SPSS术语中英文对照1
2009-11-04 19:29
Linear trend, 线性趋势
Loading, 载荷
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
Location equivariance, 位置同变性
Location invariance, 位置不变性
Location scale family, 位置尺度族
Log rank test, 时序检验
Logarithmic curve, 对数曲线
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
Logarithmic scale, 对数尺度
Logarithmic transformation, 对数变换
Logic check, 逻辑检查
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
Logit transformation, Logit转换
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
Lognormal distribution, 对数正态分布
Lost function, 损失函数
Low correlation, 低度相关
Lower limit, 下限
Lowest-attained variance, 最小可达方差
LSD, 最小显著差法的简称
Lurking variable, 潜在变量
Main effect, 主效应
Major heading, 主辞标目
Marginal density function, 边缘密度函数
Marginal probability, 边缘概率
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
Matched data, 配对资料
Matched distribution, 匹配过分布
Matching of distribution, 分布的匹配
Matching of transformation, 变换的匹配
Mathematical expectation, 数学期望
Mathematical model, 数学模型
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
Maximum likelihood method, 最大似然法
Mean, 均数
Mean squares between groups, 组间均方
Mean squares within group, 组内均方
Means (Compare means), 均值-均值比较
Median, 中位数
Median effective dose, 半数效量
Median lethal dose, 半数致死量
Median polish, 中位数平滑
Median test, 中位数检验
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
Minimum distance estimation, 最小距离估计
Minimum effective dose, 最小有效量
Minimum lethal dose, 最小致死量
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
MINITAB, 统计软件包
Minor heading, 宾词标目
Missing data, 缺失值
Model specification, 模型的确定
Modeling Statistics , 模型统计
Models for outliers, 离群值模型
Modifying the model, 模型的修正
Modulus of continuity, 连续性模
Morbidity, 发病率
Most favorable configuration, 最有利构形
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
Multiple comparison, 多重比较
Multiple correlation , 复相关
Multiple covariance, 多元协方差
Multiple linear regression, 多元线性回归
Multiple response , 多重选项
Multiple solutions, 多解
Multiplication theorem, 乘法定理
Multiresponse, 多元响应
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
Multivariate T distribution, 多元T分布
Mutual exclusive, 互不相容
Mutual independence, 互相独立
SPSS中英文对照（转贴_下）
Natural boundary, 自然边界
Natural dead, 自然死亡
Natural zero, 自然零
Negative correlation, 负相关
Negative linear correlation, 负线性相关
Negatively skewed, 负偏
Newman-Keuls method, q检验
NK method, q检验
No statistical significance, 无统计意义
Nominal variable, 名义变量
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
Nonlinear regression, 非线性相关
Nonparametric statistics, 非参数统计
Nonparametric test, 非参数检验
Nonparametric tests, 非参数检验
Normal deviate, 正态离差
Normal distribution, 正态分布
Normal equation, 正规方程组
Normal ranges, 正常范围
