SPSS在线分析方法详解与使用指南
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计算连续型变量的样本量、均值、标准差、最小值、最大值、中位数等基本统计量。
统计分类变量各类别的频数、百分比、有效百分比和累积百分比。
比较两组独立样本在连续变量上的均值差异，适用于性别差异、实验效果对比等场景。
比较三组及以上独立样本的均值差异，输出F统计量判断组间是否存在显著差异。
检验两个分类变量之间的关联性，生成交叉表并计算卡方统计量。
计算多个变量之间的Pearson或Spearman相关系数，评估变量间的线性或单调关系。
评估自变量对因变量的影响关系，输出回归系数、R²、F检验等完整统计信息。
计算量表的Cronbach α系数，评估问卷或量表的内部一致性信度。
通过探索性因子分析(EFA)评估量表的结构效度，包含KMO检验和因子载荷。
检验预设因子结构与实际数据的拟合程度，包含CFI/TLI/RMSEA等拟合指标。
检验中介变量如何传递自变量对因变量的影响，采用Bootstrap方法计算间接效应。
检验调节变量如何改变自变量与因变量之间的关系强度，包含简单斜率分析。
用于二分类或多分类结果变量的回归建模，输出OR值和预测概率。
基于K-Means算法将样本按相似性自动分组，适用于客户细分和市场分群。
判断数据是否符合正态分布，为选择参数或非参数检验提供依据。
针对非正态分布数据的Mann-Whitney U和Kruskal-Wallis检验。
计算VIF值检测自变量之间的多重共线性问题，确保回归模型稳定。
评估检测指标的诊断价值，计算AUC、敏感度、特异度和最佳截断值。