"IBM SPSS Statistics"
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• 详解IBM SPSS Statistics的多个“相关”样本检验

  多个“相关”样本检验是检验多个相关样本是否来自同一总体的方法。它是一种非参数检验，主要包括三种检验方法：“傅莱德曼”、“肯德尔”以及柯尔兰检验。接下来将通过SPSS工具给大家详细讲解多个“相关”样本的非参数检验过程，相信通过讲解你能将它运用到不同的领域。

• 使用 IBM SPSS Statistics进行评分者信度分析

  评分这信度是指多个评分者给同一批人的答卷评分的一致性程度。举个例子，如果只有两个评分者，则计算其评分的相关系数，即可得到评分者信度。它主要适用于测验是主观性试题时，不同评分者的评分会存在差异，这时评分者就凸显作用。下面将通过SPSS软件的具体实例给大家讲解评分者信度的使用。

• 利用IBM SPSS Statistics进行相关因素分析和显著性分析

  上篇教程通过SPSS给大家讲解了论文常用的频数分析、可靠性分析、独立样本T检验三个方式分析。今天将继续通过SPSS给大家讲解主因子分析、最佳尺度回归分析二种方式

• 如何通过IBM SPSS Statistics完成客户细分

  客户细分在营销行业中发挥着重要作用，通过客户细分，营销人员能够为特定的客户提供针对性的产品与服务，提高客户满意度的同时也能提高营销的效果。客户细分非常有用，但究竟如何才能实现客户细分？

• 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。

• 如何在IBM SPSS Statistics中进行K均值聚类分析

  IBM SPSS Statistics的K均值聚类分析，是一种采用欧式距离作为分类指标的迭代聚类分析方法。其优点是操作简单，运算速度快，但由于其聚类原理是将欧式距离相似的数据归为一个类别，因此需采用连续型的数据变量。

• 如何在IBM SPSS Statistics中使用简单对应分析两定性变量间关系

  IBM SPSS Statistics的对应分析与常用的因子分析同属降维分析，但不同于因子分析可应用于定性与定量数据，对应分析只能用于两个定性变量的分析，并且主要是通过分析定性变量的列联表数据来得出变量之间的关系。

• 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。

• 详解IBM SPSS Statistics两步聚类之结果解读

  在《详解SPSS两步聚类之参数设置》一文中，我们已经了解了两步聚类的优点、分析原理，以及参数设置的技巧。

• 详解IBM SPSS Statistics两步聚类之参数设置

  SPSS的快速聚类（K均值聚类）仅可进行连续型变量的聚类；而系统聚类，虽然可进行连续型与分类型变量的聚类，但同一时间只能进行同一种变量类型的聚类分析。那么，有没有一种聚类方法可同时分析以上两种变量？

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