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。

蓬勉曲2767用SPSS分析某疾病在不同年龄组中患病率的差别有无统计学意义:年龄 患者(百分比) 非患病(百分比)46 - 48 639 9.39 6166 90.6149 - 51 318 10.67 2661 ... -
江莫待15537474079 ______[答案] 做卡方检验,先设置三个变量:年龄、患者、百分比,然后将百分比加权(菜单栏点击数据——加权),再点击菜单栏分析——描述分析——交叉分析(或列联表分析),在统计值中选择卡方值就可以了.最后看卡方值对应的sig值是否小于0.05,如...

蓬勉曲2767SPSS数据筛选 -
江莫待15537474079 ______ Data->Select Cases...点击If condition is satisfied下面的if按钮,将你要匹配的类别表达式写在右边顶上的框内,如:( a = 1 & (b = 10 | b = 11 | b = 12 | b = 13)) | ( a = 2 & ( b = 14 | b= 15 | b = 16 | b = 17) ),Continue,在Output里Fiter或者Delete都可以,OK.

蓬勉曲2767怎么用SPSS分析这些数据 -
江莫待15537474079 ______ 1、相关分析(analyze-correlate-bivatiate)将乐群性和恶性程度两个变量选进去,并选择spearman相关系数; 2、将性别变量分组(在data-split cases)将性别变量选入,并点OK,再进行第一题的操作,看男女两组的相关系数是否一样; 3、将年龄变量分组,再做第一题的操作; 4、将罪名变量分组,再做第一题的操作; 鉴于具体数据没看到,以致变量的类型不明确,所给方法请参考.

蓬勉曲2767SPSS 两组变量 一组变量是另一组变量的数量 求平均值 -
江莫待15537474079 ______ 看波动大小只要通过描述性统计分析就可以啦 相关系数表明两个变量之间的相互依赖程度,显著性表明两个变量的相关系数是否通过统计学的检验

蓬勉曲2767急想请教:用spss分析某疾病的患病率在不同年龄段间的差别有无统计学意义,如下: -
江莫待15537474079 ______ 这个用卡方检验来做,先设置三个变量:年龄,是否患者,人数,然后在data-weight case里面将人数变量加权,在描述分析的交互分析中做卡方检验,在统计值中选择卡方值,点击OK就可以了

蓬勉曲2767用SPSS17.0进行描述性统计分析,如图,大神们,跪求!!!!!!!!!!!!!!!!!!
江莫待15537474079 ______ 我来教你吧.你可使用TRANSFORM下的RECODE功能,将年龄指标生成一个年龄组(分成四组),然后,按年龄组拆分(Split File),最后,对各个指标(工作执行等指标)计算描述性统计量,即可.

蓬勉曲2767SPSS对年龄分组时出现问题 -
江莫待15537474079 ______ spss里面是要输入17.999,而不是18,其他是类似的道理 我替别人做这类的数据分析蛮多的

蓬勉曲2767方差分析总体存在差异,而两两比较反而不存在差异,是怎么回事?
江莫待15537474079 ______ 关于SPSS方差分析的两两比较的问题!!求助!! 我有4组年龄的数据(方差齐),经单因素方差分析后发现p0.013就是各组之间有差异,用LSD以及Scheffe两两比较...

蓬勉曲2767要统计A与B两组数据的相关性.用SPSS中相关分析的但相关.Pearson相关系数为负数,P=0.3的含义是什么? -
江莫待15537474079 ______[答案] 是存在不显著的负相关,也可以认为不存在相关

蓬勉曲2767如何用GraphPad Prism进行两组连续变量的比较 -
江莫待15537474079 ______ 两组连续变量的比较是临床科研中经常遇见的问题,比如比较试验组和对照组的年龄是否相同.对于此类数据的分析,首先应看再试验设计上是否进行了配对,之后再看数据是否呈正态分布,方差是否齐.对于此类数据的数据,大致可以遵循图...