统计学在语言学中有哪些应用

统计分析与SPSS的应用是2008年中国人民大学出版社出版的书，作者是薛薇。主要内容有：在统计分析方法的讲解上，着重分析方法基本思想的讨论，力求通俗易懂、深入浅出，并通过实例加深读者对方法的理解，使高深的统计分析方法离我们不再遥远。在内容安排上，既包括基本的统计分析方法，如：描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验，同时也包括多元统计分析方法，如：多元回归分析，聚类分析，因子分析等，从而使读者能够由浅入深的掌握统计分析方法的精华教材既克服了其他统计分析教材中单纯讲解分析方法，而缺少方法的实验手段的弱点，同时也克服了一般spss软件使用手册中，仅仅讲解操作步骤的弱点，因而具有很强的实用性。

spss软件分类进行统计方法：1、首先，打开一组数据。2、选择需要分类汇总的数据，打开。3、然版后选择数据中权的分类汇总。4、选择分类汇总之后弹出一个窗口，我们根据数据分析的需要选择类和需要分析的数据分别放在右边的上面和下面。5、接下来更给数据的变量名。6、好了之后选择在新的文件中生成还是在原有的文件中，选择好之后确定即可。7、点击确定之后会弹出日志文件，里面是软件的命令。8、打开数据窗口，可以看到数据已经分类汇总完毕。

统计分析是在一堆独立的、自身没有实际意义的数据中寻找可能存在的趋势、分布、概率等有意义的信息。统计学的目标是探索和把握数据内在的规律。统计学的应用，简单来说就是通过搜集相关数据并进行整理和分析，然后根据数据做出决策。掌握统计学，对日常生活决策也有很大帮助。比如，“十赌九输”几乎是人人都知道的基本常识，但所有的赌徒都乐此不疲，原因是都认为自己是那极少数的赢家，都想让“赢”这一小概率事件发生在自己身上，从而一夜暴富。统计的基本方法有以下几点：1）根据历史数据，猜测背后的规律。2）基于假设，建立模型，用于描述规律。3）用样本统计量分布来估计模型参数。4）用历史数据来检验模型假设。统计在经济领域的应用非常广泛，微观层面，像企业对所售产品的定价决策、市场行情与判断、市场竞争力都需要进行统计分析；宏观层面，短期经济形势分析和预测判断通常也都是建立在对经济统计指标数据分析的基础之上的。除此之外，国家经济结构变化、国内外贸易动态、金融证券投资等领域也都离不开统计分析。随着金融行业的繁荣与发展，以及金融工具的不断创新发展，金融市场的复杂程度在不断加大，统计学在金融领域的应用越来越受到重视。金融是一门立足于经济现象之上的学科，与统计学之间有着千丝万缕的联系。越来越多的统计方法被用于金融数据分析和金融市场研判。

软件统计应用课程介绍如何运用统计软件SPSS，实现对数据进行各种统计分析。SPSS（Statistical Package for the Social Science）称为社会科学统计软件包，是一个统计功能很强、内容庞大的统计软件。软件统计应用课程共分为四大部分，第一部分介绍使用SPSS前的预备知识，第二部分介绍如何在SPSS中建立自己的数据库文件，第三部分介绍使用SPSS进行统计分析。第四部分通过对调查问卷的录入和统计分析的实际操作，来进一步了解、掌握和巩固前三部分知识。　参考书：1、贾希辉主编《概率论与应用统计》，科学出版社，2001。2、李燕琛编《社会科学统计软件包SPSS》，中国人民大学出版社，1999。3、卢纹岱主编《SPSS for Windows 统计分析》，电子工业出版社，2000。4、三味工作室编 《世界优秀统计软件SPSSV10.0 for Windows 实用基础教程》，北京希望电子出版社，2001。5、张宜化主编 《精通SPSS》，清华大学出版社，2001。6、张文彤主编 《世界优秀统计工具SPSS11 统计分析教程》，北京希望电子出版社，2002。考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：https://www.87dh.com/yjs2/

spss数据分析的五种方法如下：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。统计建模：Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

1.SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。2.SPSSSPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。3.Excel它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有MicrosoftOffice的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。4.S-plus这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。5.Minitab这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。6.Statistica也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。7.Eviews这是一个主要处理回归和时间序列的软件。

《统计分析与SPSS的应用》属于21世纪统计学系列教材，它以大量的统计分析实例，将统计分析方法基本思想的讲解和当前流行的计算机统计分析软件spss的实际操作结合在一起，为实际统计分析提供了一种切实可行的实现方案。

《SPSS多元统计分析方法及应用》在阐述了SPSS基本功能的基础上，着重对多元统计分析的各个方法，针对目前部分统计教材以及SPSS丛书存在的问题，以数据分析应用需求为主线，对假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列分析、信度分析、联合分析、生存分析、神经网络分析和结构方程模型15类方法，按照实际数据分析步骤从基本原理到软件操作进行了深入浅出的论述。本书基于SPSS17.0版本，并在SPSS17.0软件操作后附以独立案例进行分析。本书以自然科学和社会科学各领域研究人员为主要对象，同时也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人员以及管理决策者进行学习或参考。

