SPSS操作实习汇总

spss实习报告篇一：spss实习报告SPSS统计分析软件实验报告石河子大学经济与管理学院经济与贸易系国际经济与贸易专业XX级1班雍荣 XX165106实验一 SPSS基本操作一、实验目的1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。

二、实验内容及步骤（一）数据的输入和保存 1. SPSS界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。

这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。

该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。

2.定义变量选择菜单Data==>Define Variable。

系统弹出定义变量对话框如下：对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

假如有两组数据如下：GROUP 1: GROUP 2:先来建立分组变量GROUP。

请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。

现在SPSS的数据管理窗口如下所示：第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。

现在我们来建立变量X。

单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。

此时SPSS的数据管理窗口如下所示：3.输入数据首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了；其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据；第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。

SPSS实习总结时光飞逝，我们为期一周的SPSS实习就要结束了。

这次实习的任务是在这次实习中，我收获颇丰，不仅学习到了SPSS这一个非常使用的软件如何使用，还在使用的过程中学习巩固我的统计学知识，最后还学习到了如何制作一份调查问卷和分析。

下面我将从这次实习的流程来阐述我在其中的收获和总结。

第一部分，学习SPSS软件的操作。

虽然这个软件于统计学息息相关，这学期我也在上统计学的课程，但是SPSS软件却没有使用过一次也不会使用。

老师编制了一本SPSS实习指导书来教导我们SPSS的入门操作，并且要完成一套测试题。

我们在机房使用的是SPSS20.0这一个版本，指导书大致分成了4个部分：SPSS的基本界面和数据输入、描述性统计分析、假设检验、相关与回归分析，一步步循序渐进的指导我们完成练习。

这本指导书图文并茂写的很详细，跟着其中的步骤来进行很快就完成了练习。

但是，我在做题的过程中还是遇到了一些问题，在机房中使用的SPSS版本是20.0的，在我的笔记本电脑中下载的是最新的版本，所以有些窗口界面的表述不一样了，不知道如何操作。

不过通过询问老师和网上搜索很快就解决了这个问题。

还有一个更大的问题是SPSS 输出结果后还要进行分析，由于在统计学这门课程中没有好好学习，不知道如何进行分析。

所以我就一边看统计学原理的内容一边做题。

在做完了这些练习和测试题后，我学会了如何在SPSS中编辑和整理数据，通过描述统计中输出频率表可以很清晰、方便的得到一系列极小值、极大值、均值、标准差、方差这些结果。

学会了如何进行单样本T检验、独立样本T检验，先根据显著性选择原假设还拒绝原假设，然后就可以分析两个样本的均值之间是否存在差异了。

学会了如何计算变量之间的相关关系得到相关系数，进行变量之间的线性回归分析。

第二个部分，制作调查问卷。

老师给我们提供了一份完整调查问卷：《广东高校在校大学生消费使用数码产品的调查》，我们只需要进行发放和回收就可以了。

spss 实训心得体会范文【篇一： spss 实训个人总结表】数信系学生项目实训个人总结表数学与信息工程系年月日【篇二：实习总结spss 】实习总结这次实习使用的是spss17.0版本的软件，通过这次实习，我了解到 spss 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能。

平日课下进行统计调查技能培训的时候，分析数据所用的软件是excel 。

虽然使用excel 可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用spss 软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。

通过这次spss 实习，我又入门了一项非常实用的软件，会为以后统计分析提供多一种的选择。

下面我会从以下四方面分别阐述这次实习的收获与总结。

做问卷调查根据指导老师的安排，我需要独自完成 6 份《广东高校在校大学生消费使用数码产品情况》的调查问卷。

去广工、广财听宣讲会并且在那里做了两份问卷调查，剩下的 4 份是以电子版的形式做的问卷调查。

在做问卷调查的过程中，为了保证问卷的有效性和准确性，我会认真审核每一份问卷是否填写完整以及前后是否合逻辑。

在我的六份问卷调查中，比较容易出现问题的主要在每天使用数码产品的时间，也是在做问卷调查中叮嘱最多的。

这都是值得的，因为保证问卷的客观和有效是后面做统计分析的基础。

这次实训是全班合作完成问卷，如果是一个人完成30 几份的问卷，那么真是一项不容小觑的任务。

spss 入门操作这一部分主要是根据老师编制的指导书展开。

spss 入门操作主要涉及到数据的输入、描述统计分析、假设检验、相关与回归分析。

针对每一项都有专门的案例以及相应的练习。

个人认为最难的是假设检验这一块，因为《统计学原理》是在之前的学期学习的，统计分析的原理基本上都记不起来，对于输出假设检验结果对问题进行分析方面问题比较大。

我自己也回去看了相应的统计学原理，有一定的了解后，进行实操也比较顺利。

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您的努力学习是为了更美好的未来！spss实习心得篇 1 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。

