spss学习总结

总结是一次反思过程，是一种记录工作情况、回顾工作不足的重要方式，在总结写作的过程中，我们需要全面化的分析工作情况，这有利于我们的工作成长。怎么写出有效的总结呢？下面是小编为大家整理的《spss学习总结》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

第1篇：spss学习总结

高中物理力学的学习技巧总结

摘要在高中学习中，我们掌握一定学习技巧，能提高我们的解题能力，也能促使学习效果的形成，实现逻辑思维的全面增强。在学习物理力学知识的时候，掌握学习技巧是非常重要的。因此，在文章中，根据我在学习中积累的经验，做出一些总结。

【关键词】高中物理;力学;学习技巧

因为高中物理知识学习内容更丰富，其存在的知识点也比较抽象。特别是我们在学习力学知识的时候，不仅要对其深层次分析，还需要对存在的受力情况准确探讨。因此，需要为学习做出更为全面的技巧总结。

1 构建力学框架体系

力学是我们高中学习中最为主要的部分，对其研究的时候，不仅要重点分析力学概念，还要分析力学自身性质。因为高中物理知识存在较多方面，各个层次之间都存在关系，所以，对概念分析的时候，一定要重点分析其不同规律。根据我们自己学习中的实际情况，对学习知识进行归纳总结，加深对它的理解和分析。如果在必要的时候，也可以寻求教师帮助，使教师能给予指导，这样在基础知识掌握的同时，将构建属于自己的力学知识框架。

不僅如此，还需要对力学重点知识进行总结分析。因为我们学习物理力学的时候，概念为基础知识，能在学习知识点的时候，进行清晰、明确理解。同时，在教师的积极引导下，我们也能深层次的掌握物理力学知识，保证在最大程度上能提升我们的学习效率。但是，学习力学的时候，还需要对其中的重点知识进行分析与总结。比如：学习牛顿第二定律，为了对其全面使用，基于对公式的分析，可以将力与重力加速度结合起来，当物体整体受力的时候，对其直接观察和分析。我们在学习期间，也可以对牛顿第二定律进行扩展。因为在对物理力学知识学习中，需要对存在的各个力学因素进行分析。如：支持力、重力、压力、摩擦力等，这些因素都需要重点分析。在整体上，学习高中力学知识，还可以将其划分，第一，分析物体运动期间的速率和力关系，实现加速度与力的结合。第二，分析磁场磁效应中的力变化，并对其总结和分析，实现更为充分应用。这样在掌握物理知识规律基础上，不仅能对其灵活运用，也能构建合理体系。

2 构建知识模型

当我们学习高中物理知识的时候，不仅要掌握知识的基本概念，还需要为其构建模型。知识模型的构建是一种比较抽象的方法，能达到问题的简化目的。比如：我们学习匀速运动、平衡运动等知识的时候，其为一个概念。当对问题进行分析的时候，可以为其建立物理模型。在实际研究期间，需要按照一定思路，为其构建模型，分析问题的处理方法。但是，在实际研究的时候，还需要注意其各个问题。如：第一，引进理想模型。第二，分析理想模型和实际模型的差异。第三，分析理想模型构建的方法。第四，分析理想模型具备的研究意义。针对这些要点，我们在学习的时候也要重点分析物理规律，保证在对实际问题解决的时候对其充分应用。

3 掌握解题技巧和方法

在我们学习物理力学知识的时候，对受力进行分析，需要为其提出相方法对其分析和总结。比如：分析受力情况，需要基于整体法，对其进行整理，以促进我们阶梯能力的提升。但是，在实际分析的时候，还需要将其与实际进行联系，并对其总结分析，这样才能加快问题的解决速度。分析力的动态平衡问题的时候，可以基于图解法对其分析，但是，在对试验进行实际探究的时候，要使用控制变量法，以促使其问题的解决。

4 发挥图像法作用

在分析物理力学知识的时候，应用图像法也是十分重要的。图像法的使用，是基于坐标系的构建，对物理规律进行描述。将该方法应用到物理力学学习中，十分常见。比如：出现的电磁场图像、波动图像等，都是使用图像法将运动状态表现出来。图像法的使用，其对我们学习具备十分重要的作用，但使用中也要关注其存在的各个问题。如：第一，当对图像进行观察的时候，要分析横纵坐标物理量和单位。第二，分析图像具备的意义的时候，要分析图像中函数关系。第三，还需要重点分析图像的面积、斜率等有关的物理量，也要详细分析图像具备的特性，保证在对问题进行研究的时候，能基于一定的类别方法解决问题。

5 注重逻辑能力的培养

当我们学习物理力学知识的时候，不仅要对相关概念、方法做出分析，还要构建一个严谨的逻辑思路。比如：学习机车启动，当发现汽车加速度减少，产生加速运动的时候，要对其进行分析，需要分析机车的运动状态。机车启动的时候，为匀加速运动。但是，如果发现机车功率为额定功率的时候，其加速度减小，为加速运动，以实现最大速度。该问题的分析比较困难，但对其计算更容易。所以，要进行全面分析，分析各个物理量之间的关系，保证才能更好应对。

6 总结

在高中物理学习期间，我们需要根据实际情况，为其选择出适合的方法。同时，基于对基础知识的掌握，还需要努力增强自己的逻辑思维能力，分析其重点，养成良好的学习习惯，这样在总体上才能促进我们物理素养的提升。

参考文献

[1]刘翰墨.高中物理力学的学习技巧[J].文理导航(中旬)，2017(01)：60.

[2]宋奕飞.高中物理力学的学习技巧分析[J].中学课程辅导(教学研究)，2016(32)：84-85.

[3] 万明暄.高中物理力学的学习技巧探讨[J].新教育时代电子杂志(教师版)，2016(42)：210.

作者单位

湖南省长沙市麓山国际实验学校湖南省长沙市 410000

作者：王雯静

第2篇：机能学实验室学习总结

（1.内蒙古医科大学内蒙古呼和浩特 010000；2.中国国际航空内蒙古有限公司呼和浩特 010000）

机能实验学是医学实验科学的重要组成部分，在适应二十一世纪医药卫生人才的培养上占据重要的地位，是医学教育培养目标得以实现的重要环节。随着医学教育理论的不断发展，社会对医务人员素质要求的提高，传统的实验教学模式已无法满足时代的需要。

机能学实验室是教学改革的重要成果。将生理学、病理生理学及药理学三门学科的实验内容有机的融合起来形成了一门综合实验课程。

一、人员管理与结构

机能学实验室主任主要负责教师的科研研究及教学实验课，还定期组织教师和教辅人员学习及讨论科研和实验课需要改进的不足。

机能学实验室教师主要负责教学实验课及学生的自主科研工作和给予教师科研的课题帮助。

机能学实验室教辅人员负责实验室的所有机能实验课的准备及各实验室仪器维护，和库房的保管及所有实验课的药品配伍工作。并且每个教辅人员都能独立完成所有机能实验课的准备及科研实验室的准备工作，并具还具备一定的科研能力。

