干货

Hello，大家好！

这里是壹脑云科研圈，我是喵君姐姐~

在之前的文章中，我们以此介绍了如何利用SPSS进行高级统计分析，内容包括：

(1)描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析

(2)中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析

(3)单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析

(4)EFA、CFA分析以及结构方程模型

在本系列中，我们邀请到彭彭继续对之前的教程进行完善。在本期中，我们主要介绍如何对数据进行描述、卡方&T检验、独立样本t检验、相关样本t检验、回归分析。

写在前面：

本文件为教程文件，主要向表达具体操作问题，很多分析可能是没有逻辑的。这也提醒我们，不可数据驱动，一定要理论先行，数据辅助。

此外，本系列的数据来自马得勇主持的“网民社会意识调查”数据库，在此向马教授及其项目组全体成员的工作致敬。

01 对数据进行描述

一般情况下，描述平均数、标准差及相关性即可。

操作为：

选择需要的变量，勾选平均值及标准差即可，需要其他的统计量也可以进行勾选。比如百分位数常用于区分高低分组（前后27%）。

相关的分析如下，一般都是连续变量，因此选择双变量相关，特殊类型数据请采用其他相关。

做相关的时候，也可以计算平均值和标准差。

描述统计中为平均值、标准差。

相关性表格中为相关系数，显著性，星星代表的显著情况如表格注释。

描述性统计表格模板

02

对数据关系进行描述：

两者之间有无显著差异：卡方&T检验

(1) SPSS操作

(2) SPSS结果解读

结果选择：

(1) 当两组总样本量n≥40,且所有单元格的期望计数(理论数，T)≥5时，选择Pearson卡方(第一行);若所得P≈0.05时，用Fisher精确检验(第四行)。

(2) 当n≥40但有1≤T≤5时，用连续校正。

(3) 当n