SPSS课程学习感悟

SPSS课程学习感悟（精选6篇）

篇1：SPSS课程学习感悟

学习SPSS有感

摘要：SPSS统计分析方法及应用课程的开设给我们打开了一扇全新知识的门窗，它通向的是一个崭新的领域。这门课程的学习经历可谓波澜起伏，中间有苦有甜，但是不管过程多么艰难，幸运的是，我们学到了很多，收获了很多。通过老师的讲解，我们对它的使用方法、结果分析和应用范围都有了非常细致的了解。关键词：学习经历 收获 方法 应用范围

距SPSS统计分析方法及应用课程结束已经过去好几天了，偶尔还是会想起那段兵荒马乱，洪荒滔天的日子。开学伊始，很多课程还必须靠课程表才知道星期几在哪里上课，但是SPSS则不同，一天四节课连着上的重大任务让我们不得不去正视它、重视它。

初识SPSS统计分析方法及应用是在一个傍晚。彼时，地上余热尚未完全散尽，暮色即将席卷最后一抹晚霞。坐在机器嗡嗡运转的机房里，抚摸手中那一厚重书本的扉页，心里是一丝说不清道不明的复杂情绪，对未知的好奇掺杂着对已知的不确定。周围同学都在讨论，统计学都没有学好，这门课程学起来会不会过于吃力，如此一想，几分恐惧感又蹭蹭地上升。就这样，怀着五味杂陈的心情开始了SPSS的第一堂课。

一天课下来，却发现它学起来并没有想象中那么艰难，可能是刚接触的基础知识比较易懂，也可能是老师讲解的很生动透彻。总之，我的兴趣被调动起来了，甚至在心里雀跃，期待第二天的SPSS课早点到来。但是渐渐的，学习开始有点力不从心了，课堂上会有片刻的走神，反应过来后便在书上匆忙翻找老师讲解的内容自己慢慢的边看边理解，然而结果还是一知半解，于是悔不当初统计学的基础打得不够牢固。不过，不幸中的万幸是老师非常的好，对我们这些上课不太认真的同学还是耐心的给予指导并且不厌其烦。课堂上师生之间互动的很好，充分调动了大家的积极性，要求我们自己动手去找答案、自己去操作而不是一味地跟着老师盲目地进行着机械运动，老师也非常反对以往那种“填鸭式”教育，积极鼓励、督促我们去思考答案的由来，去解释所以然与之所以然，同时老师生动的讲解把枯燥的内容形象化，更方便我们的理解。当习惯了老师这种教学模式后，我们学习起来虽不能说得心应手，举一反三，但也渐入佳境，步入正轨，没有了当初的手足无措，没有了那时的茫然若失，像初长成的少年一般，拥有的是岁月洗礼后的纯粹明媚与获得真知的满足感。

现在回想一下，学习其实还是一个循环往复的过程，讲究的是一个方法和技巧，即使每个人都在抱怨SPSS难学，听不到看不明白，但是班上还是有人学的很轻松，学的很扎实。好像那些在我们看来既枯燥又难以理解的术语和定义解释在她们眼里就是一副活动的画面，她们沉浸于其中，遨游在其中，享受在其中。仿佛那些知识早已扎根在她们充满智慧的脑袋里，而不同于我们，需要从书本的文字上去吸收，从老师那里获取知识的核心和真正内涵。这样的对比让我折服却又向往，认真观察了她们学习动态后，我发现像我们这种每天上课才翻书下课书本直接扔一边的人即使在某一时期了解了这门课程，等到若干时间以后，当遗忘功能发挥作用时我们还是一无所知，怎样把它们植根于脑袋，关键在于自己的努力和钻研。课前好好预习，尝试自己去理解那些不算深奥的文字，遇到不懂的标记一下，上课认真听或者课后积极向老师请教，课堂的效果也是不容忽视的，老师讲的都是书本浓缩的精华，一个不留神，可能就导致后面的全盘崩溃，然后兴趣丧失，课后更是需要好好复习加强记忆力，SPSS需要的是多操作多熟悉，空闲时间多加自我练习才会做到熟能生巧。其实很多课程都是互通的，这些方法对其他课程而言也是非常实用的。还有最重要的一个资源库，就是学校的图书馆，多看看有关书本触类旁通更容易理解。

现在一本书已经学完了，不敢说对它的领会有多深，只能说从中的确学到了不少的东西，更准确的是学到一种技能和方法，即怎样处理数据的方法。SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。它是世界上公认的三大数据分析软件之一，由于操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。最重要的是，对我们经济管理专业的学生来说，以后从事的行业大部分都是要和统计分析以及决策打交道，因此掌握好数据分析方法和数据分析软件工具则是非常有必要的。

