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IBM SPSS 25.0 PDF教程

SPSS Statistics 软件原名SPSS,是英文名称社会科学统计软件包(Statistical Package forthe Social Sciences)首字母的缩写。随着SPSS 公司产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS 公司整个产品线的名称都进行了调整,现在SPSS 软件的名称全称为“Statistical Product and Service Solutions”,即“统计产品与服务解决方案”,虽然缩写仍为SPSS,但这却标志着SPSS 的战略方向做出了重大调整。SPSS 社会科学统计软件包(Statistical Package for the Social Sciences)SPSS 统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions) 随着SPSS 产品家族的丰富,原为大家熟知的统计分析软件SPSS,现在全名为SPSS Statistics,以区别于SPSS 公司的其它产品如SPSS Data Collection 数据收集产品、SPSS Modeler 数据挖掘产品等。同时,由于适应商业分析应用的要求,SPSS Statistics 产品已经发展为包括Server 端和Client 端等在内的整体CS 架构的软件系统。我们通常熟悉的SPSS 软件,应该说现在准确的全称为SPSS Statistics
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IBM SPSS Advanced
Statistics 25
IBM

目录
高级统计............... 1
Advanced Statistics 简介 .......... 1
GLM 多变量分析 ............. 1
GLM 多变量:模型 ........... 2
GLM 多变量:对比 ........... 3
GLM 多变量:概要图 .......... 4
GLM 多变量:事后比较 ......... 5
GLM 估计边际平均值 .......... 5
GLM: 保存 .............. 6
GLM 多变量:选项 ........... 6
GLM 命令的附加功能 .......... 7
GLM 重复测量 ............. 7
GLM 重复测量定义因子 ......... 9
GLM 重复测量:模型 .......... 10
GLM 重复测量:对比 .......... 11
GLM 重复测量:概要图 ......... 11
GLM 重复测量:事后比较 ........ 12
GLM 估计边际平均值 .......... 13
GLM 重复测量:保存 .......... 13
GLM 重复测量:选项 .......... 14
GLM 命令的附加功能 .......... 14
方差成分分析 .............. 14
方差成分:模型 ............ 15
方差成分:选项 ............ 16
方差成分:保存到新文件 ......... 17
VARCOMP 命令的附加功能 ........ 17
线性混合模型 .............. 17
线性混合模型:选择主体/重复变量 ..... 18
线性混合模型:固定效应 ......... 19
线性混合模型:随机效果 ......... 21
线性混合模型:估计 .......... 21
线性混合模型:统计 .......... 22
线性混合模型:EM 平均值 ........ 22
线性混合模型:保存 .......... 23
MIXED 命令的附加功能 ......... 23
广义线性模型(Z) ............. 23
广义线性模型响应 ........... 25
广义线性模型:预测变量 ......... 26
广义线性模型:模型 .......... 27
广义线性模型:估计 .......... 27
广义线性模型:统计 .......... 28
广义线性模型:EM 平均值 ........ 29
广义线性模型:保存 .......... 30
广义线性模型:导出 .......... 30
GENLIN 命令的附加功能......... 31
广义估计方程 .............. 31
广义估计方程:模型类型 ......... 33
广义估计方程:响应 .......... 35
广义估计方程:预测变量 ......... 35
广义估计方程:模型 .......... 36
广义估计方程:估计 .......... 36
广义估计方程:统计 .......... 38
广义估计方程:EM 平均值 ........ 38
广义估计方程:保存 .......... 39
广义估计方程:导出 .......... 40
GENLIN 命令的附加功能......... 40
广义线性混合模型 ............ 41
获取广义线性混合模型 .......... 42
目标 ................ 42
固定效应 .............. 44
随机效应 .............. 45
权重和偏移量 ............. 46
常规构建选项 ............. 46
估计 ................ 47
估计均值 .............. 47
保存 ................ 48
模型视图 .............. 49
模型选择对数线性分析 ........... 52
对数线性分析:定义范围 ......... 52
对数线性分析:模型 .......... 53
模型选择对数线性分析:选项 ....... 53
HILOGLINEAR 命令的附加功能 ...... 53
常规对数线性分析 ............ 54
一般对数线性分析模型 .......... 55
一般对数线性分析:选项 ......... 55
一般对数线性分析:保存 ......... 56
GENLOG 命令的附加功能 ........ 56
Logit 对数线性分析............ 56
Logit 对数线性分析:模型 ........ 57
Logit 对数线性分析:选项 ........ 58
Logit 对数线性分析:保存 ........ 58
GENLOG 命令的附加功能 ........ 59
寿命表 ................ 59
寿命表:为状态变量定义事件 ....... 60
寿命表:定义范围 ........... 60
寿命表:选项 ............. 60
SURVIVAL 命令的附加功能 ........ 60
Kaplan-Meier 生存分析 .......... 61
Kaplan-Meier:为状态变量定义事件 ..... 61
Kaplan-Meier:比较因子级别 ....... 61
Kaplan-Meier:保存新变量 ........ 62
Kaplan-Meier:选项 .......... 62
KM 命令的附加功能 .......... 62
Cox 回归分析 ............. 63
Cox 回归:定义分类变量 ......... 63
Cox 回归:图 ............ 64
Cox 回归:保存新变量 ......... 64
Cox 回归:选项 ............ 65
Cox 回归:为状态变量定义事件 ...... 65
COXREG 命令的附加功能 ........ 65
计算依时协变量 ............. 65
计算依时协变量 ............ 66
iii

