spss心得體會 篇1
摘要：SPSS統計分析方法及應用課程的開設給我們打開了一扇全新知識的門窗，它通向的是一個嶄新的領域。這門課程的學習經歷可謂波瀾起伏，中間有苦有甜，但是不管過程多麼艱難，幸運的是，我們學到了很多，收穫了很多。通過老師的講解，我們對它的使用方法、結果分析和應用範圍都有了非常細緻的瞭解。關鍵詞：學習經歷 收穫 方法 應用範圍
距SPSS統計分析方法及應用課程結束已經過去好幾天了，偶爾還是會想起那段兵荒馬亂，洪荒滔天的日子。開學伊始，很多課程還必須靠課程表才知道星期幾在哪裏上課，但是SPSS則不同，一天四節課連着上的重大任務讓我們不得不去正視它、重視它。
初識SPSS統計分析方法及應用是在一個傍晚。彼時，地上餘熱尚未完全散盡，暮色即將席捲最後一抹晚霞。坐在機器嗡嗡運轉的機房裏，撫摸手中那一厚重書本的扉頁，心裏是一絲説不清道不明的複雜情緒，對未知的好奇摻雜着對已知的不確定。周圍同學都在討論，統計學都沒有學好，這門課程學起來會不會過於吃力，如此一想，幾分恐懼感又蹭蹭地上升。就這樣，懷着五味雜陳的心情開始了SPSS的第一堂課。
一天課下來，卻發現它學起來並沒有想象中那麼艱難，可能是剛接觸的基礎知識比較易懂，也可能是老師講解的很生動透徹。總之，我的興趣被調動起來了，甚至在心裏雀躍，期待第二天的SPSS課早點到來。但是漸漸的，學習開始有點力不從心了，課堂上會有片刻的走神，反應過來後便在書上匆忙翻找老師講解的內容自己慢慢的邊看邊理解，然而結果還是一知半解，於是悔不當初統計學的基礎打得不夠牢固。不過，不幸中的萬幸是老師非常的好，對我們這些上課不太認真的同學還是耐心的給予指導並且不厭其煩。課堂上師生之間互動的很好，充分調動了大家的積極性，要求我們自己動手去找答案、自己去操作而不是一味地跟着老師盲目地進行着機械運動，老師也非常反對以往那種“填鴨式”教育，積極鼓勵、督促我們去思考答案的由來，去解釋所以然與之所以然，同時老師生動的講解把枯燥的內容形象化，更方便我們的理解。當習慣了老師這種教學模式後，我們學習起來雖不能説得心應手，舉一反三，但也漸入佳境，步入正軌，沒有了當初的手足無措，沒有了那時的茫然若失，像初長成的少年一般，擁有的是歲月
洗禮後的純粹明媚與獲得真知的滿足感。
現在回想一下，學習其實還是一個循環往復的過程，講究的是一個方法和技巧，即使每個人都在抱怨SPSS難學，聽不到看不明白，但是班上還是有人學的很輕鬆，學的很紮實。好像那些在我們看來既枯燥又難以理解的術語和定義解釋在她們眼裏就是一副活動的畫面，她們沉浸於其中，遨遊在其中，享受在其中。彷彿那些知識早已紮根在她們充滿智慧的腦袋裏，而不同於我們，需要從書本的文字上去吸收，從老師那裏獲取知識的核心和真正內涵。這樣的對比讓我折服卻又嚮往，認真觀察了她們學習動態後，我發現像我們這種每天上課才翻書下課書本直接扔一邊的人即使在某一時期瞭解了這門課程，等到若干時間以後，當遺忘功能發揮作用時我們還是一無所知，怎樣把它們植根於腦袋，關鍵在於自己的努力和鑽研。課前好好預習，嘗試自己去理解那些不算深奧的文字，遇到不懂的標記一下，上課認真聽或者課後積極向老師請教，課堂的效果也是不容忽視的，老師講的都是書本濃縮的精華，一個不留神，可能就導致後面的全盤崩潰，然後興趣喪失，課後更是需要好好複習加強記憶力，SPSS需要的是多操作多熟悉，空閒時間多加自我練習才會做到熟能生巧。其實很多課程都是互通的，這些方法對其他課程而言也是非常實用的。還有最重要的一個資源庫，就是學校的圖書館，多看看有關書本觸類旁通更容易理解。
現在一本書已經學完了，不敢説對它的領會有多深，只能説從中的確學到了不少的東西，更準確的是學到一種技能和方法，即怎樣處理數據的方法。SPSS是“社會科學統計軟件包”(StatisticalPackage for the SocialScience)的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟件。它是世界上公認的三大數據分析軟件之一，由於操作簡便，好學易懂，簡單實用，因而很受非專業人士的青睞。最重要的是，對我們經濟管理專業的學生來説，以後從事的行業大部分都是要和統計分析以及決策打交道，因此掌握好數據分析方法和數據分析軟件工具則是非常有必要的。
