SPSS是統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案的簡稱，為IBM公司的一系列用于統(tǒng)計學分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產(chǎn)品及相關服務的總稱。下面給大家?guī)硪恍╆P于spss心得 ，希望對大家有所幫助。

spss心得1

spss的許多菜單均可進行描述性統(tǒng)計分析，許多統(tǒng)計過程也都提供描述性統(tǒng)計指標的輸出。

在獨特樣本T檢驗、方差分析、因子分析等許多分析過程中。

spss自定義表模塊也可以產(chǎn)生大部分的描述性統(tǒng)計指標。

1.頻率:該過程將產(chǎn)生頻數(shù)表，也可以輸出頻數(shù)分布的條形圖、餅圖或者直方圖。

2.描述:該過程進行一般性的統(tǒng)計描述。它可以輸出均值、均值的標準誤、方差、標準差、范圍、最大值、最小值、峰度和偏度。

3.探索:該過程用于對數(shù)據(jù)的探索性分析。

4.交叉表:該過程完成分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述和一般的統(tǒng)計檢驗。

5.比率:輸出兩個尺度變量比率的描述性統(tǒng)計量。

6.pp圖:用于繪制尺度變量的pp圖。

7.QQ圖:用于繪制尺度變量的QQ圖，以判斷該變量是否服從正態(tài)分布。

在spss中選擇【分析】—【描述統(tǒng)計】—【頻率】

在spss中選擇【分析】—【描述統(tǒng)計】—【描述】

在spss中選擇【分析】—【描述統(tǒng)計】—【探索】

在spss【設定表】菜單中也可以輸出大部分的描述性統(tǒng)計分析指標。選擇【分析】—【表】—【設定表】。

描述性統(tǒng)計分析除了應用數(shù)量指標外，還可以應用條形圖、餅圖、帕累托圖、直方圖、箱圖、莖葉圖等統(tǒng)計圖形。

在【分析】—【描述統(tǒng)計】—【頻率】子菜單下的“圖表”選項，可以選擇繪制條形圖、餅圖和直方圖。

(1)條形圖給出相應每一類的頻率，長方形的高度，與類的頻率或者相對頻率成比例。

(2)帕累托圖是按照從高到底順序排列條形圖的長方形條后形成的一種特殊條形圖，最高的長方形在左邊。

(3)餅圖把一個整圓分成幾份，每一份代表一個類，每份中心角與類相對頻率成比例。

直方圖

直方圖和條形圖十分類似，應用于連續(xù)型數(shù)據(jù)，表現(xiàn)在圖形上直方圖的各個正方形條之間沒有任何間隔。直方圖可以直觀地觀測數(shù)據(jù)的分布情況。

莖葉圖

莖葉圖是描述定量變量的一種圖形方式，他除了能夠給出直方圖所給出的分布的信息以外，還能夠還原大部分原始數(shù)據(jù)的信息。

箱圖

箱圖是總結(jié)五數(shù)呢圖形表現(xiàn)。數(shù)據(jù)標準化處理主要包括數(shù)據(jù)同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。數(shù)據(jù)同趨化處理主要解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問題;保證數(shù)據(jù)服從標準正態(tài)分布

spss心得2

選擇[轉(zhuǎn)換]—[隨機數(shù)字生成器]，勾選“設置起點”,并在“固定值”下的“值”中輸入一個用戶給定的數(shù)值。

選擇[轉(zhuǎn)換]—計算變量，在目標變量框中輸入變量名“Spinn”,在“數(shù)字表達式”框中輸入“trunc(rv.uniform(1,5))”,然后單擊(確定)按鈕，

(1)選擇(分析)—描述統(tǒng)計—頻率，然后把變量“spinn”選入“變量”框中，

(2)單擊(圖表(C))按鈕，“頻率:圖表”對話框，勾選“直方圖(h)”選項。

(3)單擊(繼續(xù))按鈕，返回“頻率”對話框，然后單擊(確定)按鈕。以上過程也可以通過在語法編輯器中運行如下的語法程序?qū)崿F(xiàn)。

并且要打開本章的數(shù)據(jù)文件“sim.sav”。

然后選擇“轉(zhuǎn)換”—計算變量，

保存該文件為“sim norm.sav”。

從該組隨機數(shù)的分布能否確定該樣本數(shù)據(jù)的確是從正態(tài)分布的總體中隨機抽取的呢?

如果隨機試驗只有兩個可能的結(jié)果，不妨稱為成功和失敗，設該試驗中成功的概率為p(0

選擇“條形圖”。然后在右側(cè)的示例圖預覽中雙擊第一個圖標。預覽圖將出現(xiàn)在右上角的畫布中。用鼠標把“變量”中的變量x拖放到“是否x軸”虛線框中，把變量prob25拖放到“計數(shù)”虛線框中，。該條形圖可以編輯修改。

(3)得到隨機變量x的條形圖，該條形圖可以編輯修改

(4)雙擊該圖，得到“圖形編輯器”窗口。

(5)雙擊圖形編輯器窗口中的圖形，即可出現(xiàn)屬性窗口，在屬性窗口中，可以設置條形圖的各種屬性，如寬度，填充顏色，邊框，圖形大小等。

(6)改變條形圖的填充顏色和條子的寬度，修改后的條形圖。

選擇文件——新建——數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)編輯器中打開一個空的數(shù)據(jù)文件，在數(shù)據(jù)視圖的第一例分別輸入0，1，2，3，···，10，即隨機變量x的所有可能的取值。

