ibm spss statistics 30.0中文版

spss30.0是目前互聯(lián)網(wǎng)上非常優(yōu)秀的一款大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用統(tǒng)計分析軟件解決方案，全稱為ibm spss statistics 30.0，該軟件可為不同經(jīng)驗(yàn)級別的用戶提供高級統(tǒng)計分析功能，提供一套全面的功能，可提供超越傳統(tǒng)統(tǒng)計軟件的靈活性和可用性。借助其直觀界面，spss30.0可助用戶實(shí)現(xiàn)多種功能，包括管理和分析大型數(shù)據(jù)集、使用先進(jìn)的統(tǒng)計程序和建模技術(shù)、預(yù)測客戶行為、預(yù)測市場趨勢、檢測欺詐行為以最大限度降低業(yè)務(wù)風(fēng)險、開展可靠的研究以獲得準(zhǔn)確結(jié)論、優(yōu)化組織戰(zhàn)略等等，從而更好的制定數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策。

與同類軟件相比，spss30.0提供了高級統(tǒng)計分析、龐大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫、文本分析、開源可擴(kuò)展性、與大數(shù)據(jù)的集成以及在應(yīng)用程序內(nèi)的無縫部署，其易用性、靈活性和可擴(kuò)展性使得不同技能水平的用戶均可使用 SPSS。此外，軟件還適用于各種規(guī)模和復(fù)雜程度的項(xiàng)目，并可幫助您發(fā)現(xiàn)新機(jī)會、提高效率并最大限度地降低風(fēng)險，可以被?泛應(yīng)?于市場研究、?融、銷售數(shù)據(jù)分析和未來?為預(yù)測等領(lǐng)域。

軟件優(yōu)勢

1、直觀的界面

通過具備拖放功能的直觀用戶界面準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)，無需編寫代碼。

2、簡化數(shù)據(jù)管理

通過在分析環(huán)境中導(dǎo)入、清理和操作數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計分析集成在一起。

3、綜合分析

執(zhí)行描述性統(tǒng)計和回歸分析，可視化缺失數(shù)據(jù)的模式，并匯總變量分布，所有這些均只需這個一站式解決方案。

4、高級預(yù)測分析

使用預(yù)測建模功能準(zhǔn)確預(yù)測趨勢和結(jié)果，從而增強(qiáng)您的業(yè)務(wù)規(guī)劃和研究。

5、可定制輸出

使用可自定義的圖表、圖形和表格，根據(jù)您的特定需求定制分析輸出和報告，并優(yōu)化您的演示文稿和洞察分析。

6、開源集成

通過預(yù)構(gòu)建的擴(kuò)展或自定義腳本，使用 R 和 Python 來擴(kuò)展 SPSS 語法，以實(shí)現(xiàn)個性化的數(shù)據(jù)分析和可視化。

ibm spss statistics 30.0軟件功能

一、數(shù)據(jù)可視化：看得更多，做得更多。

借助 SPSS Statistics 及其數(shù)據(jù)可視化功能，您可以快速地深入了解您的數(shù)據(jù)，提出假設(shè)以進(jìn)行更多測試，執(zhí)行程序以揭示變量之間的關(guān)系，創(chuàng)建集群，識別趨勢并做出準(zhǔn)確的預(yù)測。其主要優(yōu)點(diǎn)包括：

1、發(fā)現(xiàn)模式

通過散點(diǎn)圖、折線圖和熱圖等可視化功能，識別大型數(shù)據(jù)集內(nèi)的模式和趨勢。了解變量之間的相關(guān)性，或檢測時間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性。

2、檢測異常值

通過準(zhǔn)確找出數(shù)據(jù)集內(nèi)的異常值來提高數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，從而獲得更可靠的統(tǒng)計洞察分析和解釋。

3、監(jiān)控變化

利用時間序列圖和趨勢線將時間趨勢可視化，準(zhǔn)確跟蹤數(shù)據(jù)變化。這有助于更準(zhǔn)確地預(yù)測未來結(jié)果，了解干預(yù)措施的影響。

