ibm spss statistics 30.0

ibm spss statistics 30.0简称“spss 30.0”，是一款大数据分析与应用统计分析工具，主要适用于调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业的数据分析应用中。该软件可为不同经验级别的用户提供包括管理和分析大型数据集、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，spss 30.0的优势在于高级统计分析、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，其灵活性与可扩展性的特点兼容大部分系统与不同水平的用户。

ibm spss statistics 30.0安装教程

1、在本站下载软件压缩包解压后依照文件路径"spss30_93673\spss30.0\Network License Manager\tools"找到"setup.exe"双击或以管理员身份启动安装；

2、准备安装中；

3、点击“Next”下一步；

4、勾选"我接受......"，点击"Next"；

5、可更改安装路径，用户自行选择，继续点击"Next"；

6、点击"Install"开始安装；

7、正在安装中，请稍后；

8、点击"Finish"完成安装。

ibm spss statistics 30.0功能介绍

主要功能

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。

新增功能

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。

软件特色

1、地理空间关联规则

通过使用地理空间关联规则，可以根据空间属性和非空间属性在数据中查找模式。例如，可以通过位置属性和人口统计信息属性识别罪案数据中的模式。根据这些模式，您可以构建规则，以预测有可能发生特定类型罪案的地点。

2、空间时间预测

空间时间预测使用包含位置数据、预测输入字段（预测变量）、时间字段和目标字段的数据。每个位置在数据中都有许多行，这些行表示每个预测变量在每个位置于每个时间间隔的值。

3、时间因果模型

时间因果建模尝试发现时间序列数据中的关键因果关系。在时间因果建模中，您指定一组目标序列以及这些目标的候选输入集。这样，过程将为每个目标构建一个自回归时间序列模型，并且仅包括那些与目标具有因果关系的输入。此方法不同于传统时间序列建模，在传统时间序列建模中，您必须为目标序列显式指定预测变量。由于时间因果建模通常涉及为多个相关的时间序列构建模型，因此结果称为模型系统。

4、批量装入数据库中

将数据导出至数据库时，批量装入会将数据成批提交到数据库，而不是一次提交一条记录。此操作可以使操作速度更快，对于大型数据文件尤其如此。

5、可编程性增强功能

现在，您可以从任何外部 R 进程运行使用 R Integration Package for IBM SPSS tatistics 中的函数的 R 程序，例如 R IDE 或 R 解释器。还可以从 R 运行 SPSS Statistics 命令语法。

通过 Python 或 R 实现的扩展命令现在支持在变量列表中使用 TO 和 ALL 关键字。

IBM SPSS Statistics - Essentials for R 和 IBM SPSS Statistics - Essentials for Python 现在包含更多扩展命令以及关联的定制对话框。另外，可以通过在语法编辑器中按 F1 键来访问随 Essentials for R 和 Essentials for Python 一起安装的所有扩展命令的帮助。

6、功能全面的统计分析软件

SPSS Statistics 非常全面地涵盖了数据分析的整个流程，提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析、结果报告这样一个数据分析的完整过程。特别适合设计调查方案、对数据进行统计分析，以及制作研究报告中的相关图表。对于阅读统计分析报告的用户来讲，也已经非常熟悉由 SPSS Statistics 软件制作完毕的图表。

软件优势

1、即时切换多国语言界面的统计分析软件，中文界面清晰友好。

2、SPSS 软件界面操作语言齐备，使用者可以自行设置英文或简体中文操作界面。

3、在国内统计应用中，很多使用者在学习时会遇到英文统计专业名词的困难，因此很希望软件有中文版。 SPSS 可以自行切换软件语言界面，很好地满足了很多人希望使用中文版的要求。 SPSS 软件的中文界面具有清新、友好的中文界面；全新的中文帮助文档，使使用者的学习更轻松；具有简洁、清晰的中文输出，结果一目了然，共享和发表结果更方便。