其次纵观中国经济发展历程，改革开放已逾三十多年，我国的经济体制由计划经济步入了社会主义市场经济的运行空间，这一客观现实要求企业必须提高独立面对市场经济中大风大浪的能力，也就是自身的硬件素质。在加入WTO后，中国企业搭上全球化的班车，跨入与国际接轨的高速轨道，在获得更广泛的市场资源的同时，也面对着更强大对手的竞争，在这种趋势下，增强软实力，打造自身独一无二的个性特质更是迫在眉睫。面对着强化自身的双重挑战，要求企业承担起信息化和定量分析的重任，只有信息化才能够迅速全面的感知市场和消费群体的要求，只有定量分析才能对感知信息做出科学分析和正确决策。而当今社会发展日益迅猛，数据量快速膨胀，数据关系复杂性大大提高，企业怎样快速得出分析结果，怎样从效率和质量方面占有优势对数据分析软件的性能有着严格的的要求。而SPSS因操作简单，结果明了，很受企业欢迎，已广泛应用于各大领域。我们从课程学习上所采用的例子就可得出，SPSS不仅在经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育等方面作用广大，在农业、林业、商业、金融等行业也有着不可小觑的影响力。应着这些因素，掌握好这一技能就显得势在必行了。

通过老师细心的讲解，我们知道了SPSS分析的正确步骤，即懂得了如何正确组织数据、如何利用SPSS对数据进行基本加工和整理，明白了应从何处入手分析、应采用SPSS中的哪些分析方法和功能实现对各类数据由浅入深的分析，清楚了怎样理解和解释分析结果。在此之前，我们所了解的关于数据的计算机应用软件仅局限于Excel，而如今，我们不但掌握了SPSS，还能够在两者之间进行数据的转换。这一课程的学习可谓是受益匪浅，对于一组数据我们不再被表面现象和其中的干扰因素所蒙蔽，而是能够剖开现象看本质，这使我们对真实的理解更加贴近更加透彻。

篇2：SPSS课程学习感悟

财管132 1330443233 王天茜

在这学期以前我并没有学过统计学，甚至没有接触过它，因此对它的认识可谓是从零开始的，但经过这一段的学习，也算是受益良多，下面我就简单说下感想吧。

第一节课老师简单讲述了下这门课的概况，当时只觉得毫无头绪，对于没接触过的事物人总有莫名的恐惧，这门课看似还很难，就比较担忧。

接着说说学习过后对SPSS的整体认识吧，我专门去百度了下它的全称，定义为SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。之前看论文的时候会经常看到各种表格图形，各种结果输出，当时并不明白，以前也没见过，因此总会跳过实验整个设计直接看结果。在学了这门课后总算对其有了初步的认识。

1、SPSS的认识及数据文件的处理心得体会

一块是了解SPSS软件的历史及基本功能，还有一块就是SPSS软件当中一个模块叫做数据文件的处理，在认识SPSS软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于1968年，当时美国的3位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，SPSS已经有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在教育中的应用只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面，主要是要学会定义变量、处理变量两方面；定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查的数据录入到SPSS当中即可，当然也可以在SPSS软件之外进行数据编制，可以通过EXECEL等编辑后可以直接导入到SPSS中。在处理变量模块当中，可以对变量进行添加、删除、拆分与合并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加简便和明了。

2、数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清理，另一块是相关统计理论的学习。在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这里我觉得非常有必要进行数据清理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例，所以这些数据很难符合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常，从而直接影响最终的结论。所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。而我认为本节的难点不是怎样熟练运用SPSS软件，而是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需要一定的数学基础，只有明确这些理（论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以然，这才是关键，在SPSS中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知道分析原理的重要性要远远大用SPSS对数据做出相关分析的重要性。总结为一句话“知道它们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、T检验的心得体会

在学习T检验时，首先要明确什么样的数据适合T检验，T检验的结果要说明什么问题？经过学习可以知道，T检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较，通过比较可以得出两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有齐同性，T检验由两种情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒顺序就会改变问题的性质，这种T检验称为配对T检验；另一种情况下的T检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的T检验。但是这两种情况都必须符合最先的要求，即都是符合正态分布，方差都具有齐同性。通过SPSS的相关操作可以轻松完成检验，但是在检验的过程中必须设置置信区间，一般设置为95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据，如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至大些，我的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相信的，但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可信，也就是说范围越大，不可信的因素就会越多，做出可信的结果的可能性就会越小，所以在用SPSS的进行T检验时，一定要提前考虑想要得到的检验结果，尽可能将预想结果与实际结果吻合。本节课最主要的是学会进行T检验，根据数据选择适合的T检验，值得思考的是，两组数据是否符合正态分布、方差的齐同性都需要在T检验前明确，不然无法进行T检验，但是在T检验的过程中SPSS也提供了一项进行是否符合正态分布的选项，是否也可以理解为在未知两组数据的分布情况时也可以进行T检验？只要先证明两组数据方差具有齐同性后，就进行T检验，检验后SPSS会输出两组数据是否符合正态分布，如果符合则结果可取，否则结果不可取。

