SPSS17.0新特性-1
spss第一章数据输入
数据录入
数据处理
双变量
单变量
交互
回归
相关
方差
假设检验
PART ONE
数据输入
一 统计软件介绍
SAS
S-Plus Stata
PART ONE
数据输入
SPSS
Statistic Package for Social Science 60年代：斯坦福大学研究生研制
70年代：SPSS 总部成立于芝加哥，推出 SPSS 中小型机版 80年代：微机版 SPSS/PC+
90年代： Windows 版 2000年，Statistical Product and Service Solutions
SPSS版本
版本:11.0 13.0 17.0-20.0 单数据文件?中文兼容性?
Spss网址：
ps：在word等软件中使用输出结果
1） 纯文本：直接复制 2） 统计表格 鼠标右键－－copy：按普通word表格复制， 表格内容可修改； 鼠标右键－－copy object（复制对象）： 表格复制为特殊图片，无法修改； 鼠标右键－－export：导出为纯文本或网 页格式。
选择输出的内容
8.摘菜、洗菜
每个选项设置为一个变量
变量1的值
问题009：您有几个儿子？几个女儿？ 1 儿子_______ 2 人 2 女儿_______ 3 人
问题
变量1
变量2
变量2的值
PART ONE
2 编码
数据输入
问题012 你在家里做的最多的是什么家务？ 1.抹桌扫地 4.打扫卫生 7.做饭 9.倒垃圾 2.洗碗 5.买菜 10.买米 04 3.换煤气买煤 6.洗衣服
论文格式设置 卡方检验方法17.0
利用SPSS17.0软件进行卡方检验[日期：2012-12-06] 来源：检验科作者：胡佰胜[字体：大中小] 在医学论文写作中，通常要用到Pearson卡方检验。
用途：用于检验两个或多个率或构成比的差别有无统计学意义的方法。
它常用于四格表和行列资料的分析，基于无效假设成立时理论频数与实际频数的差别不大的思想进行假设检验。
它对样本量有一定的要求，样本量条件不满足时，需使用其他方法如校正卡方或确切概率法检验。
对下面一组数据分别进行卡方检验。
2005－2007年高一新生HBSAg检测结果1.分组1＝男生 2＝女生；类别 1＝阳性人数 2＝阴性人数2.打开SPSS界面：3.编辑菜单，插入变量→类别、分组、频数。
4.在类别、分组、频数中输入相应数值。
5.数据菜单，个案加权→选中频数→单击确定。
6.分析菜单→描述统计→交叉表→把分组加入到行,把类别加入到列, 单击统计量，选中卡方，单击继续，单击确定。
7. 卡方检验（X2）结果显示如下：8.依照上述方法可以对2006年及2007年进行卡方检验（X2）结果，其结果分别为15.2、16.9。
一、文字样式部分文章有很多种字体格式，一个一个的修改很麻烦，所以在工作之前先要设置一下。
一般分为：正文、图片表格标题、大标题（目录级别）等，首先点菜单栏（是这么叫吧）上的格式，点格式和样式在右侧出现格式和样式，点新样式，出现新建样式对话框，根据要求设置格式。
然后选中需要更改的文字，点击右面设置的样式即可。
二、如何加入目录目录不可少，教给大家一个我用的方法吧，有别的简单方法，我分享过，注意修改格式。
现在说说我这个方法：1.一般目录分为n个级别，一般有3个级别（根据报告不同而不同）如图2.设置标题级别：选中需要设置级别（目录）的标题，右击选“段落”，如图。
3.出现段落后设置级别：大纲级别选择1级，如图。
同理，各个级别也这样选择。
4.注意：每个标题写的文字格式最好一样，如1.1（空格）球墨铸铁概况那么下一个如1.2（空格）球墨铸铁概况，2.1（空格）球墨铸铁概况也同样有空格，而且需要注意标点符号是英文点还是中文圈。
第1讲-spss的简单应用
SPSS认证考试
目前SPSS认证有两个级别：SPSS初级认 证和SPSS高级认证。
考试内容：应试者必须回答许多问题，会使用 SPSS软件去分析预先做好旳数据，并完毕一系 列旳作业，例如重新制作表格和图表、熟练操 作数据。（详查考试纲领）
Width；Decimals；Label；Values；Missing； Columns； Align； Measure。
Name
变量名称，其总长度不能超出64个字符(32 个中文)。定义变量名应注意： ① 以字母为首，背面跟A～Z，0～9字符； ② 不允许以数字、横线或下划线开头；
③ “？”、“！”、“/”等不能作为变量名。 ④ 能够用中文做变量名。
3. 保存为练习1.sav
1.2.3 数据旳编辑
1．修改数据 2．插入或删除一行数据 3．插入或删除一种变量(列)
练习： 1.请将序号为3旳消费者旳年龄改为56。 2.请将下列数据插入序号为2、3旳数据间 序号 年龄 性别 职业 场合 日期 收入
5 23 女 文员 a 08.4.1 2540 3.请在性别与职业间插入学历：1为硕士、2为高中、
然用距离或比率量尺测量旳数据。 Scale能够是数值型、
日期型和货币型变量，但不能是字符串型变量。例如，
身高和体重。
② Ordinal：有序变量。是指变量之间旳顺序有实际 意义，但没有距离关系。顺序变量能够用有序旳数 字作为代码，设置了值标签旳变量被以为是有序旳 分类变量，能够作为分组变量，也能够参加某些分 析过程旳运算。Ordinal能够是数值型和字符串型 变量。
