spss25.0中文版

小編此次介紹的是著名的權(quán)威統(tǒng)計軟件：spss25.0中文版，全稱ibm spss statistics 25，該版本推出新的用戶界面，更有貝葉斯等新功能！這些特性在圖表、新的統(tǒng)計測試和對現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)的增強方面帶來了許多新的體驗，為世界帶來了一個友好、可靠和值得信賴的方法，它使您能夠快速地深入挖掘您的數(shù)據(jù)，使它成為比電子表格、數(shù)據(jù)庫或分析人員的標準多維工具更有效的工具。

目前SPSS25提供了大量專業(yè)統(tǒng)計工具，如描述性統(tǒng)計、數(shù)據(jù)準備、繪圖、二元統(tǒng)計過程、因子和聚類分析以及線性和順序回歸等實用功能，集數(shù)據(jù)錄入、資料編輯、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、報表制作、圖形繪制為一體，擅長于理解復雜的模式和關聯(lián)，使用戶能夠得出結(jié)論并做出預測。

spss25.0新功能

1、高級統(tǒng)計模塊中貝葉斯統(tǒng)計

執(zhí)行新的貝葉斯統(tǒng)計函數(shù)，包括回歸、方差分析和t檢驗。

貝葉斯統(tǒng)計數(shù)據(jù)正變得非常流行，因為它繞過了標準統(tǒng)計數(shù)據(jù)帶來的許多誤解。貝葉斯沒有使用p值拒絕或不拒絕零假設，而是對參數(shù)設置了不確定性，并從所觀察到的數(shù)據(jù)中獲取所有相關信息。我們對貝葉斯統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法是獨一無二的，因為我們的貝葉斯程序和我們的標準統(tǒng)計測試一樣容易運行。只需幾次點擊，你就可以運行線性回歸，ANOVA，一個樣本，pair - sample，獨立樣本t檢驗，二項比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相關，和log線性模型來測試兩個分類變量的獨立性。

新圖表模板，可實現(xiàn)word等微軟家族中編輯

這個新功能，通俗的說，就是SPSS輸出的圖表，你可以不用在原始的輸出界面進行編輯修改，可以直接保存到word等里面，在進行修改。想想都比較高大上！

建造現(xiàn)代化、吸引人的、詳細的圖表從來都不容易。

你可以把大多數(shù)圖表復制成微軟的圖形對象，這樣你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中編輯標題、顏色、樣式，甚至圖表類型。

另外，SPSS還提供了圖表構(gòu)建器，也就是圖表的模板，可以選擇模板點擊創(chuàng)建發(fā)布質(zhì)量圖表。

還可以在構(gòu)建圖表時指定圖表顏色、標題和模板。而且，默認的模板即使沒有修改，也確保了一個漂亮的圖表。

在SPSS的圖表從來都不是這么容易的。所有這些圖表功能都在基本版本中找到。

將高級統(tǒng)計分析擴展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。

新版軟件增加了最受歡迎的高級統(tǒng)計功能的大部分增強功能。在混合線性模型(混合)和廣義線性混合模型(genlin混合)、一般的線性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增強。

使用語法編輯器快捷方式更快地編寫、編輯和格式化語法。

對于編程或者使用語法的用戶來說，新版加了一些特性(以及相關的鍵盤快捷鍵)來簡化語法、格式化和編輯語法。

例如可以加入行、重復行、刪除行、刪除空行、上下移動行，以及修剪前導或尾隨空格等。

2、功能匯總

SPSS所具有的基本統(tǒng)計分析功能包括描述統(tǒng)計和行列計算，還包括在基本分析中最受歡迎的常見統(tǒng)計功能，如匯總、計數(shù)、交叉分析、分類比較、描述性統(tǒng)計、因子分析、回歸分析及聚類分析等等。

