spss16漢化版

spss16是一款商務(wù)數(shù)據(jù)處理軟件，能在工作中幫助你對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行專業(yè)的分析，擁有多元化的分析模式，讓所有的信息都能一目了然，更好的完成各類統(tǒng)計(jì)任務(wù)，大大提高整體工作效率，功能豐富操作方便，有需要的朋友就來旋風(fēng)軟件園下載使用吧！

軟件簡介

IBM SPSS Amos 16是功能強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)方程建模(SEM)工具，通過對回歸分析、因子分析、相關(guān)性分析和方差分析等傳統(tǒng)多元數(shù)據(jù)分析方法的擴(kuò)展，為您的理論研究提供更多的支持。Amos的探索技術(shù)和SEM的"界定搜索"功能，可以讓您從大量候選模型中篩選出最佳模型。您可以利用之前的模式界定或通過在模型上設(shè)定參數(shù)值約束條件，或者利用貝葉斯估計(jì)指定參數(shù)的先驗(yàn)分布。利用驗(yàn)證性因子分析，您可以指定和驗(yàn)證因子模式，而不需依賴傳統(tǒng)的探索性因子分析。

spss16漢化版特色

1、編程方便

軟件具有第四代語言的特點(diǎn)，告訴系統(tǒng)要做什么，無需告訴怎樣做，只要了解統(tǒng)計(jì)分析的原理，無需通曉統(tǒng)計(jì)方法的各種算法，即可得到需要的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。對于常見的統(tǒng)計(jì)方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項(xiàng)的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時(shí)間記憶大量的命令、過程、選擇項(xiàng)。

2、功能強(qiáng)大

具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個(gè)函數(shù)。

SPSS提供了從簡單的統(tǒng)計(jì)描述到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計(jì)描述、列聯(lián)表分析、二維相關(guān)、秩相關(guān)、偏相關(guān)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

3、數(shù)據(jù)接口

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產(chǎn)生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數(shù)據(jù)文件，excel的*.xls文件等均可轉(zhuǎn)換成可供分析的SPSS數(shù)據(jù)文件。能夠把SPSS的圖形轉(zhuǎn)換為7種圖形文件。結(jié)果可保存為*.txt及html格式的文件。

4、模塊組合

SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據(jù)自己的分析需要和計(jì)算機(jī)的實(shí)際配置情況靈活選擇。

5、針對性強(qiáng)

SPSS針對初學(xué)者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的數(shù)據(jù)分析》一書也較適用于初學(xué)者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因?yàn)樗麄兛梢酝ㄟ^編程來實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能。

6、操作簡便

spss界面非常友好，除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過鼠標(biāo)拖曳、點(diǎn)擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

使用方法

打開SPSS軟件后點(diǎn)擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數(shù)據(jù)文件/>

接下來就是開始做回歸分析建立模型，研究其變化趨勢，因?yàn)榛貧w分析分為線性回歸和非線性回歸，分析它們的辦法是不同的，所以先要把握它們的變化趨勢，可以畫散點(diǎn)圖，點(diǎn)擊【圖形】---【舊對話框】---【散點(diǎn)/點(diǎn)狀】

選擇【簡單分布】，并點(diǎn)擊【定義】，這種散點(diǎn)圖是我們常見的，而其他幾種都比較復(fù)雜，用到這兒就把簡單問題復(fù)雜化了。

在接下來的彈出框中設(shè)置x軸和y軸，然后點(diǎn)擊確定，其他都不要管，然后得到散點(diǎn)圖，可以看出x軸和y軸明顯呈線性關(guān)系，所以接下來的回歸分析就要用線性回歸方法，假設(shè)圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方法。/>

點(diǎn)擊【分析】---【回歸】---【線性】

在彈出的線性回歸框中設(shè)置自變量和因變量，其他的選項(xiàng)用默認(rèn)設(shè)置即可，其他的選項(xiàng)只是用來更加精確地去優(yōu)化模型

