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可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。
首先，要了解数据分析的一般流程是什么？
可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：
数据获取
外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。
数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。
数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。
建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。
可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。
其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。
用spss分析数据的具体操作如下：
1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：
2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：
3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：
4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：
5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：
1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。
2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。
3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。
4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。
5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。
6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。
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用spss分析数据的具体操作如下：
1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：
2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：
3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：
4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：
5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~
「秒懂百科」一分钟读懂基于SPSS的数据分析
Y=F（X） Y为因变量 X 为自变量 X值决定Y 如果 你想研究 健康状态对生活质量的影响 健康状况就是因变量 生活质量就是自变量 分析方法有很多种 多元回归 因子分析应该都可以的软件下载地址:教程：直接百度之 文库里面很多
spss数据分析的五种方法：
1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。
2、图表分析。
3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。
4、直方图分析。
5、统计分析。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。
软件产品特点：
操作简便：
界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
编程方便：
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。
对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
功能强大：
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。
模块组合：
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
针对性强：
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
首先，要了解数据分析的一般流程是什么？
可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：
数据获取
外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。
数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。
数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。
建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。
可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。
其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：
用spss分析数据的具体操作如下：
1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：
2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：
3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：
4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：
5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：
亲，可以来我们这里了解代做流程及报价，我们团队写手比较准成的
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~
spss数据分析论文写法如下：
1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。
2、适用于因变量为定量数据。
3、各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学生身高可认为相互独立，彼此不相互影响。
4、各个样本均来自正态分布的总体，即满足正态性。独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力，一般认为样本量大于30即可满足正态分布。
5、各个样本所在总体方差相等，即满足方差齐性。很多同学对于这个概念不太了解，这没有关系，在SPSS进行独立样本t检验时，自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性，我们只需要根据相应结果解读数据即可。
撰写摘要注意事项：
1、不得简单重复题名中已有的信息，忌讳把引言中出现的内容写入摘要，不要照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字，也不要诠释论文内容。
2、尽量采用文字叙述，不要将文中的数据罗列在摘要中；文字要简洁，应排除本学科领域已成为常识的内容，应删除无意义的或不必要的字眼；内容不宜展开论证说明，不要列举例证，不介绍研究过程。
3、摘要的内容必须完整，不能把论文中所阐述的主要内容（或观点）遗漏，应写成一篇可以独立使用的短文。
4、摘要一般不分段，切忌以条列式书写法。陈述要客观，对研究过程、方法和成果等不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。