以表示变量的含义。而变量标签可长达120 个字符，变量标签对大小写敏感，显示时与输入值完全一样，需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。 （6）Value：变量值标签 值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述。 （7）Missing：缺失值的定义方式 SPSS 有两类缺失值：系统缺失值和用户缺失值。在数据长方形中任何空的数字单 元都被认为系统缺失值，用点号（?）表示。SPSS 可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值，然后将它们标为用户缺失值，统计过程识别这种标识，带有缺失值的观测被特殊处理。默认值为None。单击Value 相应单元中的按钮，可改变缺失值定义方式。（8）Column：变量的显示宽度 输入变量的显示宽度，默认为8。 （9）Align：变量显示的对齐方式 选择变量值显示时的对齐方式：Left（左对齐）、Right（右对齐）、Center（居中 对齐）。 （10）Scale：变量的测量尺度 根据变量测量精度不同，可把变量由低到高分为四种尺度：定类变量、定序变量、 定距变量和定比变量。 1）定类变量 定类变量由称为名义（nominal）变量。这是一种测量精度最低、最粗略的基于“质” 因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别，例如“性别”变量、“职业”变量等都是定类变量。定类变量的取值称为定类数据或名义数据。定类数据的共同特点是用不多的名称来加以表达，并由被研究变量每一组出现的次数及其总计数所组成，这种数据是枚举性的，即由计数一一而得。唯一适合于定类数据的数学关系是“等价关系”。因而，在定类数据中，同一组内各单位是等价的，同时若更换各不同组的符号并不会改变数据原有的基本信息。因此，最常用来综合定类数据的统计量是频数、比率或百分比等。 2）定序变量 定序变量由称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它的取值大小能够表示观测对
SPSS工具简介 最新 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自20世纪60年代SPSS诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的SPSS for Windows大同小异，在本试验课程中我们选择PASW Statistics 20.0作为统计分析应用试验活动的工具。 1．SPSS的运行模式 SPSS主要有三种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。 （3）程序运行模式 这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握SPSS的语句或脚本语言。 本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。2．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS 12.0 for Windows”即可启动SPSS软件，进入SPSS for Windows对话框，如图1.1， 图1.2所示。
用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。 要求： 1.画出序列趋势图 2.绘制出自相关图和偏自相关图 3.确定参数和模型 4.给出预测值 观测值序列图
2 税后盈利 自相关图序列:税后盈利 滞后 自相关标准误差a Box-Ljung 统计量 值df Sig.b 1 .306 .164 3.48 2 1 .062 2 .198 .162 4.987 2 .083 3 .185 .159 6.340 3 .096 4 .542 .157 18.342 4 .001 5 .084 .154 18.641 5 .002 6 .06 7 .151 18.836 6 .004 7 .094 .149 19.239 7 .007 8 .458 .146 29.093 8 .000 9 .041 .143 29.176 9 .001 10 .016 .140 29.189 10 .001 11 .012 .137 29.197 11 .002 12 .236 .134 32.308 12 .001 13 -.092 .131 32.806 13 .002 14 -.094 .128 33.345 14 .003 15 -.079 .125 33.745 15 .004 16 .106 .121 34.510 16 .005 a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。
偏自相关 序列:税后盈利 滞后偏自相关标准误差 1 .306 .171 2 .115 .171 3 .107 .171 4 .503 .171 5 -.279 .171 6 -.010 .171 7 .046 .171 8 .268 .171 9 -.130 .171 10 -.054 .171 11 -.053 .171 12 -.081 .171 13 -.040 .171 14 -.051 .171 15 -.027 .171 16 -.062 .171
数据挖掘产品IBM SPSS Modeler 新手使用入门
图 1. SPSS Modeler 界面 接下来将详细介绍其基本概念及操作。 基本概念：节点 节点代表要对数据执行的操作。 例如，假定您需要打开某个数据源、添加新字段、根据新字段中的值选择记录，然后在表中显示结果。在这种情况下，您的数据流应由以下四个节点组成： 表 1. 节点示例 变量文件节点，设置此节点后可以读取数据源中的数据。 导出节点，用于向数据集中添加计算的新字段。 选择节点，用于设置选择标准，以从数据流中排除某些记录。
表节点，用于在屏幕上显示操作结果。 基本概念：数据流 SPSS Modeler 进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程，我们将这一过程称为数据流。也可以说 SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品。这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。如，上面提到的四个节点可以创建如下数据流： 图 2. 数据流示例 通常，SPSS Modeler 将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）。使用 SPSS Modeler 处理数据的三个步骤： 1.将数据读入 SPSS Modeler。 2.通过一系列操纵运行数据。 3.将数据发送到目标位置。 在 SPSS Modeler 中，可以通过打开新的数据流来一次处理多个数据流。会话期间，可以在 SPSS Modeler 窗口右上角的流管理器中管理打开的多个数据流。
图 3. 流管理器 节点选项板 节点选项板位于流工作区下方窗口的底部。 图 4. 节点选项板 每个选项板选项卡均包含一组不同的流操作阶段中使用的相关节点，如：?源：此类节点可将数据导入 SPSS Modeler，如数据库、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。 ?记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、合并和追加等。 ?字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。 ?图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。 ?建模：此类节点可使用 SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、聚类算法和数据排序等。 ?数据库建模：节点使用 Microsoft SQL Server、IBM DB2 和 Oracle 数据库中可用的建模算法直接在数据库里进行建模及评估。 ?输出：节点生成数据、图表和可在 SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。 ?导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection 或Excel）中查看的多种输出。 ?IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。
《统计软件实验报告》 SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析 数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理
论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。 4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序
列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口： 单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。
时间序列分析 时间序列概述 1.基本概念 ()一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和 分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受 其它各种因素影响的总结果。 ()研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。它不研究事物之间相 互依存的因果关系。 ()假设基础：惯性原则。即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预 测时间序列的现在和未来。 近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋 势性、线性、常数方差等。 ()研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。 时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。 尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和 预测的频率。 2.变动特点 ()趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。()周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。()随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。 ()综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。 3.特征识别 认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。()随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。) ()平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。 样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。其 具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。 特征识别利用自相关函数：ργγ 其中γ是的阶自协方差，且ρ、<ρ<。 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋近于，前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度， 后者是在控制其它先前序列的影响后，测度当前序列与某一先前序 列之间的相关程度。 实际上，预测模型大都难以满足这些条件，现实的经济、金融、商业等序列
https://www.doczj.com/doc/891971598.html,/view/15ae83cea1c7aa00b52acbd6.html时间序列教程 时间序列预测技术之二——SPSS18 软件操作 (2009-11-26 18:38:29) 转载▼ 分类：数据分析 标签： 时间序列 预测 it 转至沈浩老师博客：https://www.doczj.com/doc/891971598.html,/137715309.html 下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测! 这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！ 我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件） 假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！ 大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。 当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！
这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH 和DATE（时间标签）。 接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点： ?此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ ?此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
02/01/198221802/01/198637402/01/1990535 03/01/198223003/01/198641303/01/1990622 04/01/198224204/01/198640504/01/1990606 05/01/198220905/01/198635505/01/1990508 06/01/198219106/01/198630606/01/1990461 07/01/198217207/01/198627107/01/1990390 08/01/198219408/01/198630608/01/1990432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyze→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框
从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type” 选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组中选择“Endpoints