spss如何应用_spss modeler

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spss功能介绍
分位数回归
对一组预测变量（自变量）与目标变量（因变量）的特定百分位数（即“分位数”，通常是中位数）之间的关系建模。有关更多信息，请参阅分位数回归。
分位数回归并不会假设目标变量的分布，它趋向于抑制偏离观测值的影响，并广泛用于生态、和金融经济等行业的研究。
ROC 分析
通过绘制分类检验的敏感度与 (1 减特)，评估模型预测的准确性（因为阈值随诊断检验结果的整个范围而变化）。ROC 分析支持有关单个 AUC、度与反馈 (PR) 曲线的推论，并提供选项以供比较从立组或成对主体生成的两个 ROC 曲线。有关更多信息，请参阅ROC 分析。
贝叶斯统计
单向重复测量 ANOVA
这个新过程按每个不同的时间点或条件测量同一个主体的一个因子，并允许这些主体在多个级别内交叉。假定每个主体针对每个时间点或条件都进行单次观察（因此，不考虑主体处理交互）。
“单样本二项”增强功能
此过程提供用于对二项分布执行贝叶斯单样本推论的选项。有关参数为π，它表示可能导致成功或失败的固定数量的试验中的成功概率。请注意，每个试验相互立，并且概率π在每个试验中保持相同。 二项随机变量可被视为固定数量的立 Bernoulli 试验的总和。
“单样本泊松”增强功能
此过程提供用于对泊松分布执行贝叶斯单样本推论的选项。泊松分布（一种针对**事件的有用模型）假设在较小时间间隔内，事件发生的概率与等待时间的长度成比例。在得出对泊松分布的贝叶斯统计推论时，将使用伽玛分布族中的共轭先验。

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此步骤显示文本向导对于如何读取数据文件的佳猜测，并使您可以修改文本向导从数据文件读取变量的方式。预览窗口中的垂直线表示文本向导当前认为每个变量在文件中开始的位置。
必要时插入、移动和变量换行符以分隔变量。如果每个个案使用多行，则数据将按每个个案一行的方式显示，后续行附加在行的末尾。
注意：
对于计算机生成的数据文件，其所生成的一连串连续的数据值没有插入空格或其他明显特征，这样就很难确定每个变量开始的位置。这样的数据文件通常依赖于数据定义文件或其他一些每个变量的行和列位置的书面说明。
此步骤控制变量名称和用于读取每个变量的数据格式。还可要排除的变量。
变量名
可以用自己的变量名称覆盖缺省的变量名称。如果从数据文件读取变量名称，那么将自动修改不符合变量命名规则的名称。在预览窗口中选择一个变量，然后输入变量名。
数据格式
在预览窗口选择一个变量，然后从列表选择一种格式。
自动将跟踪所有数据值的求值确定数据格式。
要排除某个变量，请选择请勿导入。
用于确定自动数据格式的值的百分比
针对自动格式，每个变量的数据格式由符合相同格式的值的百分比确定。
值必须大于 50。
用于确定百分比的分母为每个变量的非空值的数目。
如果百分比的值使用了不一致格式，那么会为变量字符串数据类型。
如果基于百分比值为变量了数字格式（包括日期和时间格式），那么会为不符合此格式的值系统缺失的值。

IBM SPSS Statistics Subscription
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As part of the Reliability procedure, McDonald's Omega allows users an alternative to the Cronbach’s Alpha statistic. To find this enhancement go to Analyze > Scale > Reliability Analysis, and under the Model dropdown on the Reliability Analysis dialog, select Omega.
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