数据分析软件教程（数据处理分析软件）

本篇文章给大家谈谈数据分析软件教程，以及数据处理分析软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据分析软件教程的知识，其中也会对数据处理分析软件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、spss数据分析教程

• 2、元分析教程 | 手把手教你使用CMA 2.0

• 3、SPSS数据分析教程的目录

• 4、如何快速自学spss

• 5、有好的免费的数据统计分析软件么

• 
  

spss数据分析教程

SPSS软件及教程搜差百度网盘免费下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1jGKScvZazWGN7tQ14bh9UA

?pwd=ffh6 提取码：ffh6SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医世橡皮学，机如嫌器学习等方向。

元分析教程 | 手把手教你使用CMA 2.0

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。

今天给大家介绍元分析软件 CMA 2.0 (Comprehensive Meta Analysis)。CMA 是一个专门用于元分析的程序，它包括三个版块： 数据输入，数据分析，高分辨率图。

如果有小伙伴想学元分析，但是还不了解元分析是什么的话，可以看一看我们往期的元分析推文，帮助你更容易上手元分析 CMA 软件。

不用做实验也能发论文——带你看懂元分析

经典脑成像研究的元分析示例（决策篇）

元分析 | 精神分裂症患者认知功能的脑结构相关

元分析的安装过程十分简单，这里就不再赘述。安装好后，在桌面上的图标是这样的。

打开 CMA，选择打开一个空白的表格，单击确定

插入一列研究名称，即点击 Insert--Column for--Study names

这里以‘ 评估利尿剂降低子痫前期(PE)风险的能力 ’为例 ，患者被随机分配到治疗组或对照组，研究人员跟踪了每组中出现PE的人数。

插入一列处理效果(或称疗效)，即点击 Insert--Column for--Effect size data 

单击两次 Next 会出来以下窗口：

这里一直点开，分别表示

·两组(事件数)

·不匹配组、前瞻性数据(如对照试验、队列研究)

·每组的事件和样本量

·单击 Finish

给这些组命名。组名称输入“Treated”和“Control”。结果输入“PE”和“Normal”，单击“OK”

此时的表格应该是这样的：

将初步研究的数据输入到第一行的白细胞中。

研究名称为：Weseley

Treated Events：14

Treated Total N：131

Control Events：14

Control Total N：136 

输入剩余数据。可手动输入，也可以将你所要研究的数据保存为“XXX.cma”格式，然后从“Files”菜单栏打开你保存的数据副本。

运行分析。即点击工具栏上的“Run Analysis”

运行结果如下：

对于每一项研究，都显示了比值比(或称 OR 值)、下限和上限、Z 值和 p 值。右边则是一个森林图，其中每个研究的比值比由一个点表示，受其置信区间的限制。上图的比值比为 1.00，表示没有治疗效果。对于大多数研究来说，比值比低于 1.00，表明接受利尿剂治疗的患者不太可能发生PE。在一些研究中，比值比高于 1.00，表明接受利尿剂治疗的患者更有可能发生PE。每个研究的置信区间边界反映了估计的精度，小规模研究的置信区间较宽，大规模研究的置信区间较窄。在这幅图中，使用了 95% 的置信区间，因此这项研究统计学上的显著性为 p＜0.05，当且仅当置信区间排除了空值 1.0。该图上的黄色底线被标记为“Fixed”，显示了 13 个研究的综合效应，使用固定效应模型。即比值比为 0.67，95% 置信区间为 0.56~0.80，Z 值为 -4.45，p 值＜0.000。

生成高分辨率图。即点击工具栏上的“High-resolution plot”。如下图所示

现在，是不是对 CMA 有了基本的了解？如何输入数据、如何运行分析以及如何生成高分辨率的图。然后，你可以尝试用 CMA 完成其它选项操作。比如，

①在数据输入部分，你可以：

·查看公式

·自定义显示

·不止使用一个格式来输入数据

 ......

②在分析部分，可以：

·显示额外的统计数据

·选择计算模型

·显示权重

 ......

③在高分辨率绘图部分，可以：

·修改研究符号

·修改图的宽度

·改变配色方案

·将图导出到 PPT 或 Word

 ......

