这个方面没有之前的方法迅速，属于笨方法，但是确实不可替代，我们在使用spss进行调节效应的检验之前，需要先中心化一下，然后才能得到正确的结果，下面我们来看看如何使用这个笨方法来进行数据中心化，其实也不是很麻烦。

• 首先我们要知道变量的平均值是多少，打开描述性统计对话框，打开方法见下图

• 将需要中心化的变量添加到这里，点击options进行设置。

• 接的勾选平均数，点击继续级可以了

• 将平均数复制下载，复制的方法是双击这个表格，然后双击单元格就能选中平均数，然后复制，这个数有六位小数，我们现在看不到这六位，这是四舍五入的结果，当然，为了准确，我们必须要使用尽量精确的数据

• 接着我们打开计算变量的对话框，打开方法见下图

• 在这里，我们输入变量的名称，设置变量的标签，然后输入公式，就是用变量名减去平均值。记得，如果平均值是负数，也是减去平均值。点击ok，开始生成中心化以后的变量。

• 接着我们在描述性统计中看看平均值是不是变成了0

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将数据进行中心化和标准化不同，中心化就是将原始数据减去平均数，而标准化是将原始数据减去平均数然后再除以标准差，得到的数据是以0为平均数以1为标准差的数据，数据中心化的目的是将不同的变量的数据的尺度统一化，有的人在使用amos的时候先进行中心化，单其实没有必要，因为amos自己会做这个工作的，你只是重复劳动，好了，废话不多说，我们开始操作。

• 打开数据，在菜单中执行：analyse–descriptive statistics–descriptives

• 打开一个对话框，在这里找到你要正太化的变量，比如我们用age这个变量，点击添加按钮

• 记得勾选保存项，如图所示

• 点击ok按钮，开始运行

• 运行结果需要你看变量视图，你会看到多了一个变量zage，实际上是在原变量名的前面增加了一个Z

• 我们看到，新增加的这列变量是以0为中心，1为标准差的

• 如果使用sytax，我们需要输入如下的命令，然后运行即可。

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word转换pdf格式有各种好处，首先有的电脑上不支持word文档，或者只支持一部分word格式，比如只支持doc而不支持docx，转换成pdf以后，就可以使用pdf 软件打开，而不必使用word了，在打印的时候，pdf格式不会发生变化，但是word经常因为电脑的不同而变化，所以pdf格式更加的稳定，下面介绍了两种word转换pdf的方法，你可以尝试一下奥。
方法一：使用word转换

• 打开你要转换格式的word文档，编辑好了以后，我们就要开始转换了，点击左上角的这个开始按钮

• 在打开的列表中选择：另存为–PDF 。有的人在另存为的次级列表中没有pdf选项，怎么办，下面的第五步告诉你怎么办。

• 弹出了另存诶对话框，选择好文件存放的位置，然后设置文件名，记得文件名的后缀是pdf，然后点击发布即可。

• 等待一分钟以后，你会看到自动打开一个pdf文件，这就是你转化而成的。

• 假如你的word没有另存为pdf插件，你需要手动安装（许多word07是没有的，不仅仅你自己没有奥）。去百度经验里搜索：word没有“另存为PDF或XPS”选项怎么办 。根据这个教程你会找到解决方法。记得投票支持作者呀

方法二：使用第三方工具work转pdf

• 第三方工具的好处是不用安装插件，而且很多还可以实现批量的Word转pdf，还能pdf与Word互转。

• 我们随便找一个工具来师范一下如何用第三方工具Word转pdf，点击【选择文件】

• 在弹出的对话框中选择一个文件，你一次只能选择一个文件，如果想要多个文件，需要返回步骤2，再添加一个。或者你可以使用客户端，如果你要转的文件很多，客户端版看起来很好用（右）。

• 最后点击开始转换，等待一秒钟，你就可以下载了。

• 下载

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Python做统计还不太成熟，很多需要的统计方法并没有现成的Python模块或者方法，而笔者也不是专门的统计出身，所以并不想自己去开发一些算法，所以我选择调用R来实现部分统计功能，毕竟R包含的统计包更多。今天示范一下如何在Python中调用R来进行一些简单的统计。