接下來就是結(jié)果分析了，一共在輸出文檔中彈出了四張表其中【系數(shù)表】就是所求出來的模型，根據(jù)B列寫出函數(shù)表達(dá)式，這道題就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自變量對因變量有顯著影響。

【Anova表】表示分析結(jié)果，主要看的是F和Sig值，F(xiàn)值對應(yīng)的Sig值小于0.05就可以認(rèn)為回歸方程是有用的，

【模型匯總表】中R表示擬合優(yōu)度，值越接近1表示模型越好。至此回歸分析就完成了圖中的這個(gè)模型就是比較合理的。

spss16中文版功能

一、圖形化用戶界面

·通過路徑圖瀏覽器，可以顯示路徑模型以及當(dāng)前文件夾下所有路徑模型的描述以及小圖標(biāo)

·通過簡單的點(diǎn)擊來選擇程序的選項(xiàng)

·通過單擊鼠標(biāo)在路徑圖上直接創(chuàng)建新的變量

·一次點(diǎn)擊查看不同的組或模型

·瀏覽數(shù)據(jù)文件內(nèi)容

·直接從數(shù)據(jù)集中把變量名字拖拽到路徑圖上

二、分析能力及統(tǒng)計(jì)功能

·在存在缺失數(shù)據(jù)的情況下，利用全部信息的最大似然方法，獲得更有效，更小偏差的估計(jì)

·利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗(yàn)分布下任意參數(shù)的近似置信區(qū)間，包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)：

利用Bollen和Stine bootstrap方法評估模型

計(jì)算百分位數(shù)置信區(qū)間以及修正偏差的百分位數(shù)置信區(qū)間

·通過隨機(jī)置換檢驗(yàn)探查是否存在等價(jià)的或擬合更好的模型

·通過路徑圖上給兩個(gè)或以上參數(shù)設(shè)置相同標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)在同一個(gè)組或者不同組間參數(shù)相等的約束，包括均值，截距，回歸權(quán)重，協(xié)方差

·估計(jì)外生變量均值

·估計(jì)回歸方程的截距

·對任意參數(shù)執(zhí)行bootstrapping,以給出在正態(tài)分布的假定下任意模型參數(shù)的近似置信區(qū)間，包括利用蒙特卡洛模擬估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)

·多種估計(jì)方法，包括最大似然估計(jì)，未加權(quán)最小二乘，廣義最小二乘，Browne的漸進(jìn)自由分布標(biāo)準(zhǔn)以及自由尺度最小二乘

·二十多個(gè)用于模型評價(jià)的擬合統(tǒng)計(jì)量，包括卡方統(tǒng)計(jì)量，AIC，BIC準(zhǔn)則；BrowneCudeck準(zhǔn)則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準(zhǔn)則；均方根殘差值；Hoelter的關(guān)鍵樣本指標(biāo)；以及BentlerBonett和TuckerLewis指數(shù)

·利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數(shù)的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)值及其它派生統(tǒng)計(jì)量

可選擇利用觀測的信息矩陣估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差

·查看每個(gè)參數(shù)的P值及臨界值

·缺失數(shù)據(jù)填充

·為序次分類變量及刪失數(shù)據(jù)填充之

·填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)及潛變量得分

·三種填充方法：回歸，隨機(jī)回歸，貝葉斯方法

·個(gè)別填充：

利用線性回歸填補(bǔ)缺失值

·個(gè)別或多重填補(bǔ)：

利用最大似然方法(ML)進(jìn)行隨機(jī)回歸填補(bǔ)基于由觀測數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計(jì)；假定參數(shù)與它們的ML估計(jì)相等

貝葉斯估計(jì)與隨機(jī)回歸填補(bǔ)方法類似；然而，這種方法假定參數(shù)是通過估計(jì)得到的，并不知道其確切的取值

三、制圖及其它工具

·創(chuàng)建具有演示質(zhì)量的路徑圖：

便捷地在路徑圖上展示/隱藏全部變量名字

·打印或粘貼路徑圖到其它應(yīng)用程序中

·使用工具箱按鈕，包括形狀調(diào)整，復(fù)制，適合頁面顯示，以及對齊等來繪制模型

·自定義工具條：

為菜單項(xiàng)或AMOS宏的熱鍵(包括自定義宏)創(chuàng)建工具條按鈕

給工具條按鈕創(chuàng)建圖標(biāo)

