sass軟件介紹學(xué)習(xí)心得

1、竭誠為您提供優(yōu)質(zhì)文檔 /雙擊可除第 1 頁共 26 頁sass軟件介紹學(xué)習(xí)心得篇一：spssspss 軟件學(xué)習(xí)心得誤差理論數(shù)據(jù)處理分析常見的統(tǒng)計軟件有 sAs,spss,mlnlTAb,exceLsAs,spss,mlnlTAb,exceL等。這些統(tǒng)計軟件的功能大同小異，各有所側(cè)重。其中的 sAssAs 和 spssspss是目前在大型企業(yè)，各類院校及科研機構(gòu)中較為流行的兩種 統(tǒng)計軟件。特別是 spssspss，其界面友好，功能強大，易學(xué)，易 用，包含了幾乎全部尖端的統(tǒng)計方法，具備完善的數(shù)據(jù)定義，操作管理和開放的數(shù)據(jù)接口以及靈活美觀的統(tǒng)計圖表制作。作為專業(yè)的統(tǒng)計軟件，spssspss 感覺比

2、exceLexceL 更豐富，也更準(zhǔn)確。從表 1 1 中分析，抗拉強度的極小值為67.8967.89，極大值為80.3680.36，均值標(biāo)準(zhǔn)誤差為 0.869480.86948，標(biāo)準(zhǔn)差為 3,477933,47793，方差 為12.09612.096。屈服強度的極小值為 47.1447.14，極大值為 8.2278.227。表 2 2從表 2 2 中分析，回歸平方和為 176.469176.469，自由度為 1 1，均值方差,176.469,176.469，顯著性為竭誠為您提供優(yōu)質(zhì)文檔 /雙擊可除第 1 頁共 26 頁497.056497.056，殘差平方和為 4.9704.970，自由度為

3、1414,均值方第3頁共 26 頁差為 0.3550.355表 3 3從表 3 3 從分析，常數(shù)量 b b 為 12.51412.514 ,非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的標(biāo) 準(zhǔn)誤差為 2.7192.719 , T T值為 4.6024.602。標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)使用版為 0.9860.986 , T T 值為 22.22.自變量的 b b 值為 1.1961.196 ,非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差 為 0.0540.054，295295。表 4 4圖 1 1從散點圖可以看出，抗拉強度丫與屈服強度 x x 大致呈線性關(guān)系。人們假設(shè)丫與 x x 之間的內(nèi)在關(guān)系是一條直線，這些 點與直線的偏離是實驗過程中其他一些隨機因素的影響而

4、引起的。心得體會在學(xué)習(xí) SPSSSPSS 中必須學(xué)會的是“數(shù)據(jù)組織方式和數(shù)據(jù)測 度”這個對于那些學(xué)習(xí)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(xué)者很重要。在實際使 用 SPSSSPSS 時，就得按部就班地按照先定義變量，測調(diào)度，在 錄入（導(dǎo)入數(shù)據(jù)），再分析。分析并不是整個流程。在大二快結(jié)束的學(xué)習(xí)過程中參加了SPSSSPSS 的課程學(xué)習(xí)，盡管我只是大略地學(xué)習(xí)，泛泛地接觸這門課程，但是對這門 課的興趣很濃。參與這次實踐的經(jīng)歷深刻改變了我對這門課 的認(rèn)識。我越發(fā)感到我需要這門課程，我必須掌握這門統(tǒng)計 技術(shù)，分析方法。這就是社會的需求，學(xué)校的標(biāo)準(zhǔn)，也是個 人發(fā)展得需要。雖然只有幾

5、周的學(xué)習(xí)時間，但我已經(jīng)對該課程有了更多 的了解，十分感謝黃璟老師講解的這門課，提供了這個平臺。第4頁共 26 頁理論加實踐，為不同基礎(chǔ)的學(xué)生提供了好的學(xué)習(xí)環(huán)境。我認(rèn) 為開設(shè)很有必要，應(yīng)當(dāng)成為重點。現(xiàn)實生活中的數(shù)據(jù)多不勝數(shù)，但要得到有用的數(shù)據(jù)并不 容易，這就要應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的方法確定數(shù)據(jù)的屬性，再用清 理工具（清洗、集成、轉(zhuǎn)換、消減）進(jìn)行篩選轉(zhuǎn)化為有用的 信息，再用 spssspss 深入分析，得出規(guī)律。對數(shù)據(jù)的分析是以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的，統(tǒng)計學(xué)提供了一套 完整的科學(xué)方法論，統(tǒng)計軟件則是實現(xiàn)的手段，統(tǒng)計分析軟 件具有很多有點。它功能全面，系統(tǒng)地集成了多種成熟的統(tǒng) 計分析方法；有完善的數(shù)據(jù)定義、操作和管

