SPSS进行统计分析到底好在哪

韩梅梅

都说用SPSS进行统计分析比较好，那么到底好在哪里呢？

Mr C

是的，SPSS提供的统计分析方法比较全面。单纯从软件菜单和主界面来说，SPSS统计分析方法有25大类，128小类。如果再加上各个子界面的统计量和检测方法选项，那就更多了。

韩梅梅

那你能为我们介绍一下spss都有哪些统计分析方法呢？

Mr C

好的，下面我来带你简单了解一下。

1.报告--Reports

代码本（Codebook），OLAP多维数据集（OLAP Cubes），个案汇总（Case Summaries），按行汇总（Report Summaries In Rows）和按列汇总（Report Summaries In Columns）

2、表格--Tables

定制表（Custom Tables）和多响应集（Multiple Response Sets）

3、描述统计--Descriptive Statistics

频率分析（Frequencies）、描述性分析（Descriptives）、探索分析（Explore）、列联表（交叉表）分析（Crosstabs）、TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency，累积不重复到达率和频次分析）、比率统计（Ratio Statistics）、P-P图（P-P Plots, proportion-proportion plot）、Q-Q图（Q-Q Plots，Quantile-Quantile plot）

4、平均值--Means

平均值（Means）分析、单样本t检验（One-Sample T Test）、独立样本t检验（Independent-Samples T Test）、配对样本t检验（Paired-Samples T Test）和单向方差分析（One-Way ANOVA）

5、相关--Correlate

双变量相关（Bivariate Correlation）、偏相关（Partial Correlation）和距离（Distances）相关

6、一般线性模型--General Linear Model

单变量方差分析（Univariate Analysis of Variance）、多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance）、重复测量方差分析（Repeated Measures Analysis of Variance）和方差分量分析（Variance Components Analysis）

7、广义线性模型--Generalized Linear Models

广义线性模型（Generalized Linear Models）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations）

8、混合模型--Mixed Models

线性混合模型（Linear Mixed Models）和广义线性混合模型（Generalized linear mixed models）

9、对数线性模型--Loglinear

一般对数线性分析（General Loglinear Analysis），Logit对数线性分析（Logit Loglinear Analysis）和模型选择对数线性分析（Model Selection Loglinear Analysis）

10、神经网络--Neural Networks

多层感知器（Multilayer Perceptron）和径向基函数（Radial Basis Function）

11、回归--Regression

自动线性建模（Automatic Linear modeling）、线性回归（Linear Regression）、曲线估计（Curve Estimation）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）、二元Logistic回归（Binary Logistic Regression）、多元Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）、有序回归（Ordinal Regression）、概率单位法（Probit，probability unit）、非线性回归（Nonlinear Regression）、权重估计法（Weight Estimation）、两步最小二乘回归（2-Stage Least Squares Regression）及分类回归（Categorical Regression）

12、分类分析--Classify

两步聚类分析（Two Step Cluster Analysis）、逐步聚类分析（K-Means Cluster Analysis）、系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）、决策树（Decision Trees）、判别分析（Discriminant Analysis）及最近邻分析（Nearest Neighbor Analysis）

13、降维分析--Dimession Reduction

因子分析（Factor analysis），对应分析（Correspondence analysis）和最优尺度（Optimal Scaling）分析：多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis，MCA）、分类主成分分析（Categorical Principal Components Analysis，CATPCA）、非线性典型相关分析（Nonlinear Canonical Correlation Analysis，OVERALS）

14、尺度分析--Scale

可靠性分析（Reliability Analysis）、多维尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL）和多维邻近尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL）及多维展开分析（Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL）

15、生存分析--Survival

寿命表（Life Tables）、Kaplan-Meier法（Kaplan-Meier）、Cox回归（Cox Regression）和含时间依赖协变量的Cox回归（Time-Dependent Cox Regression）

16、多响应分析--Multiple Response

定义多响应集（Define Sets）、多响应频率分析（Multiple Response Frequencies）和多响应交叉表（Multiple Response Crosstabs）分析

17、缺失值分析--Missing Value Analysis

缺失值分析（Missing Value Analysis）

18、非参数检验--Nonparametric tests

单样本非参数检验（One-Sample Nonparametric Tests）、两个或更多独立样本非参数检验（Two or More Independent Samples Nonparametric Tests）、两个或更多相关样本非参数检验（Two or More Related Samples Nonparametric Tests）、卡方检验（Chi-Square Test）、二项检验（Binomial Test）、游程检验（Runs Test）、单样本Kolmogorov-Smirnov检验（One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test）、两独立样本非参数检验（Two-Independent-Samples Test）：Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U test）、Moses极端反应检验（Moses extreme reactions test）、Kolmogorov-Smirnov Z检验（Kolmogorov-Smirnov Z test）、Wald-Wolfowitz游程检验（Wald-Wolfowitz runs test），多个独立样本非参数检验（Tests for Several Independent Samples）：Kruskal-Wallis H检验（Kruskal-Wallis H Test）、中位数检验（Median Test）和Jonckheere-Terpstra检验（Jonckheere-Terpstra Test），两相关样本非参数检验（Two-Related-Samples Tests）：Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed Ranks Test）、符号检验（Signed Test）、McNemar检验（McNemar Test）和边际同质性检验（Marginal Homogeneity Test），多个相关样本非参数检验（Test for Several Related Samples）：Friedman检验（Friedman Test）、Kendall W检验（Kendall’s W Test）和Cochran Q检验（Cochran’s Q Test）