二、教学改革

机能学实验室在承担着大量教学任务同时还应大力开展及帮助教师、研究生等科研工作和机能实验学教材的编写与更新，主要分为：

1、机能实验学的基本知识和技能：主要注重学生的常用仪器和生物信号采集处理系统软件的介绍及使用。

2、机能学基础实验：是通过经典的实验，培养学生掌握基本实验技术和方法，熟悉和掌握各种手术器械的使用，独立完成实验操作、结果分析、实验报告等，为学习机能综合实验打下坚实的基础。

3、机能学综合实验：是以消化系统、循环系统、呼吸系统和泌尿系统为主线，将每一系统的生理、药理、病理生理的内容有机融合成为综合性实验，通过①观察动物在正常状态下其功能活动规律；②复制某些疾病的急性动物模型后，观察其病理状态下功能活动的改变，并探讨分析疾病发生发展过程和机制；③自行选择和利用某些药物及手段进行治疗，并分析其药物学作用原理及其作用机制等。

为了让学生理论与实践相结合更好的学习，机能实验课应实行跨学期上课，机能实验学最后的考核分为笔试、操作和实验设计来完成。

三、开放实验室

机能实验室为了给学生提供更多的应用知识进行实践的机会，应向学生提供开放性的实验室，每周一学生提出申请，经教研室同意后，安排好时间由教师和教辅人员帮助学生来完成。给予学生主动的、积极的、独立的个性化自主空间，有利于学生实践能力的培养和创新能力的挖掘。将更有利于手术器械的规范使用及操作技能的提高，还可弥补实验课时的不足。使学生的综合能力及创新意识和自主设计实验得到协同发展。

四、机能实验室未来发展趋势

（一）加强实验教学师资队伍建设

当代医学具有庞大丰富的理论体系和较强的实践性，要从提高学生的医学基础理论水平和实验操作技能着手，提高实验教学质量。建设高标准的实验室，其关键要全面提高由教师和实验技术人员共同组成的实验教学队伍的业务素质。教师在实验教学及实验室管理中起着重要的作用。充分调动和发挥教师的工作积极性，鼓励教师关心实验教学改革，为实验教学可持续性发展献计献策。开设机能综合性实验、学生自主设计性实验。重视实验技术人员的作用，转变其从属地位，成为实验室的中坚力量，充分发挥他们的主观能动性。医学科学迅猛发展，要积极为实验技术人员更新知识、接受继续教育創造有利条件，使其调整知识结构，增加知识底蕴；学习新技术和开发新仪器而增加资金投入力度，这是取得教学改革成功的重要保证。为了达到对教师的这些培养目标，主要采取了这样一些措施，例如校外学习与交流，岗前培训，课外训练，相互听课，加强集体教研教改等措施。机能学实验的跨学科性，实验改革的未定性，注定了机能学实验师资队伍建设的紧迫性和必要性。

（二）确保实验教学质量和实验室建设

实践表明，探索建立机能学实验室管理模式及建设思路是正确的，是适应现代医学人才培养需要的，符合医学实验教学特点与规律，有利于提高医学实验教学水平，提高医学生的实践技能与创新能力。当然，我们也意识到还有一些有待加强和应积极着手改革的问题。如实验教学改革，包括实验大纲、实验教材及实验教学体系的建设，围绕现代设备开展新技术、新方法的实验手段改革；综合性实验，创新型、设计型实验的教学改革；实验室人员的合理配置、培训及管理等问题；如何建设科学的实验教学评价体系，确保实验教学质量和实验室建设可持续发展的问题等，都是需要我们继续做出努力的地方。我们相信，只要坚持改革不动摇，机能学实验室将会建设的更好、发展的更快。

只有真正的做好上面所说的两点，才能真正使得机能实验室进入到医学教学的过程中，同时才能真正地适应医科大学未来的发展，并且在医科大学未来的发展道路上发挥自己的推动促进作用，与此同时，通过对机能实验室的发展，使得学生在进行技能操作以及学习的过程中，更加的数量，使得教学本身的质量得到有效的提高。

作者：苏立平　陈立

第3篇：我院学习实践科学发展观活动总结报告

根据中央部署和省委要求，我院于2008年4月底正式启动开展深入学习实践科学发展观活动。在省委学习实践活动试点工作领导小组办公室和省委督导组的指导帮助下，我院精心组织，周密部署，高标准、严要求地做好集中学习、调查研究，对照检查、分析问题，解决问题、完善制度三个阶段的工作，学习实践活动取得了明显的成效。

一、学习实践活动的基本情况

(一)认真准备活动启动工作。省委学习实践活动试点动员大会召开后，院党组组织处级以上干部认真学习梁保华书记重要讲话精神，研究贯彻意见。成立了学习实践活动领导小组和办公室，党组书记任组长，其他院领导任副组长，各处室负责人为成员，办公室负责日常工作。着手制定并上报了我院学习实践活动实施方案，4月24日，省委学习实践活动试点工作领导小组办公室书面批准了我院活动实施方案，要求“结合单位实际，合理安排，扎实推进，务求实效”。4月29日，我院召开了开展深入学习实践科学发展观活动动员大会，统一思想认识，明确活动主题，明确方法步骤，明确工作要求，为扎实推进学习实践活动，确保取得实实在在成效奠定了坚实的基础。

(二)扎实推进学习和调查研究。在活动的第一阶段，院党组抓住学习和调研两个重点，有力有序开展工作。认真组织党员干部深入学习中央印发的两个读本和中央、省委重要文件精神，举行学习报告会，组织党员干部进行学习体会交流，开展“深入解放思想、推动科学发展”大讨论活动，举行处室工作创新思路汇报会。院领导带领有关同志分成若干个课题组开展调查研究，征求省各民主党派、省市县三级统战部门、广大学员和干部职工的意见建议，共有130多条。在此基础上，起草了调研报告向省委试点办上报。

(三)深入开展分析评议活动。在认真召开院党组成员民主生活会、党组扩大会议的基础上，起草了院党组关于贯彻落实科学发展观情况的分析报告，经反复征求意见和修改后，形成了正式报告。7月10日下午，经省委试点办和省委督导组批准，我院举行测评大会，对分析报告进行了民主评议。共有58位同志参加了测评(含市级社会主义学院代表和学员代表4人)，经无记名投票，评议结果为：“好”44人，占总人数75.86％；“较好”11人，占总人数18.97％；“一般”1人，占总人数1.72％；“不好”2人，占总人数3.45％。分析报告和评议结果，以院文件的形式予以公布。

