spss如何編程

Ⅰ 如何用spss編程實現線性回歸分析

線性回歸分析的內容比較多，比如回歸方程的擬合優度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗、回歸系數的顯著性檢驗、殘差分析、變數的篩選問題、變數的多重共線性問題。
操作見圖。回歸分析通常需要多次試驗操作才可以得出較好的模型。「方法」中選擇「進入」，表示所有的自變數都進入模型，目前還沒有考慮到變數的多重共線問題，要先觀察初步的結果分析，才會考慮發哦變數的多重共線問題。

通過觀察調整後的判定系數0.924，擬合優度較高，不被解釋的變數較少。
由回歸方程顯著性檢驗的概率為0，小於顯著性水平0.05，則認為系數不同時為0，被解釋變數與解釋變數全體的線性關系是顯著的，可建立線性方程。
由系數表知，觀察回歸系數顯著性檢驗中的概率值，如果顯著性水平為0.05，除去「投入人年數」外，其他變數均大於顯著性水平，這些變數保留在方程中是不正確的。所以該模型不可用，應重新建模。

重新建模操作見圖片，採用的是「向後篩選」方法，依次剔除的變數是專著數、投入高級職稱的人年數、投入科研事業費、獲獎數、論文數。最後的模型結果是「立項課題數=-94.524+0.492x投入人年數」。

殘差分析：
又P-P圖可知，原始數據與正態分布的不存在顯著的差異，殘差滿足線性模型的前提要求。
由庫克距離（0.041小於1）和杠桿指變數的值知，沒有顯著的差異。
殘差點在0線周圍隨機分布。

Ⅱ 如何用spss進行邏輯模型的建立 有什麼方法

1、首先安裝好SPSS軟體，然後搜索到軟體、運行，點擊確定。

2、將數據導入進SPSS，不會導入可以用復制、粘貼的方式，然後在菜單欄中選擇分析-回歸-線性。

3、將自變數、因變數數據導入到相應位置。選擇右側的統計量，選中參數，選中選項，選中Bootstrap，然後點擊下面的確定。

4、等待片刻，就會出現求解結果，可以看到線性擬合決定因子R方為0.991，表示擬合程度可以。

Ⅲ spss20中如何進行編程，能否示例一下

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
public class test
{
public static void main(String[] args)throws Exception
{
int[] b=new int[200];
int[] c=new int[200];
int i, j;
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
String str=null;

Ⅳ spss語法程序如何編寫

libname a 『e:\data\』;

data a.student;

infile 『e:\data\student.txt』;

input name height weight;

以上程序將目錄「e:\data\」下的文本文件「student.txt」中的數據輸入數據集student中，該數據集存放於目錄「e:\data\」下。

（2）直接輸入方式

數據量較少或操作者意志力堅強的情況下採用此種輸入方式，在data語句之後寫入如下語句：

input變數名1變數名2 …變數名n;

datalines;（在以前的版本下為cards，新版本下兩者可通用）

… … … …（數據行）

… … … …（數據行）

… … … …（數據行）

;

datalines語句用於直接輸入數據，標志著數據塊的開始。

注意：這里的數據行中數據之間以空格分隔，當然也可以其它東東如逗號等來分隔，這里大家先以空格來分隔好了。因為不同的分隔方式下input語句要採取相應的控制選項，這些我們以後再討論，這里我們還是省省力氣吧。另外數據行輸完後不能像其它語句那樣直接在後面加上分號，而要另起一行輸入分號，這樣SAS才認為這是在輸入原始數據而不是在搞別的什麼。