19、预测--Forecasting

时间序列建模器（Time Series Modeler）：专家建模器（Expert Modeler）、指数平滑法（Exponential Smoothing），综合自回归移动平均模型（ARIMA），季节分解法（Seasonal Decomposition），谱分析（Spectral Analysis），序列图（Sequence Charts），自相关（Autocorrelations）和互相关（Cross-Correlations）图

20、多重插补--Multiple Imputation

分析模式（Analyze Patterns）和插补缺失数据值（Impute Missing Data Values）

21、复杂抽样--Complex Sample

选择样本（Select a Sample），准备分析（Prepare for Analysis）及以下统计分析的复杂抽样计划（Complex Sample Plan）：频率分析（Frequency），描述性分析（Descriptive），交叉表（Crosstabs）分析，比率分析（Ratios），一般线性模型（General Linear Model），Logistic回归（Logistic Regression），有序回归（Ordinal regression）和Cox回归（Cox Regression）

22、模拟--Simulation

用现有模型文件或手动输入方程创建应用于统计模型的数据

23、质量控制--Quality Control

控制图（Control Chart）：平均值、极差、标准差控制图（X-Bar, R, s Control Chart），单值、移动极差控制图（Individuals, Moving Control Chart），不合格品率、不合格品数控制图（p, np Control Chart）和缺陷数、单位缺陷数控制图（c, u Control Chart），帕累托图（Pareto Chart）：简单帕累托图（Simple Pareto Chart）和堆积帕累托图（Stacked Pareto Chart）

24、ROC曲线--ROC Curve

诊断学研究中一种非常重要的统计方法

25、直销分析

直销分析（Direct Marketing）共有8个方法：交易数据RFM分析（RFM Analysis from Transaction Data），客户数据RFM分析（RFM Scores from Customer Data），聚类分析（Cluster Analysis），潜在客户概要文件（Prospect Profiles），邮政编码响应率（Postal Code Response Rate）、购买倾向分析（Propensity to Purchase）、控制包装检验（Control Package Test）及评分向导（Scoring Wizard）

韩梅梅

看来spss真的很强大，我要系统学习了。

Mr C

是的，SPSS借助于其强大的统计分析功能广泛地应用于商业、医学、交通、农业、工业、金融、市场分析、教育学、社会学等众多行业。

韩梅梅

太棒了，SPSS，我来了。

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【课程信息】

第一阶段：[5.28] 数理统计基础与SQL语言

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3. 数理统计基础知识

4. 随机事件与随机变量

5. 正态分布与中心极限定理

6. 其他统计学三大分布

7. 描述性统计分析

8.SQL 数据库语言简介

9.Mysql 安装、配置与实操

第二阶段：[5.29]数据分析统计基础理论P2

1. 随机抽样知识

2. 抽样估计基础

3. 假设检验基础

4. 方差分析

5. 相关与回归分析

6. 数据分析理论基础总结

第三阶段：[6.03]数据预处理技术P1

1. 数据分析与 SPSS 介绍

a. 实例演示

b.SPSS 的特点

c.SPSS 界面介绍

2. 数据的输入与保存

a. 数据获取及其格式

b.SPSS 数据变量详解

c.SPSS 访问外部数据

第四阶段：[6.04]数据预处理技术P2

1. 数据预处理及分析

2. 数据清理

3. 新变量生成

4. 描述统计分析

5.SPSS 统计图形与可视化

a. 散点图（交互式）

b. 比较子组

c. 回归变量图

第五阶段：[6.10]数据分析与建模技术

1. 相关分析

2. 回归分析基础

3. 简单回归分析

4. 多元回归分析

a. 案例分析：商品韧性材料的影响因素及其预测分析

5. 卡方分析

a. 案例分析：商品投诉因素分析

第六阶段：[6.11]数据分析与建模技术

1. 二分类 logistic 分析 a. 客户违约信息预测

2. 主成分分析与聚类分析

a. 主成分分析

b. 两步聚类法

3. RFM 客户价值模型

4. 统计报表过程

第七阶段：[6.17~18]案例分析及业务应用

1. 数据挖掘方法论介绍

2. 回归分析与因子分析方法

3. 市场调研 - 用户体验评测案例（全咨询项目）

4. 业务分析 - 球员综合评价案例

5. 信用卡产能预测与监控

6. 贷款违约预测建模全流程

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