(四)研究制定整改落实方案。根据分析报告查找出来的问题、原因及今后工作举措，为使整改工作目标更加清晰、要求更加明确、责任更加落实、措施更加到位，研究制定了整改落实方案。院党组紧密结合我院实际，认真研究制定了整改落实方案。明确在活动期间可以解决的突出问题有3项，即在教育培训方面，着力解决培训实效不够强的问题；在理论研究方面，着力解决研究质量不够高的问题；在硬件软件方面，着力解决办学条件不够好的问题。需要较长时间才能解决的突出问题有5项，即以科学发展观统领社院各项工作，加强对市级社院工作的业务指导，推进教育培训正规化建设，建设一支高素质的教学科研队伍，提高干部职工综合素质与能力。在活动期间可以制定的制度有2个，即《关于举办计划外班次有关问题的意见》和《关于学院物资采购的规定》。需要较长时间探索、积累经验才能形成的制度有3个，即《关于深化教学改革的意见》、《关于加强领导班子自身建设的意见》和《关于加强机关作风建设的意见》。由于我们的工作比较扎实，整改落实方案一次就通过了省委试点办和督导组的审核把关。方案已以文件的形式向全院公布。

(五)组织开展群众满意度测评。按照省委的统一要求，结合我院实际，我们精心设计了群众满意度测评表。8月18日，我院举行了学习实践活动群众满意度测评大会，共有62位同志参加了测评(含市级社会主义学院代表和学员代表4人)，测评结果为，对组织开展学习实践活动情况评议结果满意率为96.55％，具体评价满意率为95.48％，最终满意率为96.02％；对解决突出问题情况评议结果满意率为91.38％，具体评价满意率为90.16％，最终满意率为90.77％。

二、学习实践活动的主要特点

我院按照省委“正面教育为主，突出实践特色，坚持群众路线，解决突出问题”的原则，紧密结合自身实际，扎实开展学习实践活动，形成了一些鲜明的特点：

(一)加强领导贯穿活动始终。院党组认识到，组织开展好学习实践科学发展观活动，是中央和省委交给的一项重大政治任务，也是社会主义学院难得的发展机遇，是广大党员干部特别是县处以上领导干部提高素质的必由之路，决不能走过场，必须不折不扣地把活动搞好。活动一开始，时任党组书记冷祥初同志担任领导小组组长。6月份，根据省委对院党组书记的调整，院党组随即调整了学习实践活动领导小组，由新任党组书记周和平同志为组长，确保学习实践活动有序开展。在活动各个阶段，院党组始终高度重视，确保活动取得实效。各处室主要负责同志认真履行职责，把工作落到了实处。

(二)认真学习贯穿活动始终。理论的清醒与坚定是政治上清醒与坚定的基础。只有深入学习，自觉地用马克思主义中国化最新成果武装头脑，才能解放思想，推进科学发展。在各个阶段，我院通过党组理论学习中心组、支部学习、专家授课和个人自学等方式和途径，组织全体党员干部深入学习十七大精神和胡锦涛总书记对江苏工作提出的新要求，认真学习省委十一届三次、四次全会和省委工作会议精神，精读《毛泽东邓小平江泽民论科学发展》、《科学发展观重要论述摘编》、《科学发展观党员干部学习读本》等学习材料，使认识不断深化，思想更加统一。

(三)发扬民主贯穿活动始终。院党组在活动中充分发扬民主，主动了解和倾听干部职工和学员的意见建议，相信、依靠、服务干部职工和广大学员，把他们是否满意作为衡量学习实践活动成效的重要标准。在第一阶段，为找准问题，院领导深入基层进行调研，多方征求意见建议。在第二阶段，为写好分析报告，院党组广泛征求意见，并召开群众测评大会，对分析报告进行民主评议。在第三阶段，就整改落实方案初稿征求全院干部职工和部分市级社院、学员代表的意见，意见建议收集整理以后，院党组开会逐条进行研究，吸纳了许多好的意见。定稿以后以文件形式公布，接受干部职工监督。最后，还请大家对我院学习实践活动情况进行了满意度测评。

(四)解决问题贯穿活动始终。院党组在活动的各个阶段，注重查找存在的干部职工和学员最关心、最直接、最现实的问题，查找影响和制约我院又好又快发展的体制机制问题。对条件比较成熟的，积极加以解决，如确定教学综合楼的功能定位、尽快收回出租的房产；提高教育培训实效，精心做好有关班次的准备；为支持和吸引统一战线系统来我院办

班、出台了有关计划外办班的规定；为规范物资采购、保管、使用，制定完善了有关制度；为加强对年轻干部的培养，争取有关部门的支持，安排有关同志挂职锻炼，等等。

三、学习实践活动的主要成效

我院突出“推动科学发展，建设美好江苏”实践主题，结合统一战线教育培训工作具体实际，认真做好学习实践活动各项工作，达到了在解放思想上有新飞跃、在提升能力上有新进步、在解决问题上有新成效、在创新机制上有新突破的预期目标，取得了一定的成效。

(一)初步形成了以科学发展观统领社院各项工作的思路和举措。院党组针对查找出来的突出问题，在充分讨论、集思广益的基础上，初步形成了今后一个时期以科学发展观统领社会主义学院工作的总体思路和举措。今后一个时期以科学发展观统领社会主义学院工作的总体思路是：高举中国特色社会主义伟大旗帜，以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻落实科学发展观，始终坚持社会主义的办学方向，牢固树立“爱国、团结、民主、求实”的良好校风，探索办学规律，突出办学特色，提高培训质量，改善办学条件，充分发挥社会主义学院作为统一战线的人才培养基地、理论研究基地、方针政策宣传基地的作用，为开创我省新世纪新阶段统一战线工作新局面和建设美好江苏作出积极的贡献。今后一个时期以科学发展观统领社会主义学院工作的具体举措是：一是牢牢把握正确的办学方向，以科学发展观统领社会主义学院各项工作；二是不断深化教学改革、提高理论研究质量；三是全面提升管理水平，进一步改善办学条件；四是加强干部职工队伍建设，树立整体良好形象。

(二)提升了全院党员和干部职工思想认识和精神面貌。通过学习实践活动的深入开展，全院党员干部进一步加深了对科学发展观科学内涵和精神实质的理解，思想认识有了新的提高，精神面貌呈现新的变化。大家一致认为，必须坚持正确的办学方向，按照胡锦涛总书记《贺信》精神，朝着“高层次、有特色、正规化”办学目标，为统一战线和多党合作事业培养高素质人才。在学习实践活动期间，四川汶川发生特大地震，全院干部职工积极响应中央和省委号召，踊跃向四川地震灾区捐款84640元，其中，交纳“特别党费”60000元，另外我院干部职工还通过其他方式向灾区捐款12000元，充分展现了广大干部职工良好的大局意识、精神风貌和道德风尚。

(三)明确了领导班子自身建设的目标和具体措施。经过讨论、研究，院党组明确了今后领导班子自身建设的目标，即团结和带领全院干部职工，认真贯彻落实中央、省委关于加强统战工作和社院工作的一系列文件精神，自觉以科学发展观统领社院的各项工作，充分发挥社会主义学院作为民主党派和无党派人士联合党校主阵地、主渠道的作用，为巩固壮大爱国统一战线，为建设美好江苏做出应有的贡献。加强领导班子自身建设的措施主要有：一是加强思想政治建设，带领全体干部职工在思想上与党中央和省委保持高度一致。二是加强组织建设，坚持民主集中制，发扬党内民主，发挥党组织的战斗堡垒作用和党员的先锋模范作用。三是加强作风建设，坚持求真务实，坚持真抓实干，以领导干部良好的作风促优良院风的形成。四是加强制度建设，继续建立健全领导班子成员分工协调机制、建立集体领导与个人分工负责相结合的制度，坚持领导班子议事和决策规则，用制度来保证决策的民主化和科学化。五是加强反腐倡廉建设，进一步健全和完善党风廉政责任制，自觉接受上级党组织和广大干部职工的监督，做到“立党为公，执政为民”。

