第一篇：SPSS學習心得

SPSS學習心得

本學期是我在大學學習的最后一個學期。在這個學期里，學校根據我系專業特點開設了一些專業應用性課程，其中有一門課程便是SPSS。

SPSS的中文名稱是社會科學統計軟件包，是世界上最早的統計軟件。我們學期學習所使用的軟件為英文版，起初接觸時由于我英語水平問題，SPSS軟件的操作讓我很是頭疼。但是通過對這門課程的學習，我了解到SPSS具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。在日常的工作與學習中，我所接觸到的數據比較多，但是我想從中獲得有用的數據卻很難，通過SPSS軟件應用，使我處理數據的時間大幅度的縮短，另外也能客觀直接的對我所需要的數據進行簡單分析。

在我平日課下進行統計調查技能培訓的時候，我起初分析數據所用的軟件是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算相關系數等，但是這些操作都需要自己每一步每一步的進行手動操作，而使用SPSS軟件在對數據進行整理時，只需對軟件某選項內設置變量條件，系統便自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，我們無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手，在當今這個時間就是金錢的社會上，我們掌握SPSS軟件的應用，也就是為自己賺取了不少金錢。

另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、二維相關、方差分析、多元回歸、因子分析、聚類分析、降維等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是極好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。

這門課程是我們這學期從始至終一直開設的課程，在課堂上我們的導師馬杰老師針對各種案例對我們進行講解，讓我們了解SPSS的各種應用，在課下系內陳主任對我進行指點，讓我能夠利用多種SPSS的方法進行數據處理與數據分析。

現在，學期即將結束，同樣的這門課程也到了尾期，在這學期學到了很多，并且還有很多沒有學到。我們學習時所操作的軟件是英文版，這對英語基礎不好的我來說是個考驗。同時，由于我們所學專業并非必須擁有計算機，導致我們平時能夠練習的機會比較少，造成了掌握不牢固，前學后忘現象比較嚴重。現在呢，很是希望能夠把SPSS的應用熟練操作，并且能把它變為自己的一種本能，使自己在今后的工作與學習中，可以輕松運用。

第二篇：SPSS學習心得

社會調查課程學習心得

大四的時候，學過spss相關課程，初步了解到它有非常強大的統計功能，對我們的學習、工作都會有很大的幫助，所以一直想學好這門課程。通過這個學期顏老師的課，讓我了解了許多，也學到了SPSS一些強大的功能，相信這對我以后，會有一定的幫助，至少等以后需要用，要再學習的時候，不至于太陌生。

平時，我們用的較多的數據分析軟件是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算機相關系數等，但是這些操作都需要自己一步一步進行手動操作，而在使用spss軟件對數據進行整理時，只需要對軟件某選項內設置變量條件，系統便會自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，都無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手。

另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、方差分析、多元回歸、因子分析等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是非常好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。

但在學習SPSS期間，也遇到了一些問題，主要是后面幾章，SPSS的方差分析、線性回歸分析、因子分析等。

在參數檢驗中我不知道原假設是什么，導致分析的時候不知道該拒絕原假設還是接受原假設，不能分析出統計結果。不會區分單樣本t檢驗和兩配對樣本t檢驗的區別，現在懂得了它們都要服從正態分布，基本思想是小概率反證法，反證法思想是先提出假設（檢驗假設H0），再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如果可能性小，則認為假設不成立，否則，還不能認為假設不成立。

在學習方差分析中，開始常常把觀測變量和控制變量弄混淆，在分析的時候應分別送入哪個對應框中，如果反了的話會導致結果的不準確。其次，對LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，現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間的兩兩比較，且各組個案數相等，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：當方差分析F檢驗否定了原假設，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。

在學習相關分析的過程中，在繪制散點圖時，不知道哪個該做橫坐標，哪個該做縱坐標，明白了橫坐標是解釋變量，縱坐標是被解釋變量，還有對相關系數的種類分析不熟練等。在學習回歸分析的過程中，對DW可檢驗的含義不理解，不記得對應的DW表示的殘差序列的相關性。對解釋變量向前篩選、向后篩選、逐步帥選策略不能熟練掌握，特別是對向前向后篩選時到處的結果不會進行分析。

