在学校老师经常会计算成绩、统计及格人数、找出学生的薄弱科目等。这些工作在Excel中都需要自己编辑公式，而在IBM SPSS中我们可以通过计算新变量来完成上述工作。下文我将用几个步骤，在IBM SPSS中演示如何计算新变量。
我们在进行数据分析的时候，并不是所有的数据都需要进行分析。这就要求我们要对数据进行按条件选择。本文我将用IBM SPSS演示如何进行按条件筛选数据。
数据分析中，将连续变量，或者将不同的变量等级进行合并是常见的工作。比如知道班级每位同学的平均成绩，但是需要将这些同学的成绩分为优秀、良好、中等、差四个等级，那么如何通过SPSS的功能来完成这一任务呢？重新编码可以很好的完成这一类任务。我将在本文用几个简单的步骤，来讲解如何进行重新编码。
众所周知要对数据进行分析，首先要做的是对数据进行收集。这就造成了数据的来源往往是多方面的，我们必须要把数据合并到一个文件中才能进行分析，本文我将在IBM SPSS中教大家两种数据合并方式：数据的纵向合并和数据的横向合并。
当样本无法使用传统的最小二乘法进行回归分析时，我们可以考虑使用SPSS进行加权回归分析，这类分析方法用到的是加权最小二乘法的原理。
SPSS是实验中处理数据常用的软件，SPSS里面均值过程分析是比较常见的，另外方差分析也是很常见的。如果只有一组样本我们选用均值过程分析，两组样本以上一般选用方差分析。虽说我们可以通过Excel勾选数据，然后自己编辑数学公式，得到结果，但通过Excel可能会在编辑数据时出现错误。而且SPSS在处理之后能产生直观的表格，更加方便、效率也更高。
很多朋友在用IBM SPSS Statistics执行数据分析时，需要进行频数分析。频数分析主要通过分析表、条图、直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。
IBM SPSS Statistics的重复测量方差分析，为重复测量的数据提供了单变量与多变量的方差分析，其分析的是多次测量数据之间存在的相关关系，与单因素或多元素方差分析不同的是，其不同测量数据之间不是独立的，存在一定相关性。
重复测量方差分析是对一个因变量重复测量，并分析测量值之间相关关系的分析方法。在《如何进行SPSS的重复测量方差分析》一文中，我们已经详细学习了IBM SPSS Statistics重复测量方差分析的设置方法。
IBM SPSS Statistics偏相关分析，是用于变量间可能会有相互影响的情况中。比如，对三个变量进行相关分析，但发现第一、二个变量与第三个变量之间存在着相关关系，在这种情况下，就要将第三个变量的影响剔除后，再分析第一、二个变量的相关关系。
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