描述分析：针对定量数据进行分析，常见的指标有平均值、标准差、最大值、最小值、中位数等；更深入的描述指标包括百分位数、峰度、偏度、变异系数等。

分类汇总：用于研究不同分类时的汇总情况，输出的指标为汇总结果。比如不同区域分类项，销售额（汇总项）的差异情况。

差异比较是常见一类分析方法，如两组或多组均数、率、分布的差异比较。一般采用假设检验类方法进行统计分析。论文写作中常用的差异关系研究方法有方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验。

接下来，分别对4类差异分析方法进行说明。

1、t检验

t检验用于分析X定类数据（仅2类）与Y定量数据之间的差异情况，按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下3类：

2、方差分析

方差分析用于进行X定类数据（2类及以上）与Y定量数据之间的差异关系研究；按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下5类：

3、卡方检验

卡方检验用于分析定类数据与定类数据之间的差异情况，按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下5类：

4、非参数检验

方差分析与t检验均属于参数检验的范围，通常需要数据满足正态性和方差齐性才能够使用，当数据不满足正态性或方差齐性时，研究定类数据与定量数据之间的差异性可以使用非参数检验进行分析。
非参数检方法与参数检验方法对应表如下：

相关影响关系研究用于分析变量之间的关系，包括两部分内容，相关关系研究和回归影响关系研究。涉及的方法主要包括相关分析、线性回归、logistic回归及非线性回归（点击方法名称一键直达方法帮助手册）。

相关分析：根据适用条件不同，可以选择Pearson相关、Spearman相关、Kendall相关等相关系数进行变量相关关系研究

线性回归：因变量Y为定量数据时研究X对Y的影响关系

logistic回归：因变量Y为定类数据时研究X对Y的影响关系，根据Y个数类型等不同，可分为二元logistic回归、有序logistic回归和多分类logistic回归

曲线与非线性回归：主要针对定量数据分析，当线性回归不再适用时进行影响关系研究

数据降维是对变量信息的浓缩，聚类是对个案信息的分类。

1、信息浓缩

信息浓缩方法可以帮助人们在不损失太多信息的情况下，将数据和信息进行简化和压缩，如从数量庞大的指标变量中提取少数几个公因子，在尽可能降低信息损失的前提下用新的公因子变量取代原始变量的信息。

2、聚类分析

聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法，“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。它用于将抽象对象的集合，分组为由类似的对象组成的多个类。这种分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类（点击下方方法名称一键直达方法帮助手册）。

分层聚类：按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析

权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出指标评价体系。权重计算的方法可分为主观赋权法和客观赋权法，如下说明：

数据预测是利用当前和历史信息（数据）进行分析、挖掘、判定，以得出对未来数据的预测。较常见是针对时间序列数据的预测、包括ARIMA模型、指数平滑法等；或者利用灰色系统理论进行预测，如GM(1,1)模型；马尔科夫预测也比较常用。

优劣决策是指在多个可行选项中，通过一定的评价标准和评估方法，选择最优或最符合目标的决策方案的过程。优劣决策隶属于综合评价分析，其分析方法通常包括TOPSIS法、熵权TOPSIS法、秩和比法和Vikor法。

综合评价是一类针对多指标进行科学决策的研究方法。

对问卷数据资料进行研究分析是量化研究的重要内容，根据问卷题型的不同，所获得的数据类型也不同，这影响到采取何种统计方法的问题。问卷从广义上可分为普通问卷和量表问卷，二者涉及的方法各有不同，接下来分别进行说明。

1、普通问卷

普通问卷主要包括单选题、多选题等题目，那么主要涉及到的分析方法可能频数统计、多选题分析、卡方检验、方差分析、t检验、线性回归、logistic回归等等。以上绝大多数方法都介绍过，在此介绍一下多选题分析。

2、量表问卷

量表问卷（李克特量表）进行分析时，涉及的方法会更多更复杂一些。常见的如信度分析、效度分析、项目分析、验证性因子分析、路径分析、结构方程模型、中介效应、调节效应、有调节的中介效应分析等等。

