在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中，我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。

变量和个案是IBM SPSS数据界面很重要的两个部分，可以形象理解为地球仪上的经线和纬线。通俗一点讲数据界面的每一列是一种变量，如年龄性别等。一行中的所有变量又构成了一个个案，本篇文章着重讲解变量，个案就不做过多展开。在图1中有具体的标注，可以看一下变量和个案到底是什么样。

卡方检验是数据分析的重要手段之一，它可以用来检验数据的适合度和相关性，SPSS中也为用户提供了各类卡方检验的项目。

相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量，在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析：双变量、偏相关和距离。

在《如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—KS检验与Q-Q图》一文中，我们了解了如何使用KS检验、Q-Q图来验证数据的正态性。接下来，本文将会继续讲解如何使用IBM SPSS Statistics的描述统计（偏度峰度系数）、探索统计检验（正态检验）数据的正态性。

BMI即体重指数，是衡量个人身体质量的一个重要参数，通过判断BMI的数值大小，我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。