) 豆瓣评分8.4 以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展...2.高等学校教材 (豆瓣)（SPSS统计分析高级教程）豆瓣评分7.7 《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》以IBMSPSSStatistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型...其中比较重要一本如：《IBM SPSS Modler 应用程序指南》 2.BM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 (豆瓣) 这本是张文彤和钟云飞的合著，非常详尽工具手册...此外该播客中还包含其他统计理论课的教学视频，如《统计思想》、《社会学研究方法》以及SPSS在各种社会调查实例的应用。.../Fg9MmDIwXCw/ 内容：（市场学、社会学） 第1章 SPSS高级统计分析 第2章 用图表展示数据 第3章 用统计量描述数据 第4章 概率分布 第5章 参数估计 第6章 假设检验 第7章 分类变量的推断
将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。 数据中心化 首先，我们需要找出BDI的平均得分。我们可以使用一些简单的描述性统计信息来做到这一点。选择进入对话框。...向导中的步骤如图8所示。在第一个对话框中，您需要说是否要将变量转换为案例，还是将案例转换为变量。我们在不同的列（变量）中具有不同的时间级别，并且希望它们在不同的行（案例）中，因此我们需要选择。...该对话框询问您是要从旧数据文件的不同列中在新数据文件中仅创建一个新变量，还是要创建多个新变量。 在我们的案例中，我们将创建一个代表生活满意度的变量。...默认，SPSS在新数据文件中创建一个名为id的变量，该变量告诉您数据来自哪个人（即原始数据文件的哪一行）。它通过使用原始数据文件中的案例编号来实现。...我们可以通过拆分并运行更简单的分析来分解此交互，如本文所述（没有交互和Reason的主要影响，但包括Base_QoL，Surgery，BDI，Age和Gender）。
Statistics 和 Modeler 提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：如超市商品如何摆放可以提高销量；分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案；保险公司分析以往的理赔案例...本系列文章从实际问题出发，通过一些实际生活中常见的商业问题来引出 IBM SPSS 软件家族中的典型预测模型，手把手地指导用户如何在软件中对该模型进行设置，如何查看运行结果，讲解运行结果的真实意义，最后引申到如何将该结果应用于解决这个具体的商业问题中来...IBMSPSS Statistics 的线性回归分析模块简介 作为 IBM 分析与预测解决方案的重要组成部分，IBM SPSS Statistics 是一款面向商业用户、数据分析专家、科学统计程序设计人员等具有不同知识背景的用户的...像理赔案例 ID、是否为欺诈索赔和保险单 ID 这几个变量，和本次分析目的关系不大，被留在左边的文本框当中，先不予考虑。...两种方法最终确定的模型的 AICC 值相同，被选入的自变量也相同，这说明 Forward Stepwise 方法对本案例数据比较适用，能够找到最好的模型。
SPSS聚类分析——一个案例演示聚类分析全过程 摘要: 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。...数据来自《SPSS for Windows 统计分析》 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。...数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。点击下载 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？...至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）...以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。
定义 机器学习:一种不依赖于规则设计的数据学习算法。 统计模型：以数学方程形式表现变量之间关系的程式化表达 对于喜欢从实际应用中了解概念的人，上述表达也许并不明确。让我们看一个商务的案例。...分属不同的学派 机器学习：计算机科学和人工智能的一个分支,通过数据学习构建分析系统，不依赖明确的构建规则。 统计模型：数学的分支用以发现变量之间相关关系从而预测输出。...但统计模型一般应用在较小的数据量和较窄的数据属性上。 命名公约 下面一些命名几乎指相同的东西： ?...公式： 虽然统计模型和机器学习的最终目标是相似的，但其公式化的结构却非常不同 在统计模型中，我们试图估计f 函数 通过 因变量（Y）=f(自变量)+ 扰动 函数 机器学习放弃采用函数f的形式，简化为：...统计模型是数学的加强，依赖于参数估计。它要求模型的建立者，提前知道或了解变量之间的关系。 结束语 虽然机器学习和统计模型看起来为预测模型的不同分支，但它们近乎相同。
