德國隊狂熱份子加準媽媽nikita a.k.a. Kelly問到底SPSS可不可以憑分組賽得失球計算誰是冠軍。其實這是一個統計學問題，今次扮的專家，是英國皇家統計學學院院士。
此問題的Short answer，是No。但又不全然是No。SPSS所進行的，是統計學的運算。這個問題更合理的問法，是「可否對分組賽賽果進行統計分析，再預測那一隊是冠軍。」
統計分析，其實已經常被用於預測賭波的賽果（賽馬也行，最近在書店見到有專書），這是專業賭徒所用方法。而實際的情況下，馬會也都用了不同的統計分析，計完了數，來決定該場球賽的讓球數。
但為何別人可以用統計分析來預測賽果呢？
其實因為別人樣本數高。假定有一場賽事是德國對阿根廷，他們就會翻查德國對阿根廷歷史上對賽的數據，數據愈多，準確對愈高。假定德國對阿根廷之前曾經對賽256場，德國勝過200場，那麼德國下場勝出的機會預測是78.1%。當然這是小學六年級的數學，但以下的不是。
我不知道這是不是正路的分析方法，我只是依書直說。由於78.1%是一個實數，統計學上沒有任何事是肯定的，因為每事都有誤差。因此會計算這個勝出機會率的95%致信週間（95% Confidence Intervals），計算方法各有不同，我使用了這個方法，得出的結果是73.1%至83.1%。即是代表，如果我再取樣100次，有95次得出來的致信週間都在73.1%至83.1%。更「平易近人」的說法是，德國對阿根廷勝出的機會，應在73.1至83.1之間。73.1至83.1%沒有穿過50%（5/5波），也即是，德國很有機會勝出。
以上是很理想的情況，現實是：很少有兩隊作賽的大量數據、此計算方法假定球員、教練、甚至主客場對球賽結果的影響一樣。當然，要解決，不是沒有方法，例如樣本數少，可以用Monte Carlo Simulation。要平定外在因素的影響，可以用Logistic Regression analysis。這些太深，不作討論。
統計學的分析所需的樣本，必需要是之前賽果相同的數據。由於外圍場以至分組賽的樣本數據太少，兩隊可能只對賽過一兩次，雖然同樣的分析是可以達成，但95%致信週間多數都會穿過50%，也即結論一定是5/5波。不能夠作出統計分析。
荷蘭對葡萄牙，之前戰十場，十場都是葡萄牙勝出，結果葡萄牙真的勝出。這個Somehow也是一個不太精確的統計分析方法。
如果有人可以提供大量數據，計算誰可得世界盃，不是不可能。只是變數太多了罷。