1.案例数据探索 案例采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。 1.1 浏览数据与变量 数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览一下原始数据，前10行数据如下： 图1 “我的数据”
1.案例背景与分析策略 1.1 案例背景介绍 某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。 数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，前5行数据如下： 图1
SPSS作为一款常用的数据分析工具，以其分析功能强大而操作简单获得大家的青睐。但是实际的数据分析过程，往往和理想状态差得很远，总会时不时有一些怪怪的现象，或者自己无法解决的问题。以下是罗列出的用户在使用SPSS或者SPSSAU操作时常见的问题以及对应的解决方法，希望可以帮助大家解决
Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类log
一、分析前准备 1.研究背景 TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数
一、前期准备 1.研究目的 重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。由于此类数据同一对象多次测量之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析
一、聚类 1.准备工作 （1） 研究目的 聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性，不同类别的个体差异比较大。 （2） 数据类型 1）定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。 2）定类：数字无比较意义，比如性别，1
方差分析是20世纪20年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的。（来源：统计学 第7版）目前，方差分析广泛应用于生物学、田间试验等。从形式上看，方差分析是比较多个总体的均值是否相等，但本质上是研究变量之间的关系，本篇文章
一、应用 秩和比(RSR)是指分析方法可用于评价多个指标的综合水平情况，其实质原理是利用了RSR值信息进行各项数学计算，RSR值介于0~1之间且连续，通常情况下，该值越大说明评价越‘优’。 秩和比(RSR)分析法广泛应用于医疗卫生领域的多指标综合评价，使用简单方便。比如使用RSR法综
一、应用背景 当研究问卷中涉及多选题，可能会涉及以下四类分析即：多选题单独分析，单选题和多选题交叉；多选题和单选题交叉；多选题和多选题交叉；SPSSAU分别称其为：多选、单多、多单和多多分析。 二、操作 1.SPSSAU操作如下图： 2.SPSSAU中多选题的数据格式类似如下 3.将数据放入分析框
每到期中期末，最让老师们头疼的除了批改试卷，就当属考试成绩数据分析了。 但统计学内容深奥难懂，相关理论的学习也很难深入，让很多老师们无从下手，最多只能做一些简单的统计工作。 在SPSSAU数据分析平台的帮助下，老师们可以更加方便地完成分析，愉快开启假期模式。 01 成绩录入 每到期
信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。特别提示，如果是使用统计分析方法进行信度测量，那么一般都是针对量表题，这在SPSSAU手册中有特别重要的提示和说明。 1 信度测量 信度分析的目的就在于说明数据
本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本
一、概念 中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。 中介效应 中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）
