统计方法(统计方法面临的问题)

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　　SPSS如何制作频数表

　　我们经常要做的就是统计图和统计表，对于这些东西，如果我们人工自己去收集整理，如果数量少还是蛮简单的，但是数量一旦达到一定程度之后，会十分的麻烦，且误差会增加很多，所以用到软件是很必要的。

　　SPSS17.0软件：如何进行频数分析

　　对于一组数据，考察不同的数值出现的频数，或者是数据落入指定区域内的频数，可以了解数据的分布状况。通过频数分析，用户在得到描述性统计结果的同时，还能了解变量取值的分布情况，从而使总体数据的分布通过频数分析得到更为清晰、准确的输出。

　　SPSS教程：交叉分组频数分析

　　频数分析只能够掌握单个变量的数据分布情况，若分析多个变量不同取值下的分布，掌握多变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系，可采用交叉分组频数分析。

　　SPSS如何做交叉表分析

　　交叉表分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。我们在实际的工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。比如我们来分析一下，不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同，就是要用交叉表分析了。

　　SPSS：如何进行探索分析

　　探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于大家思考对数据进行进一步分析的方案。

　　SPSS之单样本T检验

　　单样本T检验，主要用于检验单个变量的均值与指定的检验值之间是否存在显著性差异，再者，样本均值与总体均值之间的差异显著性检验,也属于单样本T检验。

　　大数据SPSS分析－均值比较和T检验

　　当你遇到这样的问题时：对样本按照某个类别进行分别计算相应的常见统计量，如平均数、标准差，或者要检验两个样本是否来自具有相同的均值等问题时，运用以下方法将能解决。

　　独立样本T检验如何操作和分析结果

　　独立样本T检验用于比较两个独立的样本的平均数是否有差异，他需要数据的总体符合正态分布所以在进行T检验前要先对数据进行正态性检验。

　　SPSS中如何做配对样本T检验

　　配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。

　　大数据SPSS分析－非参数检验

　　现实中，我们无法获得总体分布情况的相关信息，这就需要我们用到以下方法来推断总体的分布。

　　SPSS-如何进行多元线性回归预测

　　在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测.

　　SPSS多重线性回归逐步回归法操作和结果解释方法

　　spss经常用到的一个回归方法是stepwise，也就是逐步回归，它指的是每次只纳入或者移除一个变量进入模型， 这个方法虽然好用，但是最后可能出现几个模型都比较合适，你就要比较这几个模型的优劣。

　　SPSS逻辑回归中哑变量的设置和分析方法

　　逻辑回归中，有些自变量是分类变量，同时有两个以上的分类，这就导致了我们在做回归的时候就默认的把该变量当成了等距数据，最后造成了更大的误差。哑变量就是要解决这个问题，下面是具体的方法。

　　SPSS教程：回归分析：[2]二元逻辑回归

　　逻辑回归分析是对定性变量的分析。二元逻辑回归中，因变量是定性变量，且结果只有两个。

　　SPSS教程：回归分析：[3]多项逻辑回归

　　同二元逻辑回归相对应，当因变量有2个以上的分类变量时，就选用“多项逻辑回归”。

　　SPSS二分类的logistic回归的操作和分析方法

　　二分类指的是因变量的数据只有两个值，代表事物的两种类别，典型的二分类变量如性别、是否患病等。因变量为二分变量原则上是无法做回归的，在回归方程中的因变量实质上是概率，而不是变量本身。在理解二分类变量以后，我们看看如何做二分类变量的logistic回归。

　　SPSS单因素方差分析数据详细教程

　　spss对于一些科班出生的人来说是一点的不陌生的，可以说实验的数据总结或多或少是得用到这款软件的，而且作为统计学上占有极大比重的软件，可以说是用途特别广。

　　SPSS教程：单因素方差分析

　　用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。

　　SPSS20.0单因素方差分析的操作和结果分析方法

　　单因素方差分析指的是自变量只有一个的方差分析，实验的设计一般是将被试随机分配到不同的自变量水平，这样不同的分组就代表着不同的自变量水平，值得注意的是，自变量虽然只有一个，但是因变量可以有两个甚至更多。

　　SPSS Pearson 相关性分析

　　世间万物都是存在相关联系的，我们在医学上以及社会学上都常常需要对两个或多个变量进行相关性分析。

　　大数据SPSS分析－相关分析

　　主要研究现象间的依存关系，通过计算变量间相关系数，判断两变量间是否存在显著性差异。

　　SPSS教程：因子分析

　　研究问题时尽可能多的收集资料，便于对问题有充分了解，这样确实便于全面、精确地描述事物，实际数据建模中，有些变量不一定可以真正发挥作用，还可能加大计算工作量，所以要因子分析。

　　大数据分析－SPSS因子与主成分分析

　　因子分析是一种数据简化的技术，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。

　　SPSS教程：层次聚类之Q型聚类

　　聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够将以批样本（或变量）数根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度关系在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部个体特征具有相似性，不同类间个体特征的差异较大。

　　SPSS聚类分析如何对分类结果进行检验

　　聚类分析的结果都知道，就是获得几个类别，那么我们怎么知道这些类别是合理的呢？这里提供一个方法，就是利用means方法，检验各个类别在所有变量上的差异，如果差异显著，我们就可以认为分类结果是可靠的。

　　大数据分析－SPSS对应分析

　　对应分析既可对变量进行分析，也可以对样本进行分析，即同时对数据表中的行和列时行处理。通过分析由定性变量构成的交互汇总来揭示变量间的联系。

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