Statistical analysis is like a sewer. What you get out of it largely depends on
what you put into it.
统计分析就像一个漏斗，你会得到什么取决于你放进去什么。
原始数据—一堆计算公式的处理—>目标结果
所以如果结果出问题了，一部分是你的原始数据有问题，另一部分是你选择的统计操作不当。
进行一个对原始数据得到错误结论的示范哈：假设你想证明你所收集到的数据都是质数。
符合初始假设，一切安好。
有一个不符合？肯定是数据有问题，删掉好了。一切仍旧安好。
你看出了哪些问题？
其一，样本太小。
其二，抽样不随机。
其三，轻易地把不符合初始假设的Case剔除。
在进行SPSS操作之前，你需要进行的是获得尽可能有效的数据+判断并选择恰当的数据处理方式
你可以通过SPSS的界面进行操作，也可以通过Syntax写命令，可以运行Python写的程序（需要家在其他的模块），还可以运行用BASIC写的脚本Scripts
You must keep accurate records describing your data, how you got the data,
and what it means. SPSS can do all the calculations for you, but only you can
decipher what it means.
应当保留用以精确描述数据的记录以及数据的获取方法，SPSS可以帮你完成运算，但只有你才能解释结果代表什么。
You must keep careful track of your data or you may later discover, for example, that what you have interpreted to be a simple increase is actually an increase in your rate of decrease.
要认真记录对数据进行的每一个操作+保存每次处理后得到的数据。
否则你可能会发现，你得到的一个增长趋势其实是缩减率的增长。
【第一个工作：输入数据】
创造变量Variables，然后输入具体数据，就是不同的Cases
Variables是有Type的，Scale 是连续数值，比如体重；Categorical是分类数值，比如性别；
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