其次縱觀中國經濟發展歷程，改革開放已逾三十多年，我國的經濟體制由計劃經濟步入了社會主義市場經濟的運行空間，這一客觀現實要求企業必須提高獨立面對市場經濟中大風大浪的能力，也就是自身的硬件素質。在加入WTO後，中國企業搭上全球化的班車，跨入與國際接軌的高速軌道，在獲得更廣泛的市場資
源的同時，也面對着更強大對手的競爭，在這種趨勢下，增強軟實力，打造自身獨一無二的個性特質更是迫在眉睫。面對着強化自身的雙重挑戰，要求企業承擔起信息化和定量分析的重任，只有信息化才能夠迅速全面的感知市場和消費羣體的要求，只有定量分析才能對感知信息做出科學分析和正確決策。而當今社會發展日益迅猛，數據量快速膨脹，數據關係複雜性大大提高，企業怎樣快速得出分析結果，怎樣從效率和質量方面佔有優勢對數據分析軟件的性能有着嚴格的的要求。而SPSS因操作簡單，結果明瞭，很受企業歡迎，已廣泛應用於各大領域。我們從課程學習上所採用的例子就可得出，SPSS不僅在經濟學、生物學、心理學、醫療衞生、體育等方面作用廣大，在農業、林業、商業、金融等行業也有着不可小覷的影響力。應着這些因素，掌握好這一技能就顯得勢在必行了。
通過老師細心的講解，我們知道了SPSS分析的正確步驟，即懂得了如何正確組織數據、如何利用SPSS對數據進行基本加工和整理，明白了應從何處入手分析、應採用SPSS中的哪些分析方法和功能實現對各類數據由淺入深的分析，清楚了怎樣理解和解釋分析結果。在此之前，我們所瞭解的關於數據的計算機應用軟件僅侷限於Excel，而如今，我們不但掌握了SPSS，還能夠在兩者之間進行數據的轉換。這一課程的學習可謂是受益匪淺，對於一組數據我們不再被表面現象和其中的干擾因素所矇蔽，而是能夠剖開現象看本質，這使我們對真實的理解更加貼近更加透徹。
spss心得體會 篇2
分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據是重要的變量放在Y軸，即因變量或待分析變量;非重要的變量放在X軸，即自變量;=，SPSS中是標準化係數beta, (i≠j)可以分析主次因子，説明 變量更重要，一般主因子佔20%，次因子佔80%.強調模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。一般解決內生性方法：小數據分析，對y取ln或找穩健模型或用ZSLS;大數據分析直接尋找那個確定因素。小數據分析一定是找歸因;大數據分析無歸因，找的是工具歸因。在[0.35,0.5)範圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)範圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)範圍，擬合度非常好;在[0.9,1]範圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。
一、數據分析歸類
結構化數據分析和測量數據分析
二、數據分析應用領域歸類
小樣本：小數據分析，用加號連接，市場調查，用SPSS工具
大樣本：大數據分析，用乘除連接，銀行或投行(SAS)，電商(python)
三、數據分析類型
1、流程化分析
1.1 明確需求，搭建業務框架
報告(運營報告，財報)，痛點研究，研究未來
1.2 建立統計關係，即Y的量化
精確Y，確定測量問題，轉化為統計問題
1.3 變量X的選擇
尋找歸因問題，記住一個真理(所有數據分析適用)：跟業務相關的是重要的X，非業務的變量是不重要的X
1.4 做描述
大樣本：研究行，即行分析
小樣本：研究列，列分析
1.5 預分析
為建模做準備
1.6 建模
確定隨機因素和確定因素
1.7 修正模型
為建模做準備
注：1.5、1.6、1.7三個步驟都是建模過程反覆來回調優，大概調校十幾層次
1.8 評估模型
小樣本是用 衡量(表示大約有百分之多少的數據在模型上)，大數據需要老闆認可
需要把模型轉化為領導能理解的信息，比如用錢來形容、用百分比形容、用圖表達、用表表達(看起來像圖)
價格心目表 是把信息轉化為錢的表達形式清單
1.9 應用
歸因(分清主次因子，規則歸因)和預測(老樣本是內衍，新樣本是外推)
1.10 可視化