(四)做到了开展学习实践活动与推动各项工作两不误、两促进。我院在学习实践活动中，坚持统筹兼顾，合理安排，做到学习实践活动和当前工作“两不误、两促进”，把对学习实践活动的推进体现到解决突出问题、促进各项工作的生动实践上，以各项工作的新成果来衡量和检验学习实践活动的成效。一是教育培训工作有了新进展。至7月底，我院举办了13个培训班次，培训836人次。在教学中，努力增强教学计划的针对性、授课人员的层次性、教学方法的多样性和教育培训的实效性，不断提高培训质量。二是理论研究取得新成绩。今年又有2项课题被中央社会主义学院列为重点课题，上半年在省级核心期刊发表论文9篇，其中在国家级核心期刊发表论文1篇。《江苏省社会主义学院学报》编印质量有了提高，三是教学综合楼建设有了新推进。教学综合楼前期准备工作积极推进，搬迁工作已基本完成。四是其他各项工作都有新起色。中华文化学院办学开始了新的探索，在活动期间，接待了泰中艺术家联合会代表团，并与省台联联合举办省台胞青年骨干座谈会。后勤保障有力，服务质量提升。在今年上半年我们面临的困难矛盾比较多，我院工作任务比较繁重，党组主要领导同志又调整的情况下，全院广大干部职工以学习实践活动为动力，团结一心，努力工作，保证了各项工作任务的如期完成。

我院学习实践活动虽然取得了明显成效，但也存在一些不足，如学习还不够深入、系统，学习的组织程度还不高，特别是缺少能够促进进一步解放思想、能从理论和实践的结合上认识科学发展观重大意义的辅导报告；调研范围还不够广，征求意见的面还比较窄，邀请参加活动全过程的各方面的代表人数较少，特别是缺少民主党派、工商联组织的代表；整改工作的面还不够宽，对有些影响科学发展的问题重视不够，解决的办法不多，特别是对新形势下统一战线教育培训工作的规律把握还不准；等等。对这些问题，我们要在今后的工作中认真加以改进。

四、巩固和发展学习实践活动成果的打算

回顾这次学习实践活动，我们深深体会到，中央关于在全党开展深入学习实践科学发展观活动的战略决策，是完全正确的、非常必要的。省委对学习实践活动的部署和要求，符合江苏实际、是行之有效的。我们要认真总结学习实践活动的成功做法，努力扩大学习实践活动的成果。

我们同时认识到，开展深入学习实践科学发展观活动，作为一项集中教育活动，毕竟有时间要求，学习实践活动的最终成效，要体现在今后坚持以科学发展观统领各项工作，推动社院事业又好又快发展上。我们重点要抓好三个方面的工作：

(一)继续推动思想解放，真正使科学发展观成为推动社院工作的行动指南。要通过学习培训，帮助统一战线成员学习掌握中国特色社会主义理论体系，更加深入学习贯彻科学发展观，更加自觉地促进科学发展，更好地投身中国特色社会主义建设事业

(二)认真落实整改措施，努力巩固扩大成果。要按照分工，抓好各项整改措施的落实，着手研究制定《关于深化教学改革的意见》、《关于加强领导班子自身建设的意见》和《关于加强机关作风建设的意见》。

(三)着力做好当前工作，确保完成全年任务。要认真贯彻省委工作会议精神，按照我院全年工作部署，一着不让地把各项工作抓细抓实，把学习实践活动的成果转化为推动和促进工作的强大动力。

我院能够比较好地完成学习实践活动任务，是省委正确领导和试点办精心指导的结果，是省委督导组大力关心和支持的结果，是院党组加强领导和学习实践活动办公室精心组织、全院干部职工积极参与的结果。我们将进一步总结这次活动开展的经验，建立健全巩固学习实践活动成果的长效机制，不断推进社会主义学院事业又好又快地发展。

第4篇：SPSS学习总结

学习SPSS感想

以前学统计学的时候就听老师讲过SPSS有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为SPSS很神秘。通过这个学期周老师的课让我对此清楚了许多，也学到了SPSS强大的统计功能，更加让我明白了SPSS与Excel的区别。

SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。

在学习SPSS期间，我主要遇到的问题是后面几章，SPSS的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。

在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。

在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等。在学习回归分析的过程中，对DW可检验的含义不理解，不记得对应的DW表示的残差序列的相关性。对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。

学习聚类分析中，变量的选择分不清，无关变量有时会引起严重的错分，应当只引入在不同类间有显著差别的变量，尽量只使用相同类型的变量进行分析。分类数不明确，从实用角度讲，2~8 类比较合适。掌握了K-means Cluster 分析，样本量大于100时有必要考虑，只能使用连续性变量。

学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解释性。

学习了SPSS后，我不禁想到了SPSS与Excel的区别，这一点是针对像我这样开始只懂得用EXCEL的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一些可以互补的地方。但是SPSS又比Excel更加强大：

一、图型的表现力是SPSS的主要优点之一

应该说，Excel的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，SPSS就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。

二、通过SPSS检验方差齐性和数据分布

假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即

1.样本方差齐性

2.样本总体呈正态分布

在Excel中，提供了F检验来检验方差齐性问题，也就是可以先通过F检验确定方差齐性与否来选择下一步用哪个T检验或方差检验分析工具。但只要数据多于二组则无从下手;通过描述统计大约能从峰度和偏度来了解样本的分布实际工作中，只要分布单峰且近似对称分布，也可应用，但要具体确定样本的分布也有难度。这二个问题在SPSS就可以解决

最后，在感叹它的方便与快捷的同时，对软件开发人员的智慧到了肃然起敬的地步。一直觉得计算机语言是最难的一门外语。虽然本科时曾经对这种逻辑性很强的东西很感兴趣，并在编程课上取得不错的成绩，但一直觉得这似乎不是我能掌控的东西。SPSS的神奇之处在于，它省去了使用者巨大的计算量，并提高准确性。它开发了开发者的智慧，却弱化了使用者的大脑。

第5篇：Spss Spss学习第四天

我主要以课上的顺序来一步步操作

一元回归

两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。

多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。

(2)回归方程的显著性检验(F检验)

多元线性回归方程的显著性检验一般采用F检验，利用方差分析的方法进行。

(3)回归系数的显著性检验(t检验)

