使用技巧

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。

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。