把模型通過圖或表的形式展現給其他人，特別是老闆，讓其能看明白
2、模塊化分析
四、數據分析兩大需求問題
客户型問題(PM數據挖掘)、優化問題(機器學習)
五、描述指標的解讀
中位數/平均值：是大眾表現
方差/標準差：是小眾表現，數據分析重要關注指標
異常值：是小眾中的小眾表現，最大值和最小值
小數據分析建模依據是 標準差和異常值;大數據分析關注指標是平均值和異常值
六、SPSS建立線性迴歸(LR)模型過程(圖形-r-迴歸分析-ε -應用)
菜單中，上側和左側為最重要的信息
pre_1→ (y的預測值)
ZPRED→ (y預測值的標準化)
DEPENDNT→y
res_1→ε
ZRESID→ε(ε標準化)
ANOVA→方差分析(顯著性<0.05，表示y與X存在相關)
ANOV→均值分析
1、看圖形——散點圖，分析相關性、線性趨勢、異常值
分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據是重要的變量放在Y軸，即因變量或待分析變量;非重要的變量放在X軸，即自變量;
2、統計指標——r係數
(Cov(Y,X) 是協方差，Cov(X,X)=X的方差)
r=
∈[0,1](測量模型：T=R+ε;結構模型：y= ;相當於R為 )
~F分佈，由P值判斷是否可行
r係數作用：刪除不相關變量(按delete快捷鍵)，X變量一般允許15個範圍內，反映緊湊程度
3、迴歸分析
β值:SPSS中是未標準化係數B
= ，SPSS中是標準化係數beta, (i≠j)可以分析主次因子，説明 變量更重要，一般主因子佔20%(主要給老闆看的)，次因子佔80%
強調模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。 會隨着變量數的增多，而單調遞增;而調整不會這樣，而是變量數達到一定數後會遞減。所以，一般地，變量數小於6時，看下 值;變量數大於8時，看調整 。另看Δ =，小於5%，擬合度可行，大於10%變量數出現宂餘情況，需要刪除部分變量。
4、ε 隨機誤分析，值最小為好，必須要檢查
若確定因素與不確定因素相當時，説明模型不可用
ε 出現的情形：
①、+,-,+,-,...,+,-;均值為0 → 橫截面數據會出現
②、+,+,+...,+;均值為+ → 時間序列數據會出現
③、-,-,-...,-;均值為- → 時間序列數據會出現
④、0,0,0...,0;均值為0 →不允許出現這種情形
因誤差是永遠存在，所以①、 ②、③三種情況是正常現象。
好的 ε 滿足兩個條件：
ε ~N(0, )，來判斷隨機性，通過畫直方圖觀測
Cov( , ε )=0，來判斷ε 中是否存在確定性，即發生內生性，通過畫 ε- 散點圖觀測，一般是Y軸為 ZRESID，X軸為ZPRED。畫出X軸和Y軸的平均值輔助線，同時畫一條y=2或y=3的直線，用於分割出異常值，然後圈住異常值的點，點擊轉至個案進入數據視圖模塊並選中所有異常值所在行。一般解決內生性方法：小數據分析(即小樣本)，對y取ln或找穩健模型或用ZSLS(兩階段最小二乘);大數據分析直接尋找那個確定因素。
注：當殘差出現各種問題時，優先處理主要問題，即消除最根本原因;然後處理優先級是內生性問題>異常值>其他問題。
另：廣義線性迴歸 logy=
5、歸因及因果
因果滿足必須存在時間先後性、必須存在相關性、必須存在因果論三個條件。
小數據分析一定是找歸因;大數據分析無歸因，找的是工具歸因。規則歸因主要強調最好或最差情況的條件是哪些，小數據用聚合分析和對應分析判斷，大數據用貝葉斯和決策樹判斷
6、相關分析
小數據，關注相關性，判斷因果;大數據尋找工具歸因。相關分析工具：皮爾遜係數分析連續型數據的相關性、肯德爾係數分析有序數據的相關性、斯皮爾曼係數分析各種數據的相關性(含有缺失值會很方便)、卡方分析分類數據的相關性。大數據常用斯皮爾曼係數和卡方分析
7、SPSS描述信息查看
首先，看方差分析(ANOVA),是否存在相關性;
然後，看係數a,看哪些X與Y顯著性相關; =y的未標準化係數B+x1的未標準化係數B·x1+x12的未標準化係數B·x2+...;==y的標準化係數beta+x1的標準化係數beta·x1+x12的標準化係數beta·x2+...