1、SPSS数据分析的流程 2、SPSS特性： 3、数据的编辑： 1 常量 数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18； 字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号...做描述性分析，如果想分年龄做分析，这样就可以用年龄变量做为分组变量； 可以看到这里的Split其实是分组，而不是拆分文件； 9 Merge File add cases 合并变量相同，但是case不同的文件...； add variables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集； 10 数据的分类汇总 使用Aggregate...） 4、基本的统计分析 1 SPSS统计分析概述： 针对不同类型的数据选取不同的分析方法，正确的分析方法是得到正确结果的关键； spss提供数字分析和图形分析两种分析形式； 高级分析之前一般都需要做描述性统计分析...； 6 分类变量统计描述常用指标 7 Spss操作 8 连续变量的描述指标 9 如何计算各个描述统计量
同时希望百度新版空间能不断完善，在升级过程中尽量避免出现文章丢失的现象。 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。...数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。点击下载 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？...至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）...以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
SPSS软件是一款专业的统计分析软件，它在学术界和商业领域都有着广泛的应用。本文将着重介绍SPSS软件的独特功能，并通过实际案例来展示这些功能的作用。...另一个SPSS软件的独特功能是其高级统计分析。SPSS软件不仅包括各种基础的统计分析方法，如描述性统计、t检验和方差分析，还包括许多高级的统计技术，如因子分析、聚类分析和结构方程模型。...下面我们来看一个实际的案例，展示SPSS的高级统计分析能力。假设我们正在研究一家零售商的销售数据，我们想了解什么因素会影响其销售额。...在这个过程中，我们可以使用SPSS的散点图和相关性分析来探查变量之间的关系，并使用频率分布来了解每个变量的分布情况。...在这个例子中，我们可以构建一个多元线性回归模型，将广告支出和天气信息作为自变量，销售额作为因变量，并使用SPSS的回归分析工具来评估这些变量的影响程度。
案例数据源： 在SPSS自带数据文件plastic.sav中记录了20中塑料的三个特征，分别是tear_res（抗拉力）、gloss（光滑度）、opacity（透明度），相关经验表面这20中塑料可以分为...一套筛选聚类变量的方法 ? 一、盲选 将根据经验得到的、现有的备选聚类变量全部纳入模型，暂时不考虑某些变量是否不合适。本案例采用SPSS系统聚类方法。对话框如下: ?...我们还想从可视化的角度来查看和判断，单因素方差分析为我们提供了均值图，可惜，这三个图却最容易误导我们的判断，因为spss在自动生产均值图时为每一个变量单独制图，而且分配不同的纵轴坐标，导致每个图看起来都有非常大的差异...四、均值描述 为改进以上SPSS默认选项的不足之处，我们需要自己生成三个变量在不同类别上的均值，means过程可以帮助到我们。 ?...综上，我们可以将抗拉力、光滑度两个指标从模型中剔除，只留下透明度一个指标再进行聚类。 ? 我们发现，前后两次聚类的结果一模一样，用一个指标可以代替以前三个指标的进行聚类。 我们这样做的意义何在？
随着版本的升级， SPSS 的功能愈发强大，被广泛应用于诸多行业及学术研究中。 使用SPSS进行数据分析的优势 SPSS作为世界著名的统计分析软件之一，在对数据进行处理分析时，发挥了不可替代的作用。...那么，在SPSS中涉及预处理的内容有哪些呢？ 当你收集了大量的原始数据后，第一步需要将数据录入SPSS中，SPSS可以直接打开多种格式的数据，也可以通过数据库查询导入SPSS中。...数据的描述统计 当数据整理完毕后，我们需要通过描述统计及统计图表简单直观地了解变量特性。 在SPSS中也可以实现Excel的相关功能，可以制作表格并进行函数计算。...同学们通过以上方法了解数据的大致特征，用以辅助选取推论统计方法。 3. 数据的推论统计 推论统计通常是（但并非总是）数据收集和汇总后的下一步，推论统计常利用较小群体的数据来推论可能的较大群体的特征。...1．参数检验 参数检验是在已知或者假设总体分布的情况下对总体的相关参数进行评估检验，描述连续型因变量与分类自变量间的关系，如t检验、方差分析。
