单变量：研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。比如比较工人与机器（其中机器有三种，工人有四种）对于产量的影响。此时因变量为产量，固定因子为工人与机器，根据输出便可比较。
这个时候如果存在工人与机器之外的第三种变量对产量有影响，为了消除这种影响而只是考虑工人与机器对于产量的影响，这个时候只需要将这第三种变量作为协变量既可。
双向量：检验两个变量是否相关：比如检验身高与体重的相关性，这个时候也可以先画一个散点图，点进去之后具体的检验函数什么的都可以自由选择
偏相关：由于其他变量的影响，所以在检验两个变量是否相关的时候，通过相关系数难以得出具体准确的结果，这个时候就需要剔除该变量的影响。比如检验商业投资与地区经济增长相关性时，游客增长会对此产生影响。所以利用偏相关检验时，变量为商业投资与地区经济增长，控制变量为游客增长，这样便可以消除游客增长对于检验的影响。
线性：实现因变量与自变量的线性回归关系，也可以给出具体的线性回归方程。比如得出现在工资与工龄之间的线性关系，这里因变量是工资，自变量是工龄。
当然自变量也可以是多个，比如影响工资的还有职位，当求多个自变量与因变量的关系时，只是在自变量那里填多个自变量即可，不过这里需要把因变量下面的选择有原来的输入改为步进（原来自变量只有一个时选择步进）。
曲线估计：当两个变量之间关系无法用线性表示就可以化为曲线估计，可以先求出这两个变量数据的散点图，然后根据散点图估计大致的曲线关系：比如是二次还是对数关系之类。比如求工资与工龄关系，进去曲线估计后，因变量选择工资，变量时工龄。对于下面的模型就根据散点图选择。输出结果后可以很清楚比较哪种曲线拟合最好之类。
但是很多朋友可能还不会使用SPSS
不知道缺失值处理在软件上该如何操作？
不知道数据可视化该怎样实现?
也不知道降维分析该如何点选完成？
别怕！为了解决大家的烦恼
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小喵特意给大家整理了
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资源目录一起先睹为快吧！
资源目录005 IBM（SPSS、Amos）IBM SPSS Amos 17
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