没有统计学基础，怎样才能学好SPSS和SAS
没有统计学基础如何快速入门SPSS？
SPSS应该很简单，但！
SPSS作为一款数据分析软件，其学习门槛其实并不高，它就像EXCEL一样是一款只要稍加学习就可以掌握大部分基础操作的“傻瓜式”工具。
但在使用的过程中，我们会发现，有的人用起SPSS还是像个“新手”一样，没有数据分析的思维和概念。很多使用者面对SPSS提供的分析方式，手足无措，完全不知道要如何选择，甚至有的使用者已经得到分析结果却无法解读其中的意义。即使部分使用者有学习过统计学相关课程，但对具体数据进行分析时也存在非常多问题。
为什么会出现这种现象？
纵观我国当前教育现状，很多高校都开设了统计理论课程，但课程都专注在理论原理、分析方法的计算公式的讲解，而这些知识“恰好”都是SPSS最擅长的。对于那些只想用SPSS做简单数据分析的使用者来说，重点并不是学习这些统计背后的数学原理，而是应该关注使用什么样的分析方法更合适，以及分析方法的逻辑关系是什么。
正确的学习姿势
其实数据分析并不难懂，只要找到正确的学习方法，培养良好的数据分析思维就可以很快上手了。
在学习数据分析的过程中，建议大家按照以下四个模块进行学习：
一是数据分析思维的培养。二是数据间的几类关系情况。三是数据分析方法的选择。四是数据研究的撰写等。
1.数据分析思维素养
第一层次：尊重数据。作为数据研究人员，首先需要确保的是对数据的敬仰，错误的数据绝对无法容忍，否则永远不会得出科学的结论。原始数据代表的意义，数据自身带来的属性等均应该逐一确认。
第二层次：数据类型的识别。数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女如果有的数据同时可以计算百分比，也可以计算平均值，此时就结合实际研究情况，将其似着定类或者定量数据即可。比如学历，通常情况下时看作定类数据，但数字越大也可以说成是学历越高，所以有的研究方法时把学历看作是定量数据。具体研究时均是结合实际处理，这也是数据分析的有趣之处。
2.数据间的几类关系情况
差异关系：通常是研究不同类别的差异性，提到了不同类别，那就涉及到定性数据，差异关系可以包括定性和定量数据的差异性，定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法。
相关关系：比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系，还有影响关系等。X对于Y的影响关系情况如何等，此时影响关系又拆分出几种分析算法。
其它关系：比如数据的浓缩，聚类等
在进行数据研究时，首先需要想到的是“我想做什么？“，来回就只有三种关系，那么这种关系有着明显的区分性，对应确认关系情况，加上数据类型的判断，对应就会找出合理的数据研究方法。
3.数据分析方法的选择
上面两部分分别讲述了数据类型和数据关系情况。接着需要落地，即研究方法的使用。
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