1．1SPSS的发展及特点1．2SPSS使用基础1．2．1SPSS软件的安装和启动1．2．2SPSS的基本操作环境1．2．3SPSS软件的退出1．2．4SPSS软件的三种基本使用方式1．3利用SPSS进行数据分析的基本步骤1．3．1数据分析的一般步骤1．3．2利用SPSS进行数据分析的一般步骤1．4利用统计教练快速入门SPSS 2．1SPSS数据文件2．1．1SPSS数据文件的特点2．1．2SPSS数据的基本组织方式2．2SPSS数据的结构和定义方法2．2．1变量名（Name）2．2．2数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns）2．2．3变量名标签（Label）2．2．4变量值标签（Values）2．2．5缺失数据（Missing）2．2．6计量尺度（Measure）2．2．7结构定义的基本操作2．3SPSS结构定义的应用案例2．4SPSS数据的录入与编辑2．4．1SPSS数据的录入2．4．2SPSS数据的编辑2．5SPSS数据的保存2．5．1SPSS支持的数据格式2．5．2保存SPSS数据的基本操作2．6读取其他格式的数据文件2．6．1直接读入其他格式的数据文件2．6．2使用文本向导读入文本文件2．6．3使用数据库向导读入数据2．7SPSS数据文件合并2．7．1纵向合并数据文件2．7．2横向合并数据文件 3．1数据的排序3．1．1数据排序的目的3．1．2数据排序的基本操作3．1．3数据排序的应用举例3．2变量计算3．2．1变量计算的目的3．2．2SPSS算术表达式3．2．3条件表达式3．2．4函数3．2．5变量计算的基本操作3．2．6变量计算的应用举例3．3数据选取3．3．1数据选取的目的3．3．2数据选取3．3．3数据选取的基本操作3．3．4数据抽样的应用举例3．4计数3．4．1计数目的3．4．2计数区间3．4．3计数的基本操作3．4．4计数的应用举例3．5分类汇总3．5．1分类汇总的目的3．5．2分类汇总的基本操作3．5．3分类汇总的应用举例3．6数据分组3．6．1数据分组的目的3．6．2SPSS的单变量值分组3．6．3SPSS的组距分组3．6．4SPSS的分位数分组3．7数据预处理的其他功能3．7．1数据转置3．7．2加权处理3．7．3数据拆分3．7．4SPSS变量集 4．1频数分析4．1．1频数分析的目的和基本任务4．1．2频数分析的基本操作4．1．3SPSS频数分析的扩展功能4．1．4频数分析的应用举例4．2计算基本描述统计量4．2．1基本描述统计量4．2．2计算基本描述统计量的基本操作4．2．3计算基本描述统计量的应用举例4．3交叉分组下的频数分析4．3．1交叉分析下的频数分析的目的和基本任务4．3．2交叉列联表的主要内容4．3．3交叉列联表行列变量间关系的分析4．3．4交叉分组下的频数分析基本操作4．3．5交叉分组下的频数分析应用举例4．3．6SPSS中列联表分析的其他方法4．4多选项分析4．4．1多选项分析的目的4．4．2多选项分析的基本操作4．4．3多选项分析的应用举例4．5比率分析4．5．1比率分析的目的和主要指标4．5．2比率分析的基本步骤4．5．3比率分析的应用举例 5．1参数检验概述5．1．1推断统计与参数检验5．1．2假设检验的基本思想5．1．3假设检验的基本步骤5．2单样本t检验5．2．1单样本t检验的目的5．2．2单样本t检验的基本步骤5．2．3单样本t检验的基本操作5．2．4单样本t检验的应用举例5．3两独立样本t检验5．3．1两独立样本t检验的目的5．3．2两独立样本t检验的基本步骤5．3．3两独立样本t检验的基本操作5．3．4两独立样本t检验的应用举例5．4两配对样本t检验5．4．1两配对样本t检验的目的5．4．2两配对样本t检验的基本步骤5．4．3两配对样本t检验的基本操作5．4．4两配对样本t检验的应用举例 6．1方差分析概述6．2单因素方差分析6．2．1单因素方差分析的基本思想6．2．2单因素方差分析的数学模型6．2．3单因素方差分析的基本步骤6．2．4单因素方差分析的基本操作6．2．5单因素方差的应用举例6．2．6单因素方差分析的进一步分析6．2．7单因素方差应用举例的进一步分析6．3多因素方差分析6．3．1多因素方差分析的基本思想6．3．2多因素方差分析的数学模型6．3．3多因素方差分析的基本步骤6．3．4多因素方差分析的基本操作6．3．5多因素方差分析的应用举例6．3．6多因素方差分析的进一步分析6．3．7多因素方差分析应用举例的进一步分析6．4协方差分析6．4．1协方差分析的基本思路6．4．2协方差分析的数学模型6．4．3协方差分析的基本操作6．4．4协方差分析的应用举例 7．1单样本的非参数检验7．1．1总体分布的卡方检验7．1．2二项分布检验7．1．3单样本K?S检验7．1．4变量值随机性检验7．2两独立样本的非参数检验7．2．1两独立样本的曼?惠特尼U检验（Mann?WhitneyU）7．2．2两独立样本的K?S检验7．2．3两独立样本的游程检验（Wald?WolfwitzRuns）7．2．4极端反应检验(MosesExtremeReactions)7．2．5两独立样本非参数检验的基本操作7．2．6两独立样本非参数检验的应用举例7．3多独立样本的非参数检验7．3．1中位数检验7．3．2多独立样本的Kruskal?Wallis检验7．3．3多独立样本的Jonckheere?Terpstra检验7．3．4多独立样本非参数检验的基本操作7．3．5多独立样本非参数检验的应用举例7．4两配对样本的非参数检验7．4．1两配对样本的McNemar检验7．4．2两配对样本的符号检验7．4．3两配对样本Wilcoxon符号秩检验7．4．4两配对样本非参数检验的基本操作7．4．5两配对样本非参数检验的应用举例7．5多配对样本的非参数检验7．5．1多配对样本的Friedman检验7．5．2多配对样本的CochranQ检验7．5．3多配对样本的Kendall协同系数检验7．5．4多配对样本非参数检验的基本操作7．5．5多配对样本非参数检验的应用举例 8．1相关分析和回归分析概述8．2相关分析8．2．1散点图8．2．2相关系数8．2．3相关分析应用举例8．3偏相关分析8．3．1偏相关分析和偏相关系数8．3．2偏相关分析的基本操作8．3．3偏相关分析的应用举例8．4回归分析8．4．1回归分析概述8．4．2线性回归模型8．4．3回归参数的普通最小二乘估计8．4．4回归方程的统计检验8．4．5多元回归分析中的其他问题8．4．6线性回归分析的基本操作8．4．7线性回归分析的其他操作8．4．8线性回归分析的应用举例8．5曲线估计8．5．1曲线估计概述8．5．2曲线估计的基本操作8．5．3曲线估计的应用举例8．6二项Logistic回归8．6．1二项Logistic回归概述8．6．2二项Logistic回归分析的基本操作8．6．3二项Logistic回归分析的其他操作8．6．4二项Logistic回归的应用举例 9．1聚类分析的一般问题9．1．1聚类分析的意义9．1．2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法9．1．3聚类分析几点说明9．2层次聚类9．2．1层次聚类的两种类型和两种方式9．2．2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法9．2．3层次聚类的基本操作9．2．4层次聚类的应用举例9．3K?Means聚类9．3．1K?Means聚类分析的核心步骤9．3．2K?Means聚类分析的基本操作9．3．3K?Means聚类分析的应用举例 10．1因子分析概述10．1．1因子分析的意义10．1．2因子分析的数学模型和相关概念10．2因子分析的基本内容10．2．1因子分析的基本步骤10．2．2因子分析的前提条件10．2．3因子提取和因子载荷矩阵的求解10．2．4因子的命名10．2．5计算因子得分10．3因子分析的基本操作及案例10．3．1因子分析的基本操作10．3．2因子分析的应用举例 11．1对应分析概述11．1．1对应分析的提出11．1．2对应分析的基本思想11．2对应分析的基本步骤11．3对应分析的基本操作及案例11．3．1对应分析的基本操作11．3．2对应分析的应用举例 12．1信度分析概述12．1．1信度分析的提出12．1．2信度分析的基本原理12．2信度分析的基本操作及案例12．2．1信度分析的基本操作12．2．2信度分析的应用举例 13．1对数线性模型概述13．1．1模型的提出13．1．2基本概念和基本思路13．2饱和模型和非饱和层次模型13．2．1饱和模型和参数估计13．2．2饱和模型检验13．2．3非饱和层次模型13．2．4建立饱和模型和非饱和层次模型的基本操作13．2．5饱和模型和非饱和层次模型的应用举例13．3一般模型13．3．1一般模型的概述13．3．2建立一般模型的基本操作13．3．3建立一般模型的应用举例13．4Logit模型13．4．1Logit模型的概述13．4．2Logit模型的应用举例 14．1时间序列分析概述14．1．1时间序列的相关概念14．1．2时间序列分析的一般步骤14．1．3SPSS时间序列分析的特点14．2数据准备14．3时间序列的图形化观察及检验14．3．1时间序列的图形化观察及检验目的14．3．2时间序列的图形化观察工具14．3．3时间序列的检验方法14．3．4时间序列的图形化观察和检验的基本操作14．4时间序列的预处理14．4．1时间序列预处理的目的和主要方法14．4．2时间序列预处理的基本操作14．5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法14．5．1简单回归分析法和趋势外推法概述14．5．2简单回归分析法和趋势外推法应用举例14．6指数平滑法14．6．1指数平滑法的基本思想14．6．2指数平滑法的模型14．6．3指数平滑法的基本操作14．6．4指数平滑法的应用举例14．7自回归法14．7．1自回归法的基本思想和模型14．7．2自回归法的基本操作14．7．3自回归法的应用举例14．8ARIMA模型分析14．8．1ARIMA分析的基本思想和模型14．8．2ARIMA分析的基本操作14．8．3ARIMA分析的应用举例14．9季节调整法14．9．1季节调整法的基本思想和模型14．9．2季节调整法的基本操作14．9．3季节调整法的应用举例参考文献……

很多书的

《SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲》一书，是《SPSS 15.0中文版常用功能与应用实例精讲》的升级版。全书从实用的角度出发，通过常用模块与大量工程实例相结合的形式，深入浅出地介绍了SPSS 17.0中文版的操作方法和应用技巧。适合SPSS的初、中级读者使用，是统计学、社会学、经济学等专业的理想教材，也是读者进行课题研究及定量分析的首选参考书。全书分为三篇共20章，第1～4章为基础知识篇，简单介绍了SPSS软件用户界面、参数设置、数据文件的基本操作、简单数据处理和分析结果表示，引导读者入门。第5～15章为SPSS统计分析常用模块篇，介绍了均值与方差分析、参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析与主成分分析、可靠性分析、时间序列分析和生存分析等模块，并结合实例重点解释了各个模块的算法原理和基础应用。第16～20章为行业应用实例篇，详细介绍了SPSS在实际工程领域中的应用，具体包括：社会调查与统计、市场研究/企业数据分析、证券金融统计、医学统计和生物学统计，实例典型、代表性和指导性强。读者通过学习，可以举一反三，进一步加深巩固，实现从入门到精通。

