數據分析軟件教程（數據處理分析軟件）

本篇文章給大家談談數據分析軟件教程，以及數據處理分析軟件對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享數據分析軟件教程的知識，其中也會對數據處理分析軟件進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、spss數據分析教程

• 2、元分析教程 | 手把手教你使用CMA 2.0

• 3、SPSS數據分析教程的目錄

• 4、如何快速自學spss

• 5、有好的免費的數據統計分析軟件么

• 
  

spss數據分析教程

SPSS軟件及教程搜差百度網盤免費下載

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

?pwd=ffh6 提取碼：ffh6SPSS為IBM公司推出的一系列用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS軟件及相關基礎和進階視頻教程及資料，涉及統計，醫世橡皮學，機如嫌器學習等方向。

元分析教程 | 手把手教你使用CMA 2.0

文章來源于微信公眾號（茗創科技），歡迎有興趣的朋友搜索關注。

今天給大家介紹元分析軟件 CMA 2.0 (Comprehensive Meta Analysis)。CMA 是一個專門用于元分析的程序，它包括三個版塊： 數據輸入，數據分析，高分辨率圖。

如果有小伙伴想學元分析，但是還不了解元分析是什么的話，可以看一看我們往期的元分析推文，幫助你更容易上手元分析 CMA 軟件。

不用做實驗也能發論文——帶你看懂元分析

經典腦成像研究的元分析示例（決策篇）

元分析 | 精神分裂癥患者認知功能的腦結構相關

元分析的安裝過程十分簡單，這里就不再贅述。安裝好后，在桌面上的圖標是這樣的。

打開 CMA，選擇打開一個空白的表格，單擊確定

插入一列研究名稱，即點擊 Insert--Column for--Study names

這里以‘ 評估利尿劑降低子癇前期(PE)風險的能力 ’為例 ，患者被隨機分配到治療組或對照組，研究人員跟蹤了每組中出現PE的人數。

插入一列處理效果(或稱療效)，即點擊 Insert--Column for--Effect size data 

單擊兩次 Next 會出來以下窗口：

這里一直點開，分別表示

·兩組(事件數)

·不匹配組、前瞻性數據(如對照試驗、隊列研究)

·每組的事件和樣本量

·單擊 Finish

給這些組命名。組名稱輸入“Treated”和“Control”。結果輸入“PE”和“Normal”，單擊“OK”

此時的表格應該是這樣的：

將初步研究的數據輸入到第一行的白細胞中。

研究名稱為：Weseley

Treated Events：14

Treated Total N：131

Control Events：14

Control Total N：136 

輸入剩余數據。可手動輸入，也可以將你所要研究的數據保存為“XXX.cma”格式，然后從“Files”菜單欄打開你保存的數據副本。

運行分析。即點擊工具欄上的“Run Analysis”

運行結果如下：

對于每一項研究，都顯示了比值比(或稱 OR 值)、下限和上限、Z 值和 p 值。右邊則是一個森林圖，其中每個研究的比值比由一個點表示，受其置信區間的限制。上圖的比值比為 1.00，表示沒有治療效果。對于大多數研究來說，比值比低于 1.00，表明接受利尿劑治療的患者不太可能發生PE。在一些研究中，比值比高于 1.00，表明接受利尿劑治療的患者更有可能發生PE。每個研究的置信區間邊界反映了估計的精度，小規模研究的置信區間較寬，大規模研究的置信區間較窄。在這幅圖中，使用了 95% 的置信區間，因此這項研究統計學上的顯著性為 p＜0.05，當且僅當置信區間排除了空值 1.0。該圖上的黃色底線被標記為“Fixed”，顯示了 13 個研究的綜合效應，使用固定效應模型。即比值比為 0.67，95% 置信區間為 0.56~0.80，Z 值為 -4.45，p 值＜0.000。

生成高分辨率圖。即點擊工具欄上的“High-resolution plot”。如下圖所示

現在，是不是對 CMA 有了基本的了解？如何輸入數據、如何運行分析以及如何生成高分辨率的圖。然后，你可以嘗試用 CMA 完成其它選項操作。比如，

①在數據輸入部分，你可以：

·查看公式

·自定義顯示

·不止使用一個格式來輸入數據

 ......

②在分析部分，可以：

·顯示額外的統計數據

·選擇計算模型

·顯示權重

 ......

③在高分辨率繪圖部分，可以：

·修改研究符號

·修改圖的寬度

·改變配色方案

·將圖導出到 PPT 或 Word

 ......

