今天，小编给大家带来了一份学习指南，通过一篇文章，帮助大家快速了解如何进行数据分析。以及如何利用SPSSAU管理和分析你的数据，以提高数据分析的效率。

目录

1. 整理数据
1.1上传数据
1.2 整理格式
1.3 数据标签与编码
1.4 检查数据有无异常
2. 分析数据
2.1 明确研究问题
2.2 分析方法选择
2.3 运行分析
3. 呈现结果
3.1 图表格式
3.2 智能分析
3.3 结果下载
3.4 三线表格式

1. 整理数据

（1）上传数据

无论是从问卷网站下载下来的数据，还是自己收集整理的数据。都需要保存成.sav/.xls /.csv其中的一种格式，才能正常分析。

像word文件或者压缩文件，是不能直接上传的，一定要注意。


（2）整理格式

正确的数据格式是研究的基础，只有规范数据格式才可用于分析，建议在上传前先查看：数据上传格式说明

一般来说，正确的格式一定要求：第1行为标题或变量名，第2行起即为具体的数据，不能各并单元格。如果出现没有回答、空值、缺失值，直接空着即可，不用录入。

如果数据为文字格式，则需要先将数据编码为数字形式，然后才能进行分析。比如填空题等，可按照上面的格式进行整理或下载数字格式数据，再上传分析。

至于个别的方法，对于数据格式可能有特殊要求。比如，加权数据，时间序列数据等，建议在分析前，查看此链接：常见数据 或点击"灯泡"按钮查看对应方法帮助手册。

然后，点击SPSSAU右上角[我的数据]--上传数据，即成功导入数据。

（3）数据标签与编码

数据上传至SPSSAU，需要先对数据进行简单处理。比如给分类数据设置标签，规范标题(变量)名称等，如果存在反向题、跳转题或者重新对数据分组，都要先处理再分析。

数据标签

标题处理

反向题：使用【数据处理】--【数据编码】处理。
跳转题：使用【筛选样本】或【异常值】筛选/剔除掉空值。
数据分组：使用【数据处理】--【数据编码】处理。

（4）检查数据有无异常

除此以外，还需要检查数据中是否存在异常值。通常在分析前建议大家可以使用【描述分析】或图示法，了解下数据的特征。如果出现异常值，看是否会影响到分析结果，考虑剔除或者不处理。

2. 分析数据

（1）明确研究问题

到了正式分析这一步，首先要明确研究重点，规划分析思路最为重要，尤其是面对多份数据，分析结果一多就很容易搞混。

事先规划好思路，有利于帮助我们，按照既定的思路分析，提高分析效率，也避免前面分析错了，再回头反复修改浪费时间。

• 在开始收集数据之前，应该了解每组将要收集多少个样本以及将要运行的统计检验。数据太少很可能导致无法运行分析。

（2）分析方法选择

选择合适的数据分析方法是非常重要的。通常数据可以分为两类：定类数据、定量数据。

• 定类数据可以理解为分类，类别，数个数。比如男生、女生；愿意、不愿意；是、否。

• 定量数据理解为算平均值，度量，比如平均身高，平均年龄。

基础描述分析：

当研究只涉及1个变量，比如研究身高，体重情况如何。并不需要研究关联关系，这种都可统称为数据基本描述统计。当然数据类型不一样时，方法不同。比如性别为定类数据，这时用频数分析；身高体重是定量数据，这时用描述分析。通常一上来都需要做这类分析，以了解数据基本情况。

关系研究分析：

当涉及2个变量或多个变量的关系研究，就可以使用以上方法进行分析。

除此以外，还有多变量分析、权重计算、信效度分析等等，具体需要依据研究目的、数据类型进行选择。可以查看SPSSAU帮助手册内提供的相关教学视频，它可以帮助你了解并找到适合于分析数据的方法。

（3）运行分析

收集并准备好数据后，就可以开始运行分析。SPSSAU的操作方法非常简单，几乎所有操作都是三步完成：左右拖拽，点一下即可得到结果。

3. 呈现结果

（1）图表格式

在结果图中，系统用星号标出呈现显著性的数据（默认标准为* P<0.05,** P<0.01）。

修改显著性标识：鼠标移动到右上角[头像处]--[ p值标识]，更改P值标识，需重新分析即可生效。

小数位设置：设置小数位个数，让你的结果展示更加专业。鼠标移动到右上角[头像处]--[小数位]即可修改小数位个数，最高支持保留5位小数。

（2）智能分析

SPSSAU结果中自带分析建议及智能分析，帮助分析中快速解读分析结果。

（3）结果下载

得到结果之后，可以点击标题旁的 复制按钮，一键复制结果粘贴到Word。

如果结果较多，建议 导出EXCEL表格或PDF结果，将结果一次性导出。

（4）三线表格式

下载好的数据结果已经是标准格式，如需进一步规范格式也很简单。具体三线表的设置流程可参照之前的文章：如何快速得到规范的三线表格式数据？

好了，以上就是本次的全部内容。如果下次身边有小伙伴问起怎么用SPSSAU做分析，文章链接直接丢给ta！