使用技巧

作为一名苦逼的数据分析师，每天都要在浩瀚的数据中遨游，不仅要处理、分析大量的数据，而且还要将分析结果制成可视化的图表展示，每天也只能加班再加班才能完成工作。

做过数据分析的朋友应该深有感触，数据分析需要反复对同一组数据运用不同分析方法，开展处理、统计、检验操作，以求得更优的分析结果。大量同质化的操作，要求数据分析软件需具备操作简单、功能齐全等特点。

作为一款世界领先的数据分析、数据挖掘软件，IBM SPSS Statistic提供了从基本统计数据的分析到各种试验设计的方差分析、从复杂的相关回归分析到非参数检验的多种统计分析过程。

变量之间的相关性，是数据分析中常见的关系，衡量的是变量之间相关的密切程度，比如衡量客流量与销售额的相关性、客单价与销售额的相关性等。检验数据是否具有相关性，常用的是图形法和相关性检验。

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。

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。

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。

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。