①首先看数据输入部分

我们先把刚刚的高分辨率图和分析界面关闭，直接回到数据输入界面。

我们可以完成一系列未知按钮和界面的操作，比如，当我们在输入“Treated”和“Control”四列数值之后，这个黄色区域的值就自动计算出来了，是怎么计算的呢？

如何显示风险比？一般默认的显示是比值比，你也可以自定义显示。即点击Tools--Customize computed effect size display；或者右键单击黄色列--Customize computed effect size display

如何输入多种格式的数据？比如元分析的过程中可能会出现，一些研究以另一种格式呈现数据，那么这时候我们该怎么做？假设在该例子中的最后两个研究，Tervilla和Campbell已经发表了比值比和置信区间，就需要插入一组 额外的列 来适应这种新的数据格式。这里先把Tervilla和Campbell从数据集中删除，以便用新的格式将它们重新输入。

点击 Insert--Column for--Effect size data 

然后就会呈现这样一个对话框。注：蓝色字体表示是现有的格式(事件和样本量)。

按顺序依次点击 Dichotomous (number of events)--Computed effect sizes--Odds ratio and confidence limits--Finish，数据界面就变成如下图所示：

在屏幕的左下角有关于队列 2×2(事件)和比值比的标签。可以单击这两个标签，在两种格式之间进行切换。

为这两个研究输入如下数据。注意，不要在标有“Data format(数据格式)”的列中输入任何内容。

研究名称：Tervila

Odds ratio：2.971

Lower limit：.586

Upper limit：15.068

Confidence level：0.95

研究名称：Campbell

Odds ratio：1.145

Lower limit：0.687

Upper limit：1.908

Confidence level：0.95

这里只显示了这两个研究的数据，如果想要查看所有数据，用鼠标右键单击白色列(例如比值比列)，并选择显示所有数据输入格式。

然后，所有数据显示情况如下图所示：

若要返回至正常模式，则同样用右键单击白色列，选择“Show only current data entry format”，表示仅显示当前数据输入格式。

插入额外变量列。

第一个未使用的列是K

双击该列标题，会显示一个对话框

输入列名称

指定列为调节变量“Moderator”

选择数据类型(“Categorical 类别”，“Integer 整数”，或者“Decimal 小数”)

（在本例中，为“研究质量”创建一个列，并将其定义为一个类别调节变量(调节变量是可以进行疗效估计的一个研究特征）

那么，“研究质量”列就创建好了。

②数据分析部分

如何显示每个研究的权重？点击“Run analysis”后，在分析窗口的工具栏中点击“Show weights”就会显示权重列，再次点击则关闭。

选择查看疗效的其他指标。在工具栏中，选择“Risk Ratio”，然后选择“log odds Ratio”，再选择“odds Ratio”可返回至默认界面。

查看统计数据的详细信息。直接点击“Next table”；或者点击 View--Meta-analysis statistics 查看统计数据的详细信息。这个表中不仅有附加的统计信息，还包括异质性等相关信息。再次点击“Next table”则返回至分析界面。

选择计算模型。在屏幕的左下角可以看到有“Fixed”，“Random”和“Both”标签，分别表示固定效应模型，随机效应模型和两者都呈现。

自定义显示。只保留那些我们想要在高分辨率绘图中使用到的列(因为列最少，森林图显示出的视觉效果就更好)，所以可以先把权重显示关闭，右键单击比值比列，并选择 Customize basic stats

结果显示如下：

③高分辨率绘图部分

点击“High-resolution plot”，现在显示的高分辨率草图如下所示，可以继续进行修改。

关于 Proportional 和 one-sized 标识。在固定效应模型下，符号的大小与每个研究的权重成比例。

关于固定效应和随机效应。只有当你在分析过程中选择了 Both Models 时，此选项才可用。这里显示的是固定效应，每个研究的符号大小是基于固定效应权重。你可以在工具栏的 Computational options 调整当前所选择的模型。

修改标题。

调整大小和颜色。这张表上的内容都可以用右键来进行修改和调整。

导出至 Word 或 PPT。

（全文完~）

元分析没有想象中困难，但是有很多内容还是需要大家不断实践和带着好奇心去摸索的，我们接下来也会给大家分享更多关于元分析或其他干货知识，希望小伙伴们多多关注 茗创科技 。