spss简介和基本操作
1.4 SPSS的启动、主界面和退出 1.4.1 安装与启动SPSS
SPSS安装完毕后，系统会自动在Windows 菜单面主要有两个，一个是SPSS数据 编辑窗口，另一个是SPSS输出窗口。 数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、 编辑栏、变量名栏、内容区、窗口切换标签页 和状态栏组成，如图1-2所示。
•离散缺失值：如性别0、3、4都是非法的，可分 别填入
点击
• 定义缺失值范围：这种缺失值针对连续的变量值。当指定 某一范围的值出现在当前定义的变量中，则被当作缺失值 处理。如在性别变量值中输入了3、4、5、6。可以在 LOW后面输入3，HIGHT后面输入6。注意这个定义范围 内不能有合法值。
”0“就是包括不了 的离散值
1.3 SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式：
完全窗口菜单运行方式：录入数据后，大部 分操作和统计方法的实现都是通过菜单、图 标和对话框来完成 批处理方式和程序运行方式是从使用者的特 殊的分析需求出发，编写SPSS命令程序，通 过语句直接运行的。
图1-1 命令（Syntax）窗口/语法窗口
3.2 创建和读取SPSS数据文件
• SPSS数据文件由数据结构和数据内容构成， 结构规定了数据文件的基本构成属性 (变量名、变量类型、变量名标签、变量值 标签、缺失值定义、度量尺度及数据显示 属性如宽度列宽度和对齐方式等)
如一个班考试成绩表包含姓名、考号、各科科目成绩（英语、数 学、政治、专业）等六个变量。对每一个变量定义其属性，如“姓名” 变量定义为字符型、宽度定义为8个字符，度量尺度为定类型，由于 变量含义清楚，无须定义变量标签和变量值标签，缺失值默认为0
• 序号（O）：定序尺度(ordinal)，其值表示一种顺序的前后, 如职称变量可分为高中低三个档次,可用A(1)、B(2)、C(3) 表示，定序型变量可以是数值型也可以字符型 • 名义(N)：即定类尺度(nominal) ，该变量不存在变量值之 间的大小、顺序的前后等。只表示属于的类别。如性别中 “1”表示男，“2”表示女等,可以是数值型也可以字符型
spss介绍
4．设置变量的其他属性
在图6-3所示的表格中，“Width”表示变量的总宽 度，“Decimal”表示小数位数，“Lable”表示变量标签， “Value”表示变量的值，“Missing”表示缺失值， “Alignment”表示对齐方式，“Measurement”表示变 量的种类。这些属性如果不是特殊需要，一般不要进行 修改。
图 2
图 3
在图3的对话框中列出了8种可选的基本变量类型：数字型 （Numerric）、逗号型（Comma）、句点型（Dot）、科学计数型 （Scientific notation）、日期格式型（Date）、美元型（Dollar）、定 制货币型（Custom Currency）和字符串型（String）。
一、SPSS的发展概述
1.SPSS原是为大型计算机开发的，其版本为SPSSx。 2. 20世纪80年代初，微机开始普及以后，它率先推出 了微机版本，推出SPSS for DOS，占领了微机市场。 3. 20世纪80年代末，Microsoft发表Windows后，SPSS 迅速向Windows移植。 4.1993年6月，正式推出SPSS for Windows 6.0版本。 目前SPSS for Windows 17.0版本
2.相关性分析
运用SPSS应用软Байду номын сангаас中的Correlate模块进 行两两要素间的相关分析，并能够进行 检验
2.相关性分析
数据准备 操作步骤 结果解释
——用spss计算相关系数的方法 (1)打开analyze－correlation－brivarite顺序逐一单击鼠 标，展开Brivarite Correlations二元变量相关分析主对话 框。 （2）在变量栏中选中所要求的变量，将选择的变量移到 Variables矩形框中 （3）从主对话框中选择correlation Coefficient的方法， 系统默认的是Pearson，即皮尔逊相关（常用的一种方法 ）。显著性检验系统默认的是Two-tailed，即双尾T检验 ，表示相关系数为0的假设检验成立的概率。如果事先不 知道相关方向时选用Two-tailed；如果事先知道方向时， 选用One－tailed (4)要求显示实际的显著性水平。“**”相关系数的显著 性概率水平为0.01。“*”表示显著性水平为0.05
spss一些用法-变异系数-相关性检验[整理版]
![spss一些用法-变异系数-相关性检验[整理版]](https://img.taocdn.com/s3/m/43f1165de55c3b3567ec102de2bd960590c6d9e7.png)
变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。
