1、演示机型：华为MateBook X系统版本：win10APP版本：SPSS v0 首先下载并打开“SPSS”软件。弹出下拉菜单中点击“打开”，在打开的对话框中选择“数据”。这样会弹出一个“打开数据”的对话框，也可直接点击文件下方的文件夹按钮打开。点击“打开数据”中的下拉按钮，选择桌面。
2、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。
3、先选择analyze，---再选descriptive 打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、总和（Sum）等等。
4、打开SPSS软件，在表格中录入以下数据。选择数据--个案加权选项打开，在打开的窗口中选择个案加权系数，之后将检测人数字段放入频率变量下方的框中确定。之后选择分析菜单—描述分析—比率选项打开。把阳性情况字段放入分子栏中，总体样本放入分母栏中，之后点击右下方的统计按钮。
5、步骤一：打开SPSS，导入数据启动SPSS软件，首先找到您感兴趣的数据集，这里我们以药物对身高影响的研究为例。在数据视图中，清晰地展示着实验变量（如图所示）。
6、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。在功能栏中点击【转换-计算变量】。接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。
1、如果数据是连续数据和连续变量，那么进行分析时，分析方法大体可以分为四类，相关分析、参数检验、非参数检验以及可视化图形，其中相关分析一般包括皮尔逊（pearson）相关系数以及斯皮尔曼（spearman）相关系数。
2、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，在结果窗口中查看线性模型的具体构建情况。图表分析 点击菜单栏图形打开旧对话框，选择一种图表类型，选择简单散点图，点击定义，设置XY轴的数据列，点击确定，在输出窗口中查看图表结果。
3、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。图表分析。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。直方图分析。统计分析。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。
4、spss数据分析的五种方法如下：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。图表分析。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。直方图分析。统计分析。
5、进行线性模型分析时，首先点击“分析”菜单，选择“线性模型”子菜单，然后设置因变量和固定效应因子。完成后点击“确定”，在结果窗口中查收模型的具体设置和输出结果。 创建图表时，点击“图形”菜单，选择“打开旧对话框”，并选取所需的图表类型，如“散点图”。
6、SPSS基本常用分析方法总结 第一章均值比较检验与方差分析 在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
多重比较策略大揭秘 α分割法：两组之间的比较依然依赖于经典的t检验，但为了控制多重比较带来的误差，我们将α值进行分割。例如，三组间的比较，我们设定α* = α / 3，比如0.05/3 = 0.017。只有当P值小于0.017时，我们才能断定差异具有统计学意义。
计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。
首先将全部平均数从大到小依次排列。然后在最大的平均数上标上字母a；并将该平均数与以下各平均数相比。凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。再以该标有b的平均数为标准。
Tukey方法，也称为Tukeys Honestly Significant Difference （HSD），适用于同质性较强的多组间比较，能够同时考虑方差不齐和多重比较的多重性校正，确保结果的稳健性。Scheffe检验在方差不齐或者数据分布不完全正态时，提供了更严格的显著性检验，但可能牺牲部分敏感性。
那么这个组就具有两个字母。你可以在多重比较中使用Duncan法，会出来一个Duncan表，这个表里面有若干个列，每一个列都由大到小排列几个组，同一列中的组之间差异不显著，不同列的组之间差异显著（不包括重复出现的组）。自己仔细观摩推敲一下，就明白了。总比我这样说来说去的强。完毕。
从折线图中可以看出，例子中“零售业”的均值最大，其次是“航空公司”最后是“旅游业”也即说明“零售业”的投诉比较多，然后是“航空公司”最后是“旅游业”。那么根据单因素方差分析验证三者之间存在显著性差异，具体两两之间的差异如何查看呢？接下来利用事后多重比较分析“两两”之间的关系。
演示机型：华为MateBook X系统版本：win10APP版本：SPSS v0 首先下载并打开“SPSS”软件。弹出下拉菜单中点击“打开”，在打开的对话框中选择“数据”。这样会弹出一个“打开数据”的对话框，也可直接点击文件下方的文件夹按钮打开。点击“打开数据”中的下拉按钮，选择桌面。
打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。
打开SPSS软件，在表格中录入以下数据。选择数据--个案加权选项打开，在打开的窗口中选择个案加权系数，之后将检测人数字段放入频率变量下方的框中确定。之后选择分析菜单—描述分析—比率选项打开。把阳性情况字段放入分子栏中，总体样本放入分母栏中，之后点击右下方的统计按钮。
打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表。在功能栏中点击【转换-计算变量】。接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称。把要进行相乘的变量放在编辑公式框中。然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘。
打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。
SPSSAU相关分析 操作路径【通用方法→相关（pearson相关）】 ，将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】；结果：上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。同时发现与SPSS的结果完全一致，但是SPSSAU操作起来更方便，结果更加丰富易懂。
首先，打开一个空白的Excel表格，随便输入一些数据做演示用。要找到“数据分析”按钮。我们看到“数据”标签下没有这个按钮，我们需要加载一下。右键单击标题栏空白处，如图所示，选择“自定义快速访问工具栏”。
如果将两个事物的取值分别定义为变量x和y，x为自变量，y为因变量，即y因为x的变化而变化。在上面这个例子中，体重就是x，而肺活量就是y。一般而言，回归分析的数据需要满足以下四个条件： 线性趋势：x和y的关系是线性的。
首先，打开你的SPSS软件，找到菜单栏中的文件，选择打开，导入你的数据集。接下来，我们将进入数据处理的关键环节——数据标准化。在分析菜单中，选择描述统计，再点击描述选项，这将带你进入数据描述的界面。在工作区，你需要确保你想要标准化的变量已经选中。
打开spss，将界面切换到变量视图。在编辑栏目创建观测指标及类型。示例创建两个指标，一个作为自变量，另外一个作为因变量，分别是gpd和urbanization，代表人均gdp和城市化水平。指标及类型建好了以后，就要输入数据到spss中了。切换到“数据视图”，数据可以手工输入，也可以从excel中复制或导入。
如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理][生成变量][标准化]。放入数据，点击开始处理。
