spss資料分析方法不知道如何選擇
一提到數學，高等數學，線性代數，概率論與數理統計，數值分析，空間解析幾何這些數學課程，頭疼呀。作為文科生，遇見這些課程時，通常都是各種尋求幫助，班上有位宅男數學很厲害，各種被女生『圍觀』，這數學為什麼這麼難，學了有啥用呀。
有用的，當做資料分析的時候，使用到spss，**spss分析的時候就知道用處了，在寫**的時候會用到spss資料分析，工作的時候也會用到spss資料分析。此時才知道原來數學很重要。我的數學不好腫麼辦？聽我一 一道來。
1. 資料型別
學過數學的童鞋都知道，數學裡面分了兩類資料，離散和連續資料，聽上去文縐縐的，不懂。那我問男人和女人知道不，知道，對了這種就是離散資料。身高體重知道不，知道，這種就是連續資料。離散資料可以理解為分類，類別，數個數；而連續資料理解為算平均值，度量，比如平均身高，平均年齡，但不能說成是平均性別。離散和連續資料是數學上文縐縐的稱呼。如果我們是做資料分析，通常又換成另外一種稱呼，定類和定量資料。定類就是離散資料，定量就是連續資料。這點get到後，資料分析方法啥都不在話下，讓智慧型化軟體spssau【備註：**網頁版spss】這些去解決就好，預設出來智慧型化文字分析結果。
2. x和y
除了資料型別外，數學上老是有一些符號，比如x，y，z， α， β，γ，還有好多拉丁符號，看著都頭疼，而且更糟糕的是發音還那麼奇怪。這些都是數學用詞，如果是資料分析，只需要知道x和y就可以。為什麼這麼簡單呢？資料分析通常是用於業務場景，讓所有人都會所有人都能懂的。而數學符號是專業性名詞，一小部分學習數學專業的人群才懂。
而x，y基本所有人都懂，平面二維式思維，如果加上y就變成空間三維思維。這種會變得複雜難懂，而資料分析出來結果是讓人理解讓人懂的，越簡單易懂越有意義越有用的結論越受歡迎。因此從資料分析角度來看，只需要懂x，y這兩個符號就ok。別小看x，y這兩個符號，加上上述的資料型別，它們可以產生非常多的組合，也稱作分析方法。
有了x，y，我們可以研究x和y之間的關係情況，比如x對於y的影響關係，x對於y的差異關係等。下面一一講述。
3. x和y的組合方法
再講組合之前，先單獨講下不區分x和y的分析方法，如下**：
當不需要區分不區分x和y時，比如我只研究性別1個資料，或者只研究身高，體重情況如何等。並不需要研究關聯關係，所以並不涉及x和y的關聯關係。這種都可統稱為資料基本描述統計，當然資料型別不一樣時，方法不同。比如性別為定類資料，這時用頻數分析；身高體重是定量資料，這時用描述分析。資料的基本描述統計是最基礎的資料分析方法，而且通常都需要做這類分析方法，因為了解了基本情況是非常必要的。
接下來將下x和y之間的關聯關係時，會使用到的資料研究方法；如下**：
從上表可以看到，通常會涉及到差異關係，相關關係和影響關係共三類。比如不同性別的興趣愛好是否有差異，性別為定類資料，興趣愛好也是定類資料；此時就應該使用交叉卡方分析方法。比如研究性別人群體重是否有差異，性別為定類資料，體重為定量資料，此時就需要使用t檢驗；除此之外，如果想研究不同專業（理科、工科、文科）的體重差異時，此時應該使用方差分析。當x是定類資料，y是定量資料，研究x對於y的差異時，可以使用t檢驗和方差分析；區分在**呢？如果x的類別個數（比如男和女）只有2個時，通常使用t檢驗；如果x的類別個數超過2個（比如理科、工科和文科）時，只能使用方差分析。差異關係就只能有3種，接下來繼續相關關係。
SPSS資料分析
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