spss學習總結范文第1篇
學習SPSS有感——與EXCEL之比較
在學習SPSS軟件的過程中，自己不敢有絲毫松懈，但同時感到學習壓力很大，有一定的學習難度，軟件的操作可以通過短時間內熟悉，但對數據的結果分析還需要很大很大的提高。在掌握了SPSS相關技能和熟知了SPSS之于EXCEL的優越性之后，SPSS成了往后我進行數據分析、調查的首選軟件，如若能自由地結合二者使用，便是更佳選擇。
Excel的基本功能中包括了比較強大的數據處理功能，還提供了豐富的工作表函數，可以完成很多類型的數據處理和分析任務。除了工作表函數以外，Excel還提供了一個稱為“分析工具庫”的加載宏。
Excel應用的普及性，許多人都把它作為最常用的統計軟件來使用。Excel提供的統計功能包括數據管理、描述統計、概率計算、假設檢驗、方差分析和回歸分析等等，對于統計學原理所涉及的大部分內容已經足夠了。然而，在學習Excel的統計功能以前我們有必要先交待一下Excel在統計分析方面的局限性。
1、就統計學原理所涉及的統計方法而言，Excel沒有直接提供的方法包括：箱線圖(Boxplot)、莖葉圖、相關系數的p-值、無交互作用可重復的雙因素方差分析、方差分析中的多重比較、非參數檢驗方法、質量控制圖等。
2、按照優秀圖形的標準，Excel做出的很多圖形都不合格。Excel的有些圖形可能適合于普通大眾，但不適合用于科學報告中。例如二維圖形的三維表示，圓柱圖，圓錐圖等等。
Excel提供的有些圖形可能永遠不應該使用。
3、Excel不能很好的處理缺失值(Missing data)問題?？傮w來說Excel對缺失值的處理方式遠不如專門的統計軟件恰當。
4、雖然大部分情況下Excel的計算結果都是可靠的，但在一些極端情況下Excel的計算程序不夠穩定和準確(特別是Excel2003以前的版本中);有些自動功能可能會導致意想不到地結果。
總體來說，Excel為我們輸入和管理數據、描述數據特征、制作統計表和統計圖都提供了強大的支持，但在處理復雜的計算時有時候誤差相對較大，因而一些數據處理專家建議人們避免采用Excel處理復雜的統計問題。SPSS能在簡單操作基礎上，解決EXCEL存在的這些問題，甚至非統計學相關專業的人員也可以利用這個軟件對復雜的統計問題進行處理、分析。
平時我慣常使用的數據分析軟件也是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算相關系數等，但是這些操作都需要自己每一步每一步的進行手動操作，而使用SPSS軟件在對數據進行整理時，只需對軟件某選項內設置變量條件，系統便自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，我們無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手，在當今這個時間就是金錢的社會上，我們掌握SPSS軟件的應用，也就是為自己賺取了不少金錢。
另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、二維相關、方差分析、多元回歸、因子分析、聚類分析、降維等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是極好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。
spss 像手槍，對于社會統計應用spss,足夠精度了。exce對初級統計技術也差不多了，里面有很多類型的圖，配之以數據透視表，模擬運算表，宏，高級篩選，窗體，而且方便的單元格和變量操作這些優點都使得excel 更利于小規模，低精度，邏輯關系簡單的數據，但是簡單的圖和表，有時不需要通過假設檢驗，也能看出很多關系或結論，這些直觀的現象有的時候比spss的假設檢驗更有說服力(spss的假設檢驗雖然精確，但是成本是很多模型假定)其統計思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能顯出使用者諳熟研究背景和統計思想，這個修煉層次更高，就像武功最高深的人更最簡單的工具，最簡潔的招式，實而不華一樣。
了解了excel和spss的這個比較后，可以看出spss的統計思想體現了更多數理統計的味道，而excel 則更多體現了描述統計的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的統計想法，當然這些在使用spss的過程中會慢慢的積累的。一個和學習統計思想無關的，但是在學習spss中必須學會的是“數據組織方式和數據測度”，這個對于那些學習信息的人容易理解，對文科出身的人不容易理解。但是這個問題對于初學者很重要。在實際使用spss時，就得按部就班地按照先定義變量，調測度，在錄入(導入數據)，再分析。分析并不是整個流程。不注意數據的組織方式和數據測度會使很多統計模型誤用(實際上不能用，但是軟件輸出了統計結果)，這種誤用不是統計模型用得好不好的問題，而是能不能用的問題!
