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spss教程(SPSS教程)

用户投稿 2023年02月08日 17:54:14

大家好,关于spss教程很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于SPSS教程的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!

1本文目录一览

2跪求spss软件及其教程

SPSS|配套资料|进阶教程|初级教程百度网盘免费资源在线学习  

链接:

提取码: scyy  

SPSS 配套资料 进阶教程 初级教程

系列5:SPSS之回归分析课件(PPT+教材)

系列4:SPSS之统计挖掘(视频+数据+ppt)

系列3:SPSS之统计操作视频教程(视频)

系列2:SPSS之统计基础(PPT)

系列1:SPSS之统计运用教程(视频+数据)

数据文件 认识SPSS.avi 9.8加权回归.avi 9.7

概率单位回归.avi 9.6 有序回归.avi 9.5

多元logistic回归.avi  

3spss怎么安装教程

教程:

SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”(Solutions Statistical Package for the Social Sciences)。

但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。

产品特点

操作简便

界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

编程方便

具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。

对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。

模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

4spss入门教程

近些年数据分析/数据挖掘/大数据在商业竞争中受到越来越多的关注,这让一大批数据分析/挖掘工具成为职场新宠,SPSS不仅在学术研究中应用广泛,同时在职场中也是一把利器,如何才能快速掌握SPSS呢?本文推荐9本自学好书送给大家。

1、张文彤《SPSS统计分析基础教程》

张文彤《SPSS统计分析高级教程》

本书介绍

为同时满足广大读者对统计学入门和统计软件操作入门的需求,本书改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作“两条主线、各自表述”的编写方式,将这两者完全融合了起来。全书共分15章,定位为统计软件和统计学入门书,针对统计初学者和SPSS初级用户的需求,以统计理论为主线,详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作。其内容完全覆盖目前国内大部分***本科统计课程的教学范围,并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题,涉及到统计理论的章节还提供了本章小结。全书内容深入浅出,风格简洁明快,是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的统计参考书。

读者介绍

基础教程部分与其他同类书籍比起来能提出更精细的东西,而且都是十分关键和实用的东西,。比如开始变量标签部分,就提出了“测量”标签的用法和叙述,这在很多书中是一笔带过的,但我觉得这个地方比较模糊,书中给出了对应的解释,这是比较难得的。

2、张文彤《SPSS统计分析高级教程》

张文彤《SPSS统计分析基础教程》

本书介绍

为满足广大读者学习和掌握高级统计分析方法的需求,本书详细介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型的方法原理和软件实现技术,其内容涵盖了各种有广泛应用、经典或现代的模型和方法。全书共分20章,作者在书中结合了自身多年的统计分析实践和SPSS行业应用经验,既有深入浅出的理论介绍,又有针对实际问题的解决办法,更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。本书适合于已具备统计分析基础知识的渎者阅读,可用作各***研究生的统计学教材和参考书,也可供各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者以及资深统计分析师作为参考书或工作手册使用。

读者介绍

由于实验数据需要处理,所以专门买了这本和另外一版本的基础篇搭配使用,这本写得比较详细,但是有些问题不是那么理解,当然在搭配基础篇以后好理解多了。由于时间有限,我不能逐步从基础篇开始学习,只能根据需要学习些用得到的分析方法,但有时在基础篇作为工具书查询下,容易理解和操作多了。

3、吴明隆《SPSS统计应用实务》

吴明隆《SPSS统计应用实务》

本书介绍

本书除介绍量化研究预试问卷分析的基础理论之外,还详细介绍了如何使用SPSS软件来分析预试问卷以及分析人员在量化研究中对正式问卷的统计应用和数据处理的方法。本书体例完备、解说清晰、注重实用性,适合从事相关统计研究的***人员使用。

读者介绍

本书是目前我见过的在量表编制统计分析中最实用以及最全面的关于SPSS操作方法的书籍。对于量表问卷的编制流程以及统计方法做了较全面的介绍,若是大家想要编制问卷而又苦于无从下手,我建议大家可以读一读这本书。这本写得比较简单,很容易懂,但是若你想学习高级统计这本书就不是很好的选择了。

5spss安装教程

方法如下:

设备:华为笔记本

系统:win7

软件:spss

1、首先解压spss安装包,进入到文件夹中点击应用程序。

2、显示正在准备安装,然后点击下一步。

3、接着出现可许可协议,选择我接受,点击下一步。

4、勾选“IBM SPSS Statistics”后,点击下一步按钮。

5、然后根据自己电脑内存的情况选择可安装的位置。

6、而后出现已做好安装的准备的提示,点击安装。

7、最后等待安装完成即可。

6spss教程

SPSS软件及教程百度网盘免费下载

链接:

?pwd=ffh6 提取码:ffh6

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测没则分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料,宴察衫涉及统计,医学,机器学习等方向。

7干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期

Hello,

这里是 行上行下 ,我是 喵君姐姐 ~

在上一期中,我们为大家带来了 利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程第一期 ,内容包括: 描述性统计表格模板、卡方T检验、相关回归分析 等。

在本期中,我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行:中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。

PS: 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦!

