如何利用SPSS軟件對實驗數(shù)據(jù)進行分析？統(tǒng)計要與大量的數(shù)據(jù)打照面，牽涉到繁瑣的計算和圖表繪制的。現(xiàn)在越來越多的數(shù)據(jù)需要分析，我們不僅要直觀結論結論結果，更那些要求能方便啊簡潔明快，總結得更深刻。所以，

如何利用SPSS軟件對實驗數(shù)據(jù)進行分析？

統(tǒng)計要與大量的數(shù)據(jù)打照面，牽涉到繁瑣的計算和圖表繪制的?，F(xiàn)在越來越多的數(shù)據(jù)需要分析，我們不僅要直觀結論結論結果，更那些要求能方便啊簡潔明快，總結得更深刻。所以，我們就不需要的力量一個平臺，也就是總結軟件。但講軟件尤其多，并且各有其優(yōu)勢。而SPSS更具這類軟件的很多功能。SPSS用戶界面友好，功能強大，簡單易學，易于使用，包含了完全所有的古怪的統(tǒng)計方法，具高完備的數(shù)據(jù)定義，運營管理和開放的數(shù)據(jù)接口，靈巧的和美麗的的圖表怎么制作。在各大學和研究機構的歡迎。

SPSS的特點體現(xiàn)出來在很簡單，易于編程，功能強大，數(shù)據(jù)接口模塊相結合，有針對性。具備什么了這些比較顯著優(yōu)點數(shù)據(jù)管理、可是報告、統(tǒng)計建模、模塊、兼容性。在論文中主要注意應用方法的是其主成分分析和作圖。

1.SPSS的產(chǎn)生和應用領域

SPSS是世界上第一個統(tǒng)計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生、C.Hadlai(Tex)Hull和研究1968年成功了發(fā)展起來的同時，后成立于1975年確立SPSS公司和企業(yè)集團織造，SPSS總部中部芝加哥，設立。SPSS總部建在1984年的統(tǒng)計分析軟件SPSS/PC會推出是世界上第一統(tǒng)計分析軟件的PC版本，先打開SPSS電腦產(chǎn)品的發(fā)展方向，估計大家擴大了其與范圍，另外也可以快速應用形式到自然科學，技術科學和社會科學所有區(qū)域。

2.用SPSS的能力要求

2.1數(shù)據(jù)文件管理

學生表述和完全掌握一包SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和鞏固了如何能收集數(shù)據(jù)的基本操作到計算機的學習，成立一個適度地的SPSS數(shù)據(jù)文件，在內(nèi)該如何內(nèi)部原來的主數(shù)據(jù)文件，除了編輯的話，刪掉，排序數(shù)據(jù)等等。

2.2詳細解釋統(tǒng)計

研究人群。約束學生應用最恰當?shù)臄?shù)據(jù)正確的統(tǒng)計方法整合和展示，詳細解釋和探討探討了一些內(nèi)部數(shù)據(jù)規(guī)律性，掌握到統(tǒng)計的思維，注意培養(yǎng)學生的學習興趣統(tǒng)計出來，統(tǒng)計斷定方法，再怎么學習和應用方法各種統(tǒng)計方法解決實際問題，并奠定了必要的基礎。

2.3統(tǒng)計斷定

（1）熟得不能再熟點估計概念與操作方法；

（2）比較熟悉區(qū)間估計的概念與操作方；

（3）熟練掌握T檢驗的SPSS能操作；

（4）要會憑借T檢驗方法幫忙解決身邊的求實際問題。

2.4方差分析

（1）為了指導學生表述偏差和方差分析，主方的基本概念基本思路和分析原理的區(qū)別；

（2）能夠掌握方差分析的過程；

（3）能提高學生的實踐能力，安慰和鼓勵學生借用SPSS統(tǒng)計軟件，方單因素奇差無比，上下行方差分析等動作，以催發(fā)學生熟得不能再熟研究什么分析運用對比潛力的興趣，具備相對較大的自主學習和研究能力。

