文科生如何自學spss？

在與SPSSAU(網頁版SPSS)用戶交流的過程中，發現大部分用戶是"新手"而且沒有數據分析的思維和概念。許多用戶從來沒有做過數據分析，他們也不會。;我不知道如何學習。一些用戶學習了統計相關的課程，但他們仍然不不做數據分析。

結合SPSSAU的設計理念，建議用戶學習數據分析的路徑如下，由三個步驟組成。

步驟1:識別數據類型

數據類型是一切研究的基石，也是數據研究思維最基本、最關鍵的思維。不同學科、不同課程、不同領域對數據類型的定義基本相同，只是名稱不完全相同。首先介紹了SPSSAU中的數據類型，即分類數據和定量數據。

分類數據就是分類，可以計算百分比；定量數據是指數字在大小上可以比較，所以可以算出平均值。如果有些數據可以計算成百分比或者平均值，可以根據實際研究情況進行分類或者量化。比如，教育通常被認為是分類數據，但數字越大，教育程度越高，所以一些研究方法把教育視為定量數據。具體研究結合實際處理，這也是數據分析的有趣點。

SPSSAU將數據分為兩類，但在其他領域或學科中，數據類型的分類并不完全相同，名稱也不統一。這也給研究者帶來了一些困惑。下表列出了不同稱謂與SPSSAU數據類型的對應關系。

稱謂不同，實際意思是一樣的。我們只需要理解一句話，那就是"當計算百分比時，它被稱為分類數據，當計算平均值時，它被稱為數量數據"。

第二步:研究方法的選擇。

數據類型確定之后，這個時候就可以理解數據分析方法的選擇了。SPSSAU的設計理念是區分數據類型，同時區分X和Y。比如性別和吸煙的關系，X是性別，Y是吸煙。x和y都是分類數據。這時，你應該選擇"十字交叉卡方"分析。

目前，SPSSAU提供了近60種研究方法，需要研究者結合數據類型和研究目的進行選擇。

第一步是選擇正確的研究方法，即數據類型的識別。請參考文件"分析方法的選擇與應用；"詳情請見。第二步，結合研究目的。常見的研究目的有:數據的基本描述、影響關系的研究、差異關系和其他關系的研究。下表列出了研究目的和研究方法的對應關系。上表列出了數據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，分別計算分類數據的百分比和定量數據的平均值。此外，正態性檢驗或正態圖可以檢查定量數據的正態性，箱線圖可以檢查定量數據的分布和異常離群值；詞云可以查看分類數據的分布特征。

上表列出了常見的。關系研究涉及方法；相關分析是比較基礎的關系研究，散點圖可以用來直觀的展現數據關系?；貧w分析研究x對y的影響，y是定量的；同時有逐步回歸和分層回歸兩種方法；其本質是回歸；逐步回歸是指讓軟件找到對Y有影響的X；分層回歸是指一次運行多個回歸。

在邏輯回歸分析中，Y是分類數據，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1兩個數字；在多分類邏輯回歸中，y包含兩個以上的數字。

上表列出了差異關系的常用研究方法。根據數據類型，可以選擇相應的研究方法。方差和t檢驗的區別在于，如果x的個數只有2，就可以用t檢驗，如果x的個數超過2，就只能用方差分析。

當進一步研究方差分析時，會涉及到方差齊性檢驗、正態性檢驗等。如果條件不滿足，最好使用非參數檢驗。而且，在進一步深入分析后，可以進行方差分析后的多重比較，以便進一步研究。

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

聚類分析是對樣本進行分類，因子分析的功能類似于主成分分析，可以用來濃縮數據信息，計算權重，用"綜合得分及分數。同時還有熵值法，可以用來進行權重計算。

如果研究數據是問卷，可能會涉及信度和效度研究。記住這兩種方法只針對規模數據。同時，可以通過項目分析了解量表的區分度，刪除不合理的量表項目。同時，如果研究中涉及選擇題，有五種相應的研究方法可以使用，包括獨立選擇題分析、單項選擇與多項選擇的交叉關系、多項選擇與單項選擇的交叉關系、多項選擇與多項選擇的交叉關系。多項選擇分析有時被稱為多項回答。

第三步:研究注意事項

綜上所述，如果能區分數據類型，了解研究目的，就可以選擇科學的研究方法進行研究。對于每種研究方法的具體內容，可以直接使用SPSSAU的智能分析。當然，也建議參考每種方法對應的幫助手冊，里面會有更詳細的解釋、例子和注意事項。

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據分析。

數據的正態性:很多研究方法都是以正態性為前提的，如果不滿足，可能會使用其他方法。建議用正態圖探討數據的正態性，用箱線圖探討定量數據的分布。數據編碼以及使用數據處理功能，例如生成變量。在使用很多研究方法之前，需要進行數據處理。例如，在問卷研究中，一個維度對應五個量表問題。這時候可以用生成變量平均值的函數，先得到一個通用變量?；蛘哂行┭芯糠椒ㄐ枰獢祿藴驶?。

對于沒有編程經驗的人，R語言是否很難掌握？

你好，我是文科生，沒有編程經驗。目前正在自學R語言，正好有這方面的一點經驗分享給大家。

沒有編程經驗的人也適合學習R語言。R語言有很多開放的功能包。只需在必要時直接安裝和檢索它們，你不需要。;不需要任何編程能力。當然，如果你有編程經驗和良好的編程能力，你可以根據自己的需要開發新的功能包，或者修改和改進其他人的功能包。

在我看來，R語言是面向大眾的，而不是程序員的專屬領域。對于沒有編程經驗的人來說，學習R語言，我的建議是腳踏實地，一點點學，先打好基礎。

網絡課程只是一個渠道。除了聽網絡課程，我的建議是選擇一些R語言的入門書籍和專業書籍。有很多關于R語言的書。在選書上，建議根據自己的興趣和需求來選擇。

比如我的興趣是語料庫處理，那么我會選擇專注于語料庫的R語言書籍。

語料庫相關的R語言書籍

為什么建議普通人有精力就去學R語言？在這樣一個發達的信息社會，數據的快速處理和分析以及數據結果的可視化將成為工作中越來越重要的技能。雖然Excel也有很多數據處理功能，但是遇到大數據和個性化需求的時候就會捉襟見肘。

r語言具有強大的數據可視化處理功能。

比如R語言的ggplot()函數包，可以幫助你快速的繪制出你想要的圖形和表格。它的速度和美觀遠遠優于Excel。所以R語言可以提高你的工作效率，讓你比別人更有優勢。

對比R語言和SPSS，R語言和SPSS在我看來不是一個層次的。SPSS能做的，R語言能做；但是R語言能做的，SPSS能t.

SPSS是統計軟件，R語言不僅有統計功能，還有編程功能。在學習了R語言之后，你一般不會不需要使用SPSS。而且SPSS需要投入一定的時間和精力才能真正掌握。

綜上所述，我個人的體會是，R語言真的值得靜下心來好好學習。

希望我的回答能幫到你。

多好的RStudio界面啊。