使用技巧

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。

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。

数据的显著性差异分析主要有三种方法，分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求：卡方检验是对多个类别的数据进行分析，T检验是对两组数据进行分析，方差分析是对多组数据进行检验。下面，小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤，SPSS显著性差异分析结果怎么看。

回归分析是数据处理中较为常用的一类方法，它可以找出数据变量之间的未知关系，得到较为符合变量关系的数学表达式，以帮助用户完成数据分析。

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。

效度分析是指测量的根据或手段（在问卷中为问卷题目）是否能有效检测所需测量事物的程度，是问卷分析中几乎必须进行的一个环节，效度分析分为内容效度、准则效度和结构效度，问卷分析一般所使用的效度分析一般是结构效度。通过数据分析软件IBM SPSS Statistics（win）的效度分析功能我们可轻松获得关于问卷的效度分析结果，帮助我们更好设计或评估问卷。那么如何通过IBM SPSS Statistics对问卷进行效度分析。