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本文將針對分析過后的數(shù)據(jù)進行詳細解讀。在解讀過程中，我們需要求得方程式的系數(shù)，并判斷系數(shù)的擬合程度、方程式的統(tǒng)計學(xué)意義。一、使用的數(shù)據(jù)本文分析所用的數(shù)據(jù)是一組包含客流量與銷售額的數(shù)據(jù)，研究的是以客流量為自變量、銷售額為因變量的線性關(guān)系。圖

我們通過散點圖研究發(fā)現(xiàn)，客流量與銷售額之間存在著正相關(guān)的關(guān)系，而客單價與銷售額之間似乎不存在相關(guān)關(guān)系。為了進一步驗證客單價與銷售額之間的關(guān)系，同時衡量客流量與銷售額之間相關(guān)關(guān)系的程度，本文將會應(yīng)用IBM SPSS Statistics的兩

大家第一次聽到個案加權(quán)的時候可能在想好高大上。其實個案加權(quán)是IBM SPSS Statistics中對頻數(shù)變量賦以權(quán)重的功能。用白話說就是將各個變量的關(guān)系用最直觀的方式呈現(xiàn)給別人。以圖中的案例為原型我們進行個案加權(quán)，圖中的案例主要是在探究

無論是職場工作還是學(xué)生研究學(xué)習(xí)，都會碰到這樣一個問題：如何把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析軟件進行處理，比如當(dāng)Excel表格中有大量的數(shù)據(jù)我們?nèi)绾螌?dǎo)入軟件。IBM SPSS Statistics恰好能滿足這個需求，這款軟件不但可以導(dǎo)入數(shù)據(jù)進行分析還可以制

很多朋友在用IBM SPSS Statistics執(zhí)行數(shù)據(jù)分析時，需要進行頻數(shù)分析。頻數(shù)分析主要通過分析表、條圖、直方圖，以及集中趨勢和離散趨勢的各種統(tǒng)計量，描述數(shù)據(jù)的分布特征。那我們今天就基于windows系統(tǒng)下的IBM SPSS St

變量和個案是IBM SPSS數(shù)據(jù)界面很重要的兩個部分，可以形象理解為地球儀上的經(jīng)線和緯線。通俗一點講數(shù)據(jù)界面的每一列是一種變量，如年齡性別等。一行中的所有變量又構(gòu)成了一個個案，本篇文章著重講解變量，個案就不做過多展開。在圖1中有具體的標注

新手學(xué)習(xí)SPSS最重要的是了解基本的功能。IBM SPSS有一句口號“真正統(tǒng)計，確實簡單”，我們在入門的時候要先學(xué)會使用下拉菜單選擇所需要執(zhí)行的命令，然后是能夠使用各種統(tǒng)計分析繪圖交互界面。新手入門

大數(shù)據(jù)的字面意思是巨量的數(shù)據(jù)集合，具體指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點：大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。我們結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點和IBM SPSS Statistics的特點，來探討為

我們在用IBM SPSS進行數(shù)據(jù)分析的時候，經(jīng)常會遇見這樣一種情形，想把不符合自己分析要求的數(shù)據(jù)全部篩掉。我們把這些要篩掉的數(shù)據(jù)叫作無效數(shù)據(jù)，無效數(shù)據(jù)不篩選掉不但會降低分析的效率，而且會影響最終結(jié)果的準確性。要想提高準確性就要從低價值密度

我們經(jīng)常能夠在IBM SPSS數(shù)據(jù)界面看到用數(shù)字‘1’表示性別男，數(shù)字‘0’表示性別女。這其實是數(shù)值標簽的一個典型應(yīng)用，數(shù)值標簽的使用大大提高我們的效率，還使

在日常的數(shù)據(jù)處理中，定量分析問題往往是通過拆分指標數(shù)據(jù)來完成，指標數(shù)據(jù)一般是建立在各原始數(shù)據(jù)的運算和邏輯關(guān)系上面，新的變量數(shù)據(jù)有時候是在已有的變量中通過各種計算和條件設(shè)置產(chǎn)生的。因此，數(shù)據(jù)處理中離不開變量的計算。IBM SPSS Stat

SPSS是實驗中處理數(shù)據(jù)常用的軟件，SPSS里面均值過程分析是比較常見的，另外方差分析也是很常見的。如果只有一組樣本我們選用均值過程分析，兩組樣本以上一般選用方差分析。雖說我們可以通過Excel勾選數(shù)據(jù)，然后自己編輯數(shù)學(xué)公式，得到結(jié)果，但

在很多時候?qū)��?shù)據(jù)庫導(dǎo)入SPSS時，里面有一兩項數(shù)據(jù)是缺失的，但我們又需要全部的數(shù)據(jù)進行分析。這時候再回頭找數(shù)據(jù)源，已經(jīng)是不現(xiàn)實的了。為了保證數(shù)據(jù)分析的正常進行，我們可以在SPSS中用自帶的功能進行SPSS缺失值補充。IBM SPSS中有好

假設(shè)有這樣一則報道，某高校學(xué)生平均每天學(xué)習(xí)時間2.5小時。調(diào)查該高校16個學(xué)生的學(xué)習(xí)時間，能否驗證報道的正確性。學(xué)過一點數(shù)學(xué)的人大概率會說，樣本量不足，偶然性很大不能夠驗證。但統(tǒng)計學(xué)家已經(jīng)解決了這個問題，通過16個學(xué)生學(xué)習(xí)時間可以驗證該高

