利用spss实现高等教育数据分析

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利用SPSS实现高等教育数据分析

1. 整件事情的流程

以下是利用SPSS实现高等教育数据分析的步骤：

步骤	描述
1	导入数据
2	数据清洗
3	变量选择
4	数据分析
5	结果解读

2. 每一步需要做什么

2.1 导入数据

在SPSS中，导入数据可以通过以下代码完成：

GET DATA /TYPE=XLSX
  /FILE="路径/文件名.xlsx"
  /SHEET=name 'Sheet1'
  /CELLRANGE=full
  /READNAMES=on
  /DATATYPEMIN PERCENTAGE=95.0
  /VARIABLES=
  /FIELDINFO='学号' F3.0
  /FIELDINFO='姓名' A10
  /FIELDINFO='年龄' F2.0
  /FIELDINFO='性别' A1
  /FIELDINFO='专业' A20.

GET DATA：导入数据的命令。
/TYPE=XLSX：指定导入的数据类型为xlsx格式。
/FILE="路径/文件名.xlsx"：指定导入的文件路径和文件名。
/SHEET=name 'Sheet1'：指定导入的表格，一般为Sheet1。
/CELLRANGE=full：导入整个表格。
/READNAMES=on：导入数据时将表头作为变量名。
/DATATYPEMIN PERCENTAGE=95.0：自动判断变量类型的最小百分比。
/VARIABLES：指定要导入的变量列。
/FIELDINFO='变量名' 类型长度：指定每个变量的类型和长度。

2.2 数据清洗

数据清洗是为了处理数据中的缺失值、异常值等问题。以下是一些常用的数据清洗代码：

MISSING VALUES 学号(999) 姓名('NA') 年龄(-999) 性别(' ')
  /CROSSLIST INCLUDE='All'.

MISSING VALUES：缺失值处理命令。
学号(999)：将学号中的999识别为缺失值。
姓名('NA')：将姓名中的'NA'识别为缺失值。
年龄(-999)：将年龄中的-999识别为缺失值。
性别(' ')：将性别中的' '识别为空值。
/CROSSLIST INCLUDE='All'：将上述缺失值处理应用于所有变量。

2.3 变量选择

在进行数据分析之前，需要选择需要分析的变量。可以通过以下代码完成变量选择：

USE ALL.
SELECT IF (学年 = 2020).
SELECT IF (专业 = '计算机科学') OR (专业 = '数据科学') OR (专业 = '人工智能').

USE ALL：选择使用所有变量。
SELECT IF (学年 = 2020)：选择学年为2020的数据。
SELECT IF (专业 = '计算机科学') OR (专业 = '数据科学') OR (专业 = '人工智能')：选择专业为计算机科学、数据科学或人工智能的数据。

2.4 数据分析

数据分析是利用SPSS进行统计和建模的核心部分。以下是一些常用的数据分析代码：

FREQUENCIES VARIABLES=年龄.
DESCRIPTIVES VARIABLES=分数
  /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
CORRELATIONS
  /VARIABLES=分数 学时
  /PRINT=TWOTAIL NOSIG
  /MISSING=PAIRWISE.