IBM SPSS Advanced Statistics 使用指南

"IBM SPSS Advanced Statistics 19帮助文件" IBM SPSS Statistics 是一款功能强大的数据分析工具，主要用于处理和分析各种类型的数据。Advanced Statistics是SPSS的一个可选附加模块，它扩展了基本软件包的功能，提供了更高级的统计分析方法。这个模块专为需要进行深入统计研究的用户设计，如研究人员、数据分析师和统计学家。 本帮助文件包含了SPSS Advanced Statistics 19的相关信息，旨在指导用户如何有效地利用这些高级统计功能。在开始使用之前，用户应阅读第143页的“Notices”部分，了解相关的法律条款和许可协议。文件强调，其中包含的信息受版权保护，并且IBM和SPSS有权使用或分发用户提供的任何信息，而无需对用户承担任何义务。 Advanced Statistics模块提供了以下几类高级统计分析方法： 1. 多元线性回归：除了基本的线性回归外，还包括岭回归、套索回归（Lasso）和弹性网络回归等方法，以应对多重共线性问题和模型选择。 2. 方差分析：包括单因素和多因素方差分析（ANOVA），以及重复测量设计的方差分析，用于比较不同组间或组内的均值差异。 3. 聚类分析：通过K-means、层次聚类等方法将数据集中的观测分为不同的群组，有助于发现数据的内在结构。 4. 主成分分析和因子分析：用于降低数据维度，识别变量之间的关系，以及提取主要因素。 5. 卡方检验：包括独立样本卡方检验、配对样本卡方检验和拟合优度检验，用于检验分类变量之间的关联性。 6. 非参数检验：例如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验，适用于非正态分布的数据。 7. survival analysis（生存分析）：如Kaplan-Meier生存曲线估计和Cox比例风险模型，常用于医学研究和寿命预测等领域。 8. 多元逻辑回归：扩展了二元逻辑回归，可以处理多个独立变量对一个二分类因变量的影响。 9. 有序回归：处理有序分类响应变量的模型，如Probit和Logit模型。 10. GLM（广义线性模型）和GLMRepeatedMeasures：适用于非正态分布的响应变量，可以处理复杂的设计和重复测量数据。 11. 多级和混合模型：用于处理具有层次结构的数据，如学生在不同学校的成绩，同时考虑学校效应和个体效应。 SPSS Inc.,现为IBM公司的一部分，是全球领先的预测分析软件供应商。其产品系列覆盖了数据收集、统计分析、模型建立和部署等多个方面，致力于将分析技术融入业务流程，帮助企业、政府和学术机构通过理解客户行为、预测未来趋势并据此采取行动，从而获得竞争优势。通过整合分析、IT和业务流程，SPSS解决方案帮助实现企业内部协调一致的业务目标。世界各地的众多组织依赖SPSS技术来增强他们在客户服务、决策制定和市场研究等方面的能力。