再看模型摘要，尋找擬合度最佳的。在[0.35,0.5)範圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)範圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)範圍，擬合度非常好;在[0.9,1]範圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。
spss心得體會 篇3
spss的許多菜單均可進行描述性統計分析，許多統計過程也都提供描述性統計指標的輸出。
在獨特樣本T檢驗、方差分析、因子分析等許多分析過程中。
spss自定義表模塊也可以產生大部分的描述性統計指標。
1.頻率:該過程將產生頻數表，也可以輸出頻數分佈的條形圖、餅圖或者直方圖。
2.描述:該過程進行一般性的統計描述。它可以輸出均值、均值的標準誤、方差、標準差、範圍、最大值、最小值、峯度和偏度。
3.探索:該過程用於對數據的探索性分析。
4.交叉表:該過程完成分類數據的統計描述和一般的統計檢驗。
5.比率:輸出兩個尺度變量比率的描述性統計量。
圖:用於繪製尺度變量的pp圖。
圖:用於繪製尺度變量的QQ圖，以判斷該變量是否服從正態分佈。
在spss中選擇【分析】—【描述統計】—【頻率】
在spss中選擇【分析】—【描述統計】—【描述】
在spss中選擇【分析】—【描述統計】—【探索】
在spss【設定表】菜單中也可以輸出大部分的描述性統計分析指標。選擇【分析】—【表】—【設定表】。
描述性統計分析除了應用數量指標外，還可以應用條形圖、餅圖、帕累託圖、直方圖、箱圖、莖葉圖等統計圖形。
在【分析】—【描述統計】—【頻率】子菜單下的“圖表”選項，可以選擇繪製條形圖、餅圖和直方圖。
(1)條形圖給出相應每一類的頻率，長方形的高度，與類的頻率或者相對頻率成比例。
(2)帕累託圖是按照從高到底順序排列條形圖的長方形條後形成的一種特殊條形圖，最高的長方形在左邊。
(3)餅圖把一個整圓分成幾份，每一份代表一個類，每份中心角與類相對頻率成比例。
直方圖
直方圖和條形圖十分類似，應用於連續型數據，表現在圖形上直方圖的各個正方形條之間沒有任何間隔。直方圖可以直觀地觀測數據的分佈情況。
莖葉圖
莖葉圖是描述定量變量的一種圖形方式，他除了能夠給出直方圖所給出的分佈的信息以外，還能夠還原大部分原始數據的信息。
箱圖
箱圖是總結五數呢圖形表現。數據標準化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題;保證數據服從標準正態分佈
spss心得體會 篇4
SPSS課程學習心得體會
應用統計分析學習報告 本科的時候有概率統計和數理分析的基礎，但是從來沒有接觸過應用統計分析的東西，
spss也只是聽説過，從來沒有學過。一直以為這一塊兒會比較難，這學期最初學的時候，因
為沒有認真看老師給的英文教材，課下也沒有認真蒐集相關資料，所以學起來有些吃力，總
感覺聽起來一頭霧水。老師説最後的考核是通過提交學習報告，然後我從圖書館裏借了些教
材查了些資料，發現很多問題都弄清楚了。結合軟件和書上的例子，實戰一下，發現spss
的功能相當強大。最後總結出這篇報告，以鞏固所學。 spss，全稱是statistical product and servicesolutions，即“統計產品與服務解
決方案”軟件，是ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策
支持任務的軟件產品及相關服務的總稱，也是世界上公認的三大數據分析軟件之一。spss具
有統計分析功能強大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點，被廣泛應用於經濟管理、
醫療衞生、自然科學等各個領域。具體到管理方面，spss也是一個進行數據分析和預測的強
大工具。這門課中也會用到amos軟件。 關於spss的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易於安裝，我裝的是19.0的，雖
然20.0有一些改變和優化，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，我學習的重點是卡方檢驗和t檢驗、方差分析、相關分析、迴歸分析、因子
分析、結構方程模型等方法的適用範圍、應用價值、計算方式、結果的解釋和表述。首先是t檢驗這一部分。由於參數檢驗的基礎不牢固，這部分也是最初開始接觸應用統
計的東西，學起來很多東西拿不準，比如説原假設默認的是什麼。結果出來後依然分不清楚
是接受原假設還是拒絕原假設。不過現在弄懂了。這部分很有用的是t檢驗。t檢驗應用於
當樣本數較小時，且樣本取自正態總體同時做兩樣本均數比較時，還要求兩樣本的總體方差
相等時，已知一個總體均數u，可得到一個樣本均數及該樣本標準差，樣本來自正態或近似
正態總體。t檢驗分為單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗。其中，單樣本t 檢
驗是樣本均數與總體均數的比較的t檢驗，用於推斷樣本所代表的未知總體均數μ與已知的總體均數uo有無差別;獨立樣本t檢驗主要用於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t檢驗中，要正確理解“配對”的含義，主要用於檢驗兩個有聯繫的正態總體的均值是
否有顯著差異，跟獨立檢驗的區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，關鍵是分清楚什麼時候用這個什麼時候用那個。 然後是方差分析。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{spss實驗心得體會}.
