SPSS使分析研究过程变得简单容易日程：•分析研究过程综述•在每一步骤检查目标•相关技术分析研究过程综述分析研究过程：规划阶段“难度比看起来更大。”目标：•定义研究目的•定义目标研究整体•选择研究设计方案和数据收集技术•选择分析技术•作出预算•估计样本大小SPSS相关技术：•强大的分析功能：–确定需要的样本大小–在显著性水平、效果大小和样本大小之间进行平衡–帮您确定用到的分析技术–帮您确定和调整预算SPSS产品:SamplePower•联合分析：–了解消费者偏好，对现有或新开发的产品或服务的不同属性及其水平评分–了解产品或服务的不同属性的相对重要性，以及最受偏爱的属性水平–帮您更好地了解现有或新开发的产品或服务–模拟现有或新开发的产品或服务的市场份额，甚至是在组成“产品”或“服务”的特定属性水平的组合还没有通过最终鉴定的情况下。SPSS产品:SPSSConjointSPSS相关技术：数据收集阶段目标：•收集到清洁、无偏、最新的数据•最大限度地收集到受访者的答卷•正确地设计提问问题以得到正确的回答•只提问有关的问题•数据收集软件：–快速、方便、专业的问卷设计和发布–安全、快捷的在线调查及问卷发布和数据收集–数据有效性检查、逻辑关系检查、跳转和自动填充–收集到的数据马上可以用于分析，无须进行清理或其他准备工作SPSS产品:SPSSDataEntrySPSS相关技术：数据访问阶段“了解ODBC”目标：•把数据读入分析软件，以进行更多的分析处理•数据可以有多种来源：数据库、交易系统、网站记录、调查问卷、网站下载等•数据访问软件可以读取各种格式的数据：–通过ODBC访问数据库(如Oracle,SQLServer)–文本数据–Excel数据–SAS数据文件SPSS产品:SPSSBaseSPSS相关技术：增强了数据联接：•联接新的数据源(Sybase,Informix,UDB/DB2,SQLServer2000,SAS)•增强的数据库访问向导•增强的文本文件访问向导•在数据库查询时进行抽样SPSS11.0数据准备和数据管理目标：•为分析需要对数据进行“清理”•设置元数据，如变量标签和变量值标签、缺失值处理等•建立索引和分级•补齐空白(缺失值)•数据分析软件应该能够：–进行数据有效性检查，减少清理工作–在设计问卷时设置变量和变量值标签SPSS产品:SPSSDataEntrySPSS相关技术：•数据管理–定义元数据–数据转换–文件合并–个案选择–数据汇总SPSS产品:SPSSBaseSPSS相关技术：数据管理：•调整数据结构–多条记录合为一条–一条记录拆为多条•使数据为只读SPSS11.0•缺失值处理–判断缺失值类型–用估计值代替缺失值–得到更好的摘要统计结果–得到更有力的结果SPSS产品:SPSSMissingValuesAnalysisSPSS相关技术：描述性数据分析目标•数据摘要描述•得到感兴趣变量的精确描述结果•分析软件：–数据显示（如频数分布）–数据的图形显示（如直方图）–中心趋势测量（如均值、中值）–方差估计（如标准差）Satisfactionwithservice1-1010.09.08.07.06.05.04.03.0Satisfactionwithservice1-10Frequency806040200Std.Dev=1.65Mean=8.3N=248.00SPSS产品:SPSSBaseSPSS相关技术：推断性数据分析目标：目标：•二元：–建立变量之间的关系（如交叉表和相关分析）•多元：–预测数字结果–识别分组情况–预测未来结果•二元：–交叉分析–相关分析–T-检验–单因素方差分析SPSS产品:SPSSBase,SPSSExactTestsSPSS相关技术：•预测数字结果：–线性回归–GLM（一般线性模型）多元/重复测度–非线性回归–加权最小二乘法–二阶最小二乘法–存活分析/Cox回归–SEM（结构化方程模型）SPSS产品:SPSSBase,SPSSRegressionModels,SPSSAdvancedModels,AMOSSPSS相关技术：•识别分组情况：聚类分析–二元逻辑斯蒂回归–多元逻辑斯蒂回归–概率单位分析–判别函数分析SPSS产品:SPSSBase,SPSSRegressionModels,SPSSCategoriesSPSS相关技术：•识别分组情况:分段–K-均值聚类分析–分级聚类分析–因子分析–多维尺度SPSS产品:SPSSBase，SPSSCategoriesSPSS相关技术：•时间序列数据预测–用历史预测未来–把序列分成单元–评估模型拟合度SPSS产品:SPSSTrends,DecisionTime/WhatIf?SPSS相关技术：统计功能：•在AdvancedModels中...
VIP
