ibm spss statistics 30.0中文版

spss30.0是目前互联网上非常优秀的一款大数据分析与应用统计分析软件解决方案，全称为ibm spss statistics 30.0，该软件可为不同经验级别的用户提供高级统计分析功能，提供一套全面的功能，可提供超越传统统计软件的灵活性和可用性。借助其直观界面，spss30.0可助用户实现多种功能，包括管理和分析大型数据集、使用先进的统计程序和建模技术、预测客户行为、预测市场趋势、检测欺诈行为以最大限度降低业务风险、开展可靠的研究以获得准确结论、优化组织战略等等，从而更好的制定数据驱动型决策。

与同类软件相比，spss30.0提供了高级统计分析、庞大的机器学习算法库、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及在应用程序内的无缝部署，其易用性、灵活性和可扩展性使得不同技能水平的用户均可使用 SPSS。此外，软件还适用于各种规模和复杂程度的项目，并可帮助您发现新机会、提高效率并最大限度地降低风险，可以被⼴泛应⽤于市场研究、⾦融、销售数据分析和未来⾏为预测等领域。

软件优势

1、直观的界面

通过具备拖放功能的直观用户界面准备和分析数据，无需编写代码。

2、简化数据管理

通过在分析环境中导入、清理和操作数据，将数据管理与统计分析集成在一起。

3、综合分析

执行描述性统计和回归分析，可视化缺失数据的模式，并汇总变量分布，所有这些均只需这个一站式解决方案。

4、高级预测分析

使用预测建模功能准确预测趋势和结果，从而增强您的业务规划和研究。

5、可定制输出

使用可自定义的图表、图形和表格，根据您的特定需求定制分析输出和报告，并优化您的演示文稿和洞察分析。

6、开源集成

通过预构建的扩展或自定义脚本，使用 R 和 Python 来扩展 SPSS 语法，以实现个性化的数据分析和可视化。

ibm spss statistics 30.0软件功能

一、数据可视化：看得更多，做得更多。

借助 SPSS Statistics 及其数据可视化功能，您可以快速地深入了解您的数据，提出假设以进行更多测试，执行程序以揭示变量之间的关系，创建集群，识别趋势并做出准确的预测。其主要优点包括：

1、发现模式

通过散点图、折线图和热图等可视化功能，识别大型数据集内的模式和趋势。了解变量之间的相关性，或检测时间序列数据中的季节性。

2、检测异常值

通过准确找出数据集内的异常值来提高数据分析质量，从而获得更可靠的统计洞察分析和解释。

3、监控变化

利用时间序列图和趋势线将时间趋势可视化，准确跟踪数据变化。这有助于更准确地预测未来结果，了解干预措施的影响。

4、进行模拟

使用精确测试和 Monte Carlo 方法等模拟技术来构建稳健模型，将概率分布可视化，并在输入不确定时评估风险。

5、了解分布

使用直方图、密度图和箱形图分析数据分布和变异性。数据分布可视化有助于评估正态性、偏斜度或峰度，以确定适当的统计分析技术。

6、呈现研究结果

通过在研究论文、演示文稿和报告中加入自定义的图表和图形，有效地传达复杂的数据驱动的洞察分析，改进研究结果的呈现方式。

二、用户体验：轻松快速地利用数据做出决策

无论您是初学者、经验丰富的统计学家还是业务专家，均能为您简化数据分析。我们易于访问且直观的解决方案可提供全面的功能套件，能够实现可靠的数据洞察分析，并推动制定更明智的决策。其主要优点包括：

1、缝体验

通过简单易用的界面简化数据准备和分析，无需编写代码。

2、简单的拖放操作

为编码人员、非编码人员和分析人员提供可视化数据科学工具。

3、灵活的数据管理

快速清理、转换和分析各种类型的数据集，包括调查数据、企业数据库或是从 Web 下载的数据。

4、可重复的自动化流程

使用语法来记录并自动执行分析步骤。随时重复执行分析，提高效率并最大限度减少错误。

三、回归

利用先进的回归技术释放数据的潜力。从简单的线性回归到复杂的模型，获取有价值的洞察信息，以便预测分类结果，并自信得出由数据驱动的结论。其主要优点包括：

1、二元 Logistic 回归

根据一组预测变量的值预测某种特征或二进制结果是否存在。它类似于线性回归模型，但适用于因变量为二分变量并假设遵循二项分布的模型。估算系数可用于估计模型中每个自变量的几率比。

