spss25.0中文版

小编此次介绍的是著名的权威统计软件：spss25.0中文版，全称ibm spss statistics 25，该版本推出新的用户界面，更有贝叶斯等新功能！这些特性在图表、新的统计测试和对现有统计数据的增强方面带来了许多新的体验，为世界带来了一个友好、可靠和值得信赖的方法，它使您能够快速地深入挖掘您的数据，使它成为比电子表格、数据库或分析人员的标准多维工具更有效的工具。

目前SPSS25提供了大量专业统计工具，如描述性统计、数据准备、绘图、二元统计过程、因子和聚类分析以及线性和顺序回归等实用功能，集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体，擅长于理解复杂的模式和关联，使用户能够得出结论并做出预测。

spss25.0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

SPSS25.0聚类分析怎么出图

1、打开SPSS软件，载入数据文件。在“变量视图”中确认所用变量的数据类型和格式是否正确，包括自变量和因变量。

2、在菜单栏中选择“分析”→“聚类”→“系统聚类”。

3、在弹出的窗口中，选择要进行聚类分析的变量，并设置距离度量和聚类方法等参数。点击“确定”按钮后，SPSS会自动计算出聚类结果。

4、在“结果”窗口中，可以查看聚类结果的概要信息和分组特征等数据。同时，在“图表”选项卡中，可以生成各种图表，比如树形图、簇间距离热力图等等。

5、选择所需要的图表类型，并对图表进行必要的格式调整和标注等操作。最后，可以将图表导出或者保存为图片等格式。

软件特色

1、操作简单

spss25.0界面很友好，除了少量的输入任务如数据输入和部分命令程序需要输入键盘外，大部分的操作都可以通过鼠标拖拽、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

2、目标明确

SPSS适合初学者、熟练者和精通者。而且许多人只需要掌握简单的操作分析，多偏爱 SPSS，如薛薇的《基于 SPSS的数据分析》一书更适合初学者。有经验的或者精通型的人也喜欢 SPSS，因为他们可以通过编程实现更强大的功能。

3、功能强大

具备完整的数据录入、编辑、统计分析、报表、制图等功能。自带11种类型的136个函数。SPSS提供了从简单统计描述到复杂的多因素统计分析方法，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、回归等。

4、容易编程

具备四代语言特征，告诉系统要做什么，不用告诉怎么做。理解统计分析的原理，不需要通晓各种统计算法，就可以得到所需的统计分析结果。在一般的统计方法中， SPSS的命令语句、子命令和选择项的选择大多是通过“对话框”操作来完成的。这样，用户不需要花费大量的时间去记忆大量的命令，过程，选择项目。

5、组合组件

针对 Windows软件的 SPSS分为几个功能模块。使用者可根据分析需求及实际配置情况，灵活选择。

6、数据接口

能读出多种格式的文件。例如*由 dBASE、 FoxBASE、 FoxPRO生成的*. dbf文件，由文本编辑器软件生成的 ASCⅡ数据文件， excel的*. xls文件等可以转换为 SPSS数据文件，以便进行分析。能将 SPSS图形转换成7种图形文件。可以以*. txt和 html格式保存结果. txt。