大家晚上好，自从小天悄悄报名 Power Query 课程并利用休息时间学习，结果因为太嗨被超模君发现了之后，小天又多了一个任务：利用统计学知识处理和分析之前累积的大量数据。 （ 抱歉，暴露超模君老是鞭策我的事实了）

说到统计学，小天作为数学系出身的学渣忍不住要唠叨一下了。

虽然很多人经常接触统计，甚至读本科/硕士/博士时都学习过，但是当他们亲自处理数据时往往极易陷入懵逼状态，不知用哪种方法比较合适，不知如何选择更佳解决方案。这便使得不少人认为统计很难。

事实真是如此吗？实际上，在日常学习工作中 统 计可以说是数据分析的基石，而统计 学则是数据挖掘和大数据的基础学科。

因此作为一门研究 数据收集、整理与分析的学科，统计学无疑能够帮助我们实现数据运用的终极目标 （终极目标：洞悉本质、确定规律、预测未来） ，而在掌握统计思想的前提下，选择恰当的统计分析方法将让我们更为科学地理解和掌握数据的本质。

统计核心思想虽然只有四点，但很精辟地总结了在统计过程中需要注意的重要环节：抽样思想、假设检验思想、小概率思想和误差控制思想。

（一）抽样思想

在对数据进行统计分析时，一般情况下所遇到的总体都是无限的，此时抽样是一个非常不错的选择。

（二）假设检验思想

统计学中说的检验主要分为四大类：t检验、方差分析、非参数检验和卡方检验，同时它们从属于假设检验思想。

当然，假设检验思想还包含了t/F检验、非参数检验、卡方检验等具体理论内容，该思想的核心就是假设 ：无效假设（H ₀ ）和备择假设（ H ₁ ）。

利用假设可以将检验结果分出两种可能，而这两种可能的正确性论证将会交给小概率思想。

（三）小概率思想

有了假设后，就轮到小概率思想了。小概率思想是指小概率事件（P≤0.05）在一次试验中或抽样中基本不可能发生的。利用这个思想，我们是可以判断上一步所做出的假设是否正确，以便及时作出调整。

而我们获得科学研究的结果时，也需要给出事件的P值，这个P值将决定了科学研究成果的准确性和可靠性。

（四）误差控制思想

经历了上述三步之后，但是依然会出现错误的，这不仅是统计学自身的原因，还会有小概率思想的影响。也就是说尽管只有5%的概率，但还是有可能发生。

此时就需要误差控制了，而误差控制主要表现在三个方面：实验设计、实验过程和统计分析，在每一个阶段均利用各种方法进行合理调控以减少误差。

在统计学整个数理统计的过程中无时无刻都包含着这四个思想，只有熟练掌握这四个思想才能更好地达成统计的目的。

大家应该都知道，体现一个人的统计学功底主要在于实战应用上， 那么，统计分析方法又该如何选择呢？判断的标准究竟是怎样的呢？

简单来说，统计分析方法的选择有三个核心要素：研究目的、统计设计和变量类型，其中判断的关键就是变量。而变量也分为三种类型：数值变量、等级变量和分类变量。

（一）数值变量

数值变量又称为计量资料或定距资料，从名字可以得知该变量是定量检测出来的，比如身高、体重，因此数值变量是能够进行加减运算的，在对两个或多个变量进行差异性分析的时候，我们可以选择 t 检验 分析方法。

（二）等级变量

等级变量又称为有序变量，同样可以从名字得知该变量是存在着层次关系，比如初、中、高级的职称，因此等级变量只支持＞或＜，同时对该变量进行差异性分析时，我们是可以选择 非参数检验 分析方法的。

（三）分类变量

分类变量又称为计数资料或名义变量，主要有二分类和多分类两种，比如性别、民族，因此我们可以选择 卡方检验 分析法进行差异性分析。

说到这里，变量已经是介绍完毕了。不过大家应该可以看出，根据变量选择的只是差异性分析方法，而实际上 统计分析方法并非只有一种。

如果用等级划分来表示的话，统计分析方法可以分为：描述性分析 （初级） 、差异性分析 （中级） 、关系性分析 （高级） 。

其中， 描述性分析 分为图表法和指标法，主要是适用于统计图表和计量、计数资料； 差异性分析 正如上述所说一样，针对的是数值型、分类型和等级型资料的检验；而 关系性分析 作为最高级别的方法，主要是寻找资料之间的关系建立数学模型。