Normal value, 正常值
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
Null hypothesis, 无效假设
Numerical variable, 数值变量
Objective function, 目标函数
Observation unit, 观察单位
Observed value, 观察值
One sided test, 单侧检验
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
Open sequential trial, 开放型序贯设计
Optrim, 优切尾
Optrim efficiency, 优切尾效率
Order statistics, 顺序统计量
Ordered categories, 有序分类
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
Ordinal variable, 有序变量
Orthogonal basis, 正交基
Orthogonal design, 正交试验设计
Orthogonality conditions, 正交条件
ORTHOPLAN, 正交设计
Outlier cutoffs, 离群值截断点
Outliers, 极端值
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
Overshoot, 迭代过度
Paired design, 配对设计
Paired sample, 配对样本
Pairwise slopes, 成对斜率
Parabola, 抛物线
Parallel tests, 平行试验
Parameter, 参数
Parametric statistics, 参数统计
Parametric test, 参数检验
Partial correlation, 偏相关
Partial regression, 偏回归
Partial sorting, 偏排序
Partials residuals, 偏残差
Pattern, 模式
Pearson curves, 皮尔逊曲线
Peeling, 退层
Percent bar graph, 百分条形图
Percentage, 百分比
Percentile, 百分位数
Percentile curves, 百分位曲线
Periodicity, 周期性
Permutation, 排列
P-estimator, P估计量
Pie graph, 饼图
Pitman estimator, 皮特曼估计量
Pivot, 枢轴量
Planar, 平坦
Planar assumption, 平面的假设
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
Point estimation, 点估计
Poisson distribution, 泊松分布
Polishing, 平滑
Polled standard deviation, 合并标准差
Polled variance, 合并方差
Polygon, 多边图
Polynomial, 多项式
Polynomial curve, 多项式曲线
Population, 总体
Population attributable risk, 人群归因危险度
Positive correlation, 正相关
Positively skewed, 正偏
Posterior distribution, 后验分布
Power of a test, 检验效能
Precision, 精密度
Predicted value, 预测值
Preliminary analysis, 预备性分析
Principal component analysis, 主成分分析
Prior distribution, 先验分布
Prior probability, 先验概率
Probabilistic model, 概率模型
probability, 概率
Probability density, 概率密度
Product moment, 乘积矩/协方差
Profile trace, 截面迹图
Proportion, 比/构成比
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
Proportionate, 成比例
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
Prospective study, 前瞻性调查
Proximities, 亲近性
Pseudo F test, 近似F检验
Pseudo model, 近似模型
Pseudosigma, 伪标准差
Purposive sampling, 有目的抽样
QR decomposition, QR分解
Quadratic approximation, 二次近似
Qualitative classification, 属性分类
Qualitative method, 定性方法
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
Quantitative analysis, 定量分析
Quartile, 四分位数
Quick Cluster, 快速聚类
Radix sort, 基数排序
Random allocation, 随机化分组
Random blocks design, 随机区组设计
Random event, 随机事件
Randomization, 随机化
Range, 极差/全距
Rank correlation, 等级相关
Rank sum test, 秩和检验
Rank test, 秩检验
Ranked data, 等级资料
Rate, 比率
Ratio, 比例
Raw data, 原始资料
Raw residual, 原始残差
Rayleigh's test, 雷氏检验
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
Reciprocal, 倒数