①首先看數據輸入部分

我們先把剛剛的高分辨率圖和分析界面關閉，直接回到數據輸入界面。

我們可以完成一系列未知按鈕和界面的操作，比如，當我們在輸入“Treated”和“Control”四列數值之后，這個黃色區域的值就自動計算出來了，是怎么計算的呢？

如何顯示風險比？一般默認的顯示是比值比，你也可以自定義顯示。即點擊Tools--Customize computed effect size display；或者右鍵單擊黃色列--Customize computed effect size display

如何輸入多種格式的數據？比如元分析的過程中可能會出現，一些研究以另一種格式呈現數據，那么這時候我們該怎么做？假設在該例子中的最后兩個研究，Tervilla和Campbell已經發表了比值比和置信區間，就需要插入一組 額外的列 來適應這種新的數據格式。這里先把Tervilla和Campbell從數據集中刪除，以便用新的格式將它們重新輸入。

點擊 Insert--Column for--Effect size data 

然后就會呈現這樣一個對話框。注：藍色字體表示是現有的格式(事件和樣本量)。

按順序依次點擊 Dichotomous (number of events)--Computed effect sizes--Odds ratio and confidence limits--Finish，數據界面就變成如下圖所示：

在屏幕的左下角有關于隊列 2×2(事件)和比值比的標簽。可以單擊這兩個標簽，在兩種格式之間進行切換。

為這兩個研究輸入如下數據。注意，不要在標有“Data format(數據格式)”的列中輸入任何內容。

研究名稱：Tervila

Odds ratio：2.971

Lower limit：.586

Upper limit：15.068

Confidence level：0.95

研究名稱：Campbell

Odds ratio：1.145

Lower limit：0.687

Upper limit：1.908

Confidence level：0.95

這里只顯示了這兩個研究的數據，如果想要查看所有數據，用鼠標右鍵單擊白色列(例如比值比列)，并選擇顯示所有數據輸入格式。

然后，所有數據顯示情況如下圖所示：

若要返回至正常模式，則同樣用右鍵單擊白色列，選擇“Show only current data entry format”，表示僅顯示當前數據輸入格式。

插入額外變量列。

第一個未使用的列是K

雙擊該列標題，會顯示一個對話框

輸入列名稱

指定列為調節變量“Moderator”

選擇數據類型(“Categorical 類別”，“Integer 整數”，或者“Decimal 小數”)

（在本例中，為“研究質量”創建一個列，并將其定義為一個類別調節變量(調節變量是可以進行療效估計的一個研究特征）

那么，“研究質量”列就創建好了。

②數據分析部分

如何顯示每個研究的權重？點擊“Run analysis”后，在分析窗口的工具欄中點擊“Show weights”就會顯示權重列，再次點擊則關閉。

選擇查看療效的其他指標。在工具欄中，選擇“Risk Ratio”，然后選擇“log odds Ratio”，再選擇“odds Ratio”可返回至默認界面。

查看統計數據的詳細信息。直接點擊“Next table”；或者點擊 View--Meta-analysis statistics 查看統計數據的詳細信息。這個表中不僅有附加的統計信息，還包括異質性等相關信息。再次點擊“Next table”則返回至分析界面。

選擇計算模型。在屏幕的左下角可以看到有“Fixed”，“Random”和“Both”標簽，分別表示固定效應模型，隨機效應模型和兩者都呈現。

自定義顯示。只保留那些我們想要在高分辨率繪圖中使用到的列(因為列最少，森林圖顯示出的視覺效果就更好)，所以可以先把權重顯示關閉，右鍵單擊比值比列，并選擇 Customize basic stats

結果顯示如下：

③高分辨率繪圖部分

點擊“High-resolution plot”，現在顯示的高分辨率草圖如下所示，可以繼續進行修改。

關于 Proportional 和 one-sized 標識。在固定效應模型下，符號的大小與每個研究的權重成比例。

關于固定效應和隨機效應。只有當你在分析過程中選擇了 Both Models 時，此選項才可用。這里顯示的是固定效應，每個研究的符號大小是基于固定效應權重。你可以在工具欄的 Computational options 調整當前所選擇的模型。

修改標題。

調整大小和顏色。這張表上的內容都可以用右鍵來進行修改和調整。

導出至 Word 或 PPT。

（全文完~）

元分析沒有想象中困難，但是有很多內容還是需要大家不斷實踐和帶著好奇心去摸索的，我們接下來也會給大家分享更多關于元分析或其他干貨知識，希望小伙伴們多多關注 茗創科技 。