当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。
如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。
标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。
变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。
变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。
常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。
CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。
用公式表示为：CV＝σ/μ作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。
若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。
变异系数又称离散系数。
cpa中也叫“变化系数”Analyze-Descriptive,计算出标准差和均值，然后用标准差除以均值就算出变异系数了如何用SPSS软件计算两个变量之间的相关系数?怎么判定相关是不是显著相关呢?analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).”就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation）r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。
spss一些用法-变异系数-相关性检验
变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。
当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。
如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。
标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。
变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。
变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。
常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。
CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。
用公式表示为：CV＝σ/μ作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。
若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。
变异系数又称离散系数。
cpa中也叫“变化系数”Analyze-Descriptive,计算出标准差和均值，然后用标准差除以均值就算出变异系数了如何用SPSS软件计算两个变量之间的相关系数?怎么判定相关是不是显著相关呢?analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).”就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation）r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。
IBM SPSS Statistics V27 授权用户许可证管理员指南说明书
将安装推送到 Windows 计算机
推送安装是一种无需任何用户干预即可将软件远程分发到任意数目的最终用户的方法。您可以将 IBM SPSS Statistics 的完整安装推送给运行 Windows 的最终用户台式计算机。您用于推送安装的技术必须支持 MSI 3.0 引擎或更高版本。
过程随附的功能以外的功
能。有关更多信息，请参
阅帮助系统中的
Integration Plug-in for
Python。
COMPANYNAME
这是贵公司的名称。
任意字符串。
缺省值（如果适合） 1
MSI 文件 IBM SPSS Statistics 27.msi 文件位于 DVD/CD 上的 Windows\SPSSStatistics\<architecture> 目录中，其中 <architecture> 是 32bit 或 64bit。如果您已下载软件，必须提取 eImage 的内容，以访问 MSI 文件。
推送安装的属性 以下是可以用于推送安装的属性。所有属性均区分大小写。如果包含空格，值必须加引号。
表 1. 推送安装的属性 属性 INSTALLDIR
AUTHCODE
PROXY_USERID
