SPSS数据统计分析工具

SPSS是一款非常专业强大的数据统计分析工具，提供了大量的信息和文档，其中包括插件、工具、命令语法参考和各个模块的指南等，包括学习算法、开源可扩展性等功能，可以快速的帮助用户进行数据的处理，被广泛应用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策，满足用户的各种数据分析统计需求。

SPSS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、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。

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、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。

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、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

SPSS软件功能

1、全面的统计工具，在一体化的集成界面中工作，运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。

2、与开放源码集成，通过专门扩展，利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展，或者构建您自己的扩展并与同行共享，以创建个性化解决方案。

3、轻松进行统计分析，使用简单的拖放界面来访问各种功能，并跨多个数据源工作。此外，灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。

4、数据准备，轻松识别无效值，查看缺失数据的模式，汇总变量分布，并使用为名义属性设计的算法。

5、查看定价并购买，创建更可靠的模型，测试其稳定性，并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。

6、高级统计信息，分析具有唯一特征的数据，描述因变量和自变量之间的关系，并分析事件历史记录和持续时间数据。

7、回归，预测包含多个类别的分类结果，构建非线性关系模型，并从数十种可能性中找到最佳预测变量。

8、定制表格，汇总相关数据，以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft? office 应用程序中。

9、缺失值，检查数据，发现缺失的数据模式，然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。

10、类别，直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据，并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。

11、复杂样本，通过将样本设计融入至调查分析中，计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。

12、联合分析，通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模，更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。

13、准确测试，分析数据库中的偶发事件，或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。

14、预测，无论数据集大小或变量数目多少，都能快速可靠地预测未来状况，同时高效地更新和管理预测模型。

15、决策树，创建分类和决策树，帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系，并预测未来事件。

16、直接营销，执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。

17、神经网络，探究数据中微妙或隐藏的模式，发现数据中更复杂的关系，进而生成性能更佳的预测模型。

安装教程

1、运行SPSS.exe，小编这里以SPSS 24.0为例，步骤是一样的。

2、选择是否安装Python

3、选择安装目录

4、点击安装

5、安装完成后软件进行破解

将安装包“crack”目录下的许可文件“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可，默认安装目录为C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\

6、破解完成后，运行SPSS快捷方式，输入邮箱地址，然后点击开始试用

7、至此SPSS就安装完成了，在弹出的界面，我们可以看到试用期足足有7000多天，用户免费使用整整近20年！

新功能

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;

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