市场研究是一种通过收集、分析和解释市场数据，以了解市场需求、竞争情况、消费者行为和趋势等信息，为企业制定营销策略和决策提供支持的过程。及的方法有PSM分析、联合分析、NPS分析、KANO模型等等。

医学数据分析中除差异性分析比较常用外，比率与风险分析、剂量分析、生存分析、重复测量方差分析、ROC曲线分析也比较常用。

一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。常用方法有Kappa系数、Kendall协调系数、ICC组内相关系数、rwg组内评分者一致性、Bland-Altman图等。

以上内容在《SPSSAU科研数据分析方法与应用》这本书的中有全方位系统的介绍，这本书根据数据分析在科研中的应用情况，依次介绍数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面。

羊索祁3491如何利用spss考察身高,体重和胸围的正态性 -
上逃咽18072976049 ______ 点击分析,然后非参数检验,然后单样本K-S检验,把三组数据都通过箭头加入右侧框里即可,在结果输出窗口中若最后一个指标,即双侧显著性大于0.05即为正态分布

羊索祁3491如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布谢谢! -
上逃咽18072976049 ______ 原发布者:按时嘎嘎嘎 检验一组数据是否为正态分布操作步骤:1、列表头部菜单栏:“分析”→→→“非参数检验”→→→“旧对话框”→→→“1-样板K-S(1)”打开如下对话框:2、把要检验的变量移到“检验变量列表”,选中“检验分布:常规”,即可,其他不作变动,确定,结果如下:

羊索祁3491非参数检验的非参数检验 -
上逃咽18072976049 ______ SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法,其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法.总体分布的卡方检验 例如,医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现:一周之中,星...

羊索祁3491Q检验在SPSS中选择哪个参数 -
上逃咽18072976049 ______ 非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点. 两配对样本t检验:检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据前后是有联系. 两独立样本t检 检验,spss,参数 非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点. 两配对样本t检验:检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据前后是有联系. 两独立样本t检

羊索祁3491如何用SPSS进行正态性分析 -
上逃咽18072976049 ______ 正态分布也叫常态分布,在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布.下面的图就是正态分布曲线,中间隆起,对称向两边下降. 下面我们来看一组数据,并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布(此数据已在SPSS里输入好) 在...

羊索祁3491如何在spss中进行非参数检验 -
上逃咽18072976049 ______ 分析-非参数-旧对话框里面操作

羊索祁3491如何在SPSS中对样本进行正态分布检验? -
上逃咽18072976049 ______ 一、图示法 1、P-P 图 以样本的累计频率作为横坐标إ以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标إ把样本值表现为直角坐标系中的散点.如果资料服从整体分布إ则样本点应围绕第一象限的对角线分布. 2、Q-Q 图 以样本的分位数作为横坐...

羊索祁3491spss检验均值是否有无差异的步骤 -
上逃咽18072976049 ______ 独立样本t检验 1.在进行独立样本T检验之前,要先对数据进行正态性检验.满足正态性才能进一步分析,不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验; 2.在菜单栏上执行:分析-比较均数-独立样本t检验; 3.将要比较平均数的变量放到检验变量,将分组变量放到分组变量,点击定义组; 4.打开的对话框中,设置组1和组2的值分别是分组类别,然后点击继续.

羊索祁3491SPSS非参数检验怎么做两两比较 -
上逃咽18072976049 ______ spss20/19---analyze---nonparametric tests-----independent samples... 在出现的对话框里,点击settings,选中customize tests 根据数据的情况,选择相应的 两两比较的方法.

羊索祁3491数据正态性分布检验的问题 -
上逃咽18072976049 ______ 参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法.但是,在数据分析过程中,由于种种原因,人们往往无法对总体分布形态作简单假定,但又希望能从样本数据中获得尽可能的信息,此时参数检验的...