SPSS是一款数据统计与数据分析工具，操作简单属于数据分析的入门工具。

想要灵活使用SPSS，需要掌握两个方面内容：数据分析相关知识、SPSS操作

一、数据分析

在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。因此核心是拥有数据分析的思维。

在学习数据分析的过程中，建议大家按照以下四个模块进行学习：

一是数据分析思维的培养。二是数据间的几类关系情况。三是数据分析方法的选择。四是数据研究的撰写等。

1 数据分析思维

数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

图片来源：SPSSAU帮助手册

• 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据
• 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

如果有的数据同时可以计算百分比，也可以计算平均值，此时就结合实际研究情况，将其似着定类或者定量数据即可。比如学历，通常情况下时看作定类数据，但数字越大也可以说成是学历越高，所以有的研究方法是把学历看作是定量数据。

2数据间的几类关系情况

差异关系：通常是研究不同类别的差异性，提到了不同类别，那就涉及到定性数据，差异关系可以包括定性和定量数据的差异性，定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法中。

相关关系：比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系，还有影响关系等。X对于Y的影响关系情况如何等，此时影响关系又拆分出几种分析算法。

其它关系：比如数据的浓缩，聚类等

在进行数据研究时，首先需要想到的是“我想做什么？“，来回就只有三种关系，那么这种关系有着明显的区分性，对应确认关系情况，加上数据类型的判断，对应就会找出合理的数据研究方法。

3数据分析方法选择

上面两部分分别讲述了数据类型和数据关系情况。接着需要落地，即研究方法的使用。第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。

第二步即结合研究目的，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。下表格列出研究目的与研究方法的对应关系。

<img class="capture deal" src="//s3.pstatp.com/wenda/wenda_web/static/style/image/loading_a788ad0.gif" _src="data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns=" http:="" www.w3.org="" 2000="" svg'="" width="554" height="170">资料来源：SPSSAU帮助手册

综上所述，如果可以区分数据类型，并且了解研究目的，则可以选择出科学的研究方法进行研究。具体每个研究方法具体的内容，直接使用SPSSAU的智能分析即可，当然也建议参阅每个方法对应的帮助手册，里面会有更详细的说明和例子，注意事项等。

4数据研究的撰写

如果已经理解了数据类型，数据关系，并且选择了正确的数据研究方法。最终无非是把数据研究方法得出的结论进行汇总整理，然后写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。

关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。

2 SPSS操作

掌握了核心的数据分析的思维意识，接下来就简单很多了。学习一款工具的使用，主要还是靠两个字多用，多实践找点数据练练手，一边操作一边摸索，很快就能掌握。在线版SPSS（SPSSAU）提供多种分析数据的下载，用户可以在SPSS或SPSSAU上进行操作。想省时间的同学也推荐使用SPSSAU，可以在线进行分析，操作相对SPSS更简洁，更容易上手，拖拽点一下即可生成结果还有智能分析建议。