什么是无序多分类？举一个例子，当我们要研究基因突变与疾病之间的关系时，因变量就是疾病的各种分类，如乳癌、胃癌、鳞癌等多种，此时因变量不是简单的患病和不患病，且他们之间是无序的，这就是无序多分类。
在上文《用SPSS的评分向导功能快速得出模型预测结果》中我们说到，评分向导功能可通过导入的模型快速预测模型结果，而这一功能的使用模型较常使用神经网络模型。
了解过机器学习和深度学习原理的小伙伴们应该知道，它们的本质就是通过数据训练出具备一定准确率的模型，然后将要预测的数据输入到模型中，就可以得出预测结果。那么在SPSS中，有没有类似的功能，能让我们快速应用训练好的模型，获得模型预测结果呢？
一般来说在研究中，我们往往会有多个独立的样本需要进行比较分析，如果样本数据观察值不满足独立性或正态分布的条件，则我们需要使用到多个独立样本的非参数检验。
Kappa系数常被人们用于在测绘、医疗、科技、问卷等行业领域中，主要用于衡量同个对象在不同评价之间的一致性。不仅如此，基于混淆矩阵进行测算的Kappa系数，还可用于衡量结果分类的精度，用处十分广泛。
什么是组内相关系数？组内相关系数（ICC）常用于检测具有确定相关关系的个体间某种定量属性的相似程度，也可用于评价不同方法或测试人员对同一定量测量结果的一致性。
我们在实际的工作生活中，往往结果都不是由单个因素所决定的，而是由多个复杂的指标共同产生。如衡量某个人是否健康时，我们会根据他的年龄、性别、过往病史等多个因素同时进行评价。
本文主要将从描述性统计的定义、描述性统计的应用场景、怎么进行描述性统计三个方面来介绍描述性统计。
我们对数据进行分析的时候，常常会遇见分类变量和数值变量。那么什么是分类变量和数值变量呢？分类变量是将一组数据分为几大类别，比如将民族分为汉族、藏族、回族。数值变量顾名思义，就是描述一个事物的具体数值，比如身高。
OLAP的中文意思是在线分析处理报告，主要用于对一个或多个分组变量类别中连续变量的总和、均值和其他单变量统计量。它可以为每个分组变量的每个类别创建单独的层，表中的每一个层是依据一个分组变量的结果输出。OLAP最大的特点就是交互性强，用户可以自主选择内容与形式。
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