spaa的分析方法

A. 如何用SPSS分析問卷

一般採用因子分析和回歸分析。試卷分為兩部分，一部分做探索性因子分析，一部分做驗證性因子分析。然後做回歸分析。
一：1.探索性因子分析：因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
主成分分析為基礎的反覆法主成分分析的目的與因子分析不同，它不是抽取變數群中的共性因子，而是將變數□1，□2，…,□□進行線性組合,成為互為正交的新變數□1，□2，…,□□，以確保新變數具有最大的方差：
在求解中,正如因子分析一樣,要用到相關系數矩陣或協方差矩陣。其特徵值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，對應的標准化特徵向量，正是方程中的系數□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，則對應的□1，□2，…，□□分別稱作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息無需保留100%,則可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。
當根據主成分分析，決定保留□個主成分之後，接著求□個特徵向量的行平方和，作為共同性□：
□並將此值代替相關數矩陣對角線之值，形成約相關矩陣。根據約相關系數矩陣，可進一步通過反復求特徵值和特徵向量方法確定因子數目和因子的系數。
因子旋轉 為了確定因子的實際內容,還須進一步旋轉因子，使每一個變數盡量只負荷於一個因子之上。這就是簡單的結構准則。常用的旋轉有直角旋轉法和斜角旋轉法。作直角旋轉時，各因素仍保持相對獨立。在作斜角旋轉時，允許因素間存在一定關系。
Q型因子分析 上述從變數群中提取共性因子的方法，又稱R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究個案群的共性因子，則稱Q型因子分析和Q型主成分分析。這時只須把調查的□個方案，當作□個變數,其分析方法與R型因子分析完全相同。
因子分析是社會研究的一種有力工具，但不能肯定地說一項研究中含有幾個因子，當研究中選擇的變數變化時，因子的數量也要變化。此外對每個因子實際含意的解釋也不是絕對的。
2.驗證性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋轉後) 都會影響測度項。在實際研究中，我們往往會假定一個因子之間沒有因果關系，所以可能不會影響另外一個因子的測度項。第二，探索性因子分析假定測度項殘差之間是相互獨立的。實際上，測度項的殘差之間可以因為單一方法偏差、子因子等因素而相關。第三，探索性因子分析強制所有的因子為獨立的。這雖然是求解因子個數時不得不採用的機宜之計，卻與大部分的研究模型不符。最明顯的是，自變數與應變數之間是應該相關的，而不是獨立的。這些局限性就要求有一種更加靈活的建模方法，使研究者不但可以更細致地描述測度項與因子之間的關系，而且可以對這個關系直接進行測試。而在探索性因子分析中，一個被測試的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理論中的確切的模型。

二：回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。

B. spss分析居民消費隨時間的變化的常用方法

時間序列的基本特點

假設事物發展趨勢會延伸到未來

預測所依據的數據具有不規則性

不考慮事物發展之間的因果關系

時間序列數據用於描述現象隨時間發展變化的特徵。

時間序列考慮因素

時間序列分析就其發展歷史階段和所使用的統計分析方法看分為傳統的時間序列分析和現代時間序列分析，根據觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。

時間序列分析時的主要考慮的因素是：

l長期趨勢(Long-term trend)

時間序列可能相當穩定或隨時間呈現某種趨勢。

時間序列趨勢一般為線性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指數函數(exponential function)。

l季節性變動(Seasonal variation)

按時間變動，呈現重復性行為的序列。

季節性變動通常和日期或氣候有關。

季節性變動通常和年周期有關。

l周期性變動(Cyclical variation)

相對於季節性變動，時間序列可能經歷「周期性變動」。

周期性變動通常是因為經濟變動。

l隨機影響(Random effects)

除此之外，還有偶然性因素對時間序列產生影響，致使時間序列呈現出某種隨機波動。時間序列除去趨勢、周期性和季節性後的偶然性波動，稱為隨機性（random），也稱不規則波動（irregular variations）。

時間序列的主要成分

時間序列的成分可分為4種：

l趨勢（T）、

l季節性或季節變動（S）、

l周期性或循環波動（C）、

l隨機性或不規則波動（I）。

傳統時間序列分析的一項主要內容就是把這些成分從時間序列中分離出來，並將它們之間的關系用一定的數學關系式予以表達，而後分別進行分析。

時間序列建模基本步驟

1)用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。

2)根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。

相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。

跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。

3)辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。

對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。

對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。

當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。

spss時間序列分析過程

第一步：定義日期標示量：

打開數據文件，單擊"數據"，選擇"定義日期和時間"，彈出"定義日期"對話框，

數據中的起始時間就是數據文件裡面的單元格第一個時間，我的第一個是1997年8月，每行表示的是月度銷售量，因此，需要從"定義日期"對話框的左側"個案是"框中選擇"年，月"，在左側輸入『1997』，月框中輸入『8』，表示第一個個案的起始月是1997年8月，