4、進(jìn)行模擬

使用精確測試和 Monte Carlo 方法等模擬技術(shù)來構(gòu)建穩(wěn)健模型，將概率分布可視化，并在輸入不確定時評估風(fēng)險。

5、了解分布

使用直方圖、密度圖和箱形圖分析數(shù)據(jù)分布和變異性。數(shù)據(jù)分布可視化有助于評估正態(tài)性、偏斜度或峰度，以確定適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析技術(shù)。

6、呈現(xiàn)研究結(jié)果

通過在研究論文、演示文稿和報告中加入自定義的圖表和圖形，有效地傳達(dá)復(fù)雜的數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察分析，改進(jìn)研究結(jié)果的呈現(xiàn)方式。

二、用戶體驗(yàn)：輕松快速地利用數(shù)據(jù)做出決策

無論您是初學(xué)者、經(jīng)驗(yàn)豐富的統(tǒng)計學(xué)家還是業(yè)務(wù)專家，均能為您簡化數(shù)據(jù)分析。我們易于訪問且直觀的解決方案可提供全面的功能套件，能夠?qū)崿F(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)洞察分析，并推動制定更明智的決策。其主要優(yōu)點(diǎn)包括：

1、縫體驗(yàn)

通過簡單易用的界面簡化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析，無需編寫代碼。

2、簡單的拖放操作

為編碼人員、非編碼人員和分析人員提供可視化數(shù)據(jù)科學(xué)工具。

3、靈活的數(shù)據(jù)管理

快速清理、轉(zhuǎn)換和分析各種類型的數(shù)據(jù)集，包括調(diào)查數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)庫或是從 Web 下載的數(shù)據(jù)。

4、可重復(fù)的自動化流程

使用語法來記錄并自動執(zhí)行分析步驟。隨時重復(fù)執(zhí)行分析，提高效率并最大限度減少錯誤。

三、回歸

利用先進(jìn)的回歸技術(shù)釋放數(shù)據(jù)的潛力。從簡單的線性回歸到復(fù)雜的模型，獲取有價值的洞察信息，以便預(yù)測分類結(jié)果，并自信得出由數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)論。其主要優(yōu)點(diǎn)包括：

1、二元 Logistic 回歸

根據(jù)一組預(yù)測變量的值預(yù)測某種特征或二進(jìn)制結(jié)果是否存在。它類似于線性回歸模型，但適用于因變量為二分變量并假設(shè)遵循二項(xiàng)分布的模型。估算系數(shù)可用于估計模型中每個自變量的幾率比。

2、Logit 響應(yīng)模型

使用 Logit 關(guān)聯(lián)函數(shù)對一組預(yù)測變量的多分類有序反應(yīng)的依賴關(guān)系進(jìn)行建模。在 Logit 模型中，結(jié)果的對數(shù)優(yōu)勢比將建模為預(yù)測變量的線性組合。

3、多項(xiàng) Logistic 回歸

根據(jù)一組預(yù)測變量的值對被試進(jìn)行分類。這種類型的回歸類似于 Logistic 回歸，但更為通用，因?yàn)橐蜃兞坎幌抻趦蓚€類別。

4、非線性回歸

找出因變量和一組自變量之間關(guān)系的非線性模型。與僅限于估算線性模型的傳統(tǒng)線性回歸不同，非線性回歸可以估算自變量和因變量之間具有任意關(guān)系的模型。此過程通過迭代估計算法來完成。

5、概率響應(yīng)分析

使用概率和 Logit 模型來分析對刺激（例如藥物劑量、價格或激勵）的反應(yīng)效力。此程序用于衡量刺激強(qiáng)度與對刺激表現(xiàn)出某種反應(yīng)的病例比例之間的關(guān)系。它適用于二分類輸出被認(rèn)為受某些自變量級別的影響或由其導(dǎo)致的情況，并且特別適合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

6、兩階段最小二乘法

第一階段，使用與誤差項(xiàng)不相關(guān)的工具變量來計算有問題預(yù)測變量的估計值。第二階段，使用這些計算值來估算因變量的線性回歸模型。由于計算值基于與誤差不相關(guān)的變量，因此兩階段模型的結(jié)果是最優(yōu)的。

