spss怎麼保存數據

『壹』 spss軟體如何輸入並保存數據

w中定義變數名，變數類型，寬度，格式等，然後才能在data view中按照已經定義的變數名分別錄入。

如，姓名，性別，年齡等變數名要分別定義，才能錄入。不知道你是怎麼樣無法保存，按以上操作直接保存就可以了，要保存成* save文件方可。

『貳』 spss學完了就忘了，怎麼辦

再學，一邊應用一邊學會記得牢。
當我們的調查問卷在把調查數據拿回來後,我們該做的工作就是用相關的統計軟體進行處理,在此,我們以spss為處理軟體,來簡要說明一下問卷的處理過程,它的過程大致可分為四個過程:定義變數、數據錄入、統計分析和結果保存.下面將從這四個方面來對問卷的處理做詳細的介紹.
Spss處理:
第一步:定義變數
大多數情況下我們需要從頭定義變數，在打開SPSS後，我們可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View兩個標簽,只需單擊左下方的Variable View標簽就可以切換到變數定義界面開始定義新變數。在表格上方可以看到一個變數要設置如下幾項:name(變數名)、type(變數類型)、width(變數值的寬度)、decimals(小數位) 、label(變數標簽) 、Values(定義具體變數值的標簽)、Missing(定義變數缺失值)、Colomns(定義顯示列寬)、Align(定義顯示對齊方式)、Measure(定義變數類型是連續、有序分類還是無序分類).
我們知道在spss中,我們可以把一份問卷上面的每一個問題設為一個變數,這樣一份問卷有多少個問題就要有多少個變數與之對應,每一個問題的答案即為變數的取值.現在我們以問卷第一個問題為例來說明變數的設置.為了便於說明,可假設此題為:
1.請問你的年齡屬於下面哪一個年齡段( )?
A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
那麼我們的變數設置可如下: name即變數名為1，type即類型可根據答案的類型設置,答案我們可以用1、2、3、4來代替A、B、C、D,所以我們選擇數字型的，即選擇Numeric, width寬度為4，decimals即小數位數位為0（因為答案沒有小數點），label即變數標簽為「年齡段查詢」。Values用於定義具體變數值的標簽,單擊Value框右半部的省略號，會彈出變數值標簽對話框,在第一個文本框里輸入1,第二個輸入20—29,然後單擊添加即可.同樣道理我們可做如下設置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用於定義變數缺失值, 單擊missing框右側的省略號，會彈出缺失值對話框, 界面上有一列三個單選鈕，默認值為最上方的「無缺失值」；第二項為「不連續缺失值」，最多可以定義3個值；最後一項為「缺失值范圍加可選的一個缺失值」，在此我們不設置預設值,所以選中第一項如圖；Colomns，定義顯示列寬,可自己根據實際情況設置；Align，定義顯示對齊方式,有居左、居右、居中三種方式；Measure，定義變數類型是連續、有序分類還是無序分類。
以上為問卷中常見的單項選擇題型的變數設置,下面將對一些特殊情況的變數設置也作一下說明.
1.開放式題型的設置:諸如你所在的省份是_____這樣的填空題即為開放題,設置這些變數的時候只需要將Value 、Missing兩項不設置即可.
2.多選題的變數設置:這類題型的設置有兩種方法即多重二分法和多重分類法,在這里我們只對多重二分法進行介紹.這種方法的基本思想是把該題每一個選項設置成一個變數,然後將每一個選項拆分為兩個選項項,即選中該項和不選中該項.現在舉例來說明在spss中的具體操作.比如如下一例:
請問您通常獲取新聞的方式有哪些( )
1 報紙 2 雜志 3 電視 4 收音機 5 網路
在spss中設置變數時可為此題設置五個變數,假如此題為問卷第三題,那麼變數名分別為3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然後每一個選項有兩個選項選中和不選中,只需在Value一項中為每一個變數設置成1=選中此項、0=不選中此項即可.
使用該窗口，我們可以把一個問卷中的所有問題作為變數在這個窗口中一次定義。
到此,我們的定義變數的工作就基本上可以結束了.下面我們要作就是數據的錄入了.首先,我們要回到數據錄入窗口,這很簡單,只要我們點擊軟體左下方的Data View標簽就可以了.
第二步:數據錄入

