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Spss（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，它能够进行数据分析、统计分析和图形展示等工作。高级篇一般是指在基础操作和常用统计方法之外的深入应用，包括但不限于数学建模、非参数统计分析以及多元统计分析等内容。
在标题“Spss统计分析教程 高级篇”中，我们可以提炼出以下知识点：
1. Spss软件基础：首先需要了解Spss软件的基本操作，包括界面布局、数据录入、数据管理、结果输出等。
2. 高级统计分析：这一部分涉及更复杂的统计分析方法，比如多元回归分析、方差分析（ANOVA）、协方差分析、时间序列分析等。
3. 数学建模：在Spss中可以构建数学模型来描述和预测变量之间的关系，这通常涉及复杂的计算过程，如回归模型、因子分析模型、聚类分析模型等。
4. 非参数统计分析：这部分涉及不依赖于数据正态分布的统计方法，适用于样本量较小或者数据不满足正态分布假设的情况，如曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等。
5. 多元统计分析：Spss在多元统计分析方面提供了丰富的工具，能够同时分析多个变量之间的复杂关系，常见的方法包括主成分分析（PCA）、因子分析、对应分析等。
6. 检验：Spss支持各种假设检验，包括参数检验如t检验、卡方检验，以及非参数检验等。
7. 应用案例与实践：高级篇的教程往往包含应用这些高级统计分析方法的案例，帮助学习者更好地理解并掌握这些方法在实际问题中的应用。
描述中提到的“Spss 统计分析 数学建模 非参统计分析 多元统计分析 检验”这些词汇都是高级篇中的关键词，它们各自代表了Spss软件在统计分析领域内的高级应用和分析方法。在实际应用中，研究者或分析师会根据研究目的选择合适的分析方法，并利用Spss软件的高级功能来实现复杂的数据分析任务。
需要注意的是，由于提供的文件中的部分内容含有大量乱码和不可识别字符，这使得我们无法依据这部分内容生成具体的知识点，因此上述知识点主要依据给定文件的标题、描述和标签提炼而出。如果需要对乱码部分进行详细解读，请提供没有乱码的、清晰准确的内容，以便进行进一步的知识点提炼。
