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引言
IBM SPSS是目前常用的一种统计分析软件,SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是统计产品和服务解决方案软件,操作简单,无需写代码,只需确定要分析的数据及之间的因变、自变关系,以及需要做单因素、多因素、混合等分析即可。 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统计分析过程包括描述性统计、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。 目录 引言 数据内容简介 数据预处理 (1)将数据源导入 SPSS 中。 (2)缺失值处理 统计样本缺失 缺失值分析结果展示 缺失值结果分析 (3)离群点处理 SPSS 探索数据分布及离群值情况 离群点结果分析 (3)噪声处理 SPSS 探索数据噪声情况 噪声处理结果展示 噪声处理结果分析 数据内容简介数据预处理 (1)将数据源导入 SPSS 中。
(2)缺失值处理 统计样本缺失 菜单栏中,依次选择【分析】【缺失值分析】选项。调出【缺失值分析】对话框。将类别变量移入下方【分类变量】框内,将连续性变量移入上方【定量变量】框内,其他参数默认即可。点击【确定】按钮,软件执行此处分析。 缺失值分析结果展示
缺失值结果分析 总样本数4534个,其中存在缺失值的变量,缺失个数大约在360个左右,缺失比例大约都在8%左右。 在上一步分析的数据中,由于数据量不是很大,分析的结果比较正常,我们使用均值替换法,即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换。 依次点击菜单栏“转换-替换缺失值”,然后就会弹出【替换缺失值】设置窗口,把左侧框内需要替换缺失值的变量拖入右侧的“新变量”框内,然后输入一个新的名称,方法选择“序列均值”。
如图所示,我们已经用均值对每个变量的缺失值做了替换。 (3)离群点处理 SPSS 探索数据分布及离群值情况依次点击菜单栏,分析-描述统计-探索。将上、下行RLC层用户面流量(GB)、CQI优良率0318、UE上下文掉线率-SA(%)选入因变量列表。
离群点结果分析 由以上箱式图可知,箱型图中上、下方出现了星形,表示存在极端值。以上行RLC层用户面流量(GB)为例,星形显示的序号为724,表示编号为724的样本是离群值,对应查找原样本数据,数字为“47.8902GB”,即47.8902GB为离群值。 为了避免这些极值的影响,选择直接删除该数据。依次点击菜单栏,数据--选择个案—相关条件设置。
(3)噪声处理 SPSS 探索数据噪声情况 依次点击菜单栏,“分析”菜单,选择“时间序列”子菜单,再选择“自相关”。将上、下行RLC层用户面流量(GB)、CQI优良率0318、UE上下文掉线率-SA(%)选入变量列表。 噪声处理结果展示
噪声处理结果分析 查找“自相关函数”和“偏自相关函数”两列,它们的所有值都在置信区间内,即-1.96到1.96之间,所以差分后的数据符合白噪声假设。
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