6、理功能；方便地 生成各種統(tǒng)計圖形和統(tǒng)計表格；使用方式簡單，有完備的聯(lián) 機幫助功能；軟件開放性好，能方便地和其他軟件進(jìn)行數(shù)據(jù) 交換。我們接觸最多的統(tǒng)計軟件是exceLexceL 和 spssspss。在統(tǒng)計學(xué)中應(yīng)用 exceL,exceL,在數(shù)據(jù)分析中則主要是 spssspss，它具有很好的 人機界面和完善的輸出結(jié)果。這門課程中我們學(xué)了另外一種數(shù)據(jù)分析方法就是聚類 分析。它與“物以類聚，人以群分”是同樣的道理。多元統(tǒng) 計分析方法就是對樣品或指標(biāo)進(jìn)行量化分類的問題，它們討論的對象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性也就是 相似性來進(jìn)行合理的分類，沒有任何模式可供參考或依循， 即是在沒有先驗知識的

7、情況下進(jìn)行的。我們學(xué)習(xí)了Q Q 型聚類法、R R 型聚類法以及系統(tǒng)聚類法。Q Q 型聚類分析樣品間的聚 類，用距離來測度親疏程度。R R 型聚類分析變量間的聚類，用相似系數(shù)來測度親疏程度。第5頁共 26 頁篇二：spssspss 學(xué)習(xí)心得體會應(yīng)用統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)報告本科的時候有概率統(tǒng)計和數(shù)理分析的基礎(chǔ)，但是從來沒有接觸過應(yīng)用統(tǒng)計分析的東西，spssspss 也只是聽說過，從來沒有學(xué)過。一直以為這一塊兒會比較難，這學(xué)期最初學(xué)的時候，因為沒有認(rèn)真看老師給的英文教材，課下也沒有認(rèn)真搜集相關(guān)資料，所以學(xué)起來有些吃力，總感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學(xué)習(xí)報告，然后我從圖書館里借了些教材查了些

8、資料，發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結(jié)合軟件和 書上的例子，實戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)spssspss的功能相當(dāng)強大。最后總結(jié)出這篇報告，以鞏固所學(xué)。spssspss，全稱是 statisticalproductandservicesolutionsstatisticalproductandservicesolutions，即“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，是 ibmibm 公司推出的一系列用于統(tǒng)計學(xué)分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱，也是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。spssspss 具有統(tǒng)計分析功能強大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點，被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟管理、醫(yī)療

9、衛(wèi)生、自然科學(xué)等各個領(lǐng)域。具體到管理方面，spssspss也是一個進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的強第6頁共 26 頁大工具。這門課中也會用到 amosamos 軟件。關(guān)于 spssspss 的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易于安裝，我裝的是19.019.0 的，雖然 20.020.0 有一些改變和優(yōu)化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來很方面且容易上手。所以，我學(xué)習(xí)的重點是卡方檢驗和t t 檢驗、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應(yīng)用價值、計算方式、結(jié)果的解釋和表述。首先是t t 檢驗這一部分。由于參數(shù)檢驗的基礎(chǔ)不牢固，這部分也是最初開始接觸應(yīng)用統(tǒng)計

10、的東西，學(xué)起來很多東西拿不準(zhǔn)，比如說原假設(shè)默認(rèn)的是什么。結(jié)果出來后依然分不清楚是接受原假設(shè)還是拒絕原假設(shè)。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是 t t 檢驗。t t 檢驗應(yīng)用于當(dāng)樣本數(shù)較小時，且樣本取自正態(tài)總體同時做兩樣本均數(shù)比較時，還要求兩樣本的總體方差相等時，已知一個總體均數(shù)U U,可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)差，樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)總體。t t 檢驗分為單樣本 t t 檢驗、獨立樣本 t t 檢驗、配對樣本 t t 檢驗。其中，單樣本 t t 檢驗是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的t t 檢驗，用于推斷樣第7頁共 26 頁本所代表的未知總體均數(shù) 卩與已知的總體均數(shù) uouo 有無差別；獨立樣本

11、 t t 檢驗主要用于檢驗兩個樣本是否來自具有相同均值的總體，即比較兩個樣本的均值是否相同，要求兩個樣本是相互獨立的；配對樣本（: :sasssass 軟件介紹學(xué)習(xí)心得）t t 檢驗中，要正確理解“配對”的含義，主要用于檢驗兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異，跟獨立檢驗的區(qū)別就是樣本是否是配對樣本。這幾個方法用軟件操作起來都是相對簡單的，關(guān)鍵是分清楚什么時候用這個什么時候用那個。然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測值作為一個整體，按照變異的不同來源把觀測值總變異的平方和以及自由度分解為兩個或多個部分，獲得不同變異來源的均值與誤差均方，通過比較不同變異來源的均方與誤差均方，判斷各樣

