www.ba.nccu.edu.tw/aihwa/under/SPSS基礎教學

Ya-Yun Cheng & How-Ran GuoDepartment of Environmental and

Occupational Health National Cheng Kung University

2011.03.02

Agenda

•第一章 編碼與變數檢視

•第二章 資料轉換

•第三章 資料的合併與篩選

•第四章 敘述統計量

•第五章 均數檢定

第一章編碼與變數檢視

進入SPSS之前的準備工作

1-1數據資料的形式：

矩陣式數據要求每一個橫行代表一筆觀察值，縱列

按變數排列；成為矩陣格式。

編碼

輸入

1-2 編碼的概念：

根據一定的規格將研究資料轉換成可進行統計分析的數碼資料過程

問題5：您以為外勞對於台北市的社會秩序是否有影響？（單選）1□有很大影響 2□有較大影響3□影響很小 4□沒有影響 4

編碼答案

＊名稱(Name)設定變數名稱，在資料檢視視窗會呈現var1、var2，可經由變數檢是視窗做更改，但是變數命名有其原則，如下所示：

(1) 變數名第一個字必頇為英文字(a~z)，其後面才可以連接數字(0~9)、英文字、句點、@、#、_或$等符號

(2) 變數命名最後一個字絕對不能是句點(3) 變數名稱的長度不可超過8個位元(一個中文字為2位元)(4) 空白字或特殊字元(如 !、?、* )嚴禁使用(5) 每個變數命名必頇唯一性，不能有兩個相同變數名(6) 英文大小寫命名皆相同(7) SPSS的保留字不能當變數名稱，如：ALL NE EQ TO LE

LT BY OR GT GE AND NOT WITH

1-3 變數檢視（Variable View）

在此敲擊滑鼠左鍵，即跳出變數類型的對話框

＊類型(Type)

(1) 數字 Numeric：數值型變數，其數值可以正、負號(2) 逗點 Comma：三位一小撇之貨幣符號(3) 點 Dot：其數值前面可有正、負符號當前導字，

並以一個逗號當小數點，其餘逗點當三位一小撇之貨幣符號(4) 科學記號 Scientific notation：變數為數值且以科學記號表現(5) 日期 Date：其有效值可以是日期and/or時間(6) 貨幣 Dollar：變數為金額，包括$符號(7) 自定貨幣 Custom currency：變數為金額，以自定格式顯示(8) 字串 String：可用任何中文或英文字母(9) 字元；可自行設定，但是必頇注意一個中文字母為2位元

在此敲擊滑鼠左鍵，即跳出變數類型的對話框

＊寬度(Width)變數資料內容實際位元長度

＊小數(Decimal)變數內容的小數位數

【範例】以「性別」這個變數為例Step1：數值(U)空格中鍵入「1」Step2：數值註解(E)空格中鍵入「男性」Step3：點選新增(A)按鈕Step4：數值(U)空格中鍵入「2」Step5：數值註解(E)空格中鍵入「女性」Step6：點選確定後即完成

＊註解(Label)變數內容的註解說明，最大為120個位元

＊數值(Value)給原始值一個標註，最大為60個位元

＊遺漏(Missing)用來定義遺失值，若變數為數值變數，則系統預設為None，表不設定使用遺失值以空白代表

＊欄(Columns)編輯視窗中變數顯現出來欄位寬度

＊對齊(Align)輸入內容的對齊方式，分為置左對齊、置中對齊、置右對齊，系統預設為置右對齊

第二章資料轉換

2-1 新觀察值的計算

設定目標變數之數值運算式

SPSS

內建函數

計算按鍵台

設定目標變數之名稱

舊有變數

內建函數

算數函數─• ABS()：取絕對值• RND()：取四捨五入• TRUNC()：截去小數位數• MOD(X,Y)：將X除以Y後取其餘數• SQRT()：開根號• EXP()：取自然指數函數• LG10()：取以10為底之對數函數• LN()：取以EXP(1)為底之對數函數• ARSIN()：取反正弦函數• ARTAN()：取反正切函數• SIN()：取正弦函數• COS()：取餘弦函數

統計函數─• SUM()：求運算式總和• MEAN()：求運算式平均數• SD()：求運算式標準差• VARIANCE()：求運算式變異數• CFVAR()：求運算式變異係數• MIN()：求運算值的最小值• MAX()：求運算值的最大值

【範例】由於國文成績過低，所以設定原始成績開根號且乘以１０之後為最後國文成績

Step2 Step3

Step1：轉換→計算

執行step1~step3出來的結果

2-2 重新編碼-

將已存在的數值變數或短字串變數的值加以重新編碼

Step1：轉換→重新編碼→成不同變數

Step2：把「性別」移至 數值變數(V)->輸出變數框中

Step3：設定輸出之新變數的名稱→變更(C)→舊值與新值(O)

Step4：先勾選 輸出變數為字串(B)→

舊值數值框中鍵入１→新值數值鍵入male→新增(A)

舊值數值框中鍵入２→新值數值鍵入female→新增(A)

→繼續→確定

執行Step1~Step4的結果

• Because the arsenic levels were divided into

three categories, two dummy variables

p=0.001p=0.001p=0.001

第三章 資料的合併與篩選(Merge & Select)