PROXY_PASSWORD
描述(D)
有效值
缺省值（如果适合）
这是应在最终用户的台式 有效路径，例如 计算机上安装 IBM SPSS C:\Statistics。 Statistics 的目录。此属 性是可选属性。如果未包 括此属性，那么缺省值为 C:\Program Files\IBM \SPSS\Statistics\27。
SPSS 简介
二、SPSS 操作系统
2014-6-5
（一）SPSS的启动
点击电脑左下侧“开始”的“所有程序”中的“SPSS for windows ”，点击spss 13.0 for windows 或 ①打开电脑找到spss 13.0 for windows 图标 ②双击图标，出现spss 13.0 for windows 的主界面
方法： 首先将数据录入计算机
（1）先要建立数据库结构 （2）再录入数据 （3）再进行正态性分析
例:
0.23 0.34 0.49
数据录入框
点击Data View
2.定义变量的计算机实现
光标移到主界面的“Variable View”点击之
在“Name”内按序录入变量名
点击“Type”,出现对话框有八种可供选择原变量类型：
线性
独立样本T检 交叉表 验
方差分析
非参数检验
图形 菜单
柱状图 线性图 面积图 饼状图
箱式图
直方图
（四）SPSS的数据库建立
数据库的建立：是把科研工作过程中的采集的 各种信息、数据以某种方式存入到计算机的磁盘 中，以随时存取、修改、统计分析的数据文件的 全过程。包括：数据编码、建立数据文件的二维 结构、数据录入、选定数据文件名及保存数据等 步骤。
Viewer Files (*.spo)
点击“保存”
保存结果数据
2、直接退出
步骤： 点击“File” 点击“Exit”
（三）SPSS的窗口与菜单
数据编辑窗口 变量编辑窗口 结果输出窗口 文件菜单
窗口
编辑菜单 数据菜Biblioteka 转换菜单 分析菜单 图形菜单菜单
数据编辑窗口
变量编辑 窗口
组别秩和检验spss方法-显效和非显效
秩group N秩均值秩和 频数对照组 26 18.88 491.00 治疗组 30 36.831105.00总数56检验统计量a频数 Mann-Whitney U 140.000 Wilcoxon W 491.000 Z-4.234 渐近显著性(双侧) .000a. 分组变量: group组别n痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 316(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%)30(100.0%)对照组 265(19.2%)6(23.1%)8(30.7%)7(26.9%) 19(73.1%)Z值为-4.234，p＜0.001，拒绝H0经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。
秩和检验应用条件①总体分布形式未知或分布类型不明；②偏态分布的资料：③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示；④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。
⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。
一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test）例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l)样品号（1）离子交换法（2）蒸馏法（3）差值(4)=(2) (3)秩次（5）1 0.5 0.0 0.5 22 2.2 1.1 1.1 73 0.0 0.0 0.0 —4 2.3 1.3 1.0 65 6.2 3.4 2.8 86 1.0 4.6 -3.6 -97 1.8 1.1 0.7 3.58 4.4 4.6 -0.2 -19 2.7 3.4 -0.7 -3.510 1.3 2.1 -0.8 -5T+=+26.5T-=-18.5差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。
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■同分析需求■为企业集成、分析资产的部署和管理提供更强大的支持另外，SPSS Statistics 17.0的所有新特性都可以在Microsoft®Windows®, Apple® Mac® OS® X, 以及Linux®任何一个平台中使用。
同时，在这个版本中，SPSS Statistics 17.0可以运行在Mac OS X及Linux平台上。
只要经过授权，用户还可以使用SPSS Statistics Server，提高分析性能，简化分析结果的部署和管理过程，并为IT人员提供必要的SPSS Statistics C/S架构整合、配置及维护工具。
