spss创建函数关系模型方法如下：首先安装好SPSS软件，然后搜索到软件、运行，点击确定。将数据导入进SPSS，不会导入可以用复制、粘贴的方式，然后在菜单栏中选择分析-回归-线性。将自变量、因变量数据导入到相应位置。选择右侧的统计量，选中参数，选中选项，选中Bootstrap，然后点击下面的确定。
单击“转换”菜单，然后选择“计算变量”。在“计算变量”对话框中，输入新变量的名称，并使用公式来定义它。在公式中，您可以使用SPSS的内置函数和运算符，以及其他变量和常量。
首先，工具，加载项，规划求解，确定。（如果没有，那Excel就解决不了了）点中第2行，插入行。在B2，C2，D2，E2中分别输入-1，1，1，-1 在F3输入公式 =sumproduct（B$2：E$2，B3：E3）+F$2，在G3输入 =A3-F3，选中F3到G3，鼠标移到G3右下角，双击那个”+“。
打开SPSS 点击“分析” 选择“回归”——“非线性” 从左边栏中拖拽目标因变量（DV）放入“因变量”中，在“模型表达式”中输入欲做回归的复合函数（如直线—三角函数复合），将函数中的自变量设定为 从左边栏中选择的目标自变量。
spss广义相加模型具体步骤如下：打开SPSS软件并导入数据。点击菜单栏“分析”，在弹出的下拉菜单中选择“广义线性模型”。在弹出的对话框中，将因变量拖放到“因变量”框中。将自变量拖放到“因子”框中。在“模型”选项卡中，选择适当的分布和链接函数。
曲线估计中的s模型是指数函数关系：E（Yt）=exp（β0+β1/t），解释结构模型（ISM）是一种系统分析方法，用于得到要素之间的复杂相互关系和层次。
1、数据导入 在进行SPSS数据分析之前，需要先将数据导入SPSS。可以直接将Excel表格拖拽至SPSS软件中，或者在SPSS中选择导入Excel表格。一般情况下，SPSS能够自动检测数据类型和数据分割方式。如果数据分割方式错误，可以在导入界面手动调节。数据清洗 一般来说，导入的数据文件是含有噪音或不完整的。
2、打开电脑上安装好的spss软件，最好使用10以上版本。打开整理好的数据文件。选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。
3、论文数据分析做spss方法如下：首先，在spss中画散点图，点击【图形】-【旧对话框】-【散点/点状】。然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】。之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定。接着，点击【分析】-【回归】-【线性】。
4、使用spss软件做数据分析，步骤如下：做散点图观察；构建模型；用R的二次方判断模型的拟合优度；进行t检验和F检验；做异方差检验；序列相关检验；多重共线性检验。
1、在SPSS中进行问卷数据探索因子分析是处理无明显维度划分题项的重要步骤。其目的是通过统计分析揭示潜在维度，达到降维或优化数据的目的。与主成分分析不同，因子分析寻求隐藏的因子，而非单纯放大主要成分。下面以一个43题自我效能问卷为例，详细演示操作过程。
2、计算因子得分 - 如果需要，选择“得分”并保存变量，生成“因子得分系数矩阵”。在“选项”中，设置“禁止显示小系数”以简化后续分析。深入结果解读因子分析揭示变量间的内在关联。
3、数据准备与导入。 选择合适的分析模块。 进行因子旋转和命名。 输出结果解读。详细解释 数据准备与导入 确保数据格式正确，无缺失值或异常值。如有必要，进行数据清洗和预处理。将数据导入SPSS软件中。
4、首先，将你的数据导入SPSS软件，如图1所示，这是基础步骤。（图1）接着，点击“分析”菜单，选择“降维”选项，然后单击“因子分析”选项，如图2所示，开始进入分析阶段。（图2）在“变量”部分，选择你需要进行因子分析的变量，确保它们已经导入并准备就绪，如图3所示。
