摘要：SPSS软件的使用技巧和方法谁有SPSS软件,有使用手册吗 方法步骤 1、计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平...

SPSS软件的使用技巧和方法谁有SPSS软件,有使用手册吗

方法步骤 1、计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

2、方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。

采用方差同质性检验方法（Homogeneity of vaiance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。

图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。

趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。

趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。

图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。

3、多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。

常用LSD、S-N-K方法。

LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异。

4、相似性子集：由图可知，划分的子集结果是一样的。

通常在相似性子集划分时多采用S-N-K方法的结论。

其结论可以与上述多重比较检验结合起来看，验证在LSD项中，报纸与广播没有显著差异的结论。

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或如果你的数据在对数分布P-P图上基本处于同一直线，那么就可以认定符合对数正态分布，这一点是没有问题的。

如果你想定量地证明这一点，就像我上面说的那样，要对你的原始数据做对数转换之后使用K-S检验测试是否服从正态分布，如果服从正态分布（sig大于0.05），就可以推断你的原始数据服从对数正态分布。

P值出现于统计学的检验假设（Hypothesis Test）中，其意思是当原假设（Null Hypothesis）成立的条件下，能够出现至少你的实验结果一样大或更大的统计量的概率。

以你的分析为例，你的P值越大，就表明在原假设（如服从正态分布）成立的条件下，得到你这份数据结果的统计量的概率越大。

一般情况下，当P值大于0.05是就可以认为原假设成立。

你在我的空间中提供的P值的文章，它们的解释是不完整的。

P值的解释必须跟原假设联系在一起在有意义，否则就不能完整地理解P值的意义。

比如，在两组样本的t检验中，原假设一般是两组之间无显著差异。

如果跟根据你的两组实验结果算出的t值其对应的P值大于0.05，就可以认为原假设成立，两组无显著差异；反之则说明备择假设（Alternative Hypothesis）成立，两组有显著差异。

sp

MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令，分别是EXEC和sp_executesql；通常，sp_executesql则更具有优势，它提供了输入输出接口，而EXEC没有。

还有一个最大的好处就是利用sp_executesql，能够重用执行计划，这就大大提供了执行性能（对于这个我在后面的例子中会详加说明），还可以编写更安全的代码。

EXEC在某些情况下会更灵活。

除非您有令人信服的理由使用EXEC，否侧尽量使用sp_executesql. EXEC的使用 EXEC命令有两种用法，一种是执行一个存储过程，另一种是执行一个动态的批处理。

以下所讲的都是第二种用法。

下面先使用EXEC演示一个例子，代码1 DECLARE @TableName VARCHAR(50),@Sql NVARCHAR(MAX),@OrderID INT;SET @TableName = "Orders";SET @OrderID = 10251;SET @sql = "SELECT * FROM "+QUOTENAME(@TableName) +"WHERE OrderID = "+CAST(@OrderID AS VARCHAR (10))+" ORDER BY ORDERID DESC"EXEC(@sql)；注：这里的EXEC括号中只允许包含一个字符串变量，但是可以串联多个变量，如果我们这样写EXEC: EXEC("SELECT TOP("+ CAST(@TopCount AS VARCHAR (10)) +")* FROM "+QUOTENAME(@TableName) +" ORDER BY ORDERID DESC"); SQL编译器就会报错，编译不通过。

spss哪个版本适用于win8系统？

主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。

两个自变量都有统计学意义，因变量要降低5.001。

自变量二同理。

比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。

说明自变量一为保护因素，系数分别为-5.423三个单位，也就是说，随着自变量一增加一个单位.423和0回归方程...

spss软件安装包,附安装说明

SPSS Statistics功能介绍 1.增强的数据管理功能 在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。

13版中的改进可能主要有以下几个方面： 1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。

2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。

另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。

3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

2.完善的结果报告功能 从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。

在16版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。

13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。

1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。

首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。

其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。

2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。

而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。

此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。

3.为Complex Samples模块增加统计建模功能： Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。

但当时并未提供统计建模功能。

在13版中，这将会有很大的改观。

一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。

对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。

这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。

可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

4.Classification Tree模块： 这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。

笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS目前的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。

看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。

Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。

目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。

现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。

为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。

但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。

由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同，贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。

为此，本次编写的高级教程并未介绍该模块，而将在高级教程的下一个版本，以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。