回归系数的显著性检验是检验各自变量x1，x2，…，对因变量y的影响是否显著，从而找出哪些自变量对y的影响是重要的，哪些是不重要的。

与一元线性回归一样，要检验解释变量对因变量y的线性作用是否显著，要使用t检验。

课上实例：

Next 在这里可以针对不同的自变量设置不同的筛选引入方法。 Options 下一步：设置变量引入剔除的标准规则 Methot

自变量筛选的方法： Enter:所选变量全部引入模型 Stepwise：逐步引入法 Remove：剔除变量 Backward：向后消去法 Forward：向前消去法

结果：

第一个表格是

描述统计量第二个表格是相关系数矩阵

第三个表格是列出模型引入以及剔除的变量，这里是强制引入法，所有变量引入模型第四个表格是模型拟合优度统计量第五个表格是模型显著性F检验

第六个表格是每个回归系数显著性的t检验

第七个表格是共线性诊断特征根有些接近0，有个别值特别大有严重共线性。条件指数如有个别维度值大于30，也说明有严重共线性! 第八个表格是关于残差的描述统计量第九个表格是残差的正态性诊断

多元回归

虚拟变量

前面几节所讨论的回归模型中，因变量和自变量都是可以直接用数字计量的，即可以获得其实际观测值(如收入、支出、产量、国内生产总值等)，这类变量称作数值型变量。然而，在实际问题的研究中，经常会碰到一些非数值型的变量，如性别、民族、职业、文化程度、地区、正常年份与干旱年份、改革前与改革后等定性变量。

在回归分析中，对一些自变量是定性变量的先作数量化处理，处理的方法是引进只取“0”和“1”两个值的0−1型虚拟(dummy)自变量。当某一属性出现时，虚拟变量取值为“1”，否则取值为“0”。例如，令“1”表示改革开放以后的时期，“0”则表示改革开放以前的时期。再如，用“l”表示某人是男性，“0”则表示某人是女性。虚拟变量也称为哑变量。需要指出的是，虽然虚拟变量取某一数值，但这一数值没有任何数量大小的意义，它仅仅用来说明观察单位的性质和属性。

课上实列：

建立虚拟变量DU。设置逻辑运算，如果AREA==1时，DU=1，否则DU=0.

结果：

逻辑回归

称为logistic模型(逻辑回归模型)。

我们的逻辑回归模型得到的只是关于P{Y=1|x}的预测。

但是，我们可以根据模型给出的Y=1的概率(可能性)的大小来判断预测Y的取值。一般，以0.5为界限，预测p大于0.5时，我们判断此时Y更可能为1，否则认为Y=0。如果该p值小于给定的显著性水平(如=0.05)，则拒绝因变量的观测值与模型预测值不存在差异的零假设，表明模型的预测值与观测值存在显著差异。如果值大于，我们没有充分的理由拒绝零假设，表明在可接受的水平上模型的估计拟合了数据

课上实例：

将因变量放入dependent栏，自变量放入covariates栏中可以把几个变量的乘积作为自变量引入模型作为交互影响项

线性回归一样，我们可以通过next按钮把自变量分成不同的组块，使不同的组块按顺序以不同的方式分步进入模型

Classification plots:制作分类图，通过比较因变量的观测值与预测值的关系，反映回归模型的拟合效果。

Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit: H-L检验。

Casewise listing of residuals:显示个案的残差值(显示标准化残差超过两倍标准方差的个案或显示所有个案)

Correlations of estimates:输出模型中各参数估计的相关矩阵。

Iteration history:输出最大似然估计迭代过程中的系数以及log似然值。 CI for exp(B):输出exp(beta)的置信区间，默认置信度为95% 在save选项中，我们可以选择需要保存的数据文件中的统计量。包括残差值、个案影响度统计量、预测概率值等等

结果：

第一部分有两个表格，第一个表格说明所有个案(28个)都被选入作为回归分析的个案。

第二个表格说明初始的因变量值(0，1)已经转换为逻辑回归分析中常用的0、1数值。

(2)第二部分(Block 0)输出结果有4个表格。(组块0里只有常数项，没有自变量)

(3)Omnibus Tests of Model Coefficients表格列出了模型系数的Omnibus Tests结果。

(4)Model Summary表给出了-2 对数似然值、Cox和Snell的R2以及Nagelkerke的R2检验统计结果。

(5)Hosmer and Lemeshow Test P值大于0.05，说明模型有一定的解释能力 (6)Classification Table分类表说明第一次迭代结果的拟合效果，从该表格可以看出对于y=0，有86.7%的准确性;对于y=1，有76.9%准确性，因此对于所有个案总共有82.1%的准确性。

(7)Variables in the Equation表格列出了Step 1中各个变量对应的系数，以及该变量对应的Wald 统计量值和它对应的相伴概率。从该表格中可以看出x3相伴概率最小，Wald统计量最大，可见该变量在模型中很重要。B是回归系数的估计值 Wald系数的wald检验

Exp(beta)的估计值以及区间估计

(8)Correlation Matrix表格列出了常数Constant、系数之间的相关矩阵。常数与x2之间的相关性最大，x1和x3之间的相关性最小。

(9)图7-26所示是观测值和预测概率分布图。该图以0和1为符号，每四个符号代表一个个案。横坐标是个案属于1的录属度，这里称为预测概率(Predicted Probability)。纵坐标是个案分布频数，反映个案的分布。

(10)逻辑回归的最后一个输出表格是Casewise List，列出了残差大于2的个案。

第6篇：spss学习心得

学院：传播学院专业：10级广播电视新闻学学号：129012010023 姓名：许咪咪

学习SPSS有感——与EXCEL之比较

在学习SPSS软件的过程中，自己不敢有丝毫松懈，但同时感到学习压力很大，有一定的学习难度，软件的操作可以通过短时间内熟悉，但对数据的结果分析还需要很大很大的提高。在掌握了SPSS相关技能和熟知了SPSS之于EXCEL的优越性之后，SPSS成了往后我进行数据分析、调查的首选软件，如若能自由地结合二者使用，便是更佳选择。

Excel的基本功能中包括了比较强大的数据处理功能，还提供了丰富的工作表函数，可以完成很多类型的数据处理和分析任务。除了工作表函数以外，Excel还提供了一个称为“分析工具库”的加载宏。

Excel应用的普及性，许多人都把它作为最常用的统计软件来使用。Excel提供的统计功能包括数据管理、描述统计、概率计算、假设检验、方差分析和回归分析等等，对于统计学原理所涉及的大部分内容已经足够了。然而，在学习Excel的统计功能以前我们有必要先交待一下Excel在统计分析方面的局限性。

1、就统计学原理所涉及的统计方法而言，Excel没有直接提供的方法包括：箱线图(Boxplot)、茎叶图、相关系数的p-值、无交互作用可重复的双因素方差分析、方差分析中的多重比较、非参数检验方法、质量控制图等。

2、按照优秀图形的标准，Excel做出的很多图形都不合格。Excel的有些图形可能适合于普通大众，但不适合用于科学报告中。例如二维图形的三维表示，圆柱图，圆锥图等等。

