一、spss统计分析方法及应用？

关于这个问题，SPSS是一种统计分析软件，可用于数据管理、数据分析和制图。以下是SPSS的一些常见统计分析方法及其应用：

1. 描述性统计分析：用于描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态，常用的统计指标包括均值、中位数、标准差、极差、四分位数等。应用场景包括对数据的概括性描述、数据清洗和异常值处理等。

2. 参数检验：用于检验样本数据是否符合某种分布或总体参数是否满足某种假设，常用的检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。应用场景包括对两个或多个样本的差异进行比较和检验、对分布假设进行验证等。

3. 非参数检验：用于对数据分布未知或不符合正态分布的情况进行检验，常用的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。应用场景包括对小样本或非正态分布数据的检验和比较等。

4. 相关分析：用于研究两个或多个变量之间的关系，常用的相关分析方法包括皮尔逊相关分析、Spearman等级相关分析、Kendall等级相关分析等。应用场景包括研究变量之间的相关性、探究变量对某个结果变量的影响等。

5. 回归分析：用于研究一个或多个自变量对某个因变量的影响程度和方向，常用的回归分析方法包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。应用场景包括建立预测模型、研究自变量对因变量的影响和关系等。

6. 聚类分析：用于将样本数据划分成若干个互不重叠的群组，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。应用场景包括对样本数据进行分类、研究不同群组之间的差异等。

7. 主成分分析：用于降维和提取数据的主要结构，常用于探究多个变量之间的关系和找出数据的主要影响因素。应用场景包括数据降维、变量选择和探究数据结构等。

总之，SPSS是一种功能强大的统计分析软件，可以用于多种统计分析方法的应用。

二、数据分析方法及软件应用？

数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。

业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。

技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

三、要研究数据组A对数据组B的影响程度大小，应用什么模型研究？用SPSS的什么分析方法？

影响力大小分析，没有这样的说法。

你的意思我明白，我以为是从如下的分析中可以得出你较为满意的结论。

1. 两者之间的相关分析，相关系数大，说明二者高度相关。

2. 建立以创新能力相关数据为因变量，高校研发能力相关数据为自变量的回归方程，从回归系数等各个数据来分析它们之间的关系。

3.用EVIEWS分析二者之间的因果关系，那就更好了。

四、请问数学建模统计分析数据处理的软件SAS，SPSS和EXCEL哪个好用？

sas最好,是业界标准,但最难学;spss19非常好,但仅限于统计和分析来说,如果要建模的话可改换SPSSMODELER,和SAS类似;OFFICE处理日常的统计和分析可以,但是不够精确和专业,数学建模就更不行了。 数学建模可以考虑一下matlab

五、数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用？

如果缺失值只占数据的5%不到，那么缺失值对数据的影响不大，各种缺失处理方式差异不大，简单点处理就好，比如均值填补，或者索性直接删除有缺失的个案，但均值填补无法利用缺失数据里面可能含有的有效信息，而删除个案有可能导致对数据的结构产生不利影响（比如绩效考核的时候不合格者没有成绩，形成缺失，这样删掉缺失就会让数据缺乏代表性，只有合格者，没有不合格者）。

相较于均值填补，回归填补法要更准确一些（这只限于并非大量缺失的情况，否则回归也会产生有偏的估计如果确实数量较大，建议用EM算法，有不少研究者通过模拟研究表明这种填补法得到的结果最为准确，其操作是spss菜单里选择分析——缺失值分析，会弹出下面这个对话框然后将需要填补缺失的数据选入右边的变量框（要注意变量类型），然后在估计方法那里选EM，然后点击EM按钮，将填补后的数据保存为新数据集就OK

六、导师要求毕设用SPSS做聚类分析分别用K均值聚类和系统聚类挖掘数据，发现两种方法分类的区别在哪里怎么做？

我们一般不叫系统聚类，而叫层次聚类。

层次聚类的优点在于可以得到树形结构图，这样你可以得到任意阶的聚类划分。如果你要对于K均值和层次聚类的结果。你可以取出层次聚类第K层次的结果进行比较。如果你要得到层次聚类的中心，可以直接计算得到。

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