IBM_SPSS_Statistics_Core_System_User_Guide

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1、iIBMSPSSStatistics20CoreSystem用户指南注意：使用本信息及其支持的产品之前，请阅读注意事项第388页码下的一般信息。此版本适用于IBM®SPSS®Statistics20及所有后续发布和修订，除非在新版本中另有说明。Adobe产品屏幕截图重印已获得AdobeSystemsIncorporated的许可。Microsoft产品屏幕截图重印已获得MicrosoftCorporation的许可。受许可保护材料-IBM所有CopyrightIBMCorporation1989,2011.美国政府用户受限权利-使用、复制或披露受与

2、IBMCorp.签订的GSAADPScheduleContract的限制。前言IBMSPSSStatisticsIBM®SPSS®Statistics是一种用于分析数据的综合系统。SPSSStatistics可以从几乎任何类型的文件中获取数据，然后使用这些数据生成分布和趋势、描述统计以及复杂统计分析的表格式报告、图表和图。本手册《IBMSPSSStatistics20CoreSystem用户指南》记录了SPSSStatistics的图形用户界面。随软件安装的帮助系统中提供了使用附加选项中所包含统计过程的示例。此外，在菜单和对话框之下，SPSSSta

3、tistics使用命令语言。该系统的一些扩展功能只能通过命令语法来访问。（这些功能在StudentVersion中不提供。）命令语法的详细参考信息，以两种方式提供：集成在完整的“帮助”系统中，在“帮助”菜单的命令语法参考中，也以单独的PDF格式文档提供。IBMSPSSStatistics选项以下选项作为完整（非StudentVersion）IBM®SPSS®StatisticsCore系统的附加增强功能提供：StatisticsBase为您提供广泛的统计过程以执行基本分析和报告，其中包括计数、交叉表和描述统计、OLAP立方和码本报告。它还提供了多种

4、降维、分类和细分方法，例如因子分析、聚类分析、最近邻元素分析和判别函数分析。此外，SPSSStatisticsBase还提供了广泛的平均值比较算法和预测方法，例如t检验、方差分析、线性回归和序数回归。AdvancedStatistics主要提供一些复杂试验和生物医学研究中常用的技术。它包括一些用于一般线性模型(GLM)、线性混合模型、方差成分分析、对数线性分析、序数回归、保险精算寿命表、Kaplan-Meier生存分析以及基础和扩展Cox回归的过程。Bootstrap方法可以导出稳健的标准误估计值，并能为诸如均值、中位数、比例、几率比、相关系数或回

5、归系数等估计值导出置信区间。Categories执行最优尺度过程，包括对应分析。ComplexSamples使得调查、市场、卫生和民意研究者以及使用抽样调查方法的社会学家能够将他们复杂的样本设计并入数据分析中。Conjoint提供度量单个产品属性如何影响消费者和市民偏好的现实的方式。使用Conjoint，您可以轻松地在一组产品属性的环境中度量每个产品属性的折衷效应—如同消费者在进行采购决策时所做的一样。CustomTables可创建各种具有演示质量的表格式报表，包括复杂的行列表和多重响应数据的显示。DataPreparation提供数据的快捷可视快

6、照。使用它可以应用标识无效数据值的验证规则。您可以创建标记超出范围的值、缺失值或空值的规则。还可以保存记录个别规则的违反和每个个案的规则违反总数的变量。还提供了可以复制或修改的一组有限的预定义规则。CopyrightIBMCorporation1989,2011.iiiDecisionTrees创建基于树的分类模型。它将个案分为若干组，或根据自变量（预测变量）的值预测因变量（目标变量）的值。此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具。DirectMarketing使组织能够通过专为直销设计的方法确保其营销计划尽可能地发挥效力。ExactTests可

7、在小样本或分布非常不均匀的样本可能导致常规检验不准确的情况下计算统计检验的精确的p值。此选项只在Windows操作系统中可用。Forecasting通过使用多种曲线拟合模型、平滑模型和用于估计自回归函数的方法，执行综合的预测和时间序列分析。MissingValues描述了缺失数据的模式、估计均值和其他统计量，并为缺失观察值归因值。NeuralNetworks可以通过将产品需求预测为价格函数以及其他变量的函数或根据购买习惯和人口统计特征分类客户来制定经营决策。神经网络是非线性数据建模工具。它们可以用来建立输入与输出之间的复杂关系模型，也可用来查找数据

8、中的模式。Regression提供了用于分析那些不能拟合传统线性统计模型的数据的方法。它包括一些用于probit分析、lo