Reciprocal transformation, 倒数变换
Recording, 记录
Redescending estimators, 回降估计量
Reducing dimensions, 降维
Re-expression, 重新表达
Reference set, 标准组
Region of acceptance, 接受域
Regression coefficient, 回归系数
Regression sum of square, 回归平方和
Rejection point, 拒绝点
Relative dispersion, 相对离散度
Relative number, 相对数
Reliability, 可靠性
Reparametrization, 重新设置参数
Replication, 重复
Report Summaries, 报告摘要
Residual sum of square, 剩余平方和
Resistance, 耐抗性
Resistant line, 耐抗线
Resistant technique, 耐抗技术
R-estimator of location, 位置R估计量
R-estimator of scale, 尺度R估计量
Retrospective study, 回顾性调查
Ridge trace, 岭迹
Ridit analysis, Ridit分析
Rotation, 旋转
Rounding, 舍入
Row, 行
Row effects, 行效应
Row factor, 行因素
RXC table, RXC表
Sample, 样本
Sample regression coefficient, 样本回归系数
Sample size, 样本量
Sample standard deviation, 样本标准差
Sampling error, 抽样误差
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
Scale, 尺度/量表
Scatter diagram, 散点图
Schematic plot, 示意图/简图
Score test, 计分检验
Screening, 筛检
SEASON, 季节分析
Second derivative, 二阶导数
Second principal component, 第二主成分
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
Semi-logarithmic graph, 半对数图
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
Sensitivity curve, 敏感度曲线
Sequential analysis, 贯序分析
Sequential data set, 顺序数据集
Sequential design, 贯序设计
Sequential method, 贯序法
Sequential test, 贯序检验法
Serial tests, 系列试验
Short-cut method, 简捷法
Sigmoid curve, S形曲线
Sign function, 正负号函数
Sign test, 符号检验
Signed rank, 符号秩
Significance test, 显著性检验
Significant figure, 有效数字
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
Simple correlation, 简单相关
Simple random sampling, 简单随机抽样
Simple regression, 简单回归
simple table, 简单表
Sine estimator, 正弦估计量
Single-valued estimate, 单值估计
Singular matrix, 奇异矩阵
Skewed distribution, 偏斜分布
Skewness, 偏度
Slash distribution, 斜线分布
Slope, 斜率
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
Source of variation, 变异来源
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
Specific factor, 特殊因子
Specific factor variance, 特殊因子方差
Spectra , 频谱
Spherical distribution, 球型正态分布
Spread, 展布
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
Spurious correlation, 假性相关
Square root transformation, 平方根变换
Stabilizing variance, 稳定方差
Standard deviation, 标准差
Standard error, 标准误
Standard error of difference, 差别的标准误
Standard error of estimate, 标准估计误差
Standard error of rate, 率的标准误
Standard normal distribution, 标准正态分布
Standardization, 标准化
Starting value, 起始值
Statistic, 统计量
Statistical control, 统计控制
Statistical graph, 统计图
Statistical inference, 统计推断
Statistical table, 统计表
Steepest descent, 最速下降法
Stem and leaf display, 茎叶图
Step factor, 步长因子
Stepwise regression, 逐步回归
Storage, 存
Strata, 层（复数）
Stratified sampling, 分层抽样
Stratified sampling, 分层抽样