Excel提供的有些图形可能永远不应该使用。

3、Excel不能很好的处理缺失值(Missing data)问题。总体来说Excel对缺失值的处理方式远不如专门的统计软件恰当。

4、虽然大部分情况下Excel的计算结果都是可靠的，但在一些极端情况下Excel的计算程序不够稳定和准确(特别是Excel2003以前的版本中);有些自动功能可能会导致意想不到地结果。

总体来说，Excel为我们输入和管理数据、描述数据特征、制作统计表和统计图都提供了强大的支持，但在处理复杂的计算时有时候误差相对较大，因而一些数据处理专家建议人们避免采用Excel处理复杂的统计问题。SPSS能在简单操作基础上，解决EXCEL存在的这些问题，甚至非统计学相关专业的人员也可以利用这个软件对复杂的统计问题进行处理、分析。

平时我惯常使用的数据分析软件也是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用SPSS软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。而且，在学习与应用SPSS过程中，我了解到应用SPSS软件只要了解统计分析的原理无需知晓统计方法的各种算法就能得到自己所需要的统计分析结果。另外对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分在软件内的对话框操作完成，我们无需花费大量的时间记忆大量的命令和选择项。在这方面，SPSS软件的应用可以使我们节省大量时间，而且软件操作比较容易上手，在当今这个时间就是金钱的社会上，我们掌握SPSS软件的应用，也就是为自己赚取了不少金钱。

另外在与SPSS的接触中，我逐渐了解到SPSS软件的强大与方便。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，其中有数据的统计分析、统计描述、交叉表分析、二维相关、方差分析、多元回归、因子分析、聚类分析、降维等分析方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是极好的。虽然，这些方法大部分我还是不会使用，能够让我利用并成功分析的方法只有寥寥几种，但是这种简单便捷的操作让我对SPSS的兴趣却是越来越浓。

spss 像手枪，对于社会统计应用spss,足够精度了。exce对初级统计技术也差不多了，里面有很多类型的图，配之以数据透视表，模拟运算表，宏，高级筛选，窗体，而且方便的单元格和变量操作这些优点都使得excel 更利于小规模，低精度，逻辑关系简单的数据，但是简单的图和表，有时不需要通过假设检验，也能看出很多关系或结论，这些直观的现象有的时候比spss的假设检验更有说服力(spss的假设检验虽然精确，但是成本是很多模型假定)其统计思想易于被日常生活所接受，所以execl用得好，更能显出使用者谙熟研究背景和统计思想，这个修炼层次更高，就像武功最高深的人更最简单的工具，最简洁的招式，实而不华一样。

了解了excel和spss的这个比较后，可以看出spss的统计思想体现了更多数理统计的味道，而excel 则更多体现了描述统计的味道，所以了解spss更重要的是了解不同模型背后的统计想法，当然这些在使用spss的过程中会慢慢的积累的。一个和学习统计思想无关的，但是在学习spss中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用spss时，就得按部就班地按照先定义变量，调测度，在录入(导入数据)，再分析。分析并不是整个流程。不注意数据的组织方式和数据测度会使很多统计模型误用(实际上不能用，但是软件输出了统计结果)，这种误用不是统计模型用得好不好的问题，而是能不能用的问题!

现在，学期即将结束，同样的这门课程也到了尾期，在这学期学到了很多，并且还有很多没有学到。我们学习时所操作的软件是英文版，这对英语基础不好的我来说是个考验。同时，由于我们所学专业并非必须拥有计算机，导致我们平时能够练习的机会比较少，造成了掌握不牢固，前学后忘现象比较严重。现在呢，很是希望能够把SPSS的应用熟练操作，并且能把它变为自己的一种本能，使自己在今后的工作与学习中，可以轻松运用。

第7篇：SPSS软件学习心得

误差理论数据处理分析

常见的统计软件有SAS,SPSS,MINITAB,EXCEL等。这些统计软件的功能大同小异，各有所侧重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企业，各类院校及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好，功能强大，易学，易用，包含了几乎全部尖端的统计方法，具备完善的数据定义，操作管理和开放的数据接口以及灵活美观的统计图表制作。作为专业的统计软件，SPSS感觉比EXCEL更丰富，也更准确。

从表1中分析，抗拉强度的极小值为67.89，极大值为80.36，均值标准误差为0.86948，标准差为3,47793，方差为12.096。屈服强度的极小值为47.14，极大值为8.227。

表

2从表2中分析，回归平方和为176.469，自由度为1，均值方差,176.469，显著性为

497.056，残差平方和为4.970，自由度为14，均值方差为0.355。

表

3从表3从分析，常数量B为12.514，非标准化系数的标准误差为2.719，T值为4.602。标准系数使用版为0.986，T值为22.自变量的B值为1.196，非标准化系数的标准误差为0.054，295。

表

4图

1从散点图可以看出，抗拉强度Y与屈服强度X大致呈线性关系。人们假设Y与X之间的内在关系是一条直线，这些点与直线的偏离是实验过程中其他一些随机因素的影响而引起的。

心得体会

在学习SPSS中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这个问题对于初学者很重要。在实际使用SPSS时，就得按部就班地按照先定义变量，测调度，在录入(导入数据)，再分析。分析并不是整个流程。

在大二快结束的学习过程中参加了SPSS的课程学习，尽管我只是大略地学习，泛泛地接触这门课程，但是对这门课的兴趣很浓。参与这次实践的经历深刻改变了我对这门课的认识。我越发感到我需要这门课程，我必须掌握这门统计技术，分析方法。这就是社会的需求，学校的标准，也是个人发展得需要。

虽然只有几周的学习时间，但我已经对该课程有了更多的了解，十分感谢黄璟老师讲解的这门课，提供了这个平台。理论加实践，为不同基础的学生提供了好的学习环境。我认为开设很有必要，应当成为重点。

现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具(清洗、集成、转换、消减)进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。

对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法;有完善的数据定义、操作和管理功能;方便地生成各种统计图形和统计表格;使用方式简单，有完备的联机帮助功能;软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。

这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。 R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。

常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。最后，这门课程就学完了，学到了很，还有很多不懂。本课程需要很好的统计和概率论的基础，要不，很难听懂或者简直听不懂。同时，老师很少强求我们及时做作业，以至于我们知识掌握不牢固，前学后忘现象严重。有时候觉得老师讲得过深，我们根本无法接受。希望老师以后讲授本课程时把难度降低一点，多给学生练习的机会。我希望在考试之前把学懂的知识巩固，把不懂得尽量弄懂，但愿以后在工作中能轻松运用。

第8篇：SPSS课程学习感悟

学习SPSS有感

摘要：SPSS统计分析方法及应用课程的开设给我们打开了一扇全新知识的门窗，它通向的是一个崭新的领域。这门课程的学习经历可谓波澜起伏，中间有苦有甜，但是不管过程多么艰难，幸运的是，我们学到了很多，收获了很多。通过老师的讲解，我们对它的使用方法、结果分析和应用范围都有了非常细致的了解。关键词：学习经历收获方法应用范围