4、方差分析的心得与体会

T检验和方差分析是有很大关联的，T检验是分析两组间数据的关系，而方差分析则是分析两组以上的组间的关系，两组方法都是要求数据符合正态分布，方差具有齐同性。其各组间要同质，组内异质，这样数据才具有说服力。本节课方差分析包括四部分，分别为单因素方差分析、无重复实验的双因素方差分析、重复试验的双因素方差分析及协方差分析。分为以上四种主要是基于分析的问题所包含的变量个数和各变量间有无相互影响，还有就是排除无法控制的协变量的影响的分析来区分分析方法。例如，只有一个变量的分析就用单因素分析；基于问题中的两个变量间没有相互影响的分析就用无重复实验的双因素方差分析，两个变量有影响就用重复试验的双因素方差分析，要排除无法控制的因素进行分析就用协方差分析。以上各种方差分析情况都基于不同的统计公式，要是学习这些理论则需要很好的数学基础。对最终分析结果的解读则需要T检验的解读结果知识。归结为一点：最终想得到差异性显著的结果还是差异不明显的结果则要再分析前就有预设。以此来证明自己的结果分析。

5、相关分析的心得与体会

事物间的相互联系与影响大致分为两种，一种是函数关系即一一对应关系，而另一种是统计关系。函数关系比较容易分析和测量，而实际数据并不都像函数关系那样简单，这时则需要另一种测量方法----相关分析，衡量事物之间或变量间的线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。相关分析分多种情况，分为联系变量的相关分析、等级变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析，之所以分为几种也是根据要分析的对象的变化而定，如连续变量的相关分析主要是只变量不是函数关系，而是统计关系且变量数据间可以比较大小，可以加减来计算差异的数据，此外其依据的是Pearson相关系数，还有就是因为数据小于30次分析无意义，所以就要求分析数据要大于30个。如果数据小于30则用等级相关分析，且两种方法分析的数据都要符合正态分布。当数据小于30且符合正态分布且又是表达为有序或顺序（等级、方位、大小等）时则用等级变量的相关分析。与协方差分析类似，二元变量无法有效真实反映事物间的相关关系时，且数据都符合以上要求是则用偏相关分析，也就是说提出其他相关因素影响的情况下再来分析。以上三种相关分析都是分析事物间的相关关系，而距离相关分析则是分析对观测量之间或变量之间相似或不相似的程度的一种测量，它可以用于同一变量内也可以用于变量之间的测量。对以上四种相关分析简单总结为分的对象分为两种，一种是对象间，另一种是变量间。被分析的对象都符合正态分布，针对数量（30个）采用不同分析方法，针对对象的性质不同采用不同的方法。以上为对前三种相关分析方法提出，最后一种距离相关分析是分析观测值的相似性。

6、卡方检验的心得体会

卡方检验与以上的分析有很大不同，跨度较大，卡方检验主要是分析品质相关问题，所谓品质相关问题其特征是每个个体都有至少两个特征或变量，每个特征的取值可以是顺序型的（可比大小，不能加减）或者是名义型的（连大小都不能比）例如：不同文化程度的人对莫伊政策的态度或工作业绩是否相关？。可以简单将其理解为是用来专门分析品质相关的检验，它是一种非参数检验，而在此之前的检验都是参数检验即：分布形态已知（正态分布或近似正态分布）方差具有齐同性等。卡方检验由多种，即一般卡方检验、配对卡方的一致性检验、分层卡方检验。在一般卡方检验中应注意由原始数据得出的评述数据应给各类数据加权。而配对卡方的一致性检验则要注意如何区分什么情况用配对卡方的一致性检验，如两位专家对一批大学独自做出等级判断，问他们的判读是否一致，判断水平有无差异？这则是一个典型的配对资料，及看是否一致，有看差异在哪里。而分层卡方检验可以理解为对多种情况下的多个样本进行逐次比较，最终分析各样本在不同情况下的关系。总之，本节应注意什么样的数据是品质相关的。卡方检验是用来分析什么样情况的数据。