• 先引入相关模块，rpy2就是Python中的r接口

• 假如我们想要用R中的一些常量，比如pi，可以这样调用
  输出结果为：

• 我们还可以将pandas的DataFrame对象转换为R中的data.frame对象或者matrix，下面先读取一个数据，生成DataFrame

• 生成r中的dataframe
  输出结果为：

• 转换为矩阵：

• 当然，我们还可以调用R中的方法来进行绘图，比如绘制一个散点图：
  你会看到弹出一个窗口，展示了绘制好的散点图：

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单因素方差分析指的是自变量只有一个的方差分析，实验的设计一般是将被试随机分配到不同的自变量水平，这样不同的分组就代表着不同的自变量水平，值得注意的是，自变量虽然只有一个，但是因变量可以有两个甚至更多。下面是具体的方法。
工具/原料

• spss20.0
  方法/步骤

• 在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means–one-way anova，打开单因素方差分析对话框

• 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，这个研究中有两个因变量，所以把两个因变量都放到上面的列表里

• 点击post hoc，打开一个对话框，设置事后检验的方法

• 在这个对话框中，我们在上面的方差齐性的方法中选择tukey和REGWQ，在方差不齐性的方法中选择dunnetts，点击continue继续

• 回到了anova的对话框，点击options按钮，设置要输出的基本结果

• 这里选择描述统计结果和方差齐性检验，点击continue按钮

• 点击ok按钮，开始处理数据

• 我们看到的结果中，第一个输出的表格就是描述统计，从这个表格里我们可以看到均值和标准差，在研究报告中，通常要报告这两个参数

• 接着看方差齐性检验，方差不齐性的话是不能够用方差齐性的方法来检验的，还好，这里显示，显著性都没有达到最小值0.05，所以是不显著的，这证明方差是齐性的

• 接着看单因素方差分析表，反应时sig值不显著，而错误率达到了显著的水平，这说明实验处理对错误率产生了影响，但是对反应时没有影响

• 接着看事后检验，因为反应时是没有显著差异的，所以就不必再看反应时的事后检验，直接看错误率的事后检验，从图中标注的红色方框可以看到，第一组和二三组都有显著的差异，而第二组和第三组没有显著差异。关于dunnet方法，它适合在方差不齐性的时候使用，因为方差齐性，不必去看这个方法的检验结果了

• 最后我们看这个表格，这里有两个检验方法都是在方差齐性的时候使用的，我们从红色方框可以看出第一组分为一组，第二三组分为一组，它的意思是上面的结果是一致的。

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接着上一篇的sheet操作（A篇），下面讲不那么性感的B篇。

• clear_sheet：清空工作表，可以清空当前工作簿，也可以指定其他工作表

• all_sheets：可以返回所有非隐藏sheet，也可以返回包含隐藏的sheet

• new_sheet：新建一个sheet，可以指定新建sheet的名称，也可以不指定，你是自由的

• remove_sheet：删除sheet，可以删除当前活动sheet也可以选择其他sheet

• hide_sheet/is_hidden:用法基本也是一样的，你畜类旁通一下

• recalc_sheet：重新计算sheet，适用于工作表中有公式，需要更新的。

• rename_sheet:重命名，第一个参数表示被重命名的sheet，第二个参数表示新名称

• all_cells：返回所有非空单元格（CellRange）对象，你可以通过遍历的方式对这些单元格进行操作

• merge_cells/unmerge_cells：合并和拆分单元格。

• get_merged_range:返回合并单元格的范围

• last_cell_in_col/last_cell_in_row：返回某个列或者行中最后一个非空单元格，这个方法非常有用，经常用来判断一个sheet中的数据有多少行和多少列

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结构方程模型中使用很多符号，要想看懂模型必须知道这些符号代表的意义，所以我在这里总结一下在结构方程模型中出现的符号到底是什么意义。以后你看到不懂得符号都可以来这里查询，不懂得还可以在下面提问。

• ξ（可习）和η（伊塔）都是潜变量的符号，前者是外因潜变量，是事物发生的原因；后者是内因潜变量是事物发生的结果。

• X和Y：前者是外因潜变量的观察变量或者指标变量，后者是内因潜变量的观察变量或者指标变量。

• δ和ε：前者是X的测量误差，后者是Y的测量误差。

• ζ（zeta）内因潜变量的误差。

• β（beta）和γ（gamma）：前者是内因潜变量间的关联系数；后者是内因潜变量与外因潜变量之间的关联系数。

• Φ（phi）和Ψ（psi）：前者是外因潜变量的变异协方差矩阵；后者是内因潜变量残差项的变异协方差矩阵。

• λ（lambda）：可以表示X与外因潜变量之间的系数矩阵，也可以表示Y与内因潜变量之间的系数矩阵。

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正则表达式是python的一大特色，当然其他很多编程语言都提供正则表达式，但是python处理字符串见长，所以正则表达式更加灵活，今天先介绍正则表达式中的特殊符号，下一篇再介绍如何在python中使用正则表达式。

