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spss散点图怎么做(spss散点图怎么显示名称)
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发布时间:2016-12-08加入收藏来源:互联网点击:
很多朋友想了解关于散点图的一些资料信息,下面是小编整理的与散点图相关的内容分享给大家,一起来看看吧。很多朋友想了解关于自变量的一些资料信息,下面是小编整理的与自变量相关的内容分享给大家,一起来看看吧。
说起统计软件,最经典的应该是SPSS软件。这款强大的综合分析软件将为用户带来更快、更有效、更深入的数据挖掘功能。它比电子表格、数据库或标准多维工具更实用、更方便。任何从事科研的人,如果学统计学,都必须学会SPSS软件的使用。
数据
个案排序:在数据视图中对一个案例进行排序,具体的排序规则可以点击进入选择。
在变量排序:变量视图中对变量进行排序,并单击特定规则来选择它。
转置:'s排名变化。
合并文件:.有两种文件合并方式添加一个case可以实现两个文件的纵向合并,而添加一个变量可以实现两个文件的横向合并。
重构:可以将一个表中的几个变量变成同一个变量,等等。对表格进行适当的转换。
汇总:数据按类别汇总,例如三个班级的学生成绩表,学生成绩的平均值可以按班级汇总到另一个表中,该表将显示每个班级的平均值。
以拆分文件:,为例,为了实现输出图形表的合理拆分,一家公司有8个部门,现在需要按性别比较各部门员工的工资。理论上我们用的是选择案例(见下文),需要2*8的运算才能把男女和部门一一选择出来,从而画出2*8的图表。
通过拆分文件,此时可以选择比较组或者按组组织输出,然后按部门和性别分组。使用下面描述的数据可以达到预期的效果。
选择个案:在表单中实现对符合条件的案例的选择,然后进行相应的操作。点进去之后会有各种选择方式,比如符合什么条件就选什么,随机选什么比例等等。
转换
重新编码为不同变量:可以将原来的变量或者变量的范围重新定义为新的变量,比如一个现有班级的学生成绩,要求分心50-70分、70-90分和90-100分的学生比例,平均值等现在,你可以将上述范围重新编码成不同的变量(名称可自行任意选择),点击具体操作。
计算变量:重新计算原始变量生成新变量,比如原始变量乘以10生成新变量,等等。生成的变量名都可以自己选择。
分析
描述统计:实现表格中各类变量的描述统计。
实现对频率:,某一变量的频率统计,统计显示可以显示其平均值等。你可以选择用条形图或其他图形来描述它。比如对于各部门的工资,你可以描述各部门的平均工资或其总体比例。
实现变量的平均值、峰值、中值等描述:,变量的具体描述。对于上面的频率,重点描述了变量的某个属性的份额,也就是频率。
探索:可以通过因子列表来描述因变量列表,比如可以划分部门(此时部门就是因子列表中的元素),绘制直方图、茎叶图或者对各部门工资的相关数据进行统计操作,一次操作就可以达到显示所有部门的效果。
比较平均值:
/strong>对变量平均值进行参数检验单样本T检验:实现某一已知数据与另外的给定数据进行检验判断有没有显著性差异,比如给出2010年的全国人平均消费,现在给出2011年各个地区的人均消费,利用单样本T检验就可以比较这两年的人均消费是否有显著差异(在进行该检验时,最后会自动计算出2011年的全国人平均消费)
独立样本T检验:实现相互独立的样本(两组样本个案数目可以不同,个案顺序可以随意调整)的均值显著性差异检验,比如给出投资类型有两种,需要比较他们对应的投资是否有显著性差异,检验变量为投资额度,分组变量为投资类型
成对样本T检验:实现配对的两个样本(两组样本的样本数必须相同两组样本观测值的先后顺序是一一对应的,不能随意改变)之间均值的显著性差异。比如对于两份调查问卷,给相同的一些人填写,每份调查问卷对应填写得到的相应的分数,现比较这两份所得分数均值是否有差异,即把这两组选为相应的配对组即可
比较独立样本与成对样本检验:注意上述说明的适用条件,如果都可以适用,还需根据已知数据的形式进行选择,其实感觉这两种实现效果都是差不多的。
单因素ANOVA检验:实现多个因子都可以决定某一变量时,他们对变量的影响有无显著性差异,比如投资类型有两种以上,现在需要比较投资类型对应的投资有无显著性差异,此时,运用该检验方法时,因变量列表为投资额度,因子为投资类型。
感觉独立样本检验与单因素检验差不多,只不过独立样本检验的分组变量为两组,而单因素检验的因子至少两个。
一般线性模型
单变量:研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。比如比较工人与机器(其中机器有三种,工人有四种)对于产量的影响。此时因变量为产量,固定因子为工人与机器,根据输出便可比较。
这个时候如果存在工人与机器之外的第三种变量对产量有影响,为了消除这种影响而只是考虑工人与机器对于产量的影响,这个时候只需要将这第三种变量作为协变量既可。
相关
双向量:检验两个变量是否相关:比如检验身高与体重的相关性,这个时候也可以先画一个散点图,点进去之后具体的检验函数什么的都可以自由选择
偏相关:由于其他变量的影响,所以在检验两个变量是否相关的时候,通过相关系数难以得出具体准确的结果,这个时候就需要剔除该变量的影响。比如检验商业投资与地区经济增长相关性时,游客增长会对此产生影响。所以利用偏相关检验时,变量为商业投资与地区经济增长,控制变量为游客增长,这样便可以消除游客增长对于检验的影响。
回归
线性:实现因变量与自变量的线性回归关系,也可以给出具体的线性回归方程。比如得出现在工资与工龄之间的线性关系,这里因变量是工资,自变量是工龄。
当然自变量也可以是多个,比如影响工资的还有职位,当求多个自变量与因变量的关系时,只是在自变量那里填多个自变量即可,不过这里需要把因变量下面的选择有原来的输入改为步进(原来自变量只有一个时选择步进)。