数据与描述
数据体检、描述统计、缺失与异常、相关与可视化。
SPSSR 能做什么
把复杂方法
变成清晰步骤。
从基础数据检查开始，逐步走到可以解释、可以复核、可以写进论文的结果。
测量与潜变量
信度、项目分析、探索性与验证性因子分析、测量不变性。
回归与条件过程
线性与广义线性模型、中介、调节和多层研究设计。
纵向与因果
纵向模型、倾向得分、双重差分、事件研究与准实验方法。
网络与动态系统
横截面网络、网络比较、跨滞后网络与动态网络工作流。
预测与文本
机器学习预测、文本分析、主题模型和可复现的结果导出。
一次分析
每一步都知道自己在做什么。
- 导入数据识别变量、检查结构、确认缺失和样本。
- 设置方法按研究问题选择变量、模型和诊断选项。
- 读取结果表格、图形、论文结果与边界条件同步呈现。
- 保存与复用保留研究项目，方便回到同一上下文继续工作。