最後點擊確認，這樣spss數據文件裡面就會生成3個新的變數

如下圖：

這樣就完成了一次時間序列的模型，具體的預測數據可以看原始數據上面的出現的新的一列數據。

C. spaa如何快速入門

就是講怎樣使用spss軟體進行統計分析的，下面是關於spss的介紹：
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生於20世紀60年代末研製，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了SPSS總部。1984年SPSS總部首先推出了世界上第一個統計分析軟體微機版本SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的開發方向，極大地擴充了它的應用范圍，並使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。迄今SPSS軟體已有30餘年的成長歷史。全球約有25萬家產品用戶，它們分布於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業，是世界上應用最廣泛的專業統計軟體。SPSS操作界面2009年7月28日，IBM以12億美元現金收購統計分析軟體公司SPSS。具體的收購方式為，IBM將以每股50美元的價格收購SPSS，該交易將全部以現金形式支付，預計於年底前完成。
SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，存儲時則是專用的SPO格式，可以轉存為HTML格式和文本格式。對於熟悉老版本編程運行方式的用戶，SPSS還特別設計了語法生成窗口，用戶只需在菜單中選好各個選項，然後按「粘貼」按鈕就可以自動生成標準的SPSS程序。極大的方便了中、高級用戶。
SPSS輸出結果雖然漂亮，但不能為WORD等常用文字處理軟體直接打開，只能採用拷貝、粘貼的方式加以交互。這可以說是SPSS軟體的缺陷。
SPSS圖表製作20世紀60年代末，美國斯坦福大學的三位研究生研製開發了最早的統計分析軟體SPSS，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了SPSS總部。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一個統計分析軟體微機版本SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的開發方向，從而確立了個人用戶市場第一的地位。同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。目前已經在國內逐漸流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。
SPSS for Windows是一個組合式軟體包，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。
SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP並稱為國際上最有影響的三大統計軟體。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟體完成的計算和統計分析，可以不必說明演算法，由此可見其影響之大和信譽之高。最新的12.0版採用DAA（Distributed Analysis Architechture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，依靠於諸多競爭對手。但是它很難與一般辦公軟體如Office或是WPS2000直接兼容，在撰寫調查報告時往往要用電子表格軟體及專業制圖軟體來重新繪制相關圖表，已經遭到諸多統計學人士的批評；而且SPSS作為三大綜合性統計軟體之一，其統計分析功能與另外兩個軟體即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。
雖然如此，SPSS for Windows由於其操作簡單，已經在我國的社會科學、自然科學的各個領域發揮了巨大作用。該軟體還可以應用於經濟學、生物學、心理學、地理學、醫療衛生、體育、農業、林業、商業、金融等各個領域。
[編輯本段]SPSS發展歷史簡介
1968年：斯坦福大學三位學生創建了SPSS
1968年：誕生第一個用於大型機的統計軟體
1975年：在芝加哥成立SPSS總部
1984年：推出用於個人電腦的SPSS/PC+
1992年：推出Windows版本，同時全球自SPSS 11.0起，SPSS全稱為「Statistical Proct and Service Solutions」，即「統計產品和服務解決方案」
2009年：SPSS公司宣布重新包裝旗下的SPSS產品線，定位為預測統計分析軟體(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：
PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：統計分析
PASW Modeler (formerly Clementine) ：數據挖掘
Data Collection family (formerly Dimensions)：數據收集
PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企業應用服務
[編輯本段]SPSS Statistics功能介紹
1．增強的數據管理功能
在10版以後，SPSS的每個新增版本都會對數據管理功能作一些改進，以使用戶的使用更為方便。13版中的改進可能主要有以下幾個方面：
1）超長變數名：在12版中，變數名已經最多可以為64個字元長度，13版中可能還要大大放寬這一限制，以達到對當今各種復雜數據倉庫更好的兼容性。
2）改進的Autorecode過程：該過程將可以使用自動編碼模版，從而用戶可以按自定義的順序，而不是默認的ASCII碼順序進行變數值的重編碼。另外，Autorecode過程將可以同時對多個變數進行重編碼，以提高分析效率。
