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第四章SPSS基本统计分析SPSS的主要分析工具——Analyze菜单报告－－Rports描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单表格－－Tables均数间的比较－－Compare Means菜单一般线性模型――General Linear Model菜单相关分析――Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单对数线性模型——Loglinear菜单聚类分析与判别分析——Classify菜单因子分析与对应分析——Data Reduction菜单信度分析与多维尺度分析——Scale菜单非参数检验――Nonparametric Tests菜单时间序列分析－－Time series描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，包括：Frequencies：频数分析过程，特色是产生频数表（主要针对分类变量）Descriptives：数据描述过程，进行一般性的统计描述（主要针对数值型变量）Explore：数据探察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析Crosstabs：多维频数分布交叉表分析（列联表分析）Ratio statistics：比率分析对数据分析通常是从基本统计分析入手的。
通过基本统计分析，能够使用权分析者掌握的基本统计特征，把握数据的总体分布形态。
基本统计分析的结论对今后进一步的数据建模，将起到重要的指导和参考作用。
对数据的基本统计分析通常包括以下几个方面：（1）编制单个变量的频数分布表。
（2）计算单个变量的描述统计量以及不同分组下的描述统计量。
（3）编制多变量的交叉频数分布表，并以此分析变量间的关系（4）其它探索性分析（5）数据的多选项分析为实现上述分析，往往采用两种方式实现：第一，数值计算，即计算常见的基本统计量的值，通过数值来准确反映数据的基本统计特征，反映变量统计特征上的差异；第二，图形绘制，即绘制常见的基本统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特点，比较数据分布的异同。
学会使用SPSS进行数据统计分析第一章：介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学研究和市场调研等领域。
本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。
第二章：数据导入在进行数据统计分析之前，首先需要将数据导入SPSS软件中。
SPSS支持导入多种格式的数据文件，包括Excel、CSV、文本文件等，用户可以根据自己的需求选择适用的方法进行数据导入。
第三章：数据清洗数据清洗是数据统计分析的重要一环，它包括删除重复数据、处理缺失值、异常值处理等。
SPSS提供了多种方法对数据进行清洗，用户可以使用数据选择、转换和整理等功能对数据进行处理，确保数据的质量和准确性。
第四章：描述性统计描述性统计是对数据进行整体概括分析的方法，它可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和离散程度。
SPSS提供了各种统计量计算和图表制作的功能，用户可以通过点击菜单或输入命令来进行描述性统计分析。
第五章：参数统计参数统计是一种利用样本数据对总体特征进行推断的方法，它可以通过假设检验和置信区间来判断总体参数是否显著。
SPSS提供了多种参数统计方法，包括t检验、方差分析、回归分析等，用户可以根据实际需求选择适用的方法进行参数统计分析。
第六章：非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，它在样本数据分布未知或不满足正态性假设时很有用。
SPSS提供了多种非参数统计方法，包括二项分布检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，用户可以根据实际情况选择适用的方法进行非参数统计分析。
第七章：相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法，它可以帮助我们了解变量之间的相关性和相关方向。
SPSS提供了皮尔逊相关分析、斯皮尔曼相关分析、判定系数等多种方法，用户可以通过输入变量和点击菜单来进行相关分析。
