SPSS　入門 麻生良文

内容 データの読み込み テキストファイル Exelファイル 記述統計 グラフ 回帰分析

データの読み込み wage1.raw というファイルを読み込む wage1.des, wage1.raw をテキスト・エディター（メモ帳など）で開く wage1.des データセットの説明 wage1.raw データセット本体（本体に変数名は含まれていない） wage1.raw：wage, educ, … など　24の変数，５２６個のオブザベーションからなるデータであることがわかる データセット本体の先頭行に変数名を含めておくと便利（他の統計ソフトを利用する場合には特に）

wage1.des　の内容

wage1.raw の内容

wage1.desの変数名をwage1.rawの先頭行に挿入：この段階では変数名の途中に改行が入っている

改行を取り除いて変数名を1行に直す。適当な名前をつけて保存する。 変数名とデータの桁をそろえておくと読み込みのときに失敗が少ない。 （SPSSでは，桁を揃えて固定書式でないとうまく読み込めなかった）

メニューから「ファイル」「テキストデータの読み込み」を選択 次のような画面が表れるのでガイドにしたがって進む

csvファイルの場合には「自由書式」を選択。 ここでは「固定書式を選択」 ファイルの先頭行には変数名が含まれていた

ファイルの先頭行は変数名であるため

データの読み込み成功 スプレッドシートのような画面が表れる（データビュー）

educ（教育年数）はスケール変数に直しておく 変数ビューの画面

Excelファイルの読み込み wage1.xlsを開く

Excelファイルの読み込みwage1.xlsを開く 先頭行に変数名を記入（wage1.desからコピーしてくるなどして） 名前をつけて保存する

Excelデータの読み込み SPSSの起動 最初にファイルを開くためのダイアログボックスが表れる。「別の種類のファイルを開く」を選択して，ファイルを開かないで起動する ファイルテキストデータの読み込み 「ファイルの種類」でExcelの拡張子を選択する 読みたいファイルを選択 後はテキストファイルの読み込みと同様 （右のような画面が表れる） Excelのワークシート上でデータの範囲をコピーして，SPSSのデータビューの画面上で貼り付けても，データの読み込みは可能 ただし，変数名まではうまくインポートできなかった

変数の記述統計 メニューから 「記述統計」「記述統計」とたどる 記述統計量を求めたい変数を選択 左側のボックスで変数を選択して，マウスでクリックすると選択できる

記述統計の出力結果

グラフを描く ヒストグラム メニューから「グラフ」「図表ビルダー」

変数の平均値を比較 メニューからグラフレガシーダイアログ棒とたどっていく

箱ひげ図（BoxPlot) メニューから グラフレガシーダイアローグ箱ひげ図単純，変数ごとの集計定義 を選択して変数を選択 4分位点 中央値（50%点） 複数のデータの大まかな分布を知りたいときに便利

散布図 グラフレガシーダイアローグ散布図/ドット単純な散布図 とたどり，x軸とy軸の変数を指定

wage, educ, exper,tenureの撒布図行列 メニューから グラフレガシーダイアログ散布図/ドット行列散布図 とたどって，変数を指定する 左は，wage, educ ,exper, tenureの行列散布図（散布図行列）

相関係数 メニューから 分析相関2変量 を選択して変数を指定

回帰分析 次のようなモデルを考える i：オブザーベーションを表す添え字 i=1,2,…,n yi : 被説明変数（従属変数） x1i, x2i,..., xki :　説明変数（独立変数） ui: 誤差項 観測されたデータからa,b1,b2,..,bkを推定 　理論モデルの統計的検証 　事実の解明（複数の要因でyを説明） 推定方法 最小二乗法（OLS)，最尤法（ML）など

回帰分析 メニューから 分析回帰線型 を選択 従属変数（被説明変数）と独立変数（説明変数）を左のボックスから選択

回帰分析の出力結果 推定された係数の値

変数の作成・加工 実際の分析では，統計データをさらに加工して分析することが通常 理論モデルの概念に合うような変数が必要 消費関数の形状 所得（Y）と貯蓄（S）のデータから貯蓄率(S/Y)を作成 所得から税負担や社会保険料負担を引いて可処分所得を求める 名目所得を物価指数で割り，実質所得で分析する 恒常所得と変動所得に分解 世帯構成員一人当たりの所得，子供・高齢者の調整 消費関数の形状 C=a+bY C =a + b1*Y + b2* Y2 （所得の2次関数） log(C)=a + b log(Y) 　　（対数線形） あらかじめ，どの関数形が正しいかはわからない場合が多い

wage log(wage)を作成 メニューから 「変換」「変数の計算」を選択 右の画面の「目標変数」に新変数名を記入：　lnwage 数式に計算式を記入：　　LN(wage) 「関数」から数学関数を選択してもよい 注意：　SPSSでは自然対数はLN(), 常用対数はLG10() 論理式を用いた代入もできる 例）　x= (y>100) y>100ならx=1,　　　　　　　　　　　　　　 otherwise x=0

対数変換された賃金(lnwage)のヒストグラム

グラフの利用 回帰分析の前に，まずデータのチェック 変数の大まかな傾向をみる 回帰分析と散布図の違い 記述統計 ヒストグラム，散布図 データの誤入力 回帰分析と散布図の違い 回帰分析（重回帰分析）：複数の要因 xとyの散布図：他の変数の影響はコントロールされていない

このグラフはE-Viewsで作成したもの 時系列データの分析 Philips.rawを読み込む　 フィリップス曲線 インフレ率と失業率の推移 このグラフはE-Viewsで作成したもの

付属のデータを活用してSPSSに慣れる サンプル・データ Helpの活用 SPSSの実行プログラムの入っているディレクトリー（フォルダー） Ver19では，通常は， C:\program files\ibm\spss\statistics\19\samples 以下のフォルダーに入っている Helpの活用