使用技巧

IBM SPSS Statistics被广泛应于数据分析，不管你是学生还是上班族都需要使用到这款软件，比如学生党需要通过该软件对论文数据进行数据分析得到自己想要的结果。而上班族则需要通过该软件对市场进行定量分析，进而制作出对应市场变化的方案。在数据分析和处理过程中，一个非常重要的步骤是需要将数据进行分组处理，今天将给大家介绍两种非常简单的数据分组方法，相信能够提升你的数据处理效率。

神经网络模型是数据分析常用的模型，它广泛应用于众多领域，比如：医疗、人工智能、深度学习、语音、机器人等。它能通过现有数据经过神经网络模型训练得到训练模型，再将模型运用于预测数据集，进而得到预测结果，并且将预测趋势应用于各个领域。IBM SPSS Statistics同样具备神经网络模型，直接将需要分析数据导入IBM SPSS Statistics，然后进行简单配置即可使用神经网络模型。接下来就来看下如何使用SPSS神经网络模型预测结果。

当我们面对一个庞大的数据集的时候，我们想要对该数据集进行一些操作，可能会觉得比较繁琐。为了快速精准的实现数据过滤操作， SPSS是自带了语法功能，通过语法即可快速实现复杂操作。今天小编将通过快速删除变量的操作，让你感受到SPSS语法功能的强大。

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。