Spss數據錄入有很多方式,大致有一下幾種:
1.讀取SPSS格式的數據
2.讀取Excel等格式的數據
3.讀取文本數據（Fixed和Delimiter)
4.讀取資料庫格式數據(分如下兩步)
（1）配置ODBC （2）在SPSS中通過ODBC和資料庫進行
但是對於問卷的數據錄入其實很簡單,只要在spss的數據錄入窗口中直接輸入就可以了,只是在這里有幾點注意的事項需要說明一下.
1. 在數據錄入窗口,我們可以看到有一個表格,這個表格中的每一行代表一份問卷,我們也稱為一個個案.
2. 在數據錄入窗口中,我們可以看到表格上方出現了1、2、3、4、5…….的標簽名,這其實是我們在第一步定義變數中,我們為問卷的每一個問題取的變數名,即1代表第一題,2代表第二題.以次類推.我們只需要在變數名下面輸入對應問題的答案即可完成問卷的數據錄入.比如上述年齡段查詢的例題,如果問卷上勾選了A答案,我們在1下面輸入1就行了(不要忘記我們通常是用1、2、3、4來代替A、B、C、D的).
3.我們知道一行代表一份問卷,所以有幾分問卷,就要有幾行的數據.
在數據錄入完成後,我們要做的就是我們的關鍵部分,即問卷的統計分析了,因為這時我們已經把問卷中的數據錄入我們的軟體中了.
第三步:統計分析

有了數據，可以利用SPSS的各種分析方法進行分析，但選擇何種統計分析方法，即調用哪個統計分析過程，是得到正確分析結果的關鍵。這要根據我們的問卷調查的目的和我們想要什麼樣的結果來選擇.SPSS有數值分析和作圖分析兩類方法.
1.作圖分析:
在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲線圖被整合到Analyze菜單中外，其他的統計繪圖功能均放置在graph菜單中。該菜單具體分為以下幾部分：:
(1)Gallery：相當於一個自學向導，將統計繪圖功能做了簡單的介紹，初學者可以通過它對SPSS的繪圖能力有一個大致的了解。
(2)Interactive：互動式統計圖。
(3)Map：統計地圖。
(4)下方的其他菜單項是我們最為常用的普通統計圖，具體來說有：