一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。

老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。

结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS 的功能相当强大。

最后总结出这篇报告，以巩固所学。

SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。

SPSS 具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。

具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。

这门课中也会用到AMOS软件。

关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。

这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。

所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。

由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。

结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。

SPSS软件个人实训报告个人实训报告一、实训时间与地点:时间:2012年 1月9日至2010年1月13日地点:二、实训目的:SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。

通过实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。

通过对SPSS软件的学习和运用，加深对统计学知识的了解和运用及对课程内容的理解,培养学生的自我组织能力和动手能力。

三、实训的内容与要求实训的内容包括两个方面:个人实训和小组实训。

1、个人实训:(1)个人实训内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入;学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表;学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标;学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。

每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。

(2)小组实训任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。

2、实训要求:围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理;对所搜集与整理的资料，运用所选的统计方法加以分析，要求资料整理、计算与描述均在计算机上操作完成;实训报告以书面形式完成，字数不少于3000字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。

三、实训的过程:经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表;学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算;了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析;其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。

实习一SPSS数据文件的建立和整理建立数据文件的SPSS命令1．定义变量2．录入数据3．保存数据文件4．双录入核对常见的数据预处理命令1．文件合并（merge files）(1) 增加观测值（Add Cases）合并e1.sav和e2.sav(2) 增加变量（Add Variables）em1.sav和em2.sav2．增减变量和观察单位3．排序与编秩4．选择观察单位（select cases）5．数据文件的拆分（split file）6．建立新变量（compute）7．重新赋值（recode）8．其它常见命令1.数值变量的统计描述操作步骤：Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies→Statistics：Quartiles，Mean，Median，Std.deviation，Variance，Range，Minimum，Maximum Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives→Options：Mean，Std.deviation，Variance，Range，Minimum，Maximum 结果输出：Descriptives：Mean，Std.deviation，Median，Variance，Quartiles，Range ，Minimum，Maximum2.分类变量的统计描述操作步骤：Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies→Display frequency tables结果输出：Frequencies：Frequency，Percent，Valid Percent，Cumulative Percent3.正态性检验操作步骤：(未校正)Analyze→Nonparametric tests→1-Sample K-S→Test Distribution: Normal结果输出：Kolmogorov-Smirnov Z，Asymp. Sig. (2-tailed)操作步骤：(校正)Analyze→Descriptive Statistics→Explore→Plots: Normality plots with test结果输出：Kolmogorov-Smirnov Z，Asymp. Sig. (2-tailed)1．t检验(1)单样本均数的t检验操作步骤：Analyze→Compare Means→One-Sample T test结果输出：One-Sample Statistics：mean、std.deviation、std.error mean One-Sample Test：t、df、sig(2-tailed)(2)两个样本均数比较的t检验操作步骤：Analyze→ Compare Means→Independent Samples T test结果输出：group statistics：mean、std.deviation、std.error meanLevene's Test for Equality of Variances：F、sigt-test for Equality of Means：t、df、sig(2-tailed)(3)配对设计的t检验操作步骤：Analyze→ Compare Means→Paired Samples T test结果输出：paired samples statistics：mean、std.deviation、std.error mean paried samples test：t、df、sig(2-tailed)2．秩和检验（1）配对设计的秩和检验操作步骤：Analyze→Nonparametric tests→2 related samples结果输出：Test Statistics：Z、Asymp. Sig. (2-tailed)（2）两样本比较的秩和检验操作步骤：Analyze→Nonparametric tests→2 independent samples结果输出：Test Statistics：Z、Asymp. Sig. (2-tailed)实习六分类变量的假设检验1．