學習因子分析的過程中，對提取出來的因子的實際含義不清晰，不能使因子具有命名解釋性等。此外，由于我們所學專業并非必須擁有計算機，導致我們平時能夠練習的機會比較少，造成了掌握不牢固，前學后忘現象比較嚴重。這些問題，也許會隨著對spss應用的深入，經驗慢慢的積累，而得到解決。很希望能夠把SPSS的應用熟練操作，并且能把它變為自己的一種本能，使自己在今后的工作與學習中，可以輕松運用。

在感慨它的方便與便捷的同時，不得不佩服軟件開發者，智商實在是太高了。同時，也感謝顏老師能夠對著一臉茫然的我們，耐心講課，雖然可能沒有達到老師授課的預期效果，但我們也絕不是一無所獲的！此外，關于同學們說多讓學生授課的提議，我覺得也挺好的，這樣可以督促大家在課后多下功夫，至少自己授課的那個部分會掌握較好!

第三篇：spss學習心得

學院：傳播學院 專業：10級廣播電視新聞學 學號：129012010023 姓名：許咪咪

學習SPSS有感——與EXCEL之比較

在學習SPSS軟件的過程中，自己不敢有絲毫松懈，但同時感到學習壓力很大，有一定的學習難度，軟件的操作可以通過短時間內熟悉，但對數據的結果分析還需要很大很大的提高。在掌握了SPSS相關技能和熟知了SPSS之于EXCEL的優越性之后，SPSS成了往后我進行數據分析、調查的首選軟件，如若能自由地結合二者使用，便是更佳選擇。

Excel的基本功能中包括了比較強大的數據處理功能，還提供了豐富的工作表函數，可以完成很多類型的數據處理和分析任務。除了工作表函數以外，Excel還提供了一個稱為“分析工具庫”的加載宏。

Excel應用的普及性，許多人都把它作為最常用的統計軟件來使用。Excel提供的統計功能包括數據管理、描述統計、概率計算、假設檢驗、方差分析和回歸分析等等，對于統計學原理所涉及的大部分內容已經足夠了。然而，在學習Excel的統計功能以前我們有必要先交待一下Excel在統計分析方面的局限性。

1、就統計學原理所涉及的統計方法而言，Excel沒有直接提供的方法包括：箱線圖（Boxplot）、莖葉圖、相關系數的p-值、無交互作用可重復的雙因素方差分析、方差分析中的多重比較、非參數檢驗方法、質量控制圖等。

2、按照優秀圖形的標準，Excel做出的很多圖形都不合格。Excel的有些圖形可能適合于普通大眾，但不適合用于科學報告中。例如二維圖形的三維表示，圓柱圖，圓錐圖等等。

Excel提供的有些圖形可能永遠不應該使用。

3、Excel不能很好的處理缺失值(Missing data)問題。總體來說Excel對缺失值的處理方式遠不如專門的統計軟件恰當。

4、雖然大部分情況下Excel的計算結果都是可靠的，但在一些極端情況下Excel的計算程序不夠穩定和準確（特別是Excel2003以前的版本中）；有些自動功能可能會導致意想不到地結果。

總體來說，Excel為我們輸入和管理數據、描述數據特征、制作統計表和統計圖都提供了強大的支持，但在處理復雜的計算時有時候誤差相對較大，因而一些數據處理專家建議人們避免采用Excel處理復雜的統計問題。SPSS能在簡單操作基礎上，解決EXCEL存在的這些問題，甚至非統計學相關專業的人員也可以利用這個軟件對復雜的統計問題進行處理、分析。

平時我慣常使用的數據分析軟件也是Excel。雖然使用Excel可以對數據進行透視、分類、篩選以及計算相關系數等，但是這些操作都需要自己每一步每一步的進行手動操作，而使用SPSS軟件在對數據進行整理時，只需對軟件某選項內設置變量條件，系統便自動的進行整理。而且，在學習與應用SPSS過程中，我了解到應用SPSS軟件只要了解統計分析的原理無需知曉統計方法的各種算法就能得到自己所需要的統計分析結果。另外對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分在軟件內的對話框操作完成，我們無需花費大量的時間記憶大量的命令和選擇項。在這方面，SPSS軟件的應用可以使我們節省大量時間，而且軟件操作比較容易上手，在當今這個時間就是金錢的社會上，我們掌握SPSS軟件的應用，也就是為自己賺取了不少金錢。

