SPSS 25.0 软件安装教程

著名的权威统计软件—SPSS25.0中文已经推出，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。
OK，话不多说，我们先来看看如何安装。首先是准备工作，在百度云中下载软件：

软件下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1sFGE28NbJ1hj2N_yRv11Pg
提取码：cd5h

SPSS25.0中文版安装教程：

1、运行SPSS25 64位版本的安装包解压安装，我这里以64位Win10系统为例，打开文件夹中的 “ SPSS 25 64bit.exe ” 文件。

2、选择是否安装Python

3、选择安装目录，如果你的C盘空间不是很大的话，建议安装在D盘或其他盘区，点击更改按钮，然后在路径的文本框内把字母 “C” 改为 “D” 即可。

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\，如果你修改了安装路径，到你选择的安装路径下做此操作即可。

6、至此SPSS25.0中文版就安装完成了，在弹出的界面，我们可以看到试用期足足有将近6000多天！

安装过程中遇到任何问题可以在评论区里留言或私信我

SPSS25.0新功能介绍：（以下是新版功能介绍，如果有兴趣的话可以阅读）

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