距SPSS统计分析方法及应用课程结束已经过去好几天了，偶尔还是会想起那段兵荒马乱，洪荒滔天的日子。开学伊始，很多课程还必须靠课程表才知道星期几在哪里上课，但是SPSS则不同，一天四节课连着上的重大任务让我们不得不去正视它、重视它。

初识SPSS统计分析方法及应用是在一个傍晚。彼时，地上余热尚未完全散尽，暮色即将席卷最后一抹晚霞。坐在机器嗡嗡运转的机房里，抚摸手中那一厚重书本的扉页，心里是一丝说不清道不明的复杂情绪，对未知的好奇掺杂着对已知的不确定。周围同学都在讨论，统计学都没有学好，这门课程学起来会不会过于吃力，如此一想，几分恐惧感又蹭蹭地上升。就这样，怀着五味杂陈的心情开始了SPSS的第一堂课。

一天课下来，却发现它学起来并没有想象中那么艰难，可能是刚接触的基础知识比较易懂，也可能是老师讲解的很生动透彻。总之，我的兴趣被调动起来了，甚至在心里雀跃，期待第二天的SPSS课早点到来。但是渐渐的，学习开始有点力不从心了，课堂上会有片刻的走神，反应过来后便在书上匆忙翻找老师讲解的内容自己慢慢的边看边理解，然而结果还是一知半解，于是悔不当初统计学的基础打得不够牢固。不过，不幸中的万幸是老师非常的好，对我们这些上课不太认真的同学还是耐心的给予指导并且不厌其烦。课堂上师生之间互动的很好，充分调动了大家的积极性，要求我们自己动手去找答案、自己去操作而不是一味地跟着老师盲目地进行着机械运动，老师也非常反对以往那种“填鸭式”教育，积极鼓励、督促我们去思考答案的由来，去解释所以然与之所以然，同时老师生动的讲解把枯燥的内容形象化，更方便我们的理解。当习惯了老师这种教学模式后，我们学习起来虽不能说得心应手，举一反三，但也渐入佳境，步入正轨，没有了当初的手足无措，没有了那时的茫然若失，像初长成的少年一般，拥有的是岁月洗礼后的纯粹明媚与获得真知的满足感。

现在回想一下，学习其实还是一个循环往复的过程，讲究的是一个方法和技巧，即使每个人都在抱怨SPSS难学，听不到看不明白，但是班上还是有人学的很轻松，学的很扎实。好像那些在我们看来既枯燥又难以理解的术语和定义解释在她们眼里就是一副活动的画面，她们沉浸于其中，遨游在其中，享受在其中。仿佛那些知识早已扎根在她们充满智慧的脑袋里，而不同于我们，需要从书本的文字上去吸收，从老师那里获取知识的核心和真正内涵。这样的对比让我折服却又向往，认真观察了她们学习动态后，我发现像我们这种每天上课才翻书下课书本直接扔一边的人即使在某一时期了解了这门课程，等到若干时间以后，当遗忘功能发挥作用时我们还是一无所知，怎样把它们植根于脑袋，关键在于自己的努力和钻研。课前好好预习，尝试自己去理解那些不算深奥的文字，遇到不懂的标记一下，上课认真听或者课后积极向老师请教，课堂的效果也是不容忽视的，老师讲的都是书本浓缩的精华，一个不留神，可能就导致后面的全盘崩溃，然后兴趣丧失，课后更是需要好好复习加强记忆力，SPSS需要的是多操作多熟悉，空闲时间多加自我练习才会做到熟能生巧。其实很多课程都是互通的，这些方法对其他课程而言也是非常实用的。还有最重要的一个资源库，就是学校的图书馆，多看看有关书本触类旁通更容易理解。

现在一本书已经学完了，不敢说对它的领会有多深，只能说从中的确学到了不少的东西，更准确的是学到一种技能和方法，即怎样处理数据的方法。SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。它是世界上公认的三大数据分析软件之一，由于操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。最重要的是，对我们经济管理专业的学生来说，以后从事的行业大部分都是要和统计分析以及决策打交道，因此掌握好数据分析方法和数据分析软件工具则是非常有必要的。

其次纵观中国经济发展历程，改革开放已逾三十多年，我国的经济体制由计划经济步入了社会主义市场经济的运行空间，这一客观现实要求企业必须提高独立面对市场经济中大风大浪的能力，也就是自身的硬件素质。在加入WTO后，中国企业搭上全球化的班车，跨入与国际接轨的高速轨道，在获得更广泛的市场资源的同时，也面对着更强大对手的竞争，在这种趋势下，增强软实力，打造自身独一无二的个性特质更是迫在眉睫。面对着强化自身的双重挑战，要求企业承担起信息化和定量分析的重任，只有信息化才能够迅速全面的感知市场和消费群体的要求，只有定量分析才能对感知信息做出科学分析和正确决策。而当今社会发展日益迅猛，数据量快速膨胀，数据关系复杂性大大提高，企业怎样快速得出分析结果，怎样从效率和质量方面占有优势对数据分析软件的性能有着严格的的要求。而SPSS因操作简单，结果明了，很受企业欢迎，已广泛应用于各大领域。我们从课程学习上所采用的例子就可得出，SPSS不仅在经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育等方面作用广大，在农业、林业、商业、金融等行业也有着不可小觑的影响力。应着这些因素，掌握好这一技能就显得势在必行了。

通过老师细心的讲解，我们知道了SPSS分析的正确步骤，即懂得了如何正确组织数据、如何利用SPSS对数据进行基本加工和整理，明白了应从何处入手分析、应采用SPSS中的哪些分析方法和功能实现对各类数据由浅入深的分析，清楚了怎样理解和解释分析结果。在此之前，我们所了解的关于数据的计算机应用软件仅局限于Excel，而如今，我们不但掌握了SPSS，还能够在两者之间进行数据的转换。这一课程的学习可谓是受益匪浅，对于一组数据我们不再被表面现象和其中的干扰因素所蒙蔽，而是能够剖开现象看本质，这使我们对真实的理解更加贴近更加透彻。

第9篇：SPSS课程学习感悟(交)

SPSS学习总结与反思

财管132 1330443233 王天茜

在这学期以前我并没有学过统计学，甚至没有接触过它，因此对它的认识可谓是从零开始的，但经过这一段的学习，也算是受益良多，下面我就简单说下感想吧。

第一节课老师简单讲述了下这门课的概况，当时只觉得毫无头绪，对于没接触过的事物人总有莫名的恐惧，这门课看似还很难，就比较担忧。

接着说说学习过后对SPSS的整体认识吧，我专门去百度了下它的全称，定义为SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。之前看论文的时候会经常看到各种表格图形，各种结果输出，当时并不明白，以前也没见过，因此总会跳过实验整个设计直接看结果。在学了这门课后总算对其有了初步的认识。

1、SPSS的认识及数据文件的处理心得体会

一块是了解SPSS软件的历史及基本功能，还有一块就是SPSS软件当中一个模块叫做数据文件的处理，在认识SPSS软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于1968年，当时美国的3位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，SPSS已经有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在教育中的应用只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面，主要是要学会定义变量、处理变量两方面;定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查的数据录入到SPSS当中即可，当然也可以在SPSS软件之外进行数据编制，可以通过EXECEL等编辑后可以直接导入到SPSS中。在处理变量模块当中，可以对变量进行添加、删除、拆分与合并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加简便和明了。

