使用技巧

当不需要对线性回归分析进行统计学检验时，我们可以利用SPSS图形绘制功能，对数据进行简单的线性回归分析。在SPSS散点图绘制功能中，可以绘制回归曲线，查看数据线性回归方程，并且可以查看线性回归系数R。SPSS散点图怎么看线性关系，SPSS散点图如何添加辅助线？本文结合实例，向大家做简单的介绍。

阈值是指一个效应能产生的最高或者最低值，决策树是直观应用树形图来做出决策判断的数据模型。而在决策树中分析阈值，能够直接表现出某种情况发生的概率以及评价该项目的风险，而决策树的阈值，能够帮助我们判断决策的正确性。那么下面就来给大家介绍SPSS决策树分析阈值设置，SPSS决策树分析的基本步骤。

我们在使用SPSS处理数据时，会遇到中间的数值缺失的状况，处理数据的首要前提便是需要确保我们输入数据的准确。因此，就需要对缺失的数值进行找回，那么下面就来给大家介绍SPSS缺失值处理方法，SPSS缺失值怎么设置。

显著性检验是先对总体数据做出一个大致的预估，接着使用样本容量的数据信息来判断这个假设是否合理，也就是判断假设情况与实际情况之间的差异。显著性分析在检测以及社会学统计领域发挥着重要作用，其图像类似于正态分布图，因此，对数据进行显著性分析时，就需要借助专业的数据分析软件，这里就以一款名为IBM SPSS Statistics的软件来向大家介绍SPSS显著性分析是什么意思，SPSS显著性分析怎么做。

SPSS的缺失值是指现有的数据集中某些属性是不完全的，而这些不完全的数据可能导致数据处理的结果出现偏差。在实际操作中，数据处理的内容同样与缺失值数据的缺失比例有关。所以使用SPSS遇到缺失值时，要了解正确的处理步骤，那么下面就来给大家介绍SPSS缺失值可以不处理吗，SPSS缺失值填补方法。

缺失值是整体数据中由于缺少信息而造成数据种类或者分组不全，它指的是现有数据集中某个或者某些数据是不完全的。而缺失值也会有缺失值为0的情况，那么接下来就给大家介绍SPSS缺失值为0代表什么，SPSS缺失值分析出现负数怎么办。

SPSS决策树分析是在树状图的分析基础上构建的一种数据处理模型，它可以根据自变量的值来预测出因变量的变化趋势，并且分析得出数据之间的相互关联关系，还可以得出数据的风险状况，但是SPSS决策树在数据分析中同样也有优缺点，那么下面就来给大家介绍SPSS决策树分析优缺点，SPSS决策树为什么没有生成树形图。

SPSS的决策树分析是以树状图为基础的分类模型，它将个体分成若干个小组，或者依据自变量的数值推测出因变量的相关信息，在数据处理任务中占据重要地位。决策树分析不仅能够生成数据的理解准则，还可以处理连续的种类和字段，并且还能够广泛应用与小数集中。那么下面就来介绍spss决策树分析，spss决策树分析结果解读。

中位数是统计学中的常用统计量，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，并且中位数在统计中不受数列的极大值或者极小值影响，因此提高了中位数对分布数列的代表性。那么下面就来给大家介绍SPSS中位数怎么求，SPSS中位数的置信区间怎么求。

很多数据统计处理前，需要推断样本是否来自服从正态分布的总体，即对数据进行正态性检验。正态性检验计算量非常大，一般需要借助专业的数据统计分析软件进行，如IBM SPSS Statistics，SPSS可对数据进行K-S（柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫）检验或S-W（夏皮洛-威尔克）检验，并将显著性结果（p值）输出，那么SPSS正态性检验p值要大于多少才是正态，SPSS正态性检验看哪个结果，本文结合实例，向大家作简单介绍。