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方差分析等。這一部分在學習的過
程中出現一些問題，就是用spss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
導致結果的不準確。其次，對bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，現在
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)法;若需要進行多個
均數間的兩兩比較，且各組個案數相等，適宜用tukey法;其他情況宜用scheffe法。最後，
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，post hoc鍵有lsd
的選項：當方差分析f檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，
須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。lsd即是一
種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。 相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象探討(轉載
於:spss課程學習心得體會)其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關係的一
種統計方法。相關分析研究現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變量
或因變量。主要有雙變量相關分析、偏相關、距離相關幾個方法。雙變量相關分析是相關分
析中最常使用的分析過程，主要用於分析兩個變量之間的線性相關分析，可以根據不同的數
據類型和條件，選用pearson積差相關、spearman等級相關和kendall的tau-b等級相關。
當數據文件包括多個變量時， 直接對兩個變量進行相關分析往往不能真實反映二者之間的關係，此時就需要用到偏相
關分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關分析是對觀測變量之間差異度或相似程度
進行的測量，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於其他分析過程，例如因
子分析、聚類分析或多維定標分析，有助於分析複雜的數據集。 接着是迴歸分析。相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般
不區別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關係，
並用數學模型來表現其具體關係。比如説，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用户滿
意度”變量密切相關，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
何，則需要通過迴歸分析方法來確定。迴歸分析的目的在於瞭解兩個或多個變量間是否相關、
相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。運用十分
廣泛，迴歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析;按照自變
量和因變量之間的關係類型，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。如果在迴歸分析中，
只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為
一元線性迴歸分析。如果迴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
是線性關係，則稱為多元線性迴歸分析。應用迴歸分析時應首先確定變量之間是否存在相關
關係，如果變量之間不存在相關關係，對這些變量應用迴歸預測法就會得出錯誤的結果。正
確應用迴歸分析預測時應注意：①用定性分析判斷現象之間的依存關係;②避免迴歸預測的
任意外推;③應用合適的數據資料; 接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量羣中提取共性因子的統計技術。最早由英
國心理學家c.e.斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在着一定的相關性，一科成績
好的學生，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
一般智力條件影響着學生的學習成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因
子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關係的假設。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係，而讓數據
“自己説話”。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關係是部分知道的，即哪個測度項對應
於哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的係數。這一部分不能用spss來操作，要用amos，
用起來也很方便。
最後一部分學習的是結構方程模型。結構方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的
多元統計技術。它的強勢在於對多變量間交互關係的定量研究。在近三十年內，其大量應用
於社會科學及行為科學的領域裏，並在近幾年開始逐漸應用於市場研究中。結構方程模型是
對顧客滿意度的研究採用的模型方法之一。其目的在於探索事物間的因果關係，並將這種關
系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結構方程模型與傳統的迴歸分析不同，結構方程分
析能同時處理多個因變量，並可比較及評價不同的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，
在結構方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結構，並檢驗它是否吻合數據。通過結構
方程多組分析，我們可以瞭解不同組別內各變量的關係是否保持不變，各因子的均值是否有
顯著差異。
這門課要學習完了，整個學習的過程是充滿曲折和挑戰的，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。甚至學完之後有些問題還沒有徹底搞清楚，自己接下來
還會不斷的探索的。spss是個很神奇的工具，結合amos和excel更是如虎添翼，相信學習
了spss在以後的論文和數據分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實際學起
來就好很多，因為當我結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計和概率論的基礎，要不然就會很難聽懂或者聽得半
懂。然後這門課的很多方法的相關資料都是用在醫療衞生、自然科學領域的，在管理中的應
用的資料不怎麼多。老師希望我們上課的時候結合在管理中的應用來學習，但是資料有限，
希望老師在這個方面多給學生一些引導。篇二：spss心得體會 學習spss在教育統計中的應用心得體會
一、什麼是spss?為什麼要學習spss? 新學期開始時，在信息化教育測量與評價的課程中第一次接觸到spss這個軟件，作為本科是計算機專業出身的我，當時只知道spss是一套統計軟件，
就是一套根據統計學原理所編寫出來的統計分析軟件，至於統計什麼?分析什麼?我一無所
知，尤其是看到老師推薦的《spss在教育統計中的應用》這本書的時候，就簡單的把它理解
為用spss軟件來統計、分析與教育相關的數據，最終得出想要的結論而已，而現在看來，我
當初的想法未免有點簡單與無知。下面就來讓我們瞭解一下spss。spss軟件是一組專業的、
通用的統計軟件包，同時它也是一個組合式軟件包，兼有數據管理、統計分析、統計繪圖和{spss實驗心得體會}.
