SPSS数据分析的步骤可以概括为以下几个阶段：

数据准备

安装与界面认知：熟悉SPSS软件的基本安装和界面布局，包括数据视图、变量视图和输出窗口。

明确分析目标：确定要解决的问题，例如比较两组差异、分析变量间关系或预测结果。

数据导入

选择数据格式：根据数据来源选择合适的数据格式（如Excel、CSV、TXT等）。

导入数据：通过SPSS的“文件”->“打开”->“数据”选项导入数据，并检查数据的列名和数据类型是否正确。

数据清洗

处理缺失值：根据缺失值的多少和分布情况选择删除、插补或使用替代值。

处理异常值：使用箱线图等方法识别并处理异常值。

剔除重复数据：检查并删除重复的记录。

修正错误值：更正数据中的明显错误，如将“999岁”更正为合理年龄。

变量类型检查：确保数值变量设为“标度”，分类变量设为“名义”。

描述性统计

计算基本指标：通过描述统计功能计算均值、中位数、标准差、偏度、峰度等指标，初步了解数据的分布情况。

假设检验

选择检验方法：根据变量类型和假设选择合适的检验方法，如独立样本t检验、卡方检验等。

执行检验：在SPSS中执行相应的假设检验，并解读结果。

统计分析 （可选）：

回归分析：用于探讨变量之间的因果关系，如线性回归、逻辑回归等。

因子分析：用于提取数据中的潜在因子。

结果解释

解读输出结果：

理解SPSS输出的统计结果，并结合应用背景做出合理解释。

撰写报告：将分析结果整理成报告，提出科学的结论和建议。

通过以上步骤，可以系统地进行SPSS数据分析，确保分析结果的准确性和可靠性。每个步骤都需要仔细操作和解读，以便更好地理解和应用数据。