重慶工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院軟件工程系重慶工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院軟件工程系#SPSS16SPSS16標(biāo)志1．引言1.1產(chǎn)品的目的SPSSforWindows是一個(gè)組合式軟件包，它集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身。用戶可以根據(jù)實(shí)際需要和計(jì)算機(jī)的功能選擇模塊，以降低對(duì)系統(tǒng)硬盤容量的要求，有利于該軟件的推廣應(yīng)用。SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，而且每個(gè)過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形1.2項(xiàng)目背景IBM公司2009年7月28日宣布將用12億美元收購分析軟件提供商SPSS。SPSS稱將在2009年10月2日召開特別股東大會(huì)投票表決有關(guān)將該公司出售給IBM的交易。

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生于20世紀(jì)60年代末研制，同時(shí)成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥組建了SPSS總部。1984年SPSS總部首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+，開創(chuàng)了SPSS微機(jī)系列產(chǎn)品的開發(fā)方向，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)與稱贊。迄今SPSS軟件已有30余年的成長歷史。全球約有25萬家產(chǎn)品用戶，它們分布于通訊、醫(yī)療、銀行、證券、保險(xiǎn)、制造、商業(yè)、市場研究、科研教育等多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件。SPSS操作界面2009年7月28日,IBM以12億美元現(xiàn)金收購統(tǒng)計(jì)分析軟件公司SPSS。具體的收購方式為，IBM將以每股50美元的價(jià)格收購SPSS，該交易將全部以現(xiàn)金形式支付，預(yù)計(jì)于年底前完成。SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動(dòng)界面的統(tǒng)計(jì)軟件，它最突出的特點(diǎn)就是操作界面極為友好，輸出結(jié)果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面展現(xiàn)出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，對(duì)話框展示出各種功能選擇項(xiàng)。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便的從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)。其統(tǒng)計(jì)過程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計(jì)過程，完全可以滿足非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人士的工作需要。輸出結(jié)果十分美觀，存儲(chǔ)時(shí)則是專用的SPO格式，可以轉(zhuǎn)存為HTML格式和文本格式。對(duì)于熟悉老版本編程運(yùn)行方式的用戶，SPSS還特別設(shè)計(jì)了語法生成窗口，用戶只需在菜單中選好各個(gè)選項(xiàng)，然后按“粘貼”按鈕就可以自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)的SPSS程序。極大的方便了中、高級(jí)用戶。SPSS輸出結(jié)果雖然漂亮，但不能為WORD等常用文字處理軟件直接打開，只能采用拷貝、粘貼的方式加以交互。這可以說是SPSS軟件的缺陷。

2[u)?審口口inHDDZENDFDOCountryof2[u)?審口口inHDDZENDFDOCountryofCrigr0Jsp-jrrtM~Ejjroprsri_i口ArrrirkanUH.Vehclely^&ight(lbs.〉SPSS圖表制作20世紀(jì)60年代末，美國斯坦福大學(xué)的三位研究生研制開發(fā)了最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS，同時(shí)成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥組建了SPSS總部。20世紀(jì)80年代以前，SPSS統(tǒng)計(jì)軟件主要應(yīng)用于企事業(yè)單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+，開創(chuàng)了SPSS微機(jī)系列產(chǎn)品的開發(fā)方向，從而確立了個(gè)人用戶市場第一的地位。同時(shí)SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個(gè)語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)與稱贊。目前已經(jīng)在國內(nèi)逐漸流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，使用對(duì)話框展示出各種功能選擇項(xiàng)，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。SPSSforWindows是一個(gè)組合式軟件包，它集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身。用戶可以根據(jù)實(shí)際需要和計(jì)算機(jī)的功能選擇模塊，以降低對(duì)系統(tǒng)硬盤容量的要求，有利于該軟件的推廣應(yīng)用。SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，而且每個(gè)過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。SPSSforWindows的分析結(jié)果清晰、直觀、易學(xué)易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數(shù)據(jù)文件，現(xiàn)已推廣到多種各種操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)上，它和SAS、BMDP并稱為國際上最有影響的三大統(tǒng)計(jì)軟件。在國際學(xué)術(shù)界有條不成文的規(guī)定，即在國際學(xué)術(shù)交流中，凡是用SPSS軟件完成的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽(yù)之高。最新的12.0版采用DAA（DistributedAnalysisArchitechture，分布式分析系統(tǒng)），全面適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)，支持動(dòng)態(tài)收集、分析數(shù)據(jù)和HTML格式報(bào)告，依靠于諸多競爭對(duì)手。但是它很難與一般辦公軟件如Office或是WPS2000直接兼容，在撰寫調(diào)查報(bào)告時(shí)往往要用電子表格軟件及專業(yè)制圖軟件來重新繪制相關(guān)圖表，已經(jīng)遭到諸多統(tǒng)計(jì)學(xué)人士的批評(píng)；而且SPSS作為三大綜合性統(tǒng)計(jì)軟件之一，其統(tǒng)計(jì)分析功能與另外兩個(gè)軟件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。雖然如此，SPSSforWindows由于其操作簡單，已經(jīng)在我國的社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了巨大作用。該軟件還可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、地理學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生、體育、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)、金融等各個(gè)領(lǐng)域。1.3風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者：無，這是課程設(shè)計(jì)，沒有生產(chǎn)真正的產(chǎn)品SPSS是StatisticsPackageforSocialScience（社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包）的縮寫。SPSS公司由美國斯坦福大學(xué)三位學(xué)生于1968年在芝加哥成立，經(jīng)過30多年的努力，SPSS已經(jīng)由單一的統(tǒng)計(jì)軟件開發(fā)商發(fā)展成為繼統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、客戶關(guān)系管理等多種產(chǎn)品和咨詢服務(wù)于一體的跨國公司。SPSS含義也延伸為StatisticalProductandServiceSolutions（統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案）。現(xiàn)在，SPSS已經(jīng)成為全球應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)軟件，因其易用而深受用戶喜愛，雖然SAS是統(tǒng)計(jì)軟件的領(lǐng)軍者，卻因涉及程序編寫而被很多用戶可望而不可及。SPSS的應(yīng)用領(lǐng)域非常寬泛，經(jīng)濟(jì)管理、企業(yè)經(jīng)營管理、行業(yè)管理與特徵分析、社會(huì)學(xué)等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，以及工、農(nóng)、毉、軍事，乃至理學(xué)領(lǐng)域，都離不開統(tǒng)計(jì)分析，所以SPSS擁有良好的前景。