在spss中如何生成双曲线回归公式

今天这篇文章小白带大家了解一款做数据分析的利器—SPSS。

不知道大家有没有了解过SPSS，如果了解过甚至使用过的同学又对这款工具有多深的认识呢？大家在看完文后可以到QQ讨论群：514581193进行分享和讨论，群里也会不定期给大家发放数据分析方面的干货！

SPSS是一款常用的数据分析工具，不管是在学校课程、学术论文还是数据分析工作中都是非常常见的。在之前有跟大家介绍过，使用SPSS进行数据分析最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它的界面同EXCEL表类似，在从其他数据库读入数据时非常方面，这得益于它较为通用的数据接口。不管是数据分析小白还是数据分析大拿应该都不得不承认这个软件使用起来确实是特别方便。

SPSS分为两款，一款是SPSS Statistics，这个主要是用来进行数据的统计和分析，我们先看看这款工具的界面是什么样的：

我们在日常使用中的回归分析、相关分析、方差分析等等分析方法在这款工具里面都能够找到，只需要在工具栏的分析中进行相应的选择就可以了：

整个SPSS Statistics一共有两个界面，一个就是上面第一张图显示的数据视图界面，另一张就是变量视图界面：

两个界面的区别就是数据视图是用来放置我们需要进行分析的相关数据的地方，变量视图就是我们需要针对我们输入的数据进行详细的分类以及说明的地方。当我们完成对数据的处理以后就可以直接利用SPSS Statistics上方的工具栏对数据进行分析，对于刚刚开始了解数据分析的人来说，这款工具操作简便并且输出迅速，我们只需要针对分析之后的输出结果进行解读就可以了。当然，前提是我们必须要学会看分析结果，比如之前有提到过的F检验、T检验、P值等，一般来说，SPSS Statistics的输出结果是可以直接用来放入分析报告中的，同时它输出的图形我们也能够直接选中进行编辑，这极大的方便了我们在分析以后同时快速的生成我们所需的分析报告。

需要强调的是，SPSS Statistics上方的工具栏非常强大，只要我们能够了解并掌握，我们就能够在这里面完成绝大多数的数据分析工作。

SPSS第二款工具叫SPSS Modeler，这是一款主要进行数据挖掘的工具（旧版还有一个名称叫SPSS Clementine，现在依旧可以独立进行操作）。在这一款工具里面，我们需要创建一个叫“数据流”的过程，在这个过程里面我们需要对一系列的节点进行运行和处理数据，最后得出我们所需的结论，在每一个节点之间有一个链接，它指示着整个数据的流动方向，下图就是一个数据流的示例图：

整个SPSS Modeler的界面是下图这个样子的：

SPSS Modeler的界面和SPSS Statistics是有明显的区别的，首先是上方的工具栏就基本上都不一样，其次中间的界面也变了，不再是类似EXCEL的表格了，在这个里面是我们用来创建数据流的地方。最后在界面的下方，SPSS Modeler是一排节点选项板，其实可以理解成类似SPSS Statistics上方的分析工具栏，我们所做的数据流都是利用这个节点选项板里面的东西进行组合最后做出来的。

SPSS Modeler内置了很多个数据挖掘的模型，使用起来其实同SPSSStatistics一样也是特别的方便，我们一步一步的创建数据流的流程，最后得出我们需要的结论，基本上不会显得特别的繁琐。

SPSS Modeler和SPSS Statistics像是SPSS中的“哼哈二将”，一个负责统计分析，一个负责挖掘，如果我们能够把两个工具结合起来使用，那将会极大的提高我们数据分析工作的效率，并且SPSS这个工具不用我们去使用编程语言，可以直接进行手动操作就能够得到我们所需要的结果，像R以及PYTHON等工具可能还需要我们去学习编程语音才能进行操作。所以很多时候SPSS使用的场景是非常多的。

介绍了这么久SPSS，也说了它这么多的好处，那这个工具的劣势在哪里呢？可能很多同学都猜到了，那就是它处理的数据量是有限的，当我们所需要分析的数据量变得特别大的时候，它运行起来就会变得很慢，甚至直接死机。在这个时候，就会需要使用R和PYTHON这类工具了。

最后，除了SPSS的这两款工具以外，还有一个需要跟大家提到的就是AMOS，这个工具是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM）建模工具，通过对包括回归、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，能够为我们的理论研究提供更多的支持。

到这里，对于SPSS的介绍基本上就算是差不多了，以后就会针对这个工具进行具体的实例操作，让大家更清晰的来了解它具体是如何进行工作的。