3）改進的日期/時間函數：本次的改進將集中在使得兩個日期/時間差值的計算，以及對日期變數值的增減更為容易上。
2．完善的結果報告功能
從10版起，對數據和結果的圖表呈現功能一直是SPSS改進的重點。在16版中，SPSS推出了全新的常規圖功能，報表功能也達到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現的一些問題，以及用戶的需求對圖表功能作進一步的改善。
1）統計圖：在經過一年的使用後，新的常規圖操作界面已基本完善，本次的改進除使得操作更為便捷外，還突出了兩個重點。首先在常規圖中引入更多的交互圖功能，如圖組（Paneled charts），帶誤差線的分類圖形如誤差線條圖和線圖，三維效果的簡單、堆積和分段餅圖等。其次是引入幾種新的圖形，目前已知的有人口金字塔和點密度圖兩種。
2）統計表：幾乎全部過程的輸出都將會棄用文本，改為更美觀的樞軸表。而且樞軸表的表現和易用性會得到進一步的提高，並加入了一些新的功能，如可以對統計量進行排序、在表格中合並/省略若干小類的輸出等。此外，樞軸表將可以被直接導出到PowerPoint中，這些無疑都方便了用戶的使用。
3．為Complex Samples模塊增加統計建模功能：
Complex Samples是12版中新增的模塊，用於實現復雜抽樣的設計方案，以及對相應的數據進行描述。但當時並未提供統計建模功能。在13版中，這將會有很大的改觀。一般線形模型將會被完整地引入復雜抽樣模塊中，以實現對復雜抽樣研究中各種連續性變數的建模預測功能，例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。對於分類數據，Logistic回歸則將會被系統的引入。這樣，對於一個任意復雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復雜的PPS抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現從抽樣設計、統計描述到復雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程，方差分析模型、線形回歸模型、Logistic回歸模型等復雜的統計模型都可以加以使用，而操作方式將會和完全隨機抽樣數據的分析操作沒有什麼差別。可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。
4．Classification Tree模塊：
這個模塊實際上就是將以前單獨發行的SPSS AnswerTree軟體整合進了SPSS平台。筆者幾年前在自己的網站上介紹SPSS 11的新功能時，曾經很尖銳地指出SPSS目前的產品線過於分散，應當把各種功能較單一的小軟體，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等幾個平台上去。看來SPSS公司也意識到了這一點，而AnswerTree就是在此背景下第一個被徹底整合的產品。
Classification Tree模塊基於數據挖掘中發展起來的樹結構模型對分類變數或連續變數進行預測，可以方便、快速的對樣本進行細分，而不需要用戶有太多的統計專業知識。目前在市場細分和數據挖掘中有較廣泛的應用。現在已知該模塊提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三種演算法，在AnswerTree中提供的QUEST演算法尚不能肯定是否會被納入。
為了方便新老用戶的使用，Tree模塊在操作方式上不再使用AnswerTree中的向導方式，而是SPSS近兩年開始採用的互動式選項卡對話框。但是，整個選項卡界面的內容實際上是和原先的向導基本一致的，另外，模型的結果輸出仍然是AnswerTree中標準的樹形圖，這使得AnswerTree的老用戶基本上不需要專門的學習就能夠懂得如何使用該模塊。
由於樹結構模型的方法體系和傳統的統計方法完全不同，貿然引入可能會引起讀者統計方法體系的混亂。為此，本次編寫的高級教程並未介紹該模塊，而將在高級教程的下一個版本，以及關於市場細分問題的教材中對其加以詳細介紹。
5．更好的SPSS系列產品兼容性
隨著自身產品線的不斷完善，SPSS公司的產品體系已經日益完整，而不同產品間的互補和兼容性也在不斷加以改進。在13版中，SPSS軟體已經可以和其他一些最新的產品很好的整合在一起，形成更為完整的解決方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新發布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了對調查研究的完整解決方案。而新增的SPSS Classification Trees模塊將使得SPSS軟體本身就能夠針對市場細分工作提供更為完整的方法體系。
[編輯本段]SPSS的特點
1、 操作簡便：界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。
2、 編程方便：具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。
3、 功能強大：具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。
4、 全面的數據介面： 能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt, word, PPT及html格式的文件。
5、 靈活的功能模塊組合：SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。
6、針對性強：SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且現在很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