1.5參考資料1、SPSS11統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)設(shè)計(jì)寶典作者：劉明德陳湘林杰斌編著索書號(hào)：C819SS號(hào)：10844136出版日期：2002年07月第1版頁數(shù)：4142、SPSS10.0統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用教程作者：陳平雁黃浙明主編索書號(hào)：C819/CPYaSS號(hào)：10861151出版日期：2002年04月第1版頁數(shù)：3023、統(tǒng)計(jì)分析與SPSS的應(yīng)用作者：薛薇編著索書號(hào):C81SS號(hào)：10887284出版日期：2001年11月第1版頁數(shù)：2684、SPSSforWindows高級(jí)應(yīng)用教程作者：阮桂海等編著索書號(hào)：73.965/9934SS號(hào)：10459487出版日期：1998年11月第1版頁數(shù)：3125、SPSSforWindows統(tǒng)計(jì)分析（在這個(gè)之前有一個(gè)更老的版本：統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSSforWindows從入門到精通）作者：盧紋岱主編索書號(hào)：C81/2122SS號(hào)：10900386出版日期：2000年06月第1版頁數(shù)：6356、微型計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析軟件包SPSS/PC+（可能是最老的一本教程了）作者：何于琦李杰主編索書號(hào)：73.8782/C453SS號(hào)：10909865出版日期：1992年09月第1版頁數(shù)：2847、世界優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)工具SPSS11.0統(tǒng)計(jì)分析教程（初級(jí)篇和高級(jí)篇）（可以說以出新版，由高等教育出版社出版，SPSS統(tǒng)計(jì)分析初級(jí)教程和高級(jí)教程。作者在網(wǎng)絡(luò)上由于主持“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)之星”網(wǎng)站，因此很出名。但是在一些例子方面偏向于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)）作者：張文彤等著索書號(hào)：SS號(hào)：10843772出版日期：2002年06月第1版頁數(shù)：3468、SPSS10.0統(tǒng)計(jì)分析軟件與應(yīng)用作者：劉先勇等編著索書號(hào)：C819/7SS號(hào)：10655891出版日期：2002年01月第1版頁數(shù)：4279、SPSS10.0與統(tǒng)計(jì)模式建構(gòu)作者：林杰斌主明德編著索書號(hào)：C819SS號(hào)：10441536出版日期：2002年01月第1版頁數(shù)：31310、社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析方法——SPSS軟件應(yīng)用（高統(tǒng)方面的一本教早教材）作者：郭志剛主編索書號(hào)：C32/814SS號(hào)：10450208出版日期：1999年12月第1版頁數(shù)：48311、SPSSforWindows在醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用作者：馬斌榮索書號(hào)：R311-39/MBRSS號(hào)：10479336出版日期：1998年09月第1版頁數(shù)：17812、SPSS統(tǒng)計(jì)應(yīng)用實(shí)務(wù)（目前已經(jīng)出新版，由科學(xué)出版社出版。是非常適合初學(xué)者和應(yīng)用SPSS的人使用）作者：吳明隆編著索書號(hào)：C819/2SS號(hào)：10469384出版日期：2000年09月第1版頁數(shù)：26613、統(tǒng)計(jì)軟件SPSS系列二次開發(fā)篇（少見的講編程的書）作者：蘇金明等編著索書號(hào):C819SS號(hào):10946156出版日期：003年01月第1版頁數(shù)：30614、SPSSforWindwos10.0科研統(tǒng)計(jì)應(yīng)用作者：賈恩志編索書號(hào):TP311/1SS號(hào):10823697出版日期:2001年05月第1版頁數(shù):24715、統(tǒng)計(jì)軟件SPSSforWindows實(shí)用指南作者：蘇金明等編著索書號(hào)：G819SS號(hào):10440729出版日期:2000年09月第1版頁數(shù):53616、SPSSforWindows統(tǒng)計(jì)分析教程作者：洪楠主編索書號(hào)：C81/39/1DSS號(hào):10454263出版日期:2000年09月第1版頁數(shù):47917、SPSS10.0forwindows統(tǒng)計(jì)分析作者：黃海索書號(hào)：TP319SS號(hào):10668519出版日期：2001年頁數(shù)：40718、體育統(tǒng)計(jì)與SPSS作者：王曉芬編著索書號(hào):G80/32SS號(hào):10827614出版日期：2002年02月第1版頁數(shù)：26319、掌握和精通SPSS10作者：馬春庭主編索書號(hào):C819SS號(hào)：10455683出版日期：2001年02月第1版頁數(shù)：33620、SPSS實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析作者：郝黎仁等編著索書號(hào)：C819/12SS號(hào)：11016789出版日期：2003年01月第1版頁數(shù)：39021、社會(huì)經(jīng)濟(jì)定量研究與SPSS和SAS的應(yīng)用作者：駱克任編著索書號(hào)：F222.1SS號(hào)：10502549出版日期：2002年01月第1版頁數(shù)：28522、SPSS10.0forWindows在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用作者：衛(wèi)海英主編索書號(hào)：F222.1/1SS號(hào)：10396968出版日期：2000年08月第1版頁數(shù)：26323、微電腦的使用與軟件應(yīng)用大全——WINDOWS之SPSS6.0高級(jí)應(yīng)用教程（上冊）（也算是古董級(jí)的了，人_人）作者：阮桂海索書號(hào)：73.931SS號(hào)：10279875出版日期：1995年10月第1版頁數(shù)：32724、社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包SPSS作者：李燕琛編著索書號(hào):29.81/C7SS號(hào)：10849297出版日期：1999年06月第1版頁數(shù)：24125、統(tǒng)計(jì)軟件SPSS系列應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)篇作者：蘇金明等編著索書號(hào)：C819/11DSS號(hào)：11016787出版日期：2002年10月第1版頁數(shù)：35626、世界優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)軟件SPSSv10.0forWindows實(shí)用基礎(chǔ)教程作者：周鳳明周艷索書號(hào)：TP316/119SS號(hào)：10455639出版日期：2001年02月第1版頁數(shù)：41327、精通SPSS作者：張宜華主編索書號(hào)：SS號(hào)：10455333出版日期：2001年09月第1版頁數(shù)：32528、統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用教程——SPSS,LISREL&SAS實(shí)例精選作者：阮桂海等出版社:清華大學(xué)出版社出版日期:2003-0729、教育統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS軟件應(yīng)用作者：胡詠梅出版社：北京師范大學(xué)出版社出版日期：2002-1030、SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用作者：楊曉明出版社：高等教育出版社出版日期：2004-0531、SPSS基礎(chǔ)教程作者:劉愛玉出版社：上海人民出版日期：2007-0732、SPSS統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程作者：譚榮波梅曉仁出版社：科學(xué)出版社出版日期：2007-0533、數(shù)據(jù)分析與SPSS應(yīng)用作者:高祥寶董寒青出版社:清華大學(xué)出版日期：2007-0634、SPSS在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用作者：朱建平殷瑞飛出版社：清華大學(xué)出版日期：2007-0135、SPSS與統(tǒng)計(jì)分析（含光盤）作者：宇傳華出版社：電子工業(yè)出版社（2007-02出版）36、SPSS12統(tǒng)計(jì)建模與應(yīng)用實(shí)務(wù)作者：林杰斌林川雄劉明德出版社：中國鐵道工業(yè)出版社（2006-02出版）37、SPSS在醫(yī)學(xué)科研中的應(yīng)用出版社：化學(xué)工業(yè)出版社（2007-08出版）38、教育與心理統(tǒng)計(jì)（SPSS應(yīng)用）作者：潘玉進(jìn)出版社：浙江大學(xué)出版社（2006-02出版）39、SPSS寶典（寶典叢書100萬）作者：張紅兵賈來喜李潞出版社：電子工業(yè)出版社（2007-02出版）40、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析--SPSS原理及其應(yīng)用作者：周濤袁淑君鄔彤出版社：北京師范大學(xué)出版社（2001-09出版）41、SPSS醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)速學(xué)速用出版社：人民軍醫(yī)出版社（2007-08出版）42、實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及SPSS12.0應(yīng)用作者：章文波陳紅艷出版社：人民郵電出版社（2006-02出版）43、多變量分析-SPSS的操作與應(yīng)用作者：林震巖出版社：北京大學(xué)出版社（2007-08出版）44、SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐（含光盤）作者：羅應(yīng)婷楊鈺娟出版社：電子工業(yè)出版社（2007-06出版）2．