12、本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)一些問題，就是用SPSSSPSS 來操作的時候分不清觀測變量和控制變量，如果反了的話會導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次，對 bonferronibonferroni 、tukeytukey、第8頁共 26 頁scheffescheffe 等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)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(jìn)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)bonferroni(lsd) 法；若需要進(jìn)行多個均數(shù)間的兩兩比較，且各組個

13、案數(shù)相等，適宜用tukeytukey法；其他情況宜用 scheffescheffe 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，posthocposthoc 鍵有 lsdlsd的選項：當(dāng)方差分析 f f 檢驗否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進(jìn)一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較來檢驗。lsdlsd 即是一種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗。相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。相關(guān)分析研究

14、現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)、距離相關(guān)幾個方法。雙變量相關(guān)分析是相第9頁共 26 頁關(guān)分析中最常使用的分析過程，主要用于分析兩個變量之間的線性相關(guān)分析，可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和條件，選用 pearsonpearson 積差相關(guān)、spearmanspearman 等級相關(guān)和 kendallkendall 的 tau-btau-b 等級相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)文件包括多個變量時，直接對兩個變量進(jìn)行相關(guān) 分析往往不能真實反映二者之間的關(guān)系，此時就需要用到偏 相關(guān)分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關(guān)分析是對觀測變量之間差異度或相似程度進(jìn)行的測

15、量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，是計算一對觀測量之間的廣義距離。這些相似性或距離測度可以用于其他分析過程，例如因子分析、聚類分析或多維定標(biāo)分析，有助于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。接著是回歸分析。相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。比如說，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān)，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如第10頁共 26 頁何，則需要通過回歸分析方法來確定。回歸分析的目的 在于

16、了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來 預(yù)測研究者感興趣的變量。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元 回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。應(yīng)用回歸分析 時應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對這些變量應(yīng)用 回歸預(yù)測法就會得出錯誤的結(jié)果。正確

17、應(yīng)用回歸分析預(yù)測時應(yīng)注意：用定性分析判斷現(xiàn)象 之間的依存關(guān)系；避免回歸預(yù)測的任意外推；應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料； 接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。最早由英第11頁共 26 頁國心理學(xué)家 c.e.c.e.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績好的學(xué)生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關(guān)系的假設(shè)。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本

18、的，但又無法直接測量到的隱性變量。從 顯性的變量中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分 析，另一類是驗證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項之間的關(guān)系，而讓數(shù)據(jù)“自己說話”。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關(guān)系是部分知道的，即哪個測度項對應(yīng)于哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用 spssspss 來操作，要用 amos,amos,用起來也很方便。最后一部分學(xué)習(xí)的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計技術(shù)。它的強勢在于對多變量間交互關(guān)系的定量研究。在近三十年內(nèi)，其大量應(yīng)用第12頁共 26 頁于社會科學(xué)及行為科學(xué)的領(lǐng)域里，并在近幾年

19、開始逐漸應(yīng)用于市場研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是對顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關(guān)系，并將這種關(guān)系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。這門課要學(xué)習(xí)完了，整個學(xué)習(xí)的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)的，我見證了自己從一無所知到困惑迷茫再到略懂再到會用的過程。甚至學(xué)完之后有些問題還沒有徹底搞清楚，自

20、己接下來還會不斷的探索的。spssspss 是個很神奇的工具，結(jié)合 amosamos和 excelexcel 更是如虎添翼，相信學(xué)習(xí)了 SPSSSPSS 在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實際學(xué)起第13頁共 26 頁來就好很多，因為當(dāng)我結(jié)合具體實例和軟件的時候，很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想給老師一個建議，這門課需要很強的統(tǒng)計和概率論的基礎(chǔ)，要不然就會很難聽懂或者聽得半懂。然后這門課的很多方法的相關(guān)資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)領(lǐng)域的，在管理中的應(yīng)用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時候結(jié)合在管理中的應(yīng)用來學(xué)習(xí)，但是資料有限，希望老師在這個方面多給學(xué)生一些引導(dǎo)。篇二：spssspss 心得體會學(xué)習(xí) spssspss 在教育統(tǒng)計中的應(yīng)用心得體會一、什么是 spssspss ?為什么要學(xué)習(xí) spssspss ?新學(xué)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 spssspss 這個 軟件，作為本科是計算機專業(yè)出身的我，當(dāng)時只知道 spsssp