主要内容及时间安排：
考察方式
一、考察内容： 1、出勤 2、实习参与情况 3、实习报告 二、实习报告要求
1、自拟研究内容，进行调查，根据调查数据，采用SPSS进行分析，
在此基础上写出分析报告。
2、采用分组形式进行研究，每组给出一份报告。 3、实习报告主要内容：
（1）主要研究内容、研究思路与研究方法 （2）研究计划实施过程
A、小组成员及分工
B、阶段性工作或任务及其完成情况 （3）问题分析与结论
A、问题与数据分析过程
B、得到的结论或者对分析结果的解释 （4）本次实习的体会（每个人不同） 4、实习报告的要求及应包括的文档 （1）实习后应上交的文档：
A、调查问卷样表（word）
B、录入SPSS的初级文件（即*.sav）
C、分析过程脚本文件（即*.sps） D、分析结果输出文件（即*.spo） E、用word写成的实习报告 （2）实习报告要求：
A、每个人提交的文档中小组中前4个文档可以相同，但实习报告必须每人独立一份；
B、实习报告内容中，前3部分（也就是小组共同完成的研究）可以相同，但总结应各不相同。
C、将所有文档打包出一个压缩文件发给老师的邮箱。 D、压缩文件的文件名格式：学号_姓名.rar或者其他压缩文件后缀。
E、老师的邮箱：[email protected]
F、打印实习报告（即提交的文档的第五个），由班长收齐后交给老师。
H、开学后一周之内必须将所有的电子文档与打印文档提交。
实习内容
第一章 简介
1.1 安装
1.2启动软件及主要功能 1.2.1数据编辑功能 1.2.2表格生成和编辑 1.2.3图形生成和编辑 1.2.4与其他程序交换数据 1.2.5统计功能
1.2.5.1基本统计功能： 1、概率分布
2、样本数据的描述和预处理
3、假设检验（包括参数检验、非参数检验）
4、方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析） 5、列联分析 6、相关分析 7、回归分析 8、聚类分析 9、判别分析 10、因子分析
1.2.5.2高级和专门分析模块：混合模型、对数线性模型、信度分析、生存分
析等。
1.3 主要窗口
1.3.1数据编辑器 1、变量名
2、变量类型：数值型（Numeric）、逗号型（Comma）、句点型（Dot）、科学计数型（Scientific notation）、日期格式型（Date）、美元型（Dollar）、定制货币型（Custom currency）、字符型（String）
3、Measure 度量尺度。比例尺度Scale、顺序尺度Ordinal、类型尺度Nominal 1.3.2 语法编辑器
1.3.3输出查看器 1.3.4草稿输出器 1.3.5 脚本编辑器
第二章 数据的输入输出
2.1 数据输入
2.1.1 用“Open File”对话框输入数据 2.1.2 输入ASCII码数据文件 2.1.3 打开excel文件
2.2 数据保存于统计结果输出 2.2.1 数据保存
2.2.2 输出查看器中的内容输出 2.2.3 图形编辑器中内容的输出 2.2.4 输出变量的保存和处理
第三章 数据文件的编辑
3.1 数据的排序 3.2 数据的转置 3.3 数据的聚合 3.4 数据文件的拆分 3.5 数据文件的合并 3.5.1 个案合并 3.5.2 变量合并 3.6 数据的选择
3.6.1 根据逻辑关系表达式选择数据 3.6.2 随机选取数据
3.6.3 给定范围内选择数据 3.6.4 用过滤器变量选择数据 3.7. 数据的转换
3.7.1 利用Compute功能选项转换数据 3.7.2 利用Count功能选项转换数据 3.7.3 利用Recode功能选项转换数据
3.7.4 利用Automatic Recode功能选项转换数据
第四章 统计图形的创建和编辑4.1 统计图形的创建 4.1.1 条形图
4.1.2 线图、面积图 4.1.3 饼图
4.1.5 帕累托图 4.1.6 箱线图
4.1.7 散点图 4.1.8 直方图 4.2 统计图的编辑
第五章 交互图的创建和编辑
5.1 交互图的创建 5.1.1 条形交互图
