SPSS，如何用分組算頻數(shù)和各種百分位數(shù)？1、中文版步驟為：講-具體描述統(tǒng)計-頻率。2、SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“統(tǒng)計產品與服務解決方案

SPSS，如何用分組算頻數(shù)和各種百分位數(shù)？

1、中文版步驟為：講-具體描述統(tǒng)計-頻率。

2、SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“統(tǒng)計產品與服務解決方案”軟件。初始時軟件全稱為“社會科學統(tǒng)計軟件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），不過與此同時SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已于2000年正式將英文全稱改為“統(tǒng)計產品與服務解決方案”，標志著SPSS的戰(zhàn)略方向一直在做出重大調整。為IBM公司推出的一系列作用于統(tǒng)計學總結運算結果、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱SPSS，有Windows和MacOSX等版本。

3、1984年SPSS總部必須推出了世界上第一個統(tǒng)計分析軟件微機版本SPSS/PC，奠定了SPSS微機系列產品的開發(fā)方向，如此大地擴大編制了它的應用范圍，并使其能迅速地運用于自然科學、技術科學、社會科學的各個領域。世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的不自動統(tǒng)計繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面得到了垂直距離的評價。

主成分分析和因子分析（用spss實現(xiàn)）？

一、主成分分析

（1）問題提議

在問題研究中，是為不漏掉和準確起見，并不一定會事無巨細，拿到大量的指標來接受總結。比如說為了研究某種疾病的影響因素，我們很可能會收集患者的人口學資料、病史、體征、化驗檢查等等數(shù)十項指標。如果不是將這些指標然后全部納入多元統(tǒng)計分析，不僅僅會使模型變得更加急切不很穩(wěn)定，但還有一個肯定因為變量之間的重物共線性紊亂較高的誤差。有沒有一種辦法能對信息進行萃取，增加變量的個數(shù)，另外永久消除多貴共線性？

這時，主成分分析隆重登場。

（2）主成分分析的原理

主成分分析的本質是坐標的旋轉變化，將遺留下來的n個變量并且然后再的線性組合，生成n個新的變量，他們之間互不去相關，被稱n個“成分”。同樣的聽從方差最大化的原則，保證第一個成分的方差的最，然后再順次排列趨于零。這n個成分是通過方差大到小排列順序的，其中前m個成分可能就包涵了原始變量的大部分方差（及變異信息）。這樣的話這m個成分就成為各種變量的“主成分”，他們中有了遺留下來變量的大部分信息。

盡量得到的主成分并非原始變量篩選后的其余變量，反而各種變量在重新組合后的“綜合考變量”。

我們以最簡單的二維數(shù)據(jù)來形象直觀的解釋主成分分析的原理。假設不成立現(xiàn)在有兩個變量X1、X2，在坐標上畫出散點圖不勝感激：