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最全的免费SPSS视频

SPSS主要有两个产品:统计分析的Statistics,以及数据挖掘的Modeler 一、楼主想学Statistics,研究统计分析的话,我会推荐张文彤如下的系列: 1.SPSS统计分析基础 (豆瓣 2.高等学校材 (豆瓣)(SPSS统计分析高级)豆瓣评分7.7 《高等学校材:SPSS统计分析高级(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 在保证统计理论严谨的同时,又充分注重了文字的浅显易懂,使《高等学校材:SPSS统计分析高级(第2版)》更加易学易用。 以上两本材帮助楼主从入门到精通足矣; 另外张文彤老师也有对应视频课,楼主可以找: 《张文彤SPSS初中级》 《张文彤SPSS高级》 二、如果楼主想学Modeler,研究数据挖掘的话,推荐如下内容 、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例,基于实战需求,详细讲解整个案例的完整分析过,并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中,,个人认为目前市面上Modeler最好的工具手册; 《SPSS统计分析

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生存曲线(二):SPSS和Origin绘图及相关问题

实际上,很多软件都可以绘制生存曲线并加以统计分析有这种功能,包括SPSS、Origin、Stata以及R语言等。 综合看来,GraphPad Prism更容易上手,简单有效。 Stata和R语言涉及一丢丢编语言,可能相对不太容易上手。 由于,有相当一部分人喜欢使用SPSS和Origin,因此今天就拿这两个软件说一说如何绘制生存曲线。 ? ? ---- SPSS篇 1. 将上表中的数据重新编码为以下格式。state中的1代表死亡(裸鼠存活≤50天),而0代表存活(裸鼠存活>50天)。 仅复制数据(不要复制标题)到SPSS数据表中,然后再定义列名称和值标签。 ? 3. 数据放好后,选择分析 → 生存分析 → Kaplan-Meier。 ---- Origin篇 1.Origin的数据录入格式与SPSS一样,只不过需要将标题一起复制粘贴到Origin数据表之中。 ? 2. 粘贴到F(x)这一栏下方,并修改列标题名称,如下图。

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    【学习笔记】--mooc--学研究的数据处理与工具应用(问卷+问卷星的使用+SPSS的下载、安装、使用、入门)--华南师范大学

    本人于mooc网学习笔记整理,转载需标明出处* 若有错误,欢迎指正 关于用 《学研究》的简单例子来讲述数据处理 即 :研究学生的相关数据对学生成绩的影响 课大纲: 第一章-概论 1. 4.选择适合自己的高效学习方式进行学习 第二章-数据来源 1.学生数据* 2.师数据 第三章-数据分析 tips:数据分析流* 学生成绩分析: 实验组 vs 对照组 过中可能遇到的问题: 1.案例的问题: 2.采用假说演绎法: 3.解决思路: 第四章-数据研究方法 四种方法: 工具: SPSS 步骤: 问卷法和实验研究法就不赘述了 ` 观察法: 访谈法: 第五章-问卷调查与数据分析: 问卷调查的过: (高级过): 两者差别: 问卷设计主要流: 保存: 总结+问卷SPSS: 预试问卷分析略 第七章-SPSS项目分析: tips:正向题的分值于反向题相反 操作: 反向记分: 计算变量:

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    SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。 SPSS统计分析过包括描述性统计、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,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,而且每个过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 25 安装: ①解压安装包,双击SPSS Statistics 25 主序 ? ②点击下一步 ? ③选择“我同意”,下一步 ? ⑩打开破解序。 ? ⑪下一步。 ? ? ? ⑫打开桌面上的SPSS25快捷方式。 ? • 在微信公众号:小白课代表 后台回复『005』或『SPSS』获取下载链接。

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    软件分享 | SPSS 22 32位64位 安装

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    【V课堂】数据挖掘知识脉络与资源整理(四)–spss

    SPSS统计分析过包括描述性统计、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,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,而且每个过中又允许用户选择不同的方法及参数。 id=55 spss 入门视频. 编方便 具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。 对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由"对话框"的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过、选择项。 而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编来实现更强大的功能。 界面 ? ?

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    手把手你使用SPSS快速上手商业数据分析

    2 如何用SPSS进行数据分析 首先,要了解数据分析的一般流是什么? CDA数据分析师将一个完整的数据分析项目分为以下五个流: ? 其次,掌握了数据分析的一般流后,便要以SPSS为工具,根据以下流对一个完整项目进行以下细分并掌握: ? By-唐绍祖 Tips 独学而无友,则孤陋而寡闻。 CDA数据分析师推出「业务数据分析师」课,内容包含Excel商业分析、Tableau商业智能、可视化技能、数据库管理(Mysql)、统计理论方法、数据分析软件应用(SPSS)、SPSS建模在内的内容, 结合银行、电商、零售等行业需求,采用实际案例学来提高课的实用性。 停止犹豫,迈出第一步,无需编基础,挑战商业分析实战项目!