創(chuàng)建快捷鍵執(zhí)行宏

·通過選擇工具條上按鈕擬合模型

·直接利用您指定的變量名進(jìn)行分析，不必使用任何希臘字母

·在路徑圖上添加標(biāo)題和備注

·利用工具條，菜單和熱鍵處理要經(jīng)常執(zhí)行的任務(wù)

·使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個(gè)元素的有用選項(xiàng)

·利用反射和旋轉(zhuǎn)按鈕重新整理排列測量模型

·使用嵌入程序擴(kuò)展模型功能

四、文檔和幫助

·豐富的具有交叉對照的在線幫助系統(tǒng)，并具有對輸出結(jié)果的說明或解釋

·含有36個(gè)完整實(shí)例的用戶手冊

五、數(shù)據(jù)和文件管理

·支持的文件類型包括：dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav)，以及文本(.txt,.csv)

六、建模能力

·創(chuàng)建具有觀測變量和潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型(包括路徑分析和縱向數(shù)據(jù)模型)

·利用兩種方法指定候選模型：

為每個(gè)候選模型設(shè)置一組參數(shù)相等的約束

探索性方式應(yīng)用SEM。AMOS會(huì)嘗試很多模型，同時(shí)基于AIC及BIC統(tǒng)計(jì)量比較模型，并給出最佳模型的建議

·擬合驗(yàn)證性因子模型，方差成分模型，變量中含有誤差的模型，以及一般的潛變量模型

·分析均值結(jié)構(gòu)以及多組數(shù)據(jù)：

利用自動(dòng)化設(shè)置迅速地制定并檢驗(yàn)多組數(shù)據(jù)

·同時(shí)分析來自多個(gè)總體的數(shù)據(jù)

·把因子及回歸分析合并到一個(gè)模型中同時(shí)擬合來節(jié)省時(shí)間

·同時(shí)分析多組模型：AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動(dòng)計(jì)算校驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

·將路徑圖轉(zhuǎn)化為VB程序

·用自動(dòng)生成的參數(shù)限制來擬合線性增長曲線模型

七、潛在類別分析(混合模型)

·進(jìn)行市場細(xì)分研究

·估計(jì)每個(gè)類群或劃分的大小

·進(jìn)行混合回歸分析和混合建模

·進(jìn)行混合因子分析

·估計(jì)個(gè)體屬于某類群的概率

·訓(xùn)練分類模型。預(yù)先指定一些個(gè)體屬于某個(gè)組，再利用模型對剩余的個(gè)體分類

·在多組模型中，限定一些模型參數(shù)在各族相等，同時(shí)其它參數(shù)可隨不同組而變化

八、貝葉斯估計(jì)

·通過指定內(nèi)容豐富的先驗(yàn)分布，改進(jìn)估算。

·利用可自動(dòng)調(diào)整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計(jì)算方法。

·以有序的分類數(shù)據(jù)和審查數(shù)據(jù)執(zhí)行估算。

·基于非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)創(chuàng)建模型，而無需將數(shù)字分?jǐn)?shù)分配給數(shù)據(jù)。

·使用審查數(shù)據(jù)，而無需進(jìn)行除正常情況之外的假定。

九、處理海量計(jì)算模型

·無論數(shù)據(jù)是否為正態(tài)，您都可以利用功能強(qiáng)大的bootstrapping方法取得估計(jì)值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以讓您簡單輕松地獲得任意參數(shù)估計(jì)的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差，包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和效應(yīng)估計(jì)

·檢驗(yàn)多元正態(tài)并進(jìn)行離群值分析

十、模型創(chuàng)建

·利用路徑圖設(shè)定模型

·借助圖形工具通過路徑圖直接修改模型

·在路徑圖上顯示模型自由度

·將部分單步路徑圖拷貝粘貼到其他路徑圖中

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