回覆列表
  • 1 # 使用者5908747392890

    其實SPSS還是比較簡單的。

    用的大部分功能也就描述性分析以及迴歸。

    描述性分析也就做做圖,看看離散程度和集中趨勢什麼的。具體操作在分析—描述統計與圖表—圖形構建器:

    迴歸是一個比較高階的也是一個最基礎的分析方法,像路徑分析、因子分析、結構方程模型等等幾乎都是從迴歸出來的。

    迴歸具體分為:單元、多元、logit、probit、非線性(社科一般用線性迴歸,即前面三種,probit也是線性迴歸,但是用得比較少,logit多出現在人口學裡邊,其實logit和probit最大的區別在於是否符合logit而已。)

    迴歸在分析-迴歸裡面:

    常用的是線性迴歸,最簡單的就是把自變數一股腦的扔進去就行,logit迴歸分為三種——二元、無序和有序(logit迴歸引入的是虛擬變數)。具體內容這裡就不說了,因為後面的表格需要其他東西的輸入,如果有需求可以問。

    探索性因子分析在分析-降維-因子分析裡面,一般是用於提取公因子,進行資料整合,再進行迴歸的。

    路徑分析是簡單版的結構方程模型,結構方程模型可用amos解決,但總的來說,其方法還是與迴歸脫離不了關係。

    至於為什麼不說假設檢驗和方差分析以及相關,是因為假設檢驗一般用於前期,而且沒什麼必要,什麼獨立樣本,配對樣本,簡單學學就好。方差分析與假設檢驗類似,位置在分析-描述統計-交叉表格-statistics-勾選方差,方差檢驗其實與假設檢驗類似,一個看均值一個看方差。相關真心沒必要說,最多能證明變數之間是相關的,其他的數值不具有太多解釋性。

    SPSS學起來是很簡單的,找本書找幾個影片看看就差不多了。最重要的不是會不會用SPSS,而是對結果的解讀,以及對統計學的掌握。統計學是基礎,SPSS只是一個分析工具,以前資料分析一般都是手算的,而SPSS其實就相當於計算器而已。

    至於其他的軟體工具,個人覺得因專業而異吧。對與大部分社科來說SPSS已足夠了。如果非要讓人家學MATLAB、Eviews、SAS那不是搶了其他專業的飯碗了嗎:)

  • 中秋節和大豐收的關聯?
  • 胰腺腫瘤轉移到肝上能治療嗎?