spss學習總結范文第2篇
以前學統計學的時候就聽老師講過SPSS有非常強大的統計功能，對我們學習、工作有很大的幫助，所以我一直認為SPSS很神秘。通過這個學期周老師的課讓我對此清楚了許多，也學到了SPSS強大的統計功能，更加讓我明白了SPSS與Excel的區別。
SPSS是“社會科學統計軟件包”(Statistical Package for the Social Science)的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟件。1968年，美國斯坦福大學H.Nie等三位大學生開發了最早的SPSS統計軟件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成長歷史，全球約有25萬家產品用戶，廣泛分布于通訊、醫療、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研、教育等多個領域和行業。SPSS是世界上公認的三大數據分析軟件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。
在學習SPSS期間，我主要遇到的問題是后面幾章，SPSS的參數檢驗、方差分析、相關分析、線性回歸分析、聚類分析、因子分析等。
在參數檢驗中我不知道原假設是什么，導致分析的時候不知道該拒絕原假設還是接受原假設，不能分析出統計結果。不會區分單樣本t檢驗和兩配對樣本t檢驗的區別，現在懂得了它們都要服從正態分布，基本思想是小概率反證法，反證法思想是先提出假設(檢驗假設H0)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如果可能性小，則認為假設不成立，否則，還不能認為假設不成立。
在學習方差分析中，開始常常把觀測變量和控制變量弄混淆，在分析的時候應分別送入哪個對應框中，如果反了的話會導致結果的不準確。其次，對LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，現在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進行的是驗證性研究，即計劃好的某兩個或幾個組間(和對照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進行多個均數間的兩兩比較，且各組個案數相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，對方差齊性檢驗、多重比較檢驗、趨勢檢驗理解不夠透徹，在方差檢驗中，Post Hoc鍵有LSD的選項：當方差分析F檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。LSD即是一種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。
在學習相關分析的過程中，在繪制散點圖時，不知道哪個該做橫坐標，哪個該做縱坐標，明白了橫坐標是解釋變量，縱坐標是被解釋變量，還有對相關系數的種類分析不熟練等 。在學習回歸分析的過程中，對DW可檢驗的含義不理解，不記得對應的DW表示的殘差序列的相關性。對解釋變量向前篩選、向后篩選、逐步帥選策略不能熟練掌握，特別是對向前向后篩選時到處的結果不會進行分析。
學習聚類分析中，變量的選擇分不清，無關變量有時會引起嚴重的錯分，應當只引入在不同類間有顯著差別的變量，盡量只使用相同類型的變量進行分析 。 分類數不明確，從實用角度講，2~8 類比較合適。掌握了K-means Cluster 分析，樣本量大于100時有必要考慮，只能使用連續性變量。
學習因子分析的過程中，對提取出來的因子的實際含義不清晰，不能使因子具有命名解釋性。
學習了SPSS后，我不禁想到了SPSS與Excel的區別，這一點是針對像我這樣開始只懂得用EXCEL的人來說。從個人的體會來說，二種軟件有一定相似，操作都簡便，同時又有一些可以互補的地方。但是SPSS又比Excel更加強大：
一、圖型的表現力是SPSS的主要優點之一
應該說，Excel的圖型表現主要是簡便，對許多的人來說基本夠用，但對于科學的表現，SPSS就更為詳細和準確，這一點據說在所有統計軟件中都突出。