單擊變量視圖，把變量名稱“var00001”改為“x”，小數(shù)位數(shù)設為0;建立另外兩個新的變量，分別命名為“c25”和“c40，小數(shù)位數(shù)都設為4。”

設置隨機數(shù)種子為“123456”。然后選擇(t)——計算變量(c)，在“計算變量”對話框中的“目標”變量t框中輸入“c25”，在“數(shù)字表達式”框中輸入“cdf.binom(x，10，0.25)”。然后單擊確定按鈕。因為計算變量對話框中的目標變量的名稱c25和我們已經(jīng)定義的變量c25重名，已經(jīng)在變量視圖中定義的c25沒有任何內(nèi)容，因此這里我們單擊確定按鈕。在變量視圖中就生成了服從二項分布的隨機變量c25。

spss心得3

SPSS課程學習心得體會

應用統(tǒng)計分析學習報告 本科的時候有概率統(tǒng)計和數(shù)理分析的基礎，但是從來沒有接觸過應用統(tǒng)計分析的東西，

spss也只是聽說過，從來沒有學過。一直以為這一塊兒會比較難，這學期最初學的時候，因

為沒有認真看老師給的英文教材，課下也沒有認真搜集相關資料，所以學起來有些吃力，總

感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學習報告，然后我從圖書館里借了些教

材查了些資料，發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結(jié)合軟件和書上的例子，實戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)spss

的功能相當強大。最后總結(jié)出這篇報告，以鞏固所學。 spss，全稱是statistical product and service solutions，即“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解

決方案”軟件，是ibm公司推出的一系列用于統(tǒng)計學分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和決策

支持任務的軟件產(chǎn)品及相關服務的總稱，也是世界上公認的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。spss具

有統(tǒng)計分析功能強大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點，被廣泛應用于經(jīng)濟管理、

醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學等各個領域。具體到管理方面，spss也是一個進行數(shù)據(jù)分析和預測的強

大工具。這門課中也會用到amos軟件。 關于spss的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易于安裝，我裝的是19.0的，雖

然20.0有一些改變和優(yōu)化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來很方面且容

易上手。所以，我學習的重點是卡方檢驗和t檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、因子

分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應用價值、計算方式、結(jié)果的解釋和表述。 首先是t檢驗這一部分。由于參數(shù)檢驗的基礎不牢固，這部分也是最初開始接觸應用統(tǒng)

計的東西，學起來很多東西拿不準，比如說原假設默認的是什么。結(jié)果出來后依然分不清楚

是接受原假設還是拒絕原假設。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是t檢驗。t檢驗應用于

當樣本數(shù)較小時，且樣本取自正態(tài)總體同時做兩樣本均數(shù)比較時，還要求兩樣本的總體方差

相等時，已知一個總體均數(shù)u，可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標準差，樣本來自正態(tài)或近似

正態(tài)總體。t檢驗分為單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗。其中，單樣本t 檢

驗是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的t檢驗，用于推斷樣本所代表的未知總體 均數(shù)μ與已知的總體均數(shù)uo有無差別;獨立樣本t檢驗主要用于檢驗兩個樣本是否來自

具有相同均值的總體，即比較兩個樣本的均值是否相同，要求兩個樣本是相互獨立的;配對

樣本t檢驗中，要正確理解“配對”的含義，主要用于檢驗兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是

否有顯著差異，跟獨立檢驗的區(qū)別就是樣本是否是配對樣本。這幾個方法用軟件操作起來都

是相對簡單的，關鍵是分清楚什么時候用這個什么時候用那個。 然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測值作為一個整體，按照變異的不同來

源把觀測值總變異的平方和以及自由度分解為兩個或多個部分，獲得不同變異來源的均值與{spss實驗心得體會}.

誤差均方，通過比較不同變異來源的均方與誤差均方，判斷各樣本所屬總體方差是否相等。

方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學習的過

程中出現(xiàn)一些問題，就是用spss來操作的時候分不清觀測變量和控制變量，如果反了的話會

導致結(jié)果的不準確。其次，對bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)在

基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進行的是驗證性研究，即計

劃好的某兩個或幾個組間(和對照組)的比較。宜用bonferroni(lsd)法;若需要進行多個

均數(shù)間的兩兩比較，且各組個案數(shù)相等，適宜用tukey法;其他情況宜用scheffe法。最后，

對方差齊性檢驗、多重比較檢驗、趨勢檢驗理解不夠透徹，在方差檢驗中，post hoc鍵有l(wèi)sd

的選項：當方差分析f檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，

須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。lsd即是一

種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。 相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討(轉(zhuǎn)載

于:spss課程學習心得體會)其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關系的一

種統(tǒng)計方法。相關分析研究現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量

或因變量。主要有雙變量相關分析、偏相關、距離相關幾個方法。雙變量相關分析是相關分

析中最常使用的分析過程，主要用于分析兩個變量之間的線性相關分析，可以根據(jù)不同的數(shù)

據(jù)類型和條件，選用pearson積差相關、spearman等級相關和kendall的tau-b等級相關。

當數(shù)據(jù)文件包括多個變量時， 直接對兩個變量進行相關分析往往不能真實反映二者之間的關系，此時就需要用到偏相

關分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關分析是對觀測變量之間差異度或相似程度

進行的測量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，

是計算一對觀測量之間的廣義距離。這些相似性或距離測度可以用于其他分析過程，例如因

子分析、聚類分析或多維定標分析，有助于分析復雜的數(shù)據(jù)集。 接著是回歸分析。相關分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般