　　SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考! 　　spss统计分析论文篇1 　　统计分析软件SPSS的特点和应用分析 　　【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。 　　【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验 　　一、前言 　　统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。 　　二、SPSS软件的特点 　　(一)操作简便 　　SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 　　(二)编程方便 　　具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 　　(三)功能强大 　　具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 　　(四)全面的数据接口 　　能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。 　　(五)灵活的功能模块组合 　　SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 　　(六)针对性强 　　SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。 　　三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample) 　　例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下： 　　甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14 　　乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43 　　问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异? 　　解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异; 　　H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。 　　然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下： 　　第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。 　　第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)： 　　第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。 　　SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。 　　第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式; 　　第五步：单击OK，得输出结果。 　　所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。 　　参考文献 　　[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011. 　　[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3). 　　[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10). 　　spss统计分析论文篇2 　　试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用 　　摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。 　　关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤 　　1. 引言 　　一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。 　　2. SPSS分析软件简介 　　“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。 　　下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。 　　3. 相关性分析 　　教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach u03b1信度系数法是比较常用的几种方法。 　　Pearson相关系数法计算公式： 　　式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。 　　Spearman相关系数法计算公式： 　　r=1-(2) 　　式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。 　　Cronbach a信度系数法计算公式： 　　u03b1= 1-(3) 　　式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为u03b1信度系数。 　　对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。 　　数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。 　　我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)： 　　(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】u2192【Correlate】u2192【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。 　　(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。 　　(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。 　　(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下： 　　上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。 　　Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下： 　　(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】u2192【Scale】u2192【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。 　　(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。 　　(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。 　　4. 选择题的选项分析 　　在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中u03c7检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。 　　教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和u03c7拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用u03c7检验假设进行分析。 　　我们依据文献[3][4]的方法来介绍u03c7检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：u2211(O-E)/E，其中O为观察频数。 　　本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。 　　检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量u2211(O-E)/E呈近似u03c7分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。 　　数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。 　　SPSS数据统计分析的步骤如下： 　　(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】u2192【Nonparametric Tests】u2192【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。 　　(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。 　　(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。 　　(4)点击【OK】，输出软件运算结果。 　　我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。 　　假设检验的显著性水平为u03b1=0.05，u03c7=u2211(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查u03c7分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>u03b1，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。 　　5. 结语 　　SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。 　　参考文献： 　　[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006. 　　[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006. 　　[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990. 　　[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007. 猜你喜欢： 1. 统计学数据分析论文 2. spss统计分析实习心得 3. 统计学学年论文 4. 统计学分析论文 >>>下一页更多精彩的“统 计分 析论 文”

对于这种已经整理后的只有均数标准差的数据用excel计算比较复杂。建议选用excel用公式直接计算t值和P值。参考资料给出的网页里有该软件的下载链接。

SPSS是国内外应用得十分广泛的统计软件，它可用于自然科学和社会科学领域的基本数据处理与分析，具体适用于市场营销、销售分析、市场调查、统计报告、质量控制、科学研究、社会调查、企业管理、教学及行政管理等领域

电子工业出版社出版的《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》一书不错。

《SPSS 19.0统计分析从入门到精通》共分18章，对SPSS的基本操作、SPSS统计分析以及SPSS图形功能等进行了全面的介绍，并在《SPSS 19.0统计分析从入门到精通》最后列举了多个SPSS在各学科领域实际应用的案例，为读者的学习提供更多的方便。SPSS基本操作部分介绍了SPSS19.0概述和数据文件的建立与基本操作；SPSS统计分析部分介绍了基本统计分析功能、均值比较与检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验、聚类分析与判别分析、因子分析与主成分分析、生存分析、信度分析等统计分析过程；SPSS图形功能部分不仅介绍了基本统计图和交互图相关的内容，还介绍了SPSS的主题地图功能。

一、SPSS的基本特点 在问卷应用于市场调查的实证研究中，会有大量的检测数据需要进行统计分析，而SPSS技术的特点恰恰适合这种实证研究的要求。其在市场调查统计的应用中具有如下特点： 1.易用、易学。SPSS采用直觉式使用界面或者说可视化界面，无需编程就可以完成工作，极大地提高了工作效率；此外，SPSS拥有强大的辅助说明系统，可帮助用户学的更快。 2.强大的表格和图形功能。SPSS能清楚地显示用户的分析结果，可以提供16种表格格式。此外，它具有顶级图形分析功能，能给出各种有用的统计图形。作为分析的一部分，它能自动生成统计结果图形，还能独立于统计过程进行图形绘制和图形分析。 3.深入分析数据的功能。除了一般常见的描述统计和推断统计外，它还包括在基本分析中最受欢迎也是在市场调查中最常用的现代统计程序，如列联表分析、主成分分析、因子分析、判别及聚类分析。 二、SPSS在市场调查统计分析的应用模式 根据上述的SPSS技术的特点和市场调查统计分析的需要，可以将SPSS在市场调查实证研究中的应用模式分为以下几种类型： 1.统计描述应用模式 统计描述应用模式指在市场调查统计分析的过程中，借助SPSS统计功能将收集到的大量数据进行分析、综合、归纳、列表、绘图等处理工作。一般而言，统计描述主要分为三方面的内容：①单变量截面数据的描述；②相对数的统计描述；③双变量截面数据的描述。SPSS最常用于描述性分析的五个过程集中在DescriptiveStatistics菜单中，分别为：Frequencies过程；Descriptives过程；Explore过程；Crosstabs过程；Ratio过程。 统计描述应用模式不仅可以使研究者了解事物的性质，而且其统计量还是对事物进行推断统计的依据。 2.假设检验应用模式 在市场调查中，通常所关心的是总体的某些特征和分布规律，而问卷调查只可以考察总体的一部分或一个样本，统计推断和假设检验就是用样本去推断总体，实质上就是凭借概率理论用观察到的部分随机变量资料来推断总体随机变量的概率分布或数字特征，如期望值和方差等，并且作出具有一定可靠程度的估计和判断。 3.量表分析应用模式 客观世界是普遍联系的统一整体，事物之间存在着相互依存、相互制约、相互影响的关系。市场活动中的许多现象也不例外，也都有其产生的原因，都要受一定因素的制约，都是一定原因的必然结果。通过不同事物“量”的变化可以观察并测量出事物之间的相互关系、密切程度、因果关系、交互效应等。在市场调查中，量表分析应用模式主要指通过对不同因子之间的发展变化而揭示出因子之间关系结果的方式。量表分析主要包括以下几种分析：回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、相关分析、可靠性分析等。 三、应用案例 例如：一电器公司对某地区电冰箱的销售情况进行了市场调查，其中，年份、电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）的资料如表1所示： 首先，分别对电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）进行描述性统计分析，具体步骤如下： 1.运行SPSS，按Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives顺序打开Descriptives对话框； 2.选定Y、X1、X2变量送入Variable(s)栏中；选中Savestandardizedvaluesasvariables复选项，要求计算变量的标准化值，并保存在当前数据文件中； 3.单击Options按钮，打开对话框，选中Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range复选项； 4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。 输出结果如表2所示。此表中，从左到右看，分别为变量名称、观测量的频数、全距、最小值、最大值、和、均数以及标准差。 其次，分别考察Y变量与X1变量、X2变量的关系，对其进行相关分析，具体步骤如下： 1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Correlate→Bivariate顺序单击菜单项，展开对话框； 2.制定分析变量，选择源变量栏中的Y、X1、X2送入Variable(s)栏； 3.分别选择Person相关，One-tailed单尾t检验，选中Flagsignificantcorrelations复选项； 4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。 输出结果如表3所示。表3表在行变量与列变量的交叉单元格上市这两个变量的相关计算结果。自上而下三个统计量分别为：PersonCorrelation——皮尔逊相关系数；Sig.(1-tailed)——单尾t检验结果。对于相关系数为0的假设成立的概率；N为参与相关系数计算的有效观测量数。 表3显示，电冰箱销售量Y与新结婚户数X1、居民户均收入X2有着极强的正相关，皮尔逊相关系数分别高达0.943和0.993。 最后，从表3中可以看出电冰箱销售量Y同居民新结婚户数X1、居民户均收入X2有一定关系，可用二元线性回归预测法进行预测。具体步骤如下： 1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Regression→Linear顺序单击菜单项，展开对话框； 2.在左侧的源变量栏中选择变量Y（电冰箱销售量）作为因变量进入Dependent框中，选择X1（居民新结婚户数）、X2（居民户均收入）作为自变量进入Independent(s)框中； 3.在Method选择框中选择Stepwise（逐步回归）作为分析方式； 4.提交系统执行结果。 从输出的众多表格中选取表4（回归系数分析表）。其中，Model为回归方程模型编号，UnstandardizedCoefficients为非标准化回归系数，StandardizedCoefficients为标准化回归系数，t为偏回归系数为0的假设检验的t值，Sig.为偏回归系数为0的假设检验的显著性水平值。 表4显示，常数（Constant）、居民户均收入（X2）具有统计意义，而居民新结婚户数（X1）因显著性水平值（t=0.834＞0.5）较高而不具有统计意义。从表4中可以推出模型方程：Y=-20.771+1.387X2。若预计2006年该地区居民新婚户数为30.2千户，居民户均收入62.5千元，根据模型方程不难推出2006年电冰箱销售量Y=-20.771+1.387×62.5=65.92（千台）。上述案例为较简单的线性回归操作，实际上，多元线性回归操作包含了众多的知识和内容，较为复杂，本例从中提取出一般的规律性，便于快速学习和快速操作。 四、结语 综合上述SPSS技术的应用案例，SPSS技术在市场调查统计分析中应用的一般方法： 1.录入编辑市场调查中的数据； 2.根据研究需要以及问题的性质确定出利用SPSS的相应的哪些统计功能； 3.调用SPSS的菜单功能得到相应的统计结果以及相应的图表； 4.根据统计结果和图表进行相关分析，为市场调查提供可靠的科学依据。 上述范例给出了如何利用SPSS技术来减少市场调查研究人员的统计工作量、提高研究结果准确性、可信性的一种工作方案。 总之，SPSS技术集数据录入、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体，为市场调查的统计分析提供了有力的支持和实用的方法，是市场调查统计分析的良好工具。

