一、数据导入与管理
支持的数据格式 SPASS可导入Excel、CSV、SAS、STATA等多种格式文件，通过菜单栏“数据”选项完成导入。
数据查看与编辑
导入后可在“变量视图”设置变量属性（如名称、类型、标签），在“数据视图”直接编辑记录，支持数据分割、合并、转置等操作。
数据清洗
提供缺失值处理、异常值检测与修正工具，可通过“转换”菜单进行重新编码、计算变量等操作。
二、描述性统计分析
基础统计量
快速生成频率分布、均值、中位数、标准差等统计量，通过表格和直方图直观展示数据分布。
高级分析工具
支持探索性数据分析（Exploratory Data Analysis），生成箱线图、茎叶图等，帮助发现数据趋势和异常值。
三、推断性统计分析
t检验与方差分析
- 单因素t检验：分析两组均值差异，通过“分析”→“比较均值”→“t检验”完成操作。
- 方差分析（ANOVA）：评估多组均值差异，需在“分析”→“比较均值”→“单因素ANOVA”中设置因变量和自变量，并通过Post Hoc检验细化结果。
回归分析
支持线性回归、逻辑回归等，例如逻辑回归需通过“分析”→“回归”→“逻辑回归”完成建模。
四、数据导出与结果处理
导出数据
支持将分析结果导出为Excel、PDF等格式，便于报告和共享。
语法执行与自动化
可通过`executeSyntax`方法运行预定义的语法文件（如`.xml`文件），实现批量数据处理。
五、注意事项
界面操作： SPASS界面直观，建议先通过向导完成基础操作，再深入学习功能菜单。 数据质量
功能扩展：部分高级功能（如Python接口）需通过附加模块实现。
以上步骤覆盖了SPASS的核心功能，可根据具体需求进一步探索多元分析、聚类分析等高级功能。