IBM SPSS Statistics

• IBM SPSS Statistics编辑数据的基本操作

  在我们使用IBM SPSS Statistics进行数据分析的时候，面对着固定的个案和固定的变量，要是我们想要增加新的个案或者变量该怎么办呢？另外要是我们的数据非常的多，面对海量的数据我们该怎么样快速准确地找到我们所想要的个案和变量呢？

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• 认识IBM SPSS Statiistics的数据编辑器

  面对新软件时，使用者需要掌握软件的基本使用操作程序。最初接触IBM SPSS Statiistics软件时，首先需要掌握数据编辑器的使用情况。只有这样做，才能利用IBM SPSS Statiistics进行数据分析。

  标签：统计分析软件，IBM SPSS Statistics
• SPSS教程之神经网络的变量与方法设置

  神经网络是基于模仿生物大脑结构及功能的信息处理系统，可通过各种算法从数据中学习如何完成任务，在模式识别、人工智能、预测、医学等领域拥有广阔的发展前景。

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• 使用SPSS进行相关分析的方法总结

  IBM SPSS Statistics 是强大的统计软件平台，SPSS全称Statistical Product and Service Solutions（统计产品与服务解决方案）,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，有Windows和Mac OS X等版本。

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• 使用SPSS进行回归分析的方法总结

  IBM SPSS Statistics 是强大的统计软件平台，SPSS全称Statistical Product and Service Solutions（统计产品与服务解决方案）, SPSS可以帮助我们分析并更好地了解数据，以解决复杂的业务和研究问题。如今，SPSS已经被广泛运用于数据分析等各个领域。

  标签：回归分析，IBM SPSS Statistics
• SPSS缺失值补充

  在很多时候将数据库导入SPSS时，里面有一两项数据是缺失的，但我们又需要全部的数据进行分析。这时候再回头找数据源，已经是不现实的了。为了保证数据分析的正常进行，我们可以在SPSS中用自带的功能进行缺失值补充。

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• 运用SPSS卡方检验，检验数据是否服从均匀分布

  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。

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• SPSS基础数据操作之变量的计算及个案计数

  在日常的数据处理中，定量分析问题往往是通过拆分指标数据来完成，指标数据一般是建立在各原始数据的运算和逻辑关系上面，新的变量数据有时候是在已有的变量中通过各种计算和条件设置产生的。

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• 如何使用SPSS进行一元线性回归分析

  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。

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• 实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置

  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。

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