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常见的统计软件包括：1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：一种专业的社会科学统计分析软件，广泛应用于社会学、心理学、市场调研等领域。2. SAS（Statistical Analysis System）：一种强大的数据分析和挖掘软件，适用于各个领域的数据分析、建模和预测等。3. R：一种自由、开源的统计软件，具有强大的数据处理、图形绘制和统计分析功能，广泛应用于学术、金融、医疗等领域。4. Python：一种开源的编程，具有丰富的数据处理和统计分析库，也可以使用各种统计软件包进行数据分析和可视化。5. Stata：一种专业的经济学、社会学和政治学统计分析软件，支持各种经典和现代的统计方法。6. IBM SPSS Statistics：一种基于云计算的统计分析软件，支持多种数据分析、预测和建模技术，适用于商业和科研等领域。

（1）性别与家庭类型是否有关？（性别是1，2 ；家庭类型是1，2，3，4） 列联分析:analyze-descriptive-Crosstabs建立好数据文件格式是关键，可参见《数据分析与SPSS应用》清华大学出版社的

社会科学统计软件包)统计处理软件在内容分析法中的应用，并以实例来说明（周彩霞, 宋继华. 《教育技术学专业研究生学位论文元分析》，现代教育技术， 2005（6）：67-70）。[关键词]内容分析法SPSS卡方分析随着教育技术学科的发展，作为学科划分标志的研究方法自然得到了普及。领域内越来越多的论文开始使用内容分析法，但是对于出现在文中的术语如：卡方检验、双尾显著性概率等本科生甚至研究生也却并不了解。基于这种情况笔者希望能通过本文的使同学们更好的了解SPSS在内容分析法的应用。在周文中作者采用内容分析法对1991-2004年国内教育技术学专业研究生学位论文进行元分析，通过研究论文题目来考察教育技术14年来的发展变化与发展趋势，最后存在研究生学位论文存在的一些问题[1] 。下面笔者将先简要介绍内容分析法并对其中运用到SPSS的部分做详细阐述。 一、内容分析法 内容分析法是教育技术学研究的一种专门的方法[2] 。内容分析法原为社会科学借用自然科学的定量分析的科学方法，对历史文献内容进行分析而发展起来的。后来美国的一些传播学研究者，利用这种方法去分析报纸的内容、了解信息发展的倾向，随后这种方法逐渐成为传播学的一种重要研究手段。教育技术学的研究对象是学习过程与学习资源，我们可以利用内容分析法分析学习过程与资源以及学习者学习反应得反馈信息，这是掌握教育技术学本子与规律的有效方法之一。内容分析法的特征表现在明显、客观、系统、量化四个方面。其中量化是指内容分析的结果可以用数字表达，并能用某种数学关系来表示，如用次数分配、各种百分率或比例、相关系数等方式来描述。历年论文研究主题统计

一般用哪些工具做大数据可视化分析？大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大,但有很多人不知道如何得出结论,因为数据太多。常见的数据可视化工具,在这里推荐9个:1、DatawrapperDatawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中,Datawrapper将生成一个条,线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。2、TableauPublicTableauPublic可能是最流行的可视化工具,它支持各种图表,图形,地图和其他图形。这是一个完全免费的工具,你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊,显示通过Tableau创建的可视化效果。虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多,但我并不喜欢使用它的免费版本,因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭,那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起,你可以去付费版本。3、SmartbiSmartbi作为成熟的大数据分析平台,具备可复用、动静结合独特的展示效果,使得数据可视化灵活强大,动静皆宜,为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。除了支持使用Excel作为报表设计器,完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式,同时支持完整ECharts图形库,支持各种各样的图形,包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形,借助于地理信息技术,还打造了地图分析功能。4、非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型,开源图书馆是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML5canvas元素绘制图表,创建响应式平面设计,并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。5、RawRaw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在之上,设计得非常好。它有这样一个直观的界面,你会觉得你之前使用过它。它是开源的,不需要任何注册。它有一个21图表类型的库可供选择,所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的,甚至可以接受新的自定义布局。6、InfogramInfogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项,其中包括200+地图,私人共享和图标库等功能。它配备了一个易于使用的界面,其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页(免费版)时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。7、TimelineJS顾名思义,TimelineJS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具,被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表,这在这里解释。最好的部分?它可以从各种来源获取媒体,并内置对Twitter,Flickr,GoogleMaps,YouTube,Vimeo,Vine,Dailymotion,Wikipedia,SoundCloud和其他类似网站的支持。8、PlotlyPlotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局,坐标轴,注释和图例。如果你想要开始,你可以在这里找到一些灵感。9、VisualizeFreeVisualizeFree是一个托管工具,允许您使用公开可用的数据集,或者上传您自己的数据集,并构建交互式可视化来演示数据。可视化远远超出简单的图表,而且服务是完全免费的,而开发工作需要Flash,输出可以通过HTML5完成。origin软件的功能origin绘图软件免费下载链接:提取码:9tmrOrigin平台由美国艺电游戏公司(ElectronicArtsInc,简称EA)于2011年正式发布,EA重金打造的全方位游戏社交平台,其Mac版于2012年底开始公开测试。如何用spss进行数据分析录入完数据后,你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面,其中有描述统计、频数统计、交叉分析。描述性统计分析是统计分析的第一步,先选择analyze,你就能看到descriptive,然后鼠标再选Descriptive菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze,---再选descriptive打开任意的分析窗口后,你把想分析的数据选入,可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入,然后选择单击后弹出Statistics对话框,用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。然后还可以点Charts对话框,选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后,选择单击Continue钮,然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果,有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有,你需要纠正数据,再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~