小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。...【三、解决方案】 1、spss因子分析 同一指标在不同地区是不同的，用单一某一个指标难以对12个地区进行准确的评价，单一指标智能反映地区的某一方面。所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。...另外，spss软件为了消除不同变量间量纲和数量级对结果的影响，在该过程中默认自动进行标准化处理，因此不需要对这些变量提前进行标准化处理。 ?...因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。经常用到碎石图对于判断因子的个数很有帮助，一般都会选择该项。...关于特征值，不想解释太多，这和显著性水平一样，都是统计学的一个基本概念。一般spss默认只提取特征值大于1的因子，但，我还可以通过自定义设置需要提取的因子个数。
需要先满足4项假设： 假设1：存在两个二分类变量，如本研究中的吸烟和阿尔兹海默症都是二分类变量。...假设2：存在2个分组，如本研究有2种不同的吸烟状态。 假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的。...建立检验假设，确定检验水准： H0：两种治疗方法的有效率相同 H1：两种治疗方法的有效率不相同 检验水准α=0.05 操作： 1、数据-个案加权 2、分析-描述统计-交叉表（行：方法 列：结果）...所以使用Chi-Square Tests表格中的Pearson卡方检验的结果，X2==【】，P值=【】，按α=0.05检验水准，P<0.05，拒绝H0，差异有统计学意义，可以认为【。。不同】。...先满足3项假设： 假设1：存在两个无序多分类变量，如本研究中血型和职业类型均为无序分类变量。
在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详细演示一遍吧。...打开样本数据 医学家研究发现，在一周中，周一心脏病患者猝死的人数较多，其他时间相同。周一到周日的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。...图3：选项设置 检验变量和期望值设置 首先我们需要检验的变量是日期，所以将“日期”变量移动到“检验变量列表”中，接着期望范围采取默认选项即可，期望值就是添加刚刚专家研究发现的比例，选择“值”，依次输入并添加...图4：检验变量和期望值设置 卡方检验结果分析 所有设置完成后点击“确定”，SPSS将自动生成卡方验证输出文档，可以看到卡方检验的“死亡日期”表中的实测个案数和期望个案数以及它们的残差。...图5：卡方检验结果分析 好了，以上就是SPSS如何进行卡方检验的教程，如还需了解学习更多有关IBM SPSS Statistics的相关知识，敬请访问IBM SPSS Statistics中文网站。
这篇文章分享分别使用两种常见统计分析工具SPSS和SPSSAU完成卡方检验。SPSS是目前常用的统计软件，SPSSAU是更简单的在线数据科学分析工具。...数据加权的步骤如下： 在主页面点击【数据】-【加权个案】 弹出加权个案操作的对话框，选中【加权个案】 将【人数】变量拖入【频率变量】框中，点击【确定】。...（3）卡方检验操作 点击【分析】-【描述统计】-【交叉表】 弹出交叉表操作对话框，按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。...放好之后就是这个样子： 放好变量后，接着设置：点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】，并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】 此时回到交叉表对话框，点击【确定】得出分析结果...： 总结：可以看到，SPSS和SPSSAU两个统计分析工具卡方检验的结果是相同的，且使用SPSSAU更简单更智能更方便~ SPSS输出结果 SPSSAU输出结果 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况。...同样，对于随机效应，他 仅报告截距的卡方统计量和p值。这些结果与其他程序的结果相同。 R结果 R报告方差成分（例如HLM）的标准偏差，而lme4软件包报告固定效应的t统计量。 ...混合模型看起来像是基于带有协变量Extrav的类的ANCOVA，但请记住，我们仍然认为这是随机效应，而不是固定效应。因此， 估算值与ANCOVA程序所得出的估算值不同。 ...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...另外，ICC与模型5几乎完全相同，这意味着交互作用项不会改变按类别说明的差异比例： 总结 进行比较的目的是调查来自六个不同统计软件程序的嵌套两级层次模型的过程和结果可能存在的差异。
