本文将重点解读重复测量方差的分析结果。重复测量分析往往需要查看球形假设的检验结果。根据数据满足或不满足球形假设的情况，需要实施不同的检验方法。接下来，我们一起来解读下重复测量方差分析结果。 图1：示例数据一、描述统计本文分析的是1-3月

变量之间的相关性，是数据分析中常见的关系，衡量的是变量之间相关的密切程度，比如衡量客流量与销售额的相关性、客单价与销售额的相关性等。检验数据是否具有相关性，常用的是图形法和相关性检验。图形法可以快速、直观地查看到数据的相关性，常用于相关性

回归分析，实际上构建的就是数学模型，通过研究一组随机变量与另一组变量之间的关系，构建或简单的、或复杂的数学方程式，并以此预测因变量的值。如果自变量与因变量之间存在着线性关系，就会构建线性模型，也就是常见的线性回归模型。线性回归模型如果仅包

本文将针对分析过后的数据进行详细解读。在解读过程中，我们需要求得方程式的系数，并判断系数的拟合程度、方程式的统计学意义。一、使用的数据本文分析所用的数据是一组包含客流量与销售额的数据，研究的是以客流量为自变量、销售额为因变量的线性关系。图

我们通过散点图研究发现，客流量与销售额之间存在着正相关的关系，而客单价与销售额之间似乎不存在相关关系。为了进一步验证客单价与销售额之间的关系，同时衡量客流量与销售额之间相关关系的程度，本文将会应用IBM SPSS Statistics的两

大家第一次听到个案加权的时候可能在想好高大上。其实个案加权是IBM SPSS Statistics中对频数变量赋以权重的功能。用白话说就是将各个变量的关系用最直观的方式呈现给别人。以图中的案例为原型我们进行个案加权，图中的案例主要是在探究

无论是职场工作还是学生研究学习，都会碰到这样一个问题：如何把现有的数据分析软件进行处理，比如当Excel表格中有大量的数据我们如何导入软件。IBM SPSS Statistics恰好能满足这个需求，这款软件不但可以导入数据进行分析还可以制

很多朋友在用IBM SPSS Statistics执行数据分析时，需要进行频数分析。频数分析主要通过分析表、条图、直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。那我们今天就基于windows系统下的IBM SPSS St

变量和个案是IBM SPSS数据界面很重要的两个部分，可以形象理解为地球仪上的经线和纬线。通俗一点讲数据界面的每一列是一种变量，如年龄性别等。一行中的所有变量又构成了一个个案，本篇文章着重讲解变量，个案就不做过多展开。在图1中有具体的标注

新手学习SPSS最重要的是了解基本的功能。IBM SPSS有一句口号“真正统计，确实简单”，我们在入门的时候要先学会使用下拉菜单选择所需要执行的命令，然后是能够使用各种统计分析绘图交互界面。新手入门