频数分析是描述性统计分析中最长用的方法之一，可以对数据的趋势进行初步的分析。SPSS的频数统计分析不但可以分析变量的变化趋势，还可以生成相应的统计图表，那么如何使用SPSS统计软件实现频数分析？
IBM SPSS Statistic的度量可靠性分析，实际上就是常用的信度分析，用于检验问卷的可靠性。其检验可靠性的方法包括检验问卷的跨时间、跨形式与跨项目的一致性，根据不同的检验方法，运用不同模型，如Alpha模型、折半模型等。
作为一款数据可视化程度相当高的专业数据分析软件，IBM SPSS Statistic不仅能用于分析各种专业领域的数据，而且在报告展示方面，可提供丰富的可视化图表，供直接在报告展示中使用。
我们在日常生活中常常需要估算个案间或变量间的相似程度，这时候我们可以采用计算个案间或变量间的距离的方法即距离分析。需要注意的是，距离分析的结果并不会给出显著性值，只是给出个案间或变量间的距离的大小，然后由我们自行灵活地判断其相似程度或不相似程度。
在日常工作中，往往需要我们对一些数据进行合并，对于数据量少和单一的情况下，我们可以借助Excel表格进行操作实现，但在数据量大而又复杂的情况，遇到这一问题又该如何解决呢？
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。
IBM SPSS Statistics为我们提供了很多比较平均值的方法，其中独立样本T检验主要研究两个样本或两个案之间均值是否存在显著差异。
在《SPSS中使用简单对应分析两定性变量间关系》一文中，我们已经了解到可运用简单对应分析得出两个定性变量类别值间的对应关系。接下来，本文将会继续运用SPSS的最优标度分析，更加深入地研究多个定性变量间的对应关系分析。
K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。
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。
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