SPSS是数据统计和数据分析的工具。是数据分析的入门工具，操作简单。
想要灵活运用SPSS，需要掌握两个方面:数据分析知识和SPSS操作。
一、数据分析在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路。有些人一拿到数据就迫不及待的把数据扔进SPSS，却发现自己什么都不会，不知道该做什么，更不知道怎么做。所以，核心是用数据分析思考。
在学习数据分析的过程中，建议你按照以下四个模块进行学习:
首先是数据分析思维的培养。第二，数据之间的几种关系。第三是数据分析方法的选择。第四是资料研究的写作。
1数据分析思维
数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维最基本、最关键的思维。在确认了数据的真实准确性之后，也就是数据清洗之后，就可以区分数据类型了。所有的数据都可以分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
图片:SPSSAU帮助手册
定量:数字有比较意义。比如数字越大，满意度越高。该量表对典型的定量数据进行分类。数字没有比较意义，比如性别。1代表男性，2代表女性。
如果某些数据可以同时计算出百分比或平均值，此时可以根据实际研究情况进行分类或量化。比如，学历通常被视为分类数据，但数字越高，学历越高。因此，一些研究方法将教育背景视为量化数据。
数据之间的两种关系。
关系:通常是研究不同类别的差异。当提到不同的类别时，它涉及到定性数据。差异关系可以包括定性和定量数据之间的差异，以及定性和定性数据之间的差异。自然也对应了几种研究方法。
关系:比如越好越好的关系。包括相关性，影响力等等。X和Y的影响关系如何，等等？此时，影响关系被拆分成几个分析算法。
其他关系:如数据集中、聚类等。
进行数据研究时，首先要思考的是“我想做什么？”，前前后后只有三种关系，所以这种关系有明显的区分。对应关系的确认，再加上对数据类型的判断，就会找到合理的数据研究方法。
3数据分析方法的选择
以上两部分分别描述了数据类型和数据关系。然后需要落地，也就是研究方法的运用。第一步是选择正确的研究方法，即数据类型的识别。
第二步，结合研究目的。常见的研究目的有:数据的基本描述、影响关系的研究、差异关系和其他关系的研究。下表列出了研究目的和研究方法的对应关系。
lt;img src="//s3.pstatp.com/wenda/wenda_web/static/style/image/loading_a788ad0.gif" _src="data:image/svg+xml;utf8,lt;svg xmlns=" } ltimg src = "//S3 . PS tatp . com/wenda/wenda _ web/static/style/image/loading _ a 788 ad 0 . gif " _ src = " data:image/SVG+XML；utf8， ltsvg xmlns=" }
资料来源：SPSSAU帮助手册综上所述，如果可以区分数据类型，并且了解研究目的，则可以选择出科学的研究方法进行研究。具体每个研究方法具体的内容，直接使用SPSSAU的智能分析即可，当然也建议参阅每个方法对应的帮助手册，里面会有更详细的说明和例子，注意事项等。4数据研究的撰写如果已经理解了数据类型，数据关系，并且选择了正确的数据研究方法。最终无非是把数据研究方法得出的结论进行汇总整理，然后写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。2 SPSS操作掌握了核心的数据分析的思维意识，接下来就简单很多了。学习一款工具的使用，主要还是靠两个字多用，多实践找点数据练练手，一边操作一边摸索，很快就能掌握。在线版SPSS（SPSSAU）提供多种分析数据的下载，用户可以在SPSS或SPSSAU上进行操作。想省时间的同学也推荐使用SPSSAU，可以在线进行分析，操作相对SPSS更简洁，更容易上手，拖拽点一下即可生成结果还有智能分析建议。