條圖

散點圖

線圖

直方圖

餅圖

面積圖

箱式圖

正態Q-Q圖

正態P-P圖

質量控制圖

Pareto圖

自回歸曲線圖

高低圖

交互相關圖

序列圖

頻譜圖

誤差線圖

作圖分析簡單易懂,一目瞭然,我們可根據需要來選擇我們需要作的圖形,一般來講,我們較常用的有條圖,直方圖,正態圖,散點圖,餅圖等等,具體操作很簡單,大家可參閱相關書籍,作圖分析更多情況下是和數值分析相結合來對試卷進行分析的,這樣的效果更好.
2.數值分析:
SPSS 數值統計分析過程均在Analyze菜單中，包括：
(1)、Reports和Descriptive Statistics：又稱為基本統計分析.基本統計分析是進行其他更深入的統計分析的前提，通過基本統計分析，用戶可以對分析數據的總體特徵有比較准確的把握，從而選擇更為深入的分析方法對分析對象進行研究。Reports和Descriptive Statistics命令項中包括的功能是對單變數的描述統計分析。
Descriptive Statistics包括的統計功能有：
Frequencies(頻數分析)：作用:了解變數的取值分布情況
Descriptives(描述統計量分析)：功能：了解數據的基本統計特徵和對指定的變數值進行標准化處理
Explore(探索分析)：功能:考察數據的奇異性和分布特徵
Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（變數）之間的相互影響和關系
Reports包括的統計功能有：
OLAP Cubes(OLAP報告摘要表)：功能: 以分組變數為基礎，計算各組的總計、均值和其他統計量。而輸出的報告摘要則是指每個組中所包含的各種變數的統計信息。
Case Summaries(觀測量列表)：察看或列印所需要的變數值
Report Summaries in Row：行形式輸出報告
Report Summaries in Columns：列形式輸出報告
(2)、Compare Means(均值比較與檢驗)：能否用樣本均值估計總體均值？兩個變數均值接近的樣本是否來自均值相同的總體？換句話說，兩組樣本某變數均值不同，其差異是否具有統計意義？能否說明總體差異？這是各種研究工作中經常提出的問題。這就要進行均值比較。
以下是進行均值比較及檢驗的過程:
MEANS過程：不同水平下（不同組）的描述統計量，如男女的平均工資,各工種的平均工資。目的在於比較。術語：水平數（指分類變數的值數，如sex變數有2個值，稱為有兩個水平）、單元Cell（指因變數按分類變數值所分的組）、水平組合
T test 過程：對樣本進行T檢驗的過程
單一樣本的T檢驗：檢驗單個變數的均值是否與給定的常數之間存在差異。
獨立樣本的T檢驗：檢驗兩組不相關的樣本是否來自具有相同均值的總體（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有顯著性差異）
配對T檢驗：檢驗兩組相關的樣本是否來自具有相同均值的總體(前後比較，如訓練效果，治療效果)
One-Way ANOVA：一元(單因素)方差分析，用於檢驗幾個（三個或三個以上）獨立的組，是否來自均值相同的總體。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是檢驗多組樣本均值間的差異是否具有統計意義的一種方法。例如:醫學界研究幾種葯物對某種疾病的療效；農業研究土壤、肥料、日照時間等因素對某種農作物產量的影響;不同飼料對牲畜體重增長的效果等,都可以使用方差分析方法去解決
(4)、Correlate(相關分析)：它是研究變數間密切程度的一種常用統計方法,常用的相關分析有以下幾種:
1、線性相關分析：研究兩個變數間線性關系的程度。用相關系數r來描述。
2、偏相關分析：它描述的是當控制了一個或幾個另外的變數的影響條件下兩個變數間的相關性，如控制年齡和工作經驗的影響，估計工資收入與受教育水平之間的相關關系
3、相似性測度：兩個或若干個變數、兩個或兩組觀測量之間的關系有時也可以用相似性或不相似性來描述。相似性測度用大值表示很相似，而不相似性用距離或不相似性來描述，大值表示相差甚遠
(5)、Regression(回歸分析)：功能:尋求有關聯（相關）的變數之間的關系在回歸過程中包括：Liner：線性回歸;Curve Estimation：曲線估計;Binary Logistic： 二分變數邏輯回歸;Multinomial Logistic：多分變數邏輯回歸;Ordinal 序回歸;Probit：概率單位回歸;Nonlinear：非線性回歸;Weight Estimation：加權估計;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最優編碼回歸;其中最常用的為前面三個.
(6)、Nonparametric Tests(非參數檢驗)：是指在總體不服從正態分布且分布情況不明時，用來檢驗數據資料是否來自同一個總體假設的一類檢驗方法。由於這些方法一般不涉及總體參數故得名。
非參數檢驗的過程有以下幾個:
1.Chi-Square test 卡方檢驗
2.Binomial test 二項分布檢驗
3.Runs test 遊程檢驗
4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一個樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗
5.2 independent Samples Test 兩個獨立樣本檢驗
6.K independent Samples Test K個獨立樣本檢驗
7.2 related Samples Test 兩個相關樣本檢驗
8.K related Samples Test 兩個相關樣本檢驗
(7)、Data Rection(因子分析)
(8)、Classify(聚類與判別)等等
以上就是數值統計分析Analyze菜單下幾項用於分析的數值統計分析方法的簡介,在我們的變數定義以及數據錄入完成後,我們就可以根據我們的需要在以上幾種分析方法中選擇若干種對我們的問卷數據進行統計分析,來得到我們想要的結果.
第四步:結果保存