个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；matlab采用图形界面，功能比较强大，目前研究中应用最广；spss和sas都有比较强的专业性，前者主要用于社科类研究，后者主要用于自然科学及经济的研究方面，另外spss也采用图形界面，友好性方面要强于全部由编程语言进行操作的sas，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。 以下是我找到的一些资料，比较详细，楼主可以参考。**************************************MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。 MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。 目前 MATLAB 产品族可以用来进行： 数值分析 数值和符号计算 工程与科学绘图 控制系统的设计与方针 数字图像处理 数字信号处理 通讯系统设计与仿真 财务与金融工程 MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算、数值分析算法， MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。 MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件 COM 组件等等。这样就可以扩展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能够同其他高级编程语言例如 C/C++ 语言进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。 利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了数据获取、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。 Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等等，其中了包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。 Stateflow 是一个交互式的设计工具，它基于有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。 Stateflow 与 Simulink 和 MATLAB 紧密集成，可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到 Simulink 的模型中。 在 MATLAB 产品族中，自动化的代码生成工具主要有 Real-Time Workshop （ RTW ）和 Stateflow Coder ，这两种代码生成工具可以直接将 Simulink 的模型框图和 Stateflow 的状态图转换成高效优化的程序代码。利用 RTW 生成的代码简洁、可靠、易读。目前 RTW 支持生成标准的 C 语言代码，并且具备了生成其他语言代码的能力。整个代码的生成、编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的，用户需要做得仅仅使用鼠标点击几个按钮即可。 MathWorks 公司针对不同的实时或非实时操作系统平台，开发了相应的目标选项，配合不同的软硬件系统，可以完成快速控制原型（ Rapid Control Prototype ）开发、硬件在回路的实时仿真（ Hardware-in-Loop ）、产品代码生成等工作。 另外， MATLAB 开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标，利用 Real-Time Workshop Embedded Coder 能够直接将 Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的，还可以是定点的。 MATLAB 开放的产品体系使 MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软件，并且， MATLAB 还具有 300 余家第三方合作伙伴，分布在科学计算、机械动力、化工、计算机通讯、汽车、金融等领域。接口方式包括了联合建模、数据共享、开发流程衔接等等。 MATLAB 结合第三方软硬件产品组成了在不同领域内的完整解决方案，实现了从算法开发到实时仿真再到代码生成与最终产品实现的完整过程主要的典型应用包括： 控制系统的应用与开发——快速控制原型与硬件在回路仿真的统一平台 dSPACE 信号处理系统的设计与开发——全系统仿真与快速原型验证， TI DSP 、 Lyrtech 等信号处理产品软硬件平台 通信系统设计与开发——结合 RadioLab 3G 和 Candence 等产品 机电一体化设计与开发——全系统的联合仿真，结合 Easy 5 、 Adams 等 ***************************************本人用得比较多的模块式：base, stat,insight, em, ets模块（针对8.2，9的liscense不全，没用过）,逐一点评：base：功能强大，sas之本。对于一个真正的高手而言，base+iml就可以实现绝大多数功能了，他在数据管理和数据前期处理方面的强大性能是我非常喜爱的。当初处理+分析100万条通话记录的时候，手头也只有sas能够胜任，excel的六万多条限制和spss奇慢无比的速度实在受不了。宏也是非常得好用，几千个数据文件的导入拆分只需点击一下run。还有逻辑库的设定实在是非常的方便。另外base proc sql比MS SQL Server跑Sql还要快，可见sas底层做的技术之好!stat：统计模块，够用就好。常用的统计功能在这里都能实现了，基本相当于spss了（速度远过，常用功能略逊，特殊功能较多）。Analyst是它的可视化界面，虽然方便，但是省略了太多的功能，连因子分析都不能做，不得不说遗憾。当然了，对于大多数用户来说，恐怕连因子分析和主成分分析都分不清楚，还是不要让他们做得好！insight：方便灵活。看名字就知道，互动式数据分析，最适合用来观察数据，探索性数据分析，非常得方便，缺点是结果好像无法保存。em：强大，美观，昂贵！数据挖掘模块，一年的租借费用据说是$1million，乖乖！不过实在是sas的巅峰之作，目前最优秀的数据挖掘软件！Insight也被集成为子模块之一。ets：终于到时间序列了，比Eviews要强大，不过可惜绝大多数的功能要编程，菜单可以做一部分，太少的一部分。iml：好东西，用于矩阵运算，可以当个matlab用，正准备学......总而言之：sas是给懂得人用的，界面不友好，大多数要编程，这正是sas公司的良苦用心！统计不是那么容易玩的，很多人模型前提假设都没搞懂，就在那里瞎做，用excel,spss还容易，sas就难了。*******************************************SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。 SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这可以说是SPSS软件的缺陷。

logistic回归用spss做最佳。spss和spss modeler的区别如下：1、spss modeler是数据挖掘，spss是统计分析：spss是一款用于处理常见统计问题的软件，功能是比较齐全的。spss modeler是专门用于做数据挖掘的软件，包含各种数据挖掘算法，可以和其他数据库软件比较好地兼容、连接。2、直接区别:两者在处理数据的量上有区别，spss的处理数据量有限，而spss modeler处理数据的量可以是海量，也就是现在所说的大数据。3、本质区别:主要是功能上的，spss modeler包括有统计分析的部分，也有机器学习和人工智能的部分,而spss主要就是统计分析，是以统计学的理论为主的。spss modeler更侧重挖掘潜在的知识，为业务做指导，spss侧重在统计分析功能的应用。扩展资料：spss和spss modeler的功能介绍：1、结果报告：从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。2、统计建模：Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程。方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。3、模块：这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS的产品线过于分散。应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。4、兼容性：随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。参考资料来源： 百度百科—spss

SPSS软件介绍 一、概况： SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。 SPSS现在的最新版本为11.03，大小约为200M。他是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。 1994至1998年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP软件公司、Quantime公司、ISL公司等，并将各公司的主打产品收纳SPSS旗下，从而使SPSS公司由原来的单一统计产品开发与销售转向企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务，成为走在了最新流行的“数据仓库”和“数据挖掘”领域前沿的一家综合统计软件公司。 和SAS相同，SPSS也由多个模块构成，在最新的11版中，SPSS一共由十个模块组成，其中SPSS Base为基本模块，其余九个模块为Advanced Models、Regression Models、Tables、Trends、Categories、Conjoint、Exact Tests、Missing Value Analysis和Maps，分别用于完成某一方面的统计分析功能，他们均需要挂接在Base上运行。除此之外，SPSS 11完全版还包括SPSS Smart Viewer和SPSS Report Writer两个软件，他们并未整合进来，但功能上完全是SPSS的辅助软件。 SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），他使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分 。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 二、操作方式： SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，他最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。他将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。 三、缺点： 由于在SPSS公司的产品线中，SPSS软件属于中、低档（SPSS公司共有二十余个产品），因此从战略的观点来看，SPSS显然是把相当的精力放在了用户界面的开发上。该软件只吸收较为成熟的统计方法，而对于最新的统计方法，SPSS公司的做法是为之发展一些专门软件，如针对树结构模型的Answer Tree，针对神经网络技术的Neural Connection、专门用于数据挖掘的Clementine等，而不是直接纳入SPSS，因此他们在SPSS中均难觅芳踪。另外，其输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这些都可以说是SPSS软件的致命伤。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。1．增强的数据管理功能　　在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面： 　　1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。 　　2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。 　　3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。2．完善的结果报告功能　　从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。 　　1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。 　　2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。3．Complex Samples模块增加统计建模功能　　Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。4．Classification Tree模块　　这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS目前的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。 　　Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。 　　为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。 　　由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同，贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。为此，本次编写的高级教程并未介绍该模块，而将在高级教程的下一个版本，以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。

　　spss modeler是专门用于做数据挖掘的软件，包含各种数据挖掘算法，可以喝其他数据库软件比较好地兼容、连接。spss不是专门用来做数据挖掘的，但是部分数据挖掘的算法也可以用spss执行，比如聚类分析，只不过不是所有的数据挖掘问题都适合spss处理，比如做关联分析，spss没有专门的模块，你想做关联分析可能还需要自己编写语句。　　SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为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SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

Excel、SAS、SPSS、S-plus等等都是常用的统计软件

心理学实验数据处理常用工具为SPSS。使用方法可以自学，参考书籍有：《心理测量与SPSS使用》: 中国人民公安大学; 第1版 (2010年6月1日)平装: 249页ASIN: B003VPXA8K张文彤《SPSS统计分析高级教程》 吴明隆《SPSS统计应用实务》 杜强、贾丽艳《SPSS统计分析从入门到精通》 吴明隆《问卷统计分析实务—SPSS操作与应用》 薛薇《SPSS统计分析方法及应用》 王济川、郭志刚《logistic 回归模型—方法与应用》 《SPSS For Windows统计分析》 郭志刚《社会统计分析方法——SPSS应用》

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推荐卓越网的《SPSS统计分析与行业应用案例详解》内容简介：spss软件是美国spss公司推出的一款非常优秀、强大的数据统计分析大型软件，是世界公认的标准统计软件之一。由于其功能强大、操作简便、易学易用，深受广大用户，尤其是在校学生的青睐。《spss统计分析与行业应用案例详解》以案例集的形式介绍了spss在实际生活中的应用，共23章，分为两部分。第一部分是1~11章，按统计分析类型分别讲述spss在具体实例中的应用；第二部分是12~23章，分行业讲述spss？实际应用。《SPSS统计分析与行业应用案例详解》的特色是非常注重内容的实用性，通篇都是使用一个个的案例来讲述spss的应用。另外，《SPSS统计分析与行业应用案例详解》每章的后面大都附有不少于正文部分的上机操作练习题，目的是切实培养读者的动手能力，使读者在实际练习的过程中能快速提高应用水平。《spss统计分析与行业应用案例详解》面向具备一定统计学基础和计算机操作基础的在校各专业的学生，以及企事业单位的相关数据统计分析人员。既可作为数据统计分析的实训教材，也适合作为相关人员的案头参考书。

使用SPSS软件可以

一、统计软件的种类1.SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。2.SPSSSPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。3.Excel它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。4.S-plus这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。5.Minitab这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。6.Statistica也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。7.Eviews这是一个主要处理回归和时间序列的软件。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度，更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能，具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数，表示如下：Zy= β1Z*1 + β2Z*2 + … + βkZ*k 1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)普通最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。通过矩阵运算求解系数矩阵2、广义最小二乘法(Generalized Least Square)广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。其中，Ω是残差项的协方差矩阵 SPSS（Statistical Package for the Social Science）－－社会科学统计软件包是世界著名的统计分析软件之一。20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，从而确立了个人用户市场第一的地位。同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC+的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内逐渐流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。和国际上几种统计分析软件比较，它的优越性更加突出。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分 。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。最新的14.0版采用DAA（Distributed AnalysisArchitechture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，依靠于诸多竞争对手。但是它很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容，在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表，已经遭到诸多统计学人士的批评；而且SPSS作为三大综合性统计软件之一，其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。虽然如此，SPSS for Windows由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。

