Statistical analysis is like a sewer. What you get out of it largely depends on
what you put into it.
統(tǒng)計分析就像一個漏斗括堤，你會得到什么取決于你放進(jìn)去什么。
原始數(shù)據(jù)—一堆計算公式的處理—>目標(biāo)結(jié)果
所以如果結(jié)果出問題了绍移，一部分是你的原始數(shù)據(jù)有問題悄窃，另一部分是你選擇的統(tǒng)計操作不當(dāng)。
進(jìn)行一個對原始數(shù)據(jù)得到錯誤結(jié)論的示范哈：假設(shè)你想證明你所收集到的數(shù)據(jù)都是質(zhì)數(shù)蹂窖。
你看出了哪些問題分唾？
其一抗碰，樣本太小。
其二绽乔，抽樣不隨機(jī)弧蝇。
其三，輕易地把不符合初始假設(shè)的Case剔除折砸。
在進(jìn)行SPSS操作之前看疗，你需要進(jìn)行的是獲得盡可能有效的數(shù)據(jù)+判斷并選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理方式
你可以通過SPSS的界面進(jìn)行操作，也可以通過Syntax寫命令睦授，可以運(yùn)行Python寫的程序（需要家在其他的模塊）两芳，還可以運(yùn)行用BASIC寫的腳本Scripts
You must keep accurate records describing your data, how you got the data,
and what it means. SPSS can do all the calculations for you, but only you can
decipher what it means.
應(yīng)當(dāng)保留用以精確描述數(shù)據(jù)的記錄以及數(shù)據(jù)的獲取方法，SPSS可以幫你完成運(yùn)算去枷，但只有你才能解釋結(jié)果代表什么怖辆。
You must keep careful track of your data or you may later?discover, for example, that what you have interpreted to be a simple increase?is actually an increase in your rate of decrease.
要認(rèn)真記錄對數(shù)據(jù)進(jìn)行的每一個操作+保存每次處理后得到的數(shù)據(jù)。
否則你可能會發(fā)現(xiàn)删顶，你得到的一個增長趨勢其實(shí)是縮減率的增長竖螃。
【第一個工作：輸入數(shù)據(jù)】
創(chuàng)造變量Variables，然后輸入具體數(shù)據(jù)逗余，就是不同的Cases
Variables是有Type的特咆，Scale 是連續(xù)數(shù)值，比如體重录粱；Categorical是分類數(shù)值腻格，比如性別；
