SPSS數據統計分析工具

SPSS是一款非常專業(yè)強大的數據統計分析工具，提供了大量的信息和文檔，其中包括插件、工具、命令語法參考和各個模塊的指南等，包括學習算法、開源可擴展性等功能，可以快速的幫助用戶進行數據的處理，被廣泛應用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策，滿足用戶的各種數據分析統計需求。

SPSS軟件特色

1、操作簡便

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

2、編程方便

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什么，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種算法，即可得到需要的統計分析結果。對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

3、功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

4、數據接口

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

5、模塊組合

SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

6、針對性強

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的數據分析》一書也較適用于初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現

SPSS軟件功能

1、全面的統計工具，在一體化的集成界面中工作，運行描述統計、回歸分析、高級統計等等。在單一工具中即可創(chuàng)建可立即發(fā)布的圖表、表格和決策樹。

2、與開放源碼集成，通過專門擴展，利用 R 和 Python 增強 SPSS Syntax。利用我們的擴展中心提供的 130 多項擴展，或者構建您自己的擴展并與同行共享，以創(chuàng)建個性化解決方案。

3、輕松進行統計分析，使用簡單的拖放界面來訪問各種功能，并跨多個數據源工作。此外，靈活的部署選項支持您輕松購買和管理軟件。

4、數據準備，輕松識別無效值，查看缺失數據的模式，匯總變量分布，并使用為名義屬性設計的算法。

5、查看定價并購買，創(chuàng)建更可靠的模型，測試其穩(wěn)定性，并可靠地估計人口參數的標準誤差和置信區(qū)間。

6、高級統計信息，分析具有唯一特征的數據，描述因變量和自變量之間的關系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時間數據。

7、回歸，預測包含多個類別的分類結果，構建非線性關系模型，并從數十種可能性中找到最佳預測變量。

8、定制表格，匯總相關數據，以演示質量的生產就緒型表格呈現分析結果。您還可以將結果導出到 Microsoft? office 應用程序中。

9、缺失值，檢查數據，發(fā)現缺失的數據模式，然后通過統計算法估算匯總統計并插補缺失值。

10、類別，直觀呈現并探索復雜的分類、數字和高維數據，并使用雙標圖、三標圖和感知圖來揭示隱藏的關系。

11、復雜樣本，通過將樣本設計融入至調查分析中，計算復雜樣本設計中的統計信息和標準誤差。

12、聯合分析，通過基于單獨的特性對消費者的決策流程和價值進行建模，更準確地了解消費者的喜好、權衡取舍及價格敏感性。

13、準確測試，分析數據庫中的偶發(fā)事件，或更準確地使用少量樣本。30 余項準確測試有助于分析導致傳統測試失敗的數據。

14、預測，無論數據集大小或變量數目多少，都能快速可靠地預測未來狀況，同時高效地更新和管理預測模型。

15、決策樹，創(chuàng)建分類和決策樹，幫助您更好地識別群組、發(fā)現各個群組之間的關系，并預測未來事件。

16、直接營銷，執(zhí)行最近購買時間、購買頻率和總購買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評分和控制包測試。

17、神經網絡，探究數據中微妙或隱藏的模式，發(fā)現數據中更復雜的關系，進而生成性能更佳的預測模型。

安裝教程

1、運行SPSS.exe，小編這里以SPSS 24.0為例，步驟是一樣的。

2、選擇是否安裝Python

3、選擇安裝目錄

4、點擊安裝

5、安裝完成后軟件進行破解

將安裝包“crack”目錄下的許可文件“lservrc”復制到安裝目錄下覆蓋源文件即可，默認安裝目錄為C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\

6、破解完成后，運行SPSS快捷方式，輸入郵箱地址，然后點擊開始試用

7、至此SPSS就安裝完成了，在彈出的界面，我們可以看到試用期足足有7000多天，用戶免費使用整整近20年！

新功能

1、高級統計模塊中貝葉斯統計

執(zhí)行新的貝葉斯統計函數，包括回歸、方差分析和t檢驗。

貝葉斯統計數據正變得非常流行，因為它繞過了標準統計數據帶來的許多誤解。貝葉斯沒有使用p值拒絕或不拒絕零假設，而是對參數設置了不確定性，并從所觀察到的數據中獲取所有相關信息。我們對貝葉斯統計數據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!

建造現代化、吸引人的、詳細的圖表從來都不容易。

你可以把大多數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)布質量圖表。

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

基本上，一個標準版版本的SPSS軟件都具有如下功能：

1、 數據訪問、數據準備、數據管理與輸出管理;

2、 描述統計和探索分析：頻數、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;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、 非參數檢驗：單樣本非參數檢驗(One-Sample Nonparametric Tests)、兩個或更多獨立樣本非參數檢驗(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、兩個或更多相關樣本非參數檢驗(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檢驗(Tests for Several Independent Samples)：Kruskal-Wallis H檢驗(Kruskal-Wallis H Test)、中位數檢驗(Median Test)和Jonckheere-Terpstra檢驗(Jonckheere-Terpstra Test)，兩相關樣本非參數檢驗(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)和邊際同質性檢驗(Marginal Homogeneity Test)，多個相關樣本非參數檢驗(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、頻數表;

9、 預測數值結果和區(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)

對數線性模型--Loglinear 一般對數線性分析(General Loglinear Analysis)，Logit對數線性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型選擇對數線性分析(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、質量控制圖、診斷和探測圖等);

15、 數據管理、數據轉換與文件管理