要在R語(yǔ)言中完成與SPSS相似的基本統(tǒng)計(jì)分析，首先需確認(rèn)數(shù)據(jù)已經(jīng)整理至合適格式，并使用如read.csv()或read.table()函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)。緊接著，應(yīng)用如aggregate()、dplyr包中的summarise()、tidyr包中的gather()等功能執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算和結(jié)轉(zhuǎn)，以及使用base包中的summary()函數(shù)對(duì)數(shù)值變量施加摘要統(tǒng)計(jì)。最終，可借助ggplot2包輸出圖表和pryr包中的print()函數(shù)展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果，逐步實(shí)現(xiàn)與SPSS異的統(tǒng)計(jì)分析。

R語(yǔ)言能夠?qū)崿F(xiàn)SPSS中的基本統(tǒng)計(jì)分析功能，通過(guò)相應(yīng)的包（如psych，DescTools等）操作數(shù)據(jù)，完成描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、假設(shè)檢驗(yàn)等任務(wù)，提供靈活、強(qiáng)大且編程范式的統(tǒng)計(jì)分析解決方案。

在R語(yǔ)言中使用stats包來(lái)完成SPSS中的一些基本統(tǒng)計(jì)功能。以下是構(gòu)建基本統(tǒng)計(jì)夏括數(shù)量的計(jì)算，平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)等的小例子。
進(jìn)而，僅需確保你的數(shù)據(jù)集加載到R中，就能執(zhí)行這些分析。比方說(shuō)，構(gòu)建平均數(shù)的代碼是：mean(your_data_vector)

再進(jìn)行正態(tài)分布的檢驗(yàn)，比如Shapiro-Wilk檢驗(yàn)，代碼為：shapiro.test(your_data_vector)
最后，如果你需要計(jì)算兩個(gè)或多個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)，可以使用Pearson相關(guān)系數(shù)：cor(your_data_vector1, your_data_vector2, method = "pearson")。
這便是利用R語(yǔ)言來(lái)執(zhí)行基本SPSS統(tǒng)計(jì)的方法，但步驟如下，大概在語(yǔ)義上與西方相通。

要在R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)SPSS內(nèi)置的基本統(tǒng)計(jì)功能，可以利用現(xiàn)成的包或函數(shù)，其中summary()函數(shù)是一個(gè)可以賦能的分析工具，它會(huì)對(duì)數(shù)值類的數(shù)據(jù)進(jìn)行概況性統(tǒng)計(jì)分析，例如求出描述性統(tǒng)計(jì)量，包括均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差等。同時(shí)，對(duì)于分類型別的數(shù)據(jù)，進(jìn)行計(jì)數(shù)和百分比等的匯總分析也是它常見(jiàn)的用法之一。

舉例來(lái)說(shuō)，如果我們有一組數(shù)值型變量x的數(shù)據(jù)，比如我們希望得到其平均數(shù)、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等信息，可以在R中輸入類似以下的命令： R summary(x)
而針對(duì)分類型別數(shù)據(jù)，如果有一個(gè)因子類型為y的變量，我們可以簡(jiǎn)單地使用table()函數(shù)來(lái)對(duì)各水平進(jìn)行計(jì)數(shù)，并展示相應(yīng)比例，如下命令所示： R table(y)
通過(guò)以上這兩種操作，便可以在R語(yǔ)言中模擬SPSS的基本統(tǒng)計(jì)功能，且在極大的程度上保留或簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)的分析流程。

R語(yǔ)言可以進(jìn)行與SPSS類似的基本統(tǒng)計(jì)分析，如描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、方差分析等，用戶需編寫相應(yīng)的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。