spss教程

 

介于近来太多人问我SPSS，特别做了以下整理（悄悄地告诉你，就是我不想一次次现场教学了），只涉及最基础的SPSS分析，望有所帮助。

1、安装

链接：https://pan.baidu.com/s/1TYQSh0PsBA_y-nDKmWpg2w  提取码：x0oa

或者找我要u盘。

另附教程，链接：https://pan.baidu.com/s/1kqAQ3RWndnGMJIq1Emrouw  提取码：6xds

安装完成后，将crack.rar解压，把文件内lservrc移动到SPSS安装目录，（即用替换相关文件的方式来破解程序），完成后就可以开始SPSS之旅了。

2、数据导入

先把实验数据转换到表格。

以txt文本导入为例，excel内部点打开，找到你要的txt所在文件夹，将文件类型改成所有文件，打开，根据txt内容把各列分割开即可。

接着在excel上进行数据整理，将因变量列成一列，把不同自变量分开。

对数据进行一定筛选，删除异常值。

将所有的汉字替换为数字，如将男替换为1，将不同处理也用1234表述。

打开SPSS，文件-导入数据-excel。

注意，打开excel后，在工作表行选中你要的sheet，一般默认sheet1。

3、数据探索

对数据进行描述性统计，以求得数据的基础信息。

以探索为例。

分析-描述统计-探索，在图选项框上“含检验的正态图”做正态检验，（当然，正态检验可以直接用K-S检验，具体操作为分析-非参数检验-旧对话框-单样本K-S），以判断使用何种方法做差异检验，如显著性<0.05，则代表不成正态分布，使用非参数检验；反之，使用参数检验。观察Q-Q图，若数据整体呈直线，但因为首尾部分参差不齐，可以具体分析形成原因，再按比例做数据筛选（可以回到分析-描述统计-频率-统计观察），使得数据呈现正态分布。

4、数据分析

在分析之前，最重要的是提一个好问题，即弄清你要研究什么？

4.1、数据正态分布，参数检验（分析-比较平均值）

以下举例数据可能存在问题，望忽略，看大致步骤。

4.1.1、单样本t检验

探讨的是x是否来源于总体，即x和正常值是否存在差异。

举例，如图，被试1的反应时间是否异于常人？那么这个时候就可以用单样本t检验。

点击分析-比较平均值-单样本t检验

如果已知正常人的反应时间平均值为700，那么我们就在检测值上输入700，点确定，SPSS就会自动计算并分析700。

再看sig.(双尾)判断显著性水平，如果<0.05,则说明存在差异，即被试1不是普通人，反之，被试1很正常。

注：就是n>30，它也依旧可以用t检验，我们所说的z检验只是特殊的t检验而已。

4.1.2、配对样本t检验

探讨的是对同一被试/相匹配的一对被试经处理后是否相同，比如说想探讨你吃药前和吃药后，是不是一样疯癫。

举例。

点击分析-比较平均值-成对样本t检验

具体分析同上

4.1.3、独立样本t检验

使用前，注意将数据各个变量分别整理成一列，如性别一列，职业一列，成绩一列。

探讨的是俩样本间是否存在差异。比如男女间在x上是否有差异，南北方在x上是否有差异。敲重点，只能是两样本，如果性别除了男女还多出个中性，就要用单因素方差分析了，因为已经是三个独立样本了。

举例，男女在反应时上是否存在差异呢？

点击分析-比较平均值-独立样本t检验，得到下图。

在莱文方差等同性检验中，判断方差是否齐性，看对应显著性，为0.016<0.05，即说明不齐性。这个时候我们就要看第二行数据，即不假定齐方差行。如果>，则说明齐方差，就按照等方差来。再看sig.(双尾)判断显著性水平，如果<0.05,则说明存在差异，即男女在反应时上有所不同。

4.1.4、单因素方差分析

探讨一个自变量（学历）的不同水平（大一、大二、大三）对因变量是否有影响。

举例，不同刺激类型（1、2、3、4）在反应时上是否有差异？

点击分析-比较平均值-单因素ANOVA检验，

看显著性，同上，发现有差异。那问题来了，具体是怎样的差异？进行多重比较，即看下一个表格，关注显著性一列，找<0.05的值，对应纵横列，可得，1-2；2-3有差异。

注：如果方差分析得到的显著性>0.05，就说明自变量不影响因变量就没有必要看多重比较了。

4.1.5、多因素方差分析

可是我的研究，不只是一个变量在变啊，我想看多个变量对因变量有什么影响，怎么办？一个个做单因素方差分析吗？但如果这些变量互相之间影响怎么办？

这就是多因素的好处，它探讨的是多自变量（学历、性别……）对因变量是否有影响。

举例，男女和刺激类型怎样影响反应时间？

点击分析-一般线性模型-单变量

得到图，然后看显著性，发现只有刺激类型项有差异，且刺激类型和性别无交互作用（刺激类型*男女项0.363>0.05，即性别不会影响到刺激类型的效应）。具体再看多重比较，同上。

4.2非正态分布，非参数检验

具体和4.1类似，点击分析-非参数检验-旧对话框

两个独立样本检验类似于的独立样本t检验，k个独立样本检验类似单因素方差分析

两个相关样本检验类似于的配对样本t检验，k个相关样本检验类似于多次处理同一样本，看不同处理的差异。

5、以上只是非常入门的教程，笔者也只是初学者，水平有限，抖胆整理，如有错误，望指出。

最后提一嘴，重要的不是SPSS这个工具，而是统计。