❶ 怎麼用spass軟體分析統計等級資料數據
相關時候用spear 其他和數值型數據分析一樣
❷ spss數據分析有哪些類型
1、定類數據
又稱類別尺度，按事物的某種屬性對其進行平行的分類或分組。(只能測度事物之間的類別差，其他差別無法得知)例：按照性別將人口分為男、女兩類，按膚色分為白種人、黃種人、棕種人、黑種人四類，按洲別分為亞洲人、歐洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五類。
2、定序數據
又稱順序尺度，是對事物之間等級差別和順序差別的一種測度。它不僅可以測度類別差，還可以測度次序差。(不能測量類別之間的准確差值，只能比較大小，不能進行加、減、乘、除數學運算)例：人可以根據年齡分為幼年、少年、青年、中年、壯年、老年等類。滿意程度可分為非常滿意、比較滿意、沒有不滿、不滿意、很不滿意幾類。
3、定距數據
又稱間隔尺度，是對事物類別或次序之間距離的測度。該尺度通常使用自然或物理單位作為計量尺度。例：30°C和20℃之間相差10℃，-30°C和-20℃之間也是相差10℃。再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍，-1等星又比0等星亮10倍。定距數據可以進行加、減運算，不能進行乘、除運算。其原因為定距尺度中沒有絕對零點(定距尺度中的“0”是作為比較的標准，不表示沒有)。
4、定比數據
又稱比率尺度，由於定比尺度有絕對零點(定比尺度中的“0”表示沒有，或者是理論上的極限)。因此，不僅可以進行加減運算，還可以進行乘除運算。例如，絕對溫度300K(27℃)時理想氣體的體積273K(0℃)時的1.1倍，溫度比也是1.1倍，則絕對溫度和體積都是定比尺度。一般來說，定比尺度的數據不可能取負值。一般也不會取零值，因為要麼就是不存在了，要麼就是極限情況。如，絕對零度只能無限接近，不可能完全達到。如果一個物體的體積為零，那麼它要麼不存在，要麼是數學中的抽象概念，比如，幾何中的點、線、面的體積都為零。而一個人的年齡為0時呢?作為社會學意義上的人，可以認為它是極限(開始);作為生物學上的人，則是定距尺度的。
❸ 如何使用SPSS進行數據分析
說集體點，剛用Spss處理完一個調查問卷的項目，我相信肯定能幫到你！
1、如果你的數據是excel文件，直接導入到spss中（文件-數據-》選擇你的數據文件）
2、其他格式的也可以導入，如果沒有數據，你自己在spss裡面輸入，和excel沒什麼不同
3、因子分析，檢驗數據的效度，提取因子
4、信度分析
5、回歸分析，計算出路徑系數，這也就是最後需要的結果。
希望能幫到到您！
❹ spss數據分析，描述統計頻率
可以考慮填補
❺ 好！ 本人從事的是證券行業，想尋求一種軟體，屬於數據統計分析類的軟體，相似的有SPSS SAS 這一類。
裝個SAS太大啦
建議用stata、eviews或則spss就可以啦
網路上很有教程，相信以你的天賦很容易學會的
不會的再找我
❻ 如何用spss進行數據分析
錄入完數據後，你可以先進行基礎的數據統計--描述性統計。然後根據你的數據結果再看是否需要相關回歸或者其他分析。spss裡面的描述統計主要在analyze——descriptive裡面，其中有描述統計、頻數統計、交叉分析。 描述性統計分析是統計分析的第一步，先選擇analyze，你就能看到descriptive，然後滑鼠再選Descriptive 菜單中，最常用的是列在最前面的四個過程：Frequencies過程的特色是產生頻數表；Descriptives過程則進行一般性的統計描述；Explore過程用於對數據概況不清時的探索性分析；Crosstabs過程則完成計數資料和等級資料的統計描述和一般的統計檢驗。 先選擇analyze，---再選descriptive 打開任意的分析窗口後，你把想分析的數據選入，可以一起按滑鼠左鍵選中按中間按鈕加入，然後選擇單擊後彈出Statistics對話框，用於定義需要計算的其他描述統計量。你可以分析均數(Mean)、中位數(Median)、眾數(Mode)、總和(Sum)等等。 然後還可以點Charts對話框，選擇直方圖、餅圖等來繪圖。都確定好後，選擇單擊Continue鈕 ，然後選擇OK。就可以了。直接就會有輸出結果。 你可以先看看描述性統計的結果，有沒有什麼缺失值或者不符合實際的數據出現。要是有，你需要糾正數據，再用描述統計進行分析。 我覺得說的挺詳細的了。呵呵~~~~