Ⅳ SPSS編程

打開SPSS，transform—computer，然後就自己將一科科加起來（它那裡有按的，有些不用自己打），平均分就除以3就行了。。像EXCEL那樣操作

Ⅵ 如何用spss製作正態分布數據

在spss菜單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變數放入因變數裡面，選擇「繪制——帶檢驗的正態圖，看一下tests of normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值2、 還可以參考QQ圖，如果是正態，QQ圖里的散點回呈直線，normal qq圖的橫坐標是實際的數據從小到大排列，縱坐標是正態分布的期望值，所以如果實際的和正態的期望相符，散點圖就會呈一條直線；detrended qq圖的橫坐標是實際觀測值，縱坐標是實際觀測值減去期望值，如果數據符合正態，那麼散點應當在中央橫線附近。
做SPSS分析，數據不符合正態分布，如何將非正態數據轉為正態分布數據，可以採用以下步驟來轉換：

先將原始分數的頻數轉化為相對累積頻數（百分等級），將它視為正態分布的概率，然後通過查正態分布表中概率值相對應的Z值，將其轉化為Z分數，達到正態化的目的。

在SPSS上的操作方法：工具欄transform-Rank cases，將左邊你要進行正態化的變數拖入右邊「變數」框中；

點選rank types對話窗，選中normal scores選項（共四種計算方法，系統默認的是bloom計算方法，可根據你的需要進行改進），點擊continue，ok。spss會在數據觀察表中生成兩列新變數，其中N總分變數就是你想要的正態化結果。

Ⅶ SPSS Nemenyi檢驗方法編程

SPSS編程
通過菜單選擇：File-New-Syntax，打開語句編輯窗口(SyntaxEditor)編寫程序(也可以在word或其他文本編輯軟體中編寫，通過復制粘貼方式將程序粘貼到此窗口)，若已建立程序，可通過File--+Open--+Syntax直接打開。
程序一（7組）：
data
list
free/Hc
r1
r2
r3
r4
r5
r6
r7
N
n1
n2
n3
n4
n5
n6
n7.
begin
data
*
請於此行輸入Kruskal-Wallis
H
檢驗的結果（即Hc
r1
r2
r3
r4
r5
r6
r7
N
n1
n2
n3
n4
n5
n6
n7，盡量精確）
end
data.
compute
H=(12*((r1*n1)**2/n1+(r2*n2)**2/n2+(r3*n3)**2/n3+(r4*n4)**2/n4+(r5*n5)**2/n5+(r6*n6)**2/n6+(r7*n7)**2/n7))/(N*(N+1))-3*(N+1).
compute
c=H/Hc.
compute
x12=(r1-r2)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n2)*c).
compute
x13=(r1-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n3)*c).
compute
x14=(r1-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n4)*c).
compute
x15=(r1-r5)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n5)*c).
compute
x16=(r1-r6)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n6)*c).
compute
x17=(r1-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n7)*c).
compute
x23=(r2-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n3)*c).
compute
x24=(r2-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n4)*c).
compute
x25=(r2-r5)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n5)*c).
compute
x26=(r2-r6)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n6)*c).
compute
x27=(r2-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n7)*c).
compute
x34=(r3-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n3+1/n4)*c).
compute
x35=(r3-r5)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n3+1/n5)*c).
compute
x36=(r3-r6)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n3+1/n6)*c).
compute
x37=(r3-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n3+1/n7)*c).
compute
x45=(r4-r5)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n4+1/n5)*c).
compute
x46=(r4-r6)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n4+1/n6)*c).