不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關的具體形式，確定其因果關系，

并用數(shù)學模型來表現(xiàn)其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿

意度”變量密切相關，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如

何，則需要通過回歸分析方法來確定?；貧w分析的目的在于了解兩個或多個變量間是否相關、

相關方向與強度，并建立數(shù)學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。運用十分

廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變

量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，

只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為

一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間

是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。應用回歸分析時應首先確定變量之間是否存在相關

關系，如果變量之間不存在相關關系，對這些變量應用回歸預測法就會得出錯誤的結(jié)果。正

確應用回歸分析預測時應注意：①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關系;②避免回歸預測的

任意外推;③應用合適的數(shù)據(jù)資料; 接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。最早由英

國心理學家c.e.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績

好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些

一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因

子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關系的假設。因

子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本的，但又無法直接 測量到的隱性變量。從顯性的變量中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分析，

另一類是驗證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項之間的關系，而讓數(shù)據(jù)

“自己說話”。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關系是部分知道的，即哪個測度項對應

于哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用spss來操作，要用amos，

用起來也很方便。

最后一部分學習的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的

多元統(tǒng)計技術。它的強勢在于對多變量間交互關系的定量研究。在近三十年內(nèi)，其大量應用

于社會科學及行為科學的領域里，并在近幾年開始逐漸應用于市場研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是

對顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關系，并將這種關

系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分

析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，

在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)

方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關系是否保持不變，各因子的均值是否有

顯著差異。

這門課要學習完了，整個學習的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)的，我見證了自己從一無所知到

困惑迷茫再到略懂再到會用的過程。甚至學完之后有些問題還沒有徹底搞清楚，自己接下來

還會不斷的探索的。spss是個很神奇的工具，結(jié)合amos和excel更是如虎添翼，相信學習

了spss在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實際學起

來就好很多，因為當我結(jié)合具體實例和軟件的時候，很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想

給老師一個建議，這門課需要很強的統(tǒng)計和概率論的基礎，要不然就會很難聽懂或者聽得半

懂。然后這門課的很多方法的相關資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學領域的，在管理中的應

用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時候結(jié)合在管理中的應用來學習，但是資料有限，

希望老師在這個方面多給學生一些引導。篇二：spss心得體會 學習spss在教育統(tǒng)計中的應用心得體會

一、什么是spss?為什么要學習spss? 新學期開始時，在信息化教育測量與評價的課程中第一次接觸 到spss這個軟件，作為本科是計算機專業(yè)出身的我，當時只知道spss是一套統(tǒng)計軟件，

就是一套根據(jù)統(tǒng)計學原理所編寫出來的統(tǒng)計分析軟件，至于統(tǒng)計什么?分析什么?我一無所

知，尤其是看到老師推薦的《spss在教育統(tǒng)計中的應用》這本書的時候，就簡單的把它理解

為用spss軟件來統(tǒng)計、分析與教育相關的數(shù)據(jù)，最終得出想要的結(jié)論而已，而現(xiàn)在看來，我

當初的想法未免有點簡單與無知。下面就來讓我們了解一下spss。spss軟件是一組專業(yè)的、

通用的統(tǒng)計軟件包，同時它也是一個組合式軟件包，兼有數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、統(tǒng)計繪圖和{spss實驗心得體會}.

統(tǒng)計報表功能。它廣泛用于教育、心理、醫(yī)學、市場、人口、保險等研究領域，也用于產(chǎn)品

質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。spss軟件對計算機硬件系統(tǒng)的要求較低;對運

行的軟件環(huán)境要求寬松，有各種版本可運行在windows xp、win7系統(tǒng)環(huán)境下， spss統(tǒng)計軟

件采用電子表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，能方便地從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)(如dbase，excel，

lotus等)。

我為什么要學習spss呢?其實很簡單，一方面，做為一名 研究生，要具備一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事實說話、

要以數(shù)據(jù)說話，有了數(shù)據(jù)支持的研究才能更容易被認可、被推論。另一方面，根據(jù)對aect94

定義的理解，教育技術 學研究的對象是學習過程和學習資源，包含大量的偶然現(xiàn)象和非精確現(xiàn)象。因此，要深

入研究教育技術現(xiàn)象及其規(guī)律，必須運用統(tǒng)計描述、統(tǒng)計分析方法和模糊數(shù)學分析方法，才

可能使這門學科達到真正完善的地步。教育技術學研究的現(xiàn)象多數(shù)是偶然的現(xiàn)象，其變化發(fā)

展往往具有幾種不同的可能性，究竟出現(xiàn)哪一種結(jié)果，那是帶有偶然性的，是隨機的。這類

偶然現(xiàn)象是遵循統(tǒng)計規(guī)律的，當隨機現(xiàn)象是由大量的成份組成，或者隨機現(xiàn)象出現(xiàn)大量的次

數(shù)時，就能體現(xiàn)統(tǒng)計平均規(guī)律。我們只有對數(shù)據(jù)資料作統(tǒng)計處理，才可能可以發(fā)現(xiàn)它們的內(nèi)

