SPSS作业代写如何选择正确的统计方法?
SPSS统计方法有很多种，可是我们该如何根据自己的研究问题和变量性质选择正确的方法呢？作为专业代写机构，这篇文章致远教育主要分享不同统计方法的区别和联系。它主要包含两部分内容：探索变量之间关系的统计方法（比如，年龄和乐观的关系）和不同组差异的统计方法（比如，乐观态度的性别差异）。
第一种方法：Exploring relationships
当我们要研究变量之间关系的强度时，可以用到下面这些方法：
Correlation
当你想探索两个连续变量之间的关系强度时，可以使用Pearson correlation or Spearman correlation。这可以让你知道变量之间关系的方向（正或负）和强度。
Partial correlation
Partial correlation 是Pearson correlation的延伸--它允许你控制另一个混杂变量（confounding variable）的可能影响。Partial correlation "消除 "了混杂变量的影响，使你能够更准确地了解感兴趣的两个变量之间的关系。
Multiple regression
Multiple regression是correlation的更复杂的扩展，当你想探索一组自变量对一个连续的因变量的预测能力(explore the predictive ability of a set of independent variables on one continuous dependent measure)时，就会用到它。不同类型的Multiple regression允许你比较特定独立变量的预测能力，并找出预测因变量的最佳变量集。
Factor analysis
Factor analysis 可以将大量的变量或量表项目压缩到一个较小的、更容易管理的维度或因子中。它通过总结相关的基本模式和寻找 "团块 "或密切相关的项目组来实现。这种技术在开发量表和测量时经常使用，以确定基本结构。
上述所有的分析都是对连续变量之间关系的探索，如果你只有分类变量，可以使用Chi Square Test for Relatedness or Independence 来探索它们之间的关系。(例如 if you wanted to see whether gender influenced clients’ dropout rates from a treatment program)。在这种情况下，你感兴趣的是每个类别中的人数，而不是他们在量表上的得分。
第二种方法：Exploring differences between groups
当你想找出若干组之间是否存在统计学上的显著差异时，可以使用下面这些统计方法：
T-tests
当你有两组 (e.g. males and females) 或两组数据 (before and after)，并且你希望比较一些连续变量的平均分（mean score）时，可以使用T检验。T-tests分为两种：Paired sample t-tests 和 Independent sample t-tests。
Paired sample t-tests: 在不同时间段（eg. after some interventions）对实验对象进行测验，可以理解为不同的时间，同样的人，用的是 paired sample t-test。
Independent sample t-tests: 比较两组不同的（independent）实验对象（eg. males and females）在同一个时间的情况下搜集数据。可以理解为不同的人，同样的一段时间，用的是 independent sample t-test。
One-way analysis of variance (One-way ANOVA)
当你有两组或多组数据，并且希望比较他们在一个连续变量上的平均得分时，就会用到One-way ANOVA。之所以被称为one-way，是因为你只研究一个自变量对因变量的影响。
One-way ANOVA会让你知道你的组别是否有差异，但它不会告诉你显著差异在哪里（gp1/gp3，gp2/gp3等）。你可以进行post-hoc comparisons 找出哪些组之间有显著差异。你也可以选择使用planned comparisons来测试特定组之间的差异，而不是比较所有组。
One-way ANOVA 也有两种类型：repeated measures ANOVA （同样的人在不同的时间点）和 between-groups (or independent samples) ANOVA （比较的是两组或多组不同的实验对象）。
Two-way analysis of variance (Two-way ANOVA)
Two-way ANOVA 允许你测试两个自变量对一个因变量的影响。使用Two-way ANOVA 的好处是，它可以让你测试互动效应（interaction effect）--即当一个自变量的效应受到另一个自变量的影响。它还检验 "主要效应"--即每个自变量（如性别、年龄）的总体效应。
Two-way ANOVAs也有两种类型：between-groups ANOVA (不同的实验对象) and repeated measures ANOVA (同样的实验对象在不同的时间点).
Multivariate analysis of variance (MANOVA)
MANOVA用于比较各组在一些不同但相关的因变量上的效果。例如，比较不同的治疗对各种结果测量的影响（如：焦虑、抑郁）。MANOVA可用于涉及一个、两个或更多自变量的单因子、双因子和更高因子设计。
Analysis of covariance (ANCOVA)
当你想从统计上控制一个额外的混杂变量 confounding variable（协变量covariate）可能产生的影响时，就会用到ANCOVA。ANCOVA在统计上消除了协变量的影响。
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