7、聚类分析的相关心得体会

聚类分析简而言之就是在没有先验的情况下将收集的数据进行分类。所谓的“物以类聚”，本节分两块，一种是在数据在200个以内的层次聚类分析，就是按照逐次聚合的方式进行比较最终分为所要求的几类。还有一种就是数据超过200个时为了省时而采用的快速聚类，但快速聚类只能进行连续变量的聚类。分层聚类可以针对样本进行分类，也可以针对变量进行分类。在分层聚类和快速聚类的分析结果解释中不同于以上其他分析，之前主要分析相关性，而聚类分析则主要看数据最终分成几类及聚类的过程。其实最终是要根据分类的情况提出对策才是关键。至于快速聚类分析基本与分层聚类分析相似，唯一不同就是快速聚类分析的分析范围受限，不如分层聚类分数广泛，还有就是快速聚类的输出结果中，有一项输出是分析各项与最终分成的类之间的相关性检验，如果显著则说明原始数据与各类间差异大，说明分类成功，否则说明不成功。

学习了SPSS后，我不禁想到了SPSS与Excel的区别，这一点是针对像我这样开始只懂得用EXCEL的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一些可以互补的地方。但是SPSS又比Excel更加强大：

一、图型的表现力是SPSS的主要优点之一

应该说，Excel的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，SPSS就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。

二、通过SPSS检验方差齐性和数据分布

假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即

1．样本方差齐性

2．样本总体呈正态分布

在Excel中，提供了F检验来检验方差齐性问题，也就是可以先通过F检验确定方差齐性与否来选择下一步用哪个T检验或方差检验分析工具。但只要数据多于二组则无从下手；通过描述统计大约能从峰度和偏度来了解样本的分布实际工作中，只要分布单峰且近似对称分布，也可应用，但要具体确定样本的分布也有难度。这二个问题在SPSS就可以解决。

篇3：SPSS软件在统计课程中的应用

概率统计课程是一门应用性很强的学科, 主要研究在生活过程中的随机现象统计规律, 而在教学过程中培养学生对概率统计课程中基本方法以及解决实际问题的能力尤其重要, SPSS软件具有操作简单, 统计分析方法丰富、全面的特点, 利用SPSS软件对实际问题进行辅助教学, 可以有效的对大量的数值进行计算, 并可以对数据进行对应分析、联合分析、多分类变量Logistic回归分析等, 可涉及300多个变量、100万个以上样本的数据资料文件。

一、SPSS软件应用于统计课程教学的必要性和可行性

统计学主要以数字为语言, 针对数据资料进行收集、整理和分析, 是一门描述和分析客观事物数量的科学, 目前统计学已经深入的渗透到了自然和社会科学中的各个领域, 也是一门实用性很强的基础课程。在社会工作中应用的统计技能主要在于学生在统计学课程中学习得到, 学生应了解统计学课程中的统计思想, 并掌握应用统计分析方法分析问题和解决问题。在传统的教学过程中, 统计课程中的公式计算一般是通过计算机器和手工完成的, 很难把含有大量复杂数据的一些典型案例引入到教学中, 同时, 一些包含数据的图形在统计学课程中也起着非常重要的作用, 但在数据量比较大的情况下, 手工绘图的精确度很难掌握准确, 这些都给统计学课程的教学造成了很大的障碍, 影响了学生对统计理论和方法的理解, 因此在统计课程中系统并灵活的应用SPSS软件教学在激发学生学习的积极性和提高学生解决问题的能力具有较强的现实意义。

二、在统计课程教学中应用SPSS的方法

1. 强调更新统计学课程的教学思想, 并转移教学重点

在统计学课程中应用SPSS软件辅助教学后, 统计学的教学重点应由原始统计数据过程转向对统计数据结果的实际意义的理解和应用, 在对统计原理充分重视的基础上, 应该摒弃统计过程繁琐的理论证明、推导和计算步骤, 增加在教学过程中应用SPSS软件, 让学生通过SPSS软件解决繁琐的证明和计算步骤。在统计课程的理论教学中, 侧重的是从实际问题中引申出统计学的基本概念, 理解统计学的基本原理思路和主要的用途特点, 并能深入的分析不同的统计方法适用的条件和数据类型, 且能通过具体的案例分析掌握相应的统计知识的应用, 而具体的统计计算则是由SPSS软件完成。

2. 加强统计课程教学过程的实验教学, 通过学生上机操作完成

在统计课程教学过程中, 当每一个理论要点讲解完成后, 应该及时安排学生在实验室上机实践, 通过具体的数据案例、完成作业和有针对性的研究性教学等各种方法应用所学的理论, 培养学生在应用软件的过程中解决问题的能力。在上机实验的过程中, 教师应先对本节所授内容进行讲解和回顾, 亲自在主机上动态演示SPSS软件的具体操作步骤, 并对得出的结果进行解释, 然后让学生应用SPSS软件独立完成课后习题或其他典型习题, 要求学生完成软件的基础操作步骤和基础统计训练, 并对计算机运行出的结果进行解释。