• 一般字符，也是最常用的字符：

• 预定义字符集：没有理由，他们都是预先定义的

• 数量匹配词，主要控制字符重复次数。

• 位置匹配：匹配开头结尾

• 分组字符：竖线或者括号

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假如你的工作表公式比较多，假如你修改一个数据，大量公式就要重新计算，那么你需要这篇文章，你需要将公式的自动计算设置成手动计算，修改数据以后，按下F9就能计算，下面是具体的教程：

• 我们点击文件选项，打开开始页面

• 在这里，找到选项按钮，点击

• 在公式选项下，找到工作簿计算：自动重算、手动重算，按照你的需要自己进行切换

• 或者你还可以在公式标签下，设置计算选项，取消勾选【自动】

• 在你修改了原数据以后，需要按下F9才能计算公式

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ispssdatadoc对象从属于document对象，其方法有很多，今天我们来一一介绍，包括他的功能和用法，可能有不太详尽的地方，大家多提意见，欢迎有志于spss自动化的网友交流。

• 1>clear方法：清除数据。

• 使用方法：objdatadoc.selectcells（”a”,”b”,19,29)

• Objdatadoc.clear

• 2>copy方法：复制数据。

• 使用方法：

• objdatadoc.copy

• 3>cut方法：

• 剪贴对象到剪贴板。使用方法：

• objoutputdoc.selectalltables

• Objoutputdoc.cut

• 4>delete方法：删除选定的数据。

• 使用方法：

• objoutputdoc.selectlastutput

• Objoutputdoc.remove

• 5>deletemenuitem方法：删除菜单项

• 使用方法：

• Objdatadoc.deletemenuitem(“edit”)

• 6>deletemenuitemfromall方法：从所有数据窗中中删除菜单项，用法同上。

• 7>getbannertext方法：获取标题文本

• 使用方法：

• Banner=objoutputdoc.getbannertext

• 8>getdocumentpath方法：获取文档路径

• 使用方法：

• Path=objoutputdoc.getdocumentpath

• 9>getfiltervariable方法：获取变量名或者带有标签的变量名

• 使用方法：

• Objdatadoc.getfiltervariable(false) ‘false表示只获得变量名不要标签

• 10>getnumberofcases方法：获取case数量

• 使用方法：

• Num=objdatadoc.getnumberofcases

• 11>gettextdata方法：获取范围内文本格式的数据

• 使用方法：

• array=objdatadoc.gettextdata(“a列”,”b列”,12,14)

• 12>getvariables方法：返回一个一维变量数组，可以选择接收变量还变量标签。功能是获得变量名或者带标签的变量名。

• 使用方法：

• Variablelist=objdatadoc.getvariables(boolean) ‘boolean取1为获取变量名和标签，取0为仅获取变量名

• 13>getweightingvariable方法：获取加权变量。

• 使用方法：string=objdatadoc.getweightingvariable(boolean) ‘boolean是1则返回变量名和标签

• 14>invokedialogandexcutesyntax方法：激活一个对话框并运行命令。

• 使用方法：

• Objdatadoc.invokedialogandexecutesyntax(strpath,spsswindoparent,true) ‘strpath是菜单路径，例如”analyze>survival>lifetables”；spsswindoparent是父对话框，可取1或者0；true指的是同步，也就是运行命令以后立刻获得控制权。

• 15>invokedialogandreturnsyntax方法：返回一个syntax命令。

• 使用方法：

• String=objdatadoc.invokedialogandreturnssyntax(strpath,spsswindoparent)

• 16>paste方法：粘贴

• 使用方法：

• Objdatadoc.selectcells(‘a列’,’b列’,20,23) ‘选择区域粘贴

• Objdatadoc.paste

• 17>printdoc方法：打印

• 使用方法：

• Objdatadoc.printdoc ‘使用ispssprintoptions和printrange确定打印内容和方法。

• 18>saveas方法：另存为

• 使用方法：objdatadoc.saveas(“d:\fuck.sav”)

• 19>selectcases方法：选择case

• 使用方法：objdatadoc.selectcases(1,100) ‘选择1到100的case

• 20>selectcells方法：选择单元格

• 使用方法：

• Objdatadoc.selectcells(‘a列’,’b列’,1,100)

• 21>selectvariables方法：选择一定范围内的变量

• 使用方法：

• Objdatadoc.selectvariables(‘a列’,’b列’)

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