SPSS认证考试流程是什么？
SPSS是Statistical
Product andService solutions（统计产品与服务解决方案）的简称，是成立于1975年的美国SPSS公司的软件产品，是专门为广大非统计专业人士设计提供的统计分析软件包。
SPSS初级认证考试大纲
主要针对那些在实际工作中应用SPSS的统计分析人员，要求分析人员能够熟练应用SPSS获取数据、图表展示数据并能够对数据进行基本的
描述性统计分析。那些应用SPSS达到半年以上的分析人员更容易通过这一考试。
SPSS体系结构
1. SPSS的体系结构
2. SPSS执行统计分析的多种方式方法
数据获取和定义
1. 读取文本文件
2. 读取Excel、dBase等格式数据文件
3. 通过ODBC读取数据库中文件
4. 设定和修改数据字典
数据整理和变换
1. 对数据进行整理（合并、筛选、重新编码等）
2. 生成新变量
3. 离散变量和连续变量的互转
4. 变换数据（排序、评级、汇总、加权、转置等）
表格和图形的制作
1. 生成各种形式的报表（离散变量、连续变量和多项选择等）
2. 生成多种统计图形并能够对其进行编辑（条形图、饼形图、直方图、线形图、箱线图、散点图等），要求掌握交互图（Interactive Graph）的生成和编辑
3. 生成的图表输出成HTML、Microsoft Word和Microsoft Excel等形式
输出结果的编辑和修改
1. 能够对SPSS输出的表格和图形结果进行编辑和修饰，并导出到其他应用程序中
描述统计初步
1. 了解描述离散变量和连续变量的指标，并能够用SPSS对相应指标进行计算和解释
2. 数据的探索性分析，要求掌握探索性统计分析常用的统计指标和图形
3. 能够用SPSS对多项选择题进行处理和分析
SPSS高级认证考试大纲
SPSS体系结构
1. SPSS的体系结构
2. SPSS执行统计分析的多种方式方法
数据获取和整理
1. 读取包括文本、Excel、dBase在内的各种数据源数据
2. 对数据进行整理和变换
3. 应用程序方式对复杂的数据结构进行整理，以便分析使用
统计表格功能
1. 应用SPSS生成各种复杂的分析型报表，并对报表内容进行编辑和修改
统计图形功能
1. 应用SPSS生成各种复杂的统计图形，并对图形内容进行编辑修改
统计分析功能
要求掌握以下统计方法，并应用SPSS进行相应的统计分析和结果解释
1. 描述统计
2. 均值比较
3. 卡方检验
4. 回归分析（包括Logistic回归）
5. 因子分析（主成分分析）
6. 聚类分析
7. 判别分析
要求自己搜集数据，用spss软件统计分析。
每个同学所用数据均不相同，若数据或者论文内容方面有雷同则均此课程不及格。
SPSS证书服务种类：
c2020-011 IBM SPSS统计 level 1
c2020-012 IBM SPSS数据分析
c2020-013 IBM SPSS数据挖掘
c2020-930 IBM SPSS数据建模
如何在spss进行logistic单因素回归分析
1、打开spss统计软件，然后单击“Analyze - Regression - Binary Logistic”。
2、出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。
3、单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。 “参考类别”选择“最后”或“第一”，此处选择默认的“最后”。点击“继续”。
4、单击“保存”，选中“概率”，“组成员”，然后“继续”。
5、点击“选项”，勾选“Hosmer-Lymeshaw Fitting Goodness”和“95％Confidence Interval”，然后点击“Continue”。
6、方法“选择”输入“最后”确定“。
spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办
以所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大，建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05。
大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。此时，首先看看效应量，即eta平方，spss分析方差分析都会提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那么不显著的原因比较有可能是因为统计检验力不够所致。
可以增大样本量再次进行方差分析。如果eta平方比较小，比如0.01左右，结合不显著的结果，可以认为没有均值差异。
在线性回归中
数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。
像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
以上内容参考：百度百科-线性回归
spss软件中的伪R方分析
在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。
而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。
扩展资料：
SPSS功能
一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。
也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。
从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
参考资料来源：搜狗百科-spss