SPSS Statistics Premium 全模块统计分析产品包

发布时间：2020/07/03 浏览量：1933

必需的基础模块，管理整个软件平台，管理数据访问、数据处理和输出，并能进行很多种常见基本统计分析。

模块介绍

Base

必需的基础模块，管理整个软件平台，管理数据访问、数据处理和输出，并能进行很多种常见基本统计分析。基本统计分析功能包括描述统计和行列计算，还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。

AdvancedStatistics

在分析数据时，除了基本的数据分析外，如果还想建立分析过程数据，就需要使用Advanced Models，为顺序结果建立更灵活、更成熟的模型，在处理嵌套数据时得到更精确的预测模型，可以分析事件历史和持续时间的数据。具体功能包括：广义线性模型（GZLMS）、广义估计方程（GEES）、混合模型、一般线性模型（GLM）、方差成分估计、MANOVA、Kaplan-Meire 估计、Cox 回归、多因子系统模式的对数线性模型、对数线性模型、生存分析。

Regression

大量的非线性建模工具、多维尺度分析帮助研究人员进行非线性回归分析。它将数据从数据约束中解放出来，方便地把数据分成两组，建立可控制的模型及表达式进行非线性模型的参数估计，能够建立比简单线性回归模型更好的预测模型。

CustomTables

提供35 种单元和摘要统计量，能够更方便地显示多重序列数据，它能串接所有的维度，以在同一表格中显示包含不同统计量的各种变量。Tables 用更深入的分析，轻松地处理复选题与缺失值，用包括所有统计量、易于理解的表格来展现分析结果，通过完整的表格控制权，研究人员还可以自制表格，创造优美外观。

DataPreparation

在预处理数据时轻易地识别错误的和无效的观测、变量和数据，找出多元的极端值，执行数据检验，为建模预处理数据。确认可疑的或者残缺的案例，查看数据缺失模式。

MissingValues

缺失数据会带来偏差或错误的分析结果，简单代入法或者简单的回归法都不能正确地填补缺失值，Missing Values Analysis 帮助研究人员在分析过程中排除数据中隐含的偏差，得出更精确的结论。Missing Values Analysis 用六种灵活的诊断报告来评估缺失值是否会影响分析结论，更好地了解它们的特性。

Forecasting

Forecasting是目前功能最强的时间序列分析工具，是分析历史资料、建立模型与预测未来事件的强有力的工具，能帮助研究人员做更好的预测。Forecasting 利用完备的时间序列提高预测能力，包括多重曲线拟合、平滑以及自回归方程估计。