spss16是一款商務數據處理軟件，能在工作中幫助你對數據結構進行專業的分析，擁有多元化的分析模式，讓所有的信息都能一目了然，更好的完成各類統計任務，大大提高整體工作效率，功能豐富操作方便，有需要的朋友就來旋風軟件園下載使用吧！

軟件簡介

IBM SPSS Amos 16是功能強大的結構方程建模(SEM)工具，通過對回歸分析、因子分析、相關性分析和方差分析等傳統多元數據分析方法的擴展，為您的理論研究提供更多的支持。Amos的探索技術和SEM的"界定搜索"功能，可以讓您從大量候選模型中篩選出最佳模型。您可以利用之前的模式界定或通過在模型上設定參數值約束條件，或者利用貝葉斯估計指定參數的先驗分布。利用驗證性因子分析，您可以指定和驗證因子模式，而不需依賴傳統的探索性因子分析。

spss16漢化版特色

1、編程方便

軟件具有第四代語言的特點，告訴系統要做什么，無需告訴怎樣做，只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種算法，即可得到需要的統計分析結果。對于常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

2、功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

3、數據接口

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件，excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

4、模塊組合

SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

5、針對性強

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。并且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的數據分析》一書也較適用于初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

6、操作簡便

spss界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

使用方法

打開SPSS軟件后點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件/>

接下來就是開始做回歸分析建立模型，研究其變化趨勢，因為回歸分析分為線性回歸和非線性回歸，分析它們的辦法是不同的，所以先要把握它們的變化趨勢，可以畫散點圖，點擊【圖形】---【舊對話框】---【散點/點狀】

選擇【簡單分布】，并點擊【定義】，這種散點圖是我們常見的，而其他幾種都比較復雜，用到這兒就把簡單問題復雜化了。

在接下來的彈出框中設置x軸和y軸，然后點擊確定，其他都不要管，然后得到散點圖，可以看出x軸和y軸明顯呈線性關系，所以接下來的回歸分析就要用線性回歸方法，假設圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方法。/>

點擊【分析】---【回歸】---【線性】

在彈出的線性回歸框中設置自變量和因變量，其他的選項用默認設置即可，其他的選項只是用來更加精確地去優化模型

接下來就是結果分析了，一共在輸出文檔中彈出了四張表其中【系數表】就是所求出來的模型，根據B列寫出函數表達式，這道題就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自變量對因變量有顯著影響。

【Anova表】表示分析結果，主要看的是F和Sig值，F值對應的Sig值小于0.05就可以認為回歸方程是有用的，

【模型匯總表】中R表示擬合優度，值越接近1表示模型越好。至此回歸分析就完成了圖中的這個模型就是比較合理的。

spss16中文版功能

一、圖形化用戶界面

·通過路徑圖瀏覽器，可以顯示路徑模型以及當前文件夾下所有路徑模型的描述以及小圖標

·通過簡單的點擊來選擇程序的選項

·通過單擊鼠標在路徑圖上直接創建新的變量

·一次點擊查看不同的組或模型

·瀏覽數據文件內容

·直接從數據集中把變量名字拖拽到路徑圖上

二、分析能力及統計功能

·在存在缺失數據的情況下，利用全部信息的最大似然方法，獲得更有效，更小偏差的估計

·利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗分布下任意參數的近似置信區間，包括標準化系數：

利用Bollen和Stine bootstrap方法評估模型

計算百分位數置信區間以及修正偏差的百分位數置信區間

·通過隨機置換檢驗探查是否存在等價的或擬合更好的模型

·通過路徑圖上給兩個或以上參數設置相同標簽實現在同一個組或者不同組間參數相等的約束，包括均值，截距，回歸權重，協方差

·估計外生變量均值

·估計回歸方程的截距

·對任意參數執行bootstrapping,以給出在正態分布的假定下任意模型參數的近似置信區間，包括利用蒙特卡洛模擬估計的標準化系數

·多種估計方法，包括最大似然估計，未加權最小二乘，廣義最小二乘，Browne的漸進自由分布標準以及自由尺度最小二乘

·二十多個用于模型評價的擬合統計量，包括卡方統計量，AIC，BIC準則；BrowneCudeck準則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準則；均方根殘差值；Hoelter的關鍵樣本指標；以及BentlerBonett和TuckerLewis指數

