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spss25软件安装包 32/64位 官方版
  • spss25软件安装包 32/64位 官方版

  • 类别:行业软件系统: WinAll
  • 大小:700.62M时间:2022-03-28 13:53:01

应用简介

  spss25.0是一款功能十分强大的专业数据统计分析软件,该软件基于全新的UI用户界面升级打造,能够为用户提供企业级别的数据管理和分析方案,内置了丰富的数据统计模板,支持数据整理、数据回归分析以及图表分析服务,满足用户的多元化使用需求,提高用户的数据分析效率,喜欢这款软件的小伙伴千万不要错过哦。

spss25.0

【功能介绍】

  1、高级统计模块中贝叶斯统计

  执行新的贝叶斯统计函数,包括回归、方差分析和t检验。

  贝叶斯统计数据正变得非常流行,因为它绕过了标准统计数据带来的许多误解。贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设,而是对参数设置了不确定性,并从所观察到的数据中获取所有相关信息。我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的,因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。只需几次点击,你就可以运行线性回归,ANOVA,一个样本,pair - sample,独立样本t检验,二项比例推理,泊松分布分析,Pairwise Pearson相关,和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。

  新图表模板,可实现word等微软家族中编辑

  这个新功能,通俗的说,就是SPSS输出的图表,你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改,可以直接保存到word等里面,在进行修改。想想都比较高大上!

  建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。

  你可以把大多数图表复制成微软的图形对象,这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中编辑标题、颜色、样式,甚至图表类型。

  另外,SPSS还提供了图表构建器,也就是图表的模板,可以选择模板点击创建发布质量图表。

  还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且,默认的模板即使没有修改,也确保了一个漂亮的图表。

  在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。

  将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。

  新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。

  使用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。

  对于编程或者使用语法的用户来说,新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。

  例如可以加入行、重复行、删除行、删除空行、上下移动行,以及修剪前导或尾随空格等。

  2、功能汇总

  SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算,还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能,如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。

  基本上,一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能:

  1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理;

  2、 描述统计和探索分析:频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计;在描述分析或者探索分析方面包括频率分析(Frequencies)、描述性分析(Deives)、探索分析(Explore)、列联表(交叉表)分析(Crosstabs)、TURF分析(Total Unduplicated Reach and Frequency,累积不重复到达率和频次分析)、比率统计(Ratio Statistics)、P-P图(P-P Plots, proportion-proportion plot)、Q-Q图(Q-Q Plots,Quantile-Quantile plot)等功能;

  3、 交叉表:计数;行、列和总计百分比;独立性检验;定类变量和定序变量的相关性测度;

  4、 二元统计:均值比较、T检验、单因素方差分析;

  6、 回归分析:自动线性建模(Automatic Linear modeling)、线性回归(Linear Regression)、曲线估计(Curve Estimation)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)、二元Logistic回归(Binary Logistic Regression)、多元Logistic回归(Multinomial Logistic Regression)、有序回归(Ordinal Regression)、概率单位法(Probit,probability unit)、非线性回归(Nonlinear Regression)、权重估计法(Weight Estimation)、两步最小二乘回归(2-Stage Least Squares Regression)及分类回归(Categorical Regression)

  7、 非参数检验:单样本非参数检验(One-Sample Nonparametric Tests)、两个或更多独立样本非参数检验(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、两个或更多相关样本非参数检验(Two or More Related Samples Nonparametric Tests)、卡方检验(Chi-Square Test)、二项检验(Binomial Test)、游程检验(Runs Test)、单样本Kolmogorov-Smirnov检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)、两独立样本非参数检验(Two-Independent-Samples Test):Mann-Whitney U检验(Mann-Whitney U test)、Moses极端反应检验(Moses extreme reactions test)、Kolmogorov-Smirnov Z检验(Kolmogorov-Smirnov Z test)、Wald-Wolfowitz游程检验(Wald-Wolfowitz runs test),多个独立样本非参数检验(Tests for Several Independent Samples):Kruskal-Wallis H检验(Kruskal-Wallis H Test)、中位数检验(Median Test)和Jonckheere-Terpstra检验(Jonckheere-Terpstra Test),两相关样本非参数检验(Two-Related-Samples Tests):Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon Signed Ranks Test)、符号检验(Signed Test)、McNemar检验(McNemar Test)和边际同质性检验(Marginal Homogeneity Test),多个相关样本非参数检验(Test for Several Related Samples):Friedman检验(Friedman Test)、Kendall W检验(Kendall’s W Test)和Cochran Q检验(Cochran’s Q Test)

  8、 多重响应分析:交叉表、频数表;

spss25.0

  9、 预测数值结果和区分群体: K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析;

  10、 判别分析;

  11、 尺度分析:可靠性分析(Reliability Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,ALSCAL)和多维邻近尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,PROXSCAL)及多维展开分析(Multidimensional Unfolding Analysis,PREFSCAL);

  12、 一般线性模型--General Linear Model :单变量方差分析(Univariate Analysis of Variance)、多元方差分析(Multivariate Analysis of Variance)、重复测量方差分析(Repeated Measures Analysis of Variance)和方差分量分析(Variance Components Analysis)

  广义线性模型--Generalized Linear Models 广义线性模型(Generalized Linear Models)和广义估计方程(Generalized Estimating Equations)

  混合模型--Mixed Models 线性混合模型(Linear Mixed Models)和广义线性混合模型(Generalized linear mixed models)

  对数线性模型--Loglinear 一般对数线性分析(General Loglinear Analysis),Logit对数线性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型选择对数线性分析(Model Selection Loglinear Analysis)

  13、生存分析:寿命表(Life Tables)、Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier)、Cox回归(Cox Regression)和含时间依赖协变量的Cox回归(Time-Dependent Cox Regression)

  14、 报告:各种报告、记录摘要、图表功能(分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等);

  15、 数据管理、数据转换与文件管理

spss25.0

【软件特色】

  1、操作简便

  界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

  2、针对性强

  SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

  3、功能强大

  具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

  4、编程方便

  具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

  5、模块组合

  SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

  6、数据接口

  能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。

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