spss實習(xí)心得
當(dāng)在某些事情上我們有很深的體會時，不如來好好地做個總結(jié)，寫一篇心得體會，這樣能夠給人努力向前的動力。那么寫心得體會要注意的內(nèi)容有什么呢？以下是小編精心整理的spss實習(xí)心得，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
本科的時候有概率統(tǒng)計和數(shù)理分析的基礎(chǔ)，但是從來沒有接觸過應(yīng)用統(tǒng)計分析的東西，SPSS也只是聽說過，從來沒有學(xué)過。一直以為這一塊兒會比較難，這學(xué)期最初學(xué)的時候，因為沒有認真看老師給的英文教材，課下也沒有認真搜集相關(guān)資料，所以學(xué)起來有些吃力，總感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學(xué)習(xí)報告，然后我從圖書館里借了些教材查了些資料，發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結(jié)合軟件和書上的例子，實戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)SPSS的功能相當(dāng)強大。最后總結(jié)出這篇報告，以鞏固所學(xué)。
SPSS，全稱是Statistical Product and Service Solutions，即“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計學(xué)分析運算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱，也是世界上公認的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。SPSS具有統(tǒng)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(yīng)用于經(jīng)濟管理、醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)等各個領(lǐng)域。具體到管理方面，SPSS也是一個進行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的強大工具。這門課中也會用到AMOS軟件。
關(guān)于SPSS的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易于安裝，我裝的是19.0的，雖然20.0有一些改變和優(yōu)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(xué)習(xí)的重點是卡方檢驗和T檢驗、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應(yīng)用價值、計算方式、結(jié)果的解釋和表述。
首先是T檢驗這一部分。由于參數(shù)檢驗的基礎(chǔ)不牢固，這部分也是最初開始接觸應(yīng)用統(tǒng)計的東西，學(xué)起來很多東西拿不準，比如說原假設(shè)默認的是什么。結(jié)果出來后依然分不清楚是接受原假設(shè)還是拒絕原假設(shè)。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是T檢驗。T檢驗應(yīng)用于當(dāng)樣本數(shù)較小時，且樣本取自正態(tài)總體同時做兩樣本均數(shù)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(shù)u，可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標準差，樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)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(shù)與總體均數(shù)的比較的T檢驗，用于推斷樣本所代表的未知總體
均數(shù)μ與已知的總體均數(shù)uo有無差別;獨立樣本T檢驗主要用于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，主要用于檢驗兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異，跟獨立檢驗的區(qū)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(guān)鍵是分清楚什么時候用這個什么時候用那個。
然后是方差分析。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(xié)方差分析等。這一部分在學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)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(dǎo)致結(jié)果的不準確。其次，對Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)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(shù)間的兩兩比較，且各組個案數(shù)相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，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(dāng)方差分析F檢驗否定了原假設(shè)，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(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。相關(guān)分析研究現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)、距離相關(guān)幾個方法。雙變量相關(guān)分析是相關(guān)分析中最常使用的分析過程，主要用于分析兩個變量之間的線性相關(guān)分析，可以根據(jù)不同的`數(shù)據(jù)類型和條件，選用Pearson積差相關(guān)、Spearman等級相關(guān)和Kendall的tau-b等級相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)文件包括多個變量時，
直接對兩個變量進行相關(guān)分析往往不能真實反映二者之間的關(guān)系，此時就需要用到偏相關(guān)分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關(guān)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于其他分析過程，例如因子分析、聚類分析或多維定標分析，有助于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
接著是回歸分析。相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。比如說，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān)，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，則需要通過回歸分析方法來確定�；貧w分析的目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回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(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。應(yīng)用回歸分析時應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對這些變量應(yīng)用回歸預(yù)測法就會得出錯誤的結(jié)果。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測時應(yīng)注意：①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系;②避免回歸預(yù)測的任意外推;③應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料;
接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績好的學(xué)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著學(xué)生的學(xué)習(xí)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(zhì)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關(guān)系的假設(shè)。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(guān)系，而讓數(shù)據(jù)“自己說話”。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關(guān)系是部分知道的，即哪個測度項對應(yīng)于哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用SPSS來操作，要用AMOS，用起來也很方便。
最后一部分學(xué)習(xí)的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計技術(shù)。它的強勢在于對多變量間交互關(guān)系的定量研究。在近三十年內(nèi)，其大量應(yīng)用于社會科學(xué)及行為科學(xué)的領(lǐng)域里，并在近幾年開始逐漸應(yīng)用于市場研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是對顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關(guān)系，并將這種關(guān)系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
這門課要學(xué)習(xí)完了，整個學(xué)習(xí)的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)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(xué)完之后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(jié)合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信學(xué)習(xí)了SPSS在以后的論文和數(shù)據(jù)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(xué)起來就好很多，因為當(dāng)我結(jié)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(tǒng)計和概率論的基礎(chǔ)，要不然就會很難聽懂或者聽得半懂。然后這門課的很多方法的相關(guān)資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)領(lǐng)域的，在管理中的應(yīng)用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時候結(jié)合在管理中的應(yīng)用來學(xué)習(xí)，但是資料有限，希望老師在這個方面多給學(xué)生一些引導(dǎo)。
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