1. spss数据分析是什么模型
spss用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
SPSSAU作为『在线版SPSS』操作更为简单，三步即能完成分析，对统计小白更加友好。
2. spss数据预测模型
用SPSS分析的问卷必须是李克特五级量表或七级量表，建议小白设计五级单因素的量表，问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，在保证数据的准确性。分析步骤如下：
一. 录入问题及数据
在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意，同理输完一篇问卷即可。
二. 描述性分析
描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地，这类问题一般放置在一份问卷的开头，主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。
二. 信度分析
信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。
先说一下问卷的设计。
实证分析的论文中比较简单的模型是：研究对象的自变量会影响研究对象的因变量，一般能够找出四五个影响因素设计为自变量，每一个影响因素可以设计3~7个问题进行调查。
在进行可靠性分析的时候，可以对每一个影响因素的题目数分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。
三. 效度分析和因子分析
效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致即不能研究顾客对某产品的满意度，问卷设计的问题是调查某产品的市场覆盖率，通常分为内容效度和结构效度：
内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；
结构效度是指题目衡量所测变量的能力。
实证分析一般着重分析结构效度，可以通过进行探索性因素分析检验来证明量表的结构有效性。
四. 相关分析
相关性分析一般是用来简单的分析数据之间的相关性关系，用来研究的是连续性的数值变量或者量表的数据，只能分析出来每两个变量之间的相关性关系。一般是用于在回归分析之前，用于对于数据进行一个简单的相关性探讨，回归分析说明的是数据之间的因果关系。
在进行相关分析前首先要取各个因子的平均值，得出因子的维度平均值后进行相关分析。
五. 回归分析
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系，这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等。
相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性，回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。
3. spss建立数据模型
SPSS不能做结构方程模型分析，结构方程模型必须要专门的结构方程建模软件或者包含结构方程功能模块的统计软件才行。通常可以做结构方程模型的软件包括Lisrel、Amos、Mplus、EQS以及R语言。最常用的就是这前三种。
4. spss数据分析是什么模型做的
、数据收集整理
2、数据录入spss并进行整理
3、分析——一般线性模型——单变量
4、选择变量到各自对应的变量框（操作类似回归分析）
5、饱和多因素方差分析结果：这里同样有R方，显著性，还有平方和（类似于系数）
6、多重比较
7、多重比较的结果与单因素方差分析的一样
5. spss数据分析模型有哪些
1首先，我们导入测试数据到SPSS，点左上角：文件-打开-数据。
2然后我们依次点击图示菜单栏上的分析-回归-多项Logistic。
3接着，我们把左侧框内的变量拖入到右侧的因变量、因子和协变量框内。
4我们需要注意区别因变量和协变量的区别，因子一般是分类变量（名义变量），协变量是连续性变量。在图示的度量标准中即可看到。
5接着，我们依次设置多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存。
6设置好后，按下确定即可得到多项Logistic回归的模型汇总、检验信息等。
6. spss数据分析预测模型
方法简介，曲线拟合过程2/8【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。
3/8利用指数模型进行预测4/8利用加权最小二乘法对模型进行拟合！5/8首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。
6/8这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归7/8方才这个操作与下边的操作相同8/8可变权重，在一定的范围内去搜索权重，得到一个最优化的权重结果