二、通過SPSS檢驗方差齊性和數據分布
假設檢驗中，采用的t檢驗和方差檢驗都需要滿足二個要求，即
1.樣本方差齊性
2.樣本總體呈正態分布
在Excel中，提供了F檢驗來檢驗方差齊性問題，也就是可以先通過F檢驗確定方差齊性與否來選擇下一步用哪個T檢驗或方差檢驗分析工具。但只要數據多于二組則無從下手;通過描述統計大約能從峰度和偏度來了解樣本的分布實際工作中，只要分布單峰且近似對稱分布，也可應用，但要具體確定樣本的分布也有難度。這二個問題在SPSS就可以解決
spss學習總結范文第3篇
本學期是我在大學學習的最后一個學期。在這個學期里，學校根據我系專業特點開設了一些專業應用性課程，其中有一門課程便是SPSS。
SPSS的中文名稱是社會科學統計軟件包，是世界上最早的統計軟件。我們學期學習所使用的軟件為英文版，起初接觸時由于我英語水平問題，SPSS軟件的操作讓我很是頭疼。但是通過對這門課程的學習，我了解到SPSS具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。在日常的工作與學習中，我所接觸到的數據比較多，但是我想從中獲得有用的數據卻很難，通過SPSS軟件應用，使我處理數據的時間大幅度的縮短，另外也能客觀直接的對我所需要的數據進行簡單分析。
在我平日課下進行統計調查技能培訓的時候，我起初分析數據所用的軟件是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算相關系數等，但是這些操作都需要自己每一步每一步的進行手動操作，而使用SPSS軟件在對數據進行整理時，只需對軟件某選項內設置變量條件，系統便自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，我們無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手，在當今這個時間就是金錢的社會上，我們掌握SPSS軟件的應用，也就是為自己賺取了不少金錢。
另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、二維相關、方差分析、多元回歸、因子分析、聚類分析、降維等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是極好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。
這門課程是我們這學期從始至終一直開設的課程，在課堂上我們的導師馬杰老師針對各種案例對我們進行講解，讓我們了解SPSS的各種應用，在課下系內陳主任對我進行指點，讓我能夠利用多種SPSS的方法進行數據處理與數據分析。
現在，學期即將結束，同樣的這門課程也到了尾期，在這學期學到了很多，并且還有很多沒有學到。我們學習時所操作的軟件是英文版，這對英語基礎不好的我來說是個考驗。同時，由于我們所學專業并非必須擁有計算機，導致我們平時能夠練習的機會比較少，造成了掌握不牢固，前學后忘現象比較嚴重?，F在呢，很是希望能夠把SPSS的應用熟練操作，并且能把它變為自己的一種本能，使自己在今后的工作與學習中，可以輕松運用。
篇二：SPSS軟件的學習心得
一、什么是SPSS?為什么要學習SPSS?
新學期開始時，在信息化教育測量與評價的課程中第一次接觸
到SPSS這個軟件，作為本科是計算機專業出身的我，當時只知道SPSS是一套統計軟件，就是一套根據統計學原理所編寫出來的統計分析軟件，至于統計什么?分析什么?我一無所知，尤其是看到老師推薦的《SPSS在教育統計中的應用》這本書的時候，就簡單的把它理解為用SPSS軟件來統計、分析與教育相關的數據，最終得出想要的結論而已，而現在看來，我當初的想法未免有點簡單與無知。下面就來讓我們了解一下SPSS。SPSS軟件是一組專業的、通用的統計軟件包，同時它也是一個組合式軟件包，兼有數據管理、統計分析、統計繪圖和統計報表功能。它廣泛用于教育、心理、醫學、市場、人口、保險等研究領域，也用于產品質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。SPSS軟件對計算機硬件系統的要求較低;對運行的軟件環境要求寬松，有各種版本可運行在WINDOWS XP、WIN7系統環境下， SPSS統計軟件采用電子表格的方式輸入與管理數據，能方便地從其他數據庫中讀入數據(如Dbase，Excel，Lotus等)。
