說起統計軟件，最經典的應屬SPSS軟件了。這款強大的綜合分析軟件将為用戶帶來更加快速、有效和深入的數據挖掘功能，它比電子表格、數據庫或标準多維工具更加的實用和方便。凡是搞科研的如果學習統計都有必要學習SPSS軟件的使用。

個案排序：對數據視圖中的某個個案進行排序，具體排序規則可以點進去選擇

變量排序：對變量視圖中某個變量進行排序，具體規則可以點進去選擇

轉置：行列互轉

合并文件：有兩種文件的合并，添加個案可以實現兩個文件的縱向合并，添加變量可以兩個文件的橫向合并

重構：實現把一個表格的若幹個變量變為同一個變量等進行表格的合适轉換

彙總：對數據按照類别進行彙總，比如三個班級的學生成績表格，可以按照班級把學生成績的平均值等等彙總到另外一個表格，該表格就會顯示比如按班級顯示各個班級的成績平均值等

拆分文件：實現輸出圖形表格的合理拆分，比如一個公司有8個部門，現要求分男女比較各個部門的人員工資情況，理論上我們用選擇個案（見下條），逐個選擇男女與部門需要操作2*8次，由此畫出2*8張圖表。

利用拆分文件，這個時候可以選擇比較組或者按組來組織輸出，然後分組依據就是部門與性别，在利用下面會講到的數據描述就可以實現預期效果。

選擇個案：實現選擇表格中符合條件的個案然後對其進行相應操作，點擊進去後會有各種選擇方式，比如如果滿足什麼條件才選擇，随機選擇百分之多少等等

重新編碼為不同變量：可以把原來的變量或者變量的範圍重新定義為新的變量，比如現有一個班級的學生成績，要求分心50-70分，70-90分 90-100分的同學所占比例，平均值等，現在就可以利用重新編碼為不同變量，把上述範圍重新編碼為新的變量（名字可以自己任意選取），具體操作點擊進去之後比較清楚。

計算變量：實現對原來變量的重新計算從而産生新的變量，比如對原來變量進行乘以10操作産生新的變量等等，産生的變量名都是可以自己選擇的

描述統計：實現對表格中變量的各種類型的描述統計

頻率：實現某一變量的頻率統計，統計顯示可以顯示其平均值等等，可以選擇用條形圖或者什麼其他圖形進行描述，比如對于各個部門的工資可以進行分部門描述各個部門工資平均值或者其所占整體比率

描述：實現某一變量的具體描述，比如具體描述某一變量的平均值，峰值，中位數等等，對于上述的頻率則是注重于該變量某屬性所占份額即頻率的描述

探索：實現分因子列表對因變量列表的描述，例如可以實現分分部門（此時部門為因子列表中元素），對各個部門的工資進行畫直方圖，莖葉圖或者進行相關數據的統計操作，且一次操作可以達到顯示所有部門的效果。

比較平均值：對變量平均值進行參數檢驗

單樣本T檢驗：實現某一已知數據與另外的給定數據進行檢驗判斷有沒有顯著性差異，比如給出2010年的全國人平均消費，現在給出2011年各個地區的人均消費，利用單樣本T檢驗就可以比較這兩年的人均消費是否有顯著差異（在進行該檢驗時，最後會自動計算出2011年的全國人平均消費）

獨立樣本T檢驗：實現相互獨立的樣本（兩組樣本個案數目可以不同，個案順序可以随意調整）的均值顯著性差異檢驗，比如給出投資類型有兩種，需要比較他們對應的投資是否有顯著性差異，檢驗變量為投資額度，分組變量為投資類型

成對樣本T檢驗：實現配對的兩個樣本（兩組樣本的樣本數必須相同兩組樣本觀測值的先後順序是一一對應的，不能随意改變）之間均值的顯著性差異。比如對于兩份調查問卷，給相同的一些人填寫，每份調查問卷對應填寫得到的相應的分數，現比較這兩份所得分數均值是否有差異，即把這兩組選為相應的配對組即可

比較獨立樣本與成對樣本檢驗：注意上述說明的适用條件，如果都可以适用，還需根據已知數據的形式進行選擇，其實感覺這兩種實現效果都是差不多的。

單因素ANOVA檢驗：實現多個因子都可以決定某一變量時，他們對變量的影響有無顯著性差異，比如投資類型有兩種以上，現在需要比較投資類型對應的投資有無顯著性差異，此時，運用該檢驗方法時，因變量列表為投資額度，因子為投資類型。

感覺獨立樣本檢驗與單因素檢驗差不多，隻不過獨立樣本檢驗的分組變量為兩組，而單因素檢驗的因子至少兩個。

單變量：研究兩個及兩個以上控制變量是否對觀測變量産生顯著影響。比如比較工人與機器（其中機器有三種，工人有四種）對于産量的影響。此時因變量為産量，固定因子為工人與機器，根據輸出便可比較。

這個時候如果存在工人與機器之外的第三種變量對産量有影響，為了消除這種影響而隻是考慮工人與機器對于産量的影響，這個時候隻需要将這第三種變量作為協變量既可。

雙向量：檢驗兩個變量是否相關：比如檢驗身高與體重的相關性，這個時候也可以先畫一個散點圖，點進去之後具體的檢驗函數什麼的都可以自由選擇

偏相關：由于其他變量的影響，所以在檢驗兩個變量是否相關的時候，通過相關系數難以得出具體準确的結果，這個時候就需要剔除該變量的影響。比如檢驗商業投資與地區經濟增長相關性時，遊客增長會對此産生影響。所以利用偏相關檢驗時，變量為商業投資與地區經濟增長，控制變量為遊客增長，這樣便可以消除遊客增長對于檢驗的影響。

線性：實現因變量與自變量的線性回歸關系，也可以給出具體的線性回歸方程。比如得出現在工資與工齡之間的線性關系，這裡因變量是工資，自變量是工齡。

當然自變量也可以是多個，比如影響工資的還有職位，當求多個自變量與因變量的關系時，隻是在自變量那裡填多個自變量即可，不過這裡需要把因變量下面的選擇有原來的輸入改為步進（原來自變量隻有一個時選擇步進）。

曲線估計：當兩個變量之間關系無法用線性表示就可以化為曲線估計，可以先求出這兩個變量數據的散點圖，然後根據散點圖估計大緻的曲線關系：比如是二次還是對數關系之類。比如求工資與工齡關系，進去曲線估計後，因變量選擇工資，變量時工齡。對于下面的模型就根據散點圖選擇。輸出結果後可以很清楚比較哪種曲線拟合最好之類。

但是很多朋友可能還不會使用SPSS

不知道缺失值處理在軟件上該如何操作？

不知道數據可視化該怎樣實現?

也不知道降維分析該如何點選完成？

别怕！為了解決大家的煩惱

讓更多的人熟練操作SPSS軟件

小喵特意給大家整理了

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資源目錄一起先睹為快吧！

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