3. 鼓励学生运用所学的统计知识分析实际问题

统计学课程应用案例分析、习题作业、小组讨论和上机练习等多种不同的教学方法, 让学生在不同的教学过程中掌握相关的统计概念和理论, 能利用相关专业的软件解决实际的生活问题, 具体方法包括:鼓励学生组成团队, 针对具体的管理问题通过收集数据, 选择恰当的统计方法, 运用SPSS软件对数据进行分析处理, 得出结论, 并给出相应的修改意见;鼓励学生运用所学的统计知识分析实际生活问题, 例如大学生就业的统计分析, 学生考试成绩的分析, 教师教学水平的分析等问题, 通过进行相应的校园问卷调查和收集数据, 用软件对收集的数据进行分析和处理, 得出相应的结论。因此, 在统计课程教学过程中应用SPSS软件开展教学, 能激发学生对统计课程的积极性, 提高学生应用统计分析方法解决实际生活问题的能力, 提高统计学课程的教学效果。

三、在统计课程教学过程中应用SPSS软件应注意的问题

1. 教学过程中SPSS统计软件的使用

在统计课程教学过程中适当地增加SPSS统计软件的使用, 将统计概念、统计思想和统计方法适当的引入到教学中, 让学生能形象的理解和掌握相应的统计方法, 通过采用SPSS软件教学后, 可通过软件的绘图和数据分析、统计分析等功能利用计算机特有的程序和演示功能使统计学的知识变得直观、具体和形象, 从而增强学生对统计学概念的理解和方法的掌握运用。教师也可在教授过程中随时发现学生学习的问题, 能及时解决问题, 并能了解学生在课堂教学中所出现的状况。

2. 把课程的重点应放在具体实例的应用上

在课程教学过程中, 应选择具有实际背景和较高的应用价值的问题作为统计教学的研究主题, 应淡化相应的计算细节的处理, 鼓励学生应用自己所学的统计知识分析实际生活问题或经济管理问题, 例如:大学生目前就业情况、校园餐厅卫生情况、大学生使用手机情况、大学生网购情况、学生上课出勤率问题等, 鼓励学生对实际生活中的问题搜集数据, 并建立相应具体的数学模型, 应用SPSS软件对数据进行统计分析, 让学生学会运用相应的统计学知识解决生产和生活中的实际问题, 并为将来从事统计专业工作做铺垫。

参考文献

[1]何晓群, 刘文卿.应用回归分析[M].第2版.北京:中国人民大学出版社, 2007

[2]宋志刚等.SPSS16.0实用教程[M].北京.人民邮电出版社, 2008.10.1

[3]吴世军.SPSS在数据分析中的应用[J].统计与决策, 2006.9

篇4：SPSS软件在统计课程中的应用

关键词：SPSS软件；概率统计；优越性与可行性；应用与完善

在计算机网络技术快速发展的时代，人们接触的信息元素也迅速增多，因此如何快速的从大量的信息数据中提取有用的信息，并应用于人们的社会实践活动中，显得尤其重要。

概率统计课程是一门应用性很强的学科，主要研究在生活过程中的随机现象统计规律，而在教学过程中培养学生对概率统计课程中基本方法以及解决实际问题的能力尤其重要，SPSS软件具有操作简单，统计分析方法丰富、全面的特点，利用SPSS软件对实际问题进行辅助教学，可以有效的对大量的数值进行计算，并可以对数据进行对应分析、联合分析、多分类变量Logistic回归分析等，可涉及300多个变量、100万个以上样本的数据资料文件。

一、SPSS软件应用于统计课程教学的必要性和可行性

统计学主要以数字为语言，针对数据资料进行收集、整理和分析，是一门描述和分析客观事物数量的科学，目前统计学已经深入的渗透到了自然和社会科学中的各个领域，也是一门实用性很强的基础课程。在社会工作中应用的统计技能主要在于学生在统计学课程中学习得到，学生应了解统计学课程中的统计思想，并掌握应用统计分析方法分析问题和解决问题。在传统的教学过程中，统计课程中的公式计算一般是通过计算机器和手工完成的，很难把含有大量复杂数据的一些典型案例引入到教学中，同时，一些包含数据的图形在统计学课程中也起着非常重要的作用，但在数据量比较大的情况下，手工绘图的精确度很难掌握准确，这些都给统计学课程的教学造成了很大的障碍，影响了学生对统计理论和方法的理解，因此在统计课程中系统并灵活的应用SPSS软件教学在激发学生学习的积极性和提高学生解决问题的能力具有较强的现实意义。

