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SPSS V13 英文正式版(社會科學統計程式)


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軟體名稱:SPSS V13 英文正式版(社會科學統計程式)
語系版本:英文版
光碟片數:單片裝
破解說明:
系統支援:WIN 9x/WIN ME/WIN NT/WIN 2000/WIN XP/WIN 2003
軟體類型:社會科學統計程式
硬體需求:PC
更新日期:2005/9/29
官方網站:http://www.spss.com/
中文網站:http://www.spss.com/
軟體簡介:
銷售價格:80
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破解說明:
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軟體簡介:

     
 
                 SPSS V13 英文正式版(社會科學統計程式)

相關網址:
http://www.spss.com/                                                 

序號:
                 




內容說明:                            
SPSS的全稱是:Statistical Program for Social Sciences,即社會科學統計程式。該          
軟體是公認的最優秀的統計分析套裝軟體之一。SPSS原是為大型電腦開發的,其版本為           
SPSSx.Spss是著名的綜合性統計軟體,SPSS軟體面向行業應用人員,軟體設計突出統計           
方法的成熟、實用、易用性、界面易操作性及與文字處理軟體等的交互性上                     
                                                                                       
                                                                                       
SPSS 13版新增功能介紹                                                                  
                                                                                       
1.增強的數據管理功能                                                                  
在10版以後,SPSS的每個新增版本都會對數據管理功能作一些改進,以使用戶的使用更           
為方便。13版中的改進可能主要有以下幾個方面:                                           
                                                                                       
1)超長變數名:在12版中,變數名已經最多可以為64個字元長度,13版中可能還要大大          
放寬這一限制,以達到對當今各種複雜數據倉庫更好的相容性。                               
                                                                                       
2)改進的Autorecode過程:該過程將可以使用自動編碼模版,從而用戶可以按自定義的          
順序,而不是默認的ASCII碼順序進行變數值的重編碼。另外,Autorecode過程將可以同          
時對多個變數進行重編碼,以提高分析效率。                                               
                                                                                       
3)改進的日期/時間函數:本次的改進將集中在使得兩個日期/時間差值的計算,以及對          
日期變數值的增減更為容易上。                                                           
                                                                                       
2.更完善的結果報告功能                                                                
從10版起,對數據和結果的圖表呈現功能一直是SPSS改進的重點。在12版中,SPSS推出           
了全新的常規圖功能,報表功能也達到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現的一           
些問題,以及用戶的需求對圖表功能作進一步的改善。                                       
                                                                                       
1)統計圖:在經過一年的使用後,新的常規圖操作界面已基本完善,本次的改進除使得          
操作更為便捷外,還突出了兩個重點。首先在常規圖中引入更多的交互圖功能,如圖組           
(Paneled charts),帶誤差線的分類圖形如誤差線條圖和線圖,三維效果的簡單、堆           
積和分段餅圖等。其次是引入幾種新的圖形,目前已知的有人口金字塔和點密度圖兩種           
。                                                                                     
                                                                                       
2)統計表:幾乎全部過程的輸出都將會棄用文本,改為更美觀的樞軸表。而且樞軸表的          
表現和易用性會得到進一步的提高,並加入了一些新的功能,如可以對統計量進行排序           
、在表格中合併/省略若干小類的輸出等。此外,樞軸表將可以被直接導出到                    
PowerPoint中,這些無疑都方便了用戶的使用。                                             
                                                                                       
3.為Complex Samples模組增加統計建模功能:                                             
Complex Samples是12版中新增的模組,用於實現複雜抽樣的設計方案,以及對相應的數          
據進行描述。但當時並未提供統計建模功能。在13版中,這將會有很大的改觀。一般線           
形模型將會被完整地引入複雜抽樣模組中,以實現對複雜抽樣研究中各種連續性變數的           
建模預測功能,例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。對於分類數據,                 
Logistic回歸則將會被系統的引入。這樣,對於一個任意複雜的抽樣研究,如多階段分           
層整群抽樣,或者更複雜的PPS抽樣,研究者都可以在該模組中輕鬆的實現從抽樣設計、          
統計描述到複雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程,方差分析模型、線形回歸模           
型、Logistic回歸模型等複雜的統計模型都可以加以使用,而操作方式將會和完全隨機           
抽樣數據的分析操作沒有什麼差別。可以預見,該模組的推出將會大大促進國內對複雜           
抽樣時統計推斷模型的正確應用。                                                         
                                                                                       
4.新增的Classification Tree模組:                                                     
這個模組實際上就是將以前單獨發行的SPSS AnswerTree軟體整合進了SPSS平台。筆者幾          
年前在自己的網站上介紹SPSS 11的新功能時,曾經很尖銳地指出SPSS目前的產品線過於          
分散,應當把各種功能較單一的小軟體,如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等           
幾個平台上去。看來SPSS公司也意識到了這一點,而AnswerTree就是在此背景下第一個           
被徹底整合的產品。                                                                     
                                                                                       
Classification Tree模組基於數據挖掘中發展起來的樹結構模型對分類變數或連續變數          
進行預測,可以方便、快速的對樣本進行細分,而不需要用戶有太多的統計專業知識。           
目前在市場細分和數據挖掘中有較廣泛的應用。現在已知該模組提供了CHAID、                  
Exhaustive CHAID和C&RT三種算法,在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否會          
被納入。                                                                               
                                                                                       
為了方便新老用戶的使用,Tree模組在操作方式上不再使用AnswerTree中的嚮導方式,           
而是SPSS近兩年開始採用的交互式選項卡對話方塊。但是,整個選項卡界面的內容實際           
上是和原先的嚮導基本一致的,另外,模型的結果輸出仍然是AnswerTree中標準的樹形           
圖,這使得AnswerTree的老用戶基本上不需要專門的學習就能夠懂得如何使用該模組。           
                                                                                       
由於樹結構模型的方法體系和傳統的統計方法完全不同,貿然引入可能會引起讀者統計           
方法體系的混亂。為此,本次編寫的高級教程並未介紹該模組,而將在高級教程的下一           
個版本,以及關於市場細分問題的教材中對其加以詳細介紹。                                 
                                                                                       
5.更好的SPSS系列產品相容性                                                            
隨著自身產品線的不斷完善,SPSS公司的產品體系已經日益完整,而不同產品間的互補           
和相容性也在不斷加以改進。在13版中,SPSS軟體已經可以和其他一些最新的產品很好           
的整合在一起,形成更為完整的解決方案。例如,SPSS、SPSS Data Entry和新發佈的            
SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了對調查研究的完整解決方案。而新增的           
SPSS Classification Trees模組將使得SPSS軟體本身就能夠針對市場細分工作提供更為          
完整的方法體系。                                                                                                                
                                                                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                   
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
            


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