5.1.2 点形交互图、线形交互图 5.1.3 饼形交互图 5.1.4 箱形交互图 5.1.5 直方交互图 5.1.6 散点交互图 5.2 交互图的编辑
第六章 概率分布
7.1 概率密度函数 7.2 累加分布函数 7.3 逆累加分布函数 7.4 生成随机数
SPSS的数学函数均为数值型函数。各函数的自变量可以是符合取值范围要求的数值表达式。数学函数(设arg表示自变量)中包括：
(1)算术函数，如三角和反三角函数、指数和对数函数、四舍五入函数RND(arg)、截尾函数TRUNC(arg)、求余函数MOD(arg，modulus)等。设自变量arg＝-5．6，则四舍五入函数RND(—5．6)＝—5、截尾函数TRUNC(—5．6)＝—4。又如arg=75，则MOD(75，10)＝5。
(2)统计函数，即数理统计中的统计量，SPSS有7个统计函数，用于计算实变量的均值Mean(argl，arg2，„)、标准差Sd(argl，arg2，„)、变异系数CFVAR(argl，arg2，„)等。 (3)概率函数，SPSS ll．0中，给出了概率统计中几乎所有常见的随机变量的分布函数、密度函数、逆分布函数、随机数生成函数、非中心分布函数等。SPSS提供了数量约80个概率函数，它们以函数名的前缀来区分，各种前缀列于表3．3中。
表3．3 概率函数中的前缀
量值q，它返回到服从相应概率分布的随机变量ξ
中心的贝塔分布、χ2分布、Student t分布和F分布等。
各种概率函数中都依赖于数目不等的分布参数，不同分布的参数有不同的取值范围， 因此在调用分布函数时，必须给它们赋以恰当的数值。而且同名的累积分布函数、概率密 度函数、逆分布函数的参数取值是完全一致的。
形如RV.rv_name(a,…)，括号内的“a,…”为分布参数，其取值与相应的累积分布函数的参数一致，功能是生成服从相应概率分布的独立观察值，即随机数。例如，对正态随机生成函数RV.NORMAL(a,b)来说，当指定了参数值以后可以产生一列按数据文件中观测量序号排列的服从正态分布的随机数。
第七章 描述统计
7.1 描述统计
7.1.1频数分析过程-Frequencies 7.1.2 数据描述过程-Descriptives 7.1.3 数据探索过程-Explore 7.2 数据列表与报表输出
第八章 参数估计与假设检验
8.1 参数估计 8.2 假设检验
8.2.1 单样本均值检验 8.2.2 独立样本的均值比较 8.2.3 成对样本的均值比较
第九章 方差分析
9.1 单因素方差分析 9.2 双因素方差分析
第十章 相关与回归分析
10.1 一元线性相关 10.2 线性回归
10.2.1 一元线性回归
10.2.2 可化为一元线性回归的曲线回归 10.2.3 多元线性回归 10.3 曲线拟合
曲线估计里提供的拟合模型有：
● Linear：线性模型 Y＝b0+b1*t
● Quadratic：二次模型 Y＝b0+b1*t+b2*t2
● Compound：复合模型 Y＝b0*(b1)t 或 lnY＝1n(b0)+ln(b1)*t ● Growth：生长曲线模型 Y＝exp[b0+(b1)*t] 或lnY＝b0+b1*t ● Logarithmic：对数曲线模型 Y＝b0+b1*ln(t)
● Cubic：三次曲线模型 Y＝b0+b1*t+b2*t2+b3*t3
● S-curve：S曲线模型 Y＝exp[b0+(b1)／t] 或 lnY＝b0+(b1)／t ● Exponential：指数曲线模型 Y＝b0*exp(b1*t) 或 lnY＝1n(b0)+b1*t ● Inverse：逆曲线模型 Y＝b0+b1／t
● Power：幂指曲线模型 Y＝b0*tb1 或lnY＝1n(b0)+(b1*1n(t))
● Logistic：逻辑曲线模型 Y=1／(1／u+b0*(b1)t ) 或1n(1／Y-1／u)＝1n(b0+ln(b1)*t)
选择逻辑曲线模型时，必须在被激活的Upper bound 框中输入一个数值u (>0) ，称这个值为上界，指定u 的值，必须大于因变量的最大值。
10.4 非线性回归
