希望每一个在写dissertation的友友都有好好坚持到这里，因为——当data analysis完成的时候，你一定离交稿不远了
通常而言，data analysis分为quantitative以及qualitative。那么，如何快速上手SPSS这一定量分析最常用的操作软件呢？
重在实证，但在具体实证分析之前，一定要搭建好论文框架（conceptual framework），设计好论文框架结构，尤其是实证分析的逻辑结构，也就是假设、推理、结论三个部分（deductive reasoning mode）。数据分析之前必须弄清楚研究目的、做好研究假设，并验证推论的合理性，检验推证的过程是否完整、是否存在逻辑漏洞等。
2.1 当变量值表示不具有内在等级的类别时，该变量可以作为名义变量；e.g. 雇员任职的公司部门。
2.2 当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量；e.g. 从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。
2.3 以区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。e.g. 72,195 美元的薪金比 52,398 美元的薪金高，这两个值之间的距离是 19,797 美元。也称为定量或连续数据。⚠️导入数据时一定要注意变量类型，否则会影响后续分析。
3.1 数据导入操作：文件——打开——数据（直接选择要打开的文件即可）
SPSS可以支持打开Excel等多种文件格式，所以我们也可以预先在Excel中筛选处理好数据再导入SPSS进行分析。
3.2 描述性统计分析操作：
分析——描述统计——频率
选择需要进行描述性统计的变量即可，再点击统计量、图表等进行选择需要输出的统计量即可。导出的图表一般可以直观展现数据特征（集中度、离散度、主要分布情况等）。
3.3 T检验操作：
分析——比较均值，再根据需要选择需要的检验，一般使用独立样本T检验较多
3.4 相关系数分析操作：
分析——相关——双变量
选择需要进行相关系数的变量即可，并根据研究需要选择相应的相关系数。
3.5 回归分析操作：
分析——回归，再根据研究设计的模型选择对应的回归模型，线性回归用的较多，当然Logisitic也是常用的回归模型。
选择对应的因变量和自变量即可，自变量可以选择一个或多个，根据选择的自变量个数不同分为一元线性回归和多元线性回归。
以上，就是SPSS的简易操作流程，如果有进步的问题，可以向我们提问哦～
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