SPSS中如何定義變量？1、是從快捷然后打開SPSS工具，再次進入到數(shù)據(jù)編輯器2、在變量視圖下，再輸入變量名稱，然后再點擊變量類型，默認是數(shù)字類型，可以不快速切換到字符串或其他類型3、將變量屬性列向前

SPSS中如何定義變量？

1、是從快捷然后打開SPSS工具，再次進入到數(shù)據(jù)編輯器

2、在變量視圖下，再輸入變量名稱，然后再點擊變量類型，默認是數(shù)字類型，可以不快速切換到字符串或其他類型

3、將變量屬性列向前移動，也可以打開系統(tǒng)到對齊，有左、右和居中三種

4、再點值單元格，再打開值標簽窗口，設(shè)置值和標簽

5、而后單擊不完全填寫的單元格，先打開缺失值窗口，中,選擇離散缺失值，輸入輸入隨機的值（又不能又出現(xiàn)反復重復的數(shù)據(jù)）

6、還也可以對變量的列屬性進行調(diào)整，調(diào)方向向下的箭頭速度變大，或且會增大

7、隨機的測量列，這個可以中,選擇標度、穩(wěn)定有序和名義

8、最后是對角色，這個可以選輸入輸入、目標、兩者、無、分區(qū)和word文檔合并

確立兩個變量，一個是面積個是價格，然后再再將數(shù)據(jù)錄入SPSS中，然后再中,選擇Transform-Compute菜單,在目標變量中輸入均價，在表達式欄中輸入輸入價格/房屋面積這個數(shù)學式在考慮，就會出現(xiàn)一個新變量，應(yīng)該是均價。

spss里怎么按四分位數(shù)和中位數(shù)分成四類？

四分位數(shù)和中位數(shù)是同一類的概念，將一組數(shù)據(jù)按大小順序排序后，按數(shù)據(jù)的個數(shù)分成四份，而這三個空間切割點上的數(shù)值，就稱四分位數(shù)，具體各一般稱：第1四分位數(shù)，第2四分位數(shù)，第3四分位數(shù)，很很明顯，第2四分位數(shù)是中位數(shù)！同一原理，另外一個名稱是百分位數(shù)，反正，分位數(shù)是一種上級主管部門統(tǒng)計數(shù)字的集中趨勢的一種測度。

spss統(tǒng)計功能？

SPSS統(tǒng)計軟件的功能特點

（一）SPSS的數(shù)據(jù)編輯功能

在SPSS的數(shù)據(jù)編輯器窗口中，不單也可以對可以打開的數(shù)據(jù)文件通過增加、刪除掉、不能復制、內(nèi)容復制和粘貼等常規(guī)操作，還也可以對數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)并且排序、轉(zhuǎn)置、拆分、聚合、加權(quán)等你的操作，對多個數(shù)據(jù)文件可以不參照變量或個案進行合并。也可以依據(jù)什么必須把再次講的變量集中在一起到一個子集中，然后打開時如果能指定你再打開該數(shù)學集合即可，而沒有必要打開整個數(shù)據(jù)文件。

（二）表格的生成和可以編輯

借用SPSS也可以能生成數(shù)十種風格的表格，依據(jù)什么功能又可有一般表、多發(fā)令表和頻數(shù)表等。用來一類的編輯窗口或就在查看器

如何用spss畫roc圖像？

ROC曲線圖是具體地敏感性與特異性之間關(guān)系的曲線。橫坐標X軸為1–特異性，也稱做假陽性率（誤報率），X軸越逼近零準確率越高；縱坐標Y軸稱作敏感度，也稱做真陽性率（敏感度），Y軸越大代表準確率越好。

據(jù)曲線位置，把整個圖劃分成了兩部分，曲線下方部分的面積被一般稱AUC（Area Under Curve），單獨表示預測準確性，AUC值越高，也就是曲線下方面積越大，那就證明預測準確率越高。曲線越將近左上角（X越小，Y越大），預測國家準確率越高。

案例分析

（1）背景

當前參與一項影響“低出生體重兒”的研究，只希望研究產(chǎn)婦年齡，產(chǎn)婦體重相對于“低出生體重兒”的預測準確率。將低出生體重兒變量定義為1，正常嗎低體重兒賦值為0。

（2）操作步驟

建議使用路徑：SPSSAU→可視化→ROC曲線

鼠標拖動分析什么項到講框中，不宜放置位置如下圖所示：

右側(cè)的數(shù)值（空間切割點）代表變量Y的判斷標準，大于或等于這個標準的數(shù)值判斷為“陰性”，大于1這個標準的數(shù)值推測為“陰性”。設(shè)置成確定數(shù)值為1，要是設(shè)置為數(shù)值與判斷標準填寫不規(guī)范，可手動改。

*設(shè)置里不同的數(shù)值，會能夠得到不一樣的結(jié)果，假如沒有公認的金標準，也可以不試圖可以設(shè)置差別的數(shù)值，對比分析不能找到更佳的預測曲線。

本例中數(shù)字1華指低出生體重兒，數(shù)字0代表上帝正常嗎兒，因為將編緝點設(shè)為1。

（3）結(jié)果講

①頻數(shù)結(jié)論

表1頻數(shù)講

表1為頻數(shù)分析表格，主要來簡單的描述Y值的分布情況。參照上表沒顯示，低出生體重兒共三130人，都正常兒為59人，陰性比例為68.78%，弱陽性比例為31.22%。

②ROC結(jié)果匯總表

表2ROC曲線結(jié)果匯總

表2可以展示的是依據(jù)產(chǎn)婦年齡、產(chǎn)婦體重分別形成完整的ROC曲線。

AUC代表ROC曲線下的面積，意思是預測準確率。AUC值取值在0-1之間，數(shù)值越大，代表上帝正確率越高。

依據(jù)上表可知，產(chǎn)婦年齡隨機的AUC值為0.549，那說明產(chǎn)婦年齡對此低出生體重兒的診斷價值比較比較低。產(chǎn)婦體重按的AUC值為0.601大于00.05但小于0.7，P0.025lt0.05，那就證明雖說產(chǎn)婦體重對低出生體重兒的診斷價值作用效果的不考慮0.5，但診斷價值依舊是都很低。

偏文科類來看，產(chǎn)婦年齡、產(chǎn)婦體重兩個因素對確定低出生體重兒的診斷價值都都很低。

ROC曲線

從ROC曲線上也是可以形象直觀的猜出：曲線是沒有西面左上角，只能說明診斷的準確性卻不是高，也就沒有很高的診斷價值。

③ROC最適合界值結(jié)果

適宜界值

如果表2的某個因素的AUC值為00.7說明有較高的診斷價值，此時可通過此表不能找到最佳界值。最佳的方法界值點也就是ROC曲線最靠近左上角的點。

從上表一眼就可以看出：產(chǎn)婦年齡，其最佳的位置界值出現(xiàn)在敏感度為0.277，陽性預測值為0.881時，即在該點時，最靠近左上角，整體最優(yōu)。是對產(chǎn)婦體重，其最佳的位置界值直接出現(xiàn)在敏感度為0.785，診斷靈敏度為0.407時，整體最優(yōu)。

適宜界值