成组设计四格表资料的х2检验和确切概率法操作步骤：Data → Weight cases: 频数变量Analyze → Descriptive Statistics → CrosstabsRow(s): 分组变量;Column(s): 结局变量选Chi-squareCounts中选Observed、Expected; 在Percentages中选Row结果输出：Crosstabultion（四格表）Chi-Square Tests:Pearson Chi-Square: Value、df、Sig. (n≥40，且E≥5)Continuity Correction: Value、df、Sig. (n≥40，但有1<E<5)Fisher’s Exact Test: Sig. (n≤40, 或E≤1)2．R×C列联表资料的 2检验同1;两个无序分类变量可计算关联系数在Nominal中选Contingency coefficient3．配对设计四格表资料的х2检验操作步骤：Data → Weight cases: 频数变量Analyze → Descriptive Statistics → CrosstabsRow(s): 分组变量;Column(s): 结局变量选McNemar结果输出：Crosstabultion（四格表）Chi-Square Tests:McNemar Test: Exact Sig.4．频数分布拟合优度检验操作步骤：Data → Weight cases: 频数变量Analyze →Nonparametric Tests→ 1-sample K-S (Poisson)结果输出：Kolmogorov-Smirnov Z、sig.5．单向有序分类变量的秩和检验操作步骤：Data → Weight cases: 频数变量Analyze →Nonparametric Tests→ 2 Independent Samples(两个样本)k Independent Samples(多个样本)结果输出：Z(两个样本) / Chi-Square(多个样本)、sig.实习九直线相关与回归1．相关操作步骤：Graphs → Scatter/Dot → Simple scatterAnalyze → Correlate → Bivariate(Correlation coefficients中选Pearson，等级相关选Spearman)结果输出：Correlation: correlation coefficient、Sig. (2-tailed)2．回归操作步骤：Graphs → Scatter/Dot → Simple scatterAnalyze → Regression → linear结果输出：Model Summary: R、R SquareANOV A: Sum of Squares、df、Mean Square、F、Sig.Coefficients: Unstandardized Coefficients (B、Std. Error)、t、Sig.实习十、十一多组数值变量比较的假设检验1. 单因素方差分析操作步骤：Analyze → General Linear Model → UnivariateDependent Variable: 测量指标;Fixed Factor(s): 分组变量选Descriptive statistics、Homogeneity testsPost hoc test for: 分组变量选方法S-N-K / Bonferroni / Turkey / Dunnett结果输出：Descriptive statistics: mean、std.deviation、NLevene’s Test of Equality of Error Variances: F、df、Sig.Tests of Between-Subjects Effects: Type III Sum of Squares、df、Mean Square、F、Sig.Post Hoc Tests: Multiple Comparisons: Mean Difference、Std.Error、SigHomogeneous Subsets: Subset2．协方差分析操作步骤：(1) Analyze → General Linear Model → UnivariateDependent Variable: 测量指标;Fixed Factor(s): 分组变量Covariate(s)：协变量选Custum → Model: 分组变量、协变量、分组变量*协变量(2) Analyze → General Linear Model → UnivariateDependent Variable: 测量指标;Fixed Factor(s): 分组变量Covariate(s)：协变量选Custum → Model: 分组变量、协变量选Descriptive statistics、Homogeneity tests、Parameter estimatesDisplay means for: 分组变量结果输出：(1)Tests of Between-Subjects Effects(分组变量*协变量): F、Sig.(2) Descriptive statistics: mean、std.deviation、NLevene’s Test of Equality of Error Variances: F、df、Sig.Tests of Between-Subjects Effects(分组变量和协变量):Type III Sum of Squares、df、Mean Square、F、Sig.Parameter Estimates: BEstimated Marginal Means: Mean、std.deviation3．Kruskal-Walls秩和检验操作步骤：Analyze → Nonparametric Tests → K Independent SamplesTest Variable List: 测量指标;Grouping Variable: 分组变量→ Define Range结果输出：Chi-square、df、Sig.4．随机区组设计的方差分析操作步骤：Analyze → General Linear Model → UnivariateDependent Variable: 测量指标;Fixed Factor(s): 分组变量、区组变量选Custum → Model: 分组变量、区组变量Display Means for: 分组变量、区组变量结果输出：Tests of Between-Subjects Effects: Type III Sum of Squares、df、Mean Square、F、Sig.Estimated Marginal Means：mean、std.deviation5．Friedman秩和检验操作步骤：Analyze → Nonparametric Tests → K Related SamplesTest Variable: 各处理组的测量指标;结果输出：Chi-square、df、Sig.。

spss实习心得（精选5篇）spss实习心得篇1学习SPSS在教育统计中的应用一、什么是SPSS?为什么要学习SPSS?新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触到SPSS这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道SPSS是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么?分析什么?我一无所知，尤其是看到老师推荐的《SPSS在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用SPSS软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。