在anova之后有post hoc来做我经常帮别人做这类的数据分析

基础知识篇第1章 SPSS与数据分析概述1.1 SPSS软件版本、安装与启动1.2 SPSS的工作界面、主要菜单与功能1.2.1 数据编辑窗口1.2.2 输出窗口1.2.3 语句窗口1.2.4 脚本编辑窗口1.2.5 图表编辑窗口1.2.6 交互图表编辑窗口1.3 SPSS数据统计与分析的基本步骤和基本操作1.3.1 数据统计分析的基本步骤1.3.2 输出窗口的操作1.3.3 输出结果的输出和保存第2章 SPSS数据预处理2.1 SPSS数据的创建2.1.1 SPSS数据的结构特点和定义方式2.1.2 SPSS数据的输入及从常见外部数据源导入数据2.2 SPSS数据的编辑2.2.1 数据的整理2.2.2 数据的转换基本统计篇第3章 数据描述性分析3.1 频数分析过程3.1.1 频数分析主要参数3.1.2 例题3.2 描述分析过程3.2.1 描述分析主要参数3.2.2 例题3.3 求分组平均数3.3.1 分组平均数主要参数3.3.2 例题3.4 交叉分组描述过程3.4.1 交叉分组描述主要参数3.4.2 例题3.5 基础统计图分析图的制作3.5.1 条形图3.5.2 三维条形图3.5.3 线图3.5.4 面积图3.5.5 饼图3.5.6 高低图3.5.7 盒式图3.5.8 误差图3.5.9 总体锥图3.5.10 散点图/单点图3.5.11 直方图第4章 均值的比较与检验4.1 单样本的T检验4.1.1 适用条件4.1.2 例题4.1.3 总体均数的可信区间估计4.2 独立样本的T检验4.2.1 适用条件4.2.2 例题4.3 配对样本的T检验4.3.1 适用条件4.3.2 例题6.1.2 例题：简单相关分析6.1.3 例题：偏相关分析6.2 一元线性回归分析6.2.1 适用条件6.2.2 例题6.3 多元线性回归分析6.3.1 适用条件6.3.2 例题第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.1.1 适用条件5.1.2 例题：单因素完全随机设计的方差分析5.1.3 例题：单因素随机区组设计的方差分析5.2 多因素方差分析5.2.1 适用条件5.2.2 例题：两因素被试间设计的方差分析5.2.3 例题：两因素混合实验设计的方差分析5.3 协方差分析5.3.1 适用条件5.3.2 例题5.4 多元方差分析5.4.1 适用条件5.4..2 例题第6章 相关与回归分析6.1 相关分析及其显著性检验6.1.1 适用条件第7章 非参数检验7.1 卡方检验7.1.1 适用条件7.1 -2例题7.2 单样本K.S检验7.2.1 适用条件7.2.2 例题7.3 两独立样本和配对样本的非参数检验7.3.1 适用条件7.3.2 例题：两个独立样本的非参数检验7.3.3 例题：两个配对样本的非参数检验7.4 多个独立样本和配对样本的非参数检验7.4.1 适用条件7.4.2 例题：多个独立样本的非参数检验7.4.3 例题：多个配对样本的非参数检验高级统计篇第8章 因子分析8.1 概述8.1.1 因子分析的基本模型8.1.2 因子分析中常用的基本概念8.1.3 因子分析的基本原理……第9章 聚类分析第10章 判别分析第11章 时间序列分析11.1 概述11.2 建立时间序列趋势模型11.3 时间序列的季节变动分析11.4 指数平滑法11.5 arima模型综合应用篇第12章 教育管理中的统计与分析实例12.1 案例背景12.2 数据的搜集与清理12.3 数据的预处理12.4 学习成绩的描述性分析12.5 影响学习成绩的因素探讨12.6 数据分析报告的撰写与演示第13章 电子商务管理中的统计与分析实例13.1 案例背景13.2 数据的搜集与预处理13.3 客户分析13.4 销售数据分析13.5 数据分析报告的撰写与演示参考文献

答案：在 SPSS 中，检验数据是否符合正态分布可以通过描述性统计分析和正态性检验，如 Kolmogorov-Smirnov 检验和 Shapiro-Wilk 检验。操作步骤如下：1. 打开 SPSS，导入或输入您的数据。2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“描述性统计分析”（Descriptive Statistics）>“探索”（Explore）。3. 在“探索”对话框中，将您想要检验的变量添加到“因变量列表”（Dependent List）中。4. 点击“图”（Plots）按钮，在弹出的“探索：图”对话框中，勾选“正态概率图”（Normality plots with tests）选项，然后点击“继续”（Continue）。5. 点击“确定”（OK），SPSS 将生成描述性统计分析结果和正态性检验结果。解释：在结果输出中，您可以查看 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 检验的 p 值。如果 p 值大于预设的显著性水平（通常为 0.05），则不能拒绝原假设，认为数据符合正态分布。同时，您还可以查看正态概率图（Normal Q-Q Plot），观察数据点是否基本沿着对角线分布。如果是，则数据可能符合正态分布。拓展内容：正态分布是统计分析中常见的分布形式，许多统计方法和假设检验都基于数据的正态性。在实际应用中，可以结合多种方法来判断数据是否符合正态分布，如直方图、偏度和峰度指标等。如果数据不符合正态分布，可以尝试进行数据转换（如对数变换、平方根变换等）或使用非参数统计方法。

朋友和她老公去超市买牛奶，朋友说A牌子好喝，她老公说B牌子好。两人争论半天谁都说服不了对方，于是，两人商议两种牌子都买一点，回去之后盲测看看哪个牌子的味道好。 经过5轮盲测之后，B牌牛奶3:2小胜。 这里，朋友和她老公用到的就是统计思维，用数据说话。 随着互联网的发展，大数据分析的应用也越来越广泛，通信、金融、制造、医药等行业都非常重视数据的统计和分析。 《SPSS实战与统计思维》不仅介绍了统计学的思维方式，也讲解了SPSS软件的使用方法和技巧。初级统计是一些常规的计算来描述数据的属性特征，常见象均值、中位数、正态分布、标准差等；还有各种统计图表，如条形图、线图、面积图、饼图等。这些可以按照书中的范例一步步操作，熟能生巧，多练习就可以掌握。 学会这些方法，基本就算入门了，可以从事很多基础性的分析工作。中级统计，要对各组数据间进行属性特征的比较。“没有比较就没有伤害“，有了比较才知道优劣，知道差距在哪里。 如果要对两组数据进行对方，前提是两组数据的测量、统计标准是一样。 像最近经常听到一种说法，现在人体温降低了。因为现在出入公共场合都需要测温，根据大数据统计，现在人体温已不足36.5℃，只有36℃左右，这样会导致免疫力下降，更容易患病。 但我觉得这种说法有点偏颇，人体各个部位温度是不一样的，在医院测体温要求是腋下；而在公共场合测温是额头，裸露在外部的表皮温度，这个部位比腋下温度低是很正常的。有一次天凉了，我还穿的短袖，在一个大厦门口测手腕温度，测了几遍都是34℃多点，保安很无耐地写下36℃让我进去了。 这里就是统计时采用的标准不同，两者比较时产生了失真，参考意义不大。数据对比应用最被大家所熟知的就是药物的大规模随机双盲对照实验。一款新药在做双盲实验时，要招集比如2万名志愿者，随机分成“实验组”和“对照组”。实验组用新药，对照组用跟新药看起来一模一样的安慰剂。分组是随机分配，志愿者和研究者都不知道分组情况，分组信息由监管的第三方保管，从而避免了因主观期望所引发的额外变量，也排除了造假的可能。这样，通过足够多的实验样本，验证新药与安慰剂的效果，从而证明这个新药是否有效。 这个方法在国外被广泛使用，我们也忽略了其中的伦理风险。比如，实验组的人要承担药物副作用的风险，而这个副作用短时间内可能是看不出来的。有很多药物正式批准使用多年后，其副作用才被药厂承认，并被取消批文。而对照组面临的风险是身体有病却不能得到及时救治，错过最佳治疗时机。 而且，对照实验仅仅能证明新药对安慰剂好一点，并不代表能把病治好。 数据对比有很多具体的工具和方法，这些书中都有详细介绍。高级统计，涉及很多专项统计，在一些专业领域有这方面的需求。书是介绍的方法有线性相关、线性回归、生存分析、聚类分析、判别分析等等。 这里除了统计方法，还要注意的是指标的选择。比如公司考核销售额，销售员为了完成指标可能会低价销售，他可以拿到相应的提成，但利润很低，给公司造成了损失。考核上下班时间，但员工在工作时间摸鱼，再加班干活，给老板的印象以为他每天非常忙。这些看似超出了统计专业的范畴，但其实是相关性的问题，也就是说这些指标与期望的业绩相关性并不大。当然，指标的选择需要长期的经验积累，并不是一朝一夕就能找到合适的指标。