如此一来，选择统计分析方法时举棋不定的问题一下子就解决了，但是 当我们处理好数据并确定适当的分析方法准备挽起袖子干起来的时候，我们还会遇到这样的窘况：该用什么工具辅助完成任务呢？

目前市面上统计类软件如同小天衣柜里的衣服一样多而繁杂，看着就眼花缭乱，选择时不知所措 （是的，小天每天挑衣服很耗脑力） ，但是如果必须要从中挑一款的话，小天喜欢简单粗暴的。

说到简单，首选肯定是Spss了，为什么小天会这么说？Spss究竟哪里值得推荐呢？

Spss全称为Statistical Product and Service Solutions。作为世界上第一款专业的统计分析软件，它不但是全球领先的统计分析与数据挖掘产品，还是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。

Spss与SAS、stata等统计软件相比，最大的特色就是更菜单化、更傻瓜、更界面友好。而正因为Spss“ 易学易用易普及 ”，且 拥有大量成熟的统计分析方法 、 完善的数据定义操作管理 、 开放的数据接口 以及 灵活的统计表格图形 ，才让Spss在这50年间长盛不衰，深受使用者的喜爱。

相信对于喜欢简单粗暴，操作便捷的人而言，spss是不错的选择。当然对于初学者、熟练者或者是精通者都是非常适用的。

不仅如此，Spss还提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析和结果报告这样完整的数据分析过程，同时 具有数据管理、统计分析、图标分析、输出管理等基本功能，因此数据分析 （统计分析） ，小天极力推荐使用Spss。

虽然说Spss比较简单傻瓜，但是学起来还是有难度的。此时，很多小伙伴可能会选择网上买一堆书回来独自啃个三五天，然后偷个懒就荒废了。

其实啊，与其自学而苦苦不得入门，还不如跟随经验丰富的老师快速提升更为有效。

这不，超级数学建模携手松哥推出的 Spss高强度培训 课程，手把手教你掌握统计学中的设计、整理、分析、结果与报告和表达的整个流程，指引你解决日常中的实际问题，成为数据分析小能手！

因此，即便是没有任何基础的同学，小天相信学习该课程也不会有太大的压力。

当然，本次介绍的是Spss高强度培训课程的 基础篇 ，主要通过讲解问卷（量表）统计的设计、评价与统计来教授Spss的常规知识。整个课程重理论而不推导公式，强实践，助你在学习理论知识的同时提升实战经验。

课 程 详 情

【课程信息】

「 课程名称 」

问卷统计与Spss运用

（初级篇）

（共47学时，¥299）

「 学习平台 」

腾讯课堂

「 上课形式 」

课程均为录播视频

报名即可反复观看

「 课前准备 」

了解spss软件

了解数据分析基本概念

「 学习周期 」

建议每周至少学习3小时，7天内可完成一遍

「 面向人群 」

统计学 爱好者、 数据分析 爱好者、数据分析从业者

教育、心理、社会学等专业的学生、研究人员

零基础的小白、负基础的小白白

「 答疑形式 」

老师长期驻扎课程学习群，

即便是最简单的问题也会答疑

「 课程资料 」

知识总结、实战案例、真实数据库、课后拓展

「 课程收益 」

1.快速掌握问卷统计的基础知识

2.掌握spss的基础知识

3.可独立完成项目实战

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部分章节可 免费试学 、

课程优惠 活动

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作为课程的主讲人，松哥将自己多年的数据分析经验和Spss实用技巧分享给大家。所以课程 不仅是知识，还有思维和方法 ，你完全可以做到举一反三。

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好了，课程介绍就到这里，小天已经报名准备学习了，有兴趣的小伙伴赶紧加入吧，小天等着你跟我做同学呢！

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