敢不敢小看我
統計要與大量的數據打交道，涉及繁雜的計算和圖表繪製。現在越來越多的數據需要分析，我們不僅要直觀得出分析結果，更要求能方便簡潔，分析得更透徹。因此，我們就需要藉助一個平臺，也就是分析軟件。然而分析軟件特別多，並且各有其優勢。而SPSS具有這類軟件的很多功能。SPSS用戶界面友好，功能強大，簡單易學，易於使用，包含了幾乎所有的複雜的統計方法，具有完善的數據定義，運營管理和開放的數據接口，靈活的和美麗的圖表製作。在各大學和研究機構的歡迎。
SPSS的特點體現在簡單，易於編程，功能強大，數據接口模塊相結合，有針對性。具備了這些顯著優點數據管理、結果報告、統計建模、模塊、兼容性。在論文中主要應用的是其主成分分析和作圖。
1.SPSS的產生和應用領域
SPSS是世界上第一個統計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent研究1968年成功發展的同時，成立於1975年建立SPSS公司和企業集團織造，SPSS總部位於芝加哥，設立。SPSS總部設在1984年的統計分析軟件SPSS/ PC+推出是世界上第一統計分析軟件的PC版本，打開SPSS電腦產品的發展方向，應該大大擴展了其與範圍，並且可以快速應用到自然科學，技術科學和社會科學所有區域。
2.用SPSS的能力要求
2.1 數據文件管理
學生理解和掌握一包SPSS數據文件的建立和鞏固瞭如何收集數據的基本操作到計算機的學習，建立一個適當的SPSS數據文件，以及如何組織原來的主數據文件，包括編輯，刪除，排序數據等等。
2.2 描述統計
研究人群。引導學生運用恰當的數據正確的統計方法整合和展示，描述和探討了一些內部數據規律性，掌握統計的思維，培養學生的學習興趣統計，統計推斷方法，繼續學習和應用各種統計方法解決實際問題，並奠定了必要的基礎。
2.3 統計推斷
（1）熟悉點估計概念與操作方法；
（2）熟悉區間估計的概念與操作方；
（3）熟練掌握T檢驗的SPSS操作；
（4）學會利用T檢驗方法解決身邊的實際問題。
2.4 方差分析
（1）為了幫助學生理解偏差和方差分析，主方的基本概念基本思路和分析原理的區別；
（2）掌握方差分析的過程；
（3）提高學生的實踐能力，鼓勵學生利用SPSS統計軟件，方單因素不佳，雙向方差分析等動作，以激發學生熟悉研究分析突出潛力的興趣，具有較強的自主學習和研究能力。
2.5 相關分析與迴歸分析
這一試點項目的目的是學習和使用SPSS軟件進行相關分析和迴歸分析，包括：
計算和簡單的Pearson相關係數皮爾遜分析。
(1) 學會迴歸模型的散點圖與樣本方程圖形。
(2) 學會對所計算結果進行統計分析說明。
(3) 要求試驗前，瞭解迴歸分析的如下內容。
3.國內外研究現狀
SPSS由斯坦福大學從1968年開發了使用至今，已擁有全球成千上萬的用戶，分佈在許多行業中通信，醫療，銀行，證券，保險，製造，商業，市場調研，科學和教育，成為一個世界上使用最廣泛的專業統計軟件。該軟件的基本功能包括數據管理，統計分析，圖表分析，輸出管理。豐富的統計分析方法，提供了從統計分析，以多變量分析統計分析的簡要說明;例如，基本的統計分析，頻數分佈表，相關分析，迴歸分析，聚類分析和因子分析。由於該軟件具有強大的圖形處理能力，它使用的數據分析軟件的結果不僅可以，你仍然可以得到直觀，清晰，美觀的圖表，你可以創建條形圖，折線圖，散點圖，直方圖各種統計和圖形正常曲線圖中，原始圖像數據，以使各種描述符。
多元統計分析（如迴歸分析，聚類分析，主成分分析）方法已應用於大量的環境監測，環境管理，環境規劃和評估，環境汙染治理工程，環境生態學，環境經濟學等環境藝術。
4 SPSS主成分分析法應用現狀
4.1 SPSS在選礦中的應用
選礦企業的生產和操作，大量的統計數據和試驗數據。隨著網絡的普及和廣泛使用電腦，以及一些最好的統計軟件湧現，使選礦工作人員利用計算機對企業的統計，監測和數據分析，挖掘和優化，以更有效地管理業務;或澄清從數學有爭議的問題，已經成為現實。
