使用SPSS的Python插件（PySPSS）:
安装PySPSS库：在命令行中输入 `pip install PySPSS`。
导入库并读取数据：使用 `spss.ReadTable` 读取CSV文件。
进行描述性统计分析：使用 `spss.DescriptiveStatistics`。
进行交叉表分析：使用 `spss.Crosstabs`。
进行方差分析：使用 `spss.Anova`。
输出分析结果。
使用SPSS的`spss.submit`函数:
在SPSS的语法中直接加入Python代码块（`BEGIN PROGRAM PYTHON-END PROGRAM`）来控制SPSS工作流。
例如，计算变量的频率：`spss.Submit（"FREQUENCIES VARIABLES=c1 c2 c3."）`。
进行信度分析：`spss.Submit（"RELIABILITY /VARIABLES=c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 /SCALE（'ALL VARIABLES'） ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE /SUMMARY=TOTAL."）`。
可以定制自己的扩展束。
SPSS与Python的结合使用可以提升数据分析的效率，因为Python拥有强大的数据处理和可视化库，如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`和`seaborn`。