在規(guī)律，掌握現(xiàn)象的特征，檢驗研究的假設，才能得出準確的、可靠的研究結(jié)果。

二、對本spss各章節(jié)學習的心得 新課程老師帶領下，采取一種新的學習方式，老師講解了基礎部分后，全班同學采取小

組分工、協(xié)作學習，然后對全班同學進行講解學習內(nèi)容，教師進行當堂指導，這種方法改變

了同學們的學習態(tài)度，同學們不再是課前不預習，課下不復習的狀態(tài)，每組都有自己的任務，

課前有一定的壓力，同學間的討論也明顯的增多，例如：一次課下同學們在一起吃飯，有幾

位同學還在調(diào)侃說“兩個菜之間用spss進行分析后得出的結(jié)果不接受h0假設，也就是兩個

菜之間不相關”，雖然這只是一個課下的玩笑，但是這也可以體現(xiàn)出對學習的態(tài)度的轉(zhuǎn)變。下

面就本學期的所學spss的各章節(jié)做一下歸納，這些歸納也是基于本人平時在課前預習，課上

及課后的一些所思所想，也許會有一些理解上的偏頗在內(nèi)，但這僅限于心得而已。本學期學

習各個章節(jié)

及分工如下表：

章節(jié)名稱

1.spss的認識

及數(shù)據(jù)文件的

處理

2.數(shù)據(jù)清理與

基本統(tǒng)計及測

量質(zhì)量分析

3.t檢驗

4.方差分析

1、 2人 3人 7.聚類分析 8.統(tǒng)計圖形 2人 1人 2人 6.卡方檢驗 3人 2人 5.相關分

析 3人 分工人數(shù) 章節(jié)名稱 分工人數(shù) spss的認識及數(shù)據(jù)文件的處理心得體會 可能是由于是同學們第一次講，萬事開頭難，壓力很大，在大家認為最為簡單的內(nèi)容講

解上，兩位同學并沒有完全展現(xiàn)出二人實際水平，大家在這一節(jié)課上都感覺到很壓抑，總的

感覺是這節(jié)內(nèi)容很簡單，但是內(nèi)容又很松散，可講的東西太多，講的東西多就沒有突出重點

和難點，所以聽過之后就有種無數(shù)的碎片漂浮在腦海中一樣，很難將知識系統(tǒng)化，課后總結(jié)

一下無非就是兩塊，一塊是了解spss軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是spss軟件當中

一個模塊叫做數(shù)據(jù)文件的處理，在認識spss軟件當中了解到它是一組社會科學統(tǒng)計軟件包，

誕生于1968年，當時美國的3位大學生開發(fā)出了它，經(jīng)過這么多年的后續(xù)開發(fā)，spss已經(jīng)

有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應

用，而在教育中的應用 只是它的一個分支。此外它對硬件的要求也很低，當前一般的電腦都能安裝它，安裝的

過程中也沒有什么特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。在數(shù)據(jù)文件的處理方面，

主要是要學會定義變量、處理變量兩方面;定義變量是要注意根據(jù)自己實際采集的數(shù)據(jù)來定

義變量，例如是數(shù)值型的變量還是文本型的變量及變量的長度，小數(shù)點保留尾數(shù)等，總之就

是一句話，根據(jù)實際調(diào)查的數(shù)據(jù)要求來定義相應變量。變量定義只有只要細心的將實際調(diào)查

的數(shù)據(jù)錄入到spss當中即可，當然也可以在spss軟件之外進行數(shù)據(jù)編制，可以通過execel

等編輯后可以直接導入到spss中。在處理變量模塊當中，可以對變量進行添加、刪除、拆分

與合并等操作，只要根據(jù)實際調(diào)查數(shù)據(jù)，細心調(diào)整變量，使操作更加簡便和明了。

2、 數(shù)據(jù)清理與基本統(tǒng)計及測量質(zhì)量分析的心得體會 數(shù)據(jù)的清理與基本統(tǒng)計及測量質(zhì)量分析由兩名同學進行講解，由于吸取了上節(jié)課兩名同

學的經(jīng)驗，本節(jié)講授的明顯好于上節(jié)課，這里我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數(shù)據(jù)的

清理，另一塊是相關統(tǒng)計理論的學習。在數(shù)據(jù)清理方面主要學習了奇異數(shù)據(jù)的檢查與清理，

在這里本人覺得非常有必要進行數(shù)據(jù)清理，在實際的調(diào)查數(shù)據(jù)時難免會出現(xiàn)錯誤或者碰到極

為特殊的典型案例，所以這些數(shù)據(jù)很難符合大眾規(guī)律，在統(tǒng)計、分析過程中可能會造成分析

結(jié)果異常，從而直接影響最終的結(jié)論。所以覺得非常有必要進行數(shù)據(jù)檢查與清理。而我認為

本節(jié)的難點不是怎樣熟練運用spss軟件，而是在第二塊中的，相關統(tǒng)計理論的學習，學習這

些理論需要一定的數(shù)學基礎，只有明確這些 理(論如均值、標準誤差、中數(shù)、眾數(shù)、全距、四分位等)原理，知其然，知其所以然，

這才是關鍵，在spss中想要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行以上分析只需要輕輕點擊一下按鈕就可以是輕松