使用SPSS的第一步就是要學(xué)會如何定義變量，下面讓我們走進今天的SPSS入門教程。一、進入變量視圖在定義變量之前，我們需要進入IBM SPSS Statistics的變量視圖界面。1、雙擊啟動SPSS軟件，然后單擊彈窗右下角關(guān)閉歡迎窗口；

使用IBM SPSS Statistics我們可以輕松處理各類數(shù)據(jù)，并以圖表方式直觀顯示各類統(tǒng)計值，省去繁瑣的推導(dǎo)演算過程，下面讓我們一起來了解一下IBM SPSS Statistics的數(shù)據(jù)管理功能吧。這里我提前準備了一份身高統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

在繁雜的數(shù)據(jù)中，我們常常束手無策，很難精準地完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析，但是IBM SPSS Statistics可以很好地協(xié)助我們完成這些工作。IBM SPSS Statistics 作為一個強大的統(tǒng)計軟件平臺，不僅可以通過用戶友好型界面，

本文將介紹幾種常用的SPSS分析方法，例如SPSS回歸分析，文中使用的軟件版本為版本26，電腦系統(tǒng)為Windows 10 x64。什么是SPSS回歸分析：spss回歸分析是研究事物或現(xiàn)象之間數(shù)量依存的關(guān)系的分析方法。研究一個連續(xù)性變量（因

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿生物大腦結(jié)構(gòu)及功能的信息處理系統(tǒng)，可通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)，在模式識別、人工智能、預(yù)測、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域擁有廣闊的發(fā)展前景。在本文中，會通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典例子鳶尾花，講解如何利用IBM SPSS Statist

接下來簡單介紹數(shù)據(jù)編輯器。數(shù)據(jù)編輯器提供了一種方便的方法，例如電子表格，創(chuàng)建和編輯數(shù)據(jù)文件。會話開始后，“數(shù)據(jù)編輯器”窗口將自動打開。分成兩個視圖：數(shù)據(jù)視圖和變量視圖，單擊打開視圖。圖1數(shù)據(jù)視圖頁面

在我們使用IBM SPSS Statistics進行數(shù)據(jù)分析的時候，面對著固定的個案和固定的變量，要是我們想要增加新的個案或者變量該怎么辦呢？另外要是我們的數(shù)據(jù)非常的多，面對海量的數(shù)據(jù)我們該怎么樣快速準確地找到我們所想要的SPSS個案和變

IBM SPSS Statistics是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件，適用于多個行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，是醫(yī)學(xué)分析和數(shù)據(jù)分析師的常用工具。它的數(shù)據(jù)分析功能是非常全面的，學(xué)習(xí)起來需要花費不小的精力，小編今天為大家?guī)�來的是使用這款軟件對數(shù)據(jù)進行分組操作

BMI即體重指數(shù)，是衡量個人身體質(zhì)量的一個重要參數(shù)，通過判斷BMI的數(shù)值大小，我們可以判斷個人身高與體重是否協(xié)調(diào)。下面我將用IBM SPSS Statistics來為大家介紹BMI的計算方法。一、BMI計算如果只有一兩條數(shù)據(jù)，我們可以直接

在推斷統(tǒng)計學(xué)中，假設(shè)檢驗可分為兩類：參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗，在IBM SPSS Statistics中這兩種檢驗方法均可直接使用。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)的總體數(shù)據(jù)分布情況不確定時，我們往往會選擇使用SPSS非參數(shù)檢驗的方法，今天小編就為大家介紹一下IB

小編就為大家介紹一下如何使用IBM SPSS Statistics的交叉表分析來統(tǒng)計兩個變量的交叉頻率分布及其百分比分布。一、交叉表分析概述圖1：數(shù)據(jù)窗口數(shù)據(jù)分析是基于數(shù)據(jù)表中的變量來進行的，我們可以探究一個變量中的數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，也

描述性分析是對一組或多組數(shù)據(jù)進行全方位的數(shù)據(jù)分析，分析范圍包括數(shù)據(jù)的樣本量、平均值、最大值、最小值、標準差、方差、極值等，還包括計算數(shù)據(jù)的標準化值，也就是z得分。IBM SPSS Statistics是非常專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件，在其中可以輕

在使用IBM SPSS Statistics進行數(shù)據(jù)分析時，我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適的檢驗方法，卡方檢驗就是一種較為常用的數(shù)據(jù)檢驗手段。為此小編整理了一份SPSS卡方檢驗的基礎(chǔ)教程供大家參考。一、概述圖1：卡方檢驗位置卡方檢驗是檢驗統(tǒng)

圖表分析是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一種，根據(jù)已有數(shù)據(jù)創(chuàng)建圖表，能幫助我們更簡單明了地查看數(shù)據(jù)規(guī)律。接下來就為大家介紹一下我們可以如何使用IBM SPSS Statistics來創(chuàng)建圖表并進行分析。一、快速創(chuàng)建圖表1.舊對話框圖1：舊對話框中創(chuàng)

當(dāng)我們在面對兩個及以上的變量時，如果需要檢測這些變量中相關(guān)程度應(yīng)該怎么做呢？這就需要運用到IBM SPSS Statistics軟件中的相關(guān)性分析功能，接下來就介紹如何進行SPSS相關(guān)性分析。什么是相關(guān)性分析?相關(guān)性分析就是將兩個及以上的

卡方檢驗是數(shù)據(jù)分析的重要手段之一，它可以用來檢驗數(shù)據(jù)的適合度和相關(guān)性，IBM SPSS Statistics中也為用戶提供了各類卡方檢驗的項目。接下來將為大家介紹的就是使用IBM SPSS Statistics對數(shù)據(jù)樣本進行適合度檢驗時產(chǎn)