說(shuō)起統(tǒng)計(jì)軟件，最經(jīng)典的應(yīng)屬SPSS軟件了。這款強(qiáng)大的綜合分析軟件將為用戶帶來(lái)更加快速、有效和深入的數(shù)據(jù)挖掘功能，它比電子表格、數(shù)據(jù)庫(kù)或標(biāo)準(zhǔn)多維工具更加的實(shí)用和方便。凡是搞科研的如果學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)都有必要學(xué)習(xí)SPSS軟件的使用。

數(shù)據(jù)

個(gè)案排序：對(duì)數(shù)據(jù)視圖中的某個(gè)個(gè)案進(jìn)行排序，具體排序規(guī)則可以點(diǎn)進(jìn)去選擇

變量排序：對(duì)變量視圖中某個(gè)變量進(jìn)行排序，具體規(guī)則可以點(diǎn)進(jìn)去選擇

轉(zhuǎn)置：行列互轉(zhuǎn)

合并文件：有兩種文件的合并，添加個(gè)案可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)文件的縱向合并，添加變量可以兩個(gè)文件的橫向合并

重構(gòu)：實(shí)現(xiàn)把一個(gè)表格的若干個(gè)變量變?yōu)橥粋€(gè)變量等進(jìn)行表格的合適轉(zhuǎn)換

匯總：對(duì)數(shù)據(jù)按照類別進(jìn)行匯總，比如三個(gè)班級(jí)的學(xué)生成績(jī)表格，可以按照班級(jí)把學(xué)生成績(jī)的平均值等等匯總到另外一個(gè)表格，該表格就會(huì)顯示比如按班級(jí)顯示各個(gè)班級(jí)的成績(jī)平均值等

拆分文件：實(shí)現(xiàn)輸出圖形表格的合理拆分，比如一個(gè)公司有8個(gè)部門，現(xiàn)要求分男女比較各個(gè)部門的人員工資情況，理論上我們用選擇個(gè)案（見下條），逐個(gè)選擇男女與部門需要操作2*8次，由此畫出2*8張圖表。

利用拆分文件，這個(gè)時(shí)候可以選擇比較組或者按組來(lái)組織輸出，然后分組依據(jù)就是部門與性別，在利用下面會(huì)講到的數(shù)據(jù)描述就可以實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果。

選擇個(gè)案：實(shí)現(xiàn)選擇表格中符合條件的個(gè)案然后對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)操作，點(diǎn)擊進(jìn)去后會(huì)有各種選擇方式，比如如果滿足什么條件才選擇，隨機(jī)選擇百分之多少等等

轉(zhuǎn)換

重新編碼為不同變量：可以把原來(lái)的變量或者變量的范圍重新定義為新的變量，比如現(xiàn)有一個(gè)班級(jí)的學(xué)生成績(jī)，要求分心50-70分，70-90分 90-100分的同學(xué)所占比例，平均值等，現(xiàn)在就可以利用重新編碼為不同變量，把上述范圍重新編碼為新的變量（名字可以自己任意選取），具體操作點(diǎn)擊進(jìn)去之后比較清楚。

計(jì)算變量：實(shí)現(xiàn)對(duì)原來(lái)變量的重新計(jì)算從而產(chǎn)生新的變量，比如對(duì)原來(lái)變量進(jìn)行乘以10操作產(chǎn)生新的變量等等，產(chǎn)生的變量名都是可以自己選擇的

分析

描述統(tǒng)計(jì)：實(shí)現(xiàn)對(duì)表格中變量的各種類型的描述統(tǒng)計(jì)

頻率：實(shí)現(xiàn)某一變量的頻率統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)顯示可以顯示其平均值等等，可以選擇用條形圖或者什么其他圖形進(jìn)行描述，比如對(duì)于各個(gè)部門的工資可以進(jìn)行分部門描述各個(gè)部門工資平均值或者其所占整體比率

描述：實(shí)現(xiàn)某一變量的具體描述，比如具體描述某一變量的平均值，峰值，中位數(shù)等等，對(duì)于上述的頻率則是注重于該變量某屬性所占份額即頻率的描述

探索：實(shí)現(xiàn)分因子列表對(duì)因變量列表的描述，例如可以實(shí)現(xiàn)分分部門（此時(shí)部門為因子列表中元素），對(duì)各個(gè)部門的工資進(jìn)行畫直方圖，莖葉圖或者進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)操作，且一次操作可以達(dá)到顯示所有部門的效果。

比較平均值：對(duì)變量平均值進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)

單樣本T檢驗(yàn)：實(shí)現(xiàn)某一已知數(shù)據(jù)與另外的給定數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)判斷有沒(méi)有顯著性差異，比如給出2010年的全國(guó)人平均消費(fèi)，現(xiàn)在給出2011年各個(gè)地區(qū)的人均消費(fèi)，利用單樣本T檢驗(yàn)就可以比較這兩年的人均消費(fèi)是否有顯著差異（在進(jìn)行該檢驗(yàn)時(shí)，最后會(huì)自動(dòng)計(jì)算出2011年的全國(guó)人平均消費(fèi)）

獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)：實(shí)現(xiàn)相互獨(dú)立的樣本（兩組樣本個(gè)案數(shù)目可以不同，個(gè)案順序可以隨意調(diào)整）的均值顯著性差異檢驗(yàn)，比如給出投資類型有兩種，需要比較他們對(duì)應(yīng)的投資是否有顯著性差異，檢驗(yàn)變量為投資額度，分組變量為投資類型

成對(duì)樣本T檢驗(yàn)：實(shí)現(xiàn)配對(duì)的兩個(gè)樣本（兩組樣本的樣本數(shù)必須相同兩組樣本觀測(cè)值的先后順序是一一對(duì)應(yīng)的，不能隨意改變）之間均值的顯著性差異。比如對(duì)于兩份調(diào)查問(wèn)卷，給相同的一些人填寫，每份調(diào)查問(wèn)卷對(duì)應(yīng)填寫得到的相應(yīng)的分?jǐn)?shù)，現(xiàn)比較這兩份所得分?jǐn)?shù)均值是否有差異，即把這兩組選為相應(yīng)的配對(duì)組即可

比較獨(dú)立樣本與成對(duì)樣本檢驗(yàn)：注意上述說(shuō)明的適用條件，如果都可以適用，還需根據(jù)已知數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行選擇，其實(shí)感覺這兩種實(shí)現(xiàn)效果都是差不多的。

單因素ANOVA檢驗(yàn)：實(shí)現(xiàn)多個(gè)因子都可以決定某一變量時(shí)，他們對(duì)變量的影響有無(wú)顯著性差異，比如投資類型有兩種以上，現(xiàn)在需要比較投資類型對(duì)應(yīng)的投資有無(wú)顯著性差異，此時(shí)，運(yùn)用該檢驗(yàn)方法時(shí)，因變量列表為投資額度，因子為投資類型。

感覺獨(dú)立樣本檢驗(yàn)與單因素檢驗(yàn)差不多，只不過(guò)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的分組變量為兩組，而單因素檢驗(yàn)的因子至少兩個(gè)。

一般線性模型

單變量：研究?jī)蓚€(gè)及兩個(gè)以上控制變量是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生顯著影響。比如比較工人與機(jī)器（其中機(jī)器有三種，工人有四種）對(duì)于產(chǎn)量的影響。此時(shí)因變量為產(chǎn)量，固定因子為工人與機(jī)器，根據(jù)輸出便可比較。

這個(gè)時(shí)候如果存在工人與機(jī)器之外的第三種變量對(duì)產(chǎn)量有影響，為了消除這種影響而只是考慮工人與機(jī)器對(duì)于產(chǎn)量的影響，這個(gè)時(shí)候只需要將這第三種變量作為協(xié)變量既可。

相關(guān)

雙向量：檢驗(yàn)兩個(gè)變量是否相關(guān)：比如檢驗(yàn)身高與體重的相關(guān)性，這個(gè)時(shí)候也可以先畫一個(gè)散點(diǎn)圖，點(diǎn)進(jìn)去之后具體的檢驗(yàn)函數(shù)什么的都可以自由選擇

偏相關(guān)：由于其他變量的影響，所以在檢驗(yàn)兩個(gè)變量是否相關(guān)的時(shí)候，通過(guò)相關(guān)系數(shù)難以得出具體準(zhǔn)確的結(jié)果，這個(gè)時(shí)候就需要剔除該變量的影響。比如檢驗(yàn)商業(yè)投資與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性時(shí)，游客增長(zhǎng)會(huì)對(duì)此產(chǎn)生影響。所以利用偏相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，變量為商業(yè)投資與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，控制變量為游客增長(zhǎng)，這樣便可以消除游客增長(zhǎng)對(duì)于檢驗(yàn)的影響。

回歸

線性：實(shí)現(xiàn)因變量與自變量的線性回歸關(guān)系，也可以給出具體的線性回歸方程。比如得出現(xiàn)在工資與工齡之間的線性關(guān)系，這里因變量是工資，自變量是工齡。

當(dāng)然自變量也可以是多個(gè)，比如影響工資的還有職位，當(dāng)求多個(gè)自變量與因變量的關(guān)系時(shí)，只是在自變量那里填多個(gè)自變量即可，不過(guò)這里需要把因變量下面的選擇有原來(lái)的輸入改為步進(jìn)（原來(lái)自變量只有一個(gè)時(shí)選擇步進(jìn)）。

曲線估計(jì)：當(dāng)兩個(gè)變量之間關(guān)系無(wú)法用線性表示就可以化為曲線估計(jì)，可以先求出這兩個(gè)變量數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖，然后根據(jù)散點(diǎn)圖估計(jì)大致的曲線關(guān)系：比如是二次還是對(duì)數(shù)關(guān)系之類。比如求工資與工齡關(guān)系，進(jìn)去曲線估計(jì)后，因變量選擇工資，變量時(shí)工齡。對(duì)于下面的模型就根據(jù)散點(diǎn)圖選擇。輸出結(jié)果后可以很清楚比較哪種曲線擬合最好之類。

但是很多朋友可能還不會(huì)使用SPSS

不知道缺失值處理在軟件上該如何操作？

不知道數(shù)據(jù)可視化該怎樣實(shí)現(xiàn)?

也不知道降維分析該如何點(diǎn)選完成？

別怕！為了解決大家的煩惱

讓更多的人熟練操作SPSS軟件

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