入门可以用Excel，基础的可以学SPSS，计量经济时间序列用Eviews，熟练以后可以学R软件。Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（ Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为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SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。Eviews是 Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

一、数据处理1、数据变量数据类型主要为字符型、数值型和日期型三种。2、变量尺度即变量的度量标准。主要为名义（N）——分类变量、度量（S）——连续变量。3、数据清洗删除重复项：利用【数据】→【标识重复个案】→将所有变量放入【定义匹配个案的依据】→【确定】结果中0代表重复个案，1为唯一个案，升序排列，删除最后一个基本个案值为0的项，重复项就删除了。4、数据抽取4.1、字段拆分打开数据文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CHAR.SUBSTR(3)函数】→新建【目标变量】→填写【字符串表达式】→【确定】该函数有三个参数CHAR.SUBSTR（字符串表达式，位置，长度）例如：CHAR.SUBSTR(‘abcd",2,2)返回“bc”4.2、随机抽样打开文件→【数据】→【选择个案】→【随机个案样本】→【样本】→输入选择随机样本数，可以输入20%的所有个案。5、数据合并5.1、字段合并打开文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CONCAT函数】→填写【字符串表达式】→新建【目标变量】→【确定】Concat（strexpr,strexpr2,,,,,）例如concat（年，“-”，月，“-“，日）strexpr是字符串变量。5.2、记录合并打开文件→【数据】→【合并文件】→【添加个案】→【外部SPSS Statistics数据文件】→选择文件→继续→确定6、数据分组6.1、可视分箱打开文件→【转换】→【可视离散化】→【要离散的变量】→选择要离散化的变量→【继续】→命名【离散的变量】→点击【生成分割点】→填写【第一个分割点位置】、【分割点数】、【宽度】→【应用】→【生成标签】→【确定】6.2、重新编码打开文件→【转换】→【重新编码为不同变量】→选择【输入变量】→命名【输出变量】→【更改】→【旧值和新值】→【旧值】→【范围】→【新值】→【添加】→【确定】7、数据标准化7.1、0-1标准化对原始数据进行线性变换，使结果落到【0，1】区间。公式为X^=x-min/max-min打开文件→【转换】→【计算变量】→【数字表达式】框中输入公式→命名【目标变量】为标准化值→【类型与标签】→【数值】→【继续】→【确定】7.2、Z标准化将变量中的测量值处理成服从标准正态分布的数据值，即均值μ为0，标准差σ为1。X^=（x-μ）/σ打开文件→【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→勾选【将标准化值另存为变量】→【确定】二、描述性分析1、频率分析1.1 分类变量频率分析打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→【确定】1.2 打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→点击【统计量】选择想要输出的统计量→【继续】→点击【图表】按钮→选择【直方图】勾选【在直方图中显示正态曲线】→勾选【显示频率表】→【确定】2、描述分析【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→【选项】→选择需要输出的统计量→【继续】→【确定】3、交叉表分析【分析】→【描述统计】→【交叉表】→选择行变量、列变量→【单元格】选择输出格式，可以勾选【百分比】→【继续】→【确定】4、数据报表制作【分析】→【表】→【设定表】→选择变量到行或者列→【摘要统计量】选择想要添加的其他统计量（比如列数N%）→【分类和总计】添加小计/总计→【应用选择】→【确定】还有不明白的也可以去SPSS中文官网看看。

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.1.作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。(2)Interactive：交互式统计图。(3)Map：统计地图。(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图 交互相关图 序列图 频谱图 误差线图作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.2.数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic： 二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。 非参数检验的过程有以下几个:1.Chi-Square test 卡方检验2.Binomial test 二项分布检验3.Runs test 游程检验4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验6.K independent Samples Test K个独立样本检验7.2 related Samples Test 两个相关样本检验8.K related Samples Test 两个相关样本检验(7)、Data Reduction(因子分析)(8)、Classify(聚类与判别)等等以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制、粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.

最常用的四种大数据统计分析方法，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。本篇教程介绍了最常用的四种大数据统计分析方法，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。<本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。下面会详细介绍这四种方法。1. 描述型分析：发生了什么？这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。如下图中的“各产品销售量统计表预警图”，从图中可以明确的看到哪些商品的销售达到了销售量预期。2. 诊断型分析：为什么会发生？描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。 如下图中的“销售控制台”，从图中可以分析出“区域销售构成”、“客户分布情况”、“产品类别构成”和“预算完成情况”等信息。3. 预测型分析：可能发生什么？预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。如下图中的“销售额和销售量”，可以分析出全面的销售量和销售额基本呈上升趋势，借此可推断明年的基本销售趋势。4. 指令型分析：需要做什么？数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。结论最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

用回归分析中的曲线拟合如果你想知道详细答案，你就该把你的问题解释详细啊

‍1ExcelMicrosoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定图表功能，这几乎是Excel的独门武工，其他程序望其项背而自杀高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定2SAS软件SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。主要优点如下：1. 功能强大，统计方法齐，全，新SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。2. 使用简便，操作灵活SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。3. 提供联机帮助功能使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。3R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。主要优点如下：数据存储和处理系统数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）完整连贯的统计分析工具优秀的统计制图功能简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。4SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件。主要优点如下：1. 操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2. 编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3. 功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。4. 数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。5. 模块组合SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。6. 针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。5PythonPython（英语发音：/paθn/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。主要优点如下：1. 简单Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2. 易学Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。3. 速度快Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。4. 免费、开源Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。5. 高层语言用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。6. 可移植性由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。7. 解释性一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。8. 面向对象Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。9. 可扩展性如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。10. 可嵌入性可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。11. 丰富的库Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。12. 规范的代码Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python、Excel、R、SAS、SPSS的优势分析完了，你心中的NO.1是哪个工具呢？转自 中国统计网 本文为转载分享，若侵权请联系后台删除

什么是正态分布 正态分布是概率论和统计学中最为重要的概率分布之一，也称为高斯分布。正态分布是指在一定范围内，随机变量的取值在其平均值附近的概率最大，且随着取值的偏离，概率逐渐减小。正态分布图像呈钟形曲线，其对称轴即为平均数，其标准差决定了它的峰度和形态。如何用SPSS计算正态分布 在SPSS中，计算正态分布非常简单。首先，我们需要导入我们想要进行分析的数据。然后，我们可以使用直方图或者盒图等工具来快速了解数据的分布情况。如果数据符合正态分布，那么直方图应该呈现出钟形曲线的形态，盒图中的值应该分布在箱线的中央位置。另外，我们也可以使用正态概率图来判断数据是否符合正态分布。正态概率图是将数据的实际值与其应该符合的正态分布的量值进行比较，若数据的分布与正态分布接近，则正态概率图呈现出线性分布的趋势。如果我们确定数据符合正态分布，那么我们就可以开始进行统计分析了。SPSS中，我们可以使用t检验、方差分析、线性回归等方法来分析数据。正态分布的重要性 正态分布在统计学中具有极其重要的地位。首先，许多自然现象和人类活动所产生的数据都符合正态分布。例如身高、体重、智力等数据，都服从正态分布。其次，正态分布在众多统计模型和推断方法中扮演重要角色。例如，t检验、方差分析、线性回归等方法都基于假设数据服从正态分布，才能计算统计量和推断结论。在实际应用中，我们可以通过计算正态分布的均值和标准差来描述一个数据集，从而对其进行深入的研究。正态分布的性质也为我们提供了许多方便的数学工具，例如正态分布的标准化、中心极限定理等，这些工具被广泛应用于统计学的研究中。如何应用正态分布 在实际应用中，我们可以使用正态分布来进行各种统计分析和推断。例如：计算数据的置信区间和假设检验进行方差分析、线性回归等统计分析预测和模拟各种现象，例如金融市场、气象预测等同时，对于一些不符合正态分布的数据，我们也可以进行一些变换，使其符合正态分布，从而方便我们进行更加深入的研究和分析。总结 正态分布是一种重要的概率分布，具有广泛的应用价值。在SPSS中，我们可以使用各种工具来计算和分析正态分布。了解正态分布的性质和应用，对于进行各种统计分析和推断具有重要的参考价值。

