一、数据清洗
数据清洗是数据分析中极其重要的一步，其目的是剔除异常值、缺失值、重复值以及不符合规定的数据。以下是一个数据清洗示例：
*加载数据. GET FILE='D:\data\example.sav'. *删除缺失值. DELETE VARIABLES=id1 id2 IF (MISSING(id1) OR MISSING(id2)). *删除重复值. SORT CASES BY id1 id2. MATCH FILES /FILE=* /BY id1 id2 /FIRST=id3 /LAST=id3. DELETE DUPLICATE /ALL. *标准化数据. COMPUTE id3_stand=ZSCORE(id3). EXECUTE.
在这个示例中，我们使用GET FILE命令将数据集导入SPSS环境中，然后使用DELETE VARIABLES命令删除缺失值。接着使用SORT CASES和MATCH FILES命令删除重复值。最后，使用ZSCORE命令将数据标准化。
二、数据描述
数据描述是对数据进行统计分析的一步。统计描述可用于汇总数据，包括均值和标准差等统计量，以及频率分布和百分比等。示例：
*加载数据. GET FILE='D:\data\example.sav'. *描述性统计. DESCRIPTIVES VARIABLES=id1 id2 id3 /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX SKEWNESS KURTOSIS. *频数分布统计. FREQUENCIES VARIABLES=id1 id2 id3 /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
在这个示例中，我们使用DESCRIPTIVES命令计算均值、标准差和偏度等统计量。然后，使用FREQUENCIES命令计算频率分布和百分比。
三、数据分析
数据分析是将数据转化为有用的信息的过程。以下是几个常见的数据分析示例：
1、t检验
t检验是用于比较两个群体均值的统计方法。以下是一个t检验示例：
*加载数据. GET FILE='D:\data\example.sav'. *T检验. T-TEST GROUPS=id1(1 5) GROUP1=id2(0 5) GROUP2=id2(1 5) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=id3 /CRITERIA=CI(.95).
在这个示例中，我们使用T-TEST命令比较两个群体id2=0和id2=1在id3上的均值差异。
2、方差分析
方差分析可以用于比较两个或多个群体之间的均值差异。以下是一个方差分析示例：
*加载数据. GET FILE='D:\data\example.sav'. *方差分析. ONEWAY id1 BY id2 /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY /MISSING ANALYSIS.
在这个示例中，我们使用ONEWAY命令比较id2=0和id2=1两个群体在id1上的均值差异。
3、回归分析
回归分析是一种分析变量之间关系的方法。以下是一个回归分析示例：
*加载数据. GET FILE='D:\data\example.sav'. *回归分析. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT id3 /METHOD=ENTER id1 id2.
在这个示例中，我们使用REGRESSION命令将id1和id2作为自变量，将id3作为因变量进行回归分析，以了解其之间的关系。
