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  • 今天给大家介绍一个心理论文必备... 现在越来越多的学校已经在本科阶段给心理学生安排了专门的SPSS课程,跨考或是没有开设SPSS课程的同学们(主要针对学硕)若是想在复试或者获得足够的竞争力或者为了研究生阶...

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    今天给大家介绍一个心理学论文必备的工具:SPSS。当然不仅是心理学,诸如金融、营销、会计等等,若是要处理数据,统统离不开它。虽然R, Python甚至excel都可以进行数据分析,但在心理学领域,SPSS目前仍然是老大。

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    现在越来越多的学校已经在本科阶段给心理学的学生安排了专门的SPSS课程,跨考或是没有开设SPSS课程的同学们(主要针对学硕)若是想在复试或者获得足够的竞争力或者为了研究生阶段轻松一点,SPSS是我们不二的选择。为什么这么说呢?研究生阶段主要的任务(主要是针对学硕)其实就是写论文,发论文,导师需要的不是一个初试成绩足够高的学生(初试是筛选专业知识能力),而是一个能干好活的学生(其实很多研究生把自己的导师叫“老板”)。

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    那么,SPSS到底是什么?它能干什么?

    我们做一个研究的流程是:①发现问题;②提出假设;③通过实验检验假设;④得出结论。SPSS可以协助我们完成③的后半部分,也就是实验后的统计分析。

    比如说我们想做一个关于社会支持是否可以预测心理健康的研究。明确变量,确定要使用测量社会支持的量表和测量心理健康的量表。之后辛辛苦苦发了许多问卷,得到了一大堆数据。这个时候该处理数据了,已经2020年了,用手算也太非费力了。虽然excel也可以进行均值和标准差的计算,但是之后更复杂的统计分析怎么办呢?真想要一个傻瓜软件~懒是推动科技进步的动力,这样的困惑早就有大佬解决了。SPSS,满足你的傻瓜操作要求!SPSS是一个统计分析软件,它最初的名字叫“社会科学统计软件包”(现在明白心理学和SPSS的渊源了吧),后来扩展了自己的业务,使自己变得更强。你可以用它直接录入你收集的数据(或者问卷星里面也可以导出SPSS格式的数据)、然后使用里面的功能处理你的数据得到想要的统计结果。使用SPSS的基础是掌握心理统计学原理(当然它也可以促进我们对心理统计学的理解)。这个神奇的软件不仅可以进行描述统计、计算信度、t检验、方差分析、回归分析、非参数检验和探索性因素分析,而且可以绘图。好了,那废话不多说,我们来看看这个工具的界面。

    一、界面介绍:

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    SPSS的数据视图,我们需要把数据放在这里。

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    SPSS的变量视图,在这个界面来编辑变量(名称或者数据类型之类的)

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    SPSS的输出界面,分析的结果会呈现在这里。

    接下来我将按照下图来陆续更新SPSS里面的一些常规分析操作的文章(简单直接,按图索骥即可),拭目以待吧!

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    补充:各路大神为SPSS开发了很多插件或者简单的语法来方便计算,比如说大名鼎鼎的process,它是专门做组间变量的中介、调节模型的,还有MEMORE,是专门做组内变量的中介和调节的,还有语法CI-d-SPSS,可以计算t检验的d......学无止境啊~

    ~~~~~~~~~~~~~~

    陆续更新中~

    心理学必备神器:SPSS之介绍 - 周佳学姐的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/137505611

    心理学必备神器:SPSS之回归分析 - 周佳学姐的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/137507985

    心理学必备神器:SPSS之T检验 - 周佳学姐的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/137794846

    心理学必备神器:SPSS之方差检验(上) - 周佳学姐的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/140903252

    心理学必备神器:SPSS之方差检验(下) - 周佳学姐的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/143751588

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  • 其实以我这么多年的经验看,社会科学的学生还是SPSS和Clementine组合的好。 SPSS非常基本,这里就不罗嗦了,很简单,上手很快,视频也很多,这里重点介绍下Clementine SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据...

    很多人在群里问到底学什么数据分析软件,纠结呀纠结,郁闷啊郁闷,我i此前也写了一篇文章《做好数据分析的关键是打好组合拳》也介绍了。其实以我这么多年的经验看,社会科学的学生还是SPSS和Clementine组合的好。

    SPSS非常基本,这里就不罗嗦了,很简单,上手很快,视频也很多,这里重点介绍下Clementine

    SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。

    客户端基本界面

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    项目区

    顾名思义,是对项目的管理,提供了两种视图。其中CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining,数据挖掘跨行业标准流程)是由SPSS、DaimlerChrysler(戴姆勒克莱斯勒,汽车公司)、NCR(就是那个拥有Teradata的公司)共同提出的。Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。

    工具栏

    工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具,工具可以加入到数据流设计区中,跟SSIS中的数据流非常相似。Clementine中有6类工具。

    源工具(Sources)

