探索性分析中比较常用的功能是，通过数据过滤的功能，如分析数据中的极值、平均值、方差等，识别数据中的异常值；或使用检验的方法，判断后续使用的统计分析方法是否合适等，比如数据的正态分布假设是否成立。一、示例数据本文中，我们将会分析一组包含性别

IBM SPSS Statistics探索性分析提供了数据过滤、离群值识别、假设检验等分析功能。在《应用SPSS探索性分析，快速检查数据异常值》一文中，我们应用探索性分析检查到数据中存在着极端值的情况。本节，将会继续应用检验功能检查数据的

IBM SPSS Statistics的列联表分析，也称为交叉表分析，用于分析两个或以上分组变量的相关关系，在分析影响满意度的因素、药物有效性等方面都有很好的应用。本文将以较为简单的二乘二列联表卡方检验为例，介绍一下IBM SPSS St

IBM SPSS Statistics平均值检验，是通过计算一个或多个自变量类别的因变量平均值，并对平均值执行单向方差检验分析，来探索自变量类别平均值是否存在差异的检验方法。比如，我们经常会使用平均值检验来分析不同人群的花费，从而挖掘出一

IBM SPSS Statistics的配对样本T检验与独立样本T检验相似，都可用于对比两个组的均值差异，不同的是，配对样本T检验对比的是两组变量的平均值，计算的是单个个案在两个变量的值的差异，检验其平均差值是否有差异，使用的是变量组的数

卡方检验是一种常用的非参数检验方法，其统计的是样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差程度越小，可用于检验数值是否符合分布规律、检验因素的影响是否有差异等。IBM SPSS Statisti

单样本游程检验，与卡方检验、二项检验一样，同属于IBM SPSS Statistics的非参数检验方法，是在总体方差未知的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断分析的方法。游程，简单来说，就是样本数据的排列。单样本游程检验，是一种通

在使用IBM SPSS Statistics参数检验中的T检验时，一般情况下，都需先验证数据是否服从正态分布。如果服从正态分布的话，就可以执行T检验；反之，则需要使用非参数检验的方法。那么，该如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布呢？我

本文将会继续讲解如何使用IBM SPSS Statistics的描述统计（偏度峰度系数）、探索统计检验（正态检验）数据的正态性。一、描述统计功能本文使用的示例数据是一组初中生的身高样本数据，其目的是检验该身高样本数据是否服从正态分布。图1

单因素方差分析属于比较平均值类的参数检验法，检验的是各组均值是否有显著性差异。其检验需满足的前提是：（1）数据的总体服从正态分布，（2）各个总体的方差相等，符合方差齐性，（3）各组观测值之间是相互独立的，不会相互影响。除了可检验多个个案组