D. 用spss怎麼做相關分析

spss的步驟如下：

1、單擊Analyze——Correlate——Bivariate...，則彈出相關分析Bivariate
Correlations對話框

2、把左邊的源變數（情感溫暖Q和T1）調入右邊的矩形框內，同時勾選Pearson選項（見下圖）

E. spss常用的分析方法

SPSS基本常用分析方法總結
第一章均值比較檢驗與方差分析
在經濟社會問題的研究過程中，常常需要比較現象之間的一些指標有無顯著差異，特別當考察的樣本容量n比較大時，由隨機變數的中心極限定理知，樣本均值近似他服從正態分布、所以，均值的比較檢驗主要研究關於正態總體則均值有關的假設是否成立的問題。
本章主要內容：
1．單個總體均值的t檢驗(One-Sample T Test)；
2．兩個獨立總樣本均值的I檢驗(Independent- Samples T Test );
3．兩個有聯系總體均值的t檢驗(Paired-Samples T Test )；
4．單因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；
5．雙因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假設條件：研究的數據服從正態分布或近似地服從正態分布。
在Aanlyze菜單中，均值比較檢驗可以從菜單Compare Means 和General Linear Model得出。
第一節 單個總體均值的t檢驗(One-Sample T Test)
單個總體的t檢驗也稱為單一樣本的t檢驗，也就是檢驗單個變數的均值是否與假定的均值之間存在差異。將單個變數的樣本均值與假定的常數相比較，通過檢驗得出預先的假設是否正確的結論。
例2.1 根據2002年我國不同行業的工資水平，檢驗國有企業的職工平均年工資收入是否等於10000元，假設數據近似地服從止態分布。
首先建立假設：H0：國有企業工資為10000元。
H1：國有企業工資不等於10000元。

第二節 兩個總體的t檢驗 (Two-Samples T Test)
一、兩個獨立樣本的t檢驗 (Independent -Samples T Test)
Independent -Samples T Test是檢驗兩個沒有聯系的總體樣本均值間是否存在顯著的差異，兩個沒有聯系的總體樣也稱獨立樣本，如兩個無聯系的企業生產的同樣產品之間的某項指標的均值的比較，不同地區的兒童身高、體重的比較等，都可以通過抽取樣本檢驗兩個總體的均值是否存在顯著的差異。 例2. 2 某醫葯研究所考察—種葯品對男性和女性的治療效果是否有顯著差異，調查了10名男性服用者及7名女性服用者，對他們服葯後的各項指標進行綜合評分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的總分見表2-2，試根據表在一聲聲哀嚎聲中，數學老師帶著一摞試捲走了進來。