另外在與SPSS的接觸中，我逐漸了解到SPSS軟件的強大與方便。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，其中有數據的統計分析、統計描述、交叉表分析、二維相關、方差分析、多元回歸、因子分析、聚類分析、降維等分析方法。利用這些方法可以得出計算數據和統計圖形，看出數據的離散程度、集中趨勢和分散程度，單變量的比重，還有對數據進行標準化處理。利用這個軟件對問卷數據進行分析是極好的。雖然，這些方法大部分我還是不會使用，能夠讓我利用并成功分析的方法只有寥寥幾種，但是這種簡單便捷的操作讓我對SPSS的興趣卻是越來越濃。

spss 像手槍，對于社會統計應用spss,足夠精度了。exce對初級統計技術也差不多了，里面有很多類型的圖，配之以數據透視表，模擬運算表，宏，高級篩選，窗體，而且方便的單元格和變量操作這些優點都使得excel 更利于小規模，低精度，邏輯關系簡單的數據，但是簡單的圖和表，有時不需要通過假設檢驗，也能看出很多關系或結論，這些直觀的現象有的時候比spss的假設檢驗更有說服力（spss的假設檢驗雖然精確，但是成本是很多模型假定）其統計思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能顯出使用者諳熟研究背景和統計思想，這個修煉層次更高，就像武功最高深的人更最簡單的工具，最簡潔的招式，實而不華一樣。

了解了excel和spss的這個比較后，可以看出spss的統計思想體現了更多數理統計的味道，而excel 則更多體現了描述統計的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的統計想法，當然這些在使用spss的過程中會慢慢的積累的。一個和學習統計思想無關的，但是在學習spss中必須學會的是“數據組織方式和數據測度”，這個對于那些學習信息的人容易理解，對文科出身的人不容易理解。但是這個問題對于初學者很重要。在實際使用spss時，就得按部就班地按照先定義變量，調測度，在錄入（導入數據），再分析。分析并不是整個流程。不注意數據的組織方式和數據測度會使很多統計模型誤用（實際上不能用，但是軟件輸出了統計結果），這種誤用不是統計模型用得好不好的問題，而是能不能用的問題！

現在，學期即將結束，同樣的這門課程也到了尾期，在這學期學到了很多，并且還有很多沒有學到。我們學習時所操作的軟件是英文版，這對英語基礎不好的我來說是個考驗。同時，由于我們所學專業并非必須擁有計算機，導致我們平時能夠練習的機會比較少，造成了掌握不牢固，前學后忘現象比較嚴重。現在呢，很是希望能夠把SPSS的應用熟練操作，并且能把它變為自己的一種本能，使自己在今后的工作與學習中，可以輕松運用。

第四篇：SPSS軟件學習心得（模版）

SPSS軟件學習心得

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），名稱是“統計產品與服務解決方案”軟件。SPSS軟件的統計分析步驟：

（1）讀入數據文件，或直接建立SPSS數據文件，或調用其它類型的數據文件，如：Excel、純文本文件等；

（2）調用統計分析程式或模板；

（3）選擇變量，設定參數并運行；

（4）查看統計分析輸出結果。

SPSS的主要功能分為兩個方面：一個是對數據文件的建立和管理；另一個是提供了各種統計分析方法。對數據文件的建立和管理主要通過Data菜單和Transform菜單實現，可以對數據進行修改編輯、查找、排序、合并、分割、抽樣、加權、重新編碼、編秩、設定種子數及計算或轉換新的變量等多種功能；提供各種統計分析方法則是通過Analyze菜單實現．可以對數據集進行一般統計分析，如描述性統計、探索性分析、t檢驗、單因素和多因素方差分析、協方差分析、四格表和列聯表卡方檢驗、相關分析、線性回歸分析、非參數檢驗、生存分析等。

特點：不需編程，完全采用菜單和對話框的操作方式，絕大多數操作過程僅靠鼠標點擊即可完成，簡便易學，易于操作；具備完備的統計圖表制作功能，能繪制精美的統計圖表，并可以極其方便地對其編輯和修飾。

應用例子：如為了科學合理的評估和開發利用河北省土壤中水分，并在不同地區因地制宜的采取相應措施，選定了干旱指數、土壤質地和植被等指數，用層次分析法，計算出每個指標的權重，利用SPSS統計軟件，對河北省土壤水資源進行分類，細分為了8類，實現了有效合理地利用土壤水分。

