无论是职场小白还是混迹已久的老炮儿,都希望在自己的报告中加上一手漂亮的数据分析图表。今天就手把手地用IBM SPSS Statistics(windows系统)给大家带来一个简单易学又高格调的个案加权数据分析。
在《如何使用SPSS进行一元线性回归分析》这篇文章中,我们已经详细学习了数据分析软件IBM SPSS Statistics的一元线性回归分析的设置方法。接下来,本文将针对分析过后的数据进行详细解读。
作为一名苦逼的数据分析师,每天都要在浩瀚的数据中遨游,不仅要处理、分析大量的数据,而且还要将分析结果制成可视化的图表展示,每天也只能加班再加班才能完成工作。
做过数据分析的朋友应该深有感触,数据分析需要反复对同一组数据运用不同分析方法,开展处理、统计、检验操作,以求得更优的分析结果。大量同质化的操作,要求数据分析软件需具备操作简单、功能齐全等特点。
作为一款世界领先的数据分析、数据挖掘软件,IBM SPSS Statistic提供了从基本统计数据的分析到各种试验设计的方差分析、从复杂的相关回归分析到非参数检验的多种统计分析过程。
变量之间的相关性,是数据分析中常见的关系,衡量的是变量之间相关的密切程度,比如衡量客流量与销售额的相关性、客单价与销售额的相关性等。检验数据是否具有相关性,常用的是图形法和相关性检验。
在《应用SPSS多因素方差分析,探索因变量的影响因素(变量选择篇)》一文中,我们已详细讲解了IBM SPSS Statistics多因素方差分析方法的变量选择以及相关的图选项、估计边际平均值设置。
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
在使用IBM SPSS Statistics参数检验中的T检验时,一般情况下,都需先验证数据是否服从正态分布。如果服从正态分布的话,就可以执行T检验;反之,则需要使用非参数检验的方法。
单样本游程检验,与卡方检验、二项检验一样,同属于IBM SPSS Statistics的非参数检验方法,是在总体方差未知的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断分析的方法。
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