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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。
卡方检验就是一种用来检验给定的样本数据是否来自特定分布的方法。它主要运用于定性资料的统计推断。卡方检验的零假设比较样本来自总体率相等的总体，它是实际频数与理论频数吻合程度的指标，差值越小，吻合程度越高。
