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目录

1.SPSS概述

2.SPSS安装 

安装

激活

 3.SPSS基本窗口介绍

4.利用SPSS进行数据分析的基本步骤 

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1.SPSS概述

SPSS是什么?

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与 服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包” （Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是 随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于 2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志 着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系 列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软 件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

为什么使用SPSS?

SPSS非常容易使用，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面， 能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。几乎能够进行各种统 计分析，绘图交互界面非常简单。

• 1 操作简单：除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜 单”、“按钮”和“对话框”来完成。 
• 2 无须编程：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎么样做。
• 3 功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图表制作等功能。
• 4 方便的数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。如：xlsx、txt。

 发展历史

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究 生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年 研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、 在芝加哥组建了SPSS总部。

1984年推出用于个人电脑的SPSS/PC+。

1992年推出Windows版本，同时全球SPSS11.0起，SPSS全称 Statistical Product and Service Solutions。

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。而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS 公司已有40余年的成长历史。

 SPSS软件特色

• 强大的运算功能：用户只需了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法， spss可以给你需要的统计结果。
• 强大的数据分析功能：spss自带上百种函数，为用户提供完整的数据分析功能，从简单 的统计描述到复杂的多因素统计分析方法通通不在话下。
• 兼容多格式的数据接口：spss兼容输出多种格式的文件，方便的从其他数据库中读入数 据。

2.SPSS安装 

安装

我这里安装的是SPSS 26版本，系统是Win11。 

软件安装包和破解文件都在百度网盘里，点开下载即可

链接：https://pan.baidu.com/s/1tj6iYT2_8gJjTyX-pK6mGQ 
提取码：d69t

 ①双击安装文件SPPS 26 64bit.exe

 

 ②直接点击上图中的【下一步】。勾选我接受许可协议点击【下一 步】。

 ③继续点击【下一步】

 ④勾选我接受许可协议，点击【下一步】。

 ⑤修改安装路径，点击【下一步】,如我的安装路径是“D:\SPSS\”。

 ⑥直接点击【安装】

 ⑦正在安装，耐心等待。

 ⑧会出现黑色的命令窗口，进行注册，不需要任何操作耐心等待。

 ⑨取消勾选立即启动（因为后面要进行激活），点击【完成】

 激活

①复制名为lservrc的破解文件

 ②打开SPSS的安装目录，将复制的文件粘贴。选择“替换目标中的文件”。

 ③在开始的【最近添加】选择【IBM SPSS Statistics 26】，选择 【更多】打开所在路径。【右键】发送到【桌面快捷方式】。

 ④双击启动,出现如下图则安装成功。

 注意：如安装过程中出现任何问题请在评论区求助，我会及时回复！

 3.SPSS基本窗口介绍

 数据编辑器窗口

数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管 理待分析的数据。

数据编辑器窗口有两个选项卡，一个是【数据视图】，另外一个是 【变量视图】。

 

 数据视图：数据视图选项卡用于显示、编辑SPSS数据的内容

 变量视图：变量视图选项卡用于显示、编辑SPSS数据的结构。

查看器窗口

SPSS的查看器窗口是用来显示和管理SPSS统计分析结果、报表及图形的。

查看器窗口的输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.spv。 

4.利用SPSS进行数据分析的基本步骤 

 数据分析的一般步骤

• 1 明确数据分析目标
• 2 正确收集数据 概率抽样（随机抽样）、非概率抽样
• 3 加工和整理数据 缺失值处理、数据分组、基本描述统计量的计算、图形绘制、数 据变换处理等
• 4 选择恰当的统计分析方法进行探索分析
• 5 读懂统计分析结果