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假设检验是统计学中由样本推测总体的一种方法，做出假设后，根据样本的某些统计量计算显著性水平，然后判断是否接受假设，实际工作中，我们一般通过专业的统计软件进行假设检验，如IBM SPSS Statistics，SPSS可以进行如t检验，卡方检验，F检验等多种假设检验，本文中，以最常用的t检验为例，向大家介绍SPSS假设检验步骤，SPSS假设检验结果分析。
非参数分析适用于数据分布呈偏态，数据方差不齐性等状态，可信度与参数分析相比有所下降，当然使用条件也更为宽松，我们可以借助IBM SPSS Statistics进行非参数分析，本文以大家比较感兴趣的非参数分析t检验和两两比较为例，向大家介绍SPSS非参数分析t检验，SPSS非参数分析两两比较的实施过程。
当数据之间存在量纲不一致，数据波动大时，就需要对数据进行标准化处理，数据标准化处理公式较为简单，但数据量比较大时，就需要借助数据统计软件，例如IBM SPSS Statistics，SPSS怎么进行数据标准化处理，SPSS数据标准化处理步骤是怎样的，本文将结合实例，向大家做简单的说明。
线性回归分析的基本步骤，包括设定回归方程的变量，检验方程是否满足线性回归假设，检验方程的拟合优度，显著性，创建方程等步骤。spss线性回归分析方程怎么写？本文会通过实例讲解spss线性回归分析方程的撰写方法。
spss假设检验怎么做，一般需要先建立假设，然后选择spss分析方法计算统计量，再根据统计量值检验假设，并作出结论。spss假设检验的主要分析方法，包括正态性检验、方差齐性检验、相关性检验、参数检验、非参数检验等。
主成分分析法spss例子，主成分分析法是一种降维分析方法，可将多个解释变量降至少数几个解释变量，以降低分析难度，本文会使用具体例子演示spss操作，同时也会进行主成分分析法spss结果解读。
spss箱形图原理，箱形图是以极小值、25%分位数、中位数、75%分位数、极大值来展示数据离散情况的图形。spss箱形图如何显示均值线和数值，spss箱形图本身无均值线，可通过添加参考线的方法，添加均值线与数值。
主成分分析法适用于哪些问题？主成分分析适用于变量间存在着一定相关关系的多变量问题，以达到使用较少的新变量来代表旧变量的目的。本文会使用具体的例子演示spss主成分分析法详细步骤。
spss多元线性回归分析操作步骤，本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤，并进行spss多元线性回归分析结果解读。
方差齐性用于检测两组独立数据间围绕平均值的波动是否一致，方差齐性方可对数据进行T检验，方差齐性检验可用于正态分布数据，不可用于非正态分布数据。