Strength, 强度
Stringency, 严密性
Structural relationship, 结构关系
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
Sub-class numbers, 次级组含量
Subdividing, 分割
Sufficient statistic, 充分统计量
Sum of products, 积和
Sum of squares, 离差平方和
Sum of squares about regression, 回归平方和
Sum of squares between groups, 组间平方和
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
Sure event, 必然事件
Survey, 调查
Survival, 生存分析
Survival rate, 生存率
Suspended root gram, 悬吊根图
Symmetry, 对称
Systematic error, 系统误差
Systematic sampling, 系统抽样
Tags, 标签
Tail area, 尾部面积
Tail length, 尾长
Tail weight, 尾重
Tangent line, 切线
Target distribution, 目标分布
Taylor series, 泰勒级数
Tendency of dispersion, 离散趋势
Testing of hypotheses, 假设检验
Theoretical frequency, 理论频数
Time series, 时间序列
Tolerance interval, 容忍区间
Tolerance lower limit, 容忍下限
Tolerance upper limit, 容忍上限
Torsion, 扰率
Total sum of square, 总平方和
Total variation, 总变异
Transformation, 转换
Treatment, 处理
Trend, 趋势
Trend of percentage, 百分比趋势
Trial, 试验
Trial and error method, 试错法
Tuning constant, 细调常数
Two sided test, 双向检验
Two-stage least squares, 二阶最小平方
Two-stage sampling, 二阶段抽样
Two-tailed test, 双侧检验
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
Two-way table, 双向表
Type I error, 一类错误/α错误
Type II error, 二类错误/β错误
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
Unbiased estimate, 无偏估计
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
Unequal subclass number, 不等次级组含量
Ungrouped data, 不分组资料
Uniform coordinate, 均匀坐标
Uniform distribution, 均匀分布
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
Unit, 单元
Unordered categories, 无序分类
Upper limit, 上限
Upward rank, 升秩
Vague concept, 模糊概念
Validity, 有效性
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
Variability, 变异性
Variable, 变量
Variance, 方差
Variation, 变异
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
Volume of distribution, 容积
W test, W检验
Weibull distribution, 威布尔分布
Weight, 权数
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
Weighted linear regression method, 加权直线回归
Weighted mean, 加权平均数
Weighted mean square, 加权平均方差
Weighted sum of square, 加权平方和
Weighting coefficient, 权重系数
Weighting method, 加权法
W-estimation, W估计量
W-estimation of location, 位置W估计量
Width, 宽度
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
Wild point, 野点/狂点
Wild value, 野值/狂值
Winsorized mean, 缩尾均值
Withdraw, 失访
Youden's index, 尤登指数
Z test, Z检验
Zero correlation, 零相关
Z-transformation, Z变换
SPSS新手速成
随着速度越来越快，计算机的功能越来越多，计算统计功能反而已经成为了计算机的一个次要部分。不过，对于我们这些从事社会学学习和研究的人来说，快速的计算和统计仍旧是我们使用计算机的主要功能，所以我们平日的工作总是离不开SPSS（StatisticalPackage for the Social Science社会科学统计软件）。SPSS虽然好用，但是学起来并不容易，特别是在目前高校的教育体制下，教材的过时以及课程设置的不合理，使得SPSS的学习成为了社会学、统计学以及其他社会科学学科学生极为头痛的一件事情。更为棘手的是：往往在学生还没有学会SPSS之前，一些调查研究任务却又强迫他们使用SPSS进行分析工作，使得他们十分苦恼。本教程就是为那些已经学习过统计学，并且粗通计算机，但尚未学习过SPSS的社会科学学科的学生准备的，运用面向问题的教学方法，通过一个调查问卷的具体分析过程使学生们对SPSS有一个感性认识，并能够再没有完全掌握SPSS的前提下利用SPSS完成一些分析任务。因此，本文不强调面面俱到只强调读者能够完成调查分析的任务，所以会故意忽略ＳＰＳＳ一些十分重要但未必会用到的功能，还请读者见谅。如果读者确实需要使用这些功能，建议参考一本好一点的辅导书。
