p.s.自用，算是B站视频《一小时学会spss》的学习笔记
p.ss.数据都是瞎编的^^
p.sss.SPSS版本为IBM SPSS Statistics 22
目录
描述统计
编辑
相关
相关
偏相关
回归
T检验（两组数据）
单样本T检验
独立样本T检验
相关样本T检验
方差分析（三组数据及以上）
一个自变量两个以上水平
两个自变量一个因变量的被试内设计
两个自变量一个因变量的被试间设计
两个自变量的混合实验设计
卡方检验
独立性检验
描述统计
描述一组数据的集中和离散情况
1.数据导入
2.使用：分析-描述统计-描述
3.结果呈现
相关
相关
1.数据导入
2.使用：分析-相关-双变量
3.结果呈现
偏相关
1.数据导入
2.使用：分析-相关-偏相关
3.结果呈现
回归
Y=第一行+第二行X （前提是相关性显著）（Y因变量 X自变量）
1.数据导入
2.使用：分析-回归-线性
3.结果呈现
Y = 99.576 + 1.173X （系数-B-(常量)&weight）
T检验（两组数据）
两组数据的检验
单样本T检验
一组数据和某个值的比较
1.数据导入
2.使用：分析-比较平均值-单样本T检验
3.结果呈现
独立样本T检验
举例：男女分别的数据，因此要定义1和2
1.数据导入：★定义
2.使用：分析-比较平均值-独立样本T检验
3.结果呈现
相关样本T检验
一批人前后做的，即一组被试的前后侧
1.数据导入
2.使用：分析-比较平均值-配对样本检验
3.结果呈现
方差分析（三组数据及以上）
三组数据及以上的检验
p.s.一定要看方差是否齐性（显著性sig>0.05）
0.区分
0.1）被试内设计：炒了两个菜，甲乙都尝了
0.2）被试间设计：炒了两个菜，甲尝了一个，乙尝了一个
一个自变量两个以上水平
p.s.两个水平用T检验(独立/相关)
▼以下以被试内为例：
1.数据导入
Eg.灯光亮度：强/中/弱 -> 影响工作效率
2.使用：分析-一般线性模型-重复测量
3.结果呈现
▼以下以被试间为例：
1.数据导入
Eg.灯光亮度：强/中/弱 -> 影响工作效率
2.使用：分析-比较平均值-单因素ANOVA
2.1）组内比较
2.2）两两比较
3.结果呈现
3.1）组内比较
3.2）两两比较
两个自变量一个因变量的被试内设计
p.s.几种水平结合就是几列变量（每列变量都是数据且是a1b1 a1b2……）
1.数据导入
Eg. 工厂：大/小 × 灯光亮度：强/中/弱 -> 影响工作效率
2.使用：分析-一般线性模型-重复测量
若要两两比较，进行以下操作：
p.s.水平轴尽量选取自变量少的因子
3.实验结果
……（后略）
两个自变量一个因变量的被试间设计
输入三列变量（两列变量需要定义，一列变量为数据）
1.数据导入
Eg. 工厂：大/小 × 灯光亮度：强/中/弱 -> 影响工作效率
点击
2.使用：分析-一般线性模型-单变量
3.实验结果
两个自变量的混合实验设计
变量输入时是以上两种方法的结合，即被试内+被试间
1.数据导入
Eg. 工厂：大/小(被试间) × 灯光亮度：强/中/弱(被试内) -> 影响工作效率
2.使用：分析-一般线性模型-重复度量
3.实验结果
......（后略）
卡方检验
拟合度（适合性）检验：又称1*C表的卡方检验，把一个变量分成若干类别（如性别分为男和女）。判断几个变量是否符合一定的比例，比如男女分别是10和20人，我们需要检验他是否符合1比3的比例；如果只是简单的看几个数据之间是否有显著差异，则只需要把数据变量输入检验变量列表中即可。
1.数据导入
2.使用：数据-加权个案
→
分析-非参数检验-旧对话框-卡方
检验人数是否符合1:3的比例：
3.结果呈现
独立性检验
1.数据导入
2.使用：数据-加权
分析-描述统计-交叉表格
3.结果呈现
