3.0.1　程序编辑窗口界面 3.0.2　邂逅Paste按钮 3.0.3　用程序编辑窗口加快我们的工作 3.0.4　用程序编辑窗口完成对话框无法完成的工作 3.0.5　再罗嗦几句 在某年某月的某一天，你和你的另一半正在街上为地球表面的平整而贡献自己的绵薄之力。突然（也许是必然），你觉得有些饿了。这是一个问题，当然，不用说大家也知道解决问题的方法就是－－吃。不过就是吃也有讲究，可以随便找个面馆简单的填饱肚子；要求高的话还可以去几星级的地方享受一下；当然还有的人觉得自己回去做口味也合适，花费也不多；更有些超级美食家，星级水准也不满意，需要亲自给一级厨师露一手，指点他们一下，才会吃的满意。 好，使用SPSS进行统计分析的方式就象上面填饱肚子的方法一样有几种选择，如果你烹饪工夫还欠火候，或者习惯了享受星级服务，那么直接使用SPSS为你提供的对话框进行操作就是了；而如果你习惯了DIY，甚或对话框也无法满足你的统计分析要求（别瞪眼，下面你就会看到了），就请你在本章学习一下如何写SPSS程序吧。 什么？SPSS还有程序？！是的，如果大家以前用过SPSS/PC+ 4.0，就一定不会对SPSS的程序感到陌生：在那个非常遥远的DOS时代（大约15年前），学习SPSS程序的语法，掌握如何编写SPSS程序是熟练使用SPSS的必要条件（但还不充分）。随着Windows旋风的登陆，软件的易操作性被推进到了前所未有的高度，而SPSS显然是统计软件中做的最成功的一个。他的操作界面是如此的成功，让使用者可以完全无须了解SPSS的语法而使用其99%的功能，使得SPSS程序被人逐渐忘记。其实，适当的使用SPSS程序可以大大提高我们的工作效率，并且SPSS在设计时也充分注意到了编程功能和使用界面的结合－－还记得Paste按钮吗？下面我们就结合几个实例来学习如何使用程序编辑窗口。

4.1　结果窗口元素介绍 4.1.1　结果浏览窗口（Viewer） 4.1.2　结果草稿浏览窗口（Draft Viewer） 4.1.3　如何美化你的输出结果－－SPSS选项设置 4.2　驾驭结果浏览窗口 4.2.1　结果窗口的的一般操作 4.2.2　结果的导出 4.2.3　如何在WORD等软件中使用输出结果 4.3　文本输出结果的编辑 4.4　表格编辑方法详解 4.4.1　基本操作 4.4.2　特色菜单内容详解 4.5　图片编辑方法详解 4.5.1　基本操作 4.5.2　特色菜单内容详解 §4.1　结果窗口元素介绍 SPSS实际上提供了两个结果窗口－－结果浏览窗口和结果草稿浏览窗口。前者最为常用，显示美观，但非常消耗系统资源；后者实际上是一个RTF格式文档，显示简单朴素，但节省资源。我们可以根据所用计算机的情况选择使用哪一种窗口。 结果草稿浏览窗口的内容虽然是RTF格式，但由于中、英文兼容性的问题，其中的表格读入WORD以后会变的面目全非，因此对我们不是很适用

5.1　常用统计图 5.1.1　操作界面介绍（条图） 5.1.1.1　条图的通用界面 5.1.1.2　复式条图与分段条图的界面 5.1.2　其他常用统计图 5.1.2.1　散点图 5.1.2.2　线图 5.1.2.3　饼图 5.1.2.4　面积图 5.1.2.5　直方图 5.1.2.6　其他 5.1.3　常用统计图编辑方法详解 5.2　交互式统计图 5.3　统计地图 在常用的统计软件中，SAS绘制的统计图不太美观；而SPSS绘制的统计图较为美观，可以满足大多数情况下的要求；STATA绘制的统计图形最为精美，但由于它采用命令行方式操作，美观的图形需要添加大量选项，普通人不易掌握；而S-PLUS、MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强，但由于自身的定位问题，并不为大多数人所熟悉。因此，在各种统计软件中，以SPSS制作的统计图应用最为广泛。 EXECL的统计绘图功能非常的强，我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗？ 这个问题我的看法是：EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能，使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图，但是，EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限，象误差条图、自回归图等它就无能为力，即是它支持的线图、条图等，如果过于复杂，如叠式条图、累计条图等也无法作出，而这些图在统计中是经常会碰到的，此时就只有采用统计软件来绘制，SPSS就是其中的佼佼者

6.1　Frequencies过程 6.1.1　界面说明 6.1.2　分析实例 6.1.3　结果解释 6.2　Descriptives过程 6.2.1　界面说明 6.2.2　结果解释 6.3　Explore过程 6.3.1　界面说明 6.3.2　结果解释 6.4　Crosstabs过程 6.4.1　界面说明 6.4.2　分析实例 6.4.3　结果解释 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2 检验也在其中完成。

7.1　Means过程 7.1.1　界面说明 7.1.2　结果解释 7.2　One-Samples T Test过程 7.2.1　界面说明 7.2.2　结果解释 7.3　Independent-Samples T Test过程 7.3.1　界面说明 7.3.2　结果解释 7.4　Paired-Samples T Test过程 7.4.1　界面说明 7.4.2　分析实例 7.4.3　结果解释 7.5　One-Way ANOVA过程 7.5.1　界面说明 7.5.2　分析实例 7.5.3　结果解释 知道吗？在计算机领域中有个著名的80/20规则，也就是在奔腾及更早的CPU所采用的CISC指令集中，有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的；换言之，另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。 好了，言归正传。现在我要非常高兴的向大家宣布：80/20规则在SPSS的使用中同样有效！仅以Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为： • Discriptive Statistics • Compare Means • General Linear Model（第一项） • Correlate • Regression（前半截） 只要掌握了它们的使用秘籍，你就可以理直气壮的宣称你已经可以用SPSS解决80%的统计学难题。如果不满足，你在召开新闻发布会的时候还可以对以上指标进行四舍五入:)。

相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。

应用SPSS软件进行多分类Logistic回归分析

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品

郭志刚《社会统计分析方法 SPSS软件应用》光盘数据 第二版

详细介绍了如何SPSS软件PLS模块的安装，以及利用PlS模块进行偏最小二乘的求解