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对数据进行重构操作经常运用于数据分析。而IBM SPSS Statistics就为我们提供了数据重构的功能，本文重点介绍，如何选定个案重组为变量形式的数据重构，用于减少数据冗余，或分析线性模型中的单变量成分以及方差成分。

平均值反映了数据集中的趋势，是非常重要的统计学指标，大家都知道平均值的求法。但是在生活中，面对样本，我们往往难以有充足的时间、精力和完备的条件计算平均值。因此我们可以根据样本估计量的概率分布，确定出可能包含平均值的某个区间。

现实中我们常常会遇到对两个分类变量之间是否存在关联进行讨论，如睡眠时间与学习成绩之间是否存在关联、宣传费用与销售量是否存在关联？

SPSS作为一款专业的数据分析软件，它能够绘制许多种统计图，其中一种统计图能够表现定量、变量的五个百分位点，非常的方便，它就是箱线图。根据用户的需要SPSS提供了两种箱线图的类型，即：简单箱线图和分类箱线图，简单箱线图主要用于描述和表现单个数据的分布，而分类箱线图则主要用来描述某个变量关于另一个数据的分布。

我们在使用SPSS来进行数据分析的时候，难免会遇上这种情况:变量非常多，多到我们不能对其一一控制的地步，但每个变量都有分析的价值，同时又彼此重叠。这个时候最直接的方法就是把所有变量按照一定的标准来进行分类，今天要介绍的距离分析，便可以提供这一标准。距离，意思是对变量之间的相似度或非相似度的一种测量方式。

当需要研究一组随机变量与另一组变量的关系时，通常会运用回归分析。通过回归分析构建数学模型，探究两种或两种以上变量之间是否存在关系，若存在关系还可进一步预测未来的数据。