使用結合建模主成分分析法BP神經網絡。BP是從高度非線性映射模型，不相關的輸入數據，可大大提高建模的質量的輸出節點的模型。用SPSS統計軟件包進行礦產口味測試的統計數據。實踐表明，SPSS統計軟件，以提高理論和應用統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統計分析軟件包括各種統計分析。例如：總量基本統計和單因素分析，多維頻數分佈分析，相關分析，均數比較檢驗，方差，迴歸分析，聚類和判別，因子分析，非參數檢驗等的分析。
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計分析將被轉換為一個小數目的多個測量變量數無關的綜合指標的。線性綜合指標往往不能直接觀察到，但它可以反映事物的本質，所以在醫學，心理學，經濟學，社會生產能力的學科，因子分析，得到了廣泛應用。
往往需要更多的變量來反映很多東西在科研各個領域觀察，並採集了大量數據進行分析的，找規律。大和多樣的樣本無疑提供了豐富的信息，為科研，也能在一定程度上更重要的是提高了數據採集，工作量，提高分析問題提出的混合動力驅動的。因為在變量之間的一些相關性，有可能使用較少的彼此全面綜合指標均存在於每個變量類型的信息，而不是彼此相關的綜合指標之間，也就是，每個索引的信息表示不重疊。分析稱為因子分析的該方法中，表示各種類型的信息的綜合指標稱為因子或主要成分。根據因素分析的目的顯示，綜合指標應小於原來的變量，但信息應包含相對小的損失。
4.3 數學分析
原始變量：Χ1、Χ2、Χ3、Χ4...Χm
主成分：Ζ1、Ζ2、Ζ3、Ζ4...Ζn
則各因子與原+始變量之間的關係可以表示為：
Χ1=b11Ζ1+b12Ζ2+b13Ζ3......+b1nΖn+e1
Χ2=b21Ζ1+b22Ζ2+b23Ζ3......+b2nΖn+e2
Χ3=b31Ζ1+b32Ζ2+b33Ζ3......+b3nΖn+e3
......
Χm=bm1Ζ1+bm2Ζ2+bm3Ζ3......+bmnΖn+en
寫成矩陣形式為：X=BZ+E。其值X為原始變量向量，B為公因子負荷係數矩陣，Z為公因子向量，E為殘差向量。公因子Z1，Z2，Z3，...，Zn之間彼此不相關，稱為正交模型。因子分析就是求出公因子負荷係數殘差。
如果殘差E的影響很小可以忽略不計，數學模型變為X=BZ.如果Z中各部分彼此不相關，形成特殊形式的因子分析，稱為主成分分析。主成分分析的數學模型可以寫成：
Ζ1=a11Χ1+a12Χ2+a13Χ3......+a1mΧm
Ζ2=a21Χ1+a22Χ2+a23Χ3......+a2mΧm
Ζ3=a31Χ1+a32Χ2+a33Χ3......+a3mΧm
......
Ζn=an1Χ1+an2Χ2+an3Χ3......+anmΧm
寫成矩陣形式為：Z=AX。Z為主成分向量，A為主成分變換矩陣，X為原始變量向量。主成分分析的目的是把係數矩陣A求出。只成分Ζ1、Ζ2、Ζ3....在總方差中所佔比重依次降低。
從理論上講m=n，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了大部分方差，因此，所取主成分的數目遠遠小於原始變量數目，但信息損失很小。
5.結語
對於很多相關變量在一起的數據分析，我們可以對其進行主成分分析，找到主要因素，以便簡化更有效地分析，利用SPSS主成分分析所得數據在作圖分析，不僅直觀也很美觀。
張工教育諮詢
不懂，😱😱😰😰
五福臨門932
可以去優酷視頻上看看陳老師SPSS視頻，對你應該很有幫助的
Python進階學習交流
SPSS的理論分佈主要包括正態分佈、均勻分佈、指數分佈和泊松分佈等。
具體的要看你分析的是哪方面的內容？什麼關係？
