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SPSS学习专题
cnpsy
帅哥哟,离线,有人找我吗?
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SPSS学习专题

        SPSS是重要的数理统计工具广泛应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。  

         SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。  SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。

      SPSS作为三大综合性统计软件之一,其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。  虽然如此,SPSS for Windows由于其操作简单,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

        本站开设SPSS学习专题,供网友共同学习交流之用。凡涉及SPSS软件相关的资料\问题\信息等,都可在本专题内发布。

[此贴子已经被作者于2007-2-10 11:22:57编辑过]
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2006/8/11 15:44:33
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cnpsy
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对于刚接触SPSS的同学来说,面对纷繁的统计方法,似乎不容易找到一个行之有效的学习方法!市面上的SPSS各种版本也有很多,虽然也有部分书籍写得很不错,但我个人还是推荐具有医学统计之星之称的张文彤教授写的SPSS11教程电子版本,虽然软件版本不断地更新,但其主要统计分析内核仍然保持不变,因为他所写的电子版本语言诙谐幽默,软件操作和结果输出解释都比较具体,从入门到深入的统计分析,有浅到深地展示给读者,这个版本的电子书,读起来就好象作者在和读者一起交流探讨,消除了以往书本的枯燥乏味,可读性很强,实用性也很强。

请大家别忽视了SPSS软件自带的HELP文件,这里面提供了比较详细的资料,刚接触的朋友,请先看看Tutorial,里面介绍了基本的功能,然后接着看casestudise里面的内容,这里比较详细地教你如何进行统计分析,包括了操作过程和结果的解释,所有数据都在你所安装的软件里面,不用你很头疼地花时间去寻找数据:)
在看完这些内容之后,想必你对SPSS的操作已经比较熟悉了,但请别太高兴了,因为你可能会忘掉大部分的操作过程以及结果分析,听到这样的评论请别沮丧,这是因为平时操作比较少的原因,因此建议大家在这个时候随便打开你似乎曾经参与教程分析过的数据,自己想想能够做些什么分析,然后进一步对自己的构思进行分析验证,最后再结合教程看看自己是否有所遗漏,当然这包括对结果的解释。
最后补充一点,对于SPSS软件中很多的统计量,如果你不清楚它的来历,甚至不知道它是用来做什么的,这个时候,请你在论坛上把它请出来,和大家见见面,看看是否有朋友认识它,能够帮你介绍一下,因为统计量实在是太多了,而我们知道的实在是太少了,目前我还没有发现有一本介绍统计分析中包含的所有统计量的文献,包括中国统计出版社出版的《统计手册》都没有能够含盖完全。
最后,提醒一下初接触软件的朋友,别被容易上手的鼠标式操作过程所麻痹而忘记了输出结果的解释!

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2006/8/11 15:47:49
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cnpsy
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有关因子分析和回归分析

因子分析

是一种多变量化简技术。目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的“类别”,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关性较低。每一类变量代表了一个“共同因子”,即一种内在结构,因子分析就是要寻找该结构。

适用条件

样本量

样本量与变量数的比例应在5:1以上

总样本量不得少于100,而且原则上越大越好

各变量间必须有相关性

KMO统计量:0.9最佳,0.7尚可,0.6很差,0.5以下放弃

Bartlett’s球形检验

标准分析步骤

判断是否需要进行因子分析,数据是否符合要求

进行分析,按一定标准确定提取的因子数目

如果进行的是主成分分析,则将主成分存为新变量用于继续分析,步骤到此结束

如果进行的是因子分析,则考察因子的可解释性,并在必要时进行因子旋转,以寻求最佳解释方式

如有必要,可计算出因子得分等中间指标供进一步分析使用

公因子数量的确定

主成分的累积贡献率:80~85%以上

特征根:大于1

综合判断

因子分析时更重要的是因子的可解释性

回归分析的基本步骤

(1)确定自变量和因变量

(2)从样本数据出发确定变量之间的数学关系式,并对回归方程的各个参数进行估计.

(3)对回归方程进行各种统计检验.

(4)利用回归方程进行预测.

通径分析实际上是回归分析的扩展,同时又是结构方程模型的一种特例情况。

对于应用来说,更重要的问题是,各种方法都是在一定具体条件下应用的,因此如何选择恰当的方法便成为正确应用这些方法的前提。

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2006/8/11 15:50:20
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qian1288888
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关于因素分析中因素数目合理选择的标准的文章:

Factor Retention Rules
When variables are factored (for a discussion of factoring people, see Campbell,1996; Thompson, 2000b), the total number of possible factors equals the number of variables factore(assuming all of the variance in the original variables is not reproduced). However, because many of these factors may not contribute substantially to the overall solution or be interpretable,some factors arenot useful to retain in the analysis and generally represent noise or error.Given that the goal of EFA is toretain the fewest possible factors while explaining the most variance of the observed variables,it is critical that there searcher extract the correct number of factors because  this decision will affect results directly.
Many rules can be used to determine the number of factors to reta(cf.Zwick & Velicer, 1986), including the eigenvalue > 1 rule (EV > 1; Kaiser, 1960), scree test (Cattell, 1966), minimum average partial correlation (Velicer, 1976), Bartlett’s chi-square test (Bartlett, 1950, 1951), and parallel analysis (Horn, 1965; Turner, 1998).Thompson and Daniel (1996) and Zwick and Velicer (1986) elaborated these approaches. The most frequently used method is the EV > 1 rule. As Thompson and
Daniel noted“This extraction rule is the defaul top tionin most statistics packages and therefore may be the most widely used decision rule, also by default” (p. 200).
Importantly,these rules donot necessarily lead to the same decision regarding the number of factors to retain. For example, in a Monte Carlo evaluation, Zwick and Velicer (1986) found that the EV > 1 rule almost always severely overestimated the number of factors to retain. Their findings were consistent with those of Cattell and Jaspers(1967),Linn(1968),Yeomans and Golder(1982),and Zwickand Velicer (1982), but they were contrary to those of Humphreys(1964) and Mote(1970), who noted that the EV > 1 rule may underestimate the number of factors.
Bartlett’s chi-square test was very inconsistent. Because EFA studies typically involve large samples, this statistical significance test may have little utility as it is heavily influenced by sample size.
Despite its subjective nature in interpretation, the scree test was much more accurate but also tended to over extract factors. Importantly, parallel analysis was the most accurate procedure,followed closely by the minimum average partial method. Unfortunately,these methods are seldom employed in published research.Asanadditional option,Thompson(1988)suggested using a boot strap method to determine the number of factors and provided a program to automate the process.
Because the factor retention decision directly affects the EFA results obtained,researchers are advised to use both multiple criteria and reasoned reflection. Researchers should also explicitly inform readers about the strategies used in making factor retention decisions.

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2006/9/14 22:26:50
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emsuc
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When variables are factored (for a discussion of factoring people, see Campbell,1996; Thompson, 2000b), the total number of possible factors equals the number of variables factore(assuming all of the variance in the original variables is not reproduced). However, because many of these factors may not contribute substantially to the overall solution or be interpretable,some factors arenot useful to retain in the analysis and generally represent noise or error.Given that the goal of EFA is toretain the fewest possible factors while explaining the most variance of the observed variables,it is critical that there searcher extract the correct number of factors because  this decision will affect results directly.
Many rules can be used to determine the number of factors to reta(cf.Zwick & Velicer, 1986), including the eigenvalue > 1 rule (EV > 1; Kaiser, 1960), scree test (Cattell, 1966), minimum average partial correlation (Velicer, 1976), Bartlett’s chi-square test (Bartlett, 1950, 1951), and parallel analysis (Horn, 1965; Turner, 1998).Thompson and Daniel (1996) and Zwick and Velicer (1986) elaborated these approaches. The most frequently used method is the EV > 1 rule. As Thompson and
Daniel noted“This extraction rule is the defaul top tionin most statistics packages and therefore may be the most widely used decision rule, also by default” (p. 200).
Importantly,these rules donot necessarily lead to the same decision regarding the number of factors to retain. For example, in a Monte Carlo evaluation, Zwick and Velicer (1986) found that the EV > 1 rule almost always severely overestimated the number of factors to retain. Their findings were consistent with those of Cattell and Jaspers(1967),Linn(1968),Yeomans and Golder(1982),and Zwickand Velicer (1982), but they were contrary to those of Humphreys(1964) and Mote(1970), who noted that the EV > 1 rule may underestimate the number of factors.
Bartlett’s chi-square test was very inconsistent. Because EFA studies typically involve large samples, this statistical significance test may have little utility as it is heavily influenced by sample size.
Despite its subjective nature in interpretation, the scree test was much more accurate but also tended to over extract factors. Importantly, parallel analysis was the most accurate procedure,followed closely by the minimum average partial method. Unfortunately,these methods are seldom employed in published research.Asanadditional option,Thompson(1988)suggested using a boot strap method to determine the number of factors and provided a program to automate the process.
Because the factor retention decision directly affects the EFA results obtained,researchers are advised to use both multiple criteria and reasoned reflection. Researchers should also explicitly inform readers about the strategies used in making factor retention decisions.
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2006/12/29 19:47:38
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luran
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要达到spss的灵活运用,是不是实际操作更重要!我想学好它,可是不知道该做些什么?

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2007/3/24 20:43:03
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liu20070110
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到底怎么用啊!!!
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2007/4/23 14:26:24
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meikim
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下学期就学这门课了~~~
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2007/6/11 22:10:11
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lovelove
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好难吧
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2008/5/9 22:33:17
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好梦难缘
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有点难

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2008/5/18 11:00:39
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