SPSS数据分析教程的目录

《spss数据分析教程》

第1章　统计学和spss统计分析软件简介　1

1.1　统计分析的基本概念　1

1.1.1　统计分析的步骤　2

1.1.2　数据的类型　2

1.2　常见统计分析软件简介　3

1.2.1　spss　3

1.2.2　sas　4

1.2.3　splus或者r　4

1.2.4　其他数据分析软件　4

1.3　spss统计分析软件的发展　4

1.4　spss版本和授权　5

1.5　spss统计分析软件的特点　6

1.6　主要模块及功能简介　7

1.7　spss的安装　9

1.8　spss的几种基本运行方式　12

1.9　spss的界面　14

1.10　spss的图形用户界面　17

1.11　spss帮助系统　19

1.12　小结　23

.思考与练习　23

参考文献　25

第2章　数据文件的建立和管理　26

2.1　数据管理的特点　26

2.2　spss数据编辑器简介　27

2.2.1　开始spss　27

2.2.2　spss的数据编辑器界面　27

2.3　新建数据文件、数据字典　31

2.4　保存文件　33

2.5　读入数据　34

2.5.1　读入excel数据　35

2.5.2　读入文本数据　36

2.5.3　读入数据库数据　39

2.6　数据文件的合并　43

2.6.1　添加个案　43

2.6.2　添加变量　46

2.7　数据文件的拆分　50

附录：如何为数据库文件建立odbc数据源　52

2.8　小结　53

思考与练习　54

参考文献　56

第3章　描述性统计分析　57

3.1　频率分析　57

3.2　中心趋势的描述：均值、中位数、众数、5%截尾均值　60

3.2.1　均值　60

3.2.2　中位数　60

3.2.3　众数　61

3.2.4　5%截尾均值　61

3.3　离散趋势的描述：极差、方差、标准差、均值的标准误、分位数和变异指标　62

3.3.1　极差　62

3.3.2　方差和标准差　63

3.3.3　均值的标准误　63

3.3.4　变异系数　63

3.3.5　分位数　64

3.4　分布的形状——偏度和峰度　64

3.5　spss描述性统计分析　65

3.5.1　频率入口　66

3.5.2　描述子菜单　67

3.5.3　探索子菜单　68

3.5.4　表格　69

3.6　应用统计图进行描述性统计分析　71

3.6.1　定性数据的图形描述——条形图、饼图、帕累托图　71

3.6.2　定量数据的图形描述——直方图、茎叶图和箱图　74

3.7　数据标准化　78

3.8　小结　79

思考与练习　79

参考文献　80

第4章　概率论初步　81

4.1　离散型随机变量的仿真　81

4.1.1　均匀分布的随机数　81

4.1.2　正态分布的随机数　84

4.2　理论分布　87

4.2.1　二项分布的分布函数和概率　87

4.2.2　连续分布的随机变量——正态分布　93

4.3　经验分布　97

4.4　抽样分布　99

4.5　置信区间　102

4.6　小结　104

思考与练习　104

第5章　均值的比较　105

5.1　假设检验的思想及原理　105

5.2　均值　107

5.2.1　均值过程分析　107

5.2.2　双因素的均值过程分析　109

5.3　单样本t检验　110

5.3.1　数据准备　111

5.3.2　单样本t检验　113

5.3.3　置信区间和自抽样选项　114

5.4　独立样本t检验　115

5.4.1　数据初探　116

5.4.2　t检验　119

5.4.3　均值差的绘图　121

5.5　配对样本t检验　122

5.6　小结　125

思考与练习　125

参考文献　126

第6章　非参数检验　127

6.1　非参数检验简介　127

6.2　单样本非参数检验　128

6.2.1　卡方检验　132

6.2.2　二项式检验　136

6.2.3　k-s检验　143

6.2.4　wilcoxon符号秩检验　146

6.2.5　游程检验　146

6.3　独立样本非参数检验　147

6.3.1　独立样本检验简介　147

6.3.2　独立样本检验举例　149

6.4　相关样本非参数检验　151

6.4.1　相关样本检验简介　151

6.4.2　相关样本检验举例　153

6.5　小结　156

思考与练习　156

参考文献　157

第7章　相关分析　158

7.1　相关分析的基本概念　158

7.1.1　相关关系的种类　159

7.1.2　相关分析的作用　159

7.2　散点图　160

7.2.1　散点图简介　160

7.2.2　散点图——旧对话框　160

7.2.3　用图表构建程序绘制散点图　163

7.3　相关系数　165

7.3.1　线性相关的度量——尺度数据间的相关性的度量　166

7.3.2　spearman等级相关系数——定序变量之间的相关性的度量　170

7.3.3　kendall的tau-b(k)　171

7.4　偏相关分析　171

7.5　小结　173

思考与练习　173

参考文献　174

第8章　回归分析　175

8.1　线性回归分析的基本概念　175

8.2　简单线性回归　177

8.2.1　简单回归方程的求解　178

8.2.2　回归方程拟合程度检验　179

8.2.3　用回归方程预测　180

8.2.4　简单线性回归举例　181

8.3　多元线性回归　183