二、在统计课程教学中应用SPSS的方法

1.强调更新统计学课程的教学思想，并转移教学重点

在统计学课程中应用SPSS软件辅助教学后，统计学的教学重点应由原始统计数据过程转向对统计数据结果的实际意义的理解和应用，在对统计原理充分重视的基础上，应该摒弃统计过程繁琐的理论证明、推导和计算步骤，增加在教学过程中应用SPSS软件，让学生通过SPSS软件解决繁琐的证明和计算步骤。在统计课程的理论教学中，侧重的是从实际问题中引申出统计学的基本概念，理解统计学的基本原理思路和主要的用途特点，并能深入的分析不同的统计方法适用的条件和数据类型，且能通过具体的案例分析掌握相应的统计知识的应用，而具体的统计计算则是由SPSS软件完成。

2.加强统计课程教学过程的实验教学，通过学生上机操作完成

在统计课程教学过程中，当每一个理论要点讲解完成后，应该及时安排学生在实验室上机实践，通过具体的数据案例、完成作业和有针对性的研究性教学等各种方法应用所学的理论，培养学生在应用软件的过程中解决问题的能力。在上机实验的过程中，教师应先对本节所授内容进行讲解和回顾，亲自在主机上动态演示SPSS软件的具体操作步骤，并对得出的结果进行解释，然后让学生应用SPSS软件独立完成课后习题或其他典型习题，要求学生完成软件的基础操作步骤和基础统计训练，并对计算机运行出的结果进行解释。

3.鼓励学生运用所学的统计知识分析实际问题

统计学课程应用案例分析、习题作业、小组讨论和上机练习等多种不同的教学方法，让学生在不同的教学过程中掌握相关的统计概念和理论，能利用相关专业的软件解决实际的生活问题，具体方法包括：鼓励学生组成团队，针对具体的管理问题通过收集数据，选择恰当的统计方法，运用SPSS软件对数据进行分析处理，得出结论，并给出相应的修改意见；鼓励学生运用所学的统计知识分析实际生活问题，例如大学生就业的统计分析，学生考试成绩的分析，教师教学水平的分析等问题，通过进行相应的校园问卷调查和收集数据，用软件对收集的数据进行分析和处理，得出相应的结论。因此，在统计课程教学过程中应用SPSS软件开展教学，能激发学生对统计课程的积极性，提高学生应用统计分析方法解决实际生活问题的能力，提高统计学课程的教学效果。

三、在统计课程教学过程中应用SPSS软件应注意的问题

1.教学过程中SPSS统计软件的使用

在统计课程教学过程中适当地增加SPSS统计软件的使用，将统计概念、统计思想和统计方法适当的引入到教学中，让学生能形象的理解和掌握相应的统计方法，通过采用SPSS软件教学后，可通过软件的绘图和数据分析、统计分析等功能利用计算机特有的程序和演示功能使统计学的知识变得直观、具体和形象，从而增强学生对统计学概念的理解和方法的掌握运用。教师也可在教授过程中随时发现学生学习的问题，能及时解决问题，并能了解学生在课堂教学中所出现的状况。

2.把课程的重点应放在具体实例的应用上

在课程教学过程中，应选择具有实际背景和较高的应用价值的问题作为统计教学的研究主题，应淡化相应的计算细节的处理，鼓励学生应用自己所学的统计知识分析实际生活问题或经济管理问题，例如：大学生目前就业情况、校园餐厅卫生情况、大学生使用手机情况、大学生网购情况、学生上课出勤率问题等，鼓励学生对实际生活中的问题搜集数据，并建立相应具体的数学模型，应用SPSS软件对数据进行统计分析，让学生学会运用相应的统计学知识解决生产和生活中的实际问题，并为将来从事统计专业工作做铺垫。

参考文献：

[1]何晓群，刘文卿.应用回归分析[M].第2版.北京：中国人民大学出版社，2007

[2]宋志刚等.SPSS16.0实用教程[M].北京.人民邮电出版社，2008.10.1

[3]吴世军.SPSS在数据分析中的应用[J].统计与决策，2006.9

篇5：spss学习心得

学习SPSS有感——与EXCEL之比较

在学习SPSS软件的过程中，自己不敢有丝毫松懈，但同时感到学习压力很大，有一定的学习难度，软件的操作可以通过短时间内熟悉，但对数据的结果分析还需要很大很大的提高。在掌握了SPSS相关技能和熟知了SPSS之于EXCEL的优越性之后，SPSS成了往后我进行数据分析、调查的首选软件，如若能自由地结合二者使用，便是更佳选择。

Excel的基本功能中包括了比较强大的数据处理功能，还提供了丰富的工作表函数，可以完成很多类型的数据处理和分析任务。除了工作表函数以外，Excel还提供了一个称为“分析工具库”的加载宏。