现在，SPSS Statisitics 17.0在Mac OS X和Linux平台上也支持SPSS Statistics Adapter for PES。
这使得不同操作环境的SPSS用户都能够享受PES的新特性和新服务。
（PES 是SPSS公司的一个高端平台，它可以帮助企业管理、自动化、部署分析资产，更多关于P E S的信息，请参考/predictive_enterprise_services.）**AMOS™17.0，SPSS Viz Designer，以及SPSS Exact Tests 17.0只支持windows平台。
另外，与SPSS Dimensions市场调研产品的数据交换只有运行在Windows平台的SPSS Statistics 17.0支持。
FCS。
同时，SPSS还可以帮助您自动选择最优的填充方法。
创建码本在SPSS Statistics Base中，调查研究人员还可以自动创建码本描述数据集，从而免去手工创建的麻烦。
码本的内容包括：变量名、变量标签、值标签、缺失值、频数，使得调查研究结果在不同用户之间的交流给容易。
在这个版本中的其他对统计过程的增强包括可以在计算过程中选择激进或者保守舍入，它使得研究者可以从SPSS公司的以前版本中再生结果。
另外，对SPSS Statistics Base和在SPSS Advanced Statistics中的一些过程的提炼给了用户在分析时的更大的灵活性。
细节请参照第5-8页的对比图表。
对其他SPSS Statistics模块的增强在SPSS Categories中加入了三个新的规则化方法：Ridge 回归、Lasso和Elastic Net。
规则化的目标是通过稳定参数估计提高预测精度，并且规则化有助于分析高维数据。
Categories还提供了三种新的预测精度评估方法：systematic multiple starts，.632(+) bootstrap和交叉验证（CV）。
第一个方法使得您能够发现描述变量间关系的最优模型；其他模型使您能够发现最优的预测模型。
使用这些方法，可以从变量数目大于示例数的数据集中创建可靠的预测模型。
Amos 17.0是一个与SPSS Statistics 17.0集成在一起的结构化方程建模（SEM）的产品。
通过使用它，可以改进调查和报告。
Amos17.0的增强包括用Amos Graphics在指定模型的基础上写出一个Visual Basic程序；把一个路径图的一部分拷贝和粘贴到另一个上；当创建一个潜在的成长曲线模型的时候自动地设置参数约束。
更多A m o s17.0的详细信息查找/amos。
信息参见/statistics/ez_rfm）神经网络是非线性的数据挖掘工具，它由输入和输出层以及一个或更多个隐藏层所组成。
在神经网络中，神经元之间的通过不同的权重系数连接。
这些权数通过训练法则反复迭代调整以最小化误差，提供精确预测。
利用SPSS Neural Networks模块，，您可以选择多层感知器（MLP）或径向基神经网络，以全新的方式检索数据。
完成、Syntax代码字符颜色标记、代码行数和断点展示等功能。
这些功能帮助更快更高效地编写SPSS Statistics Syntax程序，并在执行代码以前识别语法错误。
通过对错误的提前捕捉，这些增进功能可以使得分析和报告提交更高效。
用户对话构造器SPSS Statistics 17.0引进了用户对话构造器的功能，能够让更有经验的使用者可以通过编程来实现定制功能，使得对话功能更简单，便于业务用户使用。
用户对话构造器可以使得初级用户可以快速了解如何快速效实施例行的操作，并给编程人员提供发布工作成果的更高效的方式。
增强的编程功能SPSS已经修改了对Python、.Net版本的Visual Basic和R的插件，使之与SPSS Statistics 17.0兼容性更好。
SPSS Statistics 17.0的R插件还包含了通过R来驱动图形创建的功能，并在SPSS Statistics的报告创建输出视图中展示出来。
更多的关于SPSS Statistics编程扩展、SPSS公司提供的免费插件、定制其他用户创建的过程、以及SDK的信息可以从/ devcentral获得。
能够查看和驱动SPSS Statistics结果，并在Predictive Enterprise Services中找到相应文件。
子。
下面的程序是多流的：SPSS Statistics Base模块中的分类和多项式logistic回归，SPSS Complex Samples模块中的复杂抽样COX回归。
SPSS Statistics Base Server优化了SPSS Statistics中多流算法的能力。
当SPSS Statistics客户端被限制为4，服务器部署提供优化的线数。
这样减少了准备分析大数据集所需时间，并最大化你们部门的IT投入。
■硬件：– PowerPC or Intel处理器– 内存：至少512 MB RAM– 至少空闲容量800MB– CD-ROM驱动– Super VGA (800x600)或更高分辨率的显示器■ Web浏览器：Safari™ 1.3.1, Firefox 1.5, or Netscape 7.2 ■ Java Standard Edition 5.0 (J2SE 5.0)所有的SPSS17.0附加模块只需要SPSS Base17.0，对系统没有其他要求。
