文科生如何自學(xué)spss？

在與SPSSAU(網(wǎng)頁版SPSS)用戶交流的過程中，發(fā)現(xiàn)大部分用戶是"新手"而且沒有數(shù)據(jù)分析的思維和概念。許多用戶從來沒有做過數(shù)據(jù)分析，他們也不會(huì)。;我不知道如何學(xué)習(xí)。一些用戶學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)相關(guān)的課程，但他們?nèi)匀徊徊蛔鰯?shù)據(jù)分析。

結(jié)合SPSSAU的設(shè)計(jì)理念，建議用戶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的路徑如下，由三個(gè)步驟組成。

步驟1:識(shí)別數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型是一切研究的基石，也是數(shù)據(jù)研究思維最基本、最關(guān)鍵的思維。不同學(xué)科、不同課程、不同領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)類型的定義基本相同，只是名稱不完全相同。首先介紹了SPSSAU中的數(shù)據(jù)類型，即分類數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。

分類數(shù)據(jù)就是分類，可以計(jì)算百分比；定量數(shù)據(jù)是指數(shù)字在大小上可以比較，所以可以算出平均值。如果有些數(shù)據(jù)可以計(jì)算成百分比或者平均值，可以根據(jù)實(shí)際研究情況進(jìn)行分類或者量化。比如，教育通常被認(rèn)為是分類數(shù)據(jù)，但數(shù)字越大，教育程度越高，所以一些研究方法把教育視為定量數(shù)據(jù)。具體研究結(jié)合實(shí)際處理，這也是數(shù)據(jù)分析的有趣點(diǎn)。

SPSSAU將數(shù)據(jù)分為兩類，但在其他領(lǐng)域或?qū)W科中，數(shù)據(jù)類型的分類并不完全相同，名稱也不統(tǒng)一。這也給研究者帶來了一些困惑。下表列出了不同稱謂與SPSSAU數(shù)據(jù)類型的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

稱謂不同，實(shí)際意思是一樣的。我們只需要理解一句話，那就是"當(dāng)計(jì)算百分比時(shí)，它被稱為分類數(shù)據(jù)，當(dāng)計(jì)算平均值時(shí)，它被稱為數(shù)量數(shù)據(jù)"。

第二步:研究方法的選擇。

數(shù)據(jù)類型確定之后，這個(gè)時(shí)候就可以理解數(shù)據(jù)分析方法的選擇了。SPSSAU的設(shè)計(jì)理念是區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型，同時(shí)區(qū)分X和Y。比如性別和吸煙的關(guān)系，X是性別，Y是吸煙。x和y都是分類數(shù)據(jù)。這時(shí)，你應(yīng)該選擇"十字交叉卡方"分析。

目前，SPSSAU提供了近60種研究方法，需要研究者結(jié)合數(shù)據(jù)類型和研究目的進(jìn)行選擇。

第一步是選擇正確的研究方法，即數(shù)據(jù)類型的識(shí)別。請(qǐng)參考文件"分析方法的選擇與應(yīng)用；"詳情請(qǐng)見。第二步，結(jié)合研究目的。常見的研究目的有:數(shù)據(jù)的基本描述、影響關(guān)系的研究、差異關(guān)系和其他關(guān)系的研究。下表列出了研究目的和研究方法的對(duì)應(yīng)關(guān)系。上表列出了數(shù)據(jù)基本描述中使用的研究方法:最常用的是頻率和描述性分析，分別計(jì)算分類數(shù)據(jù)的百分比和定量數(shù)據(jù)的平均值。此外，正態(tài)性檢驗(yàn)或正態(tài)圖可以檢查定量數(shù)據(jù)的正態(tài)性，箱線圖可以檢查定量數(shù)據(jù)的分布和異常離群值；詞云可以查看分類數(shù)據(jù)的分布特征。

上表列出了常見的。關(guān)系研究涉及方法；相關(guān)分析是比較基礎(chǔ)的關(guān)系研究，散點(diǎn)圖可以用來直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系。回歸分析研究x對(duì)y的影響，y是定量的；同時(shí)有逐步回歸和分層回歸兩種方法；其本質(zhì)是回歸；逐步回歸是指讓軟件找到對(duì)Y有影響的X；分層回歸是指一次運(yùn)行多個(gè)回歸。

在邏輯回歸分析中，Y是分類數(shù)據(jù)，可分為二元邏輯回歸和多分類邏輯回歸。不同的是，在二元Logistic回歸中，y只包含0和1兩個(gè)數(shù)字；在多分類邏輯回歸中，y包含兩個(gè)以上的數(shù)字。

上表列出了差異關(guān)系的常用研究方法。根據(jù)數(shù)據(jù)類型，可以選擇相應(yīng)的研究方法。方差和t檢驗(yàn)的區(qū)別在于，如果x的個(gè)數(shù)只有2，就可以用t檢驗(yàn)，如果x的個(gè)數(shù)超過2，就只能用方差分析。

當(dāng)進(jìn)一步研究方差分析時(shí)，會(huì)涉及到方差齊性檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)等。如果條件不滿足，最好使用非參數(shù)檢驗(yàn)。而且，在進(jìn)一步深入分析后，可以進(jìn)行方差分析后的多重比較，以便進(jìn)一步研究。

