spss16汉化版

软件介绍

相关推荐：spss办公软件spss16是一款业务数据处理软件，可以帮助你在工作中专业的分析数据结构，具有多元化的分析模式，让所有信息一目了然，更好的完成各种统计任务。

大大提高整体工作效率，功能丰富，操作方便。有需要的朋友来旋风软件园下载使用吧！

软件简介

IBM SPSS Amos 16是结构方程建模(SEM)的强大工具。通过扩展回归分析、因子分析、相关分析、方差分析等传统多元数据分析方法，为您的理论研究提供更多支持。

Amos的探索技术和SEM的“定义搜索”功能允许您从大量候选模型中选择最佳模型。可以使用以前的模型来定义或设置模型的参数值约束，或者使用贝叶斯估计来指定参数的先验分布。

使用验证性因子分析，您可以指定并验证因子模式，而无需依赖传统的探索性因子分析。

spss16汉化版特色

1、编程方便

软件具有第四代语言的特点，告诉系统做什么，不告诉怎么做，只要你懂统计分析的原理，不需要熟悉统计方法的各种算法，就可以得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，

SPSS的命令语句、子命令和选项的选择，大部分是通过“对话框”的操作来完成的。因此，用户不需要花费大量的时间去记忆大量的命令、程序和选项。

2、功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。共有11类136项功能。

SPSS提供的方法从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析。

比如探索性分析、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、Logistic回归等等。

3、数据接口

能够读取和输出各种格式的文件。例如*。dBASE、FoxBASE和FoxPRO生成的dbf文件，文本编辑软件生成的ASCII数据文件，

Excel *。xls文件可以转换成SPSS数据文件进行分析。可以将SPSS图形转换成7种图形文件。结果可以保存为*。txt和html文件。

4、模块组合

SPSS for Windows软件分为几个功能模块。用户可以根据自己的分析需求和计算机的实际配置灵活选择。

5、针对性强

SPSS适用于初学者、熟练者和精通者。而且很多群体只需要掌握简单的操作分析就可以了，而且大多偏爱SPSS，比如薛伟的书《基于SPSS的数据分析》，也是比较适合初学者的。而那些熟练或精通的人也更喜欢SPSS。

因为他们可以通过编程实现更强大的功能。

6、操作简便

spss界面非常友好。除了数据录入、一些命令程序等少数输入任务外，大部分操作都可以通过拖动鼠标，点击“菜单”、“按钮”、“对话框”来完成。

使用方法

打开SPSS软件后，点击右上角的【打开文件按钮】，打开需要分析的数据文件/

接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势。因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的方法是不同的，所以首先要掌握它们的变化趋势，画出散点图。

单击图形-旧对话框-分散/点状。

选择[简单分发]，然后单击[定义]。这种散点图对我们来说很常见，其他的就比较复杂了。在这里使用它会使简单的问题变得复杂。

在下一个弹出框中设置X轴和Y轴，然后点击确定，不考虑其他事情，然后得到散点图。可以看出，X轴和Y轴明显是线性的，所以下面的回归分析会用到线性回归的方法，假设图像是曲线的，就需要选择曲线拟合的方法。/

单击分析-回归-线性。

在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量。其他选项可以默认设置，其他选项只是为了更精确的优化模型。

接下来是结果分析。输出文档中弹出四个表格，其中【系数表】为模型。根据B列，写出函数表达式。这个问题是y=1.594x 26.659，sig小于0.05，说明自变量对因变量影响显著。