SPSS數據分析教程的目錄

《spss數據分析教程》

第1章　統計學和spss統計分析軟件簡介　1

1.1　統計分析的基本概念　1

1.1.1　統計分析的步驟　2

1.1.2　數據的類型　2

1.2　常見統計分析軟件簡介　3

1.2.1　spss　3

1.2.2　sas　4

1.2.3　splus或者r　4

1.2.4　其他數據分析軟件　4

1.3　spss統計分析軟件的發展　4

1.4　spss版本和授權　5

1.5　spss統計分析軟件的特點　6

1.6　主要模塊及功能簡介　7

1.7　spss的安裝　9

1.8　spss的幾種基本運行方式　12

1.9　spss的界面　14

1.10　spss的圖形用戶界面　17

1.11　spss幫助系統　19

1.12　小結　23

.思考與練習　23

參考文獻　25

第2章　數據文件的建立和管理　26

2.1　數據管理的特點　26

2.2　spss數據編輯器簡介　27

2.2.1　開始spss　27

2.2.2　spss的數據編輯器界面　27

2.3　新建數據文件、數據字典　31

2.4　保存文件　33

2.5　讀入數據　34

2.5.1　讀入excel數據　35

2.5.2　讀入文本數據　36

2.5.3　讀入數據庫數據　39

2.6　數據文件的合并　43

2.6.1　添加個案　43

2.6.2　添加變量　46

2.7　數據文件的拆分　50

附錄：如何為數據庫文件建立odbc數據源　52

2.8　小結　53

思考與練習　54

參考文獻　56

第3章　描述性統計分析　57

3.1　頻率分析　57

3.2　中心趨勢的描述：均值、中位數、眾數、5%截尾均值　60

3.2.1　均值　60

3.2.2　中位數　60

3.2.3　眾數　61

3.2.4　5%截尾均值　61

3.3　離散趨勢的描述：極差、方差、標準差、均值的標準誤、分位數和變異指標　62

3.3.1　極差　62

3.3.2　方差和標準差　63

3.3.3　均值的標準誤　63

3.3.4　變異系數　63

3.3.5　分位數　64

3.4　分布的形狀——偏度和峰度　64

3.5　spss描述性統計分析　65

3.5.1　頻率入口　66

3.5.2　描述子菜單　67

3.5.3　探索子菜單　68

3.5.4　表格　69

3.6　應用統計圖進行描述性統計分析　71

3.6.1　定性數據的圖形描述——條形圖、餅圖、帕累托圖　71

3.6.2　定量數據的圖形描述——直方圖、莖葉圖和箱圖　74

3.7　數據標準化　78

3.8　小結　79

思考與練習　79

參考文獻　80

第4章　概率論初步　81

4.1　離散型隨機變量的仿真　81

4.1.1　均勻分布的隨機數　81

4.1.2　正態分布的隨機數　84

4.2　理論分布　87

4.2.1　二項分布的分布函數和概率　87

4.2.2　連續分布的隨機變量——正態分布　93

4.3　經驗分布　97

4.4　抽樣分布　99

4.5　置信區間　102

4.6　小結　104

思考與練習　104

第5章　均值的比較　105

5.1　假設檢驗的思想及原理　105

5.2　均值　107

5.2.1　均值過程分析　107

5.2.2　雙因素的均值過程分析　109

5.3　單樣本t檢驗　110

5.3.1　數據準備　111

5.3.2　單樣本t檢驗　113

5.3.3　置信區間和自抽樣選項　114

5.4　獨立樣本t檢驗　115

5.4.1　數據初探　116

5.4.2　t檢驗　119

5.4.3　均值差的繪圖　121

5.5　配對樣本t檢驗　122

5.6　小結　125

思考與練習　125

參考文獻　126

第6章　非參數檢驗　127

6.1　非參數檢驗簡介　127

6.2　單樣本非參數檢驗　128

6.2.1　卡方檢驗　132

6.2.2　二項式檢驗　136

6.2.3　k-s檢驗　143

6.2.4　wilcoxon符號秩檢驗　146

6.2.5　游程檢驗　146

6.3　獨立樣本非參數檢驗　147

6.3.1　獨立樣本檢驗簡介　147

6.3.2　獨立樣本檢驗舉例　149

6.4　相關樣本非參數檢驗　151

6.4.1　相關樣本檢驗簡介　151

6.4.2　相關樣本檢驗舉例　153

6.5　小結　156

思考與練習　156

參考文獻　157

第7章　相關分析　158

7.1　相關分析的基本概念　158

7.1.1　相關關系的種類　159

7.1.2　相關分析的作用　159

7.2　散點圖　160

7.2.1　散點圖簡介　160

7.2.2　散點圖——舊對話框　160

7.2.3　用圖表構建程序繪制散點圖　163

7.3　相關系數　165

7.3.1　線性相關的度量——尺度數據間的相關性的度量　166

7.3.2　spearman等級相關系數——定序變量之間的相關性的度量　170

7.3.3　kendall的tau-b(k)　171

7.4　偏相關分析　171

7.5　小結　173

思考與練習　173

參考文獻　174

第8章　回歸分析　175

8.1　線性回歸分析的基本概念　175

8.2　簡單線性回歸　177

8.2.1　簡單回歸方程的求解　178

8.2.2　回歸方程擬合程度檢驗　179

8.2.3　用回歸方程預測　180

8.2.4　簡單線性回歸舉例　181

8.3　多元線性回歸　183

8.3.1　多元線性回歸方程簡介　183

