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1、IBM SPSS Statistics 统计分析应用软件介绍利用数据分析解决严峻的业务和研究挑战IBM SPSS Statistics 是集成的系列产品，有助于应对整个分析流程，从规划和数据收集到分析、报告和部署。提供数十种完全集成的模块供您选择，您可以找到增加收入、超越竞争对手和改善决策所需的专业化的功能。IBM SPSS Statistics 各模块介绍IBM SPSS Advanced Statistics功能强大的建模技术，用于分析复杂的关系IBM SPSS Advanced Statistics 提供单变量和多变量的建模技术，帮助用户在处理描述复杂关系的数据时，得到最准确的结论。通过
2、频繁应用这些成熟的分析技术，可以从各学科（例如，医学研究、制造、制药和市场研究）使用的数据中获得更深入的洞察力。SPSS Advanced Statistics 提供以下功能： 一般线性模型 (GLM) 和混合模型程序。 广义线性模型 (GENLIN)，包括广泛使用的统计模型，例如针对正态分布数据的线性回归、针对二元数据的逻辑模型，以及针对计数数据的对数线性模型。 线性混合模型（也称为分层线性模型，HLM）扩展了 GLM 程序中使用的一般线性模型，使您能够分析具有相关性和非恒定可变性（non-constant variability）的数据。 广义估算方程 (GEE) 程序扩展了广义线性模型，
3、适用于关联的纵向数据和聚类数据。 广义线性混合模型 (GLMM)，用于分层数据和各种结果，包括序数值。 生存分析程序，用于检验生存期数据或持续时间数据。线性混合模型的估算平均值GLMM 提供估算的边际均值，用于说明预测变量的影响。广义线性混合模型的模型摘要GLMM 模型摘要展示了模型与数据的拟合程度。广义线性混合模型可视化GLMM 提供了模型的可视表示，您可以直观看到每个预测因素的强弱。在本示例中，promo 变量对销售影响最大。IBM SPSS Bootstrapping创建更可靠的模型并生成更准确的结果IBM SPSS Bootstrapping 是一种确保分析模型可靠且能生成准确结果的有
4、效方式。它可用于测试整个 SPSS Statistics 产品家族中分析模型和程序的稳定性，包括描述性统计信息、平均值、交叉表、相关、回归等。SPSS Bootstrapping 支持您： 通过对原始样本的替代项进行重抽样，快速轻松地估算抽样分布特征。 为数据集合创建数以千计的可替换版本，以更准确地了解哪些数据最有可能存在于总体中。 减少离群值和异常值的影响，帮助确保模型的稳定性和可靠性。 估算总体参数的标准误和置信度区间，这些总体参数包括平均值、中值、比值、优势率、相关系数、回归系数等。描述性表格描述性表格提供了描述性的统计信息，以及这些统计信息的 bootstrap 置信区间。平均值的 b
5、ootstrap 置信区间 (86.39, 105.20) 与参数化的置信区间 (86.42, 105.30) 类似，表示“典型”员工大约具有 7 到 9 年的工作经验。但是，工作经验（月）呈偏态分布，因此平均值不能够很理想地代表当前的“典型”工资，这里使用中值会稍好一些。IBM SPSS Categories预测结果，揭示分类数据中的关系IBM SPSS Categories 方便地直观呈现和探索数据中的关系，并根据您的发现预测结果。您可以使用先进的技术（例如，预测分析、统计学习、感知图和首选项缩放），了解消费者心目中认为与您的产品或品牌相关性最高的特征有哪些，并了解消费者对于您的产品与其他