❼ spss因子分析在證券市場個股分析中的應用實例
spss因子分析用於證券市場個股分析中，因為因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。它的基本思想是將觀測變數進行分類，將相關性較高，即聯系比較緊密的分在同一類中，而不同類變數之間的相關性則較低，那麼每一類變數實際上就代表了一個基本結構，即公共因子。對於所研究的問題就是試圖用最少個數的不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。
康美葯業投資分析
一、上市公司基本面情況：
600518康美葯業,最新財務主要指標（08-09-30）每股收益(元)0.2390，每股凈資產(元)3.5470，凈資產收益率(％) 6.74，總股本(億股)7.6440 ，實際流通A股(億股)7.6440，每股資本公積1.843，主營收入(萬元)130369.89，同比增 40.04% ，每股未分利潤0.606 ，凈利潤(萬元)18264.62，同比增 83.04%；
二、該股票的投資亮點：
1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韋林片等多個再注冊產品的研究開發和上報工作，部分仿製葯品取得了《葯物臨床試驗批件》；同時公司積極開發中葯系列產品，完成了"代用茶"、"植物飲料"的備案號注冊以及西洋參膠囊/飲料科技開發立項工作；"紅景天"、"毒熱平"兩個中葯新葯品種已基本完成臨床前研究工作。
2.2008年，隨著國家衛生事業改革進一步深化，新農合、城鎮職工基本醫療保險、城鎮非從業居民基本醫療保險的進一步推廣，整個醫葯市場容量將增大。人們在醫療尤其是在葯品上的消費量和消費金額將迅速上升，這將對醫葯行業快速發展帶來有利的影響。
3. 2007年公司中葯飲片二期擴產項目順利建成並試產運營，該項目是公司在傳統中醫葯領域推廣應用新技術，實現中葯飲片規模化、標准化和產業化生產的一個重大成果。項目的投產緩解了產能緊張壓力，保障了市場供給，進一步穩固了公司在國內中葯飲片生產龍頭企業的地位。
4.公司通過增資擴股募集資金投資中葯物流配送中心項目，該項目是發揮公司中葯產業的生產經營優勢，整合當地中葯材專業市場資源，為延伸公司產業鏈條而實施的一個重點項目。
三、專業投資機構意見：
公司主營業務中葯飲片繼續拉動公司業績高速增長，2008 年三季度凈利潤增長83%，公司將全面布局全國性中葯飲片產業鏈，行業整頓期利用並購穩健擴張，公司正在創建中葯飲片行業的高質量標准體系，將發展為現代國內中葯飲片龍頭，預計公司未來三年復合增長率為40%，2008-2010 年EPS 為0.35，0.48，和0.80給予"增持"的投資評級。
四、綜合分析判斷結論：
從以上的信息可見康美葯業作為國家中葯制葯的龍頭企業，其股票是具有投資價值的，所以該股票後市看好，完全是可以長期投資的。
❽ 求spass數據分析
SPSS Trends-用強有力的時間序列分析工具做更好的預測
SPSS Trends可以完成多種任務，包括：
生產管理：監控質量標准
數據處理：管理預測系統的效能
預算管理：執行銷售預測
公共政策研究：探討民意
預測，能為組織計劃提供可靠的科學依據。利用SPSS Trends提供的一些新功能，無論您是入門新手還是專家老手都能利用時間序列數據在瞬間建立可靠的預測模型。SPSS Trends是與SPSS完全整合地附加模塊，這樣您不僅可以隨意支配全部SPSS的功能，您也可受益於專為支持預測設計的新特性。
因為這些工具能幫助您提出並管理計劃，就獲利面而言，有著相當之影響。正確的預測可幫助組織獲得較佳的預期收益。並有效控制人員配置、庫存及相關成本；並更精確地管理商務過程－所有這些改進都為組織的健康發展奠定基石。然而，運用時間序列數據建立預測模型並非易事。
SPSS Trends克服了所有傳統方法的缺點，為您提供高級建模技術。與電子表格程序不圖，SPSS Trends使您能夠在建立預測模型時使用高級統計方法，而無需具備專業的統計知識。
籍由SPSS Trends,入門新手能夠建立綜合考慮多變數的成熟准確的預測模型，經驗老手可以利用它來驗證自己的模型。SPSS Trends能夠簡單快捷地建立預測模型，這讓您更快獲得您所需要的信息。
高效地生成和更新模型
無需一次次地重復設定參數、重新估計模型等費力工作，利用SPSS Trends您可以提高整個建立預測模型過程的速度。您將節省數個小時、甚至是數天的寶貴時間，同時不失您所建立的預測模型的質量及可靠性。
