SPSS统计分析基础：最小显著性差异法与全面功能探索

最小显著性差异法-SPSS统计分析基础教程是一门由李晓军主讲的实用课程，专注于介绍如何在SPSS这款强大的社会科学统计软件中应用统计分析技术。SPSS，全称Statistics Package for Social Science，是一款专为Windows系统设计的数据处理和统计分析工具，它具备全面的功能，包括数据管理、描述统计、推断统计（如均值比较、相关性和回归）、多元分析（如聚类、主成分分析、时间序列分析）、非参数检验，以及特定领域的高级分析模块，如高级线性模型、生存分析、市场研究相关的正交设计等。 该课程强调了SPSS的实验环境要求，至少需SPSS 10.0及以上版本，并且可以运行在单机模式或网络用户界面模式。主要界面包括数据编辑窗口和结果输出窗口，便于用户直观操作数据和查看分析结果。SPSS还提供丰富的帮助系统，用户可以通过StatisticsCoach菜单获取所需统计指导。 课程内容深入到SPSS的各个附加模块，如用于缺失数据处理的Missing Value Analysis，以及支持逻辑回归、非线性回归等的Regression模块。此外，还包括创建交互式表格的SAS Tables、时间序列分析工具SAS Trends，以及在地理空间上展示数据的Maps功能。 教学过程中，会讲解三种基本的SPSS运行方式：菜单驱动的完全窗口方式，适合初学者；通过编写脚本的程序运行方式，提供更高级的定制化功能；混合运行方式则结合了两者，以便于不同技能水平的学习者根据需求选择。 通过这门课程，学习者不仅能掌握SPSS的基础操作，还能了解如何利用其进行深度的统计分析，提升数据处理和解读能力，为科学研究和实际工作中解决复杂问题提供有力支持。