我為什么要學習SPSS呢?其實很簡單，一方面，做為一名
研究生，要具備一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事實說話、要以數據說話，有了數據支持的研究才能更容易被認可、被推論。另一方面，根據對AECT94定義的理解，教育技術
學研究的對象是學習過程和學習資源，包含大量的偶然現象和非精確現象。因此，要深入研究教育技術現象及其規律，必須運用統計描述、統計分析方法和模糊數學分析方法，才可能使這門學科達到真正完善的地步。教育技術學研究的現象多數是偶然的現象，其變化發展往往具有幾種不同的可能性，究竟出現哪一種結果，那是帶有偶然性的，是隨機的。這類偶然現象是遵循統計規律的，當隨機現象是由大量的成份組成，或者隨機現象出現大量的次數時，就能體現統計平均規律。我們只有對數據資料作統計處理，才可能可以發現它們的內在規律，掌握現象的特征，檢驗研究的假設，才能得出準確的、可靠的研究結果。
二、對本SPSS各章節學習的心得
新課程老師帶領下，采取一種新的學習方式，老師講解了基礎部分后，全班同學采取小組分工、協作學習，然后對全班同學進行講解學習內容，教師進行當堂指導，這種方法改變了同學們的學習態度，同學們不再是課前不預習，課下不復習的狀態，每組都有自己的任務，課前有一定的壓力，同學間的討論也明顯的增多，例如：一次課下同學們在一起吃飯，有幾位同學還在調侃說“兩個菜之間用SPSS進行分析后得出的結果不接受H0假設，也就是兩個菜之間不相關”，雖然這只是一個課下的玩笑，但是這也可以體現出對學習的態度的轉變。下面就本學期的所學SPSS的各章節做一下歸納，這些歸納也是基于本人平時在課前預習，課上及課后的一些所思所想，也許會有一些理解上的偏頗在內，但這僅限于心得而已。本學期學習各個章節及分工如下表：
章節名稱
1.SPSS的認識
及數據文件的
處理
2.數據清理與
基本統計及測
量質量分析
3.T檢驗
4.方差分析
1、 2人 3人 7.聚類分析 8.統計圖形 2人 1人 2人 6.卡方檢驗 3人 2人 5.相關分析 3人 分工人數 章節名稱 分工人數
可能是由于是同學們第一次講，萬事開頭難，壓力很大，在大家認為最為簡單的內容講解上，兩位同學并沒有完全展現出二人實際水平，大家在這一節課上都感覺到很壓抑，總的感覺是這節內容很簡單，但是內容又很松散，可講的東西太多，講的東西多就沒有突出重點和難點，所以聽過之后就有種無數的碎片漂浮在腦海中一樣，很難將知識系統化，課后總結一下無非就是兩塊，一塊是了解SPSS軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是SPSS軟件當中一個模塊叫做數據文件的處理，在認識SPSS軟件當中了解到它是一組社會科學統計軟件包，誕生于1968年，當時美國的3位大學生開發出了它，經過這么多年的后續開發，SPSS已經有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應用，而在教育中的應用
只是它的一個分支。此外它對硬件的要求也很低，當前一般的電腦都能安裝它，安裝的過程中也沒有什么特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。在數據文件的處理方面，主要是要學會定義變量、處理變量兩方面;定義變量是要注意根據自己實際采集的數據來定義變量，例如是數值型的變量還是文本型的變量及變量的長度，小數點保留尾數等，總之就是一句話，根據實際調查的數據要求來定義相應變量。變量定義只有只要細心的將實際調查的數據錄入到SPSS當中即可，當然也可以在SPSS軟件之外進行數據編制，可以通過EXECEL等編輯后可以直接導入到SPSS中。在處理變量模塊當中，可以對變量進行添加、刪除、拆分與合并等操作，只要根據實際調查數據，細心調整變量，使操作更加簡便和明了。
2、 數據清理與基本統計及測量質量分析的心得體會