2.5具體分析與回歸分析

這一試點項目的目的是自學和在用SPSS軟件通過相關分析和回歸分析，除了：

換算和簡單Pearson相關系數(shù)皮爾遜結論。

(1)能學會回歸模型的散點圖與樣本方程圖形。

(2)能學會對所換算結果參與統(tǒng)計分析說明。

(3)具體的要求試驗的方法前，知道一點回歸分析的:內(nèi)容。

3.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

SPSS由斯坦福大學從1968年開發(fā)了在用到現(xiàn)在為止，已手中掌握全球成千上萬的用戶，分布在許多行業(yè)中通信，醫(yī)療，銀行，證券，保險，制造，商業(yè)，市場調(diào)研，科學和教育，擁有一個世界上使用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件。該軟件的基本都功能包括數(shù)據(jù)管理，統(tǒng)計分析，圖表分析，作為輸出管理。相當豐富的統(tǒng)計分析方法，提供了從統(tǒng)計分析，以多變量分析統(tǒng)計分析的簡要說明例如，基本上的統(tǒng)計分析，頻數(shù)分布表，相關分析，回歸分析，聚類分析和因子分析。而該軟件更具極為強大的圖形處理能力，它使用的數(shù)據(jù)分析軟件的結果不僅僅可以不，你依舊也可以我得到直觀，清楚地，看起來美觀的圖表，你是可以創(chuàng)建家族條形圖，折線圖，散點圖，直方圖各種統(tǒng)計和圖形正常嗎曲線圖中，各種圖像數(shù)據(jù)，以使各種詳細解釋符。

多元統(tǒng)計分析（如回歸分析，聚類分析，主成分分析）方法已應用到于大量的環(huán)境監(jiān)測，環(huán)境管理，環(huán)境規(guī)劃和評估，環(huán)境污染治理工程，環(huán)境生態(tài)學，環(huán)境經(jīng)濟學等環(huán)境藝術。

4SPSS主成分分析法應用現(xiàn)狀

4.1SPSS在選礦中的應用

選礦企業(yè)的生產(chǎn)和操作，大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和試驗數(shù)據(jù)。緊接著網(wǎng)絡的普及和廣泛在用電腦，以及一些最好是的統(tǒng)計軟件席卷而來，使選礦工作人員借用計算機對企業(yè)的統(tǒng)計，監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，挖掘和優(yōu)化，以更最有效地管理呀業(yè)務或澄清從數(shù)學有爭議的問題，已經(jīng)下一界現(xiàn)實。

不使用結合建模主成分分析法BP神經(jīng)網(wǎng)絡。BP是從水平距離非線性映射模型，不相關的然后輸入數(shù)據(jù)，可極大能提高建模的質(zhì)量的輸出節(jié)點的模型。用SPSS統(tǒng)計軟件包接受礦產(chǎn)口味測量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。實踐并且，SPSS統(tǒng)計軟件，以想提高理論和應用統(tǒng)計分析和解決實際問題。該軟件包是值得推廣的研究工作在選礦。

4.2主成分分析法簡介

SPSS統(tǒng)計分析軟件除開各種統(tǒng)計分析。比如：總量基本都統(tǒng)計和單因素講，雙維頻數(shù)分布特點講，具體分析，均數(shù)比較比較檢驗，方差，回歸分析，聚類和區(qū)分，因子分析，非參數(shù)檢驗等的分析。

這是主成分分析因子分析法最簡單的形式。因子分析是一種多元統(tǒng)計分析將被轉(zhuǎn)換成為一個小數(shù)目的多個測量變量數(shù)沒有關系的看專業(yè)指標的。線性綜合考指標來講不能直接觀察到，但它可以不具體地事物的本質(zhì)，因為在醫(yī)學，心理學，經(jīng)濟學，社會生產(chǎn)能力的學科，因子分析，我得到了廣泛應用。

而不需要更多的變量來思想活動很多東西在科研各個領域仔細觀察，并哪采了大量數(shù)據(jù)并且分析的，找規(guī)律。大和多元化的樣本可以說能提供了極為豐富的信息，為科研，也能在三更有用的是提高了數(shù)據(jù)采集，工作量，提高講問題提出來的混合動力驅(qū)動的。是因為在變量之間的一些相關性，有可能在用相對較少的彼此國家公綜合教材綜合指標均修真者的存在于每個變量類型的信息，而不是彼此相關的綜合類指標之間，也就是，每個索引的信息可以表示不相互纏繞。總結稱作因子分析的該方法中，可以表示各種類型的信息的綜合考指標稱作因子或主要成分。依據(jù)什么因素講的目的不顯示，看專業(yè)指標應小于以前的變量，但信息應中有相對小的損失。

4.3數(shù)學分析

原始變量：Χ1、Χ2、Χ3、Χ4...Χm

主成分：Ζ1、Ζ2、Ζ3、Ζ4...Ζn

則各因子與原始變量之間的關系可以可以表示為：

Χ1b11Ζ1b12Ζ2b13Ζ3......b1nΖne1

Χ2b21Ζ1b22Ζ2b23Ζ3......b2nΖne2

Χ3b31Ζ1b32Ζ2b33Ζ3......b3nΖne3

......

