在我们经过一段时间的理论学习后，为了将理论知识应用到实践中，我们需要参与社会实习。以下是小编整理的关于《spss实习心得》，希望对大家有所帮助。
第一篇：spss实习心得
spss统计分析实习心得3篇
五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。
SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。
学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。
在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作;掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势.但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系，争取做一名国家所需要的优秀的统计者。
本学期一周的SPSS软件实训结束了，我感触很深，因为本次实训过程是在共同努力下完成的。实训结果是可喜的。老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少统计知识，另外，也提高了自己分析问题和解决问题的能力。
SPSS 软件有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。我记得老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了不熟练的那部分内容。
在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作，掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势。
学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。
我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们国际经济与贸易专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，我是很喜欢本次的SPSS软件实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系。最后，要感谢老师的认真指导。
通过本次的教学实习，使我们对统计工作有了一个初步的认识，以及统计软件在
统计工作中应用的重要性和方便性，认识实习的目的认识实习的目的就在于让同学们初步了解企业的基本情况，了解信息收集，处理过程加强感性认识，为以后专业理论课程的学习特别是毕业设计奠定必要的实践基础。就是要我们把所学的知识运用到实践中。学习了统计学软件SPSS，有力的将理论知识与实践联系在一起，并且进一步掌握了理论知识;其次，通过老师对普查与政府统计机构的讲解，使我对统计的了解更加深刻。这次认识实习可以说是理论与实践的联系，校园与社会的联系，使我了解社会统计工作的轮廓，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。使同学们对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，增强了学生职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，使学生获得业务和思想双丰收。
现在我将近期的实习的过程感受汇总如下：SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。 我觉得我们可以在全校范围内把 SPSS 作为数据分析工具进行推广，向学生提供日常工作需要的有价值的分析技术。如果我们能够掌握这种高级技术，毕业后就能够轻易地应付来信息社会和商业世界的挑战。在这次短学期实习中，我第一次接触到了统计分析软件spss，并对其进行了基本的学习。
首先，我们学习了数据编辑窗口的几个部分：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区等，并先后学习了这几个部分的操作步骤及计算出的数据所表示的意义。通过学习，我深刻的体会到要想学会一套软件的操作，远没有我想象的那么容易，尤其是这套spss统计软件。学习软件的基本操作相对来讲是容易的，但要理解每一个步骤的意义及每一组所计算出来的数据的代表内容，就要付出更多的精力和时间。在学习过程中，细心和耐心是很必要的。在某些操作中，比如说spss线形回归的操作步骤，只要稍微马虎一些，就会弄错，导致操作结果错误。 通过这次在实验室的认识实习，我们不仅对spss这套统计软件有了初步的认识，而且掌握了一些基本的spss的操作，但更重要的是，我学会了如何去学习一种操作软件，如何去理解统计学这门学科。
近两周的短学期实习，使我对统计学有了更深刻的理解，并且更加深刻的体会到了一位统计工作人员所必备的严谨的态度和一丝不苟的精神。正所谓实践出真知，通过实践，我发现自己在课堂上所掌握的理论知识还很不扎实，专业英语也不是很过关。在应用软件分析出的数据中，有很多都不知道是什么意思，还有的数据概念模糊，这都是在今后的学习中需要改进和加强的。我想，这对我今后的学习是有何大帮助的。总之，这次的短学期学习给我们很大的感触，对今后的学习还是将来的工作都有了一定的帮助，统计是一门理论性很强的课程，要求我们一定要统计知识的重要性，才能在将来做一名合格的统计工作者，为国家奉贤。
第二篇：SPSS学习心得
本学期是我在大学学习的最后一个学期。在这个学期里，学校根据我系专业特点开设了一些专业应用性课程，其中有一门课程便是SPSS。
SPSS的中文名称是社会科学统计软件包，是世界上最早的统计软件。我们学期学习所使用的软件为英文版，起初接触时由于我英语水平问题，SPSS软件的操作让我很是头疼。但是通过对这门课程的学习，我了解到SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。在日常的工作与学习中，我所接触到的数据比较多，但是我想从中获得有用的数据却很难，通过SPSS软件应用，使我处理数据的时间大幅度的缩短，另外也能客观直接的对我所需要的数据进行简单分析。
在我平日课下进行统计调查技能培训的时候，我起初分析数据所用的软件是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。
这门课程是我们这学期从始至终一直开设的课程，在课堂上我们的导师马杰老师针对各种案例对我们进行讲解，让我们了解SPSS的各种应用，在课下系内陈主任对我进行指点，让我能够利用多种SPSS的方法进行数据处理与数据分析。
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。
第三篇：SPSS学习心得（大全）
社会调查课程学习心得
大四的时候，学过spss相关课程，初步了解到它有非常强大的统计功能，对我们的学习、工作都会有很大的帮助，所以一直想学好这门课程。通过这个学期颜老师的课，让我了解了许多，也学到了SPSS一些强大的功能，相信这对我以后，会有一定的帮助，至少等以后需要用，要再学习的时候，不至于太陌生。
平时，我们用的较多的数据分析软件是Excel。虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算机相关系数等，但是这些操作都需要自己一步一步进行手动操作，而在使用spss软件对数据进行整理时，只需要对软件某选项内设置变量条件，系统便会自动的进行整理。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，都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。
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、方差分析、多元回归、因子分析等分析方法。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非常好的。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。
但在学习SPSS期间，也遇到了一些问题，主要是后面几章，SPSS的方差分析、线性回归分析、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等。此外，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。这些问题，也许会随着对spss应用的深入，经验慢慢的积累，而得到解决。很希望能够把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。
在感慨它的方便与便捷的同时，不得不佩服软件开发者，智商实在是太高了。同时，也感谢颜老师能够对着一脸茫然的我们，耐心讲课，虽然可能没有达到老师授课的预期效果，但我们也绝不是一无所获的!此外，关于同学们说多让学生授课的提议，我觉得也挺好的，这样可以督促大家在课后多下功夫，至少自己授课的那个部分会掌握较好!
