spss19.0中文版本

spss19.0中文版是一款專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件，這款軟件是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由美國(guó)斯坦福大學(xué)的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)與稱(chēng)贊。

功能特色：

即時(shí)切換多國(guó)語(yǔ)言界面的統(tǒng)計(jì)分析軟件，中文界面清晰友好

SPSS軟件界面操作語(yǔ)言齊備，使用者可以自行設(shè)置英文或簡(jiǎn)體中文操作界面。

在國(guó)內(nèi)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，很多使用者在學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)遇到英文統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)名詞的困難，因此很希望軟件有中文版。SPSS可以自行切換軟件語(yǔ)言界面，很好地滿(mǎn)足了很多人希望使用中文版的要求。SPSS軟件的中文界面具有清新、友好的中文界面；全新的中文幫助文檔，使使用者的學(xué)習(xí)更輕松；具有簡(jiǎn)潔、清晰的中文輸出，結(jié)果一目了然，共享和發(fā)表結(jié)果更方便。

功能全面的統(tǒng)計(jì)分析軟件

SPSS Statistics非常全面地涵蓋了數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程，提供了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)管理與準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果報(bào)告這樣一個(gè)數(shù)據(jù)分析的完整過(guò)程。特別適合設(shè)計(jì)調(diào)查方案、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以及制作研究報(bào)告中的相關(guān)圖表。對(duì)于閱讀統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告的用戶(hù)來(lái)講，也已經(jīng)非常熟悉由SPSS Statistics軟件制作完畢的圖表。

快速、簡(jiǎn)單地為分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

在您進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要根據(jù)分析目的及分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備和整理工作。SPSS Statistics內(nèi)含的眾多技術(shù)使數(shù)據(jù)準(zhǔn)備變得非常簡(jiǎn)單。不同于其他統(tǒng)計(jì)分析軟件，您不需要為了完成重要的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作購(gòu)買(mǎi)其他產(chǎn)品。SPSS Statistics給出變量值的列表，以及值的數(shù)量，您能夠根據(jù)這些添加信息。一旦建立了數(shù)據(jù)詞典，您可以使用“拷貝數(shù)據(jù)屬性”工具，更快地為分析作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

SPSS Statistics可以同時(shí)打開(kāi)多個(gè)數(shù)據(jù)集，方便研究時(shí)對(duì)不同數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較分析和進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換處理。軟件提供了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能幫助用戶(hù)通過(guò)SPSS Statistics使用其它的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)。支持Excel、文本、Dbase 、Access、SAS等格式的數(shù)據(jù)文件，通過(guò)使用ODBC(Open Database Capture)的數(shù)據(jù)接口，可以直接訪(fǎng)問(wèn)以結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL）為數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出向?qū)Чδ芸梢苑奖愕貙��?shù)據(jù)寫(xiě)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中等等。
    SPSS Statistics支持超長(zhǎng)變量名稱(chēng)（64位字符），這不但方便了中文研究需要，也達(dá)到對(duì)當(dāng)今各種復(fù)雜數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更好的兼容性，您可以直接使用數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)表中的變量名。

使用全面的統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

除了一般常見(jiàn)的摘要統(tǒng)計(jì)和行列計(jì)算，SPSS Statistics還提供了廣泛的基本統(tǒng)計(jì)分析功能，如數(shù)據(jù)匯總、計(jì)數(shù)、交叉分析、分類(lèi)、描述性統(tǒng)計(jì)分析、因子分析、回歸及聚類(lèi)分析等，并且，逐漸加入了針對(duì)直銷(xiāo)的各種模塊，方便市場(chǎng)分析人員針對(duì)具體問(wèn)題的直接應(yīng)用。

新增的廣義線(xiàn)性模型（GZLMs）和廣義估計(jì)方程（GEEs）可用于處理類(lèi)型廣泛的統(tǒng)計(jì)模型問(wèn)題；使用多項(xiàng)Logistic回歸統(tǒng)計(jì)分析功能在分類(lèi)表中可以獲得更多的診斷功能

用演示圖表清晰地表達(dá)分析結(jié)果

高分辨率、色彩豐富的餅圖、條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖、三維圖形以及更多圖表都是 SPSS Statistics中的標(biāo)準(zhǔn)功能。SPSS Statistics提供了一個(gè)全新的演示圖形系統(tǒng)，能夠產(chǎn)生更加專(zhuān)業(yè)的圖片。它包括了以前版本軟件中提供的所有圖形，并且提供了新功能，使圖形定制化生成更為容易，產(chǎn)生的圖表結(jié)果更具有可讀性。SPSS 軟件進(jìn)一步增強(qiáng)了高度可視化的圖形構(gòu)建器的功能，該演示圖形系統(tǒng)使您更容易控制創(chuàng)建和編輯圖表的時(shí)間，大大減少了工作量，并且，您可以一次創(chuàng)建一個(gè)圖或表，然后使用作圖模板以節(jié)省時(shí)間。同時(shí)PDF格式的輸出功能，能夠讓用戶(hù)更好地同其它人員進(jìn)行信息共享。

多維樞軸表使結(jié)果更生動(dòng)，在SPSS Statistics軟件中，用戶(hù)可以在一個(gè)重疊圖中基于不同的數(shù)值范圍建立兩個(gè)獨(dú)立的Y軸。通過(guò)對(duì)行、列和層進(jìn)行重新排列，瀏覽您的表格。找到在標(biāo)準(zhǔn)報(bào)表中可能會(huì)丟失的重要查找結(jié)果。拆分表，一次僅顯示一組，從而可以更容易地對(duì)各組進(jìn)行比較。