compute
x47=(r4-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n4+1/n7)*c).
compute
x56=(r5-r6)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n5+1/n6)*c).
compute
x57=(r5-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n5+1/n7)*c).
compute
x67=(r6-r7)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n6+1/n7)*c).
compute
p12=1-cdf.chisq(x12,2).
compute
p13=1-cdf.chisq(x13,2).
compute
p14=1-cdf.chisq(x14,2).
compute
p15=1-cdf.chisq(x15,2).
compute
p16=1-cdf.chisq(x16,2).
compute
p17=1-cdf.chisq(x17,2).
compute
p23=1-cdf.chisq(x23,2).
compute
p24=1-cdf.chisq(x24,2).
compute
p25=1-cdf.chisq(x25,2).
compute
p26=1-cdf.chisq(x26,2).
compute
p27=1-cdf.chisq(x27,2).
compute
p34=1-cdf.chisq(x34,2).
compute
p35=1-cdf.chisq(x35,2).
compute
p36=1-cdf.chisq(x36,2).
compute
p37=1-cdf.chisq(x37,2).
compute
p45=1-cdf.chisq(x45,2).
compute
p46=1-cdf.chisq(x46,2).
compute
p47=1-cdf.chisq(x47,2).
compute
p56=1-cdf.chisq(x56,2).
compute
p57=1-cdf.chisq(x57,2).
compute
p67=1-cdf.chisq(x67,2).
execute.
復制代碼
註：少於7組的，刪掉相應的行與變數即可。
******
舉例3組：
data
list
free
/Hc
r1
r2
r3
N
n1
n2
n3.
begin
data
9.94
8.40
18.78
19.27
30
10
9
11
end
data.
COMPUTE
H
=
(12*((r1*n1)**2/n1+(r2*n2)**2/n2+(r3*n3)**2/n3))/(N*(N+1))-3*(N+1).
compute
C
=
H/Hc.
compute
x12
=
(r1-r2)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n2)*c).
compute
x13
=
(r1-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n3)*c).
compute
x23
=
(r2-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n3)*c).
compute
p12
=
1-cdf.chisq(x12,2).
compute
p13
=
1-cdf.chisq(x13,2).
compute
p23
=
1-cdf.chisq(x23,2).
execute.
結果：
舉例4組：
data
list
free
/Hc
r1
r2
r3
r4
N
n1
n2
n3
n4.
begin
data
27.625
44
33.46
23.29
13.25
56
14
14
14
14
end
data.
COMPUTE
H
=
(12*((r1*n1)**2/n1+(r2*n2)**2/n2+(r3*n3)**2/n3)+(r4*n4)**2/n4)/(N*(N+1))-3*(N+1).
compute
C
=
H/Hc.
compute
x12
=
(r1-r2)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n2)*c).
compute
x13
=
(r1-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n3)*c).
compute
x14
=
(r1-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n1+1/n4)*c).
compute
x23
=
(r2-r3)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n3)*c).
compute
x24
=
(r2-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n2+1/n4)*c).
compute
x34
=
(r3-r4)**2/((N*(N+1)/12)*(1/n3+1/n4)*c).
compute
p12
=
1-cdf.chisq(x12,2).
compute
p13
=
1-cdf.chisq(x13,2).
compute
p14
=
1-cdf.chisq(x14,2).
compute
p23
=
1-cdf.chisq(x23,2).
compute
p24
=
1-cdf.chisq(x24,2).
compute
p34
=
1-cdf.chisq(x34,2).
execute.
結果：

