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

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

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I

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

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

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 SPS

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

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

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

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。

本文将会重点讲解单因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果的解读。我们使用的数据是4组初中生身高样本数据，检验的是4组初中生身高样本数据均值是否有差异。图1：示例数据一、事后多重比较如图2所示，在事后多重比较中，包含

IBM SPSS Statistics多因素方差分析，检验的是两个或两个以上的因素对变量产生的影响，与单因素方差分析的思想一致，都是利用方差进行比较，来检验多因素是否对变量产生显著性影响。因此，数据也需要满足正态分布、

在使用SPSS进行数据统计分析时，数据资料的准确性是确保分析结果正确的重要前提，如果数据资料存在数据缺失的情况，在没有进行缺失值查找以及缺失值定义的情况下，一定会导致数据分析的结果不够准确，误导后期的数据统计分析方向，

SPSS变量值标签主要是对数据变量取值的注释说明，不仅可以让数据资料显示以及结果分析更加的直观化，还可以提高数据分析管理工作效率，接下来本文就和大家详细介绍一下，SPSS变量值标签最多设置几个，以及SPSS变量值标签批

本文将会重点讲解，多因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果。我们本次检验的是性别、工作年限对工资的影响是否有显著性。图1：使用的数据一、选项设置在进行多方差分析的事后多重比较时，需满足等方差的假定。因此，在进行选项

IBM SPSS Statistics协方差分析是一种将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法。在进行方差分析时，因变量与协变量间可能会存在着线性相关关系，如果简单对因变量执行方差分析的话，容易导致出现错误的检验结果。

IBM SPSS Statistics多元方差分析研究的是多个自变量与多个因变量的相互关系，也被称为多变量分析，与单变量分析有区别。多元方差分析的条件与单方差分析、多因素方差分析显示，都要求数据符合正态分布、方差齐性以

本文将会重点介绍如何解读多元方差分析的检验结果。由于多元方差分析中涉及到多个自变量与因变量，因此其检验结果会包括自变量与因变量的主效应检验、自变量间的交互效应，以及自变量的事后多重比较。接下来，我们一起来解读下这复杂的

IBM SPSS Statistics偏相关分析，是用于变量间可能会有相互影响的情况中。比如，对三个变量进行相关分析，但发现第一、二个变量与第三个变量之间存在着相关关系，在这种情况下，就要将第三个变量的影响剔除后，再分

IBM SPSS Statistics的重复测量方差分析，为重复测量的数据提供了单变量与多变量的方差分析，其分析的是多次测量数据之间存在的相关关系，与单因素或多元素方差分析不同的是，其不同测量数据之间不是独立的，存在一

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

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

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。

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

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 St

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

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

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I

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。

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