spss如何编程

Ⅰ 如何用spss编程实现线性回归分析

线性回归分析的内容比较多，比如回归方程的拟合优度检验、回归方程的显着性检验、回归系数的显着性检验、残差分析、变量的筛选问题、变量的多重共线性问题。
操作见图。回归分析通常需要多次试验操作才可以得出较好的模型。“方法”中选择“进入”，表示所有的自变量都进入模型，目前还没有考虑到变量的多重共线问题，要先观察初步的结果分析，才会考虑发哦变量的多重共线问题。

通过观察调整后的判定系数0.924，拟合优度较高，不被解释的变量较少。
由回归方程显着性检验的概率为0，小于显着性水平0.05，则认为系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显着的，可建立线性方程。
由系数表知，观察回归系数显着性检验中的概率值，如果显着性水平为0.05，除去“投入人年数”外，其他变量均大于显着性水平，这些变量保留在方程中是不正确的。所以该模型不可用，应重新建模。

重新建模操作见图片，采用的是“向后筛选”方法，依次剔除的变量是专着数、投入高级职称的人年数、投入科研事业费、获奖数、论文数。最后的模型结果是“立项课题数=-94.524+0.492x投入人年数”。

残差分析：
又P-P图可知，原始数据与正态分布的不存在显着的差异，残差满足线性模型的前提要求。
由库克距离（0.041小于1）和杠杆指变量的值知，没有显着的差异。
残差点在0线周围随机分布。

Ⅱ 如何用spss进行逻辑模型的建立 有什么方法

1、首先安装好SPSS软件，然后搜索到软件、运行，点击确定。

2、将数据导入进SPSS，不会导入可以用复制、粘贴的方式，然后在菜单栏中选择分析-回归-线性。

3、将自变量、因变量数据导入到相应位置。选择右侧的统计量，选中参数，选中选项，选中Bootstrap，然后点击下面的确定。

4、等待片刻，就会出现求解结果，可以看到线性拟合决定因子R方为0.991，表示拟合程度可以。

Ⅲ spss20中如何进行编程，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语法程序如何编写

libname a ‘e:\data\’;

data a.student;

infile ‘e:\data\student.txt’;

input name height weight;

以上程序将目录“e:\data\”下的文本文件“student.txt”中的数据输入数据集student中，该数据集存放于目录“e:\data\”下。

（2）直接输入方式

数据量较少或操作者意志力坚强的情况下采用此种输入方式，在data语句之后写入如下语句：

input变量名1变量名2 …变量名n;

datalines;（在以前的版本下为cards，新版本下两者可通用）

… … … …（数据行）

… … … …（数据行）

… … … …（数据行）

;

datalines语句用于直接输入数据，标志着数据块的开始。

注意：这里的数据行中数据之间以空格分隔，当然也可以其它东东如逗号等来分隔，这里大家先以空格来分隔好了。因为不同的分隔方式下input语句要采取相应的控制选项，这些我们以后再讨论，这里我们还是省省力气吧。另外数据行输完后不能像其它语句那样直接在后面加上分号，而要另起一行输入分号，这样SAS才认为这是在输入原始数据而不是在搞别的什么。

Ⅳ SPSS编程

打开SPSS，transform—computer，然后就自己将一科科加起来（它那里有按的，有些不用自己打），平均分就除以3就行了。。像EXCEL那样操作

Ⅵ 如何用spss制作正态分布数据

在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近。
做SPSS分析，数据不符合正态分布，如何将非正态数据转为正态分布数据，可以采用以下步骤来转换：

先将原始分数的频数转化为相对累积频数（百分等级），将它视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的Z值，将其转化为Z分数，达到正态化的目的。

在SPSS上的操作方法：工具栏transform-Rank cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；

点选rank types对话窗，选中normal scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom计算方法，可根据你的需要进行改进），点击continue，ok。spss会在数据观察表中生成两列新变量，其中N总分变量就是你想要的正态化结果。

Ⅶ SPSS Nemenyi检验方法编程

SPSS编程
通过菜单选择：File-New-Syntax，打开语句编辑窗口(SyntaxEditor)编写程序(也可以在word或其他文本编辑软件中编写，通过复制粘贴方式将程序粘贴到此窗口)，若已建立程序，可通过File--+Open--+Syntax直接打开。
程序一（7组）：
data
list
free/Hc
r1
r2
r3
r4
r5
r6
r7
N
n1
n2
n3
n4
n5
n6
n7.
begin
data
*
请于此行输入Kruskal-Wallis
H
检验的结果（即Hc
r1
r2
r3
r4
r5
r6
r7
N
n1
n2
n3
n4
n5
n6
n7，尽量精确）
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.
复制代码
注：少于7组的，删掉相应的行与变量即可。
******
举例3组：
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.
结果：
举例4组：
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.
结果：

