spss的数据库

❶ spss17.0怎么连接已有的sql数据库文件

要添加ODBC数据源，点击控制面板->管理工具->数据源(ODBC)。
在用户DNS下，选择添加，然后选择你所用数据库的驱动程序，然后输入你的数据源名，数据源名主要是你在程序里连接数据库时用的，然后在下边点击选择，然后选择你创建的数据库所在的目录，然后确定，这样就可以了。

❷ 如何在SPSS中将两个数据库的数据同时进行分析

可以先merge一下，然后分析

❸ spss里面合并数据库的问题

当然是可以的。不知道你用的是那个版本的SPSS

在SPSS15中，操作步骤如下：
两个数据库（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）
两个数据库文件的变量类型和变量长度要一致！变量类型和长度可以在VARIABLES VIEW中查看和修改

然后就是菜单中选择：
Data
Merge Files
Add Variables...
之后按照你原来的操作做就可以了，这样就不会出现“变量的类型或者长度不对”的错误了

具体的可以参考SPSS帮助文档
Add Variables
merging data files,merging data files,merging data files
files with different variables,files with different variables,files with different variables
file transformations,file transformations,file transformations
merging data files,merging data files,merging data files
keyed table,keyed table,keyed table
Add Variables merges the active dataset with another open dataset or SPSS-format data file that contains the same cases (rows) but different variables (columns). For example, you might want to merge a data file that contains pre-test results with one that contains post-test results.

Cases must be sorted in the same order in both datasets.
If one or more key variables are used to match cases, the two datasets must be sorted by ascending order of the key variable(s).
Variable names in the second data file that plicate variable names in the active dataset are excluded by default because Add Variables assumes that these variables contain plicate information.

Indicate case source as variable. Indicates the source data file for each case. This variable has a value of 0 for cases from the active dataset and a value of 1 for cases from the external data file.

Excluded Variables. Variables to be excluded from the new, merged data file. By default, this list contains any variable names from the other dataset that plicate variable names in the active dataset. Variables from the active dataset are identified with an asterisk (*). Variables from the other dataset are identified with a plus sign (+). If you want to include an excluded variable with a plicate name in the merged file, you can rename it and add it to the list of variables to be included.

New Active Dataset. Variables to be included in the new, merged dataset. By default, all unique variable names in both datasets are included on the list.

Key Variables. If some cases in one dataset do not have matching cases in the other dataset (that is, some cases are missing in one dataset), use key variables to identify and correctly match cases from the two datasets. You can also use key variables with table lookup files.

The key variables must have the same names in both datasets.
Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence.
Cases that do not match on the key variables are included in the merged file but are not merged with cases from the other file. Unmatched cases contain values for only the variables in the file from which they are taken; variables from the other file contain the system-missing value.
Non-active or active dataset is keyed table. A keyed table, or table lookup file, is a file in which data for each "case" can be applied to multiple cases in the other data file. For example, if one file contains information on indivial family members (such as sex, age, ecation) and the other file contains overall family information (such as total income, family size, location), you can use the file of family data as a table lookup file and apply the common family data to each indivial family member in the merged data file.

To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Hide details
To Merge Files with the Same Cases but Different Variables
Open at least one of the data files that you want to merge. If you have multiple datasets open, make one of the datasets that you want to merge the active dataset.

From the menus choose:

Data
Merge Files
Add Variables...

Select the dataset or SPSS-format data file to merge with the active dataset.

To Select Key Variables
Select the variables from the external file variables (+) on the Excluded Variables list.

Select Match cases on key variables in sorted files.

Add the variables to the Key Variables list.

The key variables must exist in both the active dataset and the other dataset. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence.

❹ SPSS22怎么读入数据库文件

方法/步骤

• 首先打开SPSS，即可进入以下界面，这个界面就是打开之后的初始页面。

• 点击左上角的文件，新建一个文件，文件类型设置为数据。

  

❺ 怎样把数据导入SPSS数据库

打开file下属栏的open，然后选data，在files
of
type
选Excel，然后选中要打开的Excel文件，按确定就行了~~~但是如果回Excel文档里的数据类型答是文字的，但是在spss数据定义栏里定义为数字型的，就会出现乱码（问号）
这时候只需要改为数字类型就可以了~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

