一、方差分析
方差分析的应用条件如下：
（1）独立，各组数据相互独立，互不相关；
（2）正态：即各组数据符合正态分布；
（3）方差齐性：即各组方差相等。
统计学上的因素是指研究者所关心的实验条件，而水平是指因素的具体表现形式。如温度（30、60、90）℃、药物种类（A、B、C）药，产地（山东、安徽、江苏）。此处的温度、药物种类和产地就是因素，而每个因素里具体的不同形式就称为水平。
单因素方差分析即研究了单个研究因素，该因素上有多个水平（>=3,如果2个水平就用t检验了）。
看栗子：
二、双变量相关
举栗子
利用散点图观察两变量之间有无相关趋势。
依次单击菜单“分析”|“相关”|“双变量…”命令
相关性”表格给出了Pearson 相关系数及其检验结果。可以推断出碘含量与甲状腺肿之间存在着明显的正相关。
结果显示，Spearman相关系数为0.979，P<0.01，在α=0.05的水平上是拒绝原假设的，结论同前。
此系数是用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个变量均为有序分类的情况。 分析结果同前。
三、偏相关分析
添加“控制”列表框，用于选择在进行饷相关分析时需要控制的变量
四、SPSS信度分析
作好问卷调查后，接下来为了进一步考验问卷的可靠性与有效性，即要做信度分析（Reliability Analsis），信度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功用在于检验测量本身是否稳定。
信度是指一个衡量的正确性或精确性，信度包括稳定性以及一致性；
1、再测法（Retest Method）：使用同一份问卷，对同一群受测者，在不同的时间，前后测试两次，求出者两次分数的相关系数，此系数又称为稳定系数（Coefficient of Stability） 。
需注意：相关系数高，表示此测验的信度高，前后两次测验间隔的时间要适当。若两次测验间隔太短，受测者记忆犹新通常分数会提高，不过如果题数够多则可避免这种影响；但若两次测验间隔太长，受测者心智成长影响，稳定系数也可能会降低。
2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等值系数（Coefficient of Equivalence）。
若两份测验不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的相关系数为稳定和等值系数。 复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。
3、折半法（Split Half Method）：与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半的问题尽可能有一致性。
折半信度系数（split-half coefficient）：将同一量表中测验题目（项目内容相似），折成两半（单数题、偶数题），求这两个各半测验总分之相关系数。
4、柯能毕曲α系数（Cronbach α）：1951年Cronbach提出α系数，克服部分折半法的缺点，为目前社会科学研究最常使用的信度。
量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质，则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在，就表示该项目不属于该尺度，而应将之剔除。
只要有做问卷就可以做信度分析，提供各项客观的指标，作为测验与量表良莠程度的具体证据。 相关性：相关系数愈高，相关性愈高。
内部一致性：相关系数愈高，内部一致性愈高。
信度值判别：积差相关结果达0.05显著水平，相关系数旁以一个*表示；积差相关结果达0.01显著水平，相关系数旁以两个*表示。
操作步骤 ：单击“分析”|“度量”|“可靠性分析”命令
总结
主要解决问题：
1）方差分析
2）双变量相关
3) 偏相关分析
4）SPSS信度分析
![[油猴脚本] Image To Ascii 快速转换审计网站图片中敏感信息插件](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1f67bd2464cd3b9a50046589b46403ba.jpeg)
