SPSS 17[中文注册版] 统计软件下载

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ISO文件需用虚拟光驱（比如Daemon Tool）打开  

 

[统计分析].TLF-SOFT-SPSS.Statistics.v17.0-EDGEISO.iso 

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[统计分析].TLF-SOFT-SPSS.Statistics.v17.0-EDGEISO.nfo 

ed2k://|file|%5B%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%88%86%E6%9E%90%5D.TLF-SOFT-SPSS.Statistics.v17.0-EDGEISO.nfo|3345|e3aff7b8a3bbece32d30747d4913284f|h=NLYH7FRG3NNCIHYA7AEMA6WAKW6DYWX2|/ 

 

安装步骤见“TLF-SOFT-SPSS.Statistics.v17.0-EDGEISO.nfo”文件，注册机在EDGE目录下，安装完成后需点击菜单项：Edit—>Options，在其中的General中右下角的“User Interface”中选择语言 

 

SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。SPSS原是为大型计算机开发的，其版本为SPSSx.Spss是著名的综合性统计软件，SPSS软件面向行业应用人员，软件设计突出统计方法的成熟、实用、易用性、界面易操作性及与文字处理软件等的交互性上。 

 

SPSS Statistics 17版新增功能介绍 

 

1．增强的数据管理功能 

在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面： 

 

1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。 

 

2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。 

 

3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。 

 

2．更完善的结果报告功能 

从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。 

 

1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。 

 

2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若乾小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。 

 

3．为Complex Samples模块增加统计建模功能： 

Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。 

 

4．新增的Classification Tree模块： 

这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS目前的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。 

 

Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。 

 

为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。 

 

由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同，贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。为此，本次编写的高级教程并未介绍该模块，而将在高级教程的下一个版本，以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。 

 

5．更好的SPSS系列产品兼容性 

随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。在13版中，SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起，形成更为完整的解决方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。