身为计算机专业背景的我，尽管在研究生期间经常接触到各类数据的图表分析，但我真正开始深入学习数据分析软件的经历，却是从零开始的。那些精妙复杂的数据分析，总让我感到震撼，尤其是那些能将数据以美观形式呈现出来的文章，更是让我心生向往。于是，我决定学习数据分析这一类的软件，以便更方便地阅读和理解这些高质量文献。下面，我将以初学者的视角，分享我这两天的SPSS学习历程和成果。
作为一个初出茅庐的学习者
前些日子，我曾前往一所中学进行线下问卷调查活动，出问卷224份，成功回收了220份，回收率高达98.2%。在这其中，有效的问卷达到了211份。对这些有效问卷进行数据分析便成了我接下来要做的重点工作。
在学习SPSS之前，我首先进行了基本知识的学习。我通过B站等平台系统地学习了相关知识，明白了数据类型（如定量和定类数据）的重要性，理解了P值在测量数据间规律情况把握程度的作用，以及如何分析现有问卷（包括基本情况分析、差异关系分析以及影响关系研究）等关键知识点。接着，我运用了带有数据智能分析的软件对小样本数据进行实践操作，将学到的知识应用到实际的数据环境中。虽然重要的不是数据分析本身，但学习知识点的过程却尤为重要。
SPSS软件操作与应用
在进行数据分析前，我会对课题和问卷进行深入剖析，确定适合的数据分析类型。我决定先对问卷进行信度分析、效度分析、t检验以及方差分析等操作。其中，方差分析是一个相对复杂的环节，它需要满足正态性检验和方差齐性检验两个条件。
正态性检验与直方图辅助
对于定类变量（X）与定量变量（Y）的分组，我进行了正态性检验。正态性检验的要求较为严格，通常很难完全满足。但只要峰度绝对值小于10且偏度绝对值小于3，就可以进行下一步的方差分析。为了更直观地说明样本可接受为正态分布，我会使用直方图来辅助说明。若直方图呈现出中间高、两端低的钟形，则说明数据虽非绝对正态，但可基本接受为正态分布。
方差齐性检验的步骤
根据定类变量（X）对定量变量（Y）进行分组后，我会进一步进行方差齐性检验。通过分析每个分析项的P值是否小于0.05或0.01，我可以判断数据波动是否一致。若呈现出显著性差异，则说明方差不齐；反之则说明数据波动一致，即满足方差齐性。
效应量化分析的理解
我还可以对数据进行效应量化分析。这种分析方法的结果包括组间差异、总差异、偏Eta方η²以及Cohen's f值等指标，用于分析数据间的差异程度。当数据呈现出显著性差异时（这是前提条件），我便可以进一步分析差异及其幅度，即效应量。
以上就是我近期的SPSS学习成果分享。我已经根据现有问卷进行了相应的数据分析。如果有任何解释不当或理解有误的地方，欢迎大家指正和批评。