统计分析与SPSS应用：基础、方法、结果解读与报告

该思维导图全面概述了统计分析与SPSS应用的核心内容，包括统计学基础、SPSS软件简介、数据准备与管理、描述性和推断性统计分析、高级分析方法、结果可视化与输出、报告撰写以及注意事项与常见问题。内容涵盖数据类型、假设检验、参数及非参数检验、因子与聚类分析等关键主题，同时提供SPSS操作步骤和图表生成技巧，旨在帮助用户有效进行数据分析与解读。

源码

# 统计分析与SPSS应用
- 一、统计学基础
  - 统计学核心概念
    - 数据类型
      - 定量
      - 定性
      - 连续
      - 离散
    - 变量类型
      - 自变量
      - 因变量
      - 协变量
    - 描述统计
    - 推断统计
    - 总体
    - 样本
    - 抽样方法
  - 常见统计分析方法
    - 假设检验
      - 原假设
      - 备择假设
      - p值
      - 显著性水平
    - 参数检验
      - t检验
      - 方差分析
      - 回归分析
    - 非参数检验
      - 卡方检验
      - Mann-Whitney U检验
    - 相关分析
    - 回归分析
      - Pearson
      - Spearman
      - 线性回归
- 二、SPSS软件简介
  - SPSS界面与功能模块
    - 数据视图
    - 变量视图
    - 菜单栏功能
      - 文件
      - 编辑
      - 数据
      - 分析
      - 图形
  - SPSS核心操作流程
    - 数据导入
      - Excel
      - CSV
    - 变量定义
      - 名称
      - 类型
      - 标签
      - 测量尺度
    - 数据清洗
      - 缺失值处理
      - 异常值检测
- 三、数据准备与管理
  - 数据输入与整理
    - 数据编码
      - 分类变量赋值
    - 数据筛选
      - 选择个案
      - 条件筛选
    - 数据转换
      - 计算新变量
      - 重新编码
  - 数据质量检查
    - 缺失值分析
      - 列表删除
      - 插补法
    - 数据分布检验
      - 正态性检验
      - 直方图
- 四、描述性统计分析
  - 常用描述统计指标
    - 集中趋势
      - 均值
      - 中位数
      - 众数
    - 离散程度
      - 标准差
      - 方差
      - 极差
    - 分布形态
      - 偏度
      - 峰度
  - SPSS操作步骤
    - 分析
    - 描述统计
    - 频率
    - 描述
    - 探索
    - 输出解读
      - 表格
      - 图表
- 五、推断性统计分析
  - 参数检验
    - t检验
      - 单样本t检验
      - 独立样本t检验
      - 配对样本t检验
    - 方差分析
      - ANOVA
      - 单因素方差分析
      - 多因素方差分析
        - 交互效应检验
        - 事后检验
          - LSD
          - Tukey
  - 非参数检验
    - 卡方检验
      - 卡方适合性检验
      - 独立性检验
    - Mann-Whitney U检验
    - Wilcoxon符号秩检验
  - 相关与回归分析
    - 皮尔逊相关系数
    - 斯皮尔曼相关系数
    - 线性回归
      - 模型拟合
      - R²
      - 系数解释
    - 逻辑回归
      - 二分类因变量
- 六、高级分析方法
  - 因子分析
    - 主成分分析（PCA）
    - 降维
    - 变量提取
    - 因子旋转
    - 解释
  - 聚类分析
    - K-means聚类
    - 层次聚类
  - 信度与效度分析
    - Cronbach’s α系数
    - 效度检验
      - 结构效度
      - 内容效度
- 七、结果可视化与输出
  - 常用统计图表
    - 条形图
    - 折线图
    - 箱线图
    - 散点图
    - 直方图

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