正版软件_ibm spss_统计分析与spss

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科学软件网提供SPSS正版软件和优惠的价格，同时还有培训资源。
IBM SPSS 软件平台提供统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性，可以为具有各种技能水平的用户提供服务，并且帮助您和您的企业发现新机遇，提率并大程度降低风险。
导出到 Data Collection”对话框可以创建 IBM® SPSS® Statistics 数据文件和 Data Collection 元数据文件，您可以使用这些文件将数据读取到 Data Collection 应用程序中。在 IBM SPSS Statistics 和 Data Collection 应用程序之间“穿插”使用数据时，该操作非常有用。
注：可能存在以下情况：由于结构复杂，无法将数据以正确格式重新装入到数据收集数据库。
要将数据导出以供 Data Collection 应用程序使用，请执行下列操作：
在包含要导出的数据的“数据编辑器”窗口中，从菜单中选择：
文件 > 文件 > Data Collection
单击数据文件以 IBM SPSS Statistics 数据文件的名称和位置。
单击元数据文件以 Data Collection 元数据文件的名称和位置。
对于不是从 Data Collection 数据源创建的新变量和数据集，会将 IBM SPSS Statistics 变量属性映射到 Data Collection 元数据属性。
如果活动数据集是从 Data Collection 数据源创建的：
新的元数据文件是通过将原始元数据库特性与任何新变量的元数据特性合并而来的，再加上可能影响其元数据特性（例如添加或更改值标签）的对原始变量的任何更改。
对于从 Data Collection 数据源读取的原始变量，IBM SPSS Statistics 不识别的任何元数据特性都将保留其原始状态。例如，IBM SPSS Statistics 将网格变量转换为常规 IBM SPSS Statistics 变量，但定义这些网格变量的元数据将在您保存新元数据文件时保留。
如果任何 Data Collection 变量自动重命名以符合 IBM SPSS Statistics 变量命名规则，则元数据文件会将已转换的名称映射到原始 Data Collection 变量名称。
值标签是否存在会影响变量的元数据特性，并因此影响 Data Collection 应用程序读取这些变量的方式。如果已为变量的任何非缺失值定义了值标签，则应为该变量的所有非缺失值定义值标签；否则，当 Data Collection 读取数据文件时，未加标签的值将丢失。
此功能仅在安装了 IBM SPSS Statistics 的 Microsoft Windows 操作系统上可用，且仅在本地分析模式中可用。此功能不能用于使用 IBM SPSS Statistics Server 的分布式分析模式。

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“选择数据”步骤控制将读取哪些表和字段。数据库字段（列）读取为变量。
如果在表中选择了任何字段，则在以下“数据库向导”窗口中所有的字段都可见，但只有在这一步中选中的字段才作为变量导入。这使您可以创建表连接，并使用未导入的字段条件。
显示字段名称。 要列出表中的字段，请单击表名称左边的加号 (+)。要隐藏字段，请单击表名称左边的减号 (-)。
要添加字段。双击“可用的表”列表中的任何字段，或者将其拖到“按此顺序检索字段”列表中。在字段列表中拖放字段可以对其重新排序。
字段。双击“按此顺序检索字段”列表中的任何字段，或者将其拖到“可用的表”列表。
将字段名称排序。 如果选中该复选框，“数据库向导”就会按照字母顺序显示可用的字段。
缺省情况下，可用表的列表只显示标准数据库表。可以控制列表中显示的项的类型：
表。 标准数据库表。
视图。 视图是由查询定义的虚拟的或动态的“表”。视图中可以包含基于其他字段值计算得出的多个表和/或字段的连接。
同义词。 同义词是表或视图的别名，通常在查询中定义。
系统表。 系统表定义数据库的属性。在某些情况下，标准数据库表可能会被分类成系统表，并且仅在选择了该选项后才会显示。通常只有数据库管理员才有访问真正的系统表的权限。
注：对于 OLE DB 数据源（仅在 Windows 操作系统上可用），只能从单个表中选择字段。OLE DB 数据源不支持多个表连接。

Additional Product Information

Along with the new additions above we have also included confidence intervals for CONTRAST output in one-way ANOVA, added bootstrapping and multiple imputation to Proportions, and made an enhancement to multiple imputation predictive mean matching to enable the ability to choose the number of potential matching cases.
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