数据分析软件及spss简单操作

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析软件及spss简单操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

数据分析软件介绍

 

SPSS统计软件 
     SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写,翻译成汉语是社会学统计程序包,20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制,1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便,统计方法比较齐全,绘制图形、表格较有方便,输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为13.0版。网址:http://www.spss.com/。 
SPSS原名社会科学统计软件包,现已改名为统计解决方案服务软件。是世界著名的统计分析软件之一。 
  20世纪60年代末,美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS,同时成立了SPSS公司,并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前,SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的先河,从而确立了个人用户市场第一的地位。 
同时SPSS公司推行本土化策略,目前已推出9个语种版本。SPSS/PC+的推出,极大地扩充了它的应用范围,使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要是掌握一定的 Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件进行各种数据分析,为实际工作服务。

       SPSS for Windows是一个组合式软件包,目前已经开发出SPSS12版本,它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种统计图形和地图。 
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种操作系统的计算机上,最新的版采用 DAA(Distributed Analysis Architecture,分布式分析系统),全面适应互联网,支持动态收集、分析数据和html格式报告,领先于诸多竞争对手。 
  方便易用是SPSS for Windows的主要优点,同时也是SPSS不够全面的原因所在

 

R语言

      R是用于统计分析绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室(AT&T BellLaboratories)的RickBecker,JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R还有以下特点:
    1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2] 
    2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2] 
    3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2] 
    4.R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2] 
    5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2] 
 
        R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册,只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说:R,是S-PLUS的一个“克隆”。
但是请不要忘了:R是免费的(R is free)。R语言源代码托管在github,具体地址可以看参考资料。[3]  。
R语言的下载可以通过CRAN的镜像来查找。
R语言有域名为.cn的下载地址,有六个,其中两个由Datagurn,由中国科学技术大学提供的。R语言Windows版,其中由两个下载地点是Datagurn和USTC提供的。

 

Stata

        Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应模型等。具体说, Stata具有如下统计分析能力:
数值变量资料的一般分析:参数估计,t检验,单因素和多因素的方差分析,协方差分析,交互效应模型,平衡和非平衡设计,嵌套设计,随机效应,多个均数的两两比较,缺项数据的处理,方差齐性检验,正态性检验,变量变换等。
        分类资料的一般分析:参数估计,列联表分析 ( 列联系数,确切概率 ) ,流行病学表格分析等。
        等级资料的一般分析:秩变换,秩和检验,秩相关等
        相关与回归分析:简单相关,偏相关,典型相关,以及多达数十种的回归分析方法,如多元线性回归,逐步回归,加权回归,稳键回归,二阶段回归,百分位数 ( 中位数 ) 回归,残差分析、强影响点分析,曲线拟合,随机效应的线性回归模型等。
        其他方法:质量控制,整群抽样的设计效率,诊断试验评价, kappa等。
 
 
 Python
       Python[1]  (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。
       Python是纯粹的自由软件, 源代码解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2]  。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
        Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3]  有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日,IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位[4]  。
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来,ABC 这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功,究其原因,Guido 认为是其非开标识
放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时,他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
就这样,Python在Guido手中诞生了。可以说,Python是从ABC发展起来,主要受到了Modula-3(另一种相当优美且强大的语言,为小型团体所设计的)的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
        Python[5]  已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后,python的使用率呈线性增长[6]  
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了,例如如下3个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy和matplotlib,它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序
        说起科学计算,首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法替代之外,MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比,用Python做科学计算有如下优点:
        ● 首先,MATLAB是一款商用软件,并且价格不菲。而Python完全免费,众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。
        ● 其次,与MATLAB相比,Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。
        ● 最后,MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域,也经常会遇到文件管理、界面设计网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库,可以轻易完成各种高级任务,开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各
 
 

spss的简单操作

 

 

 

 

 

 

 

双击修改一个数据

 

 

Dele键删除一个数据

 

 

复制,清除一列数据

 

 

 合并两个文件里的数据

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以上是关于数据分析软件及spss简单操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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