相信大家知道：依次完整的利用计算机辅助的问卷调查包括问卷设计、问卷访问、数据输入、数据分析、数据输出、调查报告的撰写六大部分。SPSS软件参与的主要是数据输入、数据分析和数据输出这三个部分。接着，本文就将分成这三块，分别介绍SPSS的使用以及一些技巧、经验。
1、数据输入
在完成了问卷访问这个部分之后，我们手中便拥有了数百至上万份调查问卷，这些问卷计算机是无法直接识别处理的，我们必须将它们进行适当的编码。由于采用计算机分析，问卷在设计阶段就应该考虑到今后的编码问题，所以应该将问卷设计地以客观题为主，被访问者填写的应该只是注入数字、选项这些计算机能够处理的信息。我们首先要为问卷的每一个填写项都起一个代号，并决定它的数据属性（主要是区分为字符串、逻辑串还是数字）。笔者的习惯是首先用英文字母表示填写项的大题号，接着用阿拉伯数字表示填写项的小题号，然后再用英文字母表示填写项是本小题的第几项，最后再加上表示数据属性的后缀，比如说第二大题第三小题的第四个字符串填写项的代号便为B3D_S。在以后的所有分析过程中便利用这个代号来表示数据的具体内容。
接下来，便是具体的输入过程了。首先，我们要对SPSS的数据文件有一个大致的了解，这对以后的学习十分关键。打开SPSS之后，我们便会看到一个类似EXCEL电子表格的东西，但如果你因此便把SPSS的数据文件理解为是类似于EXCEL的东西那么就错了，虽然SPSS数据的表现形式酷似EXCEL，但就实质而言它更接近于一个数据库文件，每一个数据列都有它的列名称（也就是我们刚刚起的代号）、列属性（也就是刚刚我们决定的数据属性），这些都类似于数据库中的字段名称、字段属性，如果读者以前学习过数据库的相关知识，那里理解起来就十分简单了。
由于数据繁多，所以我们的输入过程往往不是由本人进行，而是请专业的数据录入人员代劳，而那些人员往往是不会使用SPSS的，所以我们在实际使用过程中数据往往不是在SPSS中输入的，而是在其它软件输入完毕之后利用SPSS导入的。
在这里，导入用的文件格式是十分重要的。也许大家会习惯性的去选择使用EXCEL来录入数据，因为EXCEL与SPSS比较像。但是在笔者的实际使用过程中发现，最好的文件格式不是EXCEL的XLS文件，而是XBASE系列的DBF文件。之所以作这样的选择理由有两个：第一、DBF文件的字段名、字段属性这些在SPSS导入过程中都会被直接利用，可以略去了SPSS之后的列名称、列属性设定工作。第二、EXCEL的XLS文件的具体格式并没有向公众公开，所以在实际使用中XLS文件中的中文信息时常会发生丢失的现象。
在利用XBASE输入完文件之后，我们只需要调用SPSS的菜单FILE下的OPEN功能，选择DBASE数据格式打开文件，然后再另存为SPSS的SAV格式便完成了数据输入过程。接下来我们便要进入最为重要的数据分析这个阶段了。
2、数据分析
对于外行人来说。SPSS最为难学的部分便是它Analyze菜单下十多项子菜单以及这之下四五十项孙菜单的统计功能，每一项统计功能的用法和功能对于外行人来说就像是天书一般。但是对于学习过统计学的读者来说，这应该不是问题。再加上SPSS在操作的简易性上还是十分优秀的，每一项统计功能一般只需要在窗口下选择统计用的变量，然后设置一下必要的选项，最后按下OK便可以了。所以在这里，具体的操作就不再介绍了。在这里，笔者觉得有必要先介绍一下SPSS的Viewer。在下面的数据分析和数据输出过程中，我们调用SPSS的数据分析和制图模块所得到的结果都会由SPSS自动输出到一个名为Viewer的程序中，并且可以以SPO为后缀名保存成为专门的文件。这样做的好处是如果你的分析和制图工作一次没有完成，那么利用保存的SPO文件，就不必下一次重新作过了。同时，将所有的分析和制图的结果都保存在一个SPO文件中，并随调查报告作为电子附件一起陈送给客户，一来有利于客户检验分析的可靠性，二来也适合于今后电子化、网络化的趋势。
根据笔者的经验，SPSS的学习者在这一阶段(数据分析阶段)最主要的问题在于以往学习的统计指标总是中文的，而SPSS中的统计指标是英文的，指标的中文和英文往往无法一一对应，因此，在这一部分中，笔者主要是附上一张统计指标的中英文对照表，如下：
Summarize菜单项 数值分析过程
Frequencies子菜单项 单变量的频数分布统计
Descriptives子菜单项 单变量的描述统计
Explore子菜单项 指定变量的综合描述统计
Crosstabs子菜单项 双变量或多变量的各水平组合的频数分布统计
Compare Mean菜单项 均值比较分析过程
Means子菜单项 单变量的综合描述统计
Independent Sample T test子菜单项 独立样本的T检验
Paired Sample T test子菜单项 配对样本的T检验
One-Way ANOVA子菜单项 一维方差分析（单变量方差分析）
ANOVA Models菜单项 多元方差分析过程
Simple Factorial子菜单项 因子设计的方差分析
General Factorial子菜单项 一般方差分析
Multivariate子菜单项 双因变量或多因变量的方差分析
Repeated Factorial子菜单项 因变量均值校验
Correlate菜单项 相关分析
Bivariate子菜单项 Pearson积矩相关矩阵
和Kendall、Spearman非参数相关分析
Partial子菜单项 双变量相关分析
Distance子菜单项 相似性、非相似性分析
Regression菜单项 回归分析
Liner子菜单项 线性回归分析
Logistic子菜单项 二分变量回归分析（逻辑回归分析）
Probit子菜单项 概率分析
