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。
IBM SPSS Statistics多元方差分析研究的是多个自变量与多个因变量的相互关系，也被称为多变量分析，与单变量分析有区别。多元方差分析的条件与单方差分析、多因素方差分析显示，都要求数据符合正态分布、方差齐性以及观测值具有独立性。如果您已经学习过多因素方差分析，那么接下来的多元方差分析演示将会变得十分熟悉。
多元方差分析研究的是多个自变量与多个因变量的相互关系，也被称为多变量分析。在《怎么使用SPSS的多元方差分析法》一文中，我们已经详细学习了IBM SPSS Statistics多元方差分析的设置方法。
IBM SPSS Statistics协方差分析是一种将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法。在进行方差分析时，因变量与协变量间可能会存在着线性相关关系，如果简单对因变量执行方差分析的话，容易导致出现错误的检验结果。
IBM SPSS Statistics多因素方差分析，检验的是两个或两个以上的因素对变量产生的影响，与单因素方差分析的思想一致，都是利用方差进行比较，来检验多因素是否对变量产生显著性影响。因此，数据也需要满足正态分布、方差齐性、观测值独立的前提。
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