spss做分类：两步聚类、K-均值、系统聚类、决策树、k-近邻；Spearman 或Kendall相关 一般情况下我们都某人数据服从正态分布，采用pearson相关系数偏相关：偏相关分析要考虑除却分析的变量之外是否有其它变量影响到这两个变量。（譬如，分析身高和短跑成绩的相关性，因为肺活量也影响到了身高和短跑成绩，所以需要剔除这个变量的影响）；距离相关分析：计算个案之间距离相似性和相异性
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spss多个独立非参数检验
K-W检验：用来判断各样本分别代表的总体是否一致。 两相关样本非参数检验: wilcoxon检验:用来检验两个变量的分布是否有差异。 多个相关样本非参数检验： Friedman检验：用于检验多个相关样本是否来自同一整体，是wilcoxon的扩展。 Kendallw检验：检验样本一致性的好坏。
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