實現(xiàn)，但是如果不清楚到底用它們來做什么就無從談起做數(shù)據(jù)分析了，所以本節(jié)內(nèi)容知道分

析原理的重要性要遠遠大用spss對數(shù)據(jù)做出相關分析的重要性?？偨Y(jié)為一句話“知道它們是

做什么的后才會讓它們?nèi)プ鲈撟龅墓ぷ鳌薄?/p>

3、 t檢驗的心得體會

t檢驗由兩名同學講解，在學習t檢驗時，首先要明確什么樣的數(shù)據(jù)適合t檢驗，t檢驗

的結(jié)果要說明什么問題?經(jīng)過學習可以知道，t檢驗是對兩組數(shù)據(jù)間的平均水平或均數(shù)的比

較，通過比較可以得出兩組數(shù)據(jù)間的顯著性水平，而這兩組數(shù)據(jù)都要符合正態(tài)分布，方差具

有齊同性，t檢驗由兩種情況，一種配對提檢驗，要求兩組數(shù)據(jù)不可以獨立顛倒順序，如果

顛倒順序就會改變問題的性質(zhì)，這種t檢驗稱為配對t檢驗;另一種情況下的t檢驗是兩組

數(shù)據(jù)可以任意顛倒順的檢驗稱為獨立樣本的t檢驗。但是這兩種情況都必須符合最先的要求，

即都是符合正態(tài)分布，方差都具有齊同性。通過spss的相關操作可以輕松完成檢驗，但是在

檢驗的過程中必須設置置信區(qū)間，一般設置為95%，在設置置信區(qū)間時必須要考慮到所做分

析的數(shù)據(jù)，如果像要得到顯著性差異的結(jié)果則可盡量將置信區(qū)間設置小些，如果想要得到不

顯著差異就要將置信區(qū)間甚至大些，本人的理解為若置信區(qū)間小，則可以理解為在小范圍內(nèi)

是可以相信的，但如果將分析結(jié)果的置信區(qū)間值調(diào)大則說明在很大的范圍內(nèi)這個結(jié)果可信，

反之則不可信，篇三：spss課程學習感悟(交) spss學習總結(jié)與反思 財管132 1330443233 王天茜 在這學期以前我并沒有學過統(tǒng)計學，甚至沒有接觸過它，

因此對它的認識可謂是從零開始的，但經(jīng)過這一段的學習，也算是受益良多，下面我就簡單

說下感想吧。

第一節(jié)課老師簡單講述了下這門課的概況，當時只覺得毫無頭緒，對于沒接觸過的事物

人總有莫名的恐懼，這門課看似還很難，就比較擔憂。 接著說說學習過后對spss的整體認識吧，我專門去百度了下它的全稱，定義為spss是

“社會科學統(tǒng)計軟件包”(statistical package for the social science)的簡稱，是一種

集成化的計算機數(shù)據(jù)處理應用軟件。之前看論文的時候會經(jīng)?？吹礁鞣N表格圖形，各種結(jié)果

輸出，當時并不明白，以前也沒見過，因此總會跳過實驗整個設計直接看結(jié)果。在學了這門

課后總算對其有了初步的認識。

1、spss的認識及數(shù)據(jù)文件的處理心得體會 一塊是了解spss軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是spss軟件當中一個模塊叫做數(shù)

據(jù)文件的處理，在認識spss軟件當中了解到它是一組社會科學統(tǒng)計軟件包，誕生于1968年，

當時美國的3位大學生開發(fā)出了它，經(jīng)過這么多年的后續(xù)開發(fā)，spss已經(jīng)有了很多的版本，

具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應用，而在教育中的

應用只是它的一個分支。此外它對硬件的要求也很低，當前一般的電腦 都能安裝它，安裝的過程中也沒有什么特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。

在數(shù)據(jù)文件的處理方面，主要是要學會定義變量、處理變量兩方面;定義變量是要注意根據(jù)

自己實際采集的數(shù)據(jù)來定義變量，例如是數(shù)值型的變量還是文本型的變量及變量的長度，小

數(shù)點保留尾數(shù)等，總之就是一句話，根據(jù)實際調(diào)查的數(shù)據(jù)要求來定義相應變量。變量定義只

有只要細心的將實際調(diào)查的數(shù)據(jù)錄入到spss當中即可，當然也可以在spss軟件之外進行數(shù)

據(jù)編制，可以通過execel等編輯后可以直接導入到spss中。在處理變量模塊當中，可以對

變量進行添加、刪除、拆分與合并等操作，只要根據(jù)實際調(diào)查數(shù)據(jù)，細心調(diào)整變量，使操作

更加簡便和明了。

2、 數(shù)據(jù)清理與基本統(tǒng)計及測量質(zhì)量分析的心得體會 這里我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數(shù)據(jù)的清理，另一塊是相關統(tǒng)計理論的學習。

在數(shù)據(jù)清理方面主要學習了奇異數(shù)據(jù)的檢查與清理，在這里我覺得非常有必要進行數(shù)據(jù)清理，

在實際的調(diào)查數(shù)據(jù)時難免會出現(xiàn)錯誤或者碰到極為特殊的典型案例，所以這些數(shù)據(jù)很難符合

大眾規(guī)律，在統(tǒng)計、分析過程中可能會造成分析結(jié)果異常，從而直接影響最終的結(jié)論。所以

覺得非常有必要進行數(shù)據(jù)檢查與清理。而我認為本節(jié)的難點不是怎樣熟練運用spss軟件，而

是在第二塊中的，相關統(tǒng)計理論的學習，學習這些理論需要一定的數(shù)學基礎，只有明確這些

spss心得4

摘要：SPSS統(tǒng)計分析方法及應用課程的開設給我們打開了一扇全新知識的門窗，它通向的是一個嶄新的領域。這門課程的學習經(jīng)歷可謂波瀾起伏，中間有苦有甜，但是不管過程多么艱難，幸運的是，我們學到了很多，收獲了很多。通過老師的講解，我們對它的使用方法、結(jié)果分析和應用范圍都有了非常細致的了解。 關鍵詞：學習經(jīng)歷 收獲 方法 應用范圍

