大数据SPSS分析总结

大数据时代，不论是当代大学生还是已入职场的屌丝们，尤其是在通往创业路上的侠士，都需要一种特别重要的能力－数据分析能力。它可以帮我们解决很多重要的问题，做出自己想要的预测，这样才能在当今大数据时代稳而不乱，做当今的孔明，取有道之财！下面将笔者将根据自己学习SPSS进行总结,希望能够帮助大家对SPSS进一步理解，有不足之处，望指正批评。

工具/原料

SPSS软件

数据

一、均值比较和T检验

1、解决问题（1）对抽取的样本按照某个类别时行分别计算相应常见统计量，如平均数，标准差；（2）检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体；（3）两个有联系的正态总体均值是否显著差异。

2、如何选择

三、 相关分析

1、这不难理解，在此不多解释，重点说一下其分类，知道如何选择就好了。

2、下面对重点环节进行阐述一元线性回归步骤：（1）作两变量散点图－观相关性（2）选定自/因变量，进行回归分析（3）回归方程检验（方程意义、显著性、系数显著性、残差（观测值-预测值）分析）（4）回归方程修正

3、多元线性回归：为了弥补一元线性回归无法完全解释因变量变化信息而引入（只有当一元回归效果很差才考虑，且自变量间互不相关）步骤：选择因变量－确定自变量对因变量的解释力－消除自变量多重关性（回归傧韭茆鳟）－拟合线性回归方程（多元线性回归）－方程检验－残差分析－模型确认并用于预测

4、多元――多重共线（自变量间有较强的相关性）如何发现：观察自变量间相关分析；回归分析中多重共线诊断解决方法：采用回归让SPSS自动选择合适自变量，用于建立回归方程（剔除已选变量发生多重花线的）

5、曲线回归：散点图中发现－可能是弱非线性－曲线回归难点：曲线形式的选取；不确定只好选取多种可能合适的模型－SPSS计算参数－根据判定系数（可决系数）－选择最优模型

五、 多重响应（多选项集）分析

1、适用场景：调查问卷往往需要被访者对一个问题，多个选项进行选择SPSS处理：将一个多选项问题分解成若干个单选问题，对应每个单选问题设置一个变量。

2、如何选择

2、 相似性指标

4、判别分析

5、对应分析基本理论