主要内容及时间安排：
考察方式
一、考察内容： 1、出勤 2、实习参与情况 3、实习报告 二、实习报告要求
1、自拟研究内容，进行调查，根据调查数据，采用SPSS进行分析，
在此基础上写出分析报告。
2、采用分组形式进行研究，每组给出一份报告。 3、实习报告主要内容：
（1）主要研究内容、研究思路与研究方法 （2）研究计划实施过程
A、小组成员及分工
B、阶段性工作或任务及其完成情况 （3）问题分析与结论
A、问题与数据分析过程
B、得到的结论或者对分析结果的解释 （4）本次实习的体会（每个人不同） 4、实习报告的要求及应包括的文档 （1）实习后应上交的文档：
A、调查问卷样表（word）
B、录入SPSS的初级文件（即*.sav）
C、分析过程脚本文件（即*.sps） D、分析结果输出文件（即*.spo） E、用word写成的实习报告 （2）实习报告要求：
A、每个人提交的文档中小组中前4个文档可以相同，但实习报告必须每人独立一份；
B、实习报告内容中，前3部分（也就是小组共同完成的研究）可以相同，但总结应各不相同。
C、将所有文档打包出一个压缩文件发给老师的邮箱。 D、压缩文件的文件名格式：学号_姓名.rar或者其他压缩文件后缀。
E、老师的邮箱：[email protected]
F、打印实习报告（即提交的文档的第五个），由班长收齐后交给老师。
H、开学后一周之内必须将所有的电子文档与打印文档提交。
实习内容
第一章 简介
1.1 安装
1.2启动软件及主要功能 1.2.1数据编辑功能 1.2.2表格生成和编辑 1.2.3图形生成和编辑 1.2.4与其他程序交换数据 1.2.5统计功能
1.2.5.1基本统计功能： 1、概率分布
2、样本数据的描述和预处理
3、假设检验（包括参数检验、非参数检验）
4、方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析） 5、列联分析 6、相关分析 7、回归分析 8、聚类分析 9、判别分析 10、因子分析
1.2.5.2高级和专门分析模块：混合模型、对数线性模型、信度分析、生存分
析等。
1.3 主要窗口
1.3.1数据编辑器 1、变量名
2、变量类型：数值型（Numeric）、逗号型（Comma）、句点型（Dot）、科学计数型（Scientific notation）、日期格式型（Date）、美元型（Dollar）、定制货币型（Custom currency）、字符型（String）
3、Measure 度量尺度。比例尺度Scale、顺序尺度Ordinal、类型尺度Nominal 1.3.2 语法编辑器
1.3.3输出查看器 1.3.4草稿输出器 1.3.5 脚本编辑器
第二章 数据的输入输出
2.1 数据输入
2.1.1 用“Open File”对话框输入数据 2.1.2 输入ASCII码数据文件 2.1.3 打开excel文件
2.2 数据保存于统计结果输出 2.2.1 数据保存
2.2.2 输出查看器中的内容输出 2.2.3 图形编辑器中内容的输出 2.2.4 输出变量的保存和处理
第三章 数据文件的编辑
3.1 数据的排序 3.2 数据的转置 3.3 数据的聚合 3.4 数据文件的拆分 3.5 数据文件的合并 3.5.1 个案合并 3.5.2 变量合并 3.6 数据的选择
3.6.1 根据逻辑关系表达式选择数据 3.6.2 随机选取数据
3.6.3 给定范围内选择数据 3.6.4 用过滤器变量选择数据 3.7. 数据的转换
3.7.1 利用Compute功能选项转换数据 3.7.2 利用Count功能选项转换数据 3.7.3 利用Recode功能选项转换数据
3.7.4 利用Automatic Recode功能选项转换数据
第四章 统计图形的创建和编辑4.1 统计图形的创建 4.1.1 条形图
4.1.2 线图、面积图 4.1.3 饼图
4.1.5 帕累托图 4.1.6 箱线图
4.1.7 散点图 4.1.8 直方图 4.2 统计图的编辑
第五章 交互图的创建和编辑
5.1 交互图的创建 5.1.1 条形交互图