距SPSS統(tǒng)計分析方法及應用課程結(jié)束已經(jīng)過去好幾天了，偶爾還是會想起那段兵荒馬亂，洪荒滔天的日子。開學伊始，很多課程還必須靠課程表才知道星期幾在哪里上課，但是SPSS則不同，一天四節(jié)課連著上的重大任務讓我們不得不去正視它、重視它。

初識SPSS統(tǒng)計分析方法及應用是在一個傍晚。彼時，地上余熱尚未完全散盡，暮色即將席卷最后一抹晚霞。坐在機器嗡嗡運轉(zhuǎn)的機房里，撫摸手中那一厚重書本的扉頁，心里是一絲說不清道不明的復雜情緒，對未知的好奇摻雜著對已知的不確定。周圍同學都在討論，統(tǒng)計學都沒有學好，這門課程學起來會不會過于吃力，如此一想，幾分恐懼感又蹭蹭地上升。就這樣，懷著五味雜陳的心情開始了SPSS的第一堂課。

一天課下來，卻發(fā)現(xiàn)它學起來并沒有想象中那么艱難，可能是剛接觸的基礎知識比較易懂，也可能是老師講解的很生動透徹。總之，我的興趣被調(diào)動起來了，甚至在心里雀躍，期待第二天的SPSS課早點到來。但是漸漸的，學習開始有點力不從心了，課堂上會有片刻的走神，反應過來后便在書上匆忙翻找老師講解的內(nèi)容自己慢慢的邊看邊理解，然而結(jié)果還是一知半解，于是悔不當初統(tǒng)計學的基礎打得不夠牢固。不過，不幸中的萬幸是老師非常的好，對我們這些上課不太認真的同學還是耐心的給予指導并且不厭其煩。課堂上師生之間互動的很好，充分調(diào)動了大家的積極性，要求我們自己動手去找答案、自己去操作而不是一味地跟著老師盲目地進行著機械運動，老師也非常反對以往那種“填鴨式”教育，積極鼓勵、督促我們?nèi)ニ伎即鸢傅挠蓙恚ソ忉屗匀慌c之所以然，同時老師生動的講解把枯燥的內(nèi)容形象化，更方便我們的理解。當習慣了老師這種教學模式后，我們學習起來雖不能說得心應手，舉一反三，但也漸入佳境，步入正軌，沒有了當初的手足無措，沒有了那時的茫然若失，像初長成的少年一般，擁有的是歲月

洗禮后的純粹明媚與獲得真知的滿足感。

現(xiàn)在回想一下，學習其實還是一個循環(huán)往復的過程，講究的是一個方法和技巧，即使每個人都在抱怨SPSS難學，聽不到看不明白，但是班上還是有人學的很輕松，學的很扎實。好像那些在我們看來既枯燥又難以理解的術語和定義解釋在她們眼里就是一副活動的畫面，她們沉浸于其中，遨游在其中，享受在其中。仿佛那些知識早已扎根在她們充滿智慧的腦袋里，而不同于我們，需要從書本的文字上去吸收，從老師那里獲取知識的核心和真正內(nèi)涵。這樣的對比讓我折服卻又向往，認真觀察了她們學習動態(tài)后，我發(fā)現(xiàn)像我們這種每天上課才翻書下課書本直接扔一邊的人即使在某一時期了解了這門課程，等到若干時間以后，當遺忘功能發(fā)揮作用時我們還是一無所知，怎樣把它們植根于腦袋，關鍵在于自己的努力和鉆研。課前好好預習，嘗試自己去理解那些不算深奧的文字，遇到不懂的標記一下，上課認真聽或者課后積極向老師請教，課堂的效果也是不容忽視的，老師講的都是書本濃縮的精華，一個不留神，可能就導致后面的全盤崩潰，然后興趣喪失，課后更是需要好好復習加強記憶力，SPSS需要的是多操作多熟悉，空閑時間多加自我練習才會做到熟能生巧。其實很多課程都是互通的，這些方法對其他課程而言也是非常實用的。還有最重要的一個資源庫，就是學校的圖書館，多看看有關書本觸類旁通更容易理解。

現(xiàn)在一本書已經(jīng)學完了，不敢說對它的領會有多深，只能說從中的確學到了不少的東西，更準確的是學到一種技能和方法，即怎樣處理數(shù)據(jù)的方法。SPSS是“社會科學統(tǒng)計軟件包”(Statistical Package for the Social Science)的簡稱，是一種集成化的計算機數(shù)據(jù)處理應用軟件。它是世界上公認的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一，由于操作簡便，好學易懂，簡單實用，因而很受非專業(yè)人士的青睞。最重要的是，對我們經(jīng)濟管理專業(yè)的學生來說，以后從事的行業(yè)大部分都是要和統(tǒng)計分析以及決策打交道，因此掌握好數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析軟件工具則是非常有必要的。