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    数据分析经典图书大全,专治各种不懂!

    、过、Sub与Function过;第三篇是Excel VBA对象篇,主要内容包括Excel VBA对象模型和应用序对象、工作簿对象、工作表对象、单元格对象和图表对象;第四篇是VBA高级应用篇,主要内容包括自定义 三、 数据分析工具利器-SPSS 3.1《SPSS统计分析基础》 ? 其内容完全覆盖目前国内大部分专业本科统计课学范围,并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题,涉及到统计理论的章节还提供了本章小结。 本书克服SPSS手册类材中只注重操作说明而忽略原理讲解的不足,同时弥补了统计专业材中只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾,是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品材。 全书以统计分析方法为主线,通过大量实例,详细介绍了SAS序设计方法及各种统计过适用条件和使用方法,并对统计过实例的输出结果做了详尽的解释。 4.2《SAS统计分析与数据挖掘》 ?

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    如何使用SPSS快速上手商业数据分析

    SPSS 在全球全球 25 万用户,涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、育、地理、天文等多个领域,拥有市场研究 80% 的占有率。 那么该如何用SPSS进行数据分析呢? SPSS数据分析的流是如何的?下面简单来进行说明。 首先,我们要了解数据分析的一般流是什么? CDA数据分析师将一个完整的数据分析项目分为以下五个流: ? 其次,掌握了数据分析的一般流后,便要以SPSS为工具,根据以下流对一个完整项目进行以下细分并掌握: ? 介绍完流,我们以一个例子来简单认识一下SPSS吧。 其实 SPSS 是一个傻瓜界面化操作软件,只要认识了软件的基本界面和功能,然后把你的数据准备好,输入进软件系统,点击需要进行分析的功能,软件会自动给出分析建模的结果,并不需要写代码或者序。 ? 学习 SPSS 也给了我们更多地沉淀数据分析真正技能和思维的时间,而不是花时间在一些在无谓的编上。

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    书单 | 从入门到精通,数据分析「好书」推荐

    统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课材 数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 ‍SQL 书籍推荐‍‍‍‍ 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基础》 《SPSS统计分析高级》 《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》张文彤著 SAS 推荐书籍 1.综合入门:  1.1 《The Little SAS® Book 2.由浅入深循序渐进:  2.1首推 SAS 官方初级序员培训材, 2 本 Course Notes: 《SAS Programming I Essentials》 《SAS Programming 书籍推荐 1.1《商业数据挖掘基础(R语言版)》 CDA数据分析师认证Level2指定材,涵盖面广,实战性强 1.2《R语言基础: R语言实战(第2版)》,入门编材 1.3《ggplot2:数据分析与图形艺术

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    SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎度数据

    p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过和输出。 下面的SAS,Stata,R,SPSS和Mplus中使用的过是其多层次或混合模型过的一部分,并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的,我们将仅研究完全嵌套的数据集。 SPSS结果 屏幕截图: 需要在“随机”窗口中指定非结构化协方差类型。这些结果与其他序和本文得出的结果相同。 换句话说,师的经历是否适度了性格外向或性别对受欢迎度的影响? 可以看到,在分层格式中,Texp在三个方式的每个方式内都有一个斜率系数。 对于具有非结构化协方差矩阵的更复杂的模型,其他序可能会运行更有效的算法,因此优于SPSS。 Mplus结果 现在,我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句,以指示与师经验的跨层次交互。

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    ANOVA组间比较方法有十多种,到底该选哪个呢?

    大家都耳熟能详,在SPSS中操作也非常6了。但你会发现,当数据正态且方差齐时,SPSS中存在十几种组间差异比较方法。 ? 不同论文中的方法都不太一样。此时,到底该选哪个呢? 今天就结合材和SPSS官方指导文件讨论一下。 ---- ? (一) 材:样本均数间的多重比较不能用两样本均数比较的 t 检验所代替,这样会提高犯一类错误的概率”。 (三) 材:Dunnett-t 检验适用于g-1个实验组与一个对照组均数差别的多重比较。 SPSS官方文件:Dunnett-t 是成对多重比较 t 检验,它对照单个控制平均值来比较处理集合。 (四) 材:SNK-q 法适合于多个样本均数两两之间的全面比较。 SPSS官方文件:使用 Student 化的范围分布在平均值之间进行所有成对比较。

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    一文梳理SPSS数据分析基础脉络,入门同学必备!

