
如何SPSS质量数据集的建立与简单管理
本文主要介绍SPSS对质量信息的一般性管理,包括质量数据集的建立和简单处理、质量数据的统计描述等。SPSS质量数据集的建立与简单管理
数据集是统计数据的简单集合,一般具有大量性、差异性和同质性三个特征。数据集是统计软件研究的基本单元,是统计分析的起点。创建一个稳健、有效率的数据集对于正确的统计分析十分重要。质量信息数据集就是SPSS针对各类质量信息、数据所建立的数据集合,SPSS利用质量信息数据集对其进行统计分析。质量信息数据在这里是指生产、检验等过程中所得到的质量信息、数据,对于获得的不是数据性的信息,要进行数据化处理,转化为可以统计分析的数据,进而建立数据集。1.建立SPSS质量数据集
下面,以2004年山东省质量技术监督局名牌万里行活动所调查的关于山东各名牌产品知名度的部分数据、信息为例,建立SPSS质量数据集:⑴信息数据化,确定变量值。
问卷对知名度调查的问题是:您听说过下列哪些名牌产品?所涉及的可供选择答案共有13种产品,将产品和被调查者的年龄、文化程度及从业岗位作为变量,各取变量名。针对每一产品有“听说过”和“没有听说过”两种回答,则分别用变量值“1”和“0”来表示;对于被调查者的各变量,用“1”、“2”分别表示“男”、“女”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“高中以下”、“高中或中专”、“大专”、“大学”、“大学以上”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“机关或事业单位”、“企业”、“军人”、“农民”、“其他”。⑵变量、变量值的录入
启动SPSS后,将自动打开SPSS的数据编辑器,在其左下端有两个页标签,其中,“DataView”是数据窗口,“VariableView”是变量属性窗口,前者录入变量值,后者输入变量名并定义其各个属性。最后,SPSS用“sav”类型保存其数据集。
值得一提的是,在确定变量属性时,单击“Values”列格中的阴影方框,可以定义该变量的标签。
2. SPSS数据集的简单管理
SPSS数据集内数据的简单管理包括数据、单元格的查找,观测量的分类排序,数据文件的分类汇总和数据的选择等。这些功能主要由“Data”下拉菜单中的各个命令来完成,这与excel并没有很大的区别,并且这些功能excel也能够较好地完成。质量数据的统计描述
要对质量数据做好统计分析,首先要对这些数据进行描述性统计分析。SPSS统计软件对质量信息的描述统计分析功能主要集中在DetiveStatistics菜单中,主要包括建立质量数据频率表,质量数据的一般性统计描述、探索性分析和交叉统计等。1.建立质量数据频率表
SPSS统计软件建立数据频率表由“Analyze”菜单中“DetiveStatistics”的“Frequencies…”项来完成。具体操作如下:
打开“Analyze”菜单,选择“DetiveStatistics”中的“Fre?鄄quencies…”项,弹出“Frequencies”对话框,将两个变量选入“Variable(s)”框内。单击“Statis?鄄tics”按钮。可以弹出“Frequencies:Statistics”对话框,其中,“Per?鄄centileValues”复选框组定义了需要输出的百分位数;“Centralten?鄄dency”复选框组主要用来定义描述集中趋势的一组指标:均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总合(Sum);“Disper?鄄sion”复选框组用于定义标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)等描述离散趋势的一组指标;“Distribution”复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。点击“Statistics”对话框中的“Charts”按钮可以选择是否在输出结果中输出所要求的辅助图形,例如条形图、直方图等,本例选择饼图(Piechart)。点击“Statis?鄄tics”对话框中的“Format”按钮可以定义输出频数表的格式。最后,点击“OK”,可以得到频率表和频率饼图,如文中图一、表一所示。2.质量数据的一般性统计描述
质量数据的一般性统计描述主要是指对连续性随机变量进行的一般描述统计。这个过程既可以对变量进行描述性统计分析,列出一系列相应的统计指标,还可以将原始数据转换成标准正态评分值并以变量的形式存入数据库以供分析。这一功能是由SPSS的“Analyze”菜单中“DetiveStatistics”的“Detive…”项来完成。
例如,某一企业要统计每个车间(共两个)在一个月内所付出的质量成本,并统计预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本的差异,由所统计的数据建立SPSS数据文件。要求对这些数据进行一般性统计描述,得到各项所需指标,操作如下:
打开“Analyze”菜单选中“DetiveStatistics”中的“Detions…”项,则会弹出“De?鄄tives”对话框。将变量均选入“Variable(s):”框内,如果选中“Savestandardizedvaluesasvariables”复选框,则将变量的原始数据的标准正态评分存为新变量,列在后面(此例不选)。如果,点击“De?鄄tives”对话框中的“Options…”按钮,则会弹出“DetionsOp?鄄tions”对话框,在其中可以设置各项所需的统计指标。CDA数据分析师学习
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20