Nonlinear子菜单项 非线性回归分析
Weight Estimation子菜单项 不同权数的线性回归分析
2-stage Least Squares子菜单项 二阶最小平方回归分析
Loglinear菜单项 对数线性回归分析
General子菜单项 一般对数线性回归分析
Hierarchical子菜单项 多维交叉变量对数回归分析
Logit子菜单项 单因变量多自变量回归分析
Classify菜单项 聚类和判别分析
K-means Cluster子菜单项 指定分类数聚类分析
Hierarchical Cluster子菜单项 未知分类数聚类分析
Discriminent子菜单项 聚类判别函数分析
Data Reduction菜单项 降维、简化数据过程
Factor子菜单项 因子分析
Correspondence Analysis子菜单项 对应表（交叉表）分析
Homogeneity Analysis子菜单项 多重对应分析
Nonlinear Components子菜单项 非线性成分分析
OVERALS子菜单项 非线性典则相关分析
Scale菜单项 　
Reliability Ananlysis子菜单项 加性等级的项目分析
Multidimensional Scaling子菜单项 多维等级分析
Nonparametric Tests菜单项 　
Chi-Square子菜单项 相对比例假设检验
Binomial子菜单项 特定时间发生概率检验
Run子菜单项 随即序列检验
1-Sample Kolmogorov Smirnov子菜单项 样本分布检验
2-Independent Samples子菜单项 双不相关组分布分析
K Independent Samples子菜单项 多不相关组分布分析
2 Related Samples子菜单项
双相关变量分布分析
McNemar' test子菜单项相关样本比例变化分析
K Related Samples子菜单项相关变量分布分析
Cocharn's Q test子菜单项二分变量均数检验
Kendall's W子菜单项 一致性判定
Time Series菜单项 　
Exponential Smoothing子菜单项 平衡序列的随机分量
Curve Estimation子菜单项 数据拟合
Autoregression子菜单项一阶自回归误差线性方差检验
ARIMA子菜单项综合自回归移动平均分析
XII ARIMA子菜单项 增倍和加性季节因子分析
Seasonal Decomposition子菜单项对时间序列增倍和加性季节因子分析
Survival菜单项 　
Life Tables生命表分析
Kaplan-Meier双事件分布检验
Cox Regression事件与时间变量相互分析
Cox w/Time Deep COV时间函数Cox分析
有了这一张表，相信读者便可以很容易的利用ＳＰＳＳ进行各类分析了。实际上，数据分析这一阶段，就使用SPSS上没有什么难度，关键是在于究竟你能够怎样最好的利用SPSS提供的分析模块从数据中挖掘出更多的东西来，这可就要依靠你的不断摸索了。最后，还要介绍一个小技巧：如果读者所在学校今后学习的ＳＰＳＳ软件为ＤＯＳ版本的话，那么今后你就必须利用命令行来驾驭ＳＰＳＳ，所以你在利用ＳＰＳＳ的Windows版本进行数据分析的过程中，可以利用每一项统计功能窗口OK按钮下的Paster按钮将本统计功能的命令行复制到剪贴板，然后再仔细研究。3、数据输出经过数据分析，我们已经得到了很多有用的结果了。但是单单是这样是不够的，只有我们将结果撰写成调查报考，才能为人所接受。所以，就很有必要由SPSS输出必要的结果来。
首先便是制图，数字很简洁很精确，但是不够直观，不利于读者更好更迅速的理解调查报考，所以我们应该将数据转化成直观的图形。SPSS的制图能力是极其强大的，能够输出的图形包括条形图、面积图、圆图、高-低-收盘图、极差图、距限图、排列图、帕累托图、工序控制图、误差条图、散点图、直方图、时间序列图、相关图等几十种。
虽然SPSS能够绘制的图形很多，但并没有增加我们的学习难度。事实上，大多数图形绘制需要设置的东西是大同小异的，这里就以最简单的条形图为例进行介绍。点击菜单中的Graph，然后选择Bar，便会弹出一个窗口让你选择条形图的图式，由简单条形图、分组条形图、分段条形图，根据你的需要，选择一个。然后按下"Define"，接着我们选择需要制图的字段，在条形图中只能选择一个字段，其他的图形根据图形本身的特性会有所不同。选择完字段，我们需要设置坐标轴，是按照百分比还是数字或其他方式绘制坐标轴。最后可以利用"Title"按钮设置图形的标题，最后按下"OK"，在SPSS的Viewer中便会得到我们需要的图形了。
按照以上介绍的方法，将所有需要的图形全部制作完毕，我们便要开始将图形和分析结果正式输出到调查报考中去了。一般来说，我们会使用诸如WORD、WPS2000这类字处理软件来撰写调查报告，由于WINDOWS的剪贴板帮忙，我们只需要简单的利用"复制"、"粘贴"便可以完成输出了。
值的一提的是，SPSS在输出上为我们考虑的十分周到，可以选择以图片或RTF格式输出。如果你希望将分析结果和图形以图片格式输出，那么选择你需要输出的结果或图形，然后按下鼠标右键，在弹出的菜单中选择"Copy Objects"。如果你希望将分析结果和图形以RTF格式输出以便于在字处理软件中进行进一步的编辑，那么在刚才弹出的菜单中选择"Copy"便可以了。
至于这两种方法孰优孰劣，就必须是具体情况而定了。以图片输出的方式虽然牺牲了进一步处理的便利性，但是由于SPSS软件本身便已经具有了一定的标准性，所以它输出的分析结果和图形自然具有一定的权威性；而以RTF格式输出的方式，我们可以将分析结果以及图形中的英文信息替换为中文，并进行必要的增删以增加可读性。如果调查报告的委托人并不熟悉英语或并不是社会学、统计学的专业人士，那么这样的操作就极其有必要了。
好了，洋洋洒洒五千余字，终于将SPSS在社会调查中最最基本的使用方法介绍完了，看完本文，相信读者已经能够利用SPSS进行最最简单的调查分析了。但是千万别得意，千万不要忘了，SPSS终究只是一种工具，它只能够加快你在社会调查过程的进程，如果要想写出一份优秀的调查报告来，还是要依靠你自身的不断努力哦！