    “这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进,无论是学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进。” ——哈佛大学社会学授 加里•金 我们知道,在信息化时代背景下,大量纷繁复杂的数据和信息充斥在社会的各个领域,为了更加准确、快捷地从中筛选出有价值的部分并根据需要进行一系列数据处理,数据分析过显得尤为重要 2.支持编 SPSS支持丰富的数据源,具有强大的数据访问和管理能力以及编能力,使用者只需了解统计分析的原理,即便不熟悉统计方法的算法,也可以轻松获得所需要的统计分析结果,同时也支持二次开发。 3.功能强大 SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,提供完整的数据分析流,涵盖齐全的数据统计分析方法,如数据的探索性分析、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、Logistic 小白必备的SPSS 数据分析流 数据分析通用的定义为:用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用的信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过

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    使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

    p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过和输出。  下面的SAS,Stata,R,SPSS和Mplus中使用的过是其多层次或混合模型过的一部分,并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的,我们将仅研究完全嵌套的数据集。 换句话说,师的经历是否适度了性格外向或性别对受欢迎度的影响?  可以看到,在分层格式中,Texp在三个方式的每个方式内都有一个斜率系数。 HLM结果 这些估计值大致等于其他序的结果。 R结果  SPSS结果   对于SPSS 19而言,此模型实在太多了。 对于具有非结构化协方差矩阵的更复杂的模型,其他序可能会运行更有效的算法,因此优于SPSS。  Mplus结果  现在,我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句,以指示与师经验的跨层次交互。

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    【学习】Spss 聚类分析案例—某移动公司客户细分模型

    事实是,我们总是希望考虑多方面特征进行聚类,这样基于多方面综合特征的客户细分比单个特征的细分更有意义,这正是SPSS聚类分析可以做到的,以下通过k-means聚类分析做一个小小案例来展示。 ---- 【数据来源及分析内容】 《SPSS统计分析高级》telco.sav,是反映移动电话用户使用手机情况的数据集。 数据分析工具:spss,参考:张文彤,《 SPSS12 统计分析高级》。 【数据分析流】 ? 【获取数据】 ? 这些过看似简单却非常有必要! 仅仅预处理以上这些问题还不够,当数据分析方法复杂时,我们还需对采集的数据进行筛选构成小的数据集,对于数据集中变量的分布、缺失、描述统计指标进行一定度的分析。 ? ? 参考自: 《SPSS12高级》,张文彤 《Clementine数据挖掘方法及应用》,薛薇 采用聚类分析的数据挖掘技术进行电信市场客户分群 电子商城的用户分析运用——客户细分(Customer Segmentation

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    SPSS竟然都能做数据地图了~~~

    数据地图SPSS篇 ▼▼▼ 最近在做数据地图专题,搜集了好多能够实现数据地图可视化的软件操作技巧,唯独漏掉了SPSS。 ►2、打开SPSS(20以上版本),在顶部菜单“实用序”底部点击地图转换实用序(M)。 ? ►3、在弹出的地图转换实用序菜单中,你会看到两个输入框,第一个输入框是选择要转换的地图信息文件(SPSS只支持.smz格式或者.shp格式文件,如果是.shp文件必须在同一文件夹中包含.dbf文件)。 ,不需要编和代码,简直太让人省心了。 该篇所涉及到的中国地图数据信息是文件和业务数据文件会打包分享给大家。

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    如何学习统计学

    那阵子还买了张文彤的两本SPSS书,大红版的《SPSS 11.0统计分析》(基础篇和高级篇,北京希望电子出版社,2002)。 张当时是上海一个大学做医学统计的授,在SPSS学习社区里很有名,现在好久没关注了。 本科时就大致如此了。 SPSS很好上手,让我对数据有了不少信心。要捏着计算器面对一大堆数据,人都要疯的那种。 研究生期间我在北大念软件工,金融信息工方向,一样要跟数据打交道的专业。 我读维恩堡《数理统计初级》,里面是这种处理的(下面的文字来自我做的读书笔记,而不必是该书的摘录。 还是用序编辑器的类比,文本编辑器如记事本在初学时够用,但真正做项目时就会显得捉襟见肘了,Windows下的序员多数还是会选择一些集成开发环境如VC++,这就是统计世界的商业软件包,成熟的是SAS、SPSS

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    为什么学了那么多软件,还是做不好数据分析?

    我经历过那种痛苦而纠结的过。今天老师说SPSS常用,明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络,原来R已经铺天盖地。 排名先后,既不代表popular的度,也不代表好用的度。 1)第一类:SQL大家庭 对于很多数据分析师,取数是基本功。 一本优秀的书不是写的多高深,而是尽可能让人读起来引人入胜,用起来回味无穷。 一句话总结:虽然我经常说能用Excel做的事,我绝不用其他软件。但是SQL这个东西,还是一定要学的。 Excel+SPSS,几乎可以完成大部分数据量不太大的分析工作了。而学会SPSS的时间,大约只要SAS的四分之一。还有一个更重要的理由是,SPSS有一套非常好的材。 最好的地方,不是里面多详细的介绍了SPSS的功能,会你用这个软件。而是其中穿插介绍了常用的数据分析相关的统计学模型,以及张老师的一些亲身经验技巧。即使使用SPSS很久的人,再读一次,也会颇有收获。

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