SPSS作为一款常用的数据分析工具，以其分析功能强大而操作简单获得大家的青睐。但是实际的数据分析过程，往往和理想状态差得很远，总会时不时有一些怪怪的现象，或者自己无法解决的问题。以下是罗列出的用户在使用SPSS或者SPSSAU操作时常见的问题以及对应的解决方法，希望可以帮助大家解决
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27831 原文出处：拓端数据部落公众号 随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中，利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析，进而为借款人、出款人和管理人员提
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27587 原文出处：拓端数据部落公众号 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人。 其中 Distance：居住地离上班地的距离（公里） Pincome：个人年收入（万元） Hincome：家庭
毕业论文的写作已告一段落，但对于科研人来说，写论文却是一件十分日常的事情，为了提高写作效率，今天为大家推荐一些论文写作工具。 文献下载工具 1.Sci-Hub Sci-Hub可以免费下载英文文献，进入网站后，输入文章名称或者DOI号。DOI号是文章的专属编号，在百度学术、谷歌学术、必应学术里输入文
双独立样本的T检验 是指在两个样本相互独立的前提下，检验两个样本的总体均数（两个样本各自归属的总体的平均数，如果两样本均数不存在显著差异，那么可以认为两个样本来自同一个总体）是否存在了显著性差异。它的零假设（即想要证明错误的假设、否定预期结果的假设）为不存在显著性差异。 同
1、建立标识变量 寻找自然变量中与工具变量相关系数高的变量列，再带入原表达式
时间序列分析 时间序列也称动态序列，由两个组成要素构成： 1.时间要素：年、季度、月、周、日、小时… 2.数值要素 分类：时期序列和时点序列 1.SPSS处理时间序列中的缺失值 替换缺失值的五种方法： SPSS->转换->替换缺失值 1.序列平均值：用整个序列的平均数代替缺失值 2.临近点的
SPSS概述 要在SPSS中对变量执行分析，必须用数值形式。当出现字符型的变量，需要转化为数值型。（在变量视图-值里面进行添加属性）数据输入和分析的过程分为四个步骤：（1）生成变量；（2）输入数据；（3）分析数据；（4）解释结果。在分析数据时，利用案例处理摘要（Case Processing Summary）观察结果。 描述统计：
在打开数据标签中含有中文字符的SPSS数据文件时，由于编码问题有时会出现乱码的状况。譬如下图；但是尝试过单纯修改字符的字体之后并未能解决乱码问题。但值得注意的是，本人在打开文件的时候spss提示由于字符的长度等因素，因此需要使用Unicode格式解码，因为之前在学习python文件读写的
目录 基础部分： 适用范围： 步骤： 注意事项： Spss操作部分： 二分类： 多分类： 1、Fisher线性判别分析 2、多元逻辑回归 基础部分： 适用范围： 二分类：二元逻辑回归（多元线性回归加入连接函数，类似于复合函数） 多分类：Fisher判别分析和多元逻辑回归 步骤： 1、用训练组建立模型，用预测组检验模型，观察
1.两种情况 （1）多个样本满足独立、正态和方差齐性这三个条件的话，则可使用单因素方差分析。 （2）若不满足以上条件，则使用多个独立样本的秩和检验。 2.方差齐性检验 分析—一般线性模型—多变量—拖入变量—点击右侧的“选项”—勾选“齐性检验” 若显著性小于0.05，则方差不齐。 3.克
目录 一、步骤二、实例 一、步骤 【分析】-【回归】-【二元Logistics】 可以选择一个因变量，多个自变量 设置置信区间 二、实例 【数据分类表】 【结果表】
1.假设检验 2.实操 分析—回归—线性—拖入变量—点击右侧的统计，勾选估计值、置信区间、杜宾沃森和个案诊断—继续点击右侧的plots ps:杜宾沃森的值在0-4，结果越接近2，观测值相互独立；个案诊断的标准化残差的值小于3时，不存在异常值
IBM SPSS Statistics 破解版for Mac(spss数据统计与分析软件) SPSS是“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英
1.首先导入数据 2.选择定义日期和事件 3.选择日期 4.选择创建传统模型 5.选择创建传统模型 6.出现预测结果
总体思路：根据00-20年的人口数据
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详
1 直方图 适合数据多的 2 pp图 NORMDIST 值->AP累计概率 x出现概率 y，对于正态分布曲线，当其点对应的数值等于第一个实际值出现，概率面积的累计大小 3 QQ图 NORMINV AP->值 x数据本身 y，对于正态分布曲线，当面积等于第一个实际值出现的累计密度的概率求其点对应的期望的观察值 q:quarti
下载clickhosue的ODBC驱动程序 下载网址: https://github.com/ClickHouse/clickhouse-odbc/releases 启动ODBC程序包 配置ODBC 选择用户DSN ,点击添加 选择Clickhouse ODBC Driver (Unicode) 配置ODBC连接，注意name不能有空格, host为服
K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。 除了以上聚类原理的不同外，三种聚类方法还有哪些不同
现用如下数据做系统聚类分析： 将数据导入spss中，如图： 步骤如下： ①【分析】----【分类】----【系统聚类】 ②x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8添加到变量，x1（即地区）添加到个案标注依据 小技巧：添加变量的时候，可以单击【医疗机构床位数(张)】，然后按住shift键不松，鼠标单击
自变量有14个，调整后的R方是负数，每一个自变量都不显著，但VIF值只有三个是大于5的，p-p图是一个像s一样的图
在spss的散点图中是可以添加拟合线的 双击图片打开图表编辑器 点击元素---->总计拟合线 做如图的更改 完成了
显著性分析： 将数据导入SPSS，重新命名变量名，检查数据类型是否为数字 对原始数据进行重新赋值，主要是将自变量赋值为1.2.3.4.5….等 菜单栏点击analyze—general linear model—Univariate，将因变量移入dependent variable，自变量移入Fixed factors 点击model，选择Full factoria
Setup in SPSS Statistics In this example, there are four variables: (1) the dependent variable, cholesterol, which is the cholesterol concentration (in mmol/L); (2) the independent variable, gender, which has two categories: "male" and "fem
