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大家都知道数据分析的基本流程为明确分析的目的和内容——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写,今天这里所要说的是如何利用SPSS进行数据分析,也就是整个数据分析流程的中间部分(是指从将数据导入SPSS工具到利用SPSS工具产生分析结果,对结果进行整理,形成图表并解读分析的过程)。
利用SPSS等工具进行统计分析时,需要经过数据准备、数据转换、数据分析和数据展现这样四个阶段,下面中国统计网将对这几个阶段一一讲述:
(一) 数据准备
FAQ:这里为什么用数据准备而不用数据采集?
数据采集是一个非常繁杂漫长的过程,数据采集来源、采集频率、采集人员安排等等这些足够写一篇文章,同时这里所要谈的这个过程是从数据开始说起的,至于这些数据如何而来,这里不作讨论。
数据准备过程主要包括两部分内容:SPSS数据文件的建立和变量编辑。在SPSS数据文件建立之前,我们需要分析的数据可能以各种各样的形态存在,可能需要手动录入(小批量的数据,但通常数据的录入不在SPSS中直接进行),也可能是以其他格式形态存在,例如:.xls/.xlsx/.xlsm格式,.txt文本格式或.CSV格式,SPSS支持多种数据格式文件的导入。
除此之外,SPSS还可以直接从数据库中导入数据,利用数据库导入方式导入数据。这里需要注意的是,SPSS每执行一条指令,都会重新读取所需的数据,如果你所取的数据是利用SQL语句从远程数据库中调用的数据文件,那么将会非常耗时,此时的小技巧是利用好Cache data功能,建立活动的数据缓存区,那样SPSS的运算速度会提升很多。
SPSS数据文件成功建立后,接下来的准备工作则是对变量属性进行适当的调整和完善。例如你从公司的网站后台提取销售数据,后台数据库为了记录方便通常是将各种渠道销售数据用数字代码表示,而将这些数据成功的建成SPSS数据文件后,此时你需要对渠道代码进行编码说明,对缺失值进行标记等等。
(二) 数据清洗
此过程主要为下一步数据分析做进一步的准备,最终将数据清洗为满足分析需求的具体数据集。期间主要内容包括:
1)数据集的预先分析:对数据进行必要的分析,如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差描述等,以掌