本案例的因变量有两个：住院天数和住院费用，所以要加上残差项。 分析步骤 1、在AMOS中画好路径图后。...点击【变量列表】按钮，跳出的对话框中，列出导入SPSS数据文件中包括的所有变量。将变量列表中需要的变量拖动到路径图对应的矩形内。...线性回归内容从首页下方获取统计基础导航页和SPSS导航页回顾。 5、间接、直接&总效应，这是草堂君要重点介绍的内容。...如病情程度对住院天数的直接效应为0.701，发现与前面的回归系数相同。 Amos能够输出间接效应和总效应，这是SPSS软件无法直接输出的结果。这也是Amos相对于SPSS来说，在路径分析上的优势。...生活统计学QQ群：134373751，用于分享文章提到的各种案例资料、软件、数据文件等。支持各种资料的直接下载和百度云盘下载。
R的思想是： 它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 〓R语言可以用来做什么？...这个优点主要与STATA、SPSS等统计软件相比而言的，STATA和SPSS的统计分析结果是一大串图表或统计量。如果只是一个或少数几个步骤的分析，这种出现一大串结果的批处理更加直观方便。...但如果分析中涉及很多连串的模型，而且一些模型需要反复调用前面模型的结果，那么R的灵活性会更加凸显。 4、R可以轻松地从多个数据源导入数据 包括文本文件、数据库、其他统计软件等。...如readLines()、read.table（）等函数可以导入文本数据，foreign包的read.spss()可以导入SPSS软件的sav格式数据，foreign包的read.dta()可以导入STATA...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！
因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...注意：上面的描述听起来像高度不平衡的数据只能出现在二进制目标变量中，这是不正确的。名义目标变量也可能遭受高度不平衡的问题。但是，本文仅以更常见的二进制不平衡示例为例进行说明。...随机过采样和欠采样 在SPSS Modeler中重新平衡数据的一个简单方法是使用Balance节点。该节点通过向少数类别分配大于1的因子来执行简单的随机过采样。...在部署在此过程中生成的模型块时，您需要将它们全部连接到数据源并获取类似于下图所示的规则。 ? 成本矩阵操作 虽然抽样方法试图改变不同类别的分布，但成本矩阵操纵改变了误分类惩罚。...SPSS使得实现错误分类成本操纵变得非常容易。在建模节点中，您可以选择使用错误分类成本选项并尝试不同的成本。 ?
p=10809 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况...同样，对于随机效应，他 仅报告截距的卡方统计量和p值。这些结果与其他程序的结果相同。 R结果 R报告方差成分（例如HLM）的标准偏差，而lme4软件包报告固定效应的t统计量。 ...混合模型看起来像是基于带有协变量Extrav的类的ANCOVA，但请记住，我们仍然认为这是随机效应，而不是固定效应。因此， 估算值与ANCOVA程序所得出的估算值不同。 ...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...另外，ICC与模型5几乎完全相同，这意味着交互作用项不会改变按类别说明的差异比例： 总结 进行比较的目的是调查来自六个不同统计软件程序的嵌套两级层次模型的过程和结果可能存在的差异。
p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。...混合模型看起来像是基于带有协变量Extrav的类的ANCOVA，但请记住，我们仍然认为这是随机效应，而不是固定效应。因此， 估算值与ANCOVA程序所得出的估算值不同。...由于方差的估计值与其他程序不同，因此Mplus报告的ICC与下面报告的有所不同。 汇总 对于此模型，前五个程序的结果完全相同，而Mplus的估算值相差很小。...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...另外，ICC与模型5几乎完全相同，这意味着交互作用项不会改变按类别说明的差异比例： 总结 进行比较的目的是调查来自六个不同统计软件程序的嵌套两级层次模型的过程和结果可能存在的差异。
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