基本上，一個標準版本的SPSS軟件都具有如下功能：

1、 數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)管理與輸出管理；

2、 描述統(tǒng)計和探索分析：頻數(shù)、描述、集中趨勢和離散趨勢分析、分布分析與查看、正態(tài)性檢驗與正態(tài)轉(zhuǎn)換、均值的置信區(qū)間估計；在描述分析或者探索分析方面包括頻率分析（Frequencies）、描述性分析（Deives）、探索分析（Explore）、列聯(lián)表（交叉表）分析（Crosstabs）、TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency，累積不重復到達率和頻次分析）、比率統(tǒng)計（Ratio Statistics）、P-P圖（P-P Plots, proportion-proportion plot）、Q-Q圖（Q-Q Plots，Quantile-Quantile plot）等功能；

3、 交叉表：計數(shù)；行、列和總計百分比；獨立性檢驗；定類變量和定序變量的相關性測度；

4、 二元統(tǒng)計：均值比較、T檢驗、單因素方差分析；

6、 回歸分析：自動線性建模（Automatic Linear modeling）、線性回歸（Linear Regression）、曲線估計（Curve Estimation）、偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression）、二元Logistic回歸（Binary Logistic Regression）、多元Logistic回歸（Multinomial Logistic Regression）、有序回歸（Ordinal Regression）、概率單位法（Probit，probability unit）、非線性回歸（Nonlinear Regression）、權(quán)重估計法（Weight Estimation）、兩步最小二乘回歸（2-Stage Least Squares Regression）及分類回歸（Categorical Regression）

7、 非參數(shù)檢驗：單樣本非參數(shù)檢驗（One-Sample Nonparametric Tests）、兩個或更多獨立樣本非參數(shù)檢驗（Two or More Independent Samples Nonparametric Tests）、兩個或更多相關樣本非參數(shù)檢驗（Two or More Related Samples Nonparametric Tests）、卡方檢驗（Chi-Square Test）、二項檢驗（Binomial Test）、游程檢驗（Runs Test）、單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗（One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test）、兩獨立樣本非參數(shù)檢驗（Two-Independent-Samples Test）：Mann-Whitney U檢驗（Mann-Whitney U test）、Moses極端反應檢驗（Moses extreme reactions test）、Kolmogorov-Smirnov Z檢驗（Kolmogorov-Smirnov Z test）、Wald-Wolfowitz游程檢驗（Wald-Wolfowitz runs test），多個獨立樣本非參數(shù)檢驗（Tests for Several Independent Samples）：Kruskal-Wallis H檢驗（Kruskal-Wallis H Test）、中位數(shù)檢驗（Median Test）和Jonckheere-Terpstra檢驗（Jonckheere-Terpstra Test），兩相關樣本非參數(shù)檢驗（Two-Related-Samples Tests）：Wilcoxon符號秩檢驗（Wilcoxon Signed Ranks Test）、符號檢驗（Signed Test）、McNemar檢驗（McNemar Test）和邊際同質(zhì)性檢驗（Marginal Homogeneity Test），多個相關樣本非參數(shù)檢驗（Test for Several Related Samples）：Friedman檢驗（Friedman Test）、Kendall W檢驗（Kendall’s W Test）和Cochran Q檢驗（Cochran’s Q Test）

8、 多重響應分析：交叉表、頻數(shù)表；

9、 預測數(shù)值結(jié)果和區(qū)分群體： K-means聚類分析、分級聚類分析、兩步聚類分析、快速聚類分析、因子分析、主成分分析；

10、 判別分析；

11、 尺度分析：可靠性分析（Reliability Analysis）、多維尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL）和多維鄰近尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL）及多維展開分析（Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL）；

12、 一般線性模型--General Linear Model ：單變量方差分析（Univariate Analysis of Variance）、多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance）、重復測量方差分析（Repeated Measures Analysis of Variance）和方差分量分析（Variance Components Analysis）

廣義線性模型--Generalized Linear Models 廣義線性模型（Generalized Linear Models）和廣義估計方程（Generalized Estimating Equations）