3-1 資料檔之合併(Merge)【範例】兩個資料檔做水平合併

Step1：資料→合併檔案→新增變數

Step2：匯入資料2檔案

Step3：按確定即可。

執行Step1~Step3的結果

3-2資料之篩選(Select)【範例】篩選後只留下性別為男性的觀察值

Step1：資料→選擇觀察值

Step2：點選如果滿足設定條件(C)→若(I)

Step3：把「性別」移至右邊框中並且運算=1，此代表我們只挑選當性別為1時的觀察值

執行Step1~Step3的結果，發現第5、7、10比的觀察值已被暫時刪除，當跑其他分析時並不會讀到這三筆觀察值，換言之，只讀得到「性別」為男性的觀察值

分割檔案

第四章 敘述統計量(Descriptive Statistics)

4-1 次數分配表(Frequencies)目的：求得資料之次數分配表及一些特徵量數，

或繪製資料支圓餅圖、長條圖或直方圖等

點選：分析(A)→描述性統計(E)→次數分配表(F)

次數分配表裡有三個次指令，分別為統計量(S)、圖表(C)、格式(F)

圖表(C)：其功能在執行所輸出之統計圖，SPSS提供長條圖(Bar charts)、 圓形圖(Pie

charts)、直方圖(Histograms)，其中直方圖還可進一步界定SPSS印出常態分配曲線。而各圖形之呈現方式，可以選擇次數(Frequencies)或百分比(Percentages)

格式(F)：其功能在設定輸出報表之格式順序依據(Order by)：選擇資料呈現時排序的方式多重變數(Multiple variance)：若處理變數有多個時，在列印統計量時，選擇將多格變數列印在同一表中以作比較，或分開列表

4-2 描述性統計量(Descriptive) 目的：可求得資料中之數值變數之敘述統計量

點選：分析(A)→描述性統計(E)→描述性統計量(D)

【範例】計算英文成績的平均數、變異數、偏態係數

Step1：分析(A)→描述性統計(E)→描述性統計量(D)

Step2：將英文成績移至變數(V)框中→點選選項(O)

Step3：點選平均數(M)、變異數(V)、偏態(W)→點選繼續→確定

十個人英文成績平均為49分，變異數為419.111代表成績差異大較分散，偏態係數為-0.15代表這組資料為左偏

敘述 統計

10 49.00 419.111 -.150 .68710

英文成績有效的 N (完全排除)

統計量 統計量 統計量 統計量 標準誤個數 平均數 變異數 偏態

執行Step1~Step3的結果如下表

第五章 均數檢定(Compare Means)

5-1 分群之統計量(Means)

【範例】現在想依「性別」作為分層之依據，求出男女生數學成績之平均數與變異數

Step1：分析(A)→比較平均數法(M)→平均數(M)

Step2：將數學成績移至依變數清單(D)，將性別移至自變數清單(D)→點選選項(O)

Step3：將左邊的平均數與變異數移至右邊格統計量(C)框中→繼續→確定

Step1~Step3即出現下表之結果

男性平均為66.14分，女性平均為44.67分，整體來說男性數學成績比女性好，此外，根據變異數可看出男性成績比起女性較為集中

5-2 單一母體平均數檢定(One-Sample T Test)

【範例】檢定國文成績0H ：國文平均成績 50

Step1：分析(A)→比較平均數法(M)→單一樣本T檢定(S)

Step2：將國文成績移至檢定變數(T)框中，檢定值(V)框中輸入50→點選選項(O)

Step3：信賴區間設定95%

→繼續→確定

執行Step1~Step3結果如下報表，依據題意得知此題為單尾檢定，判別t值=1.31 0，所以單尾P-Value=1-

2

223.0

=0.8885。在顯著水準95%之下，不拒絕

0H ，國文成績 50

單一 樣本 檢定

1.310 9 .223 9.60 -6.98 26.18國文成績t 自由度 顯著性 (雙尾) 平均差異 下界 上界

差異的 95% 信賴區間檢定值 = 50

5-3 兩獨立母體平均數檢定(Independent-Sample T Test)

【範例】檢定男生與女生數學平均成績相等 0H 21

Step1：分析(A)→比較平均數法(M)→獨立樣本T檢定(T)

Step2：將數學成績移至檢定變數(T)框中，性別移至分組變數(G)框中→點選定義組別(D)

Step3：組別1(1)鍵入1，組別2(2)鍵入2→繼續→確定

執行Step1~Step3之後得到下表由於平均數差異檢定有一個很重要的基本假設─變異數同質性，因此進行T檢定前會先對二組樣本之變異數是否同質進行檢定。下表左半部就是對二組樣本進行同質行性檢定的結果，F值為0.196(P-Value=0.67)不顯著，代表二組樣本變異數相等，於是右半部的報表則看第一列的數據，反之，變異數不相等則看右部第二列的數據。此例題我們看第一列之數據，發現t值之P-Value值不顯著，因此不拒絕，代表男生與女生數學平均相等

0H

獨立 樣本檢 定

.196 .670 1.149 8 .284 21.48 18.69 -21.63 64.581.026 3.097 .378 21.48 20.94 -43.99 86.94

假設變異數相等不假設變異數相等

數學成績F 檢定 顯著性

變異數相等的 Levene 檢定

t 自由度 顯著性 (雙尾) 平均差異 標準誤差異 下界 上界差異的 95% 信賴區間

平均數相等的 t 檢定