6、产品之间关联的认知。SPSS Categories 包含先进的分析技术，用于帮助您： 更完整更轻松地分析和解释多变量数据及这些数据之间的关系。 通过对分类数据执行额外的统计操作，将定性变量转变为定量变量。 无论您调研的是何种类别类型，包括消费群、医疗诊断、政治党派或生物物种，都能以图形化方式显示底层关系。IBM SPSS Complex Samples 分析复杂样本的统计数据并解释调查结果IBM SPSS Complex Samples 帮助市场研究人员、民意调查人员和社会学家通过将样本设计整合到其调研分析中，提供更有效的统计推论。 SPSS Complex Samples 为您提供实施复杂样
7、本设计（例如，分层抽样、整群抽样或多阶段抽样）所需的专门规划工具和统计信息。 将样本设计整合到调研分析中，以获得更准确的结果。 保留调查规划参数供将来使用，从而加快分析速度，提高效率。 管理复杂的调查数据以开展彻底的详细分析。 使用直观的界面和实用的向导，更快速地分析数据和解释调研结果。分析规划向导要分析样本数据，请使用由“分析规划向导（Analysis Plan Wizard）”创建的分析设计，作为“复杂样本描述性统计数据（Complex Sample Descriptives）”或“复杂样本制表（Complex Sample Tabulate）”的输入。通用线性模型构建线性回归和方差分析模
8、型，预测考虑样本设计的情况下的数字结果。该程序在估算方差时将样本设计考虑在内，抽样方法包括等概率抽样方法、PPS 抽样方法以及 WR 与 WOR 抽样方法。参数估算参数估算显示每个预测变量对所花费金额造成的影响。截距项的值 518.249 说明，杂货连锁店可以预测，使用报纸以及有针对性的邮寄广告上优惠券的家庭平均花费为 518.25 美元。参数估算有助于量化每个模型项的影响，但是估算的边界均值表格也能轻松解释模型结果。抽样规划向导指定抽样框架以创建复杂样本设计，该设计由复杂样本附加模块中的伴随程序所使用。要对个例进行抽样，请使用由抽样规划向导所创建的样本设计，作为复杂样本选择程序的输入。IBM
9、 SPSS Conjoint了解和衡量购买决策IBM SPSS Conjoint 帮助市场研究人员增加对消费者喜好的了解，以便更有效地设计、定价和营销成功产品。它支持研究人员对消费者决策过程进行建模，以便设计出包含对目标市场最重要的功能和属性的产品。SPSS Conjoint 可帮助研究人员： 使用设计生成器 ORTHOPLAN 设计产品属性组合的正交阵列。 制作并打印卡片供调研受访者对备选产品进行挑选、排序或评级。 使用结合分析（conjoint analysis，一种专门定制的回归版本）分析研究数据。正交设计正交设计的输出结果是每个剖面（profile ）具有对应的一行，而各种因素显示为列
10、。脚注可使实验人员（而非其他测试参与者）了解哪些个例（如果有）为保留个例。结果表该表指出，在使用三个不同选择概率模型的情况下，选择每个模拟个案作为首选的预测概率。模拟个案联合分析的真正威力在于，能够对未经主体评级的产品概要信息预测首选项。这些即所说的模拟个案。模拟个案、来自正交设计的概要信息（profile）以及检验用的概要信息（profile）都包含在计划中。实用程序评分该表显示了实用程序（效用值）评分及其每个因子级别的标准误。实用程序值越高，表示首选项越好。IBM SPSS Custom Tables 分析数据并在更短的时间内创建定制表使用 IBM SPSS Custom Tables 能
11、轻松针对不同受众以不同样式总结 IBM SPSS Statistics 数据。它结合了多种分析功能，您可以构建人们非常容易阅读和明白的表，帮助您从数据中了解更多信息。该软件对于那些定期创建和更新报告的用户很实用，尤其是那些从事调查或市场研究、社会科学、数据库或直销、院校研究工作的人。SPSS Custom Tables 帮助您： 执行深入的分析，以便更好地了解自己的数据并为决策者提供改进的报告。 在构建表时进行预览，确保在更短时间内创建精炼、准确的报告。 定制表的布局和外观，以清晰准确地表达结果。 通过提供人们无需进一步处理即可作为行动依据的信息，保证结果的易用性。拖放式表构建方法SPSS C
