京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS:质量信息管理的助手
目前,企业的各种质量数据量越来越大,对质量数据的处理工作量就异常巨大,软件研究人员把它们称作海量数据。海量数据有以下两个特点:首先,数据量庞大,由于企业规模扩张、产品品种急剧增加、产品产量的增大,其质量特征信息量也必然十分庞大。其次,海量数据集的隐性特征和特征数据的获得十分困难,数据的隐性特征是指数据的相关特性,特征数据包括样本的对称性、中心位置、分布特征等。
然而,企业间竞争的日益激烈,不仅使得企业对这些信息处理结果的精确度要求越来越高,而且对信息处理的时间也越来越短。由于处理海量数据的工作量太大,企业要进行科学的质量管理,客观上需要专业性的统计分析软件作为工具。
SPSS统计软件介绍
SPSS是现代统计软件的典型代表,其全称是:Statistical Pro?鄄gram for Social Sciences,即社会科学统计程序,该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。如今SPSS已经由DOS版本发展为Windows版本,我国用户目前大多使用9.0~12.0版本。
作为统计分析工具,SPSS的功能包括数据统计管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等。SPSS对质量信息的管理,是指在生产、管理的所有阶段借助SPSS统计软件、运用统计方法对产品质量信息、数据所进行的处理和分析过程。其具体操作主要包括:数据的收集和简单处理、编制统计质量控制图、线外质量控制(又称试验设计)、抽样验收等。
本文主要介绍SPSS对质量信息的一般性管理,包括质量数据集的建立和简单处理、质量数据的统计描述等。
SPSS质量数据集
的建立与简单管理
数据集是统计数据的简单集合,一般具有大量性、差异性和同质性三个特征。数据集是统计软件研究的基本单元,是统计分析的起点。创建一个稳健、有效率的数据集对于正确的统计分析十分重要。质量信息数据集就是SPSS针对各类质量信息、数据所建立的数据集合,SPSS利用质量信息数据集对其进行统计分析。质量信息数据在这里是指生产、检验等过程中所得到的质量信息、数据,对于获得的不是数据性的信息,要进行数据化处理,转化为可以统计分析的数据,进而建立数据集。
1. 建立SPSS质量数据集
下面,以2004年山东省质量技术监督局名牌万里行活动所调查的关于山东各名牌产品知名度的部分数据、信息为例,建立SPSS质量数据集:
⑴信息数据化,确定变量值。
问卷对知名度调查的问题是:您听说过下列哪些名牌产品?所涉及的可供选择答案共有13种产品,将产品和被调查者的年龄、文化程度及从业岗位作为变量,各取变量名。针对每一产品有“听说过”和“没有听说过”两种回答,则分别用变量值“1”和“0”来表示;对于被调查者的各变量,用“1”、“2”分别表示“男”、“女”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“高中以下”、“高中或中专”、“大专”、“大学”、“大学以上”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“机关或事业单位”、“企业”、“军人”、“农民”、“其他”。
⑵变量、变量值的录入
启动SPSS后,将自动打开SPSS的数据编辑器,在其左下端有两个页标签,其中,“Data View”是数据窗口,“Variable View”是变量属性窗口,前者录入变量值,后者输入变量名并定义其各个属性。最后,SPSS用 “sav”类型保存其数据集。
值得一提的是,在确定变量属性时,单击“Values”列格中的阴影方框,可以定义该变量的标签。
2. SPSS数据集的简单管理
SPSS数据集内数据的简单管理包括数据、单元格的查找,观测量的分类排序,数据文件的分类汇总和数据的选择等。这些功能主要由“Data”下拉菜单中的各个命令来完成,这与excel并没有很大的区别,并且这些功能excel也能够较好地完成。
质量数据的统计描述
要对质量数据做好统计分析,首先要对这些数据进行描述性统计分析。SPSS统计软件对质量信息的描述统计分析功能主要集中在Descriptive Statistics菜单中,主要包括建立质量数据频率表,质量数据的一般性统计描述、探索性分析和交叉统计等。
1. 建立质量数据频率表
SPSS统计软件建立数据频率表由“Analyze”菜单中“Descriptive Statistics”的“Frequencies…”项来完成。具体操作如下:
打开“Analyze”菜单,选择“Descriptive Statistics”中的“Fre?鄄quencies…”项,弹出“Frequencies”对话框,将两个变量选入“Variable(s)”框内。单击“Statis?鄄tics”按钮。可以弹出“Frequencies:Statistics”对话框,其中,“Per?鄄centile Values”复选框组定义了需要输出的百分位数;“Central ten?鄄dency”复选框组主要用来定义描述集中趋势的一组指标:均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总合(Sum);“Disper?鄄sion”复选框组用于定义标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)等描述离散趋势的一组指标;“Distribution”复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。点击“Statistics”对话框中的“Charts”按钮可以选择是否在输出结果中输出所要求的辅助图形,例如条形图、直方图等,本例选择饼图(Pie chart)。点击“Statis?鄄tics”对话框中的“Format”按钮可以定义输出频数表的格式。最后,点击“OK”,可以得到频率表和频率饼图,如文中图一、表一所示。
2. 质量数据的一般性统计描述
质量数据的一般性统计描述主要是指对连续性随机变量进行的一般描述统计。这个过程既可以对变量进行描述性统计分析,列出一系列相应的统计指标,还可以将原始数据转换成标准正态评分值并以变量的形式存入数据库以供分析。这一功能是由SPSS的“Analyze”菜单中“Descriptive Statistics”的“Descriptive…”项来完成。
例如,某一企业要统计每个车间(共两个)在一个月内所付出的质量成本,并统计预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本的差异,由所统计的数据建立SPSS数据文件。要求对这些数据进行一般性统计描述,得到各项所需指标,操作如下:
打开“Analyze”菜单选中“Descriptive Statistics”中的“Descriptions…”项,则会弹出“Descrip?鄄tives”对话框。将变量均选入“Variable(s):”框内,如果选中“Save standardized values as variables”复选框,则将变量的原始数据的标准正态评分存为新变量,列在后面(此例不选)。如果,点击“Descrip?鄄tives”对话框中的“Options…”按钮,则会弹出“Descriptions Op?鄄tions”对话框,在其中可以设置各项所需的统计指标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14