系統(tǒng)服務(wù)概述產(chǎn)品的前景SPSS是StatisticsPackageforSocialScience（社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包）的縮寫。SPSS公司由美國斯坦福大學(xué)三位學(xué)生于1968年在芝加哥成立，經(jīng)過30多年的努力,SPSS已經(jīng)由單一的統(tǒng)計(jì)軟件開發(fā)商發(fā)展成為繼統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、客戶關(guān)系管理等多種產(chǎn)品和咨詢服務(wù)于一體的跨國公司。SPSS含義也延伸為StatisticalProductandServiceSolutions（統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案）。現(xiàn)在，SPSS已經(jīng)成為全球應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)軟件，因其易用而深受用戶喜愛，雖然SAS是統(tǒng)計(jì)軟件的領(lǐng)軍者，卻因涉及程序編寫而被很多用戶可望而不可及。SPSS的應(yīng)用領(lǐng)域非常寬泛，經(jīng)濟(jì)管理、企業(yè)經(jīng)營管理、行業(yè)管理與特徵分析、社會(huì)學(xué)等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，以及工、農(nóng)、毉、軍事，乃至理學(xué)領(lǐng)域，都離不開統(tǒng)計(jì)分析，所以SPSS擁有良好的前景。產(chǎn)品的功能?Reports報(bào)表??OLAP在線分析處理??caseSummaries案例摘要??ReportSummariesinRows行摘要??ReportSummariesinColumns?descriptivesStatistics描述統(tǒng)計(jì)列摘要

??Frequencies頻數(shù)分析??Descriptives描述分析??Explore數(shù)據(jù)探索??Crosstabs交叉分析??Ratio連續(xù)變量的對(duì)比分析?CustomTables定制表格??basicTables基本表格??GeneralTables多功能綜合表格??MultipleResponseTable多選題制表??TablesofFrequencies多變量頻數(shù)表?CompareMean均值比較分析過程??Means單變量的綜合描述統(tǒng)計(jì)??IndependentSampleTtest獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)??PairedSampleTtest配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)??One-WayANOVA單變量方差分析?GeneralLinearModel一般線性模型??Univariate單一因變量線性模型??Multivariate多個(gè)因變量線性模型??RepeatedMeasures重測數(shù)據(jù)的方差分析??VarianceComponents方差成分模型?MixedModels混合線性模型??linear線性模型?Correlate相關(guān)分析BivariatePearson/Kendall/Spearman非參數(shù)相關(guān)分析??Partial雙變量相關(guān)分析??Distance相似性、非相似性分析?Regression回歸分析??Liner線性回歸分析??CurveEstimation曲線估計(jì)二分變量回歸分析多項(xiàng)類別變量回歸分析二分變量回歸分析多項(xiàng)類別變量回歸分析序數(shù)的回歸分析概率分析非線性回歸分析不同權(quán)數(shù)的線性回歸分析二階最小平方回歸分析最優(yōu)尺度分析一般對(duì)數(shù)線性回歸分析單因變量多自變量回歸分析分層對(duì)數(shù)線性模型快速聚類分析（指定分類數(shù)聚類分系統(tǒng)聚類分析（未知分類數(shù)聚類分判別分析因子分析對(duì)應(yīng)分析最優(yōu)尺度分析可靠性分析多維等級(jí)分析相對(duì)比例假設(shè)檢驗(yàn)特定時(shí)間發(fā)生概率檢驗(yàn)??BinaryLogistic??MultinomialLogistic??Ordinal??Probit??Nonlinear??WeightEstimation??2-stageLeastSquares??OptimalScaling?Loglinear對(duì)數(shù)線性回歸分析??General??Logit??ModelSelection?Classify聚類和判別分析??K-meansCluster析）??HierarchicalCluster析）??Discriminent?DataReduction數(shù)據(jù)濃縮（降維）處理??Factor??Correspondence??OptimalScaling?Scale項(xiàng)目分析??ReliabilityAnanlysis??MultidimensionalScaling??MultidimensionalScaling（POXSCAL）?NonparametricTests非參數(shù)統(tǒng)計(jì)??Chi-Square??Binomial隨即序列檢驗(yàn)樣本分布檢驗(yàn)隨即序列檢驗(yàn)樣本分布檢驗(yàn)雙不相關(guān)組分布分析多不相關(guān)組分布分析雙相關(guān)變量分布分析相關(guān)變量分布分析平衡序列的隨機(jī)分量一階自回歸誤差線性方差檢驗(yàn)綜合自回歸移動(dòng)平均分析對(duì)時(shí)間序列增倍和加性季節(jié)因子分生命表分析雙事件分布檢驗(yàn)事件與時(shí)間變量相互分析時(shí)間函數(shù)Cox分析多選題變量定義多選題頻數(shù)分析多選題交叉分析Run??1-SampleKolmogorovSmirnov??2-IndependentSamples??KIndependentSamples??2RelatedSamples??KRelatedSamples?TimeSeries時(shí)間序列??ExponentialSmoothing??Autoregression??ARIMA??SeasonalDecomposition析?Survival生存分析??LifeTables??Kaplan-Meier??CoxRegression??Coxw/TimeDepcov?MultipleResponse多選題處理??Definesets??Frequencies??Crosstabs?MissingvalueAnalysis缺失值分析2.3用戶類和特征用戶：實(shí)用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的人員

2.4運(yùn)行環(huán)境操作系統(tǒng)：MicrosoftWindowsXP、2000、Me或者更高硬件：至少256內(nèi)存300MB硬盤空間IE6.0瀏覽器3．外部接口需求用戶界面報(bào)告E〕卜II描述統(tǒng)計(jì)（1）卜表格（1〕卜均值比較?卜一般線性模型（S）卜混合模型（X）卜相關(guān)分析（￡）卜回歸分析迅）卜對(duì)數(shù)線性迫〕卜聚類分析（1）卜數(shù)據(jù)縮減①〕卜尺度分析（A）卜非參數(shù)檢驗(yàn)卜時(shí)間序列（X〕卜生存卜彗響應(yīng)變星分析QD卜缺失值分析（V）...復(fù)合樣本（1）卜頻數(shù)分布表（￡）...描述統(tǒng)計(jì)分析①〕.…探索分析（1）...交賈表（￡）...比率（￡）...分析?圖表⑥工具?窗口迪幫助?分析①圖表⑥工具?窗口?幫助?報(bào)告（I）表格（T）?均值比較??一般線性模型?混合模型Q0?相關(guān)分析C）?回歸分析?卜對(duì)數(shù)線性（W聚類分析（I）?數(shù)據(jù)縮減①）k尺度分析⑥k非參數(shù)檢驗(yàn)??時(shí)間序列（I）k生存⑤k報(bào)告②描述統(tǒng)計(jì)迢）雪響應(yīng)孌量分析過）?缺失值分析（V）...復(fù)合樣本匸）自定義表格（￡）...雪響應(yīng)變星集⑤…基本表格⑥…一般表格（G）...雪響應(yīng)變量表如…頻數(shù)表格（1）...均值比較（M）?一般線性模型（S）?混合模型QD?相關(guān)分析（￡）?回歸分析??描述統(tǒng)計(jì)迢）表格（X）平均值（M）-??單一樣本T檢驗(yàn)⑥…獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)（X）...配對(duì)樣本T檢驗(yàn)（I）...一維方差分析CO）...對(duì)數(shù)線性CQ）卜聚類分析d）?數(shù)據(jù)縮減①）?尺度分析（A）?非參數(shù)檢驗(yàn)（S）?時(shí)間序列（X）?生存⑤?簍響應(yīng)變量分析①）?缺失值分析②…復(fù)合樣本（1）?分析（A）圖表⑥報(bào)告H）描述編計(jì)迢）表格（1）均值比較（M）一股線性模型逅）棍合模型（X）分析?圉表⑥工具?窗口?幫助?相關(guān)分析C）回歸分析迅）對(duì)數(shù)線性（io）聚類分析（X）數(shù)據(jù)縮減①）尺度分析（A）非參數(shù)檢驗(yàn)型）時(shí)間序列（X）生存0分析（A）圖表⑥工具QJ）工具?窗口址〕幫助var窗口?幫助?報(bào)告（I）描述統(tǒng)計(jì)迢）表格（X）均值比較（M）一般線性模型混合模型QDvarvar兩平變量相關(guān)分析（￡）...偏相關(guān)分析（￡）...距離分析?…相關(guān)分析（U）回歸分析迅;1?對(duì)數(shù)線性（io）卜聚類分析①數(shù)據(jù)縮減①）k尺度分析（A）k非參數(shù)檢驗(yàn)?）k時(shí)間序列（X）卜生存⑤k簍響應(yīng)變量分析QJ）缺失值分析（Y）...復(fù)合樣本（1）k報(bào)告（￡）描述統(tǒng)計(jì)迢〕表格（X）均值比較（M）一般線性模型（S）混合模型Qi）相關(guān)分析（￡）回歸分析迅）對(duì)數(shù)線性（J0）卜聚類分析（Y）卜數(shù)據(jù)第減①〕卜尺度分析（A）?