    相当SSIS数据流中的源组件啦,clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS数据、用户输入等。

    记录操作(Record Ops)和字段操作(Field Ops)

    图形(Graphs)

    用于数据可视化分析。

    输出(Output)

    Clementine的输出不仅仅是ETL过程中的load过程,它的输出包括了对数据的统计分析报告输出。

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    ※在ver 11,Output中的ETL数据目的工具被分到了Export的工具栏中。

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    模型(Model)-石头的最爱,谁叫咋是学社会科学知识的呢

    Clementine中包括了丰富的数据挖掘模型。

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    数据流设计区

    这个没什么好说的,看图就知道了,有向的箭头指明了数据的流向。Clementine项目中可以有多个数据流设计区,就像在PhotoShop中可以同时开启多个设计图一样。

    比如说,我这里有两个数据流:Stream1和Stream2。通过在管理区的Streams栏中点击切换不同的数量流。

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    管理区

    管理区包括Streams、Outputs、Models三栏。Streams上面已经说过了,是管理数据流的。

    Outputs

    不要跟工具栏中的输出搞混,这里的Outputs是图形、输出这类工具产生的分析结果。例如,下面的数据源连接到矩阵、数据审查、直方图工具,在执行数据流后,这个工具产生了三个输出。在管理区的Outputs栏中双击这些输出,可看到输出的图形或报表。

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    Models

    经过训练的模型会出现在这一栏中,这就像是真表(Truth Table)的概念那样,训练过的模型可以加入的数据流中用于预测和打分。另外,模型还可以导出为支持PMML协议的XML文件,但是PMML没有给定所有模型的规范,很多厂商都在PMML的基础上对模型内容进行了扩展,Clementine除了可以导出扩展的SPSS SmartScore,还可以导出标准的PMML 3.1。

     


    为了说明Clementine的易用,请看例子

    使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子,通过建立分类树和神经网络模型,决策树用来预测哪些人会响应促销,神经网络用来预测年收入。更详细点击阅读

    转载于:https://www.cnblogs.com/kissjx/archive/2012/07/16/2593956.html

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  • 因子分析在成绩综合...学生成绩能反映学生掌握知识和各种能力的程度,综合得分是评价一个学生学习好坏、评定奖金和评先评优等工作中最重要的一个指标,也是择优推荐就业很主要的参考因素。因此,合理的、公平的...

    因子分析在成绩综合评价中的应用

    成绩可以是多方面的,包括在校大学生的考试成绩、高考生的入学成绩、公务员考试的笔试(面试)成绩、公司员工或政府官员的测评考核成绩等,本节以学生的考试成绩为例,利用因子分析进行对考核对象的综合评价。

    学生成绩能反映学生掌握知识和各种能力的程度,综合得分是评价一个学生学习好坏、评定奖学金和评先评优等工作中最重要的一个指标,也是择优推荐就业很主要的参考因素。因此,合理的、公平的、科学的对学生成绩做出综合评价显得格外重要。

    因子分析概念

    因子分析是多元统计的重要分析方法之一,其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组,使得同组内的变量之间相关性较高,不同组的变量之间相关性较低,每组变量代表了一个基本结构,因子分析中将之称为公共因子。因子分析在教育学、社会经济学、心理学等领域都有广泛的应用价值。

    数据来源

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    SPSS操作

    依次单击菜单“分析—降维—因子”执行因子分析过程,选取变量。

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    点击“描述”按钮,依次选系数、显著性水平、KMO 和巴特利特球形度检验,点击继续,返回主菜单。

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    单击“提取”按钮,勾选“碎石图”,其他选项默认,选择主成份法进行因子提取。单击“继续”按钮返回主面板。

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    单击旋转按钮,单击选中最大方差法单选框,表示采用方差最大旋转法进行因子旋转。单击继续按钮返回主面板。

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    单击得分按钮,勾选底部的显示因子得分系数矩阵复选框。单击继续按钮返回主面板。

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    设置完毕后,点击确定,生成结果。

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    结果分析

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    KMO检验和Bartlett球形检验。如图22-11所示,KMO检验研究变量间的偏相关性,计算偏相关时控制了其他因素的影响,所以比简单相关系数要小,一般KMO统计量大于0.9时效果最佳,0.7以上可以接受,0.5以下不宜作因子分析,本例KMO取值0.857进一步印证了作因子分析的必要性。

    Bartlett球形检验统计量的Sig值小于0.01,由此否定相关矩阵为单位阵的零假设,即认为各变量之间存在显著的相关性,这与从相关矩阵得出的结论致。

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    公因子提取的方差。给出了公因子对初始变量方差的提取情况,也就是常说的变量共同度。其中的“提取”栏就是变量共同度的取值,代表了所有公因子能够解释的每个变量方差的比例,本例的方差提取多数都在70%左右,可见公因子对变量方差的解释效果可以接受。

