spss中mean(1to5)代表着什么

代表对1到5这5个变量取平均值。

这个指令通常用于计算几个连续型变量的平均值，其结果可以作为衍生变量来使用。

举个例子，如果一个数据集中有5个连续型变量A、B、C、D、E，我们可以使用以下指令来计算它们的平均值：

COMPUTE Mean_AB = MEAN(A, B)

COMPUTE Mean_CDE = MEAN(C to E)

第一行指令计算A和B的平均值，并将结果赋值给新变量Mean_AB；第二行指令计算C、D、E三个变量的平均值，同样将结果赋值给新变量Mean_CDE。

在这个指令中，1to5表示变量编号从1到5，包含这5个变量。可以使用to关键字来表示变量编号的连续区间。

SPSS有一个函数，CDFNORMal(quant，mean，stddev)，实际可以写成CDFNORMAL(z，0，1)。

Z就是你的Z值，可以是变量名，0是平均数，1是标准差，就是正态分布，这样得到的从最左边起正态分布到Z值这一点的面积P，如果你只想要Z=196，p=005（双侧检验），则要用(1-CDFNORMAL(z，0，1))2。

生存分析，是一种将生存时间和生存结果综合起来对数据进行分析的一种统计分析方法。主要用于对涉及一定时间发生和持续长度的时间数据的分析。 下面我们主要从下面四个方面来解说：

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实际应用

理论思想

建立模型

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分析结果

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一、实际应用

生存分析最早可追溯至19世纪的死亡寿命表，但现代的生存分析则开始于20世纪30年代工业科学中的相关应用。第二次世界大战极大地提高了人们对武器装备可靠性的研究兴趣，这一研究兴趣延续到战后对武器装备及商品的可靠性研究。此时生存分析的大多数研究工作都集中在参数模型，直至20世纪60～70年代，随着医学研究中大量临床试验的出现，对于生存分析的研究开始转向非参数统计方法。现在，生存分析方法在各个领域得到了广泛的应用，而这一方法本身也得到了飞速发展。生存分析广泛应用于生物医学、工业、社会科学、商业等领域，如肿瘤患者经过治疗后生存的时间、电子设备的寿命、罪犯假释的时间、婚姻的持续时间、保险人的索赔等。这类问题的 数据特点是在研究期结束时，所要研究的事件还没有发生，或过早终止，使得要收集的数据发生缺失，这样的数据即称为生存数据。 生存分析就是要处理、分析生存数据。

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二、理论思想

我们前面所学习的方法，只关注研究结果与影响因素，并没有关注结局发生的时间，而时间是一个绕不开的因素，当我们将 研究结局与结局发生的时间同时进行考虑时 ，就采用生存分析方法。

生存分析的一些基本概念：

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生存时间： 指从某个起始事件开始，到出现我们想要得到的终点事件发生所经历的时间，也称为失效时间。生存时间具有的特点：分布类型不确定，一般表现为正偏态分布；数据中常含有删失数据。SPSS中通常把完全数据的示性函数取值为0。 完全数据： 指从事件开始到事件结束，观察对象一直都处在观察范围内，我们得到了事件从开始到结束的准确时间。 删失数据： 指在研究分析过程中由于某些原因，未能得到所研究个体的准确时间，这个数据就是删失数据，又称为不完全数据。产生删失数据的原因有很多：在随访研究中大多是由于失访所造成的；在动物实验研究中大多由于观察时间已到，不能继续下去所造成的。SPSS中通常把删失数据的示性函数取值为1。 截尾数据： 截尾数据和删失数据一样，提供的也是不完整信息，但与删失数据稍有不同的是它提供的是与时间有关的条件信息。SPSS软件只考虑对完全数据和删失数据的分析，对截尾数据不提供专门的分析方法。 生存概率： 表示某单位时段开始时，存活的个体到该时段结束时仍存活的可能性。计算公式为：生存概率=活满某时段的人数/该时段期初观察人数=1-死亡概率。 生存函数： 指生存函数指个体生存时间T大于等于t的概率，又称为累积生存概率，或生存曲线。S（t）=P（T>t）=生存时间大于等于t的病人数／随访开始的病人总数。S（t）为单调不增函数，S（0）为1，S（∞）为0。 半数生存时间： 指50%的个体存活且有50%的个体死亡的时间，又称为中位生存时间。因为生存时间的分布常为偏态分布，故应用半数生存时间较平均生存时间更加严谨。 风险函数： 指在生存过程中，t时刻存活的个体在t时刻的瞬时死亡率，又称为危险率函数、瞬时死亡率、死亡率等。一般用h（t）表示。h（t）=死于区间（t，t+∆t）的病人数／在t时刻尚存的病人数×∆t。