Ⅷ spss如何编程计算程序运行时间

应该是SPSS的二次编程里面，saxbasic和VBA差不多，
这种脚本语言应该有获得程序运行时间的函数。VBA是timer,
你网络下saxbasic语法。然后添加到SPSSsyntax里面

Ⅸ spss数据五种分析方法是什么

spss数据分析的五种方法：

1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。

软件产品特点：

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。

Ⅹ spss如何用

简单的举个例子，spss在对于个人数据分析和结果处理方面来看

个人数据分析与结果处理（针对大学生的论文）

分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相关分析、假设检验（回归分析）。在分析之前我们首先要懂得SPSS的分析原理。

用SPSS分析的问卷必须是李克特五、七级量表，新研究者建议设计五级单因素的量表。问卷数据收集完成，第一步要剔除无效问卷，保证数据的准确性。

分析步骤如下：

01、录入信息

打开SPSS软件，在变量界面输入问题及值，一般值为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

描述性分析是对被调查者的最基本的信息进行描述，如性别、学历、年龄、工等等。描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析。

最后汇总了列成表格或图表，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，加以文字说明，使结果清晰明了。

03、信度分析

信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，是否具有良好的相关性进行分析，收集数据是否存在矛盾、可靠等等。

问卷分析的步骤如下：点击“分析”----“标度”----“可靠性分析”-----“选择项”----“确定”

结果分析：问卷是否可靠关键在于：Alpha（a系数）

a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠；

0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性；

0.8<a<0.9则说明问卷信度很好；

04、效度分析和因子分析

通俗来说，效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致。一般分为内容效度和结构效度；

内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；

结构效度是指题项衡量所测变量的能力，实证分析着重分析结构效度，通过进行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）检验来证明量表的结构有效性。

分析步骤如下：分析--降维--因子--将左边所有变量选到右边变量框中--描述--选择初始解和KMO--点击继续--提取--在提取里选择主成份和碎石图--继续--旋转--选择最大方差法。

得出结果如下：

结果分析：效度分析结果主要看KMO值和sig.（显着性）；

若KMO>0.7，则说明问卷中设计的自变量之间具有一定的联系，问卷是有效的；

sig.<0.001说明该问卷符合做因子分析，下一步则可以进行因子分析（EFA）。

05、相关分析

相关分析前首先取各个因子的平均值。

步骤如下：分析--相关--双变量--将左边的变量选到右边--在皮尔逊和双变量前打勾--确定。

得出的结果如下：

假设前面两个为因子1、因子2（自变量），第三个为因变量。

相关性是检验自变量与因变量的关系。

可以看出因子1与因变量的相关系数为0.779，且sig.<0.001，说明自变量（因子1）与因变量呈正相关。

相关系数的取值范围介于-1~1之间，绝对值越大，表明变量之间的相关越为紧密。

06、回归分析

回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等

步骤如下：分析--回归--线性--选择自变量和因变量--点击统计--选择德、共线性等--继续--选择XY变量--继续--保存--继续--确定。

模型摘要图主要看R方和德宾值（D-W），调整后的R方为0.684说明自变量对因变量的可解释程度为68.4%（R方代表的是自变量对因变量的解释能力，R方与调整后的R方越接近说明数据越稳定）。D-W值是检验自变量之间是否存在自相关，上图中D-W>2表示问卷中的几个自变量无自相关性，

即方差分析表，ANOVA表的一个作用就是验证假设（A对B不产生影响）是否成立，一般只看sig.值即可，上图sig.<0.01,说明拒绝原假设，至少有一个对因变量产生显着性影响。

下一步看系数表，系数表则说明有几个自变量对因变量产生显着性影响。

可以看出，相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性（正向或反向相关），回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显着性影响。

07、一些常见p的问题

1.在信度分析时，那个值该怎么写，问卷信度总是0.5多 ，怎么写？

信度分析主要看Alpha（a系数），a<0.7则表示设计的问卷信度不可靠，0.7<a<0.8则说明问卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9则说明问卷信度很好。0.5小于0.7说明问卷信度不可靠，接下来的分析也用不到了，建议调改问卷或数据。

2.如果两个变量的sig值为0.531，说明了什么？

SPSS的原理是假设A对B不产生影响，分析得出的结果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，则假设不成立，即A对B具有显着性影响。如果sig.=0.531大于>0.05，说明假设成立，A对B（或B对A）不产生影响，任何一方变动都不会影响另一方。

上面是我对现在大学生而言，就怎么处理自己的论文，对自己论文进行数据处理和分析，希望对你有所帮助，谢谢阅读。