译者|陈峻

在本文中，我将向您引见少样本（Few-shot）学习的关系概念，偏重点探讨被宽泛运行于文本分类的SetFit方法。

传统的机器学习（ML）

在监视（Supervised）机器学习中，少量数据集被用于模型训练，以便磨难模型能够做出准确预测的才干。在成功训练环节之后，咱们便可以应用测试数据，来取得模型的预测结果。但是，这种传统的监视学习方法存在着一个清楚缺陷：它须要少量无过错的训练数据集。但是并非一切畛域都能够提供此类无过错数据集。因此，少样本学习的概念应运而生。

在深化钻研SentenceTransformerfine-tuning（SetFit）之前，咱们有必要简明地回忆一下人造言语处置（NaturalLanguageProcessing，NLP）的一个关键方面，也就是：少样本学习。

少样本学习

少样本学习是指：经常使用有限的训练数据集，来训练模型。模型可以从这些被称为允许集的小汇合中失掉常识。此类学习旨在教会少样本模型，区分出训练数据中的相反与相异之处。例如，咱们并非要批示模型将所给图像分类为猫或狗，而是批示它把握各种生物之间的特性和区别。可见，这种方法偏重于了解输入数据中的相似点和不同点。因此，它理论也被称为元学习（meta-learning）、或是从学习到学习（learning-to-learn）。

值得一提的是，少样本学习的允许集，也被称为k向（k-way）n样本（n-shot）学习。其中k代表允许集里的类别数。例如，在二分类（binaryclassification）中，k等于2。而n示意允许集中每个类别的可用样本数。例如，假设正分类有10个数据点，而负分类也有10个数据点，那么n就等于10。总之，这个允许集可以被形容为双向10样本学习。

既然咱们曾经对少样本学习有了基本的了解，上方让咱们经过经常使用SetFit启动极速学习，并在实践运行中对电商数据集启动文本分类。

SetFit架构

由HuggingFace和英特尔试验室的团队联结开发的SetFit，是一款用于少样本照片分类的开源工具。你可以在名目库链接--中，找到关于SetFit的片面消息。

就输入而言，SetFit仅用到了客户评论（CustomerReviews，CR）情感剖析数据集里、每个类别的八个标注示例。其结果就能够与由三千个示例组成的完整训练集上，经调优的RoBERTaLarge的结果相反。值得强调的是，就体积而言，经微优的RoBERTa模型比SetFit模型大三倍。下图展现的是SetFit架构：

用SetFit成功极速学习

SetFit的训练速度十分快，效率也极高。与GPT-3和T-FEW等大模型相比，其性能极具竞争力。请参见下图：

SetFit与T-Few3B模型的比拟

如下图所示，SetFit在少样本学习方面的体现优于RoBERTa。

数据集

上方，咱们将用到由四个不同类别组成的共同电商数据集，它们区分是：书籍、服装与配件、电子产品、以及家居用品。该数据集的关键目标是未来自电商网站的产品形容归类到指定的标签下。

为了便于驳回少样本的训练方法，咱们将从四个类别中各选用八个样本，从而失掉总共32个训练样本。而其他样本则将留作测试之用。简言之，咱们在此经常使用的允许集是4向8样本学习。下图展现的是自定义电商数据集的示例：

自定义电商数据集样本

咱们驳回名为all-mpnet-base-v2的SentenceTransformers预训练模型，将文本数据转换为各种向量嵌入。该模型可认为输入文本，生成维度为768的向量嵌入。

如下命令所示，咱们将经过在conda环境（是一个开源的软件包治理系统和环境治理系统）中装置所需的软件包，来开局SetFit的实施。

复制

!pip3installSetFit

!pip3installsklearn

!pip3installtransformers

!pip3installsentence-transformers

装置完软件包后，咱们便可以经过如下代码加载数据集了。

复制

frommax-width="600"/>训练和测试数据

咱们经常使用sklearn软件包中的LabelEncoder，将文本标签转换为编码标签。

复制

fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

le=LabelEncoder()

