spss异常个案分析结果解读,spss统计中个案缺失的原因

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　　总结最近数据分析过程中遇到的一些问题的思考

　　1.问卷中多项选择题的输入和分析

　　2.数据分析过程的第一步：预先分析被分析样本数据本身的特征结构。

　　3.根据数据中某一因素的几个层次来分析数据的整体差异。

　　4.根据数据中变量之间的相关性，了解数据的内在关系，建立模型。

　　5.数据降维。

　　6.结构方程模型的应用。

　　7.时间序列分析主要用于经济模型。

　　8.面板数据的处理。

　　*在接单过程中，发现SPSS主要适用于横截面数据的处理，大部分侧重于问卷的分析*

　　* Eviews和Stata主要用于时间序列的分析，面板数据的处理侧重于Stata *

　　*因为SPSS软件由于数据处理能力有限，可以处理少量数据的机器学习算法，所以我个人认为机器学习的问题应该用Python来处理*

　　问卷中选择题的录入与分析选择题的录入有两种常见的方法：多元二分法和多元分类法。多重二分法表示为每个选项定义一个变量。这些变量只有两个值，分别代表选中和未选中。多重分类法是选择选择题作为选择题，每个变量空白填一个选项。最保险的方法是，有多少选择题就设置多少变量。

　　多重二分法适用于选择题数量少的选择题，多重分类适用于选择题数量多且其中一部分难选的情况。

　　设置多项选择题变量集由于多项选择题在SPSS中被判定为分散变量，所以需要人为地将整个多项选择题设置为一个多项选择题。此时在SPSS中的操作是：分析-多重响应-定义变量集。

　　将需要构成选择题的变量选择成集合中的变量。对于多个二进制分类问题，在变量编码方式下选择二分法，填写计数值表示选择值；对于多个多分类问题，选择类别，并在实际问卷中填写数值范围。最后，在填写完选择题名称和解释选择题的标签后，点击添加按钮，完成选择题的定义。

　　选择题的分析是通过分析选择题中每个选项的出现频率和交叉表来完成的。通过频数分析和交叉表分析：SPPS操作是分析-多次响应-频数或交叉表。

　　频率分析

　　将已定义的多两类选择题选入表中，将缺失值设置为第二多样性中列表顺序中排除的案例。如果是多个两个类别的问题，缺失值被设置为类别中列表顺序中排除的事例。

　　*跨表分析*

　　在跨表分析中，将问题的影响因素放入行中(如性别影响、院校影响等。)，选择题(多项回答集)放在栏目里，附加层次放在层里(比如成绩，学历等。).然后，分别单击行和层中的变量，并单击定义范围来设置其范围的间隔。比如性别变量1代表男性，2代表女性，取值范围是(1，2)。

　　频率分析结果

　　因为是选择题，一个人会选择多条意见，所以显示意见总数，其中一条意见数/总意见数为回答百分比，一条意见数/总意见数为案例百分比。

　　交叉表结果

　　数据分析过程的第一步：预先分析被分析样本数据的特征结构。1.对于数值型数据，我们可以从数据的直方图中初步了解这个变量的数据分布形式。为了检验数据是否符合正态分布，我们可以使用SPSS软件中的PP图和QQ图进行直观的初步检验，进一步可以通过非参数检验和显著性水平的K-S检验来检验数据是否符合正态分布性质。

　　Histog的操作

　　通过分析菜单中的统计描述，可以完成数值型数据的初步统计描述，包括百分位数、集中趋势、离散趋势、分布(偏度、峰度)和直方图。箱线图也是描述数据分布的重要统计图表。

　　第一步用正常曲线画一个直方图。通过比较直方图与正态曲线的拟合程度，判断数据序列的分布模式是否接近正态分布。

　　第二步通过绘制Q-Q图和P-P图，我们可以从图形上检验数据是否服从正态分布。SPSS中的操作有：分析-描述统计-P-P图或Q-Q图。

　　左边两张图中，语文成绩的散点分布很好地符合对角线，而数学成绩的散点严重偏离对角线。在右边的两幅图中，描述了数据分布和正态分布之间的区别。可以看出，语文成绩与正态分布的偏差较小，而数学成绩与正态分布的偏差较大。所以语文成绩偏差较小，可以认为基本符合正态分布。

　　第三步通过非参数检验K-S正态检验，对数据的分布进行定量识别。在SPSS中的操作是：分析-非参数检验-旧对话框-1样本K-S。

　　2.对于分类型数据，数据的分布主要是计算各个类别的值出现的频率和比例，进一步计算一些需要的相对指标。

　　可以在SPSS软件中使用的函数：

　　1.频数处理：输出单个分类变量的频率表，从中获得频数、百分比、累计百分比、模式、条形图和饼状图。

　　2.跨表流程：其长处在于对两个或两个以上分类变量的联合描述，可以生成二维到N维的列联表，并计算出相应的行/列/合计百分比和行/列汇总指标。

　　3.多项回答子菜单：适用于选择题的频数分析和跨表分析。

　　根据数据中某一因素的几个层次来分析数据总体的差异。在连续变量的统计推断中，t检验和方差分析是两种最常用的方法。中心极限定理假设存在一个服从正态分布的总体N(u， 2)。现在我们对其进行抽样研究，每次抽样的样本量固定为N，这样就可以计算出每个样本的平均值为010-5900。统计学家发现，分布正好服从N(u， 2/n)。为了区分样本总体的标准差，通常将样本均值的标准差称为样本均值的标准差，简称样本均值标准差。即使样本是从偏态总体中随机抽取的，当n足够大时，x的平均数近似为正态分布，也就是说，样本量为n的样本平均数x出现在置信区间的概率为0 . 95 .x。