雙因素方差通常用于實(shí)驗(yàn)研究，兩個(gè)x如果有多個(gè)xs在研究中稱之為多元方差(也叫多元方差)。后續(xù)的SPSSAU將提供它。

聚類分析是對(duì)樣本進(jìn)行分類，因子分析的功能類似于主成分分析，可以用來濃縮數(shù)據(jù)信息，計(jì)算權(quán)重，用"綜合得分及分?jǐn)?shù)。同時(shí)還有熵值法，可以用來進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。

如果研究數(shù)據(jù)是問卷，可能會(huì)涉及信度和效度研究。記住這兩種方法只針對(duì)規(guī)模數(shù)據(jù)。同時(shí)，可以通過項(xiàng)目分析了解量表的區(qū)分度，刪除不合理的量表項(xiàng)目。同時(shí)，如果研究中涉及選擇題，有五種相應(yīng)的研究方法可以使用，包括獨(dú)立選擇題分析、單項(xiàng)選擇與多項(xiàng)選擇的交叉關(guān)系、多項(xiàng)選擇與單項(xiàng)選擇的交叉關(guān)系、多項(xiàng)選擇與多項(xiàng)選擇的交叉關(guān)系。多項(xiàng)選擇分析有時(shí)被稱為多項(xiàng)回答。

第三步:研究注意事項(xiàng)

綜上所述，如果能區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型，了解研究目的，就可以選擇科學(xué)的研究方法進(jìn)行研究。對(duì)于每種研究方法的具體內(nèi)容，可以直接使用SPSSAU的智能分析。當(dāng)然，也建議參考每種方法對(duì)應(yīng)的幫助手冊(cè)，里面會(huì)有更詳細(xì)的解釋、例子和注意事項(xiàng)。

除了以上研究方法，SPSSAU還提供了以下建議，希望能幫助用戶快速掌握數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)的正態(tài)性:很多研究方法都是以正態(tài)性為前提的，如果不滿足，可能會(huì)使用其他方法。建議用正態(tài)圖探討數(shù)據(jù)的正態(tài)性，用箱線圖探討定量數(shù)據(jù)的分布。數(shù)據(jù)編碼以及使用數(shù)據(jù)處理功能，例如生成變量。在使用很多研究方法之前，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。例如，在問卷研究中，一個(gè)維度對(duì)應(yīng)五個(gè)量表問題。這時(shí)候可以用生成變量平均值的函數(shù)，先得到一個(gè)通用變量。或者有些研究方法需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

對(duì)于沒有編程經(jīng)驗(yàn)的人，R語言是否很難掌握？

你好，我是文科生，沒有編程經(jīng)驗(yàn)。目前正在自學(xué)R語言，正好有這方面的一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)分享給大家。

沒有編程經(jīng)驗(yàn)的人也適合學(xué)習(xí)R語言。R語言有很多開放的功能包。只需在必要時(shí)直接安裝和檢索它們，你不需要。;不需要任何編程能力。當(dāng)然，如果你有編程經(jīng)驗(yàn)和良好的編程能力，你可以根據(jù)自己的需要開發(fā)新的功能包，或者修改和改進(jìn)其他人的功能包。

在我看來，R語言是面向大眾的，而不是程序員的專屬領(lǐng)域。對(duì)于沒有編程經(jīng)驗(yàn)的人來說，學(xué)習(xí)R語言，我的建議是腳踏實(shí)地，一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，先打好基礎(chǔ)。

網(wǎng)絡(luò)課程只是一個(gè)渠道。除了聽網(wǎng)絡(luò)課程，我的建議是選擇一些R語言的入門書籍和專業(yè)書籍。有很多關(guān)于R語言的書。在選書上，建議根據(jù)自己的興趣和需求來選擇。

比如我的興趣是語料庫處理，那么我會(huì)選擇專注于語料庫的R語言書籍。

語料庫相關(guān)的R語言書籍

為什么建議普通人有精力就去學(xué)R語言？在這樣一個(gè)發(fā)達(dá)的信息社會(huì)，數(shù)據(jù)的快速處理和分析以及數(shù)據(jù)結(jié)果的可視化將成為工作中越來越重要的技能。雖然Excel也有很多數(shù)據(jù)處理功能，但是遇到大數(shù)據(jù)和個(gè)性化需求的時(shí)候就會(huì)捉襟見肘。

r語言具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化處理功能。

比如R語言的ggplot()函數(shù)包，可以幫助你快速的繪制出你想要的圖形和表格。它的速度和美觀遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Excel。所以R語言可以提高你的工作效率，讓你比別人更有優(yōu)勢(shì)。

對(duì)比R語言和SPSS，R語言和SPSS在我看來不是一個(gè)層次的。SPSS能做的，R語言能做；但是R語言能做的，SPSS能t.

SPSS是統(tǒng)計(jì)軟件，R語言不僅有統(tǒng)計(jì)功能，還有編程功能。在學(xué)習(xí)了R語言之后，你一般不會(huì)不需要使用SPSS。而且SPSS需要投入一定的時(shí)間和精力才能真正掌握。

綜上所述，我個(gè)人的體會(huì)是，R語言真的值得靜下心來好好學(xué)習(xí)。

希望我的回答能幫到你。

多好的RStudio界面啊。