经过LabelEncoder，咱们将对训练和测试数据集启动编码，并将编码后的标签减少到数据集的标签列中。请参见如下代码：

复制

Encoded_Product=le.fit_transform(dataset["train"]['Label'])

dataset["train"]=>

Tags：点击:()评论:()在少样本学习中，用SetFit启动文本分类译者|陈峻在本文中，我将向您引见少样本（Few-shot）学习的关系概念，偏重点探讨被宽泛运行于文本分类的SetFit方法。传统的机器学习（ML）在监视（Supervised）机器学习中，少量数据集...【具体内容】2023-11-28Search: 点击:(175)评论:(0)参与收藏 ▌繁难百科介绍行将过期的5种软件开发技艺！作者|EranYahav编译|言征出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）时至今天，AI编码工具曾经退化到足够弱小了吗？这未必好回答，但从2023年StackOverflow上的考查数据来看，44%...【具体内容】2024-04-0351CTOTags:软件开发 点击:(5)评论:(0)参与收藏 跳转链接代码怎样写？在网页开发中，跳转链接是一项经常出现的配置。但是，关于非技术人员来说，编写跳转链接代码或者会显得有些艰巨。不用担忧！咱们可以借助外链平台来简化操作，即使没有编程阅历，也能轻松实...【具体内容】2024-03-27蓝色天纪Tags:跳转链接 点击:(12)评论:(0)参与收藏 中台亡了，疑问究竟出在哪里？曾几何时，中台一度被当做改革灵药，嫁接在前台作战单元和后盾资源部门之间，成功企业各业务线的买通和全域业务才干集成，提高开发和服务效率。但在中台热火朝天之...【具体内容】2024-03-27dbaplus社群Tags:中台 点击:(8)评论:(0)参与收藏 员工写了个比删库更可怕的Bug！想必大家都据说过删库跑路吧，我之前不时把它当一个段子来看。可万万没想到，就在昨天，咱们公司的某位员工，居然写了一个比删库更可怕的Bug！给大家分享一下（不是地下处刑），宿愿好友们...【具体内容】2024-03-26dbaplus社群Tags: 点击:(5)评论:(0)参与收藏 咱们一同聊聊什么是正向代理和反向代理从字面意思上看，代理就是替代处置的意思，一个对象有才干替代另一个对象处置某一件事。代理，这个词在咱们的日常生存中也不生疏，比如在购物、旅行等场景中，咱们经常会委托他人替代...【具体内容】2024-03-26萤火架构微信群众号Tags:正向代理 点击:(10)评论:(0)参与收藏 看一遍就了解：IO模型详解前言大家好，我是程序员田螺。当天咱们一同来学习IO模型。在本文开局前呢，先问问大家几个疑问哈~什么是IO呢？什么是阻塞非阻塞IO？什么是同步异步IO？什么是IO多路复用？select/epoll...【具体内容】2024-03-26捡田螺的小男孩微信群众号Tags:IO模型 点击:(8)评论:(0)参与收藏 为什么都说HashMap是线程不安保的？做Java开发的人，应该都用过HashMap这种汇合。当天就和大家来聊聊，为什么HashMap是线程不安保的。1.HashMap数据结构便捷来说，HashMap基于哈希表成功。它经常使用键的哈希码来...【具体内容】2024-03-22Java技术指北微信群众号Tags: 点击:(11)评论:(0)参与收藏 如何从头开局编写LoRA代码，这有一份教程选自lightning.ai作者：SebastianRaschka机器之心编译编辑：陈萍作者示意：在各种有效的LLM微调方法中，LoRA依然是他的首选。LoRA（Low-RankAdaptation）作为一种用于微调LLM（大...【具体内容】2024-03-21机器之心ProTags: 点击:(12)评论:(0)参与收藏 这样搭建日志核心，传统的ELK就扔了吧！最近客户有个新需求，就是想检查网站的访问状况。因为网站没有做google的统计和百度的统计，所以访问状况，只能经过日志检查，经过脚本的方式给客户导出也不太实践，给客户写个便捷的...【具体内容】2024-03-20dbaplus社群Tags:日志 点击:(4)评论:(0)参与收藏 Kubernetes终究有没有LTS？从一个幽默的疑问引出很多人都在关注的KubernetesLTS的疑问。幽默的疑问2019年，一个名为apiserverLoopbackClientServercertexpiredafter1year[1]的issue中提...【具体内容】2024-03-15云原生散修微信群众号Tags:Kubernetes 点击:(5)评论:(0)参与收藏

