IBM SPSS Statistics

• IBM SPSS Statistics逐步回归分析案例

  对于统计学工作，确定自变量对因变量的影响程度是非常重要的，工作人员预想或进行实验的所有自变量可能并非都显著的影响因变量。因此如何选择出那些对因变量影响巨大的自变量，是工作人员需要解决的首要问题。SPSS提供了逐步回归分析的功能，借助于此功能，用户可以从可能影响因变量的众多自变量中，筛选出对因变量影响大的自变量，从而优化条件，获取更高的经济效益。

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• SPSS中的kappa一致性检验

  IBM SPSS Statistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料，所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。

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• IBM SPSS Statistics中分层聚类法的实际应用

  SPSS中的分层聚类法，也称作系统聚类法，是按照度量数据距离的远近，对预先设定的分类范围进行聚类的分析方法。其优点是可设定分类的范围、可处理分类变量与连续变量、可选择的数据距离计算方法多等。

  标签：分层聚类法，IBM SPSS Statistics
• 如何在IBM SPSS Statistics中进行逐步判别分析

  IBM SPSS Statistics的判别分析是分类分析方法中的一种，是在分类已知的前提下，根据一个分组变量以及其他已知的变量数据来统计判定，并确定分组的分析方法。

  标签：判别分析，IBM SPSS Statistics
• IBM SPSS Statistics中非线性回归模型表达式的设定

  虽然很多数据都呈现线性相关的关系，但在实际研究中，更多的数据是呈现非线性相关的，对于这部分数据，就需要采用非线性回归的分析方法。

  标签：非线性回归，IBM SPSS Statistics，SPSS非线性回归
• 使用IBM SPSS Statistics分箱功能将连续数据离散化

  “分箱法”相信学过统计学的小伙伴们都不会陌生，它的主要作用就在于对噪音数据进行剔除，同时将连续型数据进行离散处理。在模型分析开始前，我们经常需要使用到分箱法来处理和清洗数据。

  标签：离散化，IBM SPSS Statistics
• SPSS中如何进行皮尔逊相关性分析

  现在假设有一份问卷报告，里面调查了用户对于某一商品质量的满意程度、售后的满意程度、回购的意愿这三项，那么要你去分析出这三项数据的相关性。这三者相或不相关是一个定性问题，那我们如何用数学的数据分析的方法来解决呢。在SPSS中我们可以使用皮尔逊检测法来做相关性分析。

  标签：相关性分析，IBM SPSS Statistics
• 用SPSS对数据进行分类汇总

  在日常办公和学习研究中，经常需要对数据进行分类汇总。比如在统计公司员工的工资和年龄的时候，要求根据员工的性别求出员工的平均工资和平均年龄。就会用到分类汇总的功能，本文我会用IBM SPSS Statistics进行数据的分类汇总的演示。

  标签：数据分析软件，IBM SPSS Statistics
• SPSS多元logistic回归分析的使用技巧

  回归分析是数据处理中较为常用的一类方法，它可以找出数据变量之间的未知关系，得到较为符合变量关系的数学表达式，以帮助用户完成数据分析。

  标签：回归分析，IBM SPSS Statistics
• 如何使用SPSS进行季节性分解

  SPSS是一个帮助用户进行各类完整数据分析的工具软件，自问世以来就受到各界人士的青睐，同时在更新换代中深度优化了自身功能，不断为用户带来惊喜。

  标签：季节性分解，IBM SPSS Statistics

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