spss自帶的資料庫

① spss自帶數據在哪

看你是什麼版本，我的是20，這些數據在C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\20\Samples

② SPSS22怎麼讀入資料庫文件

方法/步驟

• 首先打開SPSS，即可進入以下界面，這個界面就是打開之後的初始頁面。

• 點擊左上角的文件，新建一個文件，文件類型設置為數據。

  

③ SPSS自帶文件anxiety.sav在哪裡

不知道你用的哪個版本，一般在安裝文件里，例如
C:\Program Files\SPSS
或者example文件夾。

④ 如何應用spss資料庫選擇數據

（一） 數據准備

FAQ：這里為什麼用數據准備而不用數據採集？
數據採集是一個非常繁雜漫長的過程，數據採集來源、採集頻率、採集人員安排等等這些足夠寫一篇文章，同時這里所要談的這個過程是從數據開始說起的，至於這些數據如何而來，這里不作討論。

數據准備過程主要包括兩部分內容：SPSS數據文件的建立和變數編輯。在SPSS數據文件建立之前，我們需要分析的數據可能以各種各樣的形態存在，可能需要手動錄入（小批量的數據，但通常數據的錄入不在SPSS中直接進行），也可能是以其他格式形態存在，例如：.xls/.xlsx/.xlsm格式，.txt文本格式或.CSV格式，SPSS支持多種數據格式文件的導入。

除此之外，SPSS還可以直接從資料庫中導入數據，利用資料庫導入方式導入數據。這里需要注意的是，SPSS每執行一條指令，都會重新讀取所需的數據，如果你所取的數據是利用SQL語句從遠程資料庫中調用的數據文件，那麼將會非常耗時，此時的小技巧是利用好Cache data功能，建立活動的數據緩存區，那樣SPSS的運算速度會提升很多。
SPSS數據文件成功建立後，接下來的准備工作則是對變數屬性進行適當的調整和完善。例如你從公司的網站後台提取銷售數據，後台資料庫為了記錄方便通常是將各種渠道銷售數據用數字代碼表示，而將這些數據成功的建成SPSS數據文件後，此時你需要對渠道代碼進行編碼說明，對缺失值進行標記等等。

（二） 數據清洗
此過程主要為下一步數據分析做進一步的准備，最終將數據清洗為滿足分析需求的具體數據集。期間主要內容包括：
1)數據集的預先分析：對數據進行必要的分析，如數據分組、排序、分布圖、平均數、標准差描述等，以掌握數據的基本特點和基本情況，保證後續工作的有效性，也為確定應採用的統計檢驗方法提供依據
2) 相關變數缺失值的查補檢查
3)分析前相關的校正和轉換工作，如根據銷售額對觀測值進行分類，形成新的分類變數，從對應的身份證信息中提取出地區、年齡、性別等新的變數信息等
4)觀測值的抽樣篩選，如抽取銷售額大於10萬的產品等
5)其他數據清洗工作
Tips:期間注意規劃好清洗步驟和數據備份工作。

（三） 數據分析
此階段主要根據需求，選擇合適的統計方法進行統計分析和數據圖表的製作，這里選擇合適的方法是關鍵，相關操作SPSS軟體已經標准流程化，我們只需要選擇合適的參數進行相關操作即可。下表是根據自變數與因變數數目對各種統計方法的一個歸類：

除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本還提供了一個直銷模塊,這部分內容是對市場營銷活動中的用的比較多的模型的整理濃縮，本貼暫時不對數據分析的相關內容做深入詳細的介紹，以後將針對案例對這部分內容進行詳細敘述。

（四） 數據展現
常常聽到有人抱怨SPSS輸出的圖表太丑，修改編輯起來太麻煩，真的是這樣嗎？其實SPSS軟體有提供很多的圖表供大家選擇，太多的時候，我們所使用的只是其中的一種而已。除此之外，SPSS也提供自己定義圖表模版功能供我們自由操作。

SPSS的菜單操作通常會輸出很多多餘的結果，對這些結果進行有針對性的挑選和組合才是工作的重點，而不是一味的將所有分析結果一股腦的全搬到報告中去，在寫報告前對這些結果進行合理的簡化和整合是必須的，與此同時，相應的結果解釋（探討是否接受或拒絕研究假設，解釋結果形成的原因）以及相關含義衍生都在此部分完成。例如，我們進行方差分析時，SPSS可能直接輸出如下圖的結果，但我們展現結果的時候並不需要這么多看起來讓人眼花的數據結果，只需要從下表中提取出需要的那部分即可。

註：這里舉這個示例只是表達一種方法，對於模型的結果完整性並未作太多的考究
從上表三因素方差分析表可知，整體模型達顯著水平。其中Day和Round的主效應達到顯著水平，但Gender的主效應未達到顯著水平。除此之外，此模型還未考慮三者之間的交互效應……（結合其他圖表的結果作深一步的分析說明，並結合業務情況對結果進行分析說明）。