統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)計(jì)算量相當(dāng)龐大。因此使用計(jì)算機(jī)解決統(tǒng)計(jì)分析問題成了人們必然的選擇，可以使用編程語言，利用編程語言中基本的函數(shù)設(shè)計(jì)計(jì)算公式，錄入數(shù)據(jù)完成統(tǒng)計(jì)分析，或者使用統(tǒng)計(jì)分析軟件，錄入數(shù)據(jù)完成統(tǒng)計(jì)分析。目前較為流行的編程語言為Python，較為流行的數(shù)據(jù)分析軟件為SPSS，那么SPSS和Python哪個(gè)更簡單，SPSS和Python的區(qū)別是什么，今天向大家做簡要的介紹。首先給出結(jié)論：使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析更為簡單，用戶不需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的編程語言。

以下是使用SPSS進(jìn)行的描述統(tǒng)計(jì)分析的步驟：

1.錄入數(shù)據(jù)文件

以一個(gè)班級(jí)學(xué)生的語文成績?yōu)槔�，需要在SPSS數(shù)據(jù)表中設(shè)置兩個(gè)變量，姓名和語文成績，設(shè)置方法如圖1所示。

圖1設(shè)置變量屬性

設(shè)置完畢后打開數(shù)據(jù)視圖向其中輸入數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖3錄入學(xué)生成績

2.分析數(shù)據(jù)文件

數(shù)據(jù)錄入完畢后，如圖3所示，依次點(diǎn)擊分析，描述統(tǒng)計(jì)，描述，將語文成績?cè)O(shè)置為變量，然后點(diǎn)擊選項(xiàng)，選中平均值，最大值，最小值，方差，標(biāo)準(zhǔn)差，峰度和偏度，然后點(diǎn)擊繼續(xù)，確定。

圖3描述性統(tǒng)計(jì)分析

語文成績描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如圖4所示。

圖4分析結(jié)果

如果使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，至少需要運(yùn)行以下的代碼：

#計(jì)算均值

mean(data)

#計(jì)算中位數(shù)

median(data)

#計(jì)算眾數(shù)

mode(data)

#極差

ptp(data)

#方差

var(data)

#標(biāo)準(zhǔn)差

std(data)

#變異系數(shù)

mean(data) / std(data)

...

可以看出，Python語言非常抽象，對(duì)于初學(xué)者并不友好，特別是沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的用戶。很多統(tǒng)計(jì)分析用戶并非計(jì)算機(jī)行業(yè)從業(yè)者，能抽出學(xué)習(xí)語言的時(shí)間更少，使用Python就更為困難。

SPSS和Python哪個(gè)簡單，SPSS和Python的區(qū)別是什么？通過以上的分析相信大家就非常清楚了。SPSS更簡單，區(qū)別就是使用SPSS軟件，用戶無需了解計(jì)算機(jī)底層的工作過程，無需進(jìn)行編程，使用內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)方法就可以解決統(tǒng)計(jì)分析問題。