下面就来让我们了解一下SPSS。

SPSS软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。

它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

SPSS软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在WINDOWS XP、WIN7系统环境下， SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据(如Dbase，Excel，Lotus等)。

我为什么要学习SPSS呢?其实很简单，一方面，做为一名研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。

另一方面，根据对AECT94定义的理解，教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。

因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。

教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。

这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。

spss实习报告心得范文3篇当我还是大学生的时候，我有概率统计和数学分析的基础，但是我从来没有接触过任何应用统计分析的东西。

SPSS只是听说过，从未听说过。

我一直认为在一起学习很难。

在这个学期开始的时候，我没有仔细看老师给的英语教材，也没有在课后收集相关的资料。

因此，我觉得有点难学，而且总是感到困惑。

老师说期末考试是提交学习报告，然后我从图书馆借了一些教材并检查了一些材料。

我发现许多问题很明显。

结合软件和书籍中的例子，实战表明SPSS是相当强大的最后，对本报告进行总结，以巩固我们所学到的知识。

SPSS，全称是统计产品和服务解决方案，是“统计产品和服务解决方案”软件。

它是IBM推出的用于统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的一系列软件产品和相关服务的总称，也是世界公认的三大数据分析软件之一。

SPSS具有强大的统计分析功能、友好的操作界面以及与其他软件良好的交互作用等特点。

它广泛应用于经济管理、医疗保健、自然科学等各个领域。

在管理方面，SPSS也是一个强大的数据分析和预测工具。

本课程还将使用AMOS软件。

许多关于SPSS的书籍首先介绍了软件这个软件很容易安装，我安装了190，尽管是200有一些变化和优化，但是主体是相同的，它们都是可视化界面，易于使用。

因此，本文研究的重点是卡方检验、t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的应用范围、应用价值、计算方法、结果的解释和表达。

第一部分是测试由于参数检验的基础不牢固，这部分也是第一次接触到应用统计学。

我对许多事情都不确定，比如原始假设的缺省值是多少。

结果出来后，仍然不清楚是接受还是拒绝最初的假设。

但是现在我明白了这部分对测试非常有用当样本数量较少且样本取自正常人群并比较平均样本数量时，使用t检验。

还要求两个样本的总体方差相等。

如果总体平均数U已知，则可以获得样本平均数和样本的标准差。

样本来自正常或接近正常的人群t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。

实习总结s p s s 文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）实习总结这次实习使用的是版本的软件，通过这次实习，我了解到SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能。

平日课下进行统计调查技能培训的时候，分析数据所用的软件是Excel。

虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用SPSS软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。

通过这次spss实习，我又入门了一项非常实用的软件，会为以后统计分析提供多一种的选择。

下面我会从以下四方面分别阐述这次实习的收获与总结。

做问卷调查根据指导老师的安排，我需要独自完成6份《广东高校在校大学生消费使用数码产品情况》的调查问卷。

去广工、广财听宣讲会并且在那里做了两份问卷调查，剩下的4份是以电子版的形式做的问卷调查。

在做问卷调查的过程中，为了保证问卷的有效性和准确性，我会认真审核每一份问卷是否填写完整以及前后是否合逻辑。

在我的六份问卷调查中，比较容易出现问题的主要在每天使用数码产品的时间，也是在做问卷调查中叮嘱最多的。

这都是值得的，因为保证问卷的客观和有效是后面做统计分析的基础。

这次实训是全班合作完成问卷，如果是一个人完成30几份的问卷，那么真是一项不容小觑的任务。

Spss入门操作这一部分主要是根据老师编制的指导书展开。

Spss入门操作主要涉及到数据的输入、描述统计分析、假设检验、相关与回归分析。

针对每一项都有专门的案例以及相应的练习。

个人认为最难的是假设检验这一块，因为《统计学原理》是在之前的学期学习的，统计分析的原理基本上都记不起来，对于输出假设检验结果对问题进行分析方面问题比较大。

我自己也回去看了相应的统计学原理，有一定的了解后，进行实操也比较顺利。

假设检验主要是单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。

spss实习报告心得范文3篇_实习报告spss实习报告心得【1】本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。

一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。

老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。

结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。

最后总结出这篇报告，以巩固所学。

SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。

SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。

具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。

这门课中也会用到AMOS软件。

关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。

这个软件易于安装，我装的是19。

0的，虽然20。

0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。

所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。

由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。

结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。

不过现在弄懂了。

这部分很有用的是T检验。

T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。