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描述性统计分析是一种较为初等的数据统计分析方式，包括数据频数，数据集中趋势，数据离散程度，数据分布等。通过分析数据频数，可以剔除数据中的异常值；通过分析众数，平均数，中位数等可以了解数据的集中趋势，通过分析方差，标准差可以了解数据的离散程度，通过对数据进行正态分布检验，可以了解数据的分布。接下来就来介绍下SPSS描述性统计分析步骤，SPSS描述性分析结果解读。

基于实验和调研的需求，统计数据中大多包含着多种类型的变量。今天，我就向大家介绍一下，SPSS中数据变量的种类以及界定变量类型的方法。

随着网络技术的发展，回归分析成为了数据统计师们日益亲睐的一种分析工具。今天，我就向大家演示一下，如何如何制作SPSS回归变量图。

SPSS是一款专业的统计学软件，可辅助科研，医学，社会学等领域的研究员及工程技术人员进行数据分析工作，应用非常广泛。对于初学者来说SPSS上手并不容易，为方便大家循序渐进的学习，今天向大家介绍SPSS的基础知识—SPSS数据类型。

相关性分析是一种简单易行的测量定量数据间的关系情况的分析方法。它可以用来分析变量间的关系情况以及关系强弱程度等。比如：身高和体重的相关性、降水量和和河流水位的相关性、工作压力和心里健康的相关性等。在我们撰写论文的时候常常也需要对论文中调查的数据进行相关性分析，而SPSS软件被常用用来对论文数据进行相关性分析，比如：检验变量相关或者独立、检验正相关或者负相关、反应相关程度大小。下面小编教大家如何使用SPSS软件的卡方值进行变量之间的独立性检验。

SPSS自问世以来，因功能强大，便于使用，深受用户的喜爱和好评。由于涉及到专业的统计学知识，对于新手来说，SPSS的统计结果并不容易解读，今天向大家介绍如何解读SPSS相关性分析结果。

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。今天向大家展示一个SPSS相关性分析案例，介绍使用SPSS进行Kendall的tau-b（K）相关系数计算及结果分析。

相关性分析是一种简单易行的测量定量数据间的关系情况的分析方法。它可以用来分析变量间的关系情况以及关系强弱程度等。比如：身高和体重的相关性、降水量和和河流水位的相关性、工作压力和心里健康的相关性等。在我们撰写论文的时候常常也需要对论文中调查的数据进行相关性分析，而SPSS软件被常用用来对论文数据进行相关性分析，比如：检验变量相关或者独立、检验正相关或者负相关、反应相关程度大小。下面小编教大家如何使用SPSS软件的卡方值进行变量之间的独立性检验，以及论文写作中如何使用SPSSS进行相关性分析。

SPSS决策树分析是基于树的分类模型，它将个案分为若干组，或根据自变量（预测变量）的值预测因变量（目标变量）的值。它有易于理解、可以应用于小数据集、能够处理多输出的问题、对缺失值不敏感、效率高等优点。下面就讲解下SPSS决策树分析使用教程。

一致性分析是指2位及以上观察者对同一研究对象进行评估的一致性。简单来说就是分析的问题是同一个方面，或者说是同一个维度。比如，本教程通过SPSS软件对课堂感受进行一致性分析，将课堂感受数据中的交互性、充分性、课堂融入度、实体课程等效程度进行一致性分析。通过SPSS一致性分析得到的数据可以进行判断这四个变量是否满足一致性。