SPSS是世界领先的统计分析和数据挖掘产品。它的全称是统计产品和服务解决方案，成立于1968年。它是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。目前，SPSS、SAS和Stata被称为三大权威统计软件。
常用多元分析技术的比较总结
注意：
卡方分析：两个定性变量之间的定量相关性。
简单相关分析：测量两个测量变量的相关程度。
独立样本t检验：比较两组平均值是否相等。
ONEWAY ANOVA:可以比较三组以上的平均值是否相等，进行多次比较检验TWOWAY ANOVA:可以比较两个因素的平均值是否相等，检验主效应和交互效应。
判别分析和逻辑回归：用于检验一组测量的自变量(可能包括虚拟变量)是否能正确区分一个定性因变量。
多维尺度法(MDS):尝试将个体的变异数据转化为多维空间图，转化后的个体在空间上的相对关系仍尽可能与原始数据保持一致。
SPSS常用统计技术对比汇总表
注：理论模型中的变量通常很难测量。这些变量被称为潜在变量，如绩效、满意度和忠诚度。
SPSS学习的一般框架
SPSS应用领域综述
SPSS的基本统计分析功能包括描述性统计和等级计算，以及基本分析中最流行的常用统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析和聚类分析等。
基于的强大新图表生成器
易于导出的图形和图表
全新的轮廓图
基本上，标准版本的SPSS软件具有以下功能：
1.数据访问、数据准备、数据管理和输出管理；
2.描述性统计和探索性分析：频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析和查看、正态检验和正态变换、均值的置信区间估计；描述性分析或探索性分析包括频率分析(Frequencies)、描述性分析(descriptions)、探索性分析(Explore)、列联表(cross table)分析(cross table)、TURF分析(总未重复到达和频率)、累积非重复到达率和频率分析)、比率统计、P-P图(P-P图)、Q-Q图(分位数-分位数图)等功能；
3.交叉表：计数；行、列和总数的百分比；独立性测试；类变量和序变量之间的相关性度量；
4.二元统计：均值比较、T检验和单向方差分析；
5.相关分析：双变量相关(双变量
ate Correlation）、偏相关（Partial Correlation）和距离（Distances）相关；6、回归分析：自动线性建模（Automatic Linear modeling）、线性回归（Linear Regression）、曲线估计（Curve Estimation）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）、二元Logistic回归（Binary Logistic Regression）、多元Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）、有序回归（Ordinal Regression）、概率单位法（Probit，probability unit）、非线性回归（Nonlinear Regression）、权重估计法（Weight Estimation）、两步最小二乘回归（2-Stage Least Squares Regression）及分类回归（Categorical Regression）
7、非参数检验：单样本非参数检验（One-Sample Nonparametric Tests）、两个或更多独立样本非参数检验（Two or More Independent Samples Nonparametric Tests）、两个或更多相关样本非参数检验（Two or More Related Samples Nonparametric Tests）、卡方检验（Chi-Square Test）、二项检验（Binomial Test）、游程检验（Runs Test）、单样本Kolmogorov-Smirnov检验（One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test）、两独立样本非参数检验（Two-Independent-Samples Test）：Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U test）、Moses极端反应检验（Moses extreme reactions test）、Kolmogorov-Smirnov Z检验（Kolmogorov-Smirnov Z test）、Wald-Wolfowitz游程检验（Wald-Wolfowitz runs test），多个独立样本非参数检验（Tests for Several Independent Samples）：Kruskal-Wallis H检验（Kruskal-Wallis H Test）、中位数检验（Median Test）和Jonckheere-Terpstra检验（Jonckheere-Terpstra Test），两相关样本非参数检验（Two-Related-Samples Tests）：Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed Ranks Test）、符号检验（Signed Test）、McNemar检验（McNemar Test）和边际同质性检验（Marginal Homogeneity Test），多个相关样本非参数检验（Test for Several Related Samples）：Friedman检验（Friedman Test）、Kendall W检验（Kendall’s W Test）和Cochran Q检验（Cochran’s Q Test）
8、多重响应分析：交叉表、频数表；
9、预测数值结果和区分群体：K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析；
10、判别分析；
11、尺度分析：可靠性分析（Reliability Analysis）、多维尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL）和多维邻近尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL）及多维展开分析（Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL）；
12、一般线性模型--General Linear Model ：单变量方差分析（Univariate Analysis of Variance）、多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance）、重复测量方差分析（Repeated Measures Analysis of Variance）和方差分量分析（Variance Components Analysis）
广义线性模型--Generalized Linear Models 广义线性模型（Generalized Linear Models）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations）
混合模型--Mixed Models 线性混合模型（Linear Mixed Models）和广义线性混合模型（Generalized linear mixed models）
对数线性模型--Loglinear 一般对数线性分析（General Loglinear Analysis），Logit对数线性分析（Logit Loglinear Analysis）和模型选择对数线性分析（Model Selection Loglinear Analysis）
13、生存分析：寿命表（Life Tables）、Kaplan-Meier法（Kaplan-Meier）、Cox回归（Cox Regression）和含时间依赖协变量的Cox回归（Time-Dependent Cox Regression）
14、 报告：各种报告、记录摘要、图表功能（分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等）；
15、 数据管理、数据转换与文件管理
16、其他。