卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度，可检验两个分类变量的相关性。

相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。

当我们在进行数据分析时，除了对比现有的数据信息外，还能通过现有的数值计算出其他变量的参数。不过这就需要用到IBMSPSSStatistics中计算变量命令了。今天，我就以一组产品销售的数据为例，向大家演示一下SPSS计算变量的操作方法。

Probit回归模型作为医药科研中重要的研究方法，能够清晰直观地推断出影响因子及其影响程度之间的参数关系。今天，我就以杀虫药剂的研究数据为例，向大家介绍一下，使用SPSS获得杀虫药剂的Probit回归模型的方法。

在上次的探讨中，我们利用IBM SPSS Statistics软件对收集到的问卷数据进行了初步处理，并对样本分布进行了分析，本次我们继续探讨如何利用IBM SPSS Statistics软件对问卷数据进行进一步的分析处理，并且重点讨论利用SPSS软件来进行差异分析。

一个好的工具可以使我们事半功倍，小编认为，IBM SPSS Statistics可以在这些工具中获得一席之位。假如，你是一名火锅店的老板，或者是一名积极的员工，应该认识到自己火锅店经营产生的数据是十分重要的，如果能够合理分析应用，小编相信是可以借助这些数据使自己店里的生意更加红火的！相信现在很多人处理数据会选择用Excel,它已经渗透到了我们的工作生活中。但在处理更大量的数据，尤其统计分析，数据可视化显示方面，IBM SPSSS tatistics会是一个更好的选择，SPSS的数据视图化功能助你开好一家火锅店。

在正式分析数据前，我们可能需要对导入IBM SPSSS tatistic中的数据作一些预处理，比如数据排序、缺失值处理、变量编码、拆分变量值等，以符合不同分析方法的数据要求。本文将会介绍SPSS数据预处理如何排序与分列。

名义变量，指的是无序的分类变量，其类别值之间既无等级关系，也不可参与数值计算。名义变量的统计方式，主要是通过计算类别值个案的计数，来进行更加深入的统计分析。那么，名义变量在SPSS中的数据描述与显示，应该如何操作，接下来一起来详细了解下吧。

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。

在研究中，由于各种条件的限制，我们往往只能通过对样本的研究来估计总体的情况。例如，研究人员需要对一所学校的女生比例进行研究，但只掌握了100名学生的情况。这时，我们便可以通过在这100名学生中女生的比例推断总体的比例。这就是总体比例的区间估计，总体比例的区间估计是比较复杂的运算，但只要使用对了计算工具就很简单，例如数据统计分析软件IBM SPSS Statistics。那么SPSS总体比例的区间估计如何计算。