統計報表功能。它廣泛用於教育、心理、醫學、市場、人口、保險等研究領域，也用於產品
質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。spss軟件對計算機硬件系統的要求較低;對運
行的軟件環境要求寬鬆，有各種版本可運行在windows xp、win7系統環境下， spss統計軟
件採用電子表格的方式輸入與管理數據，能方便地從其他數據庫中讀入數據(如dbase，excel，
lotus等)。
我為什麼要學習spss呢?其實很簡單，一方面，做為一名 研究生，要具備一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事實説話、
要以數據説話，有了數據支持的研究才能更容易被認可、被推論。另一方面，根據對aect94
定義的理解，教育技術 學研究的對象是學習過程和學習資源，包含大量的偶然現象和非精確現象。因此，要深
入研究教育技術現象及其規律，必須運用統計描述、統計分析方法和模糊數學分析方法，才
可能使這門學科達到真正完善的地步。教育技術學研究的現象多數是偶然的現象，其變化發
展往往具有幾種不同的可能性，究竟出現哪一種結果，那是帶有偶然性的，是隨機的。這類
偶然現象是遵循統計規律的，當隨機現象是由大量的成份組成，或者隨機現象出現大量的次
數時，就能體現統計平均規律。我們只有對數據資料作統計處理，才可能可以發現它們的內
在規律，掌握現象的特徵，檢驗研究的假設，才能得出準確的、可靠的研究結果。
二、對本spss各章節學習的心得 新課程老師帶領下，採取一種新的學習方式，老師講解了基礎部分後，全班同學採取小
組分工、協作學習，然後對全班同學進行講解學習內容，教師進行當堂指導，這種方法改變
了同學們的學習態度，同學們不再是課前不預習，課下不復習的狀態，每組都有自己的任務，
課前有一定的壓力，同學間的討論也明顯的增多，例如：一次課下同學們在一起吃飯，有幾
位同學還在調侃説“兩個菜之間用spss進行分析後得出的結果不接受h0假設，也就是兩個
菜之間不相關”，雖然這只是一個課下的玩笑，但是這也可以體現出對學習的態度的轉變。下
面就本學期的所學spss的各章節做一下歸納，這些歸納也是基於本人平時在課前預習，課上
及課後的一些所思所想，也許會有一些理解上的偏頗在內，但這僅限於心得而已。本學期學
習各個章節
及分工如下表：
章節名稱
的認識
及數據文件的
處理
2.數據清理與
基本統計及測
量質量分析
3.t檢驗
4.方差分析
1、 2人 3人 7.聚類分析 8.統計圖形 2人 1人 2人 6.卡方檢驗 3人 2人 5.相關分
析 3人 分工人數 章節名稱 分工人數 spss的認識及數據文件的處理心得體會可能是由於是同學們第一次講，萬事開頭難，壓力很大，在大家認為最為簡單的內容講
解上，兩位同學並沒有完全展現出二人實際水平，大家在這一節課上都感覺到很壓抑，總的
感覺是這節內容很簡單，但是內容又很鬆散，可講的東西太多，講的東西多就沒有突出重點
和難點，所以聽過之後就有種無數的碎片漂浮在腦海中一樣，很難將知識系統化，課後總結
一下無非就是兩塊，一塊是瞭解spss軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是spss軟件當中
一個模塊叫做數據文件的處理，在認識spss軟件當中瞭解到它是一組社會科學統計軟件包，
誕生於1968年，當時美國的3位大學生開發出了它，經過這麼多年的後續開發，spss已經
有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應
用，而在教育中的應用 只是它的一個分支。此外它對硬件的要求也很低，當前一般的電腦都能安裝它，安裝的
過程中也沒有什麼特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。在數據文件的處理方面，
主要是要學會定義變量、處理變量兩方面;定義變量是要注意根據自己實際採集的數據來定
義變量，例如是數值型的變量還是文本型的變量及變量的長度，小數點保留尾數等，總之就