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按照使用参数与否，生存分析的方法可以分为以下3种。

参数方法， 数据必须满足相应的分布。常用的参数模型有：指数分布模型、Weibull分布模型、对数正态分布模型、对数Logistic分布模型、Gamma分布模型。

半参数方法， 是目前比较流行的生存分析方法，相比而言，半参数方法比参数方法灵活，比非参数方法更易于解释分析结果。常用的半参数模型主要为Cox模型。

非参数方法， 当被研究事件没有很好的参数模型可以拟合时，通常可以采用非参数方法进行生存分析。常用的非参数模型包括生命表分析和Kalpan-Meier方法。

目前生存分析最常用的方法即寿命表法、Kaplan-Meier法和COX回归法。

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三、建立模型

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寿命表分析的思路：

生命表反映的是一代人在整个生命历程中的死亡过程，即在某个特定的年龄段内有多少人死亡，通过计算可以得知人群在该时点的死亡概率为多少、预期寿命为多少等。

生命表的基本思想是将整个观测时间划分为很多小的时间段，对于每个时间段，计算所有活到某时间段起点的病例在该时间段内死亡（出现结局）的概率。

因此，当资料是按照固定的时间间隔收集（如一个月随访一次）时，随访结果只有该年或该月期间的若干观察人数、发生失效事件人数（出现预期观察结果的人数）和截尾人数（删失人数），每位患者的确切生存时间无法知道，就需要构造生命表进行分析。

生命表用于大样本，并且对生存时间的分布不限，是目前广泛应用的一种非参数分析方法。。

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寿命表分析案例：

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题目：下表数据文件记录了某保险公司各部门员工的在职情况，统计的部门有承保部、理赔部、人事部和理财部4个部门，其中“部门”变量中用数字1~4分别表示承保部、理赔部、人事部和理财部，“是否在职”变量中用1表示在职，0表示不在职，接下来本书将利用寿命表过程得出各个部门员工的“生存”（在职）情况。

一、数据输入

二、 *** 作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“生存分析”|“寿命表”命令2、从源变量列表框中选择“工作时间”变量，“时间”列表框中，然后设置时间区间的“0到(H)”值为60，“按(Y)”为3。

3、从源变量列表框中选择“是否在职”变量，选入“状态”列表框中，然后单击“定义事件”按钮，d出“寿命表：为状态变量定义事件”对话框。由于数据文件中用1表示事件发生，所以选中“单值”单选按钮，并在其后面的文本框中输入1，将取值为0的观测作为截断观测，单击“继续”按钮。

4、从源变量列表框中选择“部门”变量，选入“因子”列表框中，然后单击“定义范围”按钮，d出“寿命表：定义因子范围”对话框，在“最小值”文本框中输入1，在“最大值”文本框中输入4，单击“继续”按钮。

5、单击“选项”按钮，d出“寿命表：选项”对话框，选中“寿命表”和“生存分析”复选框，“比较第一个因子的级别”选项组采用默认设置。

6、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。

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四、结果分析

1、寿命表给出了员工在职年限寿命表输出结果（部分截选图）。该寿命表给出了4个部门对应时间内的在职和不在职员工数，并计算出员工在职比率等统计量。

2、生存分析时间中位数下表给出了4个部门员工的生存时间中位数，即生存率等于50%时，生存时间的平均水平。很明显，由图可知，该保险公司4个部门的员工有50%的员工在职时间超过60个月。

3

、累计生存函数给出了4个部门员工是否在职累计生存函数图，它是对生命表的图形展示。由图可以清楚地看到，承保部和理财部两个部门员工累计生存率下降最快，理赔部员工累计生存率下降速度低于人事部员工。