數據的清理與基本統計及測量質量分析由兩名同學進行講解，由于吸取了上節課兩名同學的經驗，本節講授的明顯好于上節課，這里我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數據的清理，另一塊是相關統計理論的學習。在數據清理方面主要學習了奇異數據的檢查與清理，在這里本人覺得非常有必要進行數據清理，在實際的調查數據時難免會出現錯誤或者碰到極為特殊的典型案例，所以這些數據很難符合大眾規律，在統計、分析過程中可能會造成分析結果異常，從而直接影響最終的結論。所以覺得非常有必要進行數據檢查與清理。而我認為本節的難點不是怎樣熟練運用SPSS軟件，而是在第二塊中的，相關統計理論的學習，學習這些理論需要一定的數學基礎，只有明確這些
理(論如均值、標準誤差、中數、眾數、全距、四分位等)原理，知其然，知其所以然，這才是關鍵，在SPSS中想要實現對數據進行以上分析只需要輕輕點擊一下按鈕就可以是輕松實現，但是如果不清楚到底用它們來做什么就無從談起做數據分析了，所以本節內容知道分析原理的重要性要遠遠大用SPSS對數據做出相關分析的重要性?？偨Y為一句話“知道它們是做什么的后才會讓它們去做該做的工作”。
3、 T檢驗的心得體會
spss學習總結范文第4篇
學習SPSS有感——與EXCEL之比較
在學習SPSS軟件的過程中，自己不敢有絲毫松懈，但同時感到學習壓力很大，有一定的學習難度，軟件的操作可以通過短時間內熟悉，但對數據的結果分析還需要很大很大的提高。在掌握了SPSS相關技能和熟知了SPSS之于EXCEL的優越性之后，SPSS成了往后我進行數據分析、調查的首選軟件，如若能自由地結合二者使用，便是更佳選擇。
Excel的基本功能中包括了比較強大的數據處理功能，還提供了豐富的工作表函數，可以完成很多類型的數據處理和分析任務。除了工作表函數以外，Excel還提供了一個稱為“分析工具庫”的加載宏。
Excel應用的普及性，許多人都把它作為最常用的統計軟件來使用。Excel提供的統計功能包括數據管理、描述統計、概率計算、假設檢驗、方差分析和回歸分析等等，對于統計學原理所涉及的大部分內容已經足夠了。然而，在學習Excel的統計功能以前我們有必要先交待一下Excel在統計分析方面的局限性。
1、就統計學原理所涉及的統計方法而言，Excel沒有直接提供的方法包括：箱線圖(Boxplot)、莖葉圖、相關系數的p-值、無交互作用可重復的雙因素方差分析、方差分析中的多重比較、非參數檢驗方法、質量控制圖等。
2、按照優秀圖形的標準，Excel做出的很多圖形都不合格。Excel的有些圖形可能適合于普通大眾，但不適合用于科學報告中。例如二維圖形的三維表示，圓柱圖，圓錐圖等等。
Excel提供的有些圖形可能永遠不應該使用。
3、Excel不能很好的處理缺失值(Missing data)問題?？傮w來說Excel對缺失值的處理方式遠不如專門的統計軟件恰當。
4、雖然大部分情況下Excel的計算結果都是可靠的，但在一些極端情況下Excel的計算程序不夠穩定和準確(特別是Excel2003以前的版本中);有些自動功能可能會導致意想不到地結果。
總體來說，Excel為我們輸入和管理數據、描述數據特征、制作統計表和統計圖都提供了強大的支持，但在處理復雜的計算時有時候誤差相對較大，因而一些數據處理專家建議人們避免采用Excel處理復雜的統計問題。SPSS能在簡單操作基礎上，解決EXCEL存在的這些問題，甚至非統計學相關專業的人員也可以利用這個軟件對復雜的統計問題進行處理、分析。
平時我慣常使用的數據分析軟件也是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算相關系數等，但是這些操作都需要自己每一步每一步的進行手動操作，而使用SPSS軟件在對數據進行整理時，只需對軟件某選項內設置變量條件，系統便自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，我們無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手，在當今這個時間就是金錢的社會上，我們掌握SPSS軟件的應用，也就是為自己賺取了不少金錢。
另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、二維相關、方差分析、多元回歸、因子分析、聚類分析、降維等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是極好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。