5.更好的SPSS系列产品兼容性 随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。

在13版中，SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起，形成更为完整的解决方案。

例如，SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。

而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。

[编辑本段]SPSS的特点 1、 操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

2、 编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。

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spss modeler在spss中怎么打开

由于目前企业客户的业务量和数据量都在不断的提高，随着企业的发展，很多企业的数据存储都不局限于同一个数据库上，如果要对这些存储在不同数据库上的数据进行处理和建模，就需要将这些存储在不同数据库之间的数据进行有效的整合，本文将介绍通过 IBM SPSS Modeler 如何对不同数据库之间的数据进行整合，然后进行建模处理。

IBM SPSS Modeler 介绍 IBM SPSS Modeler 是 IBM 在分析与预测领域解决方案的重要组成部分，它是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型， 并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。

Modeler 的界面 图 1. IBM SPSS Modeler 界面 IBM SPSS Modeler 通过节点对数据进行处理，然后将这些节点连接起来，就形成了对数据处理的一系列过程，我们将这一过程称为数据流。

也可以说 IBM SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品，这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。

IBM SPSSModeler 将节点分为如下几种类型：源：此类节点可将数据导入 IBM SPSS Modeler，如数据库、IBM SPSS Analytic Server 数据源、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。

记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、排序、抽样、合并和追加等。

字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。

图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。

图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。

建模：此类节点可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、贝叶斯网络、聚类算法、支持向量机、和数据排序等。

输出：节点生成数据、图表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。

导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection、数据库、XML、IBM SPSSAnalytic Server 数据 或 Excel）中查看的多种输出。

IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为 SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。

IBM SPSS SDAP 介绍1. SDAP 的安装 IBM? SPSS? Data Access Pack（简称 SDAP）是在 Modeler 的安装盘附带的 ODBC 驱动程序，运行 setup.exe 文件以启动驱动程序安装，并选择所有相关的驱动程序即可。

安装的 SDAP 必须和你使用的 Modeler Server 在同一台机器，也就是说如果你使用本地的 Modeler Server， 那么就安装在 Modeler Client 所在的机器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台机器，那么就需要安装在 Modeler Server 所在的机器。

图 2. SDAP 的安装2. 创建 ODBC 这里以 Windows 7 为例，装好 SDAP 驱动后，从“开始”菜单中选择所有程序，选择管理工具，选择数据源 （ODBC），在打开 的对话框中选择系统 DSN 选项卡，然后单击添加，在打开的对话了狂选择要添加的数据库的驱动 图 3. 选择驱动 点击完成按钮后，配置数据库的信息，对于不同的数据需要输入不同的信息，本文将以主流的 IBM DB2、Oracle 和 SQL Server 为例。

如图 4 所示：图 4. 创建 DB2 ODBC 在“ODBC DB2 Wire Protocol 驱动程序设置”对话框中需要指定如下内容：数据源名称（指定一个 ODBC 的名字）；IP 地址，指定 DB2(Oracle,SQL Server) RDBMS 所在服务器的主机名或者 IP 地址；TCP 端口 （ 对于 DB2，默认是 50000,Oracle 是 1521,SQL Server 是 1433）；数据库的名称（指定需要连接的数据库）；点击“测试连接”后，输入要连接数据库的用户名和密码，然后单击确定按钮。

此时会显示“连接已建立！”的消息，说明配置成功。

对于 Oracle 数据库来说， 图 5. 创建 Oracle ODBC 对于 SQL Server 数据库 打开 IBM SPSS Modeler 客户端，点击左下角的 Server 按钮，选择要连接的 Modeler Server，这里需要说明的就是如果你的 SDAP 装在和 Modeler Client 在一台机器，那么就选择 Local Server， 如果不在同一台机器，而是和单独的 Modeler Server 装在一台机器，就选在添加按钮，输入机器的主机名或者 IP 地址，设置登录的用户名和密码，点击完成按钮 连接上 Modeler Server 之后，在源选项双击数据库节点，然后就可以添加数据库源节点到数据流工作区，双击节点，在数据项选择添加一个数据库连接，然后 Modeler Client 会将 Modeler Server 所在机器的所有 ODBC 查询出来，找到需要连接的数据库连接信息，输入用户名和密码后，点击连接按钮，选择完成然后进入选择表，这里以 SQL Server 为例 点击完成按钮后，在表名列点击选择按钮，选择表名，这里我们以 dbo.Modeler_Drug1 为例，选择表后，节点自动读取表结构 用同样的方法再添加两个数据库节点，选择 ODBC 为 DB2 和 Oracle， 输入用户名和密码之后，就可以选择要读取数据的表名了。

这样就完成了用 Modeler Client 读取数据库数据的操作，然后要进行的就是对数据的处理。

首先我们利用 Modeler 的 Merge 节点对 DB2 和 Oracle 中的两张表的数据进行合并，处理后的结果是我们得到的数据一部分来自 DB2 数据库，一...