第四篇：统计学SPSS软件实操实习报告
实习报告
本学期专业开设了统计学课程，
通过一学期的学习我们对统计学应用领域及
其类型基本概念有了基本了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都
是些书本上的理论知识，
是纸上谈兵。
然而通过一学期统计学的学习，
由最初对
统计学的枯燥乏味的认识，
逐渐得到转变，平时学习中的积累，在此次实习中得到了实际应用。统计学作为应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计方法适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。此次实习我们根据消费者对食品安全的了解情况做了问卷式调查。如果是以我们以前的知识和技术水平，仅会用Excel表格对数据做粗略的统计，多份问卷的数据统计工作需要大量的时间，大量的人力，还有可能出现误差，导致统计结果极不准确，又不能直观反应问卷信息，然而学习了统计学数据分析之后，通过SPSS软件就可以很容易的对事先录入的数据进行分析统计，不但操作简单易学，而且我们可以对数据中无效数据进行排除，对数据结果的个数及比例等进行直观的比较。我们既在实践中提高了动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，又通过试验加深了我们对课本上理论的认识和掌握。对于此次的统计学实习，自我感觉还是有很多收获的。首先，我们选择了不同地区、不同年龄、不同职业的群体做了广泛的调查，真正到人群中调查，对食品安全等情况有了更深刻的认识，更真实的反应。其次，从获得的调查问卷数据统计中，也让我认识到了目前食品安全问题依旧严峻，值得大家关注。第三，更重要的是，我们学会用统计学知识整理分析数据，使得理论知识在实际工作中得到应用，理论与实际相结合，是我们学习的重中之重。此次实习中也有很多的问题，需要在以后的实习中多加注意。例如，调查问卷的设计并不完善，要求不明确，问题的针对性，相关性有待提高。从班级汇总的数据来看，调查人群的年龄较集中，下次应注意选择代表性的人群，平均分配每类人群的调查数。还有就是对于数据的后期分析较浅显，可以增加集体分析讨大学生暑期实习报告&调查报告专题实习证明金融专业法律专业土木工程专业机电专业论的环节，对各种结果的原因作分析，寻找一些解决方案等，这样可以增强调查的目的性。通过实习不仅复习了课本知识，通过与实践相结合，对理论知识也有了更深入的了解，学会了对理论的实践应用，增强了我的动手操作的能力和理论与实践相结合的思想。在与小组成员的合作中我学会了以与队友合作的技能、处理和队友之间因工作产生的意见不合的能力。而这些都是在学习理论知识中学不到的，这将对个人以后走上工作岗位都是很有用的技能，这些技能会终身受用。
第五篇：SPSS学习心得体会
篇一：spss学习报告总结心得
应用统计分析学习报告
本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。
spss，全称是statistical product and service solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到amos软件。 关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中，单样本t 检验是样本均数与总体均数的比较的t检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的;配对样本t检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用spss来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，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。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用pearson积差相关、spearman等级相关和kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系;②避免回归预测的任意外推;③应用合适的数据资料;
接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家c.e.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用spss来操作，要用amos，用起来也很方便。
最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。 这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。spss是个很神奇的工具，结合amos和excel更是如虎添翼，相信学习了spss在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。篇二：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。篇三：spss心得体会
学习spss在教育统计中的应用心得体会
一、什么是spss?为什么要学习spss?
新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触
到spss这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道spss是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么?分析什么?我一无所知，尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下， spss统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据(如dbase，excel，lotus等)。
我为什么要学习spss呢?其实很简单，一方面，做为一名
二、对本spss各章节学习的心得
新课程老师带领下，采取一种新的学习方式，老师讲解了基础部分后，全班同学采取小组分工、协作学习，然后对全班同学进行讲解学习内容，教师进行当堂指导，这种方法改变了同学们的学习态度，同学们不再是课前不预习，课下不复习的状态，每组都有自己的任务，课前有一定的压力，同学间的讨论也明显的增多，例如：一次课下同学们在一起吃饭，有几位同学还在调侃说“两个菜之间用spss进行分析后得出的结果不接受h0假设，也就是两个菜之间不相关”，虽然这只是一个课下的玩笑，但是这也可以体现出对学习的态度的转变。下面就本学期的所学spss的各章节做一下归纳，这些归纳也是基于本人平时在课前预习，课上及课后的一些所思所想，也许会有一些理解上的偏颇在内，但这仅限于心得而已。本学期学习各个章节及分工如下表： 章节名称
1.spss的认识 及数据文件的 处理
2.数据清理与 基本统计及测 量质量分析 3.t检验 4.方差分析
1、 2人 3人 7.聚类分析 8.统计图形 2人 1人 2人 6.卡方检验 3人 2人 5.相关分析 3人 分工人数 章节名称 分工人数 spss的认识及数据文件的处理心得体会 可能是由于是同学们第一次讲，万事开头难，压力很大，在大家认为最为简单的内容讲解上，两位同学并没有完全展现出二人实际水平，大家在这一节课上都感觉到很压抑，总的感觉是这节内容很简单，但是内容又很松散，可讲的东西太多，讲的东西多就没有突出重点和难点，所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样，很难将知识系统化，课后总结一下无非就是两块，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
数据的清理与基本统计及测量质量分析由两名同学进行讲解，由于吸取了上节课两名同学的经验，本节讲授的明显好于上节课，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，在这里本人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
t检验由两名同学讲解，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，本人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，