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    方差解释表。方差解释表给出了每个因子所解释的总方差比例,以及所解释方差的累计和。观察初始特征值的“累积%”一列,前8各公因子的特征值都大于1,且解释的累计方差达到了68.558%,也就是说总体近70%的信息可以由这8个公共因子来解释,本例就取这前8个公因子进行分析。

    最后一栏“旋转平方和载入”表示经过因子旋转后得到的新公因子的方差贡献值、方差贡献率和累计方差贡献率,可以看到和未经旋转相比,每个因子的方差贡献值有变化,但累计方差贡献率不变。

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    方差解释表,是关于初始特征值(也就是方差贡献)的碎石图,从图中看第1个公因子的方差解释贡献最大,随后因子的方差贡献趋缓。

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    旋转前后的因子载荷矩阵,给出了旋转前后的因子载荷矩阵,其中“成分矩阵”表是初始的未经旋转的载荷矩阵,“旋转成分矩阵”是经过旋转后的载荷矩阵。一般情况下,经过因子旋转后变量在因子上的载荷分布更加分散,因而比未旋转时容易解释。

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    因子得分的系数矩阵。输出的是因子得分系数矩阵。对于每个因子,把系数和对应的课程名称相乘后再求和,可以得到最终的因子得分公式,利用它就能够对所有案例进行因子评分了。

    例如,因子1的得分公式为:FAC1_1=-0.152*无机一0.065*哲学+0.232*思品一0.054*高数I+...+0.121*微生物+0.069*天然药化-0.040*专业英语-0.154*药理学。

    综合评分

    如果要关心的是学生的综合能力,可对8个公因子的得分进行加权求和,权数就取其方差贡献值或方差贡献率,参看图22-13中“旋转平方和载入”一栏里的“合计”(方差值)、“方差的%”(方差贡献率)。本例采用方差贡献率作为加权变量,8个旋转后公因子的方差贡献率依次为:13.3%、12.18%、9.71%、9.3%、8.78%、6.74%、4.77%、3.79%。

    由此可得学生的综合得分计算公式如下:

    ZF=13.30%*FAC1_1+12.18%*FAC2_1+9.71%*FAC3_1+9.30%*FAC4_1+8.78%*FAC5_1+6.74%*FA C6_1+4.77%*FAC7_1+3.79%*FAC8_1,其中FACn_1表示第n个因子的得分。

    通过前面的分析,利用因子得分系数和方差贡献率已经得到了能够进行综合评分的公式,由此可以对学生成绩进行更为科学的判断和排序。

    展开全文
  • spss成绩练习数据

    2018-08-15 12:00:55
    学习spss的练习资料,学生姓名成绩学号等内容供学习者练习使用
  • SPSS 工具

    2020-09-27 16:58:02
    由于这个软件是需要付费滴,我一个穷学生真是用不起啊;但是中国人都比较“厉害”什么软件都有pj的,所以…… 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、SPSS 统计产品与服务解决方案(Statistical ...

    目录

    前言

    一、SPSS

    二、地址

    0.版本

    1.天翼云盘

    2.百度云盘

    完结

    大家安装的时候除了更改安装目录,其他一直点下一步就行了,当然安装协议什么的还是要改点下同意哈亲~。


    前言

    最近在学习数据分析,需要用到spss statistics软件学习。由于这个软件是需要付费滴,我一个穷学生真是用不起啊;但是中国人都比较“厉害”什么软件都有pj的,所以……


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、SPSS

    统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions,SPSS)是世界著名的统计分析软件之一。经近40年的发展,在全球已拥有大量的用户。目前,SPSS使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据的方法,可方便地用于特定的科研统计.

    1968年,3位美国斯坦福大学的学生开发了最早的SPSS系统,并基于这一系 统于1975年在芝加哥合伙成立了SPSS公司.

    2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司,更名为IBM SPSS Statistics.
    SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等

    官网:https://www.ibm.com/cn-zh/analytics/spss-statistics-software

    二、地址

    0.版本

    spss statistical26 pj版

    1.天翼云盘

    https://cloud.189.cn/t/z6nY7vNbiaQv (访问码:0zrs)

    2.百度云盘

    https://pan.baidu.com/s/1ehU-r9n0J-2SfTL-Y3vTuw (访问码:tvcg)


    完结

    大家安装的时候除了更改安装目录,其他一直点下一步就行了,当然安装协议什么的还是要改点下同意哈亲~。

    这个大家不用管,直接忽略就可以了吓人的。到此就安装好了。

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    万次阅读 多人点赞 2018-10-15 22:37:33
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  • SPSS学习笔记 -- 一维组间方差分析

    千次阅读 2020-02-09 19:59:26
    注:参考书籍《SPSS其实很简单》 ANOVA:analysis of variance, 方差分析。 在一维组间方差分析中,自变量是组间因素,每个参与者都仅得到因素的一个水平(也就是说,每个人都在一个单独的组内) 问题背景: ...
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空空如也

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