利用SPSS Trends，您可以：
·建立可靠的預測，不論數據的大小或變數的多寡
·籍由自動選取適合模型及參數降低預測誤差
·使您組織內多數人能夠建立預測模型
·更有效率的更新及管理預測模型，讓您有更多時間比較和探索與其它模型的差異
·產生專家級的經驗預測值、預測模型類型、模型參數值及其它相關輸出
·提供可理解的有意義的信息給組織決策者，以利於企業進行正確預測
在創建預測模型時，您具有極大的靈活性。例如，利用SPSS for Windows您可以輕易地把交易數據轉換成時間序列數據，把現存的時間序列數據轉換到最適合您組織計劃需要的時間區間。
您可以為不同層級的地理區域或功能區，甚至每個產品線或產品，同時建立單獨的預測模型，而不論基於哪個層次的預測。
歸因於新增的Expert Modeler, SPSS Trends可幫助您：
·自動確定參數配適最佳的ARIMA或Exponential Smoothing時間序列模型
·讓您一次能夠擬合數百條時間序列模型，無需一次次地重復相同的操作（每次只能為一個時間序列數據建立預測模型）
您還可以：
·輸出模型到XML文件，當數據發生變動，無需重新設定參數或重新估計模型，您就可以實現新的預測
·模型以腳本形式寫入到文件，以便自動更新
指導預測的初學者
如果您對建立時間序列模型不熟悉，或只是偶然應用時間序列模型，那麼您將從SPSS Trends自動選擇最適合的預測模型以及建模過程中為您提供指導的能力中受益匪淺。
利用SPSS Trends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何選擇指數平滑的參數或ARIMA的階數，或如何獲得穩定的時間序列
·自動探查數據中的季節性、干擾事件、缺失值，並選擇最恰當的模型
·探查離群值，防止它們對參數估計的影響
·圖形展示數據、顯示置信區間和模型擬合優度
模型建立和驗證後，您可以把模型整合到微軟Office應用程序中來實現結果共享。或者，利用SPSS的輸出管理系統（OMS）www.infinityqs.cn，以HTML或者XML的形式把輸出發布到企業的區域網上來實現共享。您也能夠以SPSS數據文件的形式保存模型，這使得您可以繼續探察所建立模型的一些特徵，比如模型擬合優度。
為預測專家提供控制
如果您是經驗豐富預測專家，您將同樣受益於SPSS Trends、。因為您能夠更有效地創建時間序列，同時控制分析過程的主要方面。
例如，利用SPSS Trends的Expert Modeler您可以只在ARIMA模型或者只在Exponential Smoothing模型中尋找最佳預測模型。您也可以不利用Expert Modeler 而自行設定模型的每一個參數。同時，您也可以把Expert Modeler的結果作為初始的模型選擇，或者用來檢驗自己建立的模型。
您也可以限制模型輸出，如只輸出擬合最差的模型－需要進一步檢驗的模型。這使您能夠更快更有效地發現數據或模型中的問題
零售行業預測
Greg是一主要零售廠商的庫存經理，他要負責5000多種產品，並利用SPSS Trends預測未來三個月每個產品的庫存。SPSS Trends能夠自動地為數千個變數建立預測模型，使得初始預測模型的建立僅僅需要幾個小時，而不是幾天。此外，還可以高效率地實現模型的更新。
由於公司的資料庫每個月都以實際的銷售數據更新，所以Greg把預測作為每月運行一次的批處理工作。通過這樣做，他把新的數據整合並把預測期向前擴展一個月。
這樣不需要重新估計模型就可以實現預測，極大地提高了處理效率。為了檢驗模型的能力，Greg利用批處理工作運行SPSS命令語法，來識別包含與由原始模型根據歷史銷售數據確定地置信區間相偏離的時間點的序列。對於這些序列 ，他運行另外一個批處理工作，來建立新的模型，以更好的擬合這些數據。
利用SPSS Trends，Greg實現了高效率高精度的預測，極大地提高了公司有效計劃的能力。
系統需要
SPSS Base
其他系統需求根據平台的不同而異
❾ spss裡面的數據分析
這是用STATA軟體做的一個簡單線性回歸。其中因變數是y2，自變數是x2.樣本量252.
回歸系數為0.2763，95%可信區間為0.1933-0.3593。經t檢驗，回歸系數有統計學意義（P=0.000）。左上角為方差分析檢驗結果，結果等價於t檢驗，F = t^2，也說明了模型有統計學意義。R-squared為決定系數，模型的評價指標之一。