聚類(lèi)分析使用說(shuō)明：

1.1 系統(tǒng)聚類(lèi)

本次實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)聚類(lèi)都是凝聚系統(tǒng)聚類(lèi)，為了控制變量，都采用平方Euclidean距離。

1.1.1 最短距離聚類(lèi)法

最短距離法聚類(lèi)步驟如下：

規(guī)定樣本間的距離，計(jì)算樣本兩兩之間的距離，得到對(duì)稱(chēng)矩陣。開(kāi)始每個(gè)樣品自成一類(lèi)。

選擇對(duì)稱(chēng)矩陣中的最小非零元素。將兩個(gè)樣品之間最小距離記為D1，將這兩個(gè)樣品歸并成為一類(lèi)，記為G1。

計(jì)算G1與其他樣品距離。重復(fù)以上過(guò)程直到所有樣品合并為一類(lèi)。

我們?cè)赟PSS中實(shí)現(xiàn)最短距離分析非常簡(jiǎn)單。單擊“”-->“” -->“”。將彈出如圖1-1所示的對(duì)話(huà)框，設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)即可。

圖1-1 最短距離法

我們的數(shù)據(jù)已經(jīng)做過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，在“轉(zhuǎn)化值”-->“標(biāo)準(zhǔn)化”選項(xiàng)上選無(wú)。

在統(tǒng)計(jì)量的聚類(lèi)成員中選擇“無(wú)”，因?yàn)檫@是非監(jiān)督分類(lèi)，不需要指定最終分出的類(lèi)個(gè)數(shù)。在繪制中選擇繪制“樹(shù)狀圖”。單擊確定，得到以下結(jié)果。

表3-1顯示了數(shù)據(jù)的缺失情況：

我們的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，所以缺失值個(gè)數(shù)為0.

2.由于相關(guān)矩陣過(guò)于龐大，無(wú)法在文檔中貼出，得到的是一個(gè)非相似矩陣。表1-2是樣品聚類(lèi)過(guò)程。樣品21和28在第一步合并為一類(lèi)，它們之間的非相關(guān)系數(shù)最小，為0.211。在下一次合并是第十步。在第五步的時(shí)候，樣品2、27、14組成一類(lèi)，出現(xiàn)群集，樣品個(gè)數(shù)為3。如上類(lèi)推，可以解釋表格。

表1-2 聚類(lèi)過(guò)程

我們可以通過(guò)更加形象直觀的樹(shù)狀圖來(lái)觀察整個(gè)聚類(lèi)過(guò)程和聚類(lèi)效果。如圖1-2所示，最短距離法組內(nèi)距離小，但組間距離也較小。分類(lèi)特征不夠明顯，無(wú)法凸顯各個(gè)省份的能源消耗的特點(diǎn)。但是我們可以看到廣東省能源消耗組成和其他省份特別不同，在其他方法中也顯現(xiàn)出來(lái)。

1.1.2 組間聯(lián)接聚類(lèi)

組間聯(lián)接聚類(lèi)法定義為兩類(lèi)之間的平均平方距離，即。類(lèi)CK和CL合并為下一步的CM則CM與CJ距離的遞推公式為：。

我們依然貼出組間聯(lián)接法的聚類(lèi)表和樹(shù)狀圖。

聚類(lèi)表如表1-3所示，相關(guān)解釋類(lèi)似于表1-1所述。

2. 樹(shù)狀圖如圖1-3所示，可以看到聚類(lèi)的組間距離較大，組內(nèi)距離較小。聚類(lèi)結(jié)果較為理想�？梢钥吹胶Ｄ吓c青海，寧夏自治區(qū)，重慶市的能源消耗特點(diǎn)近似，北京、上海兩地能源消耗特點(diǎn)也近似。江浙兩地亦然。

最后廣東和各地能源消耗特點(diǎn)都不同。

1.1.3 Ward法聚類(lèi)

Ward即離差平方和法。它的思想是，同類(lèi)離差平方和較小，類(lèi)間偏差平方和較大。Ward方法并類(lèi)時(shí)總是使得并類(lèi)導(dǎo)致的類(lèi)內(nèi)離差平方和增量最小。公式：

遞推公式：

我依然貼出ward法聚類(lèi)表和樹(shù)狀圖。

聚類(lèi)表如表1-4所示，相關(guān)解釋類(lèi)似于表1-1所述.

方法：

方法/步驟

先去網(wǎng)上下載原版spss19.0，然后進(jìn)行安裝，網(wǎng)站資源很多，這里不提供下載鏈接

安裝好了以后，來(lái)到開(kāi)始菜單，找到spss，它一般在所有程序--ibm spss statistics中

右鍵單擊該快捷方式，在打開(kāi)的右鍵菜單中，選擇【屬性】

找到安裝的起始位置，把圖中所示的路徑復(fù)制下來(lái)

在網(wǎng)上搜索【spss19.0補(bǔ)丁】，下載下來(lái)以后，打開(kāi)該補(bǔ)丁就會(huì)看到這個(gè)界面，我們將剛才復(fù)制得到的路徑粘貼在這，然后點(diǎn)擊確定按鈕。

彈出是否替換文件，這里要選擇【全部選是】

當(dāng)你看到這個(gè)界面的時(shí)候說(shuō)明已經(jīng)完成。