Χmbm1Ζ1bm2Ζ2bm3ΖΖnexiste

可以寫成矩陣形式為：XBZE。其值X為遠古時期變量向量，B一心為公因子負荷系數(shù)矩陣，Z一心為公因子向量，E為殘差向量。公因子Z1，Z2，Z3，...，Zn之間彼此不去相關，稱作正交模型。因子分析那就是求出公因子負荷系數(shù)殘差。

如果沒有殘差E的影響很小可以看出不計，數(shù)學模型變?yōu)閄BZ.如果Z中各部分彼此不查找，自然形成特殊的方法形式的因子分析，稱作主成分分析。主成分分析的數(shù)學模型也可以改寫成：

Ζ1a11Χ1a12Χ2a13Χ3......a1mΧm

Ζ2a21Χ1a22Χ2a23Χ3......a2mΧm

Ζ3a31Χ1a32Χ2a33Χ3......a3mΧm

......

Ζnan1Χ1an2Χ2an3ΧΧm

不能寫矩陣形式為：ZAX。Z重點成分向量，A重點成分自由變化矩陣，X為遠古時期變量向量。主成分分析的目的是把系數(shù)矩陣A求出。只成分Ζ1、Ζ2、Ζ3....在總方差中所占比重順次排列會降低。

理論上講mn，即有多少原始變量就有多少主成分，但實際上前面幾個成分集中在一起了大部分方差，而，所取主成分的數(shù)目遠不如大于各種變量數(shù)目，但信息損失很小。

5.結語

相對于很多咨詢變量在一起的數(shù)據(jù)分析，我們可以不對其作出并且主成分分析，不能找到通常因素，以便于更簡練更最有效地分析，憑借SPSS主成分分析所得數(shù)據(jù)在作圖總結，不僅直觀也很整體美觀。

數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)發(fā)掘應該用什么編程語言呢？

不同行業(yè)有不同的選擇，各行各業(yè)都有數(shù)據(jù)分析的需求。通常是MATLAB，Python，R這些。

以我自己為例，科研中數(shù)據(jù)分析得用比較比較劈手的是MATLAB，只不過它做向量計算很強，語法不難，性能很強，是可以內(nèi)部函數(shù)GPU，界面很表示友好，有很多數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)分析的工具包

主要用于數(shù)據(jù)分析相當合適，

也也可以是可以很比較方便地最終形成界面。諸如下面這個我為之前項目構建的圖形界面：

不過有個問題是MATLAB不是在線的，不過還不比較便宜。各大高校和科研所會根據(jù)不需要網(wǎng)上購買，例如我們學校。

據(jù)我所了解，有很多人用盜版，但是這是極為不推薦一下的，哪怕是買一個短期的學生版也千萬不能使用盜版。

接著應該是Python，在天文數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中也更加好混。而且有很多人寫了很多開源軟件工具包，社區(qū)太大，大家都給這個社區(qū)幫派貢獻自己的代碼。

太陽物理里面有個著名的sunpy

使用這個包可以很更方便地文件導入并全面處理各個天文臺的觀測數(shù)據(jù)。

再而且聽說今年衰落的機器學習都是以Python為主兼顧陣營的，Python做數(shù)據(jù)處理和分析也會更加火。

有一些金融統(tǒng)計的喜歡用RSPSS之類的。

比較好具體方法的是MATLAB和Python。

就在幾年前，Python沒有大火之前，在數(shù)據(jù)分析領域，他家比較習慣問題于MATLAB，但MATLAB有個相當大的缺點應該是應用形式性不強，MATLAB是一個的很好的數(shù)據(jù)研究工具，但并非一個非常好的應用工具，在應用層面，比方說你想開發(fā)一個軟件要都用到里邊的功能，一般說來沒有辦法借用里邊的邏輯，沒法代碼真接移植。

Python最近一兩年形成了更加好的生態(tài)，除了在數(shù)據(jù)分析挖掘領域有更加豐富的類庫，在應用層面也我得到了很好的使用。Python是可以利用做數(shù)據(jù)分析瘋狂挖掘、做數(shù)據(jù)可視化、還也可以單獨建網(wǎng)站、做客戶端，而且代碼設計練熟不容易，較MATLAB有聲音低的門檻，但在今天數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘領域，Python語言的使用巳經(jīng)遠遠超越MATLAB。

如果能可以幫到你。

可以用python，比較省事