7、加權(quán)最小二乘法

控制預(yù)測變量與基于時間的數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性。權(quán)重估計程序用于測試一系列權(quán)重變換，并指示哪種權(quán)重最適合數(shù)據(jù)。

8、分位數(shù)回歸

對一組預(yù)測（自）變量與目標(biāo)（因）變量的特定百分?jǐn)?shù)（或“分位數(shù)”）之間的關(guān)系進(jìn)行建模，通常是中位數(shù)。與普通最小二乘法回歸相比，分位數(shù)回歸有兩個主要優(yōu)勢：它不對目標(biāo)變量的分布做出假設(shè)，且一般不受異常數(shù)據(jù)的影響。

spss30.0新功能

一、Bland Altman分析

1、Bland Altman分析是一種非參數(shù)方法，用于評估兩次測量之間的一致性。這種分析常用于對一種新的測量方法與另一種測量方法或參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。該方法是將縱坐標(biāo)（Y）軸上兩次測量值與橫坐標(biāo)（X）軸上相應(yīng)值之間的差異作圖。由此得到的圖稱為Bland-Altman圖。

2、Bland-Altman圖顯示了兩次測量結(jié)果之間的差異是平均值的函數(shù)。位于該線上方的點(diǎn)表示第二次測量值往往高于第一次測量值，而位于測線下方的點(diǎn)表示第二次測量值往往低于第一次測量值。

3、運(yùn)行Bland-Altman分析，請按照此步驟Analyze > Descriptive Statistics > Bland Altman Analysis...

二、正態(tài)性檢驗(yàn)和作圖

正態(tài)性檢驗(yàn)用于判斷數(shù)據(jù)集是否遵循正態(tài)分布，并評估偏離正態(tài)分布的程度。單變量正態(tài)性檢驗(yàn)檢查單個變量是否遵循正態(tài)分布，而多變量正態(tài)性檢驗(yàn)檢查多個變量是否遵循聯(lián)合正態(tài)分布。IBM SPSS Statistics 30中的正態(tài)性分析作為內(nèi)置擴(kuò)展添加，其中包括新的、已有的和增強(qiáng)的測試和繪圖，全部集中在一個位置。您可以從Extension Hub下載Normality Analysis擴(kuò)展。

三、功能增強(qiáng)

1、深色模式功能：IBM SPSS Statistics 30.0.0提供深色模式功能。在設(shè)置中，轉(zhuǎn)到 'Look and feel'，然后下拉菜單中選擇 'Dark Mode'。

2、Windows 4k高清顯示器的改進(jìn)：在 General設(shè)置中增加了Text scaling字段，允許用戶在Windows高分辨率顯示器中更改字體大小。解決了用戶在高分辨率顯示器中查看圖表時字體的模糊性問題。

四、重新設(shè)計的狀態(tài)欄和增強(qiáng)的工具欄圖標(biāo)

1、處理器面板現(xiàn)在有一個新的選項(xiàng)，如果處理器繁忙，就停止處理器。如果發(fā)生崩潰，系統(tǒng)會提示您確認(rèn)重新啟動應(yīng)用程序。

2、單擊活動的OMS窗格，觸發(fā)確認(rèn)對話框，停止OMS進(jìn)程。

3、點(diǎn)擊過濾器窗格并請求用戶確認(rèn)以刪除任何活動過濾器。

4、如果有多個打開的窗口，單擊 Designate Window，將Syntax 窗口、Output窗口或Workbook窗口設(shè)置為指定窗口。

五、Store File To Repository選項(xiàng)的更改

Store File To Repository只適用于Mac和Windows下的下拉文件擴(kuò)展格式. sav和. zsav的分布式模式和單座模式。

六、MAC中的新應(yīng)用圖標(biāo)

SPSS Statistics、Python、R和Student Integrated版本推出了新的應(yīng)用程序圖標(biāo)。

七、棄用程序

1、從30.0.0版本開始，Open SSL 1.1將被淘汰，未來版本中將不再支持該版本。

2、除此之外，IBM SPSS Statistics 30.0.0，還包括JRE和R的升級和相當(dāng)多的修復(fù)。