首页 > 其他分享 >SPSS常见数据分析方法比较汇总

SPSS常见数据分析方法比较汇总

时间:2024-10-15 09:49:17浏览次数:1  
标签:数据分析 分析 汇总 检验 SPSS Analysis Test Regression

SPSS 是全球领先的统计分析与数据挖掘产品,全名:Statistical Product and Service Solutions 成立于 1968年,是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。目前,SPSS、SAS、Stata一齐被称为三大权威统计软件。

一、常用多变量分析技术比较汇总表

注: 

  卡方分析:定量两个定性变量的关联程度 

  简单相关分析:计量两个计量变量的相关程度

  独立样本T检验:比较两组平均数是否相等 

  ONEWAY ANOVA:可以比较三组以上的平均数是否相等,并进行多重比较检验

  TWOWAY ANOVA:可以比较两因素的平均数是否相等,并检验主效应和交互效应

  判别分析与logistic回归:应用于检验一组计量的自变量(可含虚拟变量)是否可以正确区别一个定性的因变量 

  多维量表法(MDS):试图将个体中的变异数据,经过转为为一个多维度的空间图,且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。

二、SPSS常用统计技术比较汇总表


  注:理论模型中变量通常很难测量,这类变量称为潜变量,如绩效、满意度、忠诚度等。

三、SPSS学习的大致框架


四、SPSS应用领域汇总

  SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算,还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能,如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。

 强大的新型图表构建器

可轻松导出的图表和图形

全新的轮廓图


五、基本上,一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能:

  1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理;

  2、 描述统计和探索分析:频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计;在描述分析或者探索分析方面包括频率分析(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)等功能;

  3、 交叉表:计数;行、列和总计百分比;独立性检验;定类变量和定序变量的相关性测度; 

  4、 二元统计:均值比较、T检验、单因素方差分析;

  5、 相关分析:双变量相关(Bivariate Correlation)、偏相关(Partial Correlation)和距离(Distances)相关;

  6、 回归分析: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)

  7、 非参数检验: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)

  8、 多重响应分析:交叉表、频数表;

  9、 预测数值结果和区分群体:K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析;

  10、 判别分析; 

  11、 尺度分析: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);

  12、 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)

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) 

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) 

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)

  13、生存分析: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) 

  14、 报告:各种报告、记录摘要、图表功能(分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等); 

  15、 数据管理、数据转换与文件管理;

  16、其他。

 

参考资料:

  1、IBM SPSS官网What’s New in SPSS Statistics 25 & Subscription

  2、张文彤老师教程:《SPSS统计分析初级教程》《SPSS统计分析高级教程》

  3、资源来源:经管学苑公众号

翻译

搜索

复制

<iframe></iframe>

标签:数据分析,分析,汇总,检验,SPSS,Analysis,Test,Regression
From: https://www.cnblogs.com/dudumao/p/18466823

相关文章

  • 【10月持续更新】国内ChatGPT中文镜像网站整理汇总
      一、什么是ChatGPT?ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于GPT(GenerativePretrainedTransformer)模型的人工智能对话系统。它使用了深度学习技术中的一种叫做Transformer的架构,通过对大量文本数据进行预训练和微调,能够理解并生成自然语言。二、GPT工具跟国内AI大模型整......
  • 网络安全学习路线及各类杂项汇总,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    1.安全法(笔者认为学习网络安全前首先得学这个)不是这个↑网络安全法律:了解网络安全相关的法律法规和伦理标准。合规性与标准:学习ISO27001、GDPR等安全标准和合规要求。2.基础知识计算机网络基础:了解网络的基本原理,如TCP/IP协议、OSI模型、路由和交换等。操作系......
  • 人工智能是如何预测足球比赛?大小球亚盘数据分析推荐
    今天的文章主要包含了三部分内容:1,AI预测足球的过程。2,举例说明。3,影响AI预测准确率的原因。AI预测足球比赛的过程,其实并不复杂,主要就是下面几步,大家可以和自己平时预测比赛做个对照,看看我们和机器的区别在哪里:1,评估影响比赛结果的因素AI通过大模型的训练数据和知识库,运用机......
  • 入行网络安全需要学习哪些知识点?白帽子佬都给你汇总在这里,一文全懂_网络安全入门应该
    都说IT互联网行业吃香,那么如何才能高效入行,习得一技之长换取心仪offer?一般来说,0基础小白想入行到网络安全行业,按照如下学习逻辑肯定是错不了的:一、基础知识掌握1、计算机基础知识:理解计算机体系结构、操作系统、网络通信等基础知识,这是进入网络安全领域的基础。2、网络......
  • ubuntu20.04 ros noetic cv4 编译sg-slam问题汇总
    1.CV_RGB2GRAY2.CV_MINMAX3.CV_RGB2GRAY4.CV_FILLED引入头文件include<opencv2/imgproc/types_c.h>include<opencv2/opencv.hpp>include<opencv2/highgui/highgui_c.h>include<opencv2/imgproc/imgproc_c.h>或者1和3将CV_改为cv::COLOR_5.fatalerro......
  • Docker常用命令大全汇总
    Docker是一种流行的容器化平台,可以在一个独立的、隔离的环境中构建、部署和运行应用程序。了解Docker常用命令可以帮助我们更高效地管理容器,快速开发和部署应用。本文将整理一系列Docker的常用命令,便于日常使用和学习。1Docker基础命令1.1启动/停止/重启docker# 启动s......
  • python数据分析与可视化
    关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可......
  • 六大名校计算机专业课程资源整理汇总,建议从头再学一遍!
    “曾经有一份真挚的爱情摆在我的面前,我没有珍惜,等到失去的时候才追悔莫及,人世间最痛苦的事情莫过于此。如果上天能够给我一个重新来过的机会,我会对那个女孩子说三个字:我爱你。如果非要给这份爱加上一个期限,我希望是——一万年!”----《大话西游之大圣娶亲》上学时,学习计算机课......
  • 【操作系统】汇总四、文件管理
    文件管理文章目录文件管理八、文件系统基础1.文件的属性2.文件的==逻辑==结构2.1顺序文件2.2索引文件2.3索引顺序文件2.4多级索引顺序文件3.目录文件❗3.1文件控制块FCB3.1.1对目录进行的操作3.2目录结构3.2.1单级目录结构3.2.2两级目录结构3.2.3多级目录结构(树形目录......
  • 【python-数据分析】pandas时间序列处理
    1.timestamp1.1创建timestamp自定义timestamp语法:pd.Timestamp(ts_input,tz,year,month,day,hour,minute,second,microsecond,nanosecond,tzinfo)代码示例:importpandasaspdimportpytz#当ts_input为字符串时,一般要与tz参数搭配使用timestamp=pd.Timestamp(ts......