spss作業(yè)步驟

1、一、建立變量一、建立變量打開spss→建立variableview窗口→建立變量名。如在name那一列輸入gender；在type選擇numeric；label輸入性別；點(diǎn)擊values出現(xiàn)valuelabels窗口→在valuelabels窗口內(nèi)value內(nèi)第一框輸入1→第二框輸入男→Add，接著重復(fù)在第一框輸入2→第二框輸入女→Add→ok；其它不更改注:如數(shù)據(jù)小數(shù)點(diǎn)后有N位則在decimals選擇N；數(shù)值型在type選擇numer

2、ic，字符型選擇string；右對齊左對齊居中在align里設(shè)置；missing缺省值二、刪數(shù)據(jù)的方法二、刪數(shù)據(jù)的方法刪女生數(shù)據(jù)的方法:點(diǎn)擊Data→Cases→選擇性別和ifconditionissatisfied→點(diǎn)擊if→選擇性別→點(diǎn)擊?出現(xiàn)gender→=→1(刪男生選2)→continue→ok三、輸入數(shù)據(jù)的方法:第一種方法：點(diǎn)擊openfile打開文件出現(xiàn)openfile窗口選擇要輸入的數(shù)據(jù)文件→出現(xiàn)textimptwiza

3、rdstep1of6窗口→點(diǎn)擊下一步→選擇fixedwidt→下一步→下一步→下一步在datapreview選擇對應(yīng)的結(jié)尾列點(diǎn)→下一步→點(diǎn)擊完成第二種輸入數(shù)據(jù)方法：點(diǎn)擊openfile打開文件出現(xiàn)openfile窗口選擇要輸入的數(shù)據(jù)文件→出現(xiàn)textimptwizardstep1of6窗口→點(diǎn)擊下一步(由于有正負(fù)號不需選擇fixedwidt)→下一步→下一步→下一步→下一步→點(diǎn)擊完成集中注意、分散注意在label直接修改2.編程語法:點(diǎn)

4、擊file→New→syntax→輸入（只有一列數(shù)據(jù)時(shí)輸入下列語法）datalistfile=“D:文本psych_09練習(xí)二result1.txt“free(““)F_arc1F_arc2F_arc3F_arc4F_arc5D_arc1D_arc2D_arc3D_arc4D_arc5.execute.（有兩列數(shù)據(jù)時(shí)輸入下列語法）datalistfile=“H:練習(xí)二教育97.txt“fixedrecds=21alone11gender

5、22from332t1tot40140.Execute.四、合并文件四、合并文件:點(diǎn)擊data→mergefiles→addvariables→選擇要合并的文件求總平均數(shù):analyze→deivestatistics→deives→年齡?→options→只選擇mean其它不選→continue→ok求女生平均數(shù):先刪男生數(shù)據(jù)(方法同上)，然后同上1.拆分?jǐn)?shù)據(jù):data→cases→院系→ifconditionissatisfied→

6、if...→院系?depar=1|depar=輸入數(shù)據(jù)同上；將var002003都移動到var001下，每八個(gè)數(shù)字改為1234，將var001name改為math，label改為得分，var002name改為u，label改為生字密度，values將1=5:12=10:13=15:14=20:1；analyze→comparemeans→onewayANOVA...→將得分移入dependentlist框內(nèi)，將生字密度移入fact內(nèi)→o

7、k若顯著則進(jìn)行事后檢驗(yàn)，在onewayANOVA...框內(nèi)點(diǎn)option→勾選deive和homogeneityof....→continue→ok報(bào)告：該實(shí)驗(yàn)為單因素多水平完全隨機(jī)設(shè)計(jì)。本實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示F=22.533，顯著性水平p=0.0000.05，達(dá)到了極其顯著水平。即在四種不同生字密度（5:1、10:1、15:1、20:1）下的閱讀理解成績有著顯著差異。10:1的生字密度下被試的閱讀理解成績最低，20:1的生字密度下的被試的閱讀

8、理解成績最高。八、八、兩因素混合設(shè)計(jì)：兩因素混合設(shè)計(jì)：輸入數(shù)據(jù)同上；將var001name改為pin，label改為詞頻，將values定義為1=高頻2=中頻3=低頻，var002name改為man，label改為慢速，var003name改為kuai，label改為快速，每五個(gè)數(shù)據(jù)分為123；analyze→generallinear...→repeatedmeasure....→define出現(xiàn)repeatedmeasure窗口→第

9、二框輸入2→add→define→快速和慢速同時(shí)移入withinsubject下的第一框→將詞頻移入betweensubject....框內(nèi)→ok結(jié)果看testsofwithinsubjecteffects，fact1PIN若不顯著，則看fact1和testsofbetweensubjecteffects里的pin主效應(yīng)，若主效應(yīng)顯著則要做事后多重檢驗(yàn)同上報(bào)告:該實(shí)驗(yàn)為兩因素混合設(shè)計(jì)。本實(shí)驗(yàn)為23的兩因素設(shè)計(jì)，詞頻A分三種情況：高頻詞，

10、中頻詞和低頻詞，為被試間設(shè)計(jì)；詞的呈現(xiàn)速率B分兩種：快速和慢速，為被試內(nèi)設(shè)計(jì)。本實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示AB的交互效應(yīng)sig.=0.144，即不顯著。則我們要看主效應(yīng)，B的主效應(yīng)sig.=0.077，即不顯著，表明呈現(xiàn)速率的不同對被試短時(shí)回憶的成績無影響；A的主效應(yīng)sig.=0.001即顯著，表明詞頻的不同對被試短時(shí)回憶的成績有影響，進(jìn)一步比較表明低頻時(shí)被試短時(shí)回憶的成績最高，第二的是高頻，最后是中頻。若交互效應(yīng)顯著，則看簡單效應(yīng)Betweens