一、中介【报告B,SE,t(df),p),置信区间,画中介效应图】

1.回归方程法

1.1 算三个回归方程

1) 自—因

2) 自—中

3) 自、中—因

1.2 数据分析

2. Process插件法:Model4

部分标准化

效应量/Y的标准差

完全标准化

所有变量的标准化

3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图(标准化系数)】

本研究采用软件SPSS 24.0 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验:参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4),样本量选择5000,在95%置信区间下。

为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用,本研究以MIL得分为自变量,FCI得分为因变量,PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明,PA在MIL和FCI之间起着中介作用。

MIL对PA有显著的预测作用(B=0.24,SE=0.07,t(98)=3.55,p 0.001),置信区间(LLCT = 0.10,ULCT =0.37)不包含0; 中介检验的结果不包含0( LLCT = 0.07 , ULCT = 0.37) ,表明 P A 的中介效应显著(中介效应大小为0.22,S E =0.08) ,中介效应如图所示。

参考文献:Preacher, K. J. , Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models.  Behavior Research Methods, Instruments Computers,   36 (4), p.717-731.

二、多重中介

1. Process插件法:model4

三、链式中介

1. Process插件法:model6

中心化:原始数据-均值

拆分文件:spilt

四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】

1. 线性回归法

1.1 S pss操作

1)算z分数

2)算交互项

3)算回归方程

1.2  S pss结果解读

1.3  画交互作用图:对调节变量做高低分组

高分组:平均值+标准差=6.12

低分组:平均值—标准差=3.68

1.4 拆分文件,做回归

1.5 再做一次回归,画图

2. Process插件法:model1

2.1 S pss操作

2.2 S pss结果解读

2.3 报告

利用Process model 1 (Hayes,2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。

结果表明, 生命意义感P (B = -0.46, t = -1.35, p = 0.18 )、 社会支持 (B = -0.19, t = -0.55, p =0.58 )以及二者交互作用(B = 0.05, t = 0.83, p =0.41 ) 对工作倦怠的作用 均不显著 (如表3所示),简单斜率分析图如图2所示。

图 2简单斜率效应分析图

五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】

1.线性回归法

1.1 算两组交互项 自*调 中*调

1) 自、调、自*调—因

2) 自、调、自*调—中

3) 自、调、自*调、中、中*调—因

1.2 报告

接下来验证有调节的中介作用,以压力为自变量,生命意义感P为调节变量,自我效能感为中介变量,深层劳动为因变量为例。

根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点,检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验:(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。

根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在:(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著,本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。

由表2、图1可见,方程1 中压力负向预测深层劳动(β=-0.37,p0.001),压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著(β=-0.23,p0.001)。

方程2 和方程3 中,压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著(β=-0.18,p0.01);压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著(β=-0.18,p0.01);同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著(β=0.53,p0.001)。

这表明, 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 , 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 , 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。

表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验(以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量)

图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图(中介变量为自我效能感,调节变量为生命意义感P)

参考文献:

温忠麟,  叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展.  心理科学进展,   022 (005), 731-745.

由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用,因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。

首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响,相应的简单效应分析见图5、图6。

图5结果表明,对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说,压力能负向预测深层劳动( B= -0.44, SE = 0.13,  p 0.01 ) ;而对于生命意义感P较低的个体来说,压力不能显著预测深层劳动(B =0.09, SE = 0.11,p = 0.45),即 比起低压力情景,高生命意义感P的个体在高压情景下,会有更少的深层劳动。

图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用

图6结果表明,对于生命意义感P较低的个体来说,压力不能预测自我效能感(B = -0.19,SE =0.13,p =0.17);而对于 生命意义感P较高的个体来说 , 压力能负向预测深层劳动( B =-0.45 , SE = 0.13 , p  0.01) ;即比起低压力情景时, 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。

图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用

2.  Process插件法

2.1 调节前半路径:model7

1)Spss操作

2) Spss结果解读

2.2 调节后半路径:model14

1) Spss操作

2)Spss结果解读

2.3 探索前后:model57

2.4 报告

使用Hayes (2019)的SPSS 宏程序PROCESS(Model7),分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用(前半段)是否受生命意义感P的调节。

结果表明(如表4所示): 自我效能感显著正向预测深层劳动(B= 0.37 ,S E =0.0 4 ,p 0.001 ) ; 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感(B=-0.02,S E =0.01,p 0.01 ) 。

表4:生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析

在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时,自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。

综合以上结果,本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用, 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。

表5:不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系

生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限

M-SD-0.09 *** 0.03-0.16-0.04

M-0.13 *** 0.03-0.19-0.08

M+SD-0.17 *** 0.03-0.24-0.11

注: *** p0.001

进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组(介于两组之间的被试)三组,采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系,结果如图所示: 随着 生命意义感P水平的升高 ,  压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B=-0.09 , p 0.001 减弱为B=-0.17,p 0.001)。

OK,关于spss教程和SPSS教程的内容到此结束了,希望对大家有所帮助。

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