鲁达 Python, R, Stata, C++......
熟悉的门槛，熟悉的鄙视链，熟悉的PTSD
这是被老板交代工作时的你吗？
你以为微博转发Excel快捷键汇总=会做数据分析？
呵呵，不要粉饰太平了，其实你连加载项都不知道怎么开。
SPSS了解一下
它，是比Stata亲民，而又比Excel强大的数据分析工具。（Excel：皮痒了？）
总之……让小编来告诉你八个基础的SPSS数据分析操作吧！
1. 定义变量
这其实不是一个数据分析操作，但却是开展分析之前必不可少的准备工作，录入的数据越干净，分析的时候越省力。
在定义变量时你需要注意这几点：
① 尽量用罗马字符（英文）
我们的母语虽然比英文简练，但是用汉语命名变量的话，会在使用语句的时候造成不得不反复切换输入法和使用“”的麻烦
对了，标点符号使用全角也是不可以的哦
② 定义变量类型
变量类型默认为数值型，小数位数默认为2，但如果你的变量是整数或哑变量，每个数字后面的.00是不是过于累赘了呢？
对于一些文字类变量（如问卷中的开放性问题），可以定义为字符串，但是字符串不能进行计算哦。
③ 变量名
虽然一般不会出问题，但变量名定义还是有点小讲究的：
字符数量不能多于8个，不要使用诸如！，？，-，*等的特殊字符，不区分大小写，不能与SPSS内部特有的保留字段相同（如and, not等）
④ 缺失值
以调查问卷为例，回收数据时可能有“白卷”，也就是缺失值。建议定义缺失值为999，9999等大数字，不干扰之后的分析。
2. 描述统计-频次分布
我们最常见的数据分析表格就是它的产物！比如这个↓↓
操作流程：菜单→分析→描述统计→频率
语句：frequencies+变量名
3. 数据排序
操作流程：在数据列右键选排序即可，撤销排序可以对ID或问卷编码重新排序
语句：sort cases+变量名
4. 重新编码
重新编码可以对数据进行分组、合并少数或奇异数据进入大类。而且自动重新编码会对每个数据进行排序
操作流程：菜单→转换→重新编码为……
语句：recode+变量名+into+新变量名
注意事项：重新编码为相同变量时可以不定义新值，如果重新编码为不同变量，则务必对新值进行定义。
操作不可撤销！如果你不想要这个新变量，就选中整列删除吧。
5. 交叉表
长这个样子↓↓ 其实它属于描述统计的一部分，但是它太常用了，单独列出来。
操作流程：菜单→分析→描述统计→交叉表
语句：crosstab+变量A+by+变量B
6. 拆分文件&选择个案
顾名思义，就是从整体筛选出符合某项条件的数据进行分析。拆分后可以进行分类分析，而且进行频次分析时，拆分文件之后，可以显示出整体与拆出大类下的三个表格；选择个案之后，只会显示出筛选出的个案的分析表格！
操作流程：菜单→数据→拆分文件/选择个案
注意事项：拆分文件一般选择“按组组织输出”，而且拆分文件或者选择个案不是一次性的，如果不想每次都进行3次分析，拆分之后一定记得还原！
7. 检验
请回忆起大学统计学课程以及论文写作中出现过的那些名字……（我知道你只记得“F值＞0.001”和“不显著”）
操作流程：
卡方检验：菜单→分析→描述统计→交叉表→菜单中选择“统计量”→卡方
T检验：菜单→分析→比较均值→根据需要，选择“单样本T检验/独立样本T检验/配对样本T检验”
注意事项：没什么要注意的，复习一下统计学知识确定你要用的是什么样的检验
8. 推论统计
简而言之，就是数据之间像《武林外传》中的姬无命一样大喊：是谁——影响了我，而我——又影响了谁！？？？
单因素方差分析：菜单→分析→比较均值→单因素ANOVA
相关分析：菜单→分析→相关→双变量（只分析连续变量）
线性回归：菜单→分析→回归→线性（只分析连续变量）
Logistic回归：菜单→分析→回归→二项logistic
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