❻ 如何建立一个数据库，在SPSS系统

打开spss，就是一个数据库了

❼ 可以用SPSS获取mysql的数据吗

以前版本没注意到，但是spss最新的21.o版本 可以直接连接数据库源读取数据库中的数据来进行分析了

❽ 数据分析（spss）与数据库

两者用途不用，数据库主要用于数据管理（数据组织、存储和编辑处理），SPSS主要用于对数据进行统计分析。一般是利用数据库积累的数据进行统计分析。

❾ 简述sas, spss和常用数据库之间的联系,

简单点说吧，sas和spss是属于分析和挖掘工具，各种常用数据库是用来存储数据的，通过sas或spss可以直接连接数据库，然后读取数据库中的数据进行分析挖掘。
具体到sas和spss的区别，从本质上，两种软件能处理的算法上百分之八九十都是一样的，但很多专业高手往往会嘲笑spss是属于新手使用的工具。
sas主要是使用语言命令来操作，spss是菜单式，所以spss相对来说容易上手。
sas应用于金融领域较多，spss应用于社会类较多。
邓小平有一句话 叫做 不管白猫黑猫能抓老鼠就是好猫。实际上再高级也只是工具，使用的人要懂业务会思路分析，否则用什么软件都白搭

❿ 如何应用spss数据库选择数据

（一） 数据准备

FAQ：这里为什么用数据准备而不用数据采集？
数据采集是一个非常繁杂漫长的过程，数据采集来源、采集频率、采集人员安排等等这些足够写一篇文章，同时这里所要谈的这个过程是从数据开始说起的，至于这些数据如何而来，这里不作讨论。

数据准备过程主要包括两部分内容：SPSS数据文件的建立和变量编辑。在SPSS数据文件建立之前，我们需要分析的数据可能以各种各样的形态存在，可能需要手动录入（小批量的数据，但通常数据的录入不在SPSS中直接进行），也可能是以其他格式形态存在，例如：.xls/.xlsx/.xlsm格式，.txt文本格式或.CSV格式，SPSS支持多种数据格式文件的导入。

除此之外，SPSS还可以直接从数据库中导入数据，利用数据库导入方式导入数据。这里需要注意的是，SPSS每执行一条指令，都会重新读取所需的数据，如果你所取的数据是利用SQL语句从远程数据库中调用的数据文件，那么将会非常耗时，此时的小技巧是利用好Cache data功能，建立活动的数据缓存区，那样SPSS的运算速度会提升很多。
SPSS数据文件成功建立后，接下来的准备工作则是对变量属性进行适当的调整和完善。例如你从公司的网站后台提取销售数据，后台数据库为了记录方便通常是将各种渠道销售数据用数字代码表示，而将这些数据成功的建成SPSS数据文件后，此时你需要对渠道代码进行编码说明，对缺失值进行标记等等。

（二） 数据清洗
此过程主要为下一步数据分析做进一步的准备，最终将数据清洗为满足分析需求的具体数据集。期间主要内容包括：
1)数据集的预先分析：对数据进行必要的分析，如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差描述等，以掌握数据的基本特点和基本情况，保证后续工作的有效性，也为确定应采用的统计检验方法提供依据
2) 相关变量缺失值的查补检查
3)分析前相关的校正和转换工作，如根据销售额对观测值进行分类，形成新的分类变量，从对应的身份证信息中提取出地区、年龄、性别等新的变量信息等
4)观测值的抽样筛选，如抽取销售额大于10万的产品等
5)其他数据清洗工作
Tips:期间注意规划好清洗步骤和数据备份工作。

（三） 数据分析
此阶段主要根据需求，选择合适的统计方法进行统计分析和数据图表的制作，这里选择合适的方法是关键，相关操作SPSS软件已经标准流程化，我们只需要选择合适的参数进行相关操作即可。下表是根据自变量与因变量数目对各种统计方法的一个归类：

除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本还提供了一个直销模块,这部分内容是对市场营销活动中的用的比较多的模型的整理浓缩，本贴暂时不对数据分析的相关内容做深入详细的介绍，以后将针对案例对这部分内容进行详细叙述。

（四） 数据展现
常常听到有人抱怨SPSS输出的图表太丑，修改编辑起来太麻烦，真的是这样吗？其实SPSS软件有提供很多的图表供大家选择，太多的时候，我们所使用的只是其中的一种而已。除此之外，SPSS也提供自己定义图表模版功能供我们自由操作。

SPSS的菜单操作通常会输出很多多余的结果，对这些结果进行有针对性的挑选和组合才是工作的重点，而不是一味的将所有分析结果一股脑的全搬到报告中去，在写报告前对这些结果进行合理的简化和整合是必须的，与此同时，相应的结果解释（探讨是否接受或拒绝研究假设，解释结果形成的原因）以及相关含义衍生都在此部分完成。例如，我们进行方差分析时，SPSS可能直接输出如下图的结果，但我们展现结果的时候并不需要这么多看起来让人眼花的数据结果，只需要从下表中提取出需要的那部分即可。

注：这里举这个示例只是表达一种方法，对于模型的结果完整性并未作太多的考究
从上表三因素方差分析表可知，整体模型达显著水平。其中Day和Round的主效应达到显著水平，但Gender的主效应未达到显著水平。除此之外，此模型还未考虑三者之间的交互效应……（结合其他图表的结果作深一步的分析说明，并结合业务情况对结果进行分析说明）。