1、图示为需要分析的数据。独立样本t检验要求两组样本相对独立。为了方便表示，数据输入时“病情”项的1和0分别代表患病与不患病，这里患病与不患病就构成了两组独立数据。可用SPSS分析冠心病的发病是否与身高、体重、臀围等因素有关系。
2、单击数据窗口左下侧的“变量视图“，在里面可以设置变量的分析比较相关
3、选择“病情”横排中，“值”一列的单元格单击。
4、在弹出的“值标签”窗口中，你需要设置值和标签相对应，“值”就是指刚才的1和0，这里就是把1和0与患冠心病和不患冠心病相对应。在“值”的00对应的“标签”输入框中输入“非冠心病组”。
5、在“值”的1.00对应的“标签”输入框中输入“冠心病组”。
6、单击“确认”保存值标签。
7、在窗口左下方单击“敏感视图”，这就回到了最开始的数据页。
8、单击当下敏感视图窗口工具栏内的“分析”按钮。
9、“分析”按钮的下拉列表中，选择“比较均值”单击。即将两组数据各项的值分别求均值再比较
10、“比较均值”也有下拉列表，单击下拉列表中的“独立样本T检验”即可。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 推荐于2017-12-16
transform 里面选择recode into different variables 然后选择您的年龄变量AGE1 ，在右侧空格输入新的变量名AGE2,点击change，然后点击下面的old and new values，按照图片，在左侧点击RANGE，最低18 最高28,右侧点击value,输入1,点击下面的ADD，然后重新在左侧输入29、38， 右侧输入2 点击ADD，如此重复
第2个回答 2020-11-23
打开spss，这里的第一列是可变收入，我们用这个scale变量作为例子来生成一个新的分类变量income2。
你可以做卡方检验，也可以做生存分析，做生存分析需要随访时间
我替别人做这类i的数据分析蛮多的
spss做卡方在analyze-crosstab里面
2、单击菜单栏中的转换，选择下拉列表中的数据进行离散化。
3、出现一个对话框。由于我们只有收入变量且仅对此变量进行分类，因此选择它，单击箭头，然后移动到变量框以使其成为离散变量。
4、在对话框的离散变量后面的框中输入新变量名称。这里我们输入income2，它是生成的分类变量的名称。您可以看到图中所有数据的分布。
5、单击对话框右下角的分割点，我们将开始对数据进行分类。
6、在第一个分割点的位置输入50。分割点的数量设置为9.实际上，数据将分为10组。宽度软件将自动计算并生成。单击该应用程序。点和数量根据需要确定。
7、刚刚返回对话框时，出现了一些很好的数据分割点。单击右侧的排除项。通常，我们都包括下限而不是上限。
8、单击“排除”，然后单击“生成标记”以查看该组生成的标记，即一系列数据点。
9、单击“确定”，弹出一个对话框，仍然单击“确定”，您可以看到新生成的变量income2。
在spss菜单中依次选择 转换——重新编码为不同变量，然后弹出一个对话框，将需要转换的变量（如图，假设a3就是年龄）选入“数字变量——输出变量”的框中，然后在右边输出变量下面的名称框中输入年龄段这个新变量名，点击更改按钮，接着点击旧值和新值按钮，
然后弹出另一个对话框，如图所示，
在旧值那一栏下面选择年龄范围，在右边的新值那栏下面输入赋予的新值，然后点击添加，OK即可，多次操作即可得到新的年龄段变量，比如图中给年龄段18——25赋予新值1,这个用SPSS的哑变量做，假设年轻是1 表示18到25岁，中年是2 表示26到50岁，老年是3 表示51到100，具体操作是transform/ recode into different variables.，然后把你的数据选入右边框中，在output variable 中命名一个分组后数据保存的名称，单击change，之后点击old and NEW VALUES ，进入界面后，在old value 这边点Range 之后下面空白处填 18，through 空白处填25，在右边NEW value 中填1 ，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示1代表18到25岁的，相同的方法在old value 这边点Range 之后下面空白处填 26，through 空白处填50，在右边NEW value 中填2，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示2代表26到50岁的，同样方法填入3，最后点击continue即可，最后单击OK,即可。在SPSS最后一列即可看到你重新分组后的数据。如果可以的采用的话，请给我分哦，嘿嘿。
你可以做卡方检验，也可以做生存分析，做生存分析需要随访时间
我替别人做这类i的数据分析蛮多的
spss做卡方在analyze-crosstab里面
2、单击菜单栏中的转换，选择下拉列表中的数据进行离散化。
3、出现一个对话框。由于我们只有收入变量且仅对此变量进行分类，因此选择它，单击箭头，然后移动到变量框以使其成为离散变量。
4、在对话框的离散变量后面的框中输入新变量名称。这里我们输入income2，它是生成的分类变量的名称。您可以看到图中所有数据的分布。
5、单击对话框右下角的分割点，我们将开始对数据进行分类。
6、在第一个分割点的位置输入50。分割点的数量设置为9.实际上，数据将分为10组。宽度软件将自动计算并生成。单击该应用程序。点和数量根据需要确定。
7、刚刚返回对话框时，出现了一些很好的数据分割点。单击右侧的排除项。通常，我们都包括下限而不是上限。
8、单击“排除”，然后单击“生成标记”以查看该组生成的标记，即一系列数据点。
9、单击“确定”，弹出一个对话框，仍然单击“确定”，您可以看到新生成的变量income2。
在spss菜单中依次选择 转换——重新编码为不同变量，然后弹出一个对话框，将需要转换的变量（如图，假设a3就是年龄）选入“数字变量——输出变量”的框中，然后在右边输出变量下面的名称框中输入年龄段这个新变量名，点击更改按钮，接着点击旧值和新值按钮，
然后弹出另一个对话框，如图所示，
在旧值那一栏下面选择年龄范围，在右边的新值那栏下面输入赋予的新值，然后点击添加，OK即可，多次操作即可得到新的年龄段变量，比如图中给年龄段18——25赋予新值1,这个用SPSS的哑变量做，假设年轻是1 表示18到25岁，中年是2 表示26到50岁，老年是3 表示51到100，具体操作是transform/ recode into different variables.，然后把你的数据选入右边框中，在output variable 中命名一个分组后数据保存的名称，单击change，之后点击old and NEW VALUES ，进入界面后，在old value 这边点Range 之后下面空白处填 18，through 空白处填25，在右边NEW value 中填1 ，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示1代表18到25岁的，相同的方法在old value 这边点Range 之后下面空白处填 26，through 空白处填50，在右边NEW value 中填2，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示2代表26到50岁的，同样方法填入3，最后点击continue即可，最后单击OK,即可。在SPSS最后一列即可看到你重新分组后的数据。如果可以的采用的话，请给我分哦，嘿嘿。
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