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决策数量和样本类别数不相等的原因

样本类别数量不均衡主要出现在分类建模的情况。 通常为某类别的样本数量较少，导致模型忽略了小样本的特征，由大样本主导。 面对样本数量不均的情况，常用的方法如下：抽样常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样过抽样：将样本较少的一类sample补齐欠抽样：将样本较多的一类sample压缩组合抽样：约定一个量级N，同时进行过抽样和欠抽样，使得正负样本量和等于约定量级N这种方法要么丢失数据信息，要么会导致较少样本共线性，存在明显缺陷权重调整常规的包括算法中的weight，weight matrix改变入参的权重比，比如boosting中的全量迭代方式、逻辑回归中的前置的权重设置这种方式的弊端在于无法控制合适的权重比，需要多次尝试核函数修正通过核函数的改变，来抵消样本不平衡带来的问题这种使用场景局限，前置的知识学习代价高，核函数调整代价高，黑盒优化模型修正通过现有的较少的样本类别的数据，用算法去探查数据之间的特征，判读数据是否满足一定的规律比如，通过线性拟合，发现少类样本成线性关系，可以新增线性拟合模型下的新点实际规律比较难发现，难度较高python有专门处理不平衡数据的包pip install imbalanced_learnfrom _sampling import SMOTE# 过抽样处理库SMOTEfrom _sampling import RandomUnderSampler# 欠抽样处理库RandomUnderSamplerfrom import EasyEnsemble# 简单集成方法EasyEnsemble#...不一一例举6打开CSDN，阅读体验更佳Python解决数据样本类别分布不均衡问题_weixin_的博客-CSDN...所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大。 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。 大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。 小数据分布不均衡:例如拥有...解决样本类别分布不均衡的问题_gulie8的博客_样本类别不...样本分布不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,并很难从中提取规律;即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数据上时,模型的准确性和健壮性将很差。 样本分布不均衡主要在于不...正负样本不均衡的解决办法问题定义：数据集中，每个类别下的样本数目相差很大（数量级上的差距）。 以下以二分类问题为例说明。 1. SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)过采样小样本（扩充小类，产生新数据） 即该算法构造的数据是新样本，原数据集中不存在的。 该基于距离度量选择小类别下两个或者更多的相似样本，然后选择其中一个样本，并随机选择一定数量的邻居样本对选择的...继续访问第三章：Logistic回归模型本章介绍Logistic回归分类模型，并通过案例讲解如何使用Logistic回归模型。 继续访问python样本不均衡_[ML] 解决样本类别分布不均衡的问题_weixin_...过抽样(也叫上采样、over-sampling)方法通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡,最直接的方法是简单复制少数类样本形成多条记录,这种方法的缺点是如果样本特征少而可能导致过拟合的问题;经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机...怎样解决样本不平衡问题_zhurui_xiaozhuzaizai的博客_如何解决...问题定义:数据集中,每个类别下的样本数目相差很大(数量级上的差距)。 这类问题我们一般称之为“长尾问题”, 如按照 class frequency 排序, 可以将 frequency 较高的 class/label 称之为 head label, frequency 较低的 class/label 称...解决样本类别分布不均衡的问题 不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大，样本类别分布不均衡从数据规模上课=可分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。 大数据分布不均衡：例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便属于这种情况小数据分布不均衡:例如拥有1000条记录的数据集中，其中占有10条样本的分类，其特征无论如何拟合也无法实现完整特征值的覆盖，属于严重的数...继续访问【机器学习】处理样本不均衡问题的方法，样本权重的处理方法及代码今天学习了关于样本类别分布不均衡的处理的一些知识，在此和大家一起分享一下。 什么是样本类别分布不均衡？ 举例说明，在一组样本中不同类别的样本量差异非常大，比如拥有1000条数据样本的数据集中，有一类样本的分类只占有10条，此时属于严重的数据样本分布不均衡。 样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。 样本...继续访问分类问题:如何解决样本分布不均衡_Grayson Zhang的博客_样本...第二种是重采样,意思是,对数量较少的类别的样本重复采样,使其最终输入模型的数量与数量多的类别的样本的数量相仿。 但是,虽然重采样可以在样本数量少,样本珍惜的情况下,手动的使不同类别样本的数量趋于平衡,但是它很大程度上破坏了数据的...分类方法中样本类别不均衡问题_lpty的博客一、前言大部分的分类学习方法都存在一个基本的假设,训练集中不同类别的训练样本数目差不多。 如果不同类别的样本数目差距很大,比如正类样本有98个,而负类样本只有2个,这种情况下学习出来的分类器只要一直返回正类的预测结果,那很轻易的数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)今天小编就为大家分享一篇python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。 一起跟随小编过来看看吧 何为样本分布不均： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。 为何要解决样本分布不均： 样本分部不均衡的数据集也是很...继续访问不平衡数据下的机器学习方法简介不平衡数据下的机器学习方法简介 来源：字数3729阅读2856评论8喜欢16 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一，前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富，然而在工业界的应用中我们可以看到，应用场景千千万万，数据千千万万但是我们的模型却依然是那些，在机器学继续访问样本不平衡问题_Hong-Jian的博客样本类别相差很大,比如,正样本998个,负样本2个,训练得到的模型将永远将新样本预测为正样本,这样的模型毫无价值。 一般解决样本不平衡问题从三个方向出发:第一:上采样【也叫过采样】,增加补充少的类别样本,比如这里增多负样本,使得正负...数据样本类别不平衡标题训练集中类别不平衡，会引起什么评估指标最不准确？ 准确度（Accuracy） （注意与精度区分） 对于二分类问题来说，正负样例比相差较大为99:1，模型更容易被训练成预测较大占比的类别。 因为模型只需要对每个样例按照0.99的概率预测正类，该模型就能达到99%的准确率。 样本不均衡（数据倾斜）解决办法？ 数据层面 1. 上采样： Smote过采样方法，基于插值来为少数类合成新的样本（构建新的样本...继续访问xgboostgbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？xgboostgbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？样本不均衡的一些处理技巧refer1：refer2：数据层次的方法欠采样欠采样（undersampling）法是去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后在正常进行学习。 这种方法的缺点是就是放弃了很多反例，这会导致平衡后继续访问如何处理分类中的训练数据集不均衡问题本文参考自：，有删改。 什么是数据不均衡？在分类中，训练数据不均衡是指不同类别下的样本数目相差巨大。 举两个例子： ①在一个二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。 使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2，将所有的训练样本都分继续访问CSDN机器学习笔记七 实战样本不均衡数据解决方法信用卡检测案例原始数据：0特别多，1特别少——样本不均衡。 要么让0和1一样多，要么让0和1一样少。 1.下采样对于数据0和1，要变为同样少——在0里选择和1一样多数据。 from import StandardScaler data[normAmount]=StandardScaler()_transform(data[Amount].继续访问数据不平衡处理方法在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。 当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。 绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。 本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以继续访问样本不平衡问题分析与部分解决办法最近工作中在处理文本分类问题遇到了分类不均衡的问题，主要还是样本太少还同时非常的不均衡正负样本1:10（类别不平衡比例超过4:1，就会造成偏移），就使用了SMOTE方法。 注意：在进行数据增广的时候一定要将测试集和验证集单独提前分开，扩张只在训练集上进行，否则会造成在增广的验证集和测试集上进行验证和测试，在实际上线后再真实数据中效果可能会非常的差。 目录 什么是样本类别分布不均衡？ 问题描...继续访问热门推荐 Imblearn package study（不平衡数据处理之过采样、下采样、综合采样）本文主要是对不平衡(不均衡)数据的一些方法进行搜索学习, 包括但不限于下采样(under sampling)、过采样(over sampling)的方法及python实现继续访问机器学习-关于数据不均衡、某类别数据量不够的解决方案.随着人工智能的快速发展和大数据时代的来临,数据挖掘、数据分析变得越来越重要,它们为各行各业带来了巨大的实际价值.与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。 数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 1、数据不均衡的影响 数据不均衡会导致模型收敛速度减慢,并且个别类别学习的特征过少造成泛化能力偏差 对于图像数据 数据不均衡的处理方法 主要通过数据增强的方法：例如对图像进行旋转 镜像对称 随机裁剪 放松 平移 角度变化 random 还可以通过采样..继续访问类别样本不平衡问题类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。 下面以这样的一种情况作为假设实例，假定正类样例

spss软件怎么用？

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。 在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29B:30—39 C:40—49D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。 Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。 以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。 到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC（2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。 这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择有数值分析和作图分析两类方法.1.作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。 该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。 (2)Interactive：交互式统计图。 (3)Map：统计地图。 (4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图  交互相关图 序列图 频谱图 误差线图  作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.2.数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。 Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。 Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。 而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。 Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。 这就要进行均值比较。 以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。 目的在于比较。 术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。 独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。 (3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。 例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。 用相关系数r来描述。 2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。 相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic： 二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。 由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。  非参数检验的过程有以下几个:-Square test 卡方检验 test 二项分布检验 test 游程检验4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验6.K independent Samples Test K个独立样本检验7.2 related Samples Test 两个相关样本检验8.K related Samples Test 两个相关样本检验(7)、Data Reduction(因子分析)(8)、Classify(聚类与判别)等等以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制、粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.]