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說起統(tǒng)計軟件，最經(jīng)典的應該是SPSS軟件。這款強大的綜合分析軟件將為用戶帶來更快、更有效、更深入的數(shù)據(jù)挖掘功能。它比電子表格、數(shù)據(jù)庫或標準多維工具更實用、更方便。任何從事科研的人，如果學統(tǒng)計學，都必須學會SPSS軟件的使用。

案例排序:在數(shù)據(jù)視圖中對案例進行排序，點擊可以選擇具體的排序規(guī)則。

變量排序:在變量視圖中對變量進行排序，點擊具體規(guī)則進行選擇。

轉(zhuǎn)向:行和列相互轉(zhuǎn)向。

合并文件:有兩種文件可以合并。添加一個案例可以實現(xiàn)兩個文件的縱向合并，添加一個變量可以實現(xiàn)兩個文件的橫向整合。

重構(gòu):通過把一個表的幾個變量改成同一個變量來實現(xiàn)表的適當轉(zhuǎn)換等。

匯總:按類別匯總數(shù)據(jù)，比如三個班的學生成績表。您可以按班級將學生成績的平均值匯總到另一個表中，該表將按班級顯示學生成績的平均值。

文件拆分:實現(xiàn)輸出圖形表的合理拆分。例如，一家公司有8個部門，現(xiàn)在要求按性別比較各部門員工的工資。理論上我們用的是選擇案例(見下文)，逐個選擇性別和部門需要2*8的運算，從而畫出2*8的圖表。

通過拆分文件，此時可以選擇比較組或者按組組織輸出，然后按部門和性別分組。使用下面描述的數(shù)據(jù)可以達到預期的效果。

選擇案例:在表單中選擇符合條件的案例，然后進行相應的操作。點進去之后會有各種選項，比如先滿足什么條件再選，隨機選百分之幾等等。

變化

重新編碼成不同的變量:可以將原有的變量或者變量的范圍重新定義成新的變量，比如某個現(xiàn)有班級的學生成績，要求分心50-70分、70-90分、90-100分的學生比例，以及平均值?，F(xiàn)在可以用重新編碼成不同的變量，將上述范圍重新編碼成新的變量(名稱可以自己任意選擇)。具體操作點進去之后更清楚了。

計算變量:重新計算原變量生成新變量，例如原變量乘以10生成新變量等。生成的變量名可以自己選擇。

分析

描述統(tǒng)計:實現(xiàn)表格中各類變量的描述統(tǒng)計。

頻率:實現(xiàn)變量的頻率統(tǒng)計，統(tǒng)計顯示可以顯示其平均值等。你可以選擇用條形圖或其他圖形來描述它。比如對于各部門的工資，你可以描述各部門的平均工資或其總體比例。

描述:詳細描述一個變量，如一個變量的平均值、峰值和中值。對于上面的頻率，重點描述了變量的某個屬性的份額，也就是頻率。

探索:實現(xiàn)因子列表對因變量列表的描述，例如劃分部門(此時部門是因子列表中的元素)，繪制直方圖、莖葉圖或?qū)Ω鞑块T的相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計運算，一次運算即可達到顯示所有部門的效果。

比較平均值:參數(shù)測試變量的平均值。

單樣本T檢驗:檢驗和判斷某一已知數(shù)據(jù)與其他給定數(shù)據(jù)之間是否存在顯著差異，比如給定2010年全國平均消費量，現(xiàn)在給定2011年各地區(qū)平均消費量?？梢杂脝螛颖綯檢驗來比較兩年的平均消費是否存在顯著差異(進行該檢驗時，最后會自動計算出2011年全國的平均消費)。

獨立樣本t檢驗:實現(xiàn)獨立樣本的均值顯著差異檢驗(兩組樣本的病例數(shù)可以不同，病例順序可以隨意調(diào)整)。比如有兩種投資，需要比較其對應的投資是否有顯著差異。檢驗變量是投資額度，分組變量是投資類型。

配對樣本t檢驗:兩個配對樣本均值的顯著性差異(兩組樣本數(shù)必須相同，兩組觀察值的順序一一對應，不能隨意改變)。比如兩份問卷，填寫給同樣的人，每份問卷對應得到的相應分數(shù)?，F(xiàn)在比較一下這兩個問卷的平均分有沒有差別，也就是選擇這兩組作為對應的匹配組。

比較獨立樣本和配對樣本:注意上述描述的適用條件。如果兩者都可以應用，就要根據(jù)已知數(shù)據(jù)的形式來選擇。其實我感覺兩個實現(xiàn)效果差不多。

單因素方差分析檢驗:當多個因素可以決定某個變量時，它們對該變量的影響是否存在顯著差異，例如有兩種

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