非參數(shù)檢驗(yàn)?）?時(shí)間序列（X〕?生存⑨卜雪響應(yīng)變量分析QD卜缺失值分析?...復(fù)合樣本（1）卜varvar線性（1）...曲線怙計(jì)（￡）...二項(xiàng)邏輯斯諦回歸?...多項(xiàng)邏輯斯諦回歸（M）...序數(shù)?…槻率（￡）...非線性⑩…加權(quán)怙計(jì)（W）...二段攝小平方法（^）...杲憂尺度（J0）...分析圖表⑥工具?窗口?幫助01）數(shù)據(jù)縮減①）因子分析世）...對(duì)應(yīng)分析（￡）...盤憂尺度（Q）...尺度分析⑥卜非雜數(shù)檢驗(yàn)型）卜時(shí)間序列a）卜生存⑤?多響應(yīng)變量分析①〕卜缺失值分析邊…復(fù)合樣本（L）卜尺度分析?非參數(shù)檢驗(yàn)①〕?時(shí)間序列（X）?生存⑤?多響應(yīng)變星分析址）?融失值分析迪…復(fù)合樣本（L）?報(bào)告迥卜描述統(tǒng)計(jì)迢〕?表格（T）?均值比較W?一般線性模型⑥?混合模型QD?相關(guān)分析??回歸分析迅〕?對(duì)數(shù)線性迫〕?聚類分析①?亦怕IJJr均值比較1）?一般線性複型⑥?混合模型Q＜）?相關(guān)分析遼?回歸分析??對(duì)數(shù)線性遼〕?聚類分析①?數(shù)據(jù)縮減①）?varvarvar信度分析（R）...多錐尺度分析CPEOXSCAL）（F）...多錐尺度分析（ALSCAL）t）...分析?圖表⑥工具?窗口迪幫助?報(bào)告（1）描述統(tǒng)計(jì)迢〕表格（X）均值比較匹一般線性模型逅）覗合模型（X）相關(guān)分析（￡）回歸分析迅〕對(duì)數(shù)線性W聚類分析（V數(shù)據(jù)縮減①〕尺度分析（A）非參數(shù)檢驗(yàn)追〕時(shí)間序列（X）生存⑤多響應(yīng)變量分析（U）缺失值分析②…復(fù)合樣本指數(shù)平滑⑥…自回歸?…AEIMA模型（X）■■-季節(jié)分解⑤…分析⑥圖表⑥工具?窗口?帚助⑩分析⑥圖表⑥工具?窗口?幫助⑩卡方檢驗(yàn)（￡）...二項(xiàng)分布檢驗(yàn)（^）...游程檢驗(yàn)⑥…單于樣本K-S檢驗(yàn)（1）.??兩于獨(dú)立樣本②…簍于獨(dú)立樣本?...報(bào)告E）卜描述統(tǒng)計(jì)（1）卜表格⑴卜均值比較如卜-般線性模型址〕?混合複型（X）?相關(guān)分析（￡）卜回歸分析迅〕卜對(duì)數(shù)線性CO）卜聚類分析迫?數(shù)據(jù)縮減①）?尺度分析（A）?非參數(shù)檢驗(yàn)（S）?時(shí)間序列7）?生存⑤?哆響應(yīng)變量分析①〕?缺失值分析（V）...復(fù)合樣本（1）卜生命表(1)...Kapl^L-Meierg；l.…CoKRegi-eEsion(jC)...Coxw/Time-DepCov(OL..報(bào)告②描述統(tǒng)計(jì)（1）表格（T）均值比較W一般線性模型逅）混合模型QP相關(guān)分析（￡）回歸分析迅）對(duì)數(shù)線性W聚類分析①數(shù)據(jù)縮減①〕尺度分析（A）非參數(shù)檢驗(yàn)（S）時(shí)間序列a）生存⑤劣響應(yīng)變量分析（U）缺失值分析?...復(fù)合樣本（1）均值比較（M）?一般線性模型（S）卜混合模型QD?相關(guān)分析（￡）?回歸分析迅）?對(duì)數(shù)線性CO）?聚類分析?數(shù)據(jù)縮減①）?尺度分析（A）?非參數(shù)檢驗(yàn)?）?時(shí)間序列（X）?生存⑤卜簍響應(yīng)變量分析①）?缺失值分析迪…復(fù)合樣本（1）?樹狀分析（￡）...判別分析?…兩歩聚類①...快速聚類?...分層聚類01）...分析淮備込…分析@)varvar選擇樣本⑤…分析淮備込…分析@)varvar選擇樣本⑤…報(bào)告(￡)描述統(tǒng)計(jì)迢)表格(T)均值比較(M)一般線性模型⑥混合複型QD相關(guān)分析(￡)回歸分析對(duì)數(shù)線性迫〕聚類分析(Y)數(shù)據(jù)縮減Q)尺度分析(A)非參數(shù)檢驗(yàn)①)時(shí)間序列(I〕生存⑤雪響應(yīng)變星分析辿〕?跛失值分析(V)...復(fù)合樣本d)卜3.2硬件接口頻數(shù)分布表?...描述統(tǒng)計(jì)分析?…交曼表(￡)...比率?...硬件接口：打印機(jī)，計(jì)算機(jī)，軟件接口SPSS能打開Excel、DaBase、Foxbase、Lotus1-2-3、Access、文本編輯器等生成的數(shù)據(jù)文件。SPSS生成的圖形可以保存為多種圖形格式?，F(xiàn)在的SPSS軟件支持OLE技術(shù)和ActiveX技術(shù)，使生成的表格或交互圖對(duì)象可以與其他同樣支持該技術(shù)的軟件進(jìn)行自動(dòng)嵌入與鏈接。SPSS還有內(nèi)置的VBA客戶語言，可以通過VisualBasic編程來控制SPSS。通信接口基于Matlab、Excel和Spss的數(shù)據(jù)通信借助OLE對(duì)象實(shí)現(xiàn)SPSS與Word間的通信4．系統(tǒng)的特征4.1說明和優(yōu)先級(jí)變量名不能與SPSS保留字相同，SPSS保留字有：ALL,AND,BY,EQ,GE,GT,LE,LT,NE,NOT,OR,TO,WITH.系統(tǒng)不區(qū)分變量名中的大小寫。字符串中的大小寫是區(qū)分的SPSS基本運(yùn)算有三種：數(shù)學(xué)運(yùn)算，關(guān)系運(yùn)算，邏輯運(yùn)算數(shù)學(xué)運(yùn)算操作符：+，-，*，/，**，()。運(yùn)算的優(yōu)先級(jí)：括號(hào)，函數(shù)，乘方(冪)，乘除，加減。關(guān)系運(yùn)算操作符：<(LT),>(GT),<=(LE),>=(GE),=(EQ),~=(NT)。邏輯運(yùn)算符:&(AND),|(OR),~(NOT)計(jì)算相關(guān)系數(shù)：當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，或原始數(shù)據(jù)用等級(jí)表示時(shí)，宜用spearman或kendall相關(guān)Pearson相關(guān)復(fù)選項(xiàng)積差相關(guān)計(jì)算連續(xù)變量或是等間距測度的變量間的相關(guān)分析Kendall復(fù)選項(xiàng)等級(jí)相關(guān)計(jì)算分類變量間的秩相關(guān)Spearman復(fù)選項(xiàng)等級(jí)相關(guān)計(jì)算斯皮爾曼相關(guān)注：若非等間距測度的連續(xù)變量因?yàn)榉植疾幻?可用等級(jí)相關(guān)/也可用Pearson相關(guān)對(duì)于完全等級(jí)離散變量必用等級(jí)相關(guān)相關(guān)性當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知或原始數(shù)據(jù)是用等級(jí)表示時(shí),宜用Spearman或Kendall相關(guān)。若不恰當(dāng)用了Kendall等級(jí)相關(guān)分析則可能得出相關(guān)系數(shù)偏小的結(jié)論。則若不恰當(dāng)使用，可能得相關(guān)系數(shù)偏小或偏大結(jié)論而考察不到不同變量間存在的密切關(guān)系。對(duì)一般情況默認(rèn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的，故用Pearson分析方法。相關(guān)系數(shù)右上方使用“*”表示顯著水平為5%，使用“**”表示顯著水平為1%pearson(皮爾遜)spearman(斯伯曼)andkendall(肯德爾)三種相關(guān)分析天下方法何其多，不分國界，不分遠(yuǎn)古，有時(shí)換個(gè)名字就看不出來，看到有篇文章作者在摘要中說運(yùn)用斯波曼秩相關(guān)檢驗(yàn)法怎么怎么著的時(shí)候，心中納悶這又是什么新方法，才知道是spearman,遂想起這幾種相關(guān)分析的應(yīng)用到底有什么區(qū)別呢？大多的時(shí)候只是看到別人用，就拿過來照用，其實(shí)也不清楚為什么要用，為什么這樣用兩個(gè)連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時(shí)，使用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，不滿足積差相關(guān)分析的適用條件時(shí)，使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)來描述.Spearman相關(guān)系數(shù)又稱秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次大小作線性相關(guān)分析，對(duì)原始變量的分布不作要求，屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，適用范圍要廣些。對(duì)于服從Pearson相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計(jì)算Spearman相關(guān)系數(shù)，但統(tǒng)計(jì)效能要低一些。Spearman相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式可以完全套用Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，但公式中的x和y用相應(yīng)的秩次代替即可。Kendall'stau-b等級(jí)相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量相關(guān)性的指標(biāo)，適用于兩個(gè)分類變量均為有序分類的情況。對(duì)相關(guān)的有序變量進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)；取值范圍在-1-1之間，此檢驗(yàn)適合于正方形表格；計(jì)算積距pearson相關(guān)系數(shù)，連續(xù)性變量才可采用。計(jì)算Kendall秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。計(jì)算Spearman秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)對(duì)來自正態(tài)總體的兩個(gè)樣本進(jìn)行均值比較常使用T檢驗(yàn)的方法。