SPSS的模块根据功能可分为三大类别：数据描述、数据推断与数据探索。这三者分别对应数据分析的不同层面，共同构成数据处理的核心框架。

1. 数据描述，即对搜集的数据进行初步处理，揭示其客观存在的数量特征，如数据的集中趋势、离散程度以及频数分布等，为深入分析奠定基础。

2. 数据推断，旨在通过样本数据推断总体特征，基于描述性统计分析，进一步对总体的数量特性进行推测，包括假设检验、相关性研究、回归分析及时间序列分析等手段。

3. 数据探索，则侧重于从海量数据中挖掘未知且有价值的信息，不拘泥于假设或模型，力求发现变量间的潜在联系，常见的有聚类分析、因子分析等。

探索数据奥秘：描述性分析在数据分析中的应用

在数据分析中，频率分析是基础环节，它通过频数分布表、条形图、直方图等工具，以及统计量如百分位值、集中趋势和离散趋势等，描绘数据的分布特征，帮助我们形成对数据分布的初步理解，为后续分析提供指引。

描述性分析则专注于连续变量的统计量，与频率分析相比，它不提供相应的统计图输出，统计量也较少，但可以进行Z标准化处理。

交叉表分析则是一种分析多个分类变量间关系的方法，通过交叉表格，对数据进行综合分组，以探究变量间的相互作用。

在SPSS中，多选题数据录入分为二分法和多重分类法两种，前者适用于未限定选项个数的情况，后者则用于选项个数有限的情况。

数据报表制作方面，常见的表格类型包括叠加表、交叉表和嵌套表，它们分别以不同的方式展示变量的分析结果，使得报表更为直观和易于理解。

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