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SPSSAU内容 spssau有分析，默认出来文字分析；spss没有。spssau里面的表格是规范整理好，spss没有。还提供通用方法，进阶方法，高阶方法，医学方法等共30多种方法。 SPSSAU里的正态性检验方法：偏度和峰度，图示法，非参数检验一、偏度和峰度 1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。当偏度≈0时，可认为分布近似服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，称为负偏态； 2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。当峰度≈0时，可认为分布近似服从正态分布；当峰度>0时，分布的峰态陡峭；当峰度<0时，分布的峰态平缓；利用偏度和峰度进行正态性检验时，可以同时计算其相应的Z评分（Z-score），即：偏度：Z-score=偏度值/标准误峰度：Z-score=峰度值/标准误在α=0.05的检验水平下，若Z-score在±1.96之间，则可认为数据近似服从正态分布。

SPSSAU内容介绍 SPSSAU里的正态性检验方法：偏度和峰度，图示法，非参数检验一、偏度和峰度 1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。当偏度≈0时，可认为分布近似服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，称为负偏态； 2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。当峰度≈0时，可认为分布近似服从正态分布；当峰度>0时，分布的峰态陡峭；当峰度<0时，分布的峰态平缓；利用偏度和峰度进行正态性检验时，可以同时计算其相应的Z评分（Z-score），即：偏度：Z-score=偏度值/标准误峰度：Z-score=峰度值/标准误在α=0.05的检验水平下，若Z-score在±1.96之间，则可认为数据近似服从正态分布。 spssau有分析，默认出来文字分析；spss没有。spssau里面的表格是规范整理好，spss没有。还提供通用方法，进阶方法，高阶方法，医学方法等共30多种方法。

SPSSAU实用功能 1筛选查看数据在[查看]界面中，如果显示的数据较多又想单独查看某类样本数据，可点击[筛选查看]按钮，设置筛选条件，即可筛选出所有满足条件的数据。操作途径：[我的数据]--[查看]--{列表显示] 2显示文字标签对于已有标签的数据，可以勾选[文字格式]显示出标签内容。 SPSSAU20.0加入判别分析、对应分析、概要t 检验、均值和比率z 检验、分位数回归等。线性判别分析用于数据类别预测，对应分析用于图示化展示数据关系；概要t 检验、均值和比率z 检验用于医学实验的快捷计算；分位数回归可用于稳定性检验及深入研究数据影响关系等。 SPSSAU19.0加入验证性因子分析和计量研究算法等。加入验证性因子分析用于聚合和区分效度验证,以及共同方法偏差CMV验证等,并且加入计量研究算法,用于测量和解决异方差问题等。

SPSSAU实用功能本文将从实际使用场景出发，介绍SPSSAU的各种实用小技巧，分享如何利用这些技巧提高分析效率。筛选查看当我们上传数据后，通常会先简单检查下数据是否成功上传，查看有没有缺失项、显示乱码等情况出现。 SPSSAU默认会提供浏览界面，方便用户查看数据。 ①筛选查看数据在[查看]界面中，如果显示的数据较多又想单独查看某类样本数据，可点击[筛选查看]按钮，设置筛选条件，即可筛选出所有满足条件的数据。 ①筛选查看数据在[查看]界面中，如果显示的数据较多又想单独查看某类样本数据，可点击[筛选查看]按钮，设置筛选条件，即可筛选出所有满足条件的数据。操作途径：[我的数据]--[查看]--{列表显示] ③显示文字标签对于已有标签的数据，可以勾选[文字格式]显示出标签内容。

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