使用技巧

在日常工作中，面对数据文件中繁杂而又庞大的数据，总是需要对其进行分解，才能更加清晰明了的对数据进行分析和整理，甚至有的数据还需要对其进行置换，那么面对此类问题，我们又该如何利用SPSS软件对数据文件进行分解和转置？

变量值随机性检验、卡方检验和二项分布检验在IBM SPSS Statistics中都属于非参数检验。变量值随机性检验主要是检验数据是否具有随机性，游程检验就是所涉及的具体方法。所谓游程就是对于整个样本序列中连续出现相同变量值的次数。游程数过大过小都说明变量值存在不随机的现象。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何使用游程检验，验证数据的随机性的教程。

我们在日常生活中常常需要估算个案间或变量间的相似程度，这时候我们可以采用计算个案间或变量间的距离的方法即距离分析。需要注意的是，距离分析的结果并不会给出显著性值，只是给出个案间或变量间的距离的大小，然后由我们自行灵活地判断其相似程度或不相似程度。

在Excel中可以轻松将数据文件进行行列变换，当然IBM SPSS Statistics也为我们提供了“转置”功能，为此也可以做到行列变换操作。数据转置操作实际上就是将变量与个案对换，以此达到将个案作为变量进行研究，那么SPSS如何对数据文件使用行列变换。

在日常工作中，往往需要我们对一些数据进行合并，对于数据量少和单一的情况下，我们可以借助Excel表格进行操作实现，但在数据量大而又复杂的情况，遇到这一问题又该如何解决呢？

客户细分在营销行业中发挥着重要作用，通过客户细分，营销人员能够为特定的客户提供针对性的产品与服务，提高客户满意度的同时也能提高营销的效果。客户细分非常有用，但究竟如何才能实现客户细分？

作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。

IBM SPSS Statistics为我们提供了很多比较平均值的方法，其中独立样本T检验主要研究两个样本或两个案之间均值是否存在显著差异。

在《SPSS中使用简单对应分析两定性变量间关系》一文中，我们已经了解到可运用简单对应分析得出两个定性变量类别值间的对应关系。接下来，本文将会继续运用SPSS的最优标度分析，更加深入地研究多个定性变量间的对应关系分析。

K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。