2、数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清理，另一块是相关统计理论的学习。在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这里我觉得非常有必要进行数据清理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例，所以这些数据很难符合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常，从而直接影响最终的结论。所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。而我认为本节的难点不是怎样熟练运用SPSS软件，而是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需要一定的数学基础，只有明确这些理(论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等)原理，知其然，知其所以然，这才是关键，在SPSS中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知道分析原理的重要性要远远大用SPSS对数据做出相关分析的重要性。总结为一句话“知道它们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、 T检验的心得体会

在学习T检验时，首先要明确什么样的数据适合T检验，T检验的结果要说明什么问题?经过学习可以知道，T检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较，通过比较可以得出两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有齐同性，T检验由两种情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒顺序就会改变问题的性质，这种T检验称为配对T检验;另一种情况下的T检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的T检验。但是这两种情况都必须符合最先的要求，即都是符合正态分布，方差都具有齐同性。通过SPSS的相关操作可以轻松完成检验，但是在检验的过程中必须设置置信区间，一般设置为95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据，如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至大些，我的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相信的，但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可信，也就是说范围越大，不可信的因素就会越多，做出可信的结果的可能性就会越小，所以在用SPSS的进行T检验时，一定要提前考虑想要得到的检验结果，尽可能将预想结果与实际结果吻合。本节课最主要的是学会进行T检验，根据数据选择适合的T检验，值得思考的是，两组数据是否符合正态分布、方差的齐同性都需要在T检验前明确，不然无法进行T检验，但是在T检验的过程中SPSS也提供了一项进行是否符合正态分布的选项，是否也可以理解为在未知两组数据的分布情况时也可以进行T检验?只要先证明两组数据方差具有齐同性后，就进行T检验，检验后SPSS会输出两组数据是否符合正态分布，如果符合则结果可取，否则结果不可取。

4、方差分析的心得与体会

T检验和方差分析是有很大关联的，T检验是分析两组间数据的关系，而方差分析则是分析两组以上的组间的关系，两组方法都是要求数据符合正态分布，方差具有齐同性。其各组间要同质，组内异质，这样数据才具有说服力。本节课方差分析包括四部分，分别为单因素方差分析、无重复实验的双因素方差分析、重复试验的双因素方差分析及协方差分析。分为以上四种主要是基于分析的问题所包含的变量个数和各变量间有无相互影响，还有就是排除无法控制的协变量的影响的分析来区分分析方法。例如，只有一个变量的分析就用单因素分析;基于问题中的两个变量间没有相互影响的分析就用无重复实验的双因素方差分析，两个变量有影响就用重复试验的双因素方差分析，要排除无法控制的因素进行分析就用协方差分析。以上各种方差分析情况都基于不同的统计公式，要是学习这些理论则需要很好的数学基础。对最终分析结果的解读则需要T检验的解读结果知识。归结为一点：最终想得到差异性显著的结果还是差异不明显的结果则要再分析前就有预设。以此来证明自己的结果分析。

5、相关分析的心得与体会

事物间的相互联系与影响大致分为两种，一种是函数关系即一一对应关系，而另一种是统计关系。函数关系比较容易分析和测量，而实际数据并不都像函数关系那样简单，这时则需要另一种测量方法----相关分析，衡量事物之间或变量间的线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。相关分析分多种情况，分为联系变量的相关分析、等级变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析，之所以分为几种也是根据要分析的对象的变化而定，如连续变量的相关分析主要是只变量不是函数关系，而是统计关系且变量数据间可以比较大小，可以加减来计算差异的数据，此外其依据的是Pearson相关系数，还有就是因为数据小于30次分析无意义，所以就要求分析数据要大于30个。如果数据小于30则用等级相关分析，且两种方法分析的数据都要符合正态分布。当数据小于30且符合正态分布且又是表达为有序或顺序(等级、方位、大小等)时则用等级变量的相关分析。与协方差分析类似，二元变量无法有效真实反映事物间的相关关系时，且数据都符合以上要求是则用偏相关分析，也就是说提出其他相关因素影响的情况下再来分析。以上三种相关分析都是分析事物间的相关关系，而距离相关分析则是分析对观测量之间或变量之间相似或不相似的程度的一种测量，它可以用于同一变量内也可以用于变量之间的测量。对以上四种相关分析简单总结为分的对象分为两种，一种是对象间，另一种是变量间。被分析的对象都符合正态分布，针对数量(30个)采用不同分析方法，针对对象的性质不同采用不同的方法。以上为对前三种相关分析方法提出，最后一种距离相关分析是分析观测值的相似性。

6、卡方检验的心得体会

卡方检验与以上的分析有很大不同，跨度较大，卡方检验主要是分析品质相关问题，所谓品质相关问题其特征是每个个体都有至少两个特征或变量，每个特征的取值可以是顺序型的(可比大小，不能加减)或者是名义型的(连大小都不能比)例如：不同文化程度的人对莫伊政策的态度或工作业绩是否相关?。可以简单将其理解为是用来专门分析品质相关的检验，它是一种非参数检验，而在此之前的检验都是参数检验即：分布形态已知(正态分布或近似正态分布)方差具有齐同性等。卡方检验由多种，即一般卡方检验、配对卡方的一致性检验、分层卡方检验。在一般卡方检验中应注意由原始数据得出的评述数据应给各类数据加权。而配对卡方的一致性检验则要注意如何区分什么情况用配对卡方的一致性检验，如两位专家对一批大学独自做出等级判断，问他们的判读是否一致，判断水平有无差异?这则是一个典型的配对资料，及看是否一致，有看差异在哪里。而分层卡方检验可以理解为对多种情况下的多个样本进行逐次比较，最终分析各样本在不同情况下的关系。总之，本节应注意什么样的数据是品质相关的。卡方检验是用来分析什么样情况的数据。

7、聚类分析的相关心得体会

聚类分析简而言之就是在没有先验的情况下将收集的数据进行分类。所谓的“物以类聚”，本节分两块，一种是在数据在200个以内的层次聚类分析，就是按照逐次聚合的方式进行比较最终分为所要求的几类。还有一种就是数据超过200个时为了省时而采用的快速聚类，但快速聚类只能进行连续变量的聚类。分层聚类可以针对样本进行分类，也可以针对变量进行分类。在分层聚类和快速聚类的分析结果解释中不同于以上其他分析，之前主要分析相关性，而聚类分析则主要看数据最终分成几类及聚类的过程。其实最终是要根据分类的情况提出对策才是关键。至于快速聚类分析基本与分层聚类分析相似，唯一不同就是快速聚类分析的分析范围受限，不如分层聚类分数广泛，还有就是快速聚类的输出结果中，有一项输出是分析各项与最终分成的类之间的相关性检验，如果显著则说明原始数据与各类间差异大，说明分类成功，否则说明不成功。