SPSS的图表功能非常强大,囊括了直方图、散点图、饼图、折线图、茎叶图等常用的图表,不仅可用于数据的预先分析,而且其图表的格式美观,更可直接在展示报告中使用,减少后续作图的时间。
在SPSS的变量视图中,我们可以看到,其变量测量包含了标度、名义与有序的类型。那么,测量类型代表什么含义呢?实际上,SPSS测量类型区分的是变量对应数据的类型。
回归方程是通过分析样本数据得到的变量间的回归关系的数字表达式。回归方程拟合程度足够好的话,可运用自变量来预测因变量的数值。比如,我们经常会构建销售额与客流量间的回归方程,以预测一定客流量下的销售额。
欧氏距离是距离分析中比较容易理解的、也是较为常用到的距离计算方法,其度量的是欧氏空间中两个点之间的距离。
CPI,消费者价格指数,反映的是居民购买消费品或服务项目的价格变动情况。CCI,消费者信心指数,由消费者满意指数与消费者预期指数构成,反映的是消费者对当前经济生活的评价以及未来的期望。
相关分析研究的是两个或以上随机变量间的相关关系的分析。与回归分析不同,相关分析侧重的是变量间的相关特性,但不能说明变量间可相互依赖并进行预测,比如吃冰淇淋与肥胖之间的相关分析。
在《SPSS中非线性回归模型表达式的设定》一文中,我们已经使用散点图与曲线估算,推断了数据的曲线模型表达式。
相关分析就是两个或两个以上的变量之间是否存在某种关系,比如空气中的湿度和降雨量、人的身高和体重等是否有相关关系。那么我们如何使用SPSS对数据进行双变量相关分析?
我们在数据分析之前,为了避免后面数据分析出现更多的误差,首先要进行数据标椎化、中心化、归一化处理。那么我们用IBM SPSS Statistics如何操作呢?