参考案例数据：

1spss统计分析从入门到精通  杨维忠,陈盛可,刘荣  清华大学出版社

（获取更多知识，前往gz号程式解说）

原文来自https://mpweixinqqcom/s/DIEd14-_vv6Nre5PX0ZJmw

PSM--------------------------------------------------------------------------------英文缩写PSM英文全称ProcessSafetyManagement中文解释过程安全管理缩写分类环境安全，化学化工缩写简介化工生产过程中的安全管理控制。详见美国CCPS（化工过程安全中心）网站。基本原理相移法（phase-modulationmethod）的基本原理由FDushinshy提出〔16〕。激发光源是频率f（即角频率ω=2πf）强度调制的正弦调制光源：R（t）=R0〔1+αcos（ωt）〕，其中α是幅度的调制。假设荧光是按单指数规律衰减，这时测量的荧光信号是激发函数与荧光衰减F（t）=τ-1exp（-t/τ）的卷积：I（t）=R（t）F（t）=R0〔1+αcosθcos（ωt-θ）〕。因此，从上式可知，检测的荧光信号也是按同样频率f调制的，但具有不同的调制幅度和位相延迟θ——：激发光位相；……：荧光位相；θ：相移角位相延迟θ可用下式表示：tanθ=ωτ。（1）幅度调制率m（即两个调制幅度的比值）为m=cosθ=（1+ω2τ2）-1／2，（2）因此，通过测量荧光信号相对于激发信号位相移动或调制幅度，可获得激发态的寿命τ。τ值是荧光发射波长的函数，也是时间分辨光谱的一种表述形式。相移法的缺点是不易获得多指数或非指数衰减寿命，需要在许多不同频率处进行重复实验才能分析多指数或非指数衰减，早期因激发光源调谐频率单一的原因，使相移法的使用大大受到限制。高重复频率的脉冲光源同时具有大量的调制频率，Gratton和Lopez－Delgado〔17〕提出用高重复频率的脉冲光源代替正弦调制的光源。上面得到的正弦调制光源激发下荧光信号的相移原理同样适用于激发光中的任何傅里叶成分〔18〕，此时荧光信号的相移和幅度调制有：tanθn=nω0τ，mn=〔（1+（nω0τ）2〕-1／2（3）其中n表示第n阶傅里叶成分，ω0=2πf为基频。同步辐射光是典型的高重复频率（05—500MHz）脉冲光源，形状为高斯型。意大利的ADONE环的同步辐射光脉冲时间间隔为346ns，脉宽FWHM为2ns，其能量谱由间隔为基频288MHz的许多δ函数组成，其外包络为半宽500MHz（1／2ns）的高斯型，因脉冲宽度和脉冲周期的很大不同，第n阶傅里叶成分的强度可与零频率的强度（即平均值）相比拟，因此可分析高次谐波的相移。这样，根据（3）式可以测量很短的寿命（亚皮秒量级），而不致严重影响信号的探测。意大利的同步辐射装置ADONE环近年来就是用相移法来测量荧光寿命的。Platform-specificmodels平台相关模型PSM(平台相关模型Platform-specificmodels)作为一个软件模型或业务系统，是与具体的技术平台相关的(例如，具体的编程语言， *** 作系统，数据库)。PSM对于某一系统的具体实现是必不可少的。举例，假设要实现一个在线商城。系统需要存放关于用户、物品、xyk等信息。设计人员可能会考虑使用Oracle数据库来实现这一想法。设计人员需要使用Oracle的SQL方言来表达关系模型中的概念(比如"用户"的概念)。这个明确的Oracle关系模型就是平台相关模型。PSM最常见于MDA(ModelDrivenArchitecture)方法中，MDA是OMG(国际对象组织)对MDE(ModelDrivenEngineering)方法的具体实现。它的主体思路是应该能够通过使用MTL(ModelTranslationLanguage)实现从PIM(PlatformIndependentModel)到PSM的实现。完成这一模型转换，可以使用符合最新QVT(Query/View/Transformation)标准的语言，比如AndroMDA，VIATRA(VisualAutomatedModelTRAnsformations)，ATL(ATLASTransformationLanguage)。PriceSensitivityMeter价格敏感度测试价格敏感度测试（PriceSensitivityMeter,PSM）在产品生命周期中，需要评估品牌或者品牌组合的定价策略及市场份额。为衡量顾客对不同价格的满意及接受程度、了解顾客认为合适的产品价格所做的测试研究，可通过描绘价格趋势图、气泡图、正态分布图等方法，为客户确定产品/服务的合适价格提供重要的参考依据。在新产品上市前需要对产品在目标消费人群的可接受价格水平作深入研究，在作新产品定价测试时,一般不事先设定价格，而是通过从消费者那里得到产品价格的可接受范围。