spss的5种常用的统计学方法

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spss数据分析的五种方法如下:

1、线性模型;点击分析,一般线性模型,单变量,设置因变量和固定因子,点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析;点击分析,打开回归,设置自变量和因变量数据,点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0,而且更名为IBM SPSS。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

统计建模:

Complex Samples是12版中新增的模块,用于实现复杂抽样的设计方案,以及对相应的数据进行描述。但当时并未戚裂提供统计建模功能。

在13版中,这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中,以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能,例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。

对于分类数据,Logistic回归则将会被系统的引入。

这样,对于一个任意复杂的抽样研究,如多阶段分层整群抽样,或者更复杂的PPS抽携肢样,研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程,方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用,而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。

可以预见,该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推高隐闭断模型的正确应用。

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