spss正版软件学习班

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SPSS软件由IBM开发，科学软件网是SPSS的一级经销商，提供的售前和售后服务。目前我们已有的SPSS视频教程有：
1、SPSS软件操作与应用培训（高清版） 
2、SPSS Statistics应用培训课程（高清版） 
3、SPSS软件操作及中应用（高清版） 
4、AMOS结构方程模型应用课程（高清版）
5、SPSS Modeler数据挖掘方法及其应用培训(高清版)
MATRIX-END MATRIX 命令
可以使用长变量名称（限长 64 个字节）来命名矩阵或向量（例如，COMPUTE、CALL、PRINT、READ、WRITE、GET、SAVE、MGET、MSAVE、DIS**Y、RELEASE，等等）。
包括在向量或矩阵对象中的变量名称将截断为 8 个字节。这是因为，矩阵/向量结构是数值数组，每个数值只能与长 8 个字节的字符串匹配。只有在明确时，才支持长名称（多 64 个字节）。
在 GET 和 SAVE 命令的 /VARIABLES 子命令上明确时，以及在 SAVE 命令的 /STRINGS 子命令上时，支持长变量名称。在 /NAMES 子命令中通过向量来引用 GET 和 SAVE 命令的变量名称时，这些名称将截断为 8 个字节。
GET、SAVE、MGET 或 MSAVE 语句同时支持数据集引用和物理文件。
MATRIX-END MATRIX 现在支持以前仅受 COMPUTE 命令支持的统计函数（例如，IDF.CHISQ、CDF.NORMAL、NCDF.F，等等）。
GENLINMIXED 命令
新的协方差类型结构 ARH1 和 CSH - 随机效应。在 /RANDOM 子命令上，已添加 CSH 和 ARH1 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
新的协方差类型结构 ARH1 和 