在与spssau(网页版spss)用户交流的过程中，发现大部分用户是"新手"而且没有数据分析的思维和概念。许多用户从来没有做过数据分析，他们也不会。;我不知道如何学习。一些用户学习了统计相关的课程，但他们仍然不不做数据分析。
结合spssau的设计理念，建议用户学习数据分析的路径如下，由三个步骤组成。
步骤1:识别数据类型
数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维最基本、最关键的思维。不同学科、不同课程、不同领域对数据类型的定义基本相同，只是名称不完全相同。首先介绍了spssau中的数据类型，即分类数据和定量数据。
分类数据就是分类，可以计算百分比；定量数据是指数字在大小上可以比较，所以可以算出平均值。如果有些数据可以计算成百分比或者平均值，可以根据实际研究情况进行分类或者量化。比如，教育通常被认为是分类数据，但数字越大，教育程度越高，所以一些研究方法把教育视为定量数据。具体研究结合实际处理，这也是数据分析的有趣点。
spssau将数据分为两类，但在其他领域或学科中，数据类型的分类并不完全相同，名称也不统一。这也给研究者带来了一些困惑。下表列出了不同称谓与spssau数据类型的对应关系。
称谓不同，实际意思是一样的。我们只需要理解一句话，那就是"当计算百分比时，它被称为分类数据，当计算平均值时，它被称为数量数据"。
第二步:研究方法的选择。
数据类型确定之后，这个时候就可以理解数据分析方法的选择了。spssau的设计理念是区分数据类型，同时区分x和y。比如性别和吸烟的关系，x是性别，y是吸烟。x和y都是分类数据。这时，你应该选择"十字交叉卡方"分析。
目前，spssau提供了近60种研究方法，需要研究者结合数据类型和研究目的进行选择。
第一步是选择正确的研究方法，即数据类型的识别。请参考文件"分析方法的选择与应用；"详情请见。第二步，结合研究目的。常见的研究目的有:数据的基本描述、影响关系的研究、差异关系和其他关系的研究。下表列出了研究目的和研究方法的对应关系。上表列出了数据基本描述中使用的研究方法:最常用的是频率和描述性分析，分别计算分类数据的百分比和定量数据的平均值。此外，正态性检验或正态图可以检查定量数据的正态性，箱线图可以检查定量数据的分布和异常离群值；词云可以查看分类数据的分布特征。
上表列出了常见的。关系研究涉及方法；相关分析是比较基础的关系研究，散点图可以用来直观的展现数据关系。回归分析研究x对y的影响，y是定量的；同时有逐步回归和分层回归两种方法；其本质是回归；逐步回归是指让软件找到对y有影响的x；分层回归是指一次运行多个回归。
在逻辑回归分析中，y是分类数据，可分为二元逻辑回归和多分类逻辑回归。不同的是，在二元logistic回归中，y只包含0和1两个数字；在多分类逻辑回归中，y包含两个以上的数字。
上表列出了差异关系的常用研究方法。根据数据类型，可以选择相应的研究方法。方差和t检验的区别在于，如果x的个数只有2，就可以用t检验，如果x的个数超过2，就只能用方差分析。
当进一步研究方差分析时，会涉及到方差齐性检验、正态性检验等。如果条件不满足，最好使用非参数检验。而且，在进一步深入分析后，可以进行方差分析后的多重比较，以便进一步研究。
双因素方差通常用于实验研究，两个x如果有多个xs在研究中称之为多元方差(也叫多元方差)。后续的spssau将提供它。
聚类分析是对样本进行分类，因子分析的功能类似于主成分分析，可以用来浓缩数据信息，计算权重，用"综合得分及分数。同时还有熵值法，可以用来进行权重计算。
如果研究数据是问卷，可能会涉及信度和效度研究。记住这两种方法只针对规模数据。同时，可以通过项目分析了解量表的区分度，删除不合理的量表项目。同时，如果研究中涉及选择题，有五种相应的研究方法可以使用，包括独立选择题分析、单项选择与多项选择的交叉关系、多项选择与单项选择的交叉关系、多项选择与多项选择的交叉关系。多项选择分析有时被称为多项回答。
第三步:研究注意事项
综上所述，如果能区分数据类型，了解研究目的，就可以选择科学的研究方法进行研究。对于每种研究方法的具体内容，可以直接使用spssau的智能分析。当然，也建议参考每种方法对应的帮助手册，里面会有更详细的解释、例子和注意事项。
除了以上研究方法，spssau还提供了以下建议，希望能帮助用户快速掌握数据分析。
数据的正态性:很多研究方法都是以正态性为前提的，如果不满足，可能会使用其他方法。建议用正态图探讨数据的正态性，用箱线图探讨定量数据的分布。数据编码以及使用数据处理功能，例如生成变量。在使用很多研究方法之前，需要进行数据处理。例如，在问卷研究中，一个维度对应五个量表问题。这时候可以用生成变量平均值的函数，先得到一个通用变量。或者有些研究方法需要数据标准化。
你好，我是文科生，没有编程经验。目前正在自学r语言，正好有这方面的一点经验分享给大家。
没有编程经验的人也适合学习r语言。r语言有很多开放的功能包。只需在必要时直接安装和检索它们，你不需要。;不需要任何编程能力。当然，如果你有编程经验和良好的编程能力，你可以根据自己的需要开发新的功能包，或者修改和改进其他人的功能包。
在我看来，r语言是面向大众的，而不是程序员的专属领域。对于没有编程经验的人来说，学习r语言，我的建议是脚踏实地，一点点学，先打好基础。
网络课程只是一个渠道。除了听网络课程，我的建议是选择一些r语言的入门书籍和专业书籍。有很多关于r语言的书。在选书上，建议根据自己的兴趣和需求来选择。
比如我的兴趣是语料库处理，那么我会选择专注于语料库的r语言书籍。
语料库相关的r语言书籍
为什么建议普通人有精力就去学r语言？在这样一个发达的信息社会，数据的快速处理和分析以及数据结果的可视化将成为工作中越来越重要的技能。虽然excel也有很多数据处理功能，但是遇到大数据和个性化需求的时候就会捉襟见肘。
r语言具有强大的数据可视化处理功能。
比如r语言的ggplot()函数包，可以帮助你快速的绘制出你想要的图形和表格。它的速度和美观远远优于excel。所以r语言可以提高你的工作效率，让你比别人更有优势。
对比r语言和spss，r语言和spss在我看来不是一个层次的。spss能做的，r语言能做；但是r语言能做的，spss能t.
spss是统计软件，r语言不仅有统计功能，还有编程功能。在学习了r语言之后，你一般不会不需要使用spss。而且spss需要投入一定的时间和精力才能真正掌握。
综上所述，我个人的体会是，r语言真的值得静下心来好好学习。
希望我的回答能帮到你。
多好的rstudio界面啊。
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