实际上如果不是统计学专业的话，Excel内置的统计函数，以及“加载项——加载宏”里面可以加载规划求解插件，这些已经很强大了，足以应付大学本科水平的统计，甚至部分院校出版的《统计学》的教材里面就教学生使用Excel做统计学作业。而且Excel非常常用，高手很多，很方便求助，而且因为应用广泛，可以导入绝大多数网络上的数据，本科生做研究很方便。如果觉得还不能满足要求，就可以求助专业的统计软件，如SARS，SPSS等等，这些适合专门研究统计的人，需要专门去学习他们的用法，不太容易上手。

怎样用问卷星资料来进行spss分析 根据你的目的 确定分析方法 然后用spss进行分析 怎样用SPSS对资料进行方差分析？ 方差分析的设计型别很多 如：单因素方差分析 、随机区组设计的方差分析、重复测量的方差分析.等等........ 不知道你指的是哪一种？ 如果是单因素方差分析，在SPSS中选择“Analyze---pare means----one way ANOVA” 如果是随机区组设计的方差分析 选择 Analyze---General Liner model ---Univariate 如果是重复测量设计 选择Analyze---General Liner model ---repeated measures 因此需要明确资料的设计型别 选择合适的统计学方法。 问卷有不同的维度，怎样用spss进行各种分析啊？ 问卷有不同的维度，用spss对维度之间做相关分析和回归分析。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软体。最初软体全称为“社会科学统计软体包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志著SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、资料探勘、预测分析和决策支援任务的软体产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软体微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、资料的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 偏态分布资料三组资料怎样用spss进行资料分析？ 进行偏相关分析的变数必须是正态分布，各因素之间应该有关联。 如果不满足上述条件应该进行转换。 在spss的 *** yze-correlate-partial correlations开启，将两个或两个以上的变数移入varables，至少一个控制变数移入controlling for栏，ok按钮即可。 哪个问卷统计网可进行spss分析 问卷统计网不行，要找统计专业的个人帮忙。 希望能帮上你。 用spss怎么进行资料分析spss19.0 初学者推荐《SPSS其实很简单》、对SPSS有一定了解后看张文彤老师的书。对统计分析有认识后，再确定一个学习方向，比如是学术性的、还是应用类的，然后再进一步寻找书籍。资料分析说简单也简单，和EXCEL没什么区别，说难也难，背后的理论非常深。希望对你有所收获。 问卷星可以进行线上spss分析吗，我拿到的资料它们可以帮忙简单分析下吗？ 线上SPSS分析spssau可以直接在问卷星上使用。spssau是个分析方法的平台，需要自己分析才可以。 操作上是拖拽点一下出来智慧分析结果和图，表等，操作上拖拽点下就好容易。只是有可能涉及专业知识不懂。比如分析方法的选择，分析方法的原理，分析指标的意义这些，可以使用里面的文件 包括分析方法选择文件去了解如何选择方法，原理和指标意义直接看智慧文字分析就能理解。 线上spss分析是人工智慧的产品，已经很傻瓜化而且操作简单方便，可以最好阅读下分析方法选择方法大概了解应该使用什么样的方法就好，理解了定类和定量资料就能进行分析。 可以计算平均值的资料可以称为定量资料，比如年龄，身高，体重等；不可以计算平均值，只是计算频数百分比，这种叫定类资料，也叫分类资料；比如性别，专业等。 定类和定量资料的区分是所有资料分析方法的基础，比如： 定类和定类资料间用卡方分析 定类和定量用方差或者T检验 定量和定量用相关或者回归分析 单独的定类资料用频数分析 单独的定量用描述分析 量表资料可以使用因子分析，聚类分析，信度分析，效度分析等 怎样用spss对罗克奇价值观量表的资料进行分析 中位数在描述性分析里面做 怎样用SPSS做调查资料分析 要看研究目的，一般来说，描述统计，独立样本T检验，回归分析，方差分析等方法就够用了。 统计人刘得意 怎样用spss进行主成分分析 1输入资料。 2点Analyze 下拉选单，选Data Reduction 下的Factor 。 3开启Factor Analysis后,将资料变数逐个选中进入Variables 对话方块中。 4单击主对话方块中的Descriptive按扭，开启Factor Analysis: Descriptives子对话方块，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变数的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话方块。 5单击主对话方块中的Extraction 按钮，开启如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话方块。在Method列表中选择预设因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择预设的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话方块。 6单击主对话方块中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂贴上

相比较来说，spss最好！详细分析如下：1、从功能角度来说，三者基本上差不多，但matlab和spss要强于excel，前两者功能都很强大（这里说的功能仅是对相关性分析而言），而excel也可以进行相关性分析，但返回的结果和报告中涉及到的参数没有前两者多。2、从易用性上来说，excel>spss>matlab。3、spss给出的多种的统计检验量，使得你所说的相关性分析比较可靠，而excel给出的检验量不多，而matlab则需要记住很多命令及相关格式。综上，spss最适合！

就SPSS而言，这是一个很好的工具，界面友好，操作方便，以至于方便到不太懂统计的人都在用，遇到误用的情况的时候还可以振振有词的说自己是“专业”人士得到的“专业”结果。这就不能不说是一种黑色幽默了。理论知识估计受过高等教育的人应该都有接触，不过我们多半工作的时候就忘记了第一类错误第二类错误、常见的分布之类的了，至于抽样理论，估计原来就没好好学过。这方面的补课看来是急需的。此外，国内非统计专业的人，或者不少统计专业人，专业知识结构有问题的——统计学知识体系不完整，比如多元分析基础、抽样理论、非参、贝叶斯等有可能部分没有学过。那么针对这种情况，首先要补课的就是这块内容；尤其是那些想知道人家用的方法到底合适不合适，对不对的领导，一定是要有这个鉴别能力的。也就是不用自己动手，但是能指导别人用，能知道别人用的对不对，分析方法合适不合适，分析结果是否正确。不过这个过程似乎需要较长时间的理论学习，加上一定数量的case studies。而case studies是不少喜欢理论的人容易忽略的，尤其是一些经典的研究，建议有志于此的人多多用心揣摩。那么这个部分的学习是比较好的统计学教材+SPSS的case studies（感觉这些国外出产的商业软件，手册写的很好，例子实在是让人喜欢）。然后是具体的计算过程了。SPSS的帮助文件体系中，有每个proc所用的算法的具体细节，这部分内容可以有效的帮助大家理解消化理论知识部分。往往初次看spss或者sas这些具体计算公式的人会有点晕头，发现这些计算过程远远要比理论上的公式要复杂一些。这里就是一个从理论到实际计算的过程，不然用Excel做工具，自己手工计算一边，看看是不是和spss自己跑出来的结果一致，这个过程如果能坚持理论结合实践，基本上就能比较好的理解各种方法；确保以后实际中出现问题的时候，能明白问题在什么地方。这个过程估计要花费相当多的时间和耐心，而往往耐心是最重要的。最后才是spss具体的GUI操作等。其实GUI操作很简单，尤其是你明白了原理和计算过程的时候，一般花上几个小时就能清楚。当然如果你要达到培训级别，不用看spss而还能给人讲操作，那你就要死记硬背下，把能实现的功能列表并记住，不过一般来说，你没必要这么做。至少我记性是没这么好的。为了工作方便，使用spss的自动化功能，你就要进一步学Syntax，SAX，Plug-in等功能了，最要就是来帮你来批量完成工作的，自动化代替手工，就是这么一个过程。这步涉及到一些计算机编程的内容，但是我个人认为不需要太“高深”的编程技术就可以的，只要你掌握了spss的组建模型对象，熟悉了spss工作方式就完全没困难。当然，这些都是个人看法，大家看后一笑就成。P.S.如果理论知识具备了，熟悉了SPSS具体算法，其他的软件应该很容易搞定了。不过类似SAS这种自己的语法比较“自我”的，在习惯其编程方法的过程中，倒是需要花不少功夫。同时，学习、分析、揣摩和总结经典的case studies是学习非常重要的一环，不过似乎很多人不太重视。SPSS统计事务所主要业务：1.为公司、学生毕业论文、高校课题提供spss、LISREL、Amos数据分析服务。2.为公司、高校和科研机构提供SPSS应用培训。3.专业强大的实地调查团队，承担公司、课题实证调查业务。4.为课题、论文提供量化统计指导和咨询。

我目前是两个一起学，感觉还好