其次縱觀中國經(jīng)濟發(fā)展歷程，改革開放已逾三十多年，我國的經(jīng)濟體制由計劃經(jīng)濟步入了社會主義市場經(jīng)濟的運行空間，這一客觀現(xiàn)實要求企業(yè)必須提高獨立面對市場經(jīng)濟中大風大浪的能力，也就是自身的硬件素質(zhì)。在加入WTO后，中國企業(yè)搭上全球化的班車，跨入與國際接軌的高速軌道，在獲得更廣泛的市場資

源的同時，也面對著更強大對手的競爭，在這種趨勢下，增強軟實力，打造自身獨一無二的個性特質(zhì)更是迫在眉睫。面對著強化自身的雙重挑戰(zhàn)，要求企業(yè)承擔起信息化和定量分析的重任，只有信息化才能夠迅速全面的感知市場和消費群體的要求，只有定量分析才能對感知信息做出科學分析和正確決策。而當今社會發(fā)展日益迅猛，數(shù)據(jù)量快速膨脹，數(shù)據(jù)關系復雜性大大提高，企業(yè)怎樣快速得出分析結(jié)果，怎樣從效率和質(zhì)量方面占有優(yōu)勢對數(shù)據(jù)分析軟件的性能有著嚴格的的要求。而SPSS因操作簡單，結(jié)果明了，很受企業(yè)歡迎，已廣泛應用于各大領域。我們從課程學習上所采用的例子就可得出，SPSS不僅在經(jīng)濟學、生物學、心理學、醫(yī)療衛(wèi)生、體育等方面作用廣大，在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)、金融等行業(yè)也有著不可小覷的影響力。應著這些因素，掌握好這一技能就顯得勢在必行了。

通過老師細心的講解，我們知道了SPSS分析的正確步驟，即懂得了如何正確組織數(shù)據(jù)、如何利用SPSS對數(shù)據(jù)進行基本加工和整理，明白了應從何處入手分析、應采用SPSS中的哪些分析方法和功能實現(xiàn)對各類數(shù)據(jù)由淺入深的分析，清楚了怎樣理解和解釋分析結(jié)果。在此之前，我們所了解的關于數(shù)據(jù)的計算機應用軟件僅局限于Excel，而如今，我們不但掌握了SPSS，還能夠在兩者之間進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。這一課程的學習可謂是受益匪淺，對于一組數(shù)據(jù)我們不再被表面現(xiàn)象和其中的干擾因素所蒙蔽，而是能夠剖開現(xiàn)象看本質(zhì)，這使我們對真實的理解更加貼近更加透徹。

spss心得5

分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據(jù)是重要的變量放在Y軸，即因變量或待分析變量;非重要的變量放在X軸，即自變量;= ，SPSS中是標準化系數(shù)beta, (i≠j)可以分析主次因子，說明 變量更重要，一般主因子占20%，次因子占80%. 強調(diào)模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。一般解決內(nèi)生性方法：小數(shù)據(jù)分析，對y取ln或找穩(wěn)健模型或用ZSLS;大數(shù)據(jù)分析直接尋找那個確定因素。小數(shù)據(jù)分析一定是找歸因;大數(shù)據(jù)分析無歸因，找的是工具歸因。在[0.35,0.5)范圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)范圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)范圍，擬合度非常好;在[0.9,1]范圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。

一、數(shù)據(jù)分析歸類

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和測量數(shù)據(jù)分析

二、數(shù)據(jù)分析應用領域歸類

小樣本：小數(shù)據(jù)分析，用加號連接，市場調(diào)查，用SPSS工具

大樣本：大數(shù)據(jù)分析，用乘除連接，銀行或投行(SAS)，電商(python)

三、數(shù)據(jù)分析類型

1、流程化分析

1.1 明確需求，搭建業(yè)務框架

報告(運營報告，財報)，痛點研究，研究未來

1.2 建立統(tǒng)計關系，即Y的量化

精確Y，確定測量問題，轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計問題

1.3 變量X的選擇

尋找歸因問題，記住一個真理(所有數(shù)據(jù)分析適用)：跟業(yè)務相關的是重要的X，非業(yè)務的變量是不重要的X

1.4 做描述

大樣本：研究行，即行分析

小樣本：研究列，列分析

1.5 預分析

為建模做準備

1.6 建模

確定隨機因素和確定因素

1.7 修正模型

為建模做準備

注：1.5、1.6、1.7三個步驟都是建模過程反復來回調(diào)優(yōu)，大概調(diào)校十幾層次

1.8 評估模型

小樣本是用 衡量(表示大約有百分之多少的數(shù)據(jù)在模型上)，大數(shù)據(jù)需要老板認可

需要把模型轉(zhuǎn)化為領導能理解的信息，比如用錢來形容、用百分比形容、用圖表達、用表表達(看起來像圖)

價格心目表 是把信息轉(zhuǎn)化為錢的表達形式清單

1.9 應用

歸因(分清主次因子，規(guī)則歸因)和預測(老樣本是內(nèi)衍，新樣本是外推)

1.10 可視化

把模型通過圖或表的形式展現(xiàn)給其他人，特別是老板，讓其能看明白

2、模塊化分析

四、數(shù)據(jù)分析兩大需求問題

客戶型問題(PM數(shù)據(jù)挖掘)、優(yōu)化問題(機器學習)

五、描述指標的解讀

中位數(shù)/平均值：是大眾表現(xiàn)