分类变量编码方案 ............ 66
偏差 ................ 66
简单(S) ............... 67
Helmert .............. 67
差值 ................ 67
多项式 ............... 68
重复 ................ 68
特殊 ................ 68
指示灯 ............... 69
协方差结构 .............. 69
贝叶斯统计信息 ............. 72
贝叶斯单一样本推论:正态 ........ 72
贝叶斯单一样本推论:二项式 ....... 75
贝叶斯单一样本推论:泊松 ........ 76
贝叶斯相关样本推论:正态 ........ 77
贝叶斯独立样本推论 .......... 78
关于 Pearson 相关性的贝叶斯推论...... 81
关于线性回归模型的贝叶斯推论 ....... 82
贝叶斯单向 ANOVA .......... 86
贝叶斯对数线性回归模型 ......... 88
通知 ................ 93
商标 ................. 94
索引 ................ 97
iv IBM SPSS Advanced Statistics 25

高级统计
SPSS
®
Statistics Standard Edition 或"高级统计"选项中包含以下高级统计功能。
Advanced Statistics 简介
与 SPSS Statistics Standard Edition 或"高级统计"选项中提供的建模选项相比,"高级统计"提供的过程提供了
更高级的建模选项。
v "GLM 多变量"对"GLM 单变量"提供的一般线性模型进行了扩展,以允许使用多个因变量。更进一步的扩展
"GLM 重复测量"允许重复测量多个因变量。
v "方差成分分析"是将因变量的可变性分解为固定和随机成分的特定工具。
v "线性混合模型"对一般线性模型进行了扩展,因此允许数据表现出相关的和不恒定的可变性。因此,线性混
合模型提供了不仅能够就数据的平均值还能够就其方差和协方差建模的灵活性。
v "广义线性模型"(GZLM) 放宽了误差项的正态假设,仅要求因变量通过转换或关联函数与预测变量线性相关。
"广义估计方程"(GEE) 对 GZLM 进行了扩展,以允许重复测量。
v "一般对数线性分析"允许您为交叉分类计数数据拟合模型,"模型选择对数线性分析"可帮助您在模型间选
择。
v "Logit 对数线性分析"允许您拟合对数线性模型来分析分类因变量与一个或多个分类预测变量之间的关系。
v "生存"分析通过"寿命表"提供,用于检查时间事件变量的分布,可能按因子变量水平分析;"Kaplan-Meier"
生存分析用于检查时间事件变量的分布,可能按因子变量水平分析,或按分层变量水平产生单独的分析;
"Cox 回归"用于根据给定协变量的值对指定事件的时间建模。
v 贝叶斯统计分析通过根据观察到的数据和有关参数的先验信息生成未知参数的后验分布来进行推论。 IBM
®
SPSS Statistics 中的贝叶斯统计侧重于对单一样本分析平均值的推论,包括贝叶斯因子单一样本(配对的双
样本)、t 检验和贝叶斯推论(通过描述后验分布的特征)。
GLM 多变量分析
"GLM 多变量"过程通过一个或多个因子变量或协变量为多个因变量提供回归分析和方差分析。因子变量将总体
划分成组。通过使用此一般线性模型过程,您可以检验关于因子变量对因变量联合分布的各个分组的平均值的
效应的原假设。可以调查因子之间的交互以及单个因子的效应。另外,还可以包含协变量的效应以及协变量与
因子的交互。对于回归分析,自变量(预测变量)指定为协变量。
平衡与非平衡模型均可进行检验。如果模型中的每个单元格包含相同的个案数,则设计是平衡的。在多变量模
型中,模型中的效应引起的平方和以及误差平方和以矩阵形式表示,而不是以单变量分析中的标量形式表示。
这些矩阵称为 SSCP(平方和与叉积)矩阵。如果指定了多个因变量,则提供使用 Pillai 的轨迹、Wilks 的
lambda、Hotelling 的轨迹、Roy 的最大根条件以及近似 F 统计的多变量方差分析,同时还提供每个因变量
的单变量方差分析。除了检验假设,"GLM 多变量"过程还生成参数估计。
常用的先验对比可用于执行假设检验。另外,在整体的 F 检验已显示显著性之后,可以使用事后检验评估指定
平均值之间的差值。估计边际平均值为模型中的单元格提供了预测平均值估计值,且这些平均值的概要图(交
互图)允许您轻松对其中一些关系进行可视化。单独为每个因变量执行两两多重比较检验。
© Copyright IBM Corporation 1989, 2017 1
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资源评论

- qq_409940292019-07-18很全面,讲解详细,好用
- 踔2019-06-08这是目前搜索到的最新版本,下载试试
- kolage2019-05-24真的很好用啊
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