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著名的权威统计软件—SPSS25.0中文破解版已经推出,该版本推出新的用户界面,更有贝叶斯等新功能!这些特性在图表、新的统计测试和对现有统计数据的增强方面带来了许多新的体验,为世界带来了一个友好、可靠和值得信赖的方法,它使您能够快速地深入挖掘您的数据,使它成为比电子表格、数据库或分析人员的标准多维工具更有效的工具。
SPSS25提供了大量专业统计工具,如描述性统计、数据准备、绘图、二元统计过程、因子和聚类分析以及线性和顺序回归等实用功能,集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体,擅长于理解复杂的模式和关联,使用户能够得出结论并做出预测。

SPSS25.0新功能介绍:

1、高级统计模块中贝叶斯统计
执行新的贝叶斯统计函数,包括回归、方差分析和t检验。
贝叶斯统计数据正变得非常流行,因为它绕过了标准统计数据带来的许多误解。贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设,而是对参数设置了不确定性,并从所观察到的数据中获取所有相关信息。我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的,因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。只需几次点击,你就可以运行线性回归,ANOVA,一个样本,pair - sample,独立样本t检验,二项比例推理,泊松分布分析,Pairwise Pearson相关,和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。
新图表模板,可实现word等微软家族中编辑
这个新功能,通俗的说,就是SPSS输出的图表,你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改,可以直接保存到word等里面,在进行修改。想想都比较高大上!
建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。
你可以把大多数图表复制成微软的图形对象,这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中编辑标题、颜色、样式,甚至图表类型。
另外,SPSS还提供了图表构建器,也就是图表的模板,可以选择模板点击创建发布质量图表。
还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且,默认的模板即使没有修改,也确保了一个漂亮的图表。
在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。
将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。
使用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。
对于编程或者使用语法的用户来说,新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。
例如可以加入行、重复行、删除行、删除空行、上下移动行,以及修剪前导或尾随空格等。
2、功能汇总
SPSS所具有的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。
基本上,一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能:
1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理;
2、 描述统计和探索分析:频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计;在描述分析或者探索分析方面包括频率分析(Frequencies)、描述性分析(Deives)、探索分析(Explore)、列联表(交叉表)分析(Crosstabs)、TURF分析(Total Unduplicated Reach and Frequency,累积不重复到达率和频次分析)、比率统计(Ratio Statistics)、P-P图(P-P Plots, proportion-proportion plot)、Q-Q图(Q-Q Plots,Quantile-Quantile plot)等功能;
3、 交叉表:计数;行、列和总计百分比;独立性检验;定类变量和定序变量的相关性测度;
4、 二元统计:均值比较、T检验、单因素方差分析;
6、 回归分析:自动线性建模(Automatic Linear modeling)、线性回归(Linear Regression)、曲线估计(Curve Estimation)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)、二元Logistic回归(Binary Logistic Regression)、多元Logistic回归(Multinomial Logistic Regression)、有序回归(Ordinal Regression)、概率单位法(Probit,probability unit)、非线性回归(Nonlinear Regression)、权重估计法(Weight Estimation)、两步最小二乘回归(2-Stage Least Squares Regression)及分类回归(Categorical Regression)
7、 非参数检验:单样本非参数检验(One-Sample Nonparametric Tests)、两个或更多独立样本非参数检验(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、两个或更多相关样本非参数检验(Two or More Related Samples Nonparametric Tests)、卡方检验(Chi-Square Test)、二项检验(Binomial Test)、游程检验(Runs Test)、单样本Kolmogorov-Smirnov检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)、两独立样本非参数检验(Two-Independent-Samples Test):Mann-Whitney U检验(Mann-Whitney U test)、Moses极端反应检验(Moses extreme reactions test)、Kolmogorov-Smirnov Z检验(Kolmogorov-Smirnov Z test)、Wald-Wolfowitz游程检验(Wald-Wolfowitz runs test),多个独立样本非参数检验(Tests for Several Independent Samples):Kruskal-Wallis H检验(Kruskal-Wallis H Test)、中位数检验(Median Test)和Jonckheere-Terpstra检验(Jonckheere-Terpstra Test),两相关样本非参数检验(Two-Related-Samples Tests):Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon Signed Ranks Test)、符号检验(Signed Test)、McNemar检验(McNemar Test)和边际同质性检验(Marginal Homogeneity Test),多个相关样本非参数检验(Test for Several Related Samples):Friedman检验(Friedman Test)、Kendall W检验(Kendall’s W Test)和Cochran Q检验(Cochran’s Q Test)
8、 多重响应分析:交叉表、频数表;
9、 预测数值结果和区分群体: K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析;
10、 判别分析;
11、 尺度分析:可靠性分析(Reliability Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,ALSCAL)和多维邻近尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis,PROXSCAL)及多维展开分析(Multidimensional Unfolding Analysis,PREFSCAL);
12、 一般线性模型--General Linear Model :单变量方差分析(Univariate Analysis of Variance)、多元方差分析(Multivariate Analysis of Variance)、重复测量方差分析(Repeated Measures Analysis of Variance)和方差分量分析(Variance Components Analysis)
广义线性模型--Generalized Linear Models 广义线性模型(Generalized Linear Models)和广义估计方程(Generalized Estimating Equations)
混合模型--Mixed Models 线性混合模型(Linear Mixed Models)和广义线性混合模型(Generalized linear mixed models)
对数线性模型--Loglinear 一般对数线性分析(General Loglinear Analysis),Logit对数线性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型选择对数线性分析(Model Selection Loglinear Analysis)
13、生存分析:寿命表(Life Tables)、Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier)、Cox回归(Cox Regression)和含时间依赖协变量的Cox回归(Time-Dependent Cox Regression)
14、 报告:各种报告、记录摘要、图表功能(分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等);
15、 数据管理、数据转换与文件管理

SPSS25.0中文破解版安装教程:

1、运行SPSS25 64位版本的安装包解压安装,小编这里以64位Win7系统为例

2、选择是否安装Python

3、选择安装目录

4、点击安装

5、将安装包“crack”目录下的许可文件“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可,默认安装目录为C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\

6、至此SPSS25.0中文破解版就安装完成了,在弹出的界面,我们可以看到试用期足足有6000多天,用户免费使用整整近20年!
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SPSS25.0中文破解版64位
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