我们的价格敏感度测试模型是一种用来了解消费者对某一品牌/产品的质量观念与价格以及它们之间联系的工具。测试在不同价格水平上该品牌/产品对于消费者的价值：1、怎样的价格水平能使公司的业务份额（销售额）最大化？2、不同价格点上，各竞争品牌的价格d性如何？3、消费者/客户愿意为产品的某一特性花费多少？4、测试在某一价格范围内，拒绝购买的比率；5、发现消费者对该产品可接受定价范围的初始反应；6、挖掘最佳价格点。具体 *** 作：价格敏感度分析方法是在70年代由VanWestendrop所创建。其特点为所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应，没有任何竞争对手甚至自身产品的任何信息。其研究方法的要点如下：对某一新产品或服务，被访者被出示一个价格测试标度。价格标度的测试要求其价格范围涵盖所有可能的价格点，最低价格和最高价往往要求低于或高出可能的市场价格的三倍以上。该方法通常对某一产品或服务追问被访者4个问题：(1)请问对该产品而言，您认为什么价格对您而言是物有所值？(较低价格)；(2)请问该产品如果低到什么价格，您可能怀疑其质量较差，从而不会去购买(最低价格)；(3)请问什么样的价格您认为较高，但仍可能去购买(较高价格)；(4)请问如价格高到什么程度，您肯定会放弃购买？(最高价格)。对于上述四个问题，我们都可以求出每个问题在不同价格点上的频数以及频数的累计百分比。如果把四个累计百分比曲线画到图上，我们得到图2所示的四条累计百分比曲线。值得注意的是四个交叉点具有明显的经济学含义。图2中的“a”点至“b”点给出了该产品的定价范围。低于a点的价格，消费者会怀疑其质量太差而不会去购买，高于“b”点的价格，消费者会认为价钱太高，从而也不会去购买。图中的“c”点为可接受价格点，在此价位上，认为价位较高的比例和认为价位较低的比例相等。图中的“d”点为最优价格点。在此价格上，消费者认为价格既不是太高也不是太低。价格敏感度模型主要适用新产品测试，这类产品通常包括新的医药产品，新的高科技产品等等，在这一阶段，并没有竞争对手的产品出现。该模型的主要特点是简洁明了，所有价格点是基于被访者的自身比较，并且价格点是连续的。适用范围：价格敏感度测试模型主要用于新产品的单一产品测试，特别是药品、高技术含量产品等的最佳市场价格定位，它与简单GABORGRANGER模型使用的分析技术不同。PSM模型的要点在于通过定性研究，设计出能够涵盖产品可能的价格区间的价格梯度表，然后在有代表性的样本中，请被访者在此价格梯度表上做出四项选择：有点高但可以接受的价格，有点低但可以接受的价格，太高而不会接受的价格，太低而不会接受的价格。对样本的这几个价格点，分别求其上向和下向累积百分比，以此累积百分比作价格需求d性曲线，四条曲线的交点标出了产品的合适价格区间，最优定价点以及次优定价点。PSM-单光子计数法与相移法的比较相移法的突出优点是可能得到皮秒量级时间分辨率，但需要足够的光强以给出具有良好的统计性质的模拟信号。在用同步辐射激发的荧光实验中，同步辐射经激发单色仪分光后激发样品，发射光再经过发射单色仪发光后被检测，即使仪器调到最佳状态，一般地一次激发后被检测的光子数仅1—104个／秒。光强很低时，SPC方法的灵敏度优于相移法。对溶液和固体样品，激发中心与其周围环境的相互作用是较强的，从而使荧光衰减表现为多指数衰减规律或呈非指数衰减规律，而多指数衰减中可能一个成分比另一个成分强几个量级，当信号强度在两个量级范围内变化时，相移法检测能保持线性和灵敏度，而SPC方法能在信号强度至少在3个量级内变化时都保持线性响应。相移法只能得到一定发射波长的发光衰减时间（τ）值，不能直接观察到光谱的变化，不如SPC方法直观。相移法测量相位延迟或调制率来获得荧光寿命参数，不需对一定宽度的脉冲和电子学系统的时间响应进行去卷积处理，因此，相移法可以达皮秒量级的时间分辨，而SPC方法在对响应函数去卷积处理后可以获得50ps量级的时间分辨。PSM-相移法实验室国别实验技术DORIS（Hamburg）德国SPCSPEAR（Stanford）美国SPCCHESS（Cornell）美国SPCNSLS（Brookhaven）美国SPCSRS（Darebury）英国SPCACO（Orsay）法国SPCADONE（Frascati）意大利相移法其它意义PSMprocesssafetymanagement工艺安全管理1PSM：PeripheralSwitchingModule外围交换模块，作为交换机的一部分，用于PSTN、ISDN的用户接入和处理呼叫业务连接到中心模块作为多模系统的一部分2SQL/PSMSQL是一种非过程性语言，有很强的表达能力。随着基于数据看的应用逻辑日益复杂。顺序执行SQL序列表现出很多的局限性。减少局限性的方式是使用SQL/PSMPSM（persistentStoredModule）持久存储模块技术。3PSM突击

