一、数据导入与预处理

数据导入

- 打开SPSS后，通过菜单栏选择「文件」→「打开」，导入Excel、CSV等格式数据。确保数据文件中每行代表一个样本，每列对应变量。

- 若数据包含中文，需在导入时指定编码格式（如GBK）。

数据清洗

- 检查缺失值：通过「转换」→「缺失值处理」功能，选择均值、中位数或插值法填补。

- 处理异常值：使用箱线图（Q1-Q3×1.5）或散点图识别偏离值，结合业务逻辑保留、修正或删除。

- 变量编码：在变量视图中为分类变量设置一致编码（如性别：男=1，女=0）。

二、描述性统计分析

基础指标计算

- 通过「分析」→「描述统计」→「描述」，可快速获取均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

- 峰度与偏度分析：判断数据分布是否接近正态分布，辅助理解数据特征。

结果解读

- 对比均值与中位数：差异较大可能提示存在极端值。

- 标准差反映数据波动范围，值越小数据越集中。

三、相关性分析

线性相关

- 使用「分析」→「相关分析」，计算变量间的Pearson相关系数，判断线性关联强度。

- 可绘制散点图直观展示相关性。

非线性相关

- 通过「分析」→「多变量分析」→「聚类分析」，探索变量间的非线性关系。

四、假设检验与统计推断

t检验

- 用于比较两组均值差异，通过「分析」→「比较均值」→「独立样本t检验」操作。

- 需满足正态分布和方差齐性的前提条件。

方差分析（ANOVA）

- 分析多组均值差异，通过「分析」→「比较均值」→「单因素ANOVA」实现。

- 可结合交互作用分析多因素影响。

卡方检验

- 用于分类变量关联性分析，如性别与购买行为的关联。

五、数据可视化

图表制作

- 直方图：展示数据分布特征。

- 箱线图：识别异常值及分布形态。

- 散点图：探索变量间关系。

报告生成

- SPSS可一键生成学术规范的统计报告，支持导出为Word文档。

六、注意事项

明确分析目标：

每步操作前需确定分析目的，如描述特征、验证假设等。

数据质量：

清洗数据时需结合业务逻辑，避免过度处理。

结果解读：

统计量需结合样本量、数据分布综合判断。

通过以上步骤，可系统完成SPSS数据分析。若需深入建模（如回归分析、因子分析），可参考SPSS官方文档或专业教程。