SPSS Adapter for SPSS Predictive Enterprise Services 要求SPSS Base 17.0和SPSS Predictive Enterprise Services17.016.015.0 14.0 13.0 12.0 11.5General 一般性转换用户界面语言X 客户端支持Windows, Mac, 或Linux 的操作系统 X X 重置对话框大小 X X X 在对话框内拖放 X X XProgrammability更新 Python, .NET , and R 插件,，包括支持图形程序包 X 用对话框创建器创建用户自定义界面和用户自定义程序 X Python 作为跨平台的前置端脚本语言XX可以直接创建包括变量和观测的数据源，无需将数据导入SPSSX X 利用外部程序语言控制Syntax 语句流或出创建自定义 X X X X 算法（通过SPSS Programmability Extension 实现） X X X SPSS CD 中包含Python 程序语言X X X 能够创建一流的，用户自定义程序 X X X 语法控制输出文件X X X 从Python 后端程序传入Python 前端脚本X数据库内数据准备操作(排序和聚合)，增强数据分析功能（SPSS Server）X X X X利用由SPSS，Clementine和Answer TreeR创建的PMML模型进行评分X X X X特征选择和Naïve Bayes算法（SPSS server）X X X数据访问和数据管理从ODBC数据源读入的access格式的SPSS数据文件，容许SQL直接访问X长文本字符串的拼写检查X增强的数据编辑器X X支持自定义的变量查看方式X X改进后的语法编辑器，实现自动定义，自动完成，对颜色和错误编码，显示行数，断点和语法步骤X长文本字符串的拼写检查X检查变量标签和值标签的拼写错误X X可根据变量名称、格式、类型等属性进行排序X X支持Unicode X X导入/导出2007数据表格X X利用Syntax改变数据集中字符串变量长度或已存在的数据变量类型X X生成值标签和任意字符串长度的缺失变量X X建立永久默认的工作目录X X定义变量属性工具X X X X X X日期和时间导向X X X X X导出到数据库导向X X X直接访问Microsoft Excel界面X X X X X X X 识别重复重复工具X X X X最优分箱(在SPSS Data Preparation附加模块中实现）X X X变量子集视图X X X分析SPSS使得商业用户基于近因，频率，和交易额将客户分类XSPSS Neural Networks附加模块X X缺失数据的多样归属X利用Cox回归进行复杂抽样（包含在SPSS Complex Sample模块中）X XAmos中潜变量分析X X偏最小二乘回归** X X支持R算法** X X规则算法，岭回归，Elastic Net，Lasso X模型选择方法XSPSS Categories™附加模块中包含CATPCA 和PROXSCAL X X X X X多重对应分析（包含在SPSS Categories附加模块中）X X X X最近邻分析,用来预测或分类X中位数转换函数X创建新变量包含之前或者序列个案已经存在的变量值X偏好尺度分析（包含在SPSS Categories附加模块中）X X X两步骤聚类法（SPSS Base）X X X X X X X 描述性比率分析X X X X X X X 混合线性模型（也称等级线性模型）（包含在SPSS Advanced Models附加模块中）X X X X X X XBayesian估计-MCMC算法（包含在结构化方程建模软件Amos中）X X X X数据填补，包括多重填补（包含在结构方程建模软件Amos中）X X X对有序类别数据和删失数据的填补和估计X X X X分析在多重响应变量上进行显著性测试，包括使用小计汇总数据来排除类别（在SPSS Tables附加模块中）X X X X图表图形展示系统X X X X X图形面板整合,使spss用调度户新的或通过spss设计独立模块创建的图形模版X图形构建器X X X X支持SPSS Inc.提供的图形生成语言（GPL）X X X X双Y轴图及交叠图X X X增强过程控制图X X X2-D线图（坐标轴可按比例扩展）和支持多选题变量的图形X X X X人口金字塔（也称镜像图或二重图，3-D条形图和点图），也称为点密度图X X X X X增加的图表展示功能选项，包括面板图表和误差条图X X X X X输出输出窗口中的搜索和替代功能X包含表格预览生成器和推断性统计的增强型SPSS Tables X X X X X X X 在word和 powerpoint中收缩宽表X语法程序自动报告结果X结果输出到Microsoft Excel和Word X X X X X X X统计教练X X X X X X X 主题指南X X X X X X X “What’s This?”(上下文相关帮助) X X X X X X X。