12、ustom Tables 直观的图形用户界面使您不再需要靠猜测来构建表。其拖放功能和预览窗格使您可在单击“确定”之前，对表格的内容和外观进行检查。图形用户界面直观的界面可帮助您轻松构建复杂的表，包括嵌套和堆积表。可定制的表格式SPSS Custom Tables 提供一系列选项，帮助您控制表格的外观，包括添加标题和文字说明、指定列宽以及排列和隐藏类别的功能。多个汇总统计将各种统计信息添加至各个表单元格（从针对分类变量的简单计数到离差测定），并按照使用的任何汇总统计信息对类别进行排序。IBM SPSS Data Preparation 改进数据准备过程，生成更准确的结果IBM SPSS Data
13、 Preparation 执行先进技术，以简化分析过程的数据准备阶段，从而更快速、更准确地提供数据分析结果。分析人员可以从完全自动化的数据准备过程中进行选择，从而最快地获得结果，或者从其他几种方法中进行选择来准备更具有挑战性的数据集。利用该软件，您可以轻松发现可疑或无效的个例、变量和数据值。验证数据工具帮助您发现活动数据集中可疑和无效的个例、变量及数据值。SPSS Data Preparation 有助于： 自动执行数据准备过程 - 消除复杂且耗时的人工数据准备工作。 无需人工检查即可验证数据 - 更快速更准确地执行数据验证。 防止异常值破坏分析 - 自动检测可能影响结果的异常情况。自动数据准
14、备自动数据准备帮助用户通过自动执行冗长且重复的任务，为分析准备数据。这可提高分析速度、预测能力和可信度，帮助用户将可能在原始状态下被排除的数据包含在内。验证数据验证数据工具帮助您发现活动数据集中可疑和无效的案例、变量及数据值。例如，为客户提供月度客户满意度报告的数据分析人员，可使用该功能检查不完整的客户标识、范围之外的变量值和经常错误输入的变量值组合。异常检测原因汇总该表汇总了每个变量作为主要原因的作用。此表汇总变量影响的统计信息，包括针对每个变量报告的最小影响、最大影响和平均影响，以及作为多个个例原因的变量的标准偏差。验证数据个例报告该个例报告显示了违反多变量规则的个例，以及违反单变量规则的
15、个例。这些个例都需要进行报告，作为数据输入以进行纠正。IBM SPSS Decision Trees 轻松标识群组并预测成果IBM SPSS Decision Trees 帮助您更好地标识群组，发现各个群组之间的关系，并预测未来事件。该模块包含可视化程度非常高的分类和决策树，支持您以直观方式提供分类结果，以便更清晰地向非技术受众解释分类分析。它包含四种 tree-growing 算法，您可以尝试不同的类型并发现最适合自己数据的算法。该模块提供专门的树构建技术，用于在 IBM SPSS Statistics 环境内进行分类。四种 tree-growing 算法分别是： CHAID - 一种快速、
16、统计型的多向树算法，用于快速高效地探索数据，并针对期望的结果构建分段和概要信息。 穷举式 CHAID - CHAID 的一种变体，用于检查每个预测项所有可能的分支。 分类和回归树 (C&RT) - 一个完整的二叉树算法，用于对数据进行分区，并生成准确的同构子集。 QUEST - 一种统计算法，可快速高效地选择不包含偏差的变量，并构建准确的二叉树。打开对话框使用“决策”树对话框，选择要测量的因变量和自变量以及选择树生长方法。CHAID 方法树形图是树模型的图形表示。该树形图显示，使用 CHAID 方法时，收入级别是信用评级的最佳预测变量。风险和分类表风险和分类表可以快速评估用于按信用等级对客户分类的模型的有效性。基于树的分类模型“决策”树过程用于创建基于树的分类模型。它将个例分类成群组