Excel应用的普及性，许多人都把它作为最常用的统计软件来使用。Excel提供的统计功能包括数据管理、描述统计、概率计算、假设检验、方差分析和回归分析等等，对于统计学原理所涉及的大部分内容已经足够了。然而，在学习Excel的统计功能以前我们有必要先交待一下Excel在统计分析方面的局限性。

1、就统计学原理所涉及的统计方法而言，Excel没有直接提供的方法包括：箱线图（Boxplot）、茎叶图、相关系数的p-值、无交互作用可重复的双因素方差分析、方差分析中的多重比较、非参数检验方法、质量控制图等。

2、按照优秀图形的标准，Excel做出的很多图形都不合格。Excel的有些图形可能适合于普通大众，但不适合用于科学报告中。例如二维图形的三维表示，圆柱图，圆锥图等等。

Excel提供的有些图形可能永远不应该使用。

3、Excel不能很好的处理缺失值(Missing data)问题。总体来说Excel对缺失值的处理方式远不如专门的统计软件恰当。

4、虽然大部分情况下Excel的计算结果都是可靠的，但在一些极端情况下Excel的计算程序不够稳定和准确（特别是Excel2003以前的版本中）；有些自动功能可能会导致意想不到地结果。

总体来说，Excel为我们输入和管理数据、描述数据特征、制作统计表和统计图都提供了强大的支持，但在处理复杂的计算时有时候误差相对较大，因而一些数据处理专家建议人们避免采用Excel处理复杂的统计问题。SPSS能在简单操作基础上，解决EXCEL存在的这些问题，甚至非统计学相关专业的人员也可以利用这个软件对复杂的统计问题进行处理、分析。

平时我惯常使用的数据分析软件也是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用SPSS软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。而且，在学习与应用SPSS过程中，我了解到应用SPSS软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外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在软件内的对话框操作完成，我们无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面，SPSS软件的应用可以使我们节省大量时间，而且软件操作比较容易上手，在当今这个时间就是金钱的社会上，我们掌握SPSS软件的应用，也就是为自己赚取了不少金钱。

另外在与SPSS的接触中，我逐渐了解到SPSS软件的强大与方便。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、二维相关、方差分析、多元回归、因子分析、聚类分析、降维等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是极好的。虽然，这些方法大部分我还是不会使用，能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种，但是这种简单便捷的操作让我对SPSS的兴趣却是越来越浓。

spss 像手枪，对于社会统计应用spss,足够精度了。exce对初级统计技术也差不多了，里面有很多类型的图，配之以数据透视表，模拟运算表，宏，高级筛选，窗体，而且方便的单元格和变量操作这些优点都使得excel 更利于小规模，低精度，逻辑关系简单的数据，但是简单的图和表，有时不需要通过假设检验，也能看出很多关系或结论，这些直观的现象有的时候比spss的假设检验更有说服力（spss的假设检验虽然精确，但是成本是很多模型假定）其统计思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能显出使用者谙熟研究背景和统计思想，这个修炼层次更高，就像武功最高深的人更最简单的工具，最简洁的招式，实而不华一样。

了解了excel和spss的这个比较后，可以看出spss的统计思想体现了更多数理统计的味道，而excel 则更多体现了描述统计的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的统计想法，当然这些在使用spss的过程中会慢慢的积累的。一个和学习统计思想无关的，但是在学习spss中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用spss时，就得按部就班地按照先定义变量，调测度，在录入（导入数据），再分析。分析并不是整个流程。不注意数据的组织方式和数据测度会使很多统计模型误用（实际上不能用，但是软件输出了统计结果），这种误用不是统计模型用得好不好的问题，而是能不能用的问题！

篇6：spss学习第四天

我主要以课上的顺序来一步步操作

一元回归

两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。

多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。

（2）回归方程的显著性检验（F检验）

多元线性回归方程的显著性检验一般采用F检验，利用方差分析的方法进行。

（3）回归系数的显著性检验（t检验）

回归系数的显著性检验是检验各自变量x1，x2，…，对因变量y的影响是否显著，从而找出哪些自变量对y的影响是重要的，哪些是不重要的。

与一元线性回归一样，要检验解释变量对因变量y的线性作用是否显著，要使用t检验。

课上实例：

Next 在这里可以针对不同的自变量设置不同的筛选引入方法。Options 下一步：设置变量引入剔除的标准规则 Methot

自变量筛选的方法： Enter:所选变量全部引入模型 Stepwise：逐步引入法 Remove：剔除变量 Backward：向后消去法 Forward：向前消去法