T檢驗(yàn)要求兩個(gè)被比較的樣本來自正態(tài)總體。兩個(gè)樣本方差相等與不等式時(shí)用的計(jì)算T值的公式不同。進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)使用F檢驗(yàn)。對(duì)應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。P值小于0.05說明在該水平上否定原假設(shè)，方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。U檢驗(yàn)時(shí)用服從正態(tài)分布的檢驗(yàn)量去檢驗(yàn)總體均值差異情況的方法。在這種情況下總體方差通常是已知的。雖然T檢驗(yàn)法與U檢驗(yàn)法所解決的問題大體相同，但在小樣本（樣本數(shù)n）=30作為大樣本）且均方差未知的情況下就不能用U檢驗(yàn)法了。U=T=均值檢驗(yàn)時(shí)不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計(jì)量p132（spss入門）使用MEANS過程求若干組的描述統(tǒng)計(jì)量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-SampleTTest單樣本T檢驗(yàn)過程。檢驗(yàn)兩個(gè)不相關(guān)的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-SamplesTtest獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)過程。如果分組樣本不獨(dú)立，用PairedSampleTtest配對(duì)t檢驗(yàn)。如果分組不止兩個(gè)，應(yīng)使用One-WayANOVO一元方差分析（用于檢驗(yàn)幾個(gè)獨(dú)立的組，是否來自均值相等的總體）過程進(jìn)行單變量方差分析。如果試圖比較的變量明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)該考慮使用一種非參數(shù)檢驗(yàn)過程N(yùn)onparametrictest.如果用戶相比較的變量是分類變量，應(yīng)該使用Crosstabs功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時(shí)用右側(cè)單邊檢驗(yàn)。4.2功能需求SPSS一直是國際上最流行且具有權(quán)威性的設(shè)計(jì)分析軟體之一，自1992年推出第一個(gè)Windows版本，即最初的4.0版，不斷更新、升級(jí)至目前的14.0版本，SPSS軟體最顯著的特色為選單與對(duì)話框操作方式，並不需要學(xué)習(xí)專業(yè)的程式編碼，絕大多數(shù)操作程序以滑鼠按鍵即可完成，易於掌握與操作，因而是非統(tǒng)計(jì)科系學(xué)生與專業(yè)人員應(yīng)用最廣的統(tǒng)計(jì)軟體，開放、整合式的企業(yè)級(jí)預(yù)測分析軟體SPSS14.0新版本的發(fā)佈，再次呈現(xiàn)了SPSS公司領(lǐng)先的技術(shù)實(shí)力，也大大加強(qiáng)了SPSS軟體的預(yù)測分析功能，以下分別列述兩類SPSS14.0版主要更新功能。加強(qiáng)資料管理功能從10.0版本之後，SPSS的每一個(gè)新增版本都會(huì)對(duì)資料管理功能作一些改進(jìn),讓使用者的操作更為方便，其中以下三點(diǎn)最值得注意：超長變數(shù)名稱：14.0版本中已放寬變數(shù)名稱最多為64個(gè)位元的限制，以達(dá)到對(duì)當(dāng)今各種複雜資料倉儲(chǔ)具有更佳的相容性。改進(jìn)的Autorecode程式：該程式可以使用自動(dòng)編碼模板，讓使用者可以自訂順序，而非以預(yù)設(shè)的ASCII碼順序進(jìn)行變數(shù)值的重新編碼。改進(jìn)日期/時(shí)間函數(shù)：此功能改進(jìn)及對(duì)日期變數(shù)值的增減計(jì)算，讓使用者能更容易操作。更完備的結(jié)果報(bào)表功能資料與結(jié)果的圖表呈現(xiàn)功能一直是SPSS改進(jìn)的重點(diǎn)，14.0版本中針對(duì)使用中所出現(xiàn)的一些問題及需求，作進(jìn)一步的改善：統(tǒng)計(jì)繪圖：首先在一般性的圖形中引入更多的互動(dòng)功能，例如圖形控制面板PaneledCharts、帶誤差線的分類圖形等；其次是引入幾種新圖形，如人口金字塔和點(diǎn)密度圖形等。統(tǒng)計(jì)圖表：幾乎全部的輸出程式，都不再使用文字輸出，而改採用更為美觀的樞紐表，強(qiáng)化樞紐表的呈現(xiàn)度與易用性，此外，樞紐表將可以直接匯出到PowerPoint中，這些無疑都能增進(jìn)使用者的便利性。5．其他非功能需求5.1性能需求SPSSBase更豐富的Client/Server功能，支持客戶端自由數(shù)據(jù)和用戶評(píng)分界面，更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能，包括克隆數(shù)據(jù)集、在單個(gè)SPSS進(jìn)程中打開多重?cái)?shù)據(jù)集、長數(shù)值標(biāo)簽等更強(qiáng)大的編程功能，SPSS語法中嵌入了源代碼開放的Python程序更強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析功能，包括偏好尺度、數(shù)據(jù)校驗(yàn)過程、在多變量中識(shí)別異常值、增強(qiáng)的Trends分析、回歸插補(bǔ)，隨機(jī)回歸插補(bǔ)和多重貝葉斯插補(bǔ)，以及更完善的結(jié)構(gòu)方程建模分析更優(yōu)秀的圖表功能，使用ChartBulider用戶界面，支持SPSS公司的圖形化編程語言圖形生成語言(GPL)SPSSforWindows15.0模塊介紹SPSSAdvancedModelsSPSSBaseSPSSCategoriesSPSSClassificationTreesSPSSComplexSamplesSPSSConjointSPSSDataValidationSPSSExactTestsSPSSMapsSPSSMissingValueAnalysisSPSSProgrammabilitySPSSRegressionModelsSPSSTablesSPSSTrendsSPSSAdvanced用高級(jí)工具包分析復(fù)雜關(guān)系SPSSAdvancedModels提供了一組成熟的單變量和多變量分析技術(shù)來解決現(xiàn)實(shí)問題，它能方便地建立更靈活、更成熟的模型，在處理嵌套數(shù)據(jù)時(shí)得到更精確的預(yù)測模型。它可用于分析事件歷史和持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)，還可自定義工具，用內(nèi)建的宏程序庫進(jìn)一步地定制工具組，以便擴(kuò)展分析功能用于更專門的用途。AdvancedModels廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究、制造業(yè)、制藥、市場研究。Advanced可幫助您理解顧客的行業(yè)表現(xiàn)、增加交叉銷售額、提高客戶忠誠度、贏得新的商機(jī)。SPSSBase高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析工作幫您做出更好的決策SPSSBase是SPSSforWindows的基礎(chǔ)模塊，它具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析功能。由于取消了一般分析工具普遍存在的文件大小限制，因此它可以處理其它分析工具無法解決的大型數(shù)據(jù)，能夠更快地訪問和分析大型數(shù)據(jù)資料，幫助您快捷輕松地為分析作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備而無需了解SQL。SPSSBase用全面的技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括了多種最受歡迎的基本統(tǒng)計(jì)功能，您還可以把分析結(jié)果回寫到數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分析完畢后，SPSSBase將結(jié)果用在線分析處理的方式展示，并用交互式圖表清晰地表達(dá)分析結(jié)果。SPSSCategories幫您揭示分類數(shù)據(jù)中的獨(dú)特關(guān)系Categories是優(yōu)秀的對(duì)應(yīng)分析程序，用啟發(fā)性的二維圖和感知圖讓您清晰地洞察數(shù)據(jù)中的關(guān)系，使您可以更完整和方便地分析數(shù)據(jù)。通過類似傳統(tǒng)的回歸分析、主成份分析及典型相關(guān)分析的分析方法，幫您處理和了解分類數(shù)據(jù)及定序數(shù)據(jù)。SPSSCategories的尺度優(yōu)化過程讓您不再受限于二維的表格，并使用圖表可視化地展示多變量分類數(shù)據(jù)中的關(guān)系，充分表現(xiàn)出動(dòng)態(tài)、交互的分析結(jié)果，讓您從分類數(shù)據(jù)中得到更豐富的信息。SPSSClassificationTrees輕松確定分組和預(yù)測結(jié)果ClassificationTrees模塊基于數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)展起來的樹結(jié)構(gòu)模型對(duì)分類變量或連續(xù)變量進(jìn)行預(yù)測，可以方便、快速的對(duì)樣本進(jìn)行細(xì)分。使用ClassificationTrees還可建立決策樹來確認(rèn)分組并預(yù)測結(jié)果，利用直覺式的樹形圖，顏色分類圖，和表格協(xié)助研究人員輕松確認(rèn)和評(píng)估區(qū)隔。它提供四種強(qiáng)大的決策樹算法(CHAID、ExhaustiveCHAID、CART和QUEST)，提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)及測試數(shù)據(jù)的模型評(píng)估比較，提供Gain、Response、Index、Profit、ROI圖，幫助評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)及效、八益。