混合模型--Mixed Models 線性混合模型（Linear Mixed Models）和廣義線性混合模型（Generalized linear mixed models）

對數(shù)線性模型--Loglinear 一般對數(shù)線性分析（General Loglinear Analysis），Logit對數(shù)線性分析（Logit Loglinear Analysis）和模型選擇對數(shù)線性分析（Model Selection Loglinear Analysis）

13、生存分析：壽命表（Life Tables）、Kaplan-Meier法（Kaplan-Meier）、Cox回歸（Cox Regression）和含時間依賴協(xié)變量的Cox回歸（Time-Dependent Cox Regression）

14、 報告：各種報告、記錄摘要、圖表功能（分類圖表、條型圖、線型圖、面積圖、高低圖、箱線圖、散點圖、質(zhì)量控制圖、診斷和探測圖等）；

15、 數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與文件管理

SPSS25.0聚類分析怎么出圖

1、打開SPSS軟件，載入數(shù)據(jù)文件。在“變量視圖”中確認所用變量的數(shù)據(jù)類型和格式是否正確，包括自變量和因變量。

2、在菜單欄中選擇“分析”→“聚類”→“系統(tǒng)聚類”。

3、在彈出的窗口中，選擇要進行聚類分析的變量，并設置距離度量和聚類方法等參數(shù)。點擊“確定”按鈕后，SPSS會自動計算出聚類結(jié)果。

4、在“結(jié)果”窗口中，可以查看聚類結(jié)果的概要信息和分組特征等數(shù)據(jù)。同時，在“圖表”選項卡中，可以生成各種圖表，比如樹形圖、簇間距離熱力圖等等。

5、選擇所需要的圖表類型，并對圖表進行必要的格式調(diào)整和標注等操作。最后，可以將圖表導出或者保存為圖片等格式。

軟件特色

1、操作簡單

spss25.0界面很友好，除了少量的輸入任務如數(shù)據(jù)輸入和部分命令程序需要輸入鍵盤外，大部分的操作都可以通過鼠標拖拽、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

2、目標明確

SPSS適合初學者、熟練者和精通者。而且許多人只需要掌握簡單的操作分析，多偏愛 SPSS，如薛薇的《基于 SPSS的數(shù)據(jù)分析》一書更適合初學者。有經(jīng)驗的或者精通型的人也喜歡 SPSS，因為他們可以通過編程實現(xiàn)更強大的功能。

3、功能強大

具備完整的數(shù)據(jù)錄入、編輯、統(tǒng)計分析、報表、制圖等功能。自帶11種類型的136個函數(shù)。SPSS提供了從簡單統(tǒng)計描述到復雜的多因素統(tǒng)計分析方法，如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計描述、列聯(lián)表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數(shù)檢驗、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、回歸等。

4、容易編程

具備四代語言特征，告訴系統(tǒng)要做什么，不用告訴怎么做。理解統(tǒng)計分析的原理，不需要通曉各種統(tǒng)計算法，就可以得到所需的統(tǒng)計分析結(jié)果。在一般的統(tǒng)計方法中， SPSS的命令語句、子命令和選擇項的選擇大多是通過“對話框”操作來完成的。這樣，用戶不需要花費大量的時間去記憶大量的命令，過程，選擇項目。

5、組合組件

針對 Windows軟件的 SPSS分為幾個功能模塊。使用者可根據(jù)分析需求及實際配置情況，靈活選擇。

6、數(shù)據(jù)接口

能讀出多種格式的文件。例如*由 dBASE、 FoxBASE、 FoxPRO生成的*. dbf文件，由文本編輯器軟件生成的 ASCⅡ數(shù)據(jù)文件， excel的*. xls文件等可以轉(zhuǎn)換為 SPSS數(shù)據(jù)文件，以便進行分析。能將 SPSS圖形轉(zhuǎn)換成7種圖形文件。可以以*. txt和 html格式保存結(jié)果. txt。