结果：

第一个表格是

描述统计量 第二个表格是 相关系数矩阵

第三个表格是 列出模型引入以及剔除的变量，这里是强制引入法，所有变量引入模型 第四个表格是 模型拟合优度统计量 第五个表格是 模型显著性F检验

第六个表格是 每个回归系数显著性的t检验

第七个表格是 共线性诊断特征根有些接近0，有个别值特别大有严重共线性。条件指数如有个别维度值大于30，也说明有严重共线性！第八个表格是 关于残差的描述统计量 第九个表格是 残差的正态性诊断

多元回归

虚拟变量

前面几节所讨论的回归模型中，因变量和自变量都是可以直接用数字计量的，即可以获得其实际观测值（如收入、支出、产量、国内生产总值等），这类变量称作数值型变量。然而，在实际问题的研究中，经常会碰到一些非数值型的变量，如性别、民族、职业、文化程度、地区、正常年份与干旱年份、改革前与改革后等定性变量。

在回归分析中，对一些自变量是定性变量的先作数量化处理，处理的方法是引进只取“0”和“1”两个值的0−1型虚拟（dummy）自变量。当某一属性出现时，虚拟变量取值为“1”，否则取值为“0”。例如，令“1”表示改革开放以后的时期，“0”则表示改革开放以前的时期。再如，用“l”表示某人是男性，“0”则表示某人是女性。虚拟变量也称为哑变量。需要指出的是，虽然虚拟变量取某一数值，但这一数值没有任何数量大小的意义，它仅仅用来说明观察单位的性质和属性。

课上实列：

建立虚拟变量DU。设置逻辑运算，如果AREA==1时，DU=1，否则DU=0.结果：

逻辑回归

称为logistic模型（逻辑回归模型）。

我们的逻辑回归模型得到的只是关于P{Y=1|x}的预测。

但是，我们可以根据模型给出的Y=1的概率（可能性）的大小来判断预测Y的取值。一般，以0.5为界限，预测p大于0.5时，我们判断此时Y更可能为1，否则认为Y=0。如果该p值小于给定的显著性水平（如=0.05），则拒绝因变量的观测值与模型预测值不存在差异的零假设，表明模型的预测值与观测值存在显著差异。如果值大于，我们没有充分的理由拒绝零假设，表明在可接受的水平上模型的估计拟合了数据

课上实例：

将因变量放入dependent栏，自变量放入covariates栏中 可以把几个变量的乘积作为自变量引入模型作为交互影响项

线性回归一样，我们可以通过next按钮把自变量分成不同的组块，使不同的组块按顺序以不同的方式分步进入模型

Classification plots:制作分类图，通过比较因变量的观测值与预测值的关系，反映回归模型的拟合效果。

Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit: H-L检验。

Casewise listing of residuals:显示个案的残差值（显示标准化残差超过两倍标准方差的个案或显示所有个案）

Correlations of estimates:输出模型中各参数估计的相关矩阵。

Iteration history:输出最大似然估计迭代过程中的系数以及log似然值。CI for exp(B):输出exp(beta)的置信区间，默认置信度为95% 在save选项中，我们可以选择需要保存的数据文件中的统计量。包括残差值、个案影响度统计量、预测概率值等等

结果：

第一部分有两个表格，第一个表格说明所有个案（28个）都被选入作为回归分析的个案。

第二个表格说明初始的因变量值（0，1）已经转换为逻辑回归分析中常用的0、1数值。

（2）第二部分（Block 0）输出结果有4个表格。（组块0里只有常数项，没有自变量）

（3）Omnibus Tests of Model Coefficients表格列出了模型系数的Omnibus Tests结果。

（4）Model Summary表给出了-2 对数似然值、Cox和Snell的R2以及Nagelkerke的R2检验统计结果。

（5）Hosmer and Lemeshow Test P值大于0.05，说明模型有一定的解释能力（6）Classification Table分类表说明第一次迭代结果的拟合效果，从该表格可以看出对于y=0，有86.7%的准确性；对于y=1，有76.9%准确性，因此对于所有个案总共有82.1%的准确性。

（7）Variables in the Equation表格列出了Step 1中各个变量对应的系数，以及该变量对应的Wald 统计量值和它对应的相伴概率。从该表格中可以看出x3相伴概率最小，Wald统计量最大，可见该变量在模型中很重要。B是回归系数的估计值 Wald系数的wald检验

Exp(beta)的估计值以及区间估计

（8）Correlation Matrix表格列出了常数Constant、系数之间的相关矩阵。常数与x2之间的相关性最大，x1和x3之间的相关性最小。

（9）图7-26所示是观测值和预测概率分布图。该图以0和1为符号，每四个符号代表一个个案。横坐标是个案属于1的录属度，这里称为预测概率（Predicted Probability）。纵坐标是个案分布频数，反映个案的分布。