SPSSComplexSample從調(diào)查數(shù)據(jù)中獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)軟件假定數(shù)據(jù)來自簡單隨機(jī)抽樣，但如果您進(jìn)行的是大規(guī)模的調(diào)查，往往使用的是通過較復(fù)雜的抽樣得到的數(shù)據(jù)。SPSSComplexSample擁有專門的規(guī)劃工具和統(tǒng)計(jì)方法，能減少得出錯(cuò)誤或誤導(dǎo)性推論的風(fēng)險(xiǎn)。它提供各種向?qū)碇贫ǔ闃臃桨富蛟敿?xì)定義樣本，并提供專門的技術(shù)來解決樣本設(shè)計(jì)問題以及標(biāo)準(zhǔn)誤差的復(fù)雜計(jì)算，使您能夠正確、簡單地從分層、整群或者多階段抽樣數(shù)據(jù)來計(jì)算出各種統(tǒng)計(jì)量及它們的標(biāo)準(zhǔn)誤。SPSSComplexSample將抽樣設(shè)計(jì)融入調(diào)查分析之中，使您對(duì)復(fù)雜抽樣數(shù)據(jù)的總體得到更加有效的統(tǒng)計(jì)推論，對(duì)于調(diào)查、市場、民意研究人員或者社會(huì)科學(xué)家來說是必不可少的統(tǒng)計(jì)工具。SPSSConjoint揭示消費(fèi)者偏好，幫您改進(jìn)產(chǎn)品、有效定價(jià)SPSSConjoint是包含三個(gè)相互關(guān)聯(lián)過程的一個(gè)系統(tǒng)，用于進(jìn)行全輪廓聯(lián)合分析。聯(lián)合分析使研究人員了解消費(fèi)者的偏好，或在一定產(chǎn)品屬性及其水平條件下進(jìn)行產(chǎn)品評(píng)定。聯(lián)合分析考慮應(yīng)包括的產(chǎn)品屬性以及各屬性水平的組合，通過正交設(shè)計(jì)生成一個(gè)包含適量屬性組合的正交主效果片段因子設(shè)計(jì)。SPSSConjoint幫助市場研究人員和新產(chǎn)品開發(fā)部門了解在消費(fèi)者心目中哪些產(chǎn)品屬性及其組合是重要的，了解他們最偏愛的屬性水平是什么，從而能夠進(jìn)行新產(chǎn)品研究、定價(jià)研究、品牌研究，并預(yù)測各種潛在新產(chǎn)品的市場份額。SPSSDataValidation改善數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，獲取更多準(zhǔn)確結(jié)果所有的研究者都需要為分析而準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，這往往是個(gè)耗費(fèi)時(shí)間和冗長乏味的手工操作。使用SPSSDataValidation的附加模塊，您可以輕松地鑒別出可疑的或者無效的記錄、變量和數(shù)據(jù)值；觀察缺失值的模式；概括變量的分布；從而判定數(shù)據(jù)的有效性并做出相應(yīng)地處理。SPSSDataValidation能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的不同測量水平來使用指定的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查，并可以迅速地找到多元的奇異值。這種流水化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程讓您能夠更快的為分析做好準(zhǔn)備，得到更精確的結(jié)果。SPSSExactTest在小樣本或小子集的情況下得出正確結(jié)論ExactTests提供世界頂級(jí)的精確檢驗(yàn)和推論功能，傳統(tǒng)情況下，要得到更好正確的結(jié)論，每一單元需要有五個(gè)以上數(shù)據(jù)，SPSSExactTests為您解除了這種限制。ExactTests幫助研究人員不管數(shù)據(jù)情況如何總是可以找到合適的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行小規(guī)模研究，而結(jié)果仍然是正確的和可信的。SPSSExactTests擁有超過30個(gè)精確檢驗(yàn)，涵蓋了小型或大型數(shù)據(jù)集所有的非參數(shù)檢驗(yàn)和定類數(shù)據(jù)處理的問題，您無需學(xué)習(xí)任何新的統(tǒng)計(jì)理論和過程，就可以用和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法一樣的方式來解釋精確檢驗(yàn)的分析結(jié)果。ExactTests可以保留您原先設(shè)計(jì)的分類或自然分類，讓您在不破壞分類的情況下繼續(xù)進(jìn)行分析，從而消除使用傳統(tǒng)檢驗(yàn)造成的疑慮。SPSSMaps強(qiáng)大的集成化地圖分析，精確地描繪您的戰(zhàn)略方針SPSSMaps是集成化的強(qiáng)大的地圖程序，它把SPSS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成地理信息，使您的地區(qū)數(shù)據(jù)和地理因素可視化，用各種圖表和地圖選項(xiàng)給您展現(xiàn)一個(gè)清晰的圖像，表示地理因素是如何影響業(yè)務(wù)的。研究人員可以使用Maps建立專業(yè)的地圖、描繪戰(zhàn)略方針，用SPSSMapsServer處理繁重的地圖繪制工作。SPSSMaps可以幫助分析地理因素和業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性、自動(dòng)解釋銷售數(shù)據(jù)、顯示銷售趨勢等，它方便地把您的數(shù)據(jù)和全球樣本及數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可以幫您確定季節(jié)性、客戶動(dòng)態(tài)、競爭情況，等等。SPSSMaps包括眾多的免費(fèi)樣本數(shù)據(jù)，還有40多個(gè)全球MapInfo數(shù)據(jù)文件。SPSSMissingValueAnalysis排除數(shù)據(jù)中隱含的偏差，得出更精確的結(jié)論缺失數(shù)據(jù)會(huì)帶來偏差或錯(cuò)誤的分析結(jié)果，簡單代入法或者簡單的回歸法都不能正確地填補(bǔ)缺失值，SPSSMissingValuesAnalysis幫助研究人員在分析過程中排除數(shù)據(jù)中隱含的偏差，得出更精確的結(jié)論。MissingValuesAnalysis用六種靈活的診斷報(bào)告來評(píng)估缺失值是否會(huì)影響分析結(jié)論，更好地了解它們的特性。它通過快捷地診斷缺失值，得到更精確的摘要統(tǒng)計(jì)量，方便地用估計(jì)值替換缺失值，得到精確的結(jié)論。SPSSProgrammability延伸統(tǒng)計(jì)的深度及廣度，并可連貫操作程序以達(dá)自動(dòng)化新增的SPSSProgrammability模塊可以讓您使用外部語言來執(zhí)行SPSS一連串的分析動(dòng)作以達(dá)到自動(dòng)化的目的。您可藉由撰寫內(nèi)嵌在SPSS15.0里的Python程序來控制SPSS的各式語法工作執(zhí)行，如執(zhí)行設(shè)定變量屬性、觀察程序輸出、錯(cuò)誤碼或條件狀態(tài)等。運(yùn)用外部程序結(jié)合新的后端API處理，可擴(kuò)大語法執(zhí)行工作的彈性。透過條件執(zhí)行式(IF/Then/Else)、循環(huán)控制式(For/While),這些幾乎都會(huì)出現(xiàn)在外部語言的敘述，套用在新增的SPSSProgrammability模塊上，使得控制語法工作的程序更有效率、更方便。SPSSRegression用強(qiáng)大的回歸模塊做出更好的預(yù)示SPSSRegression提供大量的非線性建模工具、多維尺度幫助研究人員預(yù)測行為和態(tài)度，這些模型要好于用簡單的線性回歸所建立的模型。它將分析從數(shù)據(jù)約束中解放出來，提供多種步進(jìn)方式來選擇重要的、最好地預(yù)示了響應(yīng)變量的連續(xù)或分類變量，建立可控制的模型及表達(dá)式進(jìn)行非線性模型的參數(shù)估計(jì)，還使用新的多項(xiàng)式邏輯斯諦回歸來預(yù)示多于兩個(gè)類別的分類結(jié)果。SPSSTables用包括所有統(tǒng)計(jì)量、易于理解的表格來展現(xiàn)分析結(jié)果Tables提供35種單元和摘要統(tǒng)計(jì)量，能夠更方便地顯示多重序列數(shù)據(jù)，它能串接所有的維度，以在同一表格中顯示包含不同統(tǒng)計(jì)量的各種變量。Tables用更深入的分析，輕松地處理復(fù)選題與缺失值，用包括所有統(tǒng)計(jì)量、易于理解的表格來展現(xiàn)分析結(jié)果，通過完整的表格控制權(quán)，研究人員還可以自制表格，創(chuàng)造優(yōu)美外觀。SPSSTrends用強(qiáng)有力的時(shí)間序列分析工具做更好的預(yù)測Trends是目前功能最強(qiáng)的時(shí)間序列分析工具，是分析歷史資料、建立模型與預(yù)測未來事件的強(qiáng)有力的工具，能幫助研究人員做更好的預(yù)測。Trends使用高級(jí)建模技術(shù)，用深入的建模支持、豐富的診斷方法、圖形界面使分析變得簡單容易。Trends提供一流的評(píng)估過程，用簡單、有效的平滑技術(shù)進(jìn)行高質(zhì)量的預(yù)測，使用SPSSTrends可完成多種任務(wù)，包括生產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)處理、預(yù)算管理、公共政策研究等。SPSS獨(dú)立模塊介紹SPSSAmos6.0使用結(jié)構(gòu)方程式，探索變量間的關(guān)系A(chǔ)mos6.0通過建立結(jié)構(gòu)方程式模型，用標(biāo)準(zhǔn)方法以及在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展的方法進(jìn)行多元分析，比普通最小二乘回歸和探索性因子分析更進(jìn)一步，能獲得更精確、豐富的綜合分析結(jié)果。使用Amos直觀的拖放式繪圖工具，您可以快速地以路徑圖定制模型而無需編程。在有缺失值的情況下，Amos使用FullInformationMaximumLikelihood方法仍然可以自動(dòng)計(jì)算正確的標(biāo)準(zhǔn)誤及適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量，降低估算值偏差。