列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
数据清理 数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行清理数据。数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。
实验数据的处理方法： 平均值法，取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。
1、预处理内容简述 （1）辐亮度复原 该部分主要针对高光谱数据1级数据产品（辐亮度数据）的生成流程展开研究，研究过程中首先对载荷获取的原始数据DN值与辐亮度数据之间的关系进行分析与建模，然后利用辐射定标系数通过DN值与辐亮度之间的模型实现辐亮度复原，从而得到1级数据产品。
2、矿物信息提取的高光谱数据预处理 先将成像高光谱数据进行辐射定标、大气校正等过程得到光谱反射率数据。无论是高光谱成像仪还是传统的多光谱传感器，它们所记录的数据都是地面观测目标的反射或辐射能量的光谱辐射绝对值，与地物目标的光谱反射率或光谱辐亮度值是不一致的。
3、ViewSpecPro中先进行平均，然后去掉跳跃。ENVI里面SPECTRAL模块里面可以直接读取ASD文件，生成光谱库。
4、构造信息提取一般均采用目视解译方法。首先从高光谱数据中抽取相应波段，形成真彩色图像或标准假彩色图像，或者直接采用预处理效果较好的波段，而后通过传统目视解译方法进行构造信息提取，生成相应的矢量图层，最后生成标准的构造信息产品。
5、所示。图4 AVIRIS高光谱原始影像（a）和经MNF变换后的影像（b）对AVIRIS高光谱遥感影像进行白化去噪、去相关性等处理之后，就可以尽可能地减少噪声等因素对微量信息提取的影响，从而尽可能地提高处理精度。然后就可以对端元数目的计算和提取，建立端元库，通过线性光谱分解实现丰度反演和影像分类。
1、可以采用单因素方差分析 不知道你用的什么版本spss 首先输入数据，组别为一列，具体数据为一列 分析》均值比较》ANOVA》把组别放到因子框中，把具体数据放到因变量框中》选择里选择描述和方差分析》两两分析选择LSD和T3》其他不变比较就可以。
2、我们在打开SPSS软件后会出现两个界面，如下图；图1：是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）。图2：是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。
3、数据存储。对数据量不大的项目使用excel来处理数据。对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。用户可将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，方便将sav文件转换为其他数据格式文件。数据预处理。数据预处理也称数据清洗。数据是格式不一致：存在异常值、缺失值等问题的。
4、首先，打开你的SPSS软件，找到菜单栏中的文件，选择打开，导入你的数据集。接下来，我们将进入数据处理的关键环节——数据标准化。在分析菜单中，选择描述统计，再点击描述选项，这将带你进入数据描述的界面。在工作区，你需要确保你想要标准化的变量已经选中。