第五篇：SPSS軟件學習心得

誤差理論數據處理分析

常見的統計軟件有SAS,SPSS,MINITAB,EXCEL等。這些統計軟件的功能大同小異，各有所側重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企業，各類院校及科研機構中較為流行的兩種統計軟件。特別是SPSS，其界面友好，功能強大，易學，易用，包含了幾乎全部尖端的統計方法，具備完善的數據定義，操作管理和開放的數據接口以及靈活美觀的統計圖表制作。作為專業的統計軟件，SPSS感覺比EXCEL更豐富，也更準確。

從表1中分析，抗拉強度的極小值為67.89，極大值為80.36，均值標準誤差為0.86948，標準差為3,47793，方差為12.096。屈服強度的極小值為47.14，極大值為8.227。

表

2從表2中分析，回歸平方和為176.469，自由度為1，均值方差,176.469，顯著性為

497.056，殘差平方和為4.970，自由度為14，均值方差為0.355。

表

3從表3從分析，常數量B為12.514，非標準化系數的標準誤差為2.719，T值為4.602。標準系數使用版為0.986，T值為22.自變量的B值為1.196，非標準化系數的標準誤差為0.054，295。

表

4圖

1從散點圖可以看出，抗拉強度Y與屈服強度X大致呈線性關系。人們假設Y與X之間的內在關系是一條直線，這些點與直線的偏離是實驗過程中其他一些隨機因素的影響而引起的。

心得體會

在學習SPSS中必須學會的是“數據組織方式和數據測度”，這個對于那些學習信息的人容易理解，對文科出身的人不容易理解。但是這個問題對于初學者很重要。在實際使用SPSS時，就得按部就班地按照先定義變量，測調度，在錄入（導入數據），再分析。分析并不是整個流程。

在大二快結束的學習過程中參加了SPSS的課程學習，盡管我只是大略地學習，泛泛地接觸這門課程，但是對這門課的興趣很濃。參與這次實踐的經歷深刻改變了我對這門課的認識。我越發感到我需要這門課程，我必須掌握這門統計技術，分析方法。這就是社會的需求，學校的標準，也是個人發展得需要。

雖然只有幾周的學習時間，但我已經對該課程有了更多的了解，十分感謝黃璟老師講解的這門課，提供了這個平臺。理論加實踐，為不同基礎的學生提供了好的學習環境。我認為開設很有必要，應當成為重點。

現實生活中的數據多不勝數，但要得到有用的數據并不容易，這就要應用數據分析的方法確定數據的屬性，再用清理工具（清洗、集成、轉換、消減）進行篩選轉化為有用的信息，再用SPSS深入分析，得出規律。

對數據的分析是以統計學為基礎的，統計學提供了一套完整的科學方法論，統計軟件則是實現的手段，統計分析軟件具有很多有點。它功能全面，系統地集成了多種成熟的統計分析方法；有完善的數據定義、操作和管理功能；方便地生成各種統計圖形和統計表格；使用方式簡單，有完備的聯機幫助功能；軟件開放性好，能方便地和其他軟件進行數據交換。我們接觸最多的統計軟件是EXCEL 和SPSS。在統計學中應用EXCEL,在數據分析中則主要是SPSS，它具有很好的人機界面和完善的輸出結果。

這門課程中我們學了另外一種數據分析方法就是聚類分析。它與“物以類聚，人以群分”是同樣的道理。多元統計分析方法就是對樣品或指標進行量化分類的問題，它們討論的對象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性來進行合理的分類，沒有任何模式可供參考或依循，即是在沒有先驗知識的情況下進行的。我們學習了Q型聚類法、R型聚類法以及系統聚類法。Q型聚類分析樣品間的聚類，用距離來測度親疏程度。R型聚類分析變量間的聚類，用相似系數來測度親疏程度。

常用的Q聚類法有閔氏距離和馬氏距離，只是我們必須掌握的。具體的計算方法有最短距離法、最長距離法、重心法、離差平方和連接法等等。在最后一節課老師講了貝葉斯理論，根據先驗概率和實驗事件得出后驗概率，從而得出更為可信的概率。最后，這門課程就學完了，學到了很，還有很多不懂。本課程需要很好的統計和概率論的基礎，要不，很難聽懂或者簡直聽不懂。同時，老師很少強求我們及時做作業，以至于我們知識掌握不牢固，前學后忘現象嚴重。有時候覺得老師講得過深，我們根本無法接受。希望老師以后講授本課程時把難度降低一點，多給學生練習的機會。我希望在考試之前把學懂的知識鞏固，把不懂得盡量弄懂，但愿以后在工作中能輕松運用。