最新版本Amos6.0還增加了探索性結(jié)果方程模型、輔助多組分析、高級(jí)文本輸出、擴(kuò)展的Amos編程環(huán)境等功能。Amos被廣泛地應(yīng)用于顧客滿意度分析等領(lǐng)域。AnswerTree用決策樹更直觀、有效地定位顧客AnswerTree是功能強(qiáng)大的決策樹軟件，能夠輕松快速地發(fā)現(xiàn)細(xì)分區(qū)域，建立決策樹模型，并發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢。從分析、過濾、到專業(yè)的輸出，AnswerTree都能為研究人員帶來巨大的方便。通過四大決策樹計(jì)算法則--CHAID、ExhaustiveCHAID、ClassificationandRegressionTree、Quest.AnswerTree為您提供無以匹敵的分析。AnswerTree能創(chuàng)建圖形化決策樹，讓您很容易分析各群體的響應(yīng)率、發(fā)現(xiàn)影響響應(yīng)率的屬性，找到和確定有價(jià)值的客戶群體。您可以使用AnswerTree調(diào)整模型，快速發(fā)現(xiàn)重要關(guān)系，快速對(duì)結(jié)果作出反應(yīng)，建立最佳模型。在SPSSforwindows中，SPSSBase和ClassificationTrees結(jié)合使用，也能達(dá)到AnswerTree的功能。AnswerTree可廣泛應(yīng)用于以下領(lǐng)域：市場營銷、數(shù)據(jù)庫營銷、教學(xué)研究、信用度評(píng)估、生物醫(yī)學(xué)研究、質(zhì)量管理等領(lǐng)域。Dimensions通過理解客戶提高業(yè)績Dimensions是支持整個(gè)調(diào)查研究流程的一整套產(chǎn)品，包含從項(xiàng)目設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集到高級(jí)分析和報(bào)告的過程。同時(shí)，Dimensions還是一個(gè)平臺(tái)，不僅可以構(gòu)建單個(gè)調(diào)查，而且可以構(gòu)建整個(gè)研究應(yīng)用。在任何與客戶互動(dòng)的形式中，您可以通過調(diào)查獲得客戶反饋，并且把調(diào)查結(jié)果與其他形式的業(yè)務(wù)信息整合起來。憑借它，您可以管理整個(gè)研究過程，也可以使用任何滿足您的目的要求的訪問方法。Dimensions的產(chǎn)品模塊包括DimensionNet^—安全地創(chuàng)建，啟動(dòng)和管理任何在線或電話調(diào)查項(xiàng)目，可以通過客戶化界面實(shí)時(shí)的接觸到調(diào)查結(jié)果。設(shè)定權(quán)限和密碼來保護(hù)個(gè)人問卷和得到的數(shù)據(jù)。mrInterview?和mrInterviewCATI?:通過網(wǎng)頁瀏覽器創(chuàng)建問卷，在線或通過電話執(zhí)行問卷。實(shí)時(shí)的看到結(jié)果，可以修改問卷或樣本需求甚至調(diào)查已經(jīng)開始執(zhí)行之后也可以修改。接著使用mrTables或其他分析產(chǎn)品分析結(jié)果。mrPaper?和mrScan?:快速制作和格式化任何形式的紙制問卷，輕易保持您公司的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和偏好格式。自動(dòng)進(jìn)行紙制問卷的掃描準(zhǔn)備，為員工節(jié)省時(shí)間和成本，掃描小型調(diào)查和偶然調(diào)查也可以做到節(jié)省。mrTranslate?：有效地管理多語言調(diào)查項(xiàng)目，使用核心問卷的翻譯版本，包括指導(dǎo)文件。按照您偏好的調(diào)查方式所得數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，輕松提供多種語言的結(jié)果。mrStudio?：自動(dòng)化完成編輯腳本和其他數(shù)據(jù)處理任務(wù)，節(jié)約員工大量時(shí)間。任務(wù)包括過濾和創(chuàng)建新變量；清理，確認(rèn)和加權(quán)數(shù)據(jù)；并且自動(dòng)創(chuàng)建多種格式報(bào)告。mrTables?:創(chuàng)建圖形和表格，幫助觀察者迅速掌握內(nèi)容和結(jié)果含義。可以和任何人，在任何地點(diǎn)，通過安全入口共享報(bào)告。通過信息描述許可，來控制視圖和各層次觀察者的互動(dòng)。TheSPSSMRDataModel?：該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施是Dimensions產(chǎn)品線的基石。將其他調(diào)查過程的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理進(jìn)行分離，無論數(shù)據(jù)以何種形式存儲(chǔ)，SPSSMRDataModel都可以輕易得到市場研究數(shù)據(jù)。安全設(shè)施需求在使用本軟件時(shí)如果程序正在運(yùn)行請(qǐng)不要關(guān)閉軟件，會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。2．在關(guān)閉軟件時(shí)要注意保持，不然也會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失。安全性需求1.不是所有的數(shù)據(jù)都可以用來做方差分析的。首先，處理要有重復(fù)，最好3個(gè)以上重復(fù)。但注意如果你的重復(fù)不是一樣的，即有的3個(gè)有的4個(gè)，運(yùn)用時(shí)要選擇好統(tǒng)計(jì)模型，如LSD，或DUNCAN.再次：方差分析要對(duì)整體方差進(jìn)行比較，看整體上有沒有差異！如果整體上沒有差異，再兩輛比較也沒有意義！多重比較的嚴(yán)格程度不同要注意每種統(tǒng)計(jì)分析方法的適用范圍。許多分析方法對(duì)數(shù)據(jù)的要求很高，如果樣本的分布不符合要求，樣本量數(shù)量不足，或者存在大量的偽樣本，都會(huì)造成最后結(jié)果的偏差甚至是完全錯(cuò)誤。比如，我們經(jīng)常要使用的因子分析、聚類分析，如果樣本量不足，雖然也能夠通過SPSS獲得分析結(jié)果，但實(shí)際上這樣的分析結(jié)果沒有意義;在選擇一種分析方法的同時(shí)，要按照方法的要求整理數(shù)據(jù)庫。錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)庫格式對(duì)于研究有時(shí)是災(zāi)難性的。我們在使用任何研究模型之前，都要考慮數(shù)據(jù)的適用性。同樣，數(shù)據(jù)的合理轉(zhuǎn)換也很重要。比如，我們經(jīng)常會(huì)提問被訪者的出生年份而不是周歲年齡，這樣將會(huì)較少回答的偏差。我們把收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的轉(zhuǎn)換，得到被訪者的年齡。出于計(jì)算的需要，我們還經(jīng)常把幾個(gè)變量合并（或整理）成一個(gè)或者另外幾個(gè)變量;如果必要，可以使用不同的研究方法對(duì)同一問題進(jìn)行解釋，來互相驗(yàn)證結(jié)論的真?zhèn)?。如果出現(xiàn)互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去偽存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定場合會(huì)失效。片面的相信任何高級(jí)分析方法，哪怕是世界上最先進(jìn)的分析模型，研究失誤都是必然的數(shù)據(jù)分析結(jié)果要使用通俗易懂的語言或圖表進(jìn)行描述，繁瑣高深的公式和過程不應(yīng)該經(jīng)常成為最終研究報(bào)告的一部分;數(shù)據(jù)分析需要耐心和細(xì)致，不能出現(xiàn)任何疏漏。哪怕是一點(diǎn)點(diǎn)的失誤，都可能產(chǎn)生“蝴蝶效應(yīng)”，讓研究報(bào)告變的一錢不值;統(tǒng)計(jì)分析方法高級(jí)不一定是最好的，簡單有效能夠解決問題才是最好的。軟件質(zhì)量屬性易用程度優(yōu)于易學(xué)程度，可移植性優(yōu)于有效性業(yè)務(wù)規(guī)格任何人只要裝有本軟件的都可以使用本軟件進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。用戶文檔（1）需求規(guī)格說明書（2）概要設(shè)計(jì)說明書（3）詳細(xì)設(shè)計(jì)說明書6.其他方面的需求附錄A：術(shù)語表Absolutedeviation,絕對(duì)離差A(yù)bsolutenumber,絕對(duì)數(shù)Absoluteresiduals,絕對(duì)殘差A(yù)ccelerationarray,加速度立體陣Accelerationinanarbitrarydirection,任意方向上的加速度Accelerationnormal,法向加速度Accelerationspacedimension,加速度空間的維數(shù)Accelerationtangential,切向加速度Accelerationvector,加速度向量Acceptablehypothesis,可接受假設(shè)Accumulation,累積Accuracy,準(zhǔn)確度Actualfrequency,實(shí)際頻數(shù)Adaptiveestimator,自適應(yīng)估計(jì)量Addition,相加Additiontheorem,加法定理Additivity,可加性Adjustedrate,調(diào)整率Adjustedvalue,校正值A(chǔ)dmissibleerror,容許誤差A(yù)ggregation,聚集性Alternativehypothesis,備擇假設(shè)Amonggroups,組間Amounts,總量Analysisofcorrelation,相關(guān)分析Analysisofcovariance,協(xié)方差分析Analysisofregression,回歸分析Analysisoftimeseries,時(shí)間序列分析Analysisofvariance,方差分析Angulartransformation,角轉(zhuǎn)換ANOVA(analysisofvariance),方差分析ANOVAModels,方差分析模型Arcing,弧/弧旋Arcsinetransformation,反正弦