2、Logit 响应模型

使用 Logit 关联函数对一组预测变量的多分类有序反应的依赖关系进行建模。在 Logit 模型中，结果的对数优势比将建模为预测变量的线性组合。

3、多项 Logistic 回归

根据一组预测变量的值对被试进行分类。这种类型的回归类似于 Logistic 回归，但更为通用，因为因变量不限于两个类别。

4、非线性回归

找出因变量和一组自变量之间关系的非线性模型。与仅限于估算线性模型的传统线性回归不同，非线性回归可以估算自变量和因变量之间具有任意关系的模型。此过程通过迭代估计算法来完成。

5、概率响应分析

使用概率和 Logit 模型来分析对刺激（例如药物剂量、价格或激励）的反应效力。此程序用于衡量刺激强度与对刺激表现出某种反应的病例比例之间的关系。它适用于二分类输出被认为受某些自变量级别的影响或由其导致的情况，并且特别适合实验数据。

6、两阶段最小二乘法

第一阶段，使用与误差项不相关的工具变量来计算有问题预测变量的估计值。第二阶段，使用这些计算值来估算因变量的线性回归模型。由于计算值基于与误差不相关的变量，因此两阶段模型的结果是最优的。

7、加权最小二乘法

控制预测变量与基于时间的数据可能出现的误差项之间的相关性。权重估计程序用于测试一系列权重变换，并指示哪种权重最适合数据。

8、分位数回归

对一组预测（自）变量与目标（因）变量的特定百分数（或“分位数”）之间的关系进行建模，通常是中位数。与普通最小二乘法回归相比，分位数回归有两个主要优势：它不对目标变量的分布做出假设，且一般不受异常数据的影响。

spss30.0新功能

一、Bland Altman分析

1、Bland Altman分析是一种非参数方法，用于评估两次测量之间的一致性。这种分析常用于对一种新的测量方法与另一种测量方法或参考标准进行比较。该方法是将纵坐标（Y）轴上两次测量值与横坐标（X）轴上相应值之间的差异作图。由此得到的图称为Bland-Altman图。

2、Bland-Altman图显示了两次测量结果之间的差异是平均值的函数。位于该线上方的点表示第二次测量值往往高于第一次测量值，而位于测线下方的点表示第二次测量值往往低于第一次测量值。

3、运行Bland-Altman分析，请按照此步骤Analyze > Descriptive Statistics > Bland Altman Analysis...

二、正态性检验和作图

正态性检验用于判断数据集是否遵循正态分布，并评估偏离正态分布的程度。单变量正态性检验检查单个变量是否遵循正态分布，而多变量正态性检验检查多个变量是否遵循联合正态分布。IBM SPSS Statistics 30中的正态性分析作为内置扩展添加，其中包括新的、已有的和增强的测试和绘图，全部集中在一个位置。您可以从Extension Hub下载Normality Analysis扩展。

三、功能增强

1、深色模式功能：IBM SPSS Statistics 30.0.0提供深色模式功能。在设置中，转到 'Look and feel'，然后下拉菜单中选择 'Dark Mode'。

2、Windows 4k高清显示器的改进：在 General设置中增加了Text scaling字段，允许用户在Windows高分辨率显示器中更改字体大小。解决了用户在高分辨率显示器中查看图表时字体的模糊性问题。

四、重新设计的状态栏和增强的工具栏图标

1、处理器面板现在有一个新的选项，如果处理器繁忙，就停止处理器。如果发生崩溃，系统会提示您确认重新启动应用程序。

2、单击活动的OMS窗格，触发确认对话框，停止OMS进程。

3、点击过滤器窗格并请求用户确认以删除任何活动过滤器。

4、如果有多个打开的窗口，单击 Designate Window，将Syntax 窗口、Output窗口或Workbook窗口设置为指定窗口。

五、Store File To Repository选项的更改

Store File To Repository只适用于Mac和Windows下的下拉文件扩展格式. sav和. zsav的分布式模式和单座模式。

六、MAC中的新应用图标

SPSS Statistics、Python、R和Student Integrated版本推出了新的应用程序图标。

七、弃用程序

1、从30.0.0版本开始，Open SSL 1.1将被淘汰，未来版本中将不再支持该版本。

2、除此之外，IBM SPSS Statistics 30.0.0，还包括JRE和R的升级和相当多的修复。