PJ Course·小编发现，几乎所有的毕业论文或者大论文中，都会使用到一个让同学们害怕的数据分析软件，那就是SPSS！ 好多学生都抱怨都不会，会的也只是一知半解，最终导致自己的论文就算文章内容再Perfect，也会因为SPSS的问题，导致Fail或者大打折扣！
其实SPSS是一个半傻瓜软件， 很多同学说要必须学会统计学知识，这个我不是很认同。首先我们来说一下，在使用spss进行计量前应该做的数据准备工作。因为，如果不说数据，只说掌握spss这个软件本身，你会在处理数据时出现不知道使用什么方法的现象，或者你已经系统学习了各种分析原理和方法，但不能用数据灵活应用的问题。
1.进行数据处理的流程：
因题主问的是如何快速掌握spss，我们直接跳过前三个步骤，进入第四个步骤：假如，我们在研究顾客满意度的数据，我们在做数据时就要先明确下面的关系——感知质量、感知价格是整个数据分析中的自变量，感知价值是整个分析中的中间变量，满意度则是整个数据分析中的因变量。这是用spss过程中的重中之重。
有了上述的预备我们才能真正谈掌握spss。当然，每个人在做spss前都要进行数据录入（即使不录入，用问卷星之类的导入，也要对数据结构进行调整）。然后对于数据的处理和描述主要分为这几大类：
（1）简答描述性统计分析及假设检验
这又包括集中趋势指标、离散度指标、反映分布形状指标。当然这其中肯定缺不了假设检验。所谓的假设检验就是：数理统计学中根据一定假设条件由样本推算总体的方法（其实简单来说就是抽样调查）。其基本原理就是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计原理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。
常用的假设检验方法有z检验法，t检验法，卡方检验法，F检验等。（哈哈是不是很晕呐）其实上面都是理论，可以不听可以不听，下面才是关于spss操作方面的实际方法：也就是说需要你用spss做的就是频数分析（Frequency）、描述性分析（Descriptive）、探索性分析（Explore）、交叉列联表分析（Crosstab）、单样本t检验（One-samples T test）、独立样本t检验（Independent-samples T test）、配对样本t检验（Paired-sample T test）、卡方检验（Chi-square test）
比方说，只要你要验证同一群人对A品牌的笔记本和B品牌的笔记本前后的态度差异，强调就是这一个人对两种不同的东西也好，其他实验对象也好的差异，就用配对样本T检验。那么它在哪呢？就在下面这个位置，这回知道为什么说spss是半傻瓜式的分析软件了吧。
下面我们来看独立样本t检验。独立样本t检验的特点是因变量为连续变量。我们继续举个例子：已婚女性与未婚女性对婴幼儿奶粉的熟悉度，这里熟悉度我们把它量化，作为连续变量出现。我们可以以我们的社会常识，想已婚女性一定更熟悉婴幼儿奶粉。那我们再怎样量化呢？
我们用这种方式来检验，然后可以直接得到结果：
最后一个例子：卡方检验。卡方检验不同于上述t检验是因为，卡方检验的因变量必须是离散变量。而且它在spss中的位置也有差异。
（2）除此之外，还有方差分析、协方差分析
方差分析和协方差分析的区别是因变量都是定量变量，自变量有差异：一个或多个定类自变量——方差分析；既包含定类变量也包括定量变量——协方差分析。
（3）相关分析和回归分析
相关分析我们一般使用皮尔逊双尾检验。啥叫皮尔逊，啥叫双尾？其实你不用知道，你就知道做相关分析时，把pearson 和双尾挑上勾就好。
假如我们要验证：教育程度和家庭年收入是否有相关性。那么选中两个变量，勾选上方两个框框，就会出现如下结果：
我们可以看到，数据显示：显著性为0.000<0.05，年收入和受教育程度呈正相关。所以说知识改变命运不是没有道理的呀~
回归分析
回归分析可以广义的定义为对不同变量之间关系的分析。基本等式为：
操作台模式如下：
（4）因子分析
因子分析我们从它的操作台讲起，它在“降维”中：
为什么在降维中呢？我们在处理数据建模时，会出现高维变量和海量数据的问题，以及变量间具有相关性的问题。在这时，我们最常用的一种方法就是，把具有相似特征的变量抽象化为一个最最基本的因子，也就是说我们找出我们要研究的变量的公因子，然后再加上各个变量间有差异的独特因子。表达公式通常为：
我们可以看到，元件的攫取值各不相同，这就是spss在找每个变量的公因子。因子分析技术有很大的操作空间和技巧性，同时需要结合实际的案例研究来进行摸索，在这里我不深入展开，大家了解一些基础知识和原理。
好啦，我把spss最常用的几大功能给大家都串了一遍，几乎涵盖80%常用的操作了，但是具体的细节还是需要大家自己在实践摸索中解决问题并改进问题的一步步提高。总而言之，一句话，一定一定不要把spss当成一门数学或者一门计算机软件来学，而是要把它的内涵都搞清楚。这样理解性的来学习才是最简单最快速的。
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