spss新手教程，包含数据的合并、拆分、数据计算、数据的重新编码、频率分析、描述性统计分析、探索性分析、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、线性回归分析、曲线估计。
1名义尺度（Norminal）–即定类尺度，它仅仅是一种标志，用于区分变量的不同值，类别数据之间没有次序关系。例如，人口的性别、商品的名称、身份证、商店类型等。定序尺度（Ordinal）–是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。例如，考试成绩（优、良、中、差）、人的身高等级（高、中、矮）、学历等级（博士、硕士、学士）等。间隔尺度（Scale）定距尺度（Interval），是对事物类别或次序之间间距的测度。例如，100分制考试的成绩、重量、温度等。 定比尺度（Ratio），是指能够测度值之间比值的一种计量尺度。例如，员工的月收入、企业产值等。
2不同的度量尺度的统计数据在SPSS的数据文件中，对应不同的变量数据类型。Ø名义尺度----数值型、字符型 Ø定序尺度----数值型、字符型 Ø间隔尺度----数值型结构定义包括：名称、类型、宽度、小数、标签、值、缺失值、列、对齐、度量标准、角色。
3命名规则：–高版本的SPSS的变量名长度可多达64位，但是由于老版本的SPSS变量名长度应在8位之内，为了避免与老版本及其他软件出现兼容问题，变量名一般仍控制在8位之内且尽量避免中文，必要的中文说明可以放在Label栏中加以说明。–首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。–变量名必须唯一且不区分大小写字母。允许汉字作为变量名，汉字总数一般不超过4个。–变量名不能包含空格–变量名不能与SPSS的保留字相同。SPSS的保留字包括：all、by、eq、ge、gt、leIt、ne、not、or、to、with。系统不区分变量名的大小写。
4Ø变量值标签(Values)【问卷里的单选题】 –变量值标签是对变量的可能取值附加的进一步说明，标签内容最多可以有120个字符，通常仅对类型或分类变量的取值指定值标签 – 例如，将变量Departmt定义为数值型变量时，可以按照下表中规定的值和值标签，具体定义方法见下图。
5Ø选择菜单“文件→打开→数据”，弹出“打开文件”对话框左键单击“文件类型”，即可看到SPSS所能打开的数据文件类型，如下表所示。
数据分析有哪些工具？
我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点：
1、好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。
2、功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3、可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。
所以结论就是找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字
DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。
上图先，先看些基本图
各种数据分析好后，可以做成组合图册：
重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。
spss教程：缺失值处理？
在对数据进行分析的时候，会存在个案缺失的情况，缺失值可能会导致严重的问题，如果缺失值得个案与不带缺失值得个案有着根本的不同，而且很多统计理论都依据的是完整的个案，缺失的个案会使所需要的理论更加复杂化，对于不同的缺失值，有不同的处理方法，下面介绍一下缺失值分析方法。
工具/原料
spss
数据文件
方法/步骤
1、打开spss系统，在菜单栏中依次选择“分析”|“缺失值分析”命令，如下图
进行相应的设置，设置主要包括以下几个方面的设置：
（1）“定量变量”列表框；
（2）“分类变量”列表框；
（3）“个案标签”；
（4）使用所有变量按钮
2、设置模式，单击”模式“按钮，弹出模式对话框，用来设置显示输出表格中的缺失数据模式和范围。
3、设置描述，单击”描述“按钮，弹出描述对话框，在此设置要显示的缺失值描述统计变量。
4、设置完成之后，单击”确定“，输出结果。
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