[Anova表]显示分析结果，主要取决于F和Sig值。如果对应于F值的Sig值小于0.05，则可以认为回归方程是有用的。

在模型总结中，r表示拟合优度，值越接近1，模型越好。到目前为止，回归分析已经完成了图中的模型，比较合理。

spss16中文版功能

一、图形化用户界面

通过路线图浏览器，您可以显示路径模型、当前文件夹中所有路径模型的描述以及小图标。

只需点击即可选择程序选项。

通过单击鼠标直接在路线图上创建一个新变量。

单击以同时查看不同的组或模型。

浏览数据文件的内容

将变量名直接从数据集中拖到路径图中。

二、分析能力及统计功能

在缺失数据的情况下，通过使用所有信息的最大似然法，可以获得更有效且偏差更小的估计。

利用快速bootstrap模拟方法获得任意试验分布下任意参数的近似置信区间，包括标准化系数；

使用Bollen和Stine bootstrap方法评估模型

计算百分位数置信区间和修正偏差的百分位数置信区间。

通过随机排列测试探索是否有一个等价的或更好的模型。

通过在路径图上为两个或两个以上的参数设置相同的标签，实现了同组内或不同组间参数相等的约束，包括均值、截距、回归权和协方差。

估计外生变量的平均值。

回归方程截距的估计

自举任意参数给出正态分布假设下任意模型参数的近似置信区间，包括蒙特卡罗模拟估计的标准化系数。

各种估计方法，包括最大似然估计、未加权最小二乘法、广义最小二乘法、布朗渐进自由分布标准和自由尺度最小二乘法。

二十多种用于模型评估的拟合统计，包括卡方统计、AIC、

BIC准则；布朗德克标准(BCC)；ECVI、RMSEA和PCLOSE标准；均方根残值；霍尔特的主要抽样指标；以及BentlerBonett和TuckerLewis指数。

使用bootstrapping或Monte Carlo方法获得任何参数的偏差和标准误差的估计值以及其他导出的统计量。

您可以选择使用观察信息矩阵来估计标准误差。

检查每个参数的p值和临界值。

缺少数据填充

填写分类变量和删失数据的顺序。

填写缺失数据和潜在变量分数

三种填充方法：回归、随机回归和贝叶斯方法。

个别填充：

利用线性回归填补缺失值

个别或多重填补：

利用最大似然方法(ML)进行随机回归填补基于由观测数据得到的参数估计；假定参数与它们的ML估计相等

贝叶斯估计与随机回归填补方法类似；然而，这种方法假定参数是通过估计得到的，并不知道其确切的取值

三、制图及其它工具

创建具有演示质量的路径图：

便捷地在路径图上展示/隐藏全部变量名字

打印或粘贴路径图到其它应用程序中

使用工具箱按钮，包括形状调整，复制，适合页面显示，以及对齐等来绘制模型

自定义工具条：

为菜单项或AMOS宏的热键(包括自定义宏)创建工具条按钮

给工具条按钮创建图标

创建快捷键执行宏

通过选择工具条上按钮拟合模型

直接利用您指定的变量名进行分析，不必使用任何希腊字母

在路径图上添加标题和备注

利用工具条，菜单和热键处理要经常执行的任务

使用弹出式菜单显示路径图上每个元素的有用选项

利用反射和旋转按钮重新整理排列测量模型

使用嵌入程序扩展模型功能

四、文档和帮助

丰富的具有交叉对照的在线帮助系统，并具有对输出结果的说明或解释

含有36个完整实例的用户手册

五、数据和文件管理

支持的文件类型包括：dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,wk3,wk4),Microsoft access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav)，

六、建模能力

创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)

利用两种方法指定候选模型：

为每个候选模型设置一组参数相等的约束

探索性方式应用SEM。AMOS会尝试很多模型，同时基于AIC及BIC统计量比较模型，并给出最佳模型的建议

拟合验证性因子模型，方差成分模型，变量中含有误差的模型，以及一般的潜变量模型

分析均值结构以及多组数据：

利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据

同时分析来自多个总体的数据

把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间

同时分析多组模型：AMOS能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量

将路径图转化为VB程序

用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型

七、潜在类别分析(混合模型)

进行市场细分研究

估计每个类群或划分的大小

进行混合回归分析和混合建模

进行混合因子分析

估计个体属于某类群的概率

训练分类模型。预先指定一些个体属于某个组，再利用模型对剩余的个体分类

在多组模型中，限定一些模型参数在各族相等，同时其它参数可随不同组而变化

八、贝叶斯估计

通过指定内容丰富的先验分布，改进估算。

利用可自动调整的底层“马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo, MCMC)”计算方法。

以有序的分类数据和审查数据执行估算。

基于非数字数据创建模型，而无需将数字分数分配给数据。

使用审查数据，而无需进行除正常情况之外的假定。

九、处理海量计算模型

无论数据是否为正态，您都可以利用功能强大的bootstrapping方法取得估计值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以让您简单轻松地获得任意参数估计的偏差和标准误差，

包括标准化系数和效应估计

检验多元正态并进行离群值分析

十、模型创建

利用路径图设定模型

借助图形工具通过路径图直接修改模型

在路径图上显示模型自由度

将部分单步路径图拷贝粘贴到其他路径图中

网盘提取码：ihhg