我們的spss軟體會把我們統計分析的多有結果保存在一個窗口中即結果輸出窗口(output),由於spss軟體支持復制和粘貼功能,這樣我們就可以把我們想要的結果復制、粘貼到我們的報告中,當然我們也可以在菜單中執行file->save來保存我們的結果,一般情況下,我們建議保存我們的數據,結果可不保存.因為只要有了數據,如果我們想要結果的,我們可以隨時利用數據得到結果.
總結:
以上便是spss處理問卷的四個步驟,四個步驟結束後,我們需要spss軟體做的工作基本上也就結束了,接下來的任務就是寫我們的統計報告了.值得一提的是.spss是一款在社會統計學應用非常廣泛的統計類軟體,學好它將對我們以後的工作學習產生很大的意義和作用.

『叄』 spss如何用

簡單的舉個例子，spss在對於個人數據分析和結果處理方面來看

個人數據分析與結果處理（針對大學生的論文）

分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相關分析、假設檢驗（回歸分析）。在分析之前我們首先要懂得SPSS的分析原理。

用SPSS分析的問卷必須是李克特五、七級量表，新研究者建議設計五級單因素的量表。問卷數據收集完成，第一步要剔除無效問卷，保證數據的准確性。

分析步驟如下：

01、錄入信息

打開SPSS軟體，在變數界面輸入問題及值，一般值為1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不一定，4代表同意，5代表非常同意。

02、描述性分析

描述性分析是對被調查者的最基本的信息進行描述，如性別、學歷、年齡、工等等。描述性分析主要對問卷的均值、標准差進行分析。

最後匯總了列成表格或圖表，圖表的項有頻數、頻率、均值、標准值等，加以文字說明，使結果清晰明了。

03、信度分析

信度分析主要是通過SPSS分析驗證設計的問卷是否可靠，是否具有良好的相關性進行分析，收集數據是否存在矛盾、可靠等等。

問卷分析的步驟如下：點擊「分析」----「標度」----「可靠性分析」-----「選擇項」----「確定」

結果分析：問卷是否可靠關鍵在於：Alpha（a系數）

a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠；

0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性；

0.8<a<0.9則說明問卷信度很好；

04、效度分析和因子分析

通俗來說，效度分析是檢驗問卷題目與研究目的是否相一致。一般分為內容效度和結構效度；

內容效度是指題項與所測變數的適合性和邏輯相符性；

結構效度是指題項衡量所測變數的能力，實證分析著重分析結構效度，通過進行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）檢驗來證明量表的結構有效性。

分析步驟如下：分析--降維--因子--將左邊所有變數選到右邊變數框中--描述--選擇初始解和KMO--點擊繼續--提取--在提取里選擇主成份和碎石圖--繼續--旋轉--選擇最大方差法。

得出結果如下：

結果分析：效度分析結果主要看KMO值和sig.（顯著性）；

若KMO>0.7，則說明問卷中設計的自變數之間具有一定的聯系，問卷是有效的；

sig.<0.001說明該問卷符合做因子分析，下一步則可以進行因子分析（EFA）。

05、相關分析

相關分析前首先取各個因子的平均值。

步驟如下：分析--相關--雙變數--將左邊的變數選到右邊--在皮爾遜和雙變數前打勾--確定。

得出的結果如下：

假設前面兩個為因子1、因子2（自變數），第三個為因變數。

相關性是檢驗自變數與因變數的關系。

可以看出因子1與因變數的相關系數為0.779，且sig.<0.001，說明自變數（因子1）與因變數呈正相關。

相關系數的取值范圍介於-1~1之間，絕對值越大，表明變數之間的相關越為緊密。

06、回歸分析

回歸分析需要看的圖有模型摘要圖、ANOVA、系數圖等等

步驟如下：分析--回歸--線性--選擇自變數和因變數--點擊統計--選擇德、共線性等--繼續--選擇XY變數--繼續--保存--繼續--確定。

模型摘要圖主要看R方和德賓值（D-W），調整後的R方為0.684說明自變數對因變數的可解釋程度為68.4%（R方代表的是自變數對因變數的解釋能力，R方與調整後的R方越接近說明數據越穩定）。D-W值是檢驗自變數之間是否存在自相關，上圖中D-W>2表示問卷中的幾個自變數無自相關性，