8.3.1　多元线性回归方程简介　183

8.3.2　多元线性回归方程的显著性检验　183

8.3.3　应用举例　184

8.3.4　线性回归自变量进入的方式　187

8.4　线性回归的诊断和线性回归过程中的其他选项　189

8.4.1　回归分析的前提条件　189

8.4.2　回归分析前提条件的检验　190

8.4.3　回归诊断　192

8.5　非线性回归　197

8.6　曲线估计　204

8.7　小结　207

思考与练习　207

参考文献　207

第9章　方差分析　209

9.1　方差分析的术语与前提　209

9.2　单因素的方差分析　210

9.2.1　描述性数据分析　211

9.2.2　单因素方差分析　211

9.3　多因素方差分析　215

9.3.1　多因素方差分析简介　215

9.3.2　多因素方差分析举例　216

9.4　协方差分析　220

9.4.1　协方差分析简介　220

9.4.2　协方差分析案例分析　221

9.5　小结　227

思考与练习　228

参考文献　228

第10章　聚类分析　229

10.1　聚类分析简介　229

10.2　个案间的距离　230

10.2.1　定距数据(scale mearsurement)距离定义方式　230

10.2.2　分类数据的频数数据(count)之间的距离　231

10.2.3　二分类数据　232

10.3　类之间的距离　232

10.4　系统聚类算法过程　233

10.5　系统聚类案例　234

10.6　k-均值聚类　238

10.6.1　k-均值法简介　238

10.6.2　k-均值法案例　239

10.7　两步法聚类　242

10.7.1　两步法简介　242

10.7.2　两步法案例分析　243

10.8　聚类分析注意事项　247

10.9　小结　248

思考与练习　248

参考文献　248

第11章　主成分分析　249

11.1　主成分分析简介　249

11.1.1　主成分分析的目的与功能　249

11.1.2　主成分分析的数学理论　250

11.2　主成分分析的应用条件　251

11.2.1　bartlett球形检验　251

11.2.2　kmo统计量　252

11.2.3　基于相关系数矩阵还是协方差矩阵　253

11.3　主成分分析案例　253

11.3.1　综合评价案例　253

11.3.2　主成分分析用于探索变量间结构关系　263

11.4　小结　265

思考与练习　265

参考文献　266

第12章　因子分析　267

12.1　因子分析简介　267

12.2　因子分析的统计理论　268

12.2.1　因子分析的模型　268

12.2.2　因子分析模型的求解方法　269

12.2.3　因子分析的应用前提　271

12.2.4　因子个数的确定　271

12.2.5　因子的解释　272

12.2.6　因子旋转　273

12.2.7　因子得分　275

12.3　因子分析案例　275

12.3.1　探索变量间的结构关系　275

12.3.2　因子分析在市场调查中的应用　281

12.4　因子分析结果的有效性　286

12.5　因子分析和主成分分析的比较　286

12.6　小结　287

思考与练习　287

参考文献　288

如何快速自学spss

其实SPSS是一个傻瓜操作软件数据分析软件教程，只要认识数据分析软件教程了软件基本界面和功能，然后把你数据分析软件教程的数据准备好，输进去，点击需要进行分析的功能，软件会自动给你算出分析结果，并不需要写代码或者程序。

看到软件的界面，左下角有两个视图，“数据视图”和“变量视图”。首先在“变量视图”定义好你的变量，包括变量名称、类型、小数点、标签等等。定义好变量之后，就可以在“数据视图”输入你要进行分析的数据，也可以从excel直接复制过来

数据准备就绪后，根据你想用的分析方法，在软件界面上方选择分析功能，举个例子，我之前做过的作业，分析全国各省市GDP的影响因素。输入自变量、因变量数据后，进行回归分析

学习spss的重点并不在软件本身，而是相关的统计学知识，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果”

要想读透spss给出的分析结果，还是要扎扎实实学习相关的统计学知识，这样你才可以知道每一个系数代表的是什么意思。本科的时候专门学过spss统计分析这门课程，当时用的教材是这本书，个人觉得挺适合初学者的，简单易懂，也有较多的案例分析，如果想偷懒，不想理解透彻每个分析功能背后的统计学原理，你也可以参照书本的案例，案例会有解释每个系数代表的含义，照葫芦画瓢就可以了

有好的免费的数据统计分析软件么

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提取码:ecx3统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。

关于数据分析软件教程和数据处理分析软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据分析软件教程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据处理分析软件、数据分析软件教程的信息别忘了在本站进行查找喔。

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