要对不同性别的各维度满意度指数进行分析，您可以按照以下步骤进行：

确定数据集中包含的变量

首先，您需要了解数据集中包含哪些变量，这些变量是如何测量的，以及它们的取值范围。这可以帮助您确定如何处理数据并选择合适的统计方法。

分离男性和女性数据

在数据集中，您需要区分男性和女性数据。如果数据集中没有性别变量，则需要根据其他变量（例如姓名）进行推断或手动添加性别变量。

计算每个维度的满意度指数

对于每个维度，您需要计算男性和女性的满意度指数。这可以通过对每个性别分别计算平均值、中位数、众数等统计量来实现。您还可以使用SPSS中的聚合函数（例如MEAN）对数据进行分组计算。

分析差异

最后，您需要对男性和女性的满意度指数进行比较，并确定它们之间是否存在显著差异。这可以通过t检验、方差分析等方法来实现。在SPSS中，可以使用t检验、ANOVA等函数进行分析。

总之，要对不同性别的各维度满意度指数进行分析，您需要对数据集中的变量进行了解，分离男性和女性数据，计算每个维度的满意度指数，并对男性和女性的指数进行比较。在SPSS中，可以使用各种函数和工具来实现这些 *** 作。

以下是一个SPSS语法示例，可以根据您的具体数据和需求进行修改：

设置数据的工作目录

cd 'D:\Data\MyData'

导入数据文件，如果需要的话，请修改文件路径和文件名

get file 'Datasav'

分离男性和女性数据

split file by gender

计算每个维度的满意度指数

descriptives satisfaction1 satisfaction2 satisfaction3 satisfaction4

/statistics mean stddev

/split=gender

分析差异

t-test satisfaction1 satisfaction2 satisfaction3 satisfaction4

/group=gender

/equalvariances=assumed

合并分裂的数据文件

split file off

导出结果文件，如果需要的话，请修改文件路径和文件名

export outfile 'Resultscsv'

/delimiter=','

上述语法中，Datasav是您的数据文件名，gender是性别变量名，satisfaction1、satisfaction2、satisfaction3和satisfaction4是您想要计算满意度指数的维度变量名。输出文件Resultscsv是您想要保存结果的文件名。

这个程序首先通过split file by gender命令将数据分离成男性和女性两个数据文件，然后计算每个维度的满意度指数，并将结果按性别分别输出。最后，使用t-test命令分析男性和女性满意度指数之间的差异。最后，使用split file off命令合并分裂的数据文件，并使用export命令将结果输出到CSV文件中。

请注意，此程序仅为示例，可能需要根据您的数据和分析需求进行修改。

1、首先打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据，打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击打开，选择文件。

2、其次打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。

3、最后确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。