spss For Mac v23.0中文版 苹果电脑版

spss 23.0 For Mac是一款可以在苹果电脑MAC OS X平台上使用的数据分析和统计工具，也是目前世界上最为专业的数据分析软件之一，小编为大家提供的这个是苹果电脑版本，该软件拥有数据录、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制等多种功能，新版本带来了批量装入数据库、时间因果模型、空间时间预测等新功能，需要此款工具的朋友们可以前来下载使用。

spss 23 Mac新功能：

1、地理空间关联规则

通过使用地理空间关联规则，可以根据空间属性和非空间属性在数据中查找模式。例如，可以通过位置属性和人口统计信息属性识别罪案数据中的模式。根据这些模式，您可以构建规则，以预测有可能发生特定类型罪案的地点。

此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

2、空间时间预测

空间时间预测使用包含位置数据、预测输入字段（预测变量）、时间字段和目标字段的数据。每个位置在数据中都有许多行，这些行表示每个预测变量在每个位置于每个时间间隔的值。

此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

3、时间因果模型

时 间因果建模尝试发现时间序列数据中的关键因果关系。在时间因果建模中，您指定一组目标序列以及这些目标的候选输入集。这样，过程将为每个目标构建一个自回 归时间序列模型，并且仅包括那些与目标具有因果关系的输入。此方法不同于传统时间序列建模，在传统时间序列建模中，您必须为目标序列显式指定预测变量。由 于时间因果建模通常涉及为多个相关的时间序列构建模型，因此结果称为模型系统。

在“预测”选项中提供了时间因果建模。

4、批量装入数据库中

将数据导出至数据库时，批量装入会将数据成批提交到数据库，而不是一次提交一条记录。此操作可以使操作速度更快，对于大型数据文件尤其如此。

5、可编程性增强功能

• 现在，您可以从任何外部 R 进程运行使用 R Integration Package for IBM® SPSS® Statistics 中的函数的 R 程序，例如 R IDE 或 R 解释器。还可以从 R 运行 SPSS Statistics 命令语法。

•通过 Python 或 R 实现的扩展命令现在支持在变量列表中使用 TO 和 ALL 关键字。

•IBM SPSS Statistics - Essentials for R 和 IBM SPSS Statistics - Essentials for Python 现在包含更多扩展命令以及关联的定制对话框。另外，可以通过在语法编辑器中按F1键来访问随 Essentials for R 和 Essentials for Python 一起安装的所有扩展命令的帮助。

主要功能：

（一）SPSS的数据编辑功能

在SPSS的数据编辑器窗口中，不仅可以对打开的数据文件进行增加、删除、复制、剪切和粘贴等常规操作，还可以对数 据文件中的数据进行排序、转置、拆分、聚合、加权等操作，对多个数据文件可以根据变量或个案进行合并。可以根据需要把将要分析的变量集中到一个集合中，打 开时只要指定打开该集合即可，而不必打开整个数据文件。

（二）表格的生成和编辑

利用SPSS可以生成数十种风格的表格，根据功能又可有一般表、多响应表和频数表等。利用专门的编辑窗口或直接在查看器中可以编辑所生成的表格。在SPSS的高版本中，统计成果多被归纳为表格和（或）图形的形式。

（三）图形的生成和编辑

利 用SPSS可以生成数十种基本图和交互图。其中基本图包括条形图、线图、面积图、饼图、高低图、帕累托图、控制图、箱图、误差条图、散点图、直方图、P- P概率图、Q-Q概率图、序列图和时间序列图等，有的基本图中又可进一步细分。交互图比基本图更漂亮，可有不同风格的二维、三维图。交互图包括条形交互 图、点形交互图、线形交互图、带形交互图、饼形交互图、箱形交互图、误差条形交互图、直方交互图和散点交互图等。图形生成以后，可以进行编辑。

（四）与其他软件的联接

SPSS能打开Excel、DaBase、Foxbase、Lotus 1-2-3、Access、文本编辑器等生成的数据文件。SPSS生成的图形可以保存为多种图形格式。

现在的SPSS软件支持OLE技术和ActiveX技术，使生成的表格或交互图对象可以与其他同样支持该技术的软件进行自动嵌入与链接。SPSS还有内置的VBA客户语言，可以通过Visual Basic编程来控制SPSS。

（五）SPSS的统计功能

SPSS的统计功能是SPSS的核心部分，利用该软件，几乎可以完成所有的数理统计任务。具体来说，SPSS的基本统计功能包括：

样本数据的描述和预处理

假设检验（包括参数检验、非参数检验及其他检验）

方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析）

列联表

相关分析

回归分析

对数线性分析

聚类分析

判别分析

因子分析

对应分析

时间序列分析

生灭分析

可靠性分析