5.1.2 点形交互图、线形交互图 5.1.3 饼形交互图 5.1.4 箱形交互图 5.1.5 直方交互图 5.1.6 散点交互图 5.2 交互图的编辑
第六章 概率分布
7.1 概率密度函数 7.2 累加分布函数 7.3 逆累加分布函数 7.4 生成随机数
SPSS的数学函数均为数值型函数。各函数的自变量可以是符合取值范围要求的数值表达式。数学函数(设arg表示自变量)中包括：
(1)算术函数，如三角和反三角函数、指数和对数函数、四舍五入函数RND(arg)、截尾函数TRUNC(arg)、求余函数MOD(arg，modulus)等。设自变量arg＝-5．6，则四舍五入函数RND(—5．6)＝—5、截尾函数TRUNC(—5．6)＝—4。又如arg=75，则MOD(75，10)＝5。
(2)统计函数，即数理统计中的统计量，SPSS有7个统计函数，用于计算实变量的均值Mean(argl，arg2，„)、标准差Sd(argl，arg2，„)、变异系数CFVAR(argl，arg2，„)等。 (3)概率函数，SPSS ll．0中，给出了概率统计中几乎所有常见的随机变量的分布函数、密度函数、逆分布函数、随机数生成函数、非中心分布函数等。SPSS提供了数量约80个概率函数，它们以函数名的前缀来区分，各种前缀列于表3．3中。
表3．3 概率函数中的前缀
量值q，它返回到服从相应概率分布的随机变量ξ
中心的贝塔分布、χ2分布、Student t分布和F分布等。
各种概率函数中都依赖于数目不等的分布参数，不同分布的参数有不同的取值范围， 因此在调用分布函数时，必须给它们赋以恰当的数值。而且同名的累积分布函数、概率密 度函数、逆分布函数的参数取值是完全一致的。
形如RV.rv_name(a,…)，括号内的“a,…”为分布参数，其取值与相应的累积分布函数的参数一致，功能是生成服从相应概率分布的独立观察值，即随机数。例如，对正态随机生成函数RV.NORMAL(a,b)来说，当指定了参数值以后可以产生一列按数据文件中观测量序号排列的服从正态分布的随机数。
第七章 描述统计
7.1 描述统计
7.1.1频数分析过程-Frequencies 7.1.2 数据描述过程-Descriptives 7.1.3 数据探索过程-Explore 7.2 数据列表与报表输出
第八章 参数估计与假设检验
8.1 参数估计 8.2 假设检验
8.2.1 单样本均值检验 8.2.2 独立样本的均值比较 8.2.3 成对样本的均值比较
第九章 方差分析
9.1 单因素方差分析 9.2 双因素方差分析
第十章 相关与回归分析
10.1 一元线性相关 10.2 线性回归
10.2.1 一元线性回归
10.2.2 可化为一元线性回归的曲线回归 10.2.3 多元线性回归 10.3 曲线拟合
曲线估计里提供的拟合模型有：
● Linear：线性模型 Y＝b0+b1*t
● Quadratic：二次模型 Y＝b0+b1*t+b2*t2
● Compound：复合模型 Y＝b0*(b1)t 或 lnY＝1n(b0)+ln(b1)*t ● Growth：生长曲线模型 Y＝exp[b0+(b1)*t] 或lnY＝b0+b1*t ● Logarithmic：对数曲线模型 Y＝b0+b1*ln(t)
● Cubic：三次曲线模型 Y＝b0+b1*t+b2*t2+b3*t3
● S-curve：S曲线模型 Y＝exp[b0+(b1)／t] 或 lnY＝b0+(b1)／t ● Exponential：指数曲线模型 Y＝b0*exp(b1*t) 或 lnY＝1n(b0)+b1*t ● Inverse：逆曲线模型 Y＝b0+b1／t
● Power：幂指曲线模型 Y＝b0*tb1 或lnY＝1n(b0)+(b1*1n(t))
● Logistic：逻辑曲线模型 Y=1／(1／u+b0*(b1)t ) 或1n(1／Y-1／u)＝1n(b0+ln(b1)*t)
选择逻辑曲线模型时，必须在被激活的Upper bound 框中输入一个数值u (>0) ，称这个值为上界，指定u 的值，必须大于因变量的最大值。
10.4 非线性回归