8.3.2　多元線性回歸方程的顯著性檢驗　183

8.3.3　應用舉例　184

8.3.4　線性回歸自變量進入的方式　187

8.4　線性回歸的診斷和線性回歸過程中的其他選項　189

8.4.1　回歸分析的前提條件　189

8.4.2　回歸分析前提條件的檢驗　190

8.4.3　回歸診斷　192

8.5　非線性回歸　197

8.6　曲線估計　204

8.7　小結　207

思考與練習　207

參考文獻　207

第9章　方差分析　209

9.1　方差分析的術語與前提　209

9.2　單因素的方差分析　210

9.2.1　描述性數據分析　211

9.2.2　單因素方差分析　211

9.3　多因素方差分析　215

9.3.1　多因素方差分析簡介　215

9.3.2　多因素方差分析舉例　216

9.4　協方差分析　220

9.4.1　協方差分析簡介　220

9.4.2　協方差分析案例分析　221

9.5　小結　227

思考與練習　228

參考文獻　228

第10章　聚類分析　229

10.1　聚類分析簡介　229

10.2　個案間的距離　230

10.2.1　定距數據(scale mearsurement)距離定義方式　230

10.2.2　分類數據的頻數數據(count)之間的距離　231

10.2.3　二分類數據　232

10.3　類之間的距離　232

10.4　系統聚類算法過程　233

10.5　系統聚類案例　234

10.6　k-均值聚類　238

10.6.1　k-均值法簡介　238

10.6.2　k-均值法案例　239

10.7　兩步法聚類　242

10.7.1　兩步法簡介　242

10.7.2　兩步法案例分析　243

10.8　聚類分析注意事項　247

10.9　小結　248

思考與練習　248

參考文獻　248

第11章　主成分分析　249

11.1　主成分分析簡介　249

11.1.1　主成分分析的目的與功能　249

11.1.2　主成分分析的數學理論　250

11.2　主成分分析的應用條件　251

11.2.1　bartlett球形檢驗　251

11.2.2　kmo統計量　252

11.2.3　基于相關系數矩陣還是協方差矩陣　253

11.3　主成分分析案例　253

11.3.1　綜合評價案例　253

11.3.2　主成分分析用于探索變量間結構關系　263

11.4　小結　265

思考與練習　265

參考文獻　266

第12章　因子分析　267

12.1　因子分析簡介　267

12.2　因子分析的統計理論　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　因子分析的應用前提　271

12.2.4　因子個數的確定　271

12.2.5　因子的解釋　272

12.2.6　因子旋轉　273

12.2.7　因子得分　275

12.3　因子分析案例　275

12.3.1　探索變量間的結構關系　275

12.3.2　因子分析在市場調查中的應用　281

12.4　因子分析結果的有效性　286

12.5　因子分析和主成分分析的比較　286

12.6　小結　287

思考與練習　287

參考文獻　288

如何快速自學spss

其實SPSS是一個傻瓜操作軟件數據分析軟件教程，只要認識數據分析軟件教程了軟件基本界面和功能，然后把你數據分析軟件教程的數據準備好，輸進去，點擊需要進行分析的功能，軟件會自動給你算出分析結果，并不需要寫代碼或者程序。

看到軟件的界面，左下角有兩個視圖，“數據視圖”和“變量視圖”。首先在“變量視圖”定義好你的變量，包括變量名稱、類型、小數點、標簽等等。定義好變量之后，就可以在“數據視圖”輸入你要進行分析的數據，也可以從excel直接復制過來

數據準備就緒后，根據你想用的分析方法，在軟件界面上方選擇分析功能，舉個例子，我之前做過的作業，分析全國各省市GDP的影響因素。輸入自變量、因變量數據后，進行回歸分析

學習spss的重點并不在軟件本身，而是相關的統計學知識，也就是你要學會怎樣去分析“輸入數據后，軟件給你呈現的結果”

要想讀透spss給出的分析結果，還是要扎扎實實學習相關的統計學知識，這樣你才可以知道每一個系數代表的是什么意思。本科的時候專門學過spss統計分析這門課程，當時用的教材是這本書，個人覺得挺適合初學者的，簡單易懂，也有較多的案例分析，如果想偷懶，不想理解透徹每個分析功能背后的統計學原理，你也可以參照書本的案例，案例會有解釋每個系數代表的含義，照葫蘆畫瓢就可以了

有好的免費的數據統計分析軟件么

統計分析軟件匯總+視頻教程資源包免費下載

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提取碼:ecx3統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之后的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

關于數據分析軟件教程和數據處理分析軟件的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 數據分析軟件教程的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于數據處理分析軟件、數據分析軟件教程的信息別忘了在本站進行查找喔。

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