spss 像手槍，對于社會統計應用spss,足夠精度了。exce對初級統計技術也差不多了，里面有很多類型的圖，配之以數據透視表，模擬運算表，宏，高級篩選，窗體，而且方便的單元格和變量操作這些優點都使得excel 更利于小規模，低精度，邏輯關系簡單的數據，但是簡單的圖和表，有時不需要通過假設檢驗，也能看出很多關系或結論，這些直觀的現象有的時候比spss的假設檢驗更有說服力(spss的假設檢驗雖然精確，但是成本是很多模型假定)其統計思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能顯出使用者諳熟研究背景和統計思想，這個修煉層次更高，就像武功最高深的人更最簡單的工具，最簡潔的招式，實而不華一樣。
了解了excel和spss的這個比較后，可以看出spss的統計思想體現了更多數理統計的味道，而excel 則更多體現了描述統計的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的統計想法，當然這些在使用spss的過程中會慢慢的積累的。一個和學習統計思想無關的，但是在學習spss中必須學會的是“數據組織方式和數據測度”，這個對于那些學習信息的人容易理解，對文科出身的人不容易理解。但是這個問題對于初學者很重要。在實際使用spss時，就得按部就班地按照先定義變量，調測度，在錄入(導入數據)，再分析。分析并不是整個流程。不注意數據的組織方式和數據測度會使很多統計模型誤用(實際上不能用，但是軟件輸出了統計結果)，這種誤用不是統計模型用得好不好的問題，而是能不能用的問題!
spss學習總結范文第5篇
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，名稱是“統計產品與服務解決方案”軟件。 SPSS軟件的統計分析步驟：
(1) 讀入數據文件，或直接建立SPSS數據文件，或調用其它類型的數據文件，
如：Excel、純文本文件等;
(2) 調用統計分析程式或模板;
(3) 選擇變量，設定參數并運行;
(4) 查看統計分析輸出結果。
SPSS的主要功能分為兩個方面：一個是對數據文件的建立和管理;另一個是提供了各種統計分析方法。對數據文件的建立和管理主要通過Data菜單和Transform菜單實現，可以對數據進行修改編輯、查找、排序、合并、分割、抽樣、加權、重新編碼、編秩、設定種子數及計算或轉換新的變量等多種功能;提供各種統計分析方法則是通過Analyze菜單實現.可以對數據集進行一般統計分析，如描述性統計、探索性分析、t檢驗、單因素和多因素方差分析、協方差分析、四格表和列聯表卡方檢驗、相關分析、線性回歸分析、非參數檢驗、生存分析等。
特點：不需編程，完全采用菜單和對話框的操作方式，絕大多數操作過程僅靠鼠標點擊即可完成，簡便易學，易于操作;具備完備的統計圖表制作功能，能繪制精美的統計圖表，并可以極其方便地對其編輯和修飾。
spss學習總結范文第6篇
1、 數據編輯窗口
2、 結果瀏覽/輸出窗口
3、 程序編輯器窗口：語法 編寫
4、 腳本編寫窗口
系統參數設置 編輯-選項
第二章 數據挖掘 省略
OLAP on-line analytical processing 在線分析處理
第三章 數據文件、變量與函數
數據的編輯(插入個案、插入變量)
SPSS函數 即生成新變量
算數函數(軟件中的“算術”) 當然還包括類似計算器的簡單加減乘除
統計函數(軟件中的“統計量”) 變異系數 滯后變量 最大值 平均值 最小值 缺失數量 標準差 方差 和累積和
我們發現主要是橫向比較 對一個“個案”而言 所以函數式中的括號必須包含至少兩個變量以上
邏輯函數(軟件中的“檢索”)
Any 判斷
Range(變量名，下限、上限) 數值型變量在下限和上限中為1 true 否則為0
時期和時間函數 數值型函數
定義時間格式(軟件中的“日期創建”)
DMY 日/月/年 括號中(日、月、年)
XDATE.??難點
隨機變量函數(軟件中的“隨機數字”)
RV.分布名(參數)
缺失值函數
第四章 預處理
數據編輯、整理幾張在D數據和T轉換兩個菜單
D標題欄中 分組、合并、加權等