方差/標準差：是小眾表現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析重要關注指標

異常值：是小眾中的小眾表現(xiàn)，最大值和最小值

小數(shù)據(jù)分析建模依據(jù)是 標準差和異常值;大數(shù)據(jù)分析關注指標是平均值和異常值

六、SPSS建立線性回歸(LR)模型過程(圖形-r-回歸分析-ε -應用)

菜單中，上側(cè)和左側(cè)為最重要的信息

pre_1→ (y的預測值)

ZPRED→ (y預測值的標準化)

DEPENDNT→y

res_1→ε

ZRESID→ε(ε標準化)

ANOVA→方差分析(顯著性<0.05，表示y與X存在相關)

ANOV→均值分析

1、看圖形——散點圖，分析相關性、線性趨勢、異常值

分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據(jù)是重要的變量放在Y軸，即因變量或待分析變量;非重要的變量放在X軸，即自變量;

2、統(tǒng)計指標——r系數(shù)

(Cov(Y,X) 是協(xié)方差，Cov(X,X)=X的方差)

r=

∈[0,1](測量模型：T=R+ε;結(jié)構(gòu)模型：y= ;相當于R為 )

~F分布，由P值判斷是否可行

r系數(shù)作用：刪除不相關變量(按delete快捷鍵)，X變量一般允許15個范圍內(nèi)，反映緊湊程度

3、回歸分析

β值:SPSS中是未標準化系數(shù)B

= ，SPSS中是標準化系數(shù)beta, (i≠j)可以分析主次因子，說明 變量更重要，一般主因子占20%(主要給老板看的)，次因子占80%

強調(diào)模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。 會隨著變量數(shù)的增多，而單調(diào)遞增;而調(diào)整 不會這樣，而是變量數(shù)達到一定數(shù)后會遞減。所以，一般地，變量數(shù)小于6時，看下 值;變量數(shù)大于8時，看調(diào)整 。另看Δ = ，小于5%，擬合度可行，大于10%變量數(shù)出現(xiàn)冗余情況，需要刪除部分變量。

4、ε 隨機誤分析，值最小為好，必須要檢查

若確定因素與不確定因素相當時，說明模型不可用

ε 出現(xiàn)的情形：

①、+,-,+,-,...,+,-;均值為0 → 橫截面數(shù)據(jù)會出現(xiàn)

②、+,+,+...,+;均值為+ → 時間序列數(shù)據(jù)會出現(xiàn)

③、-,-,-...,-;均值為- → 時間序列數(shù)據(jù)會出現(xiàn)

④、0,0,0...,0;均值為0 →不允許出現(xiàn)這種情形

因誤差是永遠存在，所以①、 ②、③三種情況是正?，F(xiàn)象。

好的 ε 滿足兩個條件：

ε ~N(0, )，來判斷隨機性，通過畫直方圖觀測

Cov( , ε )=0，來判斷ε 中是否存在確定性，即發(fā)生內(nèi)生性，通過畫 ε- 散點圖觀測，一般是Y軸為 ZRESID，X軸為 ZPRED。畫出X軸和Y軸的平均值輔助線，同時畫一條y=2或y=3的直線，用于分割出異常值，然后圈住異常值的點，點擊轉(zhuǎn)至個案進入數(shù)據(jù)視圖模塊并選中所有異常值所在行。一般解決內(nèi)生性方法：小數(shù)據(jù)分析(即小樣本)，對y取ln或找穩(wěn)健模型或用ZSLS(兩階段最小二乘);大數(shù)據(jù)分析直接尋找那個確定因素。

注：當殘差出現(xiàn)各種問題時，優(yōu)先處理主要問題，即消除最根本原因;然后處理優(yōu)先級是內(nèi)生性問題>異常值>其他問題。

另：廣義線性回歸 logy=

5、歸因及因果

因果滿足必須存在時間先后性、必須存在相關性、必須存在因果論三個條件。

小數(shù)據(jù)分析一定是找歸因;大數(shù)據(jù)分析無歸因，找的是工具歸因。規(guī)則歸因主要強調(diào)最好或最差情況的條件是哪些，小數(shù)據(jù)用聚合分析和對應分析判斷，大數(shù)據(jù)用貝葉斯和決策樹判斷

6、相關分析

小數(shù)據(jù)，關注相關性，判斷因果;大數(shù)據(jù)尋找工具歸因。相關分析工具：皮爾遜系數(shù)分析連續(xù)型數(shù)據(jù)的相關性、肯德爾系數(shù)分析有序數(shù)據(jù)的相關性、斯皮爾曼系數(shù)分析各種數(shù)據(jù)的相關性(含有缺失值會很方便)、卡方分析分類數(shù)據(jù)的相關性。大數(shù)據(jù)常用斯皮爾曼系數(shù)和卡方分析

7、SPSS描述信息查看

首先，看方差分析(ANOVA),是否存在相關性;

然后，看系數(shù)a,看哪些X與Y顯著性相關; =y的未標準化系數(shù)B+x1的未標準化系數(shù)B·x1+x12的未標準化系數(shù)B·x2+...; ==y的標準化系數(shù)beta+x1的標準化系數(shù)beta·x1+x12的標準化系數(shù)beta·x2+...

再看模型摘要，尋找擬合度最佳的。 在[0.35,0.5)范圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)范圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)范圍，擬合度非常好;在[0.9,1]范圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。