好像是因為冬天天冷，體育老師凍感冒了。

所以變成了兩節數學課，順便考個試。

數學老師名叫歐島，一個很富有數學氣息的名字，常年帶著一個黑框眼睛。

卷子陸續分發。

作為一個學渣，蘇牧無奈的拿出了數學參考資料，想碰碰運氣看能不能找到原題。

「叮！查看了數學題目，數學積分+1，當前積分1/100，等級：一級」

突然，從腦海中冒出來的聲音，將他嚇了一大跳，差點沒從凳子上滑落下來。

一旁的同桌顏小珂忍住沒有笑場。

歐島則是狠狠的瞪了蘇牧一眼。

「？？？…」

蘇牧瞪大了眼睛，有些不可置信。

「這是什麼鬼東西？這是系統？？居然真的有系統這種東西？」

蘇牧繼續翻動，又出現了同樣的聲響。

「叮！您查看了數學題目，數學積分+1，當前積分2/100，等級：一級」

他只是瞟了一眼，居然就增加了積分？

蘇牧覺得自己的腦子清明了些。

這些陌生的數學題目，似乎看起來也熟悉了幾分。

他越發的激動起來。

這些都是真正出現在他眼前的變化！

蘇牧翻書的動作越來越快，積分也越來越多，直到歐島走過來站到了他的面前，才反應過來迅速收了回去。

這個時候，他的積分已經達到了81/100。

他並沒有慌張，而是繼續將試卷上的題目查看了一遍。

終於，系統迎來了新的提示音。

「叮，您的數學積分已經足夠，等級：二級，當前積分0/1000！」

這一瞬間，蘇牧彷彿像醍醐灌頂一般，曾經那些陌生的數學題，彷彿變成了多年的好友！

他居然！

看懂了！

看懂了！！

居然看懂了！！

蘇牧的內心頓時內流滿面，頗有苦盡甘來的感覺。

彷彿是要檢驗自己的成果，蘇牧的心思完全沉寂在了試卷之中，這是一個學渣對於知識的渴望。

時間一點一滴的過去，就連蘇牧自己都沒有發現。

可惜的是，雖然他的數學已經達到了二級，但還是有些題目沒辦法運算出來。

「叮…..」

這一次不是系統的提示音，而是下課的鈴聲。

蘇牧真的是頭一次感受到了時間過的如此之快。

曾經漫長的兩個小時，現在居然還讓他有些意猶未盡。

這就是學霸的感覺嗎？他默默的想到。

這張試卷，蘇牧覺得自己應該是103分。

因為不會的題目他都空著。

而那些簡單一點的題目，蘇牧有一種迷之自信。

他得出的答案，一定是正確答案！

……

「我要好好學習了。」

強忍住內心的激動，蘇牧擺正了

F. 如何運用spss進行多個變數的相關分析

1、首先我們打開電腦里的spss軟體打開整理好的數據文件。

G. 如何用SPSS分析問卷

1、定義變數

打開SPSS後，進入變數設置可以看到變數名、變數類型、變數值的寬度等等，這些都是對變數進行細化定義的。我們可以把問卷中的一個問題理解為一個變數，那麼一個答案也就與一個變數取值相對應。

2、錄入數據

錄入數據大體分為四種：即讀取SPSS格式的數據;讀取ESCEL表格數據;讀取文本數據;讀取相對應的資料庫。錄入數據的方法很簡單，打開SPSS數據錄入的窗口直接進行錄入即可。

3、分析統計

錄入數據後，就是進行數據分析了，但要選擇分析方法，也就是說用什麼分析統計過程，來獲得正確的分析結果。此時，就要具體結合我們調查問卷的具體情況而定。SPSS分析方法主要有兩種，一是作圖分析法，特點是分析簡單直觀易懂;二是數值分析法，特點選擇性強，分析結果細致。

4、保存結果

SPSS分析軟體可以把多個分析結果保存在同一個窗口中——結果輸出窗口。但一般情況下，我們需要把分析結果復制到分析報告中，而不在窗口內進行保存，而是只保存數據，因為這樣我們隨時可以根據數據，採取不同的分析法進行重新分析，也就會隨時有不同的結果。

H. spss數據分析怎麼做

說集體點，剛用Spss處理完一個調查問卷的項目，我相信肯定能幫到你！
1、如果你的數據是excel文件，直接導入到spss中（文件-數據-》選擇你的數據文件）
2、其他格式的也可以導入，如果沒有數據，你自己在spss裡面輸入，和excel沒什麼不同
3、因子分析，檢驗數據的效度，提取因子
4、信度分析
5、回歸分析，計算出路徑系數，這也就是最後需要的結果。
希望能幫到到您！

I. spss進行層次分析法

1、首先在電腦中spss之後，點擊上方導航欄的——轉換選項卡。

J. spss怎麼分析資產質量

資產結構分析法、現金流動分析法、虛擬資產、不良資產剔除法。
資產結構分析法。例如分析總資產中流動資產同固定資產所佔比重，如果固定資產比重偏高，則會削弱營運資金的作用。如果固定資產比重偏低，則企業發展缺乏後勁。分析流動資產中結算資產和存貨資產所佔比重，如果結算資產比重太高，容易發生不良資產，潛在的風險也越大。分析存貨資產時，庫存商品（產成品）本是保證商品經營的物質條件，但應進一步分析其中適銷對路、呆滯積壓、殘損變質等各占的比例。在採用結構分析的同時。還可採用比率法作補充。
現金流動分析法。貨幣資金是資產中最為活躍又時常變動的資產。現金流量信息能夠反映企業經營情況是否良好，資金是否短缺，資產質量優劣，企業償付能力大小等重要內容，從而為投資者、債權人、企業管理者、提供非常有用的信息。如經營活動產生的現金流量和總的凈流量分別與主營業務利潤、投資收益和凈利潤進行比較分析，就能判斷分析企業財務成果和資產質量的狀況。虛擬資產、不良資產剔除法。這是把虛擬資產、不良資產從資產中剝離出來後進行分析的方法，實質上是對企業存在的實有損失和或有損失進行界定。首先是進行排隊分析，統計出虛擬資產和不良資產帳面值，然後進行分析比較。