使用技巧

对于统计学工作，确定自变量对因变量的影响程度是非常重要的，工作人员预想或进行实验的所有自变量可能并非都显著的影响因变量。因此如何选择出那些对因变量影响巨大的自变量，是工作人员需要解决的首要问题。SPSS提供了逐步回归分析的功能，借助于此功能，用户可以从可能影响因变量的众多自变量中，筛选出对因变量影响大的自变量，从而优化条件，获取更高的经济效益。

如何判断协变量对因变量影响是否显著，或者说因变量在处于变化状态的协变量的作用下，是否产生了具有统计学意义的差异性，就需要借助统计学上差异性分析方法。IBM SPSS内置了差异性分析功能，借助SPSS，用户无需进行复杂的统计学计算，即可完成差异性分析。今天借助一个实例，向大家介绍SPSS差异性分析方法。

IBM SPSS Statistics是一款功能全面的数据管理软件，包含数据管理，数据分析，可视化分析等多种功能，无论实现哪种功能，首先需要用户了解的就是数据的录入方法。

在进行统计工作的过程中，有时候需要去判断两个变量之间的交互有没有显著性，这就需要对其进行交互作用分析，今天小编就和大家分享一下，SPSS两因素交互作用分析步骤，SPSS两因素交互作用分析中的变量设置的相关内容。

当对一些数据量比较大变量比较复杂的数据进行统计时，一般会采用混合设计方差分析进行统计分析，下面，小编就给大家分享一下，两因素混合设计方差分析主效应的f值怎么看，两因素混合设计方差分析结果解读的相关内容。

SPSS线性回归预测的主要步骤是通过线性回归分析构建模型，得出线性回归方程，然后对整体效果进行F检验和T检验，证实回归方程的正确性。最后，给定一个自变量值，进行点预测和区间预测。下面，小编具体来介绍一下SPSS线性回归如何预测，SPSS怎么得到预测值的方法。

在SPSS数据分析过程中，如果样本符合正态分布，满足方差齐性的条件。就可以对这两个样本进行比较，可以采取方差分析的两两比较。如果样本数量是两个以上，就需要在非参数检验中进行定制检验。下面，小编以三组数据为例介绍SPSS三组独立样本的比较，SPSS独立样本的分析结果。

在统计学中，探索性分析可以对数据进行细致和深入的分析，让我们对数据的基本特征有所了解。探索性分析可以得到描述性统计结果，输出数据的各项基本统计值，例如方差、均值等等。正态分布检验，确定是否能使用正态分布检验的分析方法来进行分析。寻找数据中的奇异值，对影响结果的差异值进行删除或者保留。方差齐性检验，比较数据之间的方差是否一致。下面，小编具体介绍一下SPSS分析描述统计探索，SPSS探索分析结果解读的问题。

某服装城A组顾客有370位，B组顾客有250位，A组顾客在进店后受到店员热情接待的概率为83%，B组顾客在进店后受到店员热情接待的概率为75%。如果把这两组接待率直接进行比较，差距为8%，这是没有意义的。那么，不同样本的百分比数值，怎么放在一起比较是有意义的呢？这里就可以用方差检验。下面，小编具体介绍一下SPSS率的比较用什么检验，率和率比较SPSS怎么用的问题。

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。