数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而，如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。

我们介绍几种重要的数据分析工具。

数据的集中趋势描述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值，这个代表值或中心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平，通过对事物集中趋势指标的多次测量和比较，还能够说明事物的发展和变化趋势。

在SPSS统计软件中“多重响应”（Multiple Response）过程，即多项选择题处理过程，可用于对多项选择题的分析处理。

范例分析

时间数列构成四个影响因素：上期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动

时间数列构成因素：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动

构成时间数列的因素可以分成四类：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。其中长期趋势是由根本性原因引起的，客观现象在一个相当长的时间内所呈现出来的持续性增加或减少的一种趋向和状态。

时间数列也叫动态数列，是指把某种现象在不同时间上的各个变量值按照时间的先后顺序排列而形成的一种数列。

范例分析

在多元回归分析中，如果因变量和多个自变量的关系为线性时，就属于多元线性回归。

利用回归方程进行预测，如果X的取值范围在样本范围之内，则预测相对是准确的。如果超出这个范围，预测则要小心，因为在样本数据之外变量所形成的关系可能会发生变化，而不再是线性关系。

相关程度的检验方法主要有三种

介绍线性关系的两个变量，可以通过回归分析（最小二乘法）得到带有回归参数的回归方程，通过回归方程，当已知自变量的值时，预测相应的因变量的值。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。简单的说，就是通过误差平方和的最小化，寻找数据的最佳函数匹配。