·利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數的偏差和標準誤差的估計值及其它派生統計量

可選擇利用觀測的信息矩陣估計標準誤差

·查看每個參數的P值及臨界值

·缺失數據填充

·為序次分類變量及刪失數據填充之

·填補缺失數據及潛變量得分

·三種填充方法：回歸，隨機回歸，貝葉斯方法

·個別填充：

利用線性回歸填補缺失值

·個別或多重填補：

利用最大似然方法(ML)進行隨機回歸填補基于由觀測數據得到的參數估計；假定參數與它們的ML估計相等

貝葉斯估計與隨機回歸填補方法類似；然而，這種方法假定參數是通過估計得到的，并不知道其確切的取值

三、制圖及其它工具

·創建具有演示質量的路徑圖：

便捷地在路徑圖上展示/隱藏全部變量名字

·打印或粘貼路徑圖到其它應用程序中

·使用工具箱按鈕，包括形狀調整，復制，適合頁面顯示，以及對齊等來繪制模型

·自定義工具條：

為菜單項或AMOS宏的熱鍵(包括自定義宏)創建工具條按鈕

給工具條按鈕創建圖標

創建快捷鍵執行宏

·通過選擇工具條上按鈕擬合模型

·直接利用您指定的變量名進行分析，不必使用任何希臘字母

·在路徑圖上添加標題和備注

·利用工具條，菜單和熱鍵處理要經常執行的任務

·使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個元素的有用選項

·利用反射和旋轉按鈕重新整理排列測量模型

·使用嵌入程序擴展模型功能

四、文檔和幫助

·豐富的具有交叉對照的在線幫助系統，并具有對輸出結果的說明或解釋

·含有36個完整實例的用戶手冊

五、數據和文件管理

·支持的文件類型包括：dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav)，以及文本(.txt,.csv)

六、建模能力

·創建具有觀測變量和潛變量的結構方程模型(包括路徑分析和縱向數據模型)

·利用兩種方法指定候選模型：

為每個候選模型設置一組參數相等的約束

探索性方式應用SEM。AMOS會嘗試很多模型，同時基于AIC及BIC統計量比較模型，并給出最佳模型的建議

·擬合驗證性因子模型，方差成分模型，變量中含有誤差的模型，以及一般的潛變量模型

·分析均值結構以及多組數據：

利用自動化設置迅速地制定并檢驗多組數據

·同時分析來自多個總體的數據

·把因子及回歸分析合并到一個模型中同時擬合來節省時間

·同時分析多組模型：AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動計算校驗統計量

·將路徑圖轉化為VB程序

·用自動生成的參數限制來擬合線性增長曲線模型

七、潛在類別分析(混合模型)

·進行市場細分研究

·估計每個類群或劃分的大小

·進行混合回歸分析和混合建模

·進行混合因子分析

·估計個體屬于某類群的概率

·訓練分類模型。預先指定一些個體屬于某個組，再利用模型對剩余的個體分類

·在多組模型中，限定一些模型參數在各族相等，同時其它參數可隨不同組而變化

八、貝葉斯估計

·通過指定內容豐富的先驗分布，改進估算。

·利用可自動調整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。

·以有序的分類數據和審查數據執行估算。

·基于非數字數據創建模型，而無需將數字分數分配給數據。

·使用審查數據，而無需進行除正常情況之外的假定。

九、處理海量計算模型

·無論數據是否為正態，您都可以利用功能強大的bootstrapping方法取得估計值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以讓您簡單輕松地獲得任意參數估計的偏差和標準誤差，包括標準化系數和效應估計

·檢驗多元正態并進行離群值分析

十、模型創建

·利用路徑圖設定模型

·借助圖形工具通過路徑圖直接修改模型

·在路徑圖上顯示模型自由度

·將部分單步路徑圖拷貝粘貼到其他路徑圖中

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