即方差分析表，ANOVA表的一個作用就是驗證假設（A對B不產生影響）是否成立，一般只看sig.值即可，上圖sig.<0.01,說明拒絕原假設，至少有一個對因變數產生顯著性影響。

下一步看系數表，系數表則說明有幾個自變數對因變數產生顯著性影響。

可以看出，相關性分析是檢驗自變數與因變數之間是否具有相關性（正向或反向相關），回歸分析則說明了自變數對因變數是否具有顯著性影響。

07、一些常見p的問題

1.在信度分析時，那個值該怎麼寫，問卷信度總是0.5多 ，怎麼寫？

信度分析主要看Alpha（a系數），a<0.7則表示設計的問卷信度不可靠，0.7<a<0.8則說明問卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9則說明問卷信度很好。0.5小於0.7說明問卷信度不可靠，接下來的分析也用不到了，建議調改問卷或數據。

2.如果兩個變數的sig值為0.531，說明了什麼？

SPSS的原理是假設A對B不產生影響，分析得出的結果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，則假設不成立，即A對B具有顯著性影響。如果sig.=0.531大於>0.05，說明假設成立，A對B（或B對A）不產生影響，任何一方變動都不會影響另一方。

上面是我對現在大學生而言，就怎麼處理自己的論文，對自己論文進行數據處理和分析，希望對你有所幫助，謝謝閱讀。

『肆』 請問要怎麼保存spss中的數據呢

recode不能直接paste為syntax的，要自己編
我替別人做這類的數據分析蠻多的

『伍』 在spss中怎樣把數據怎樣保存為excel格式

選擇菜單-文件-另存為，保存文件類型選擇excel的格式即可。自能保存二維數據和變數名稱，會丟失變數標簽和值標簽

『陸』 spss怎麼用

用spss進行數據分析：

數據獲取

外部數據主要有三種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料，例如國家統計局；一種是通過爬蟲等工具獲取網站上的數據。還有一種是通過企業內部的資料庫，SPSS有豐富的資料庫介面，可以便捷地從資料庫中讀取數據。

數據存儲

對於數據量不大的項目，可以使用excel來處理數據，但對於數據量過萬的項目，使用資料庫來存儲與管理會更高效便捷。SPSS也有自己的用作數據儲存的數據格式，sav文件。用戶可以將經過SPSS處理的數據保存為sav格式，同時也可以非常方便地將sav文件轉換為其他數據格式文件。

數據預處理

數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。數據分析有80%的工作都在處理數據，可見數據預處理在數據分析的重要性。

建模與分析

這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。

可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，一般包括數據可視化分析。

其次，掌握了數據分析的一般流程後，便要以SPSS為工具，根據以下流程對一個完整項目進行以下細分並掌握：

『柒』 SPSS做完邏輯回歸後的模型怎麼保存

有一個保存的選項，可以選擇保存預測值，然後也可以手動記下模型參數，另外計算

『捌』 spss16.0如何保存數據

直接點保存啊

『玖』 spss無法保存數據

選擇菜單File==>Save，由於該結果也從來沒有被保存過，所以彈出和前面保存數據時極為相似的一個Save as對話框，和前面相比，他唯一的區別就是文件的保存類型只有View Files(*.spo)一種。好，閑言少敘，在文件名框中鍵入「Li1_1」並回車，該結果文件就會按文件名Li1_1.spo被存儲。

『拾』 spss數據保存格式是什麼

軟體本身保存是.sav 這是spss軟體本身的保存格式，也可以選擇別的格式，例如excel的、文本文件的.txt的、還有資料庫中的等等很多