　　由于总体的方差在实际数据中是未知的，所以总体标准差用S/ n来估计。

　　SPSS中t检验的对应功能主要集中在比较均值的子菜单中。

　　1.单样本T检验过程：将样本平均值与已知平均值进行比较。

　　2.独立样本T-检验过程：两个独立样本的平均值之差的比较，通常称为两组数据的T-检验。

　　3.配对样本的t检验过程：配对数据的均值比较。

　　t-test

　　将一组样本数据的平均值与一个常数进行比较，以确定是否存在显著差异。根据中心极限定理，只要样本量n足够大，均值也近似服从正态分布，所以对t检验的限制很少。

　　单样本t-test过程

　　用一个分组变量(性别)分成两个独立样本，然后比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。t检验的本质是两两比较。

　　两个独立样本的T检验最初的假设是两个总体均值没有显著差异，需要分两步完成：1。用f检验判断两个总体方差的齐性；2.根据方差齐性的判断，确定T统计量的自由度和计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判断。

　　010-

　　T对检验的基本原理是找出每对数据的差异。如果两种处理之间没有差异，差异的总体平均值应该为0。

　　SPSS中的操作是：分析-比较平均配对样本T检验。

　　独立样本t-test

　　方差分析和t检验之间的差异：

　　t检验可以解决单个样本和两个样本的均值比较问题。方差分析涉及的问题实际上是在单个处理因子下不同水平的连续观测值的比较，目的是通过多个样本的研究来判断这些样本是否来自同一总体。如果假设检验拒绝了多个样本来自同一人群的假设，研究人员会更关心这些样本是否来自几个不同的人群，而t检验不能。

　　t检验适用于两个样本平均数的比较，方差分析适用于多个样本平均数的比较。

　　方差分析的理论基础：总变差分为研究因素引起的部分和抽样误差引起的部分。通过比较不同部分的变化，f检验用于进行推断。

　　方差分析的基本思想分析：配对样本t-test

　　组内变异来自每个组中随机变异的总和。

　　组间变异来自随机变异和加工因素引起的变异。

　　所以，通过比较组间变异和组内变异，如果组间变异远大于组内变异，说明确实存在加工因素的影响。

　　通过构造f统计量，用样本数据检验是否存在加工因素的影响。

　　如果假设检验拒绝了原来的假设，就可以断定多个样本不是来自同一个总体。但最终，这些样本来自几个不同的人群。这个假设检验还不能回答这个问题，还需要进一步的单因素不同水平的多重比较。

　　Anova analyse

　　1.在因变量列表中选择要检查的变量。您可以选择多个变量，系统将对其进行相应的检查。

　　2.因子被选为要研究的单个因子(只能选择一个因子)

　　3.事后比较假设LSD和S-N-K是等方差选取的，但T2不是等方差选取的。回测选择样本数不同时的雪费。

　　4.从选项中选择方差和平均图的同质性检验。

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　　SPSS中双因素方差分析操作：分析-一般线性模型-单变量

　　固定因子是指因子的各种条件都在样本中出现过，随机因子是指各种条件都没有在样本中列出。

　　总变异（离差平方和）=组内变异+组间变异

　　固定因子和随机因子单因素Anova analyse在SPSS中的操作：分析 - 比较平均值 - 单因素Anova检验的区别是指这个因子在样本中是含随机因素的方差分析。换句话说，这个因素只有几个可能的层次。对于这个因素，我们可以从样本的分析结果中知道各个层面的状况，不需要外推法。比如我们要研究三种推广方式的效果有没有差别，所有样本都只会是三种推广方式中的一种，不存在第四种推广方式的问题，那么这个因素在这个时候就被认为是固定因素。

　　固定因素是指这个因子所有可能的水平都出现。换句话说，目前样本中的这些水平是从总体中随机抽取的。如果重复这项研究，可能的因子水平将与现在的完全不同。这时候，研究者显然想要的是一个可以“通用”的结果，即适用于所有可能的层面。比如研究广告的类型和投放的城市是否对产品的销量有影响，在设计中随机选取了20个城市进行研究。显然，研究者希望分析结果能够外推至所有类型的城市，这就涉及到将结果外推至未纳入抽样的城市的问题。在这种情况下，城市应该是一个随机因素。

　　SPSS中的操作是：分析-一般线性模型-单变量。

　　选择因变量作为要研究的变量。

　　固定因子选择出现在所有可能级别的因子。

　　随机因素选择的所有可能值都没有出现在样本中。

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