是一句話，根據實際調查的數據要求來定義相應變量。變量定義只有只要細心的將實際調查
的數據錄入到spss當中即可，當然也可以在spss軟件之外進行數據編制，可以通過execel
等編輯後可以直接導入到spss中。在處理變量模塊當中，可以對變量進行添加、刪除、拆分
與合併等操作，只要根據實際調查數據，細心調整變量，使操作更加簡便和明瞭。
2、 數據清理與基本統計及測量質量分析的心得體會 數據的清理與基本統計及測量質量分析由兩名同學進行講解，由於吸取了上節課兩名同
學的經驗，本節講授的明顯好於上節課，這裏我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數據的
清理，另一塊是相關統計理論的學習。在數據清理方面主要學習了奇異數據的檢查與清理，
在這裏本人覺得非常有必要進行數據清理，在實際的調查數據時難免會出現錯誤或者碰到極
為特殊的典型案例，所以這些數據很難符合大眾規律，在統計、分析過程中可能會造成分析
結果異常，從而直接影響最終的結論。所以覺得非常有必要進行數據檢查與清理。而我認為
本節的難點不是怎樣熟練運用spss軟件，而是在第二塊中的，相關統計理論的學習，學習這
些理論需要一定的數學基礎，只有明確這些 理(論如均值、標準誤差、中數、眾數、全距、四分位等)原理，知其然，知其所以然，
這才是關鍵，在spss中想要實現對數據進行以上分析只需要輕輕點擊一下按鈕就可以是輕鬆
實現，但是如果不清楚到底用它們來做什麼就無從談起做數據分析了，所以本節內容知道分
析原理的重要性要遠遠大用spss對數據做出相關分析的重要性。總結為一句話“知道它們是
做什麼的後才會讓它們去做該做的工作”。
3、 t檢驗的心得體會
t檢驗由兩名同學講解，在學習t檢驗時，首先要明確什麼樣的數據適合t檢驗，t檢驗
的結果要説明什麼問題?經過學習可以知道，t檢驗是對兩組數據間的平均水平或均數的比
較，通過比較可以得出兩組數據間的顯著性水平，而這兩組數據都要符合正態分佈，方差具
有齊同性，t檢驗由兩種情況，一種配對提檢驗，要求兩組數據不可以獨立顛倒順序，如果
顛倒順序就會改變問題的性質，這種t檢驗稱為配對t檢驗;另一種情況下的t檢驗是兩組
數據可以任意顛倒順的檢驗稱為獨立樣本的t檢驗。但是這兩種情況都必須符合最先的要求，
即都是符合正態分佈，方差都具有齊同性。通過spss的相關操作可以輕鬆完成檢驗，但是在
檢驗的過程中必須設置置信區間，一般設置為95%，在設置置信區間時必須要考慮到所做分
析的數據，如果像要得到顯著性差異的結果則可儘量將置信區間設置小些，如果想要得到不
顯著差異就要將置信區間甚至大些，本人的理解為若置信區間小，則可以理解為在小範圍內
是可以相信的，但如果將分析結果的置信區間值調大則説明在很大的範圍內這個結果可信，
反之則不可信，篇三：spss課程學習感悟(交) spss學習總結與反思 財管132 王天茜在這學期以前我並沒有學過統計學，甚至沒有接觸過它，
因此對它的認識可謂是從零開始的，但經過這一段的學習，也算是受益良多，下面我就簡單
説下感想吧。
第一節課老師簡單講述了下這門課的概況，當時只覺得毫無頭緒，對於沒接觸過的事物
人總有莫名的恐懼，這門課看似還很難，就比較擔憂。 接着説説學習過後對spss的整體認識吧，我專門去百度了下它的全稱，定義為spss是
“社會科學統計軟件包”(statistical package for the social science)的簡稱，是一種
集成化的計算機數據處理應用軟件。之前看論文的時候會經常看到各種表格圖形，各種結果
輸出，當時並不明白，以前也沒見過，因此總會跳過實驗整個設計直接看結果。在學了這門
課後總算對其有了初步的認識。
1、spss的認識及數據文件的處理心得體會 一塊是瞭解spss軟件的歷史及基本功能，還有一塊就是spss軟件當中一個模塊叫做數
據文件的處理，在認識spss軟件當中瞭解到它是一組社會科學統計軟件包，誕生於1968年，
當時美國的3位大學生開發出了它，經過這麼多年的後續開發，spss已經有了很多的版本，
