SPSS全功能讲义：从入门到数据分析高级技巧
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学研究、市场调研和教育等多个领域。本讲义将全面解析SPSS在数据分析中的实际应用，从基础操作到高级统计方法，系统提升用户的数据处理能力。
1. SPSS入门
- 用户界面介绍：学习启动SPSS，熟悉菜单栏、工具栏和工作窗口的基本布局。
- 数据管理：掌握数据的录入、编辑与整理技巧，包括变量定义、数据导入和导出。
- 图表制作：学习创建多种图表，如条形图、折线图、散点图，以便于数据可视化。
2. 基本统计分析
- 描述性统计：理解并计算均值、中位数、众数、标准差和方差，评估数据的分布状况。
- 频率分析：研究变量的频次分布特征。
3. 均值检验
- t检验：比较两组样本的均值差异，包括独立样本t检验和配对样本t检验。
- ANOVA（方差分析）：比较三组或多组的均值差异，适用于多组间对比。
4. 非参数检验
- 针对非正态分布的数据，使用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验，分别替代t检验和ANOVA。
5. 方差分析 (ANOVA)
- 单因素ANOVA：判断三组或更多组的总体均值差异是否显著。
- 多因素ANOVA：研究两个或更多自变量对因变量的影响。
6. 相关和回归分析
- 相关系数：衡量两个变量之间的线性关联程度，例如皮尔逊相关系数。
- 回归分析：构建因变量与自变量之间的数学模型，以预测和解释关系。
7. 聚类分析
- 根据样本相似性，将数据分成相似群组，如层次聚类和K-means聚类。
8. 判别分析
- 判别函数分析：预测观测值的分类归属，常用于分类问题。
9. 因子分析
- 使用降维技术提取主要因子，简化数据结构。
10. 对应分析 (Correspondence Analysis)
- 适用于名义变量的分析，揭示分类变量间的关系。
11. 生存分析
- 分析时间序列数据，如生存时间与多因素的关系，常用方法包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型。
通过系统学习上述内容，将显著提升SPSS数据分析能力。