變換Areaunderthecurve,曲線面積AREG,評(píng)估從一個(gè)時(shí)間點(diǎn)到下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)回歸相關(guān)時(shí)的誤差A(yù)RIMA,季節(jié)和非季節(jié)性單變量模型的極大似然估計(jì)Arithmeticgridpaper,算術(shù)格紙Arithmeticmean,算術(shù)平均數(shù)Arrheniusrelation,艾恩尼斯關(guān)系A(chǔ)ssessingfit,擬合的評(píng)估Associativelaws,結(jié)合律Asymmetricdistribution,非對(duì)稱分布Asymptoticbias,漸近偏倚Asymptoticefficiency,漸近效率Asymptoticvariance,漸近方差A(yù)ttributablerisk,歸因危險(xiǎn)度Attributedata,屬性資料Attribution,屬性Autocorrelation,自相關(guān)Autocorrelationofresiduals,殘差的自相關(guān)Average,平均數(shù)Averageconfidenceintervallength,平均置信區(qū)間長度Averagegrowthrate,平均增長率Barchart,條形圖Bargraph,條形圖Baseperiod,基期Bayes'theorem,Bayes定理Bell-shapedcurve,鐘形曲線Bernoullidistribution,伯努力分布Best-trimestimator,最好切尾估計(jì)量Bias,偏性Binarylogisticregression,二元邏輯斯蒂回歸Binomialdistribution,二項(xiàng)分布Bisquare,雙平方BivariateCorrelate,二變量相關(guān)Bivariatenormaldistribution,雙變量正態(tài)分布Bivariatenormalpopulation,雙變量正態(tài)總體Biweightinterval,雙權(quán)區(qū)間BiweightM-estimator,雙權(quán)M估計(jì)量Block,區(qū)組/配伍組BMDP(Biomedicalcomputerprograms),BMDP統(tǒng)計(jì)軟件包Boxplots,箱線圖/箱尾圖Breakdownbound,崩潰界/崩潰點(diǎn)Canonicalcorrelation,典型相關(guān)Caption,縱標(biāo)目Case-controlstudy,病例對(duì)照研究Categoricalvariable,分類變量Catenary,懸鏈線Cauchydistribution,柯西分布Cause-and-effectrelationship,因果關(guān)系Cell,單元Censoring,終檢Centerofsymmetry,對(duì)稱中心Centeringandscaling,中心化和定標(biāo)Centraltendency,集中趨勢Centralvalue,中心值CHAID-x2AutomaticInteractionDetector,卡方自動(dòng)交互檢測Chance,機(jī)遇Chanceerror,隨機(jī)誤差Chancevariable,隨機(jī)變量Characteristicequation,特征方程Characteristicroot,特征根Characteristicvector,特征向量Chebshevcriterionoffit,擬合的切比雪夫準(zhǔn)則Chernofffaces,切爾諾夫臉譜圖Chi-squaretest,卡方檢驗(yàn)/x2檢驗(yàn)Choleskeydecomposition,喬洛斯基分解Circlechart,圓圖Classinterval,組距Classmid-value,組中值Classupperlimit,組上限Classifiedvariable,分類變量Clusteranalysis,聚類分析Clustersampling,整群抽樣Code,代碼Codeddata,編碼數(shù)據(jù)Coding,編碼Coefficientofcontingency,列聯(lián)系數(shù)Coefficientofdetermination,決定系數(shù)Coefficientofmultiplecorrelation,多重相關(guān)系數(shù)Coefficientofpartialcorrelation,偏相關(guān)系數(shù)Coefficientofproduction-momentcorrelation,積差相關(guān)系數(shù)Coefficientofrankcorrelation,等級(jí)相關(guān)系數(shù)Coefficientofregression,回歸系數(shù)Coefficientofskewness,偏度系數(shù)Coefficientofvariation,變異系數(shù)Cohortstudy,隊(duì)列研究Column,列Columneffect,列效應(yīng)Columnfactor,列因素Combinationpool,合并Combinativetable,組合表Commonfactor,共性因子Commonregressioncoefficient,公共回歸系數(shù)Commonvalue,共同值Commonvariance,公共方差Commonvariation,公共變異Communalityvariance,共性方差Comparability,可比性Comparisonofbathes,批比較Comparisonvalue,比較值Compartmentmodel,分部模型Compassion,伸縮Complementofanevent,補(bǔ)事件Completeassociation,完全正相關(guān)Completedissociation,完全不相關(guān)Completestatistics,完備統(tǒng)計(jì)量Completelyrandomizeddesign,完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)Compositeevent,聯(lián)合事件Compositeevents,復(fù)合事件Concavity,凹性Conditionalexpectation,條件期望Conditionallikelihood,條件似然Conditionalprobability,條件概率Conditionallylinear,依條件線性Confidenceinterval,置信區(qū)間Confidencelimit,置信限Confidencelowerlimit,置信下限Confidenceupperlimit,置信上限ConfirmatoryFactorAnalysis,驗(yàn)證性因子分析Confirmatoryresearch,證實(shí)性實(shí)驗(yàn)研究Confoundingfactor,混雜因素Conjoint,聯(lián)合分析Consistency,相合性Consistencycheck,一致性檢驗(yàn)Consistentasymptoticallynormalestimate,相合漸近正態(tài)估計(jì)Consistentestimate,相合估計(jì)Constrainednonlinearregression,受約束非線性回歸Constraint,約束Contaminateddistribution,污染分布ContaminatedGausssian,污染高斯分布Contaminatednormaldistribution,污染正態(tài)分布Contamination,污染Contaminationmodel,污染模型Contingencytable,列聯(lián)表Contour,邊界線Contributionrate,貢獻(xiàn)率Control,對(duì)照Controlledexperiments,對(duì)照實(shí)驗(yàn)Conventionaldepth,常規(guī)深度Convolution,卷積Correctedfactor,校正因子Correctedmean,校正均值Correctioncoefficient,校正系數(shù)Correctness,正確性Correlationcoefficient,相關(guān)系數(shù)Correlationindex,相關(guān)指數(shù)Correspondence,對(duì)應(yīng)Counting,計(jì)數(shù)Counts,計(jì)數(shù)/頻數(shù)Covariance,協(xié)方差Covariant,共變CoxRegression,Cox回歸Criteriaforfitting,擬合準(zhǔn)則Criteriaofleastsquares,最小二乘準(zhǔn)則Criticalratio,臨界比Criticalregion,拒絕域Criticalvalue,臨界值Cross-overdesign,交叉設(shè)計(jì)Cross-sectionanalysis,橫斷面分析Cross-sectionsurvey,橫斷面調(diào)查Crosstabs,交叉表Cross-tabulationtable,復(fù)合表Cuberoot,立方根Cumulativedistributionfunction,分布函數(shù)Cumulativeprobability,累計(jì)概率Curvature,曲率/彎曲Curvature,曲率Curvefit,曲線擬和Curvefitting,曲線擬合Curvilinearregression,曲線回歸Curvilinearrelation,曲線關(guān)系Cut-and-trymethod,嘗試法Cycle,周期Cyclist,周期性Dtest,D檢驗(yàn)Dataacquisition,資料收集Databank,數(shù)據(jù)庫Datacapacity,數(shù)據(jù)容量Datadeficiencies,數(shù)據(jù)缺乏Datahandling,數(shù)據(jù)處理Datamanipulation,數(shù)據(jù)處理Dataprocessing,數(shù)據(jù)處理Datareduction,數(shù)據(jù)縮減Dataset,數(shù)據(jù)集Datasources,數(shù)據(jù)來源Datatransformation,數(shù)據(jù)變換Datavalidity,數(shù)據(jù)有效性Data-in,數(shù)據(jù)輸入Data-out,數(shù)據(jù)輸出Deadtime,停滯期Degreeoffreedom,自由度Degreeofprecision,精密度Degreeofreliability,可靠性程度Degr