具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應用，而在教育中的
應用只是它的一個分支。此外它對硬件的要求也很低，當前一般的電腦 都能安裝它，安裝的過程中也沒有什麼特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。
在數據文件的處理方面，主要是要學會定義變量、處理變量兩方面;定義變量是要注意根據
自己實際採集的數據來定義變量，例如是數值型的變量還是文本型的變量及變量的長度，小
數點保留尾數等，總之就是一句話，根據實際調查的數據要求來定義相應變量。變量定義只
有隻要細心的將實際調查的數據錄入到spss當中即可，當然也可以在spss軟件之外進行數
據編制，可以通過execel等編輯後可以直接導入到spss中。在處理變量模塊當中，可以對
變量進行添加、刪除、拆分與合併等操作，只要根據實際調查數據，細心調整變量，使操作
更加簡便和明瞭。
2、 數據清理與基本統計及測量質量分析的心得體會 這裏我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數據的清理，另一塊是相關統計理論的學習。
在數據清理方面主要學習了奇異數據的檢查與清理，在這裏我覺得非常有必要進行數據清理，
在實際的調查數據時難免會出現錯誤或者碰到極為特殊的典型案例，所以這些數據很難符合
大眾規律，在統計、分析過程中可能會造成分析結果異常，從而直接影響最終的結論。所以
覺得非常有必要進行數據檢查與清理。而我認為本節的難點不是怎樣熟練運用spss軟件，而
是在第二塊中的，相關統計理論的學習，學習這些理論需要一定的數學基礎，只有明確這些
spss心得體會 篇5
選擇[轉換]—[隨機數字生成器]，勾選“設置起點”,並在“固定值”下的“值”中輸入一個用户給定的數值。
選擇[轉換]—計算變量，在目標變量框中輸入變量名“Spinn”,在“數字表達式”框中輸入“trunc(orm(1,5))”,然後單擊(確定)按鈕，
(1)選擇(分析)—描述統計—頻率，然後把變量“spinn”選入“變量”框中，
(2)單擊(圖表(C))按鈕，“頻率:圖表”對話框，勾選“直方圖(h)”選項。
(3)單擊(繼續)按鈕，返回“頻率”對話框，然後單擊(確定)按鈕。以上過程也可以通過在語法編輯器中運行如下的語法程序實現。
並且要打開本章的數據文件“”。
然後選擇“轉換”—計算變量，
保存該文件為“sim ”。
從該組隨機數的分佈能否確定該樣本數據的確是從正態分佈的總體中隨機抽取的呢?
如果隨機試驗只有兩個可能的結果，不妨稱為成功和失敗，設該試驗中成功的概率為p(0
選擇“條形圖”。然後在右側的示例圖預覽中雙擊第一個圖標。預覽圖將出現在右上角的畫布中。用鼠標把“變量”中的變量x拖放到“是否x軸”虛線框中，把變量prob25拖放到“計數”虛線框中，。該條形圖可以編輯修改。
(3)得到隨機變量x的條形圖，該條形圖可以編輯修改
(4)雙擊該圖，得到“圖形編輯器”窗口。
(5)雙擊圖形編輯器窗口中的圖形，即可出現屬性窗口，在屬性窗口中，可以設置條形圖的各種屬性，如寬度，填充顏色，邊框，圖形大小等。
(6)改變條形圖的填充顏色和條子的寬度，修改後的條形圖。
選擇文件——新建——數據，在數據編輯器中打開一個空的數據文件，在數據視圖的第一例分別輸入0，1，2，3，···，10，即隨機變量x的所有可能的取值。
單擊變量視圖，把變量名稱“var00001”改為“x”，小數位數設為0;建立另外兩個新的變量，分別命名為“c25”和“c40，小數位數都設為4。”
設置隨機數種子為“123456”。然後選擇(t)——計算變量(c)，在“計算變量”對話框中的“目標”變量t框中輸入“c25”，在“數字表達式”框中輸入“m(x，10，0.25)”。然後單擊確定按鈕。因為計算變量對話框中的目標變量的名稱c25和我們已經定義的變量c25重名，已經在變量視圖中定義的c25沒有任何內容，因此這裏我們單擊確定按鈕。在變量視圖中就生成了服從二項分佈的隨機變量c25。