Ⅷ spss如何編程計算程序運行時間

應該是SPSS的二次編程裡面，saxbasic和VBA差不多，
這種腳本語言應該有獲得程序運行時間的函數。VBA是timer,
你網路下saxbasic語法。然後添加到SPSSsyntax裡面

Ⅸ spss數據五種分析方法是什麼

spss數據分析的五種方法：

1、線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析，點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款「統計產品與服務解決方案」軟體。

軟體產品特點：

操作簡便：

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

編程方便：

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。

對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

功能強大：

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

數據介面

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

模塊組合：

SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

針對性強：

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

Ⅹ spss如何用

簡單的舉個例子，spss在對於個人數據分析和結果處理方面來看

個人數據分析與結果處理（針對大學生的論文）

分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相關分析、假設檢驗（回歸分析）。在分析之前我們首先要懂得SPSS的分析原理。

用SPSS分析的問卷必須是李克特五、七級量表，新研究者建議設計五級單因素的量表。問卷數據收集完成，第一步要剔除無效問卷，保證數據的准確性。

分析步驟如下：

01、錄入信息

打開SPSS軟體，在變數界面輸入問題及值，一般值為1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不一定，4代表同意，5代表非常同意。

02、描述性分析

描述性分析是對被調查者的最基本的信息進行描述，如性別、學歷、年齡、工等等。描述性分析主要對問卷的均值、標准差進行分析。

最後匯總了列成表格或圖表，圖表的項有頻數、頻率、均值、標准值等，加以文字說明，使結果清晰明了。

03、信度分析

信度分析主要是通過SPSS分析驗證設計的問卷是否可靠，是否具有良好的相關性進行分析，收集數據是否存在矛盾、可靠等等。

問卷分析的步驟如下：點擊「分析」----「標度」----「可靠性分析」-----「選擇項」----「確定」

結果分析：問卷是否可靠關鍵在於：Alpha（a系數）

a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠；

0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性；

0.8<a<0.9則說明問卷信度很好；

04、效度分析和因子分析

通俗來說，效度分析是檢驗問卷題目與研究目的是否相一致。一般分為內容效度和結構效度；

內容效度是指題項與所測變數的適合性和邏輯相符性；

結構效度是指題項衡量所測變數的能力，實證分析著重分析結構效度，通過進行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）檢驗來證明量表的結構有效性。

分析步驟如下：分析--降維--因子--將左邊所有變數選到右邊變數框中--描述--選擇初始解和KMO--點擊繼續--提取--在提取里選擇主成份和碎石圖--繼續--旋轉--選擇最大方差法。

得出結果如下：

結果分析：效度分析結果主要看KMO值和sig.（顯著性）；

若KMO>0.7，則說明問卷中設計的自變數之間具有一定的聯系，問卷是有效的；

sig.<0.001說明該問卷符合做因子分析，下一步則可以進行因子分析（EFA）。

05、相關分析

相關分析前首先取各個因子的平均值。

步驟如下：分析--相關--雙變數--將左邊的變數選到右邊--在皮爾遜和雙變數前打勾--確定。

得出的結果如下：

假設前面兩個為因子1、因子2（自變數），第三個為因變數。

相關性是檢驗自變數與因變數的關系。

可以看出因子1與因變數的相關系數為0.779，且sig.<0.001，說明自變數（因子1）與因變數呈正相關。

相關系數的取值范圍介於-1~1之間，絕對值越大，表明變數之間的相關越為緊密。

06、回歸分析

回歸分析需要看的圖有模型摘要圖、ANOVA、系數圖等等

步驟如下：分析--回歸--線性--選擇自變數和因變數--點擊統計--選擇德、共線性等--繼續--選擇XY變數--繼續--保存--繼續--確定。

模型摘要圖主要看R方和德賓值（D-W），調整後的R方為0.684說明自變數對因變數的可解釋程度為68.4%（R方代表的是自變數對因變數的解釋能力，R方與調整後的R方越接近說明數據越穩定）。D-W值是檢驗自變數之間是否存在自相關，上圖中D-W>2表示問卷中的幾個自變數無自相關性，

即方差分析表，ANOVA表的一個作用就是驗證假設（A對B不產生影響）是否成立，一般只看sig.值即可，上圖sig.<0.01,說明拒絕原假設，至少有一個對因變數產生顯著性影響。

下一步看系數表，系數表則說明有幾個自變數對因變數產生顯著性影響。

可以看出，相關性分析是檢驗自變數與因變數之間是否具有相關性（正向或反向相關），回歸分析則說明了自變數對因變數是否具有顯著性影響。

07、一些常見p的問題

1.在信度分析時，那個值該怎麼寫，問卷信度總是0.5多 ，怎麼寫？

信度分析主要看Alpha（a系數），a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠，0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9則說明問卷信度很好。0.5小於0.7說明問卷信度不可靠，接下來的分析也用不到了，建議調改問卷或數據。

2.如果兩個變數的sig值為0.531，說明了什麼？

SPSS的原理是假設A對B不產生影響，分析得出的結果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，則假設不成立，即A對B具有顯著性影響。如果sig.=0.531大於>0.05，說明假設成立，A對B（或B對A）不產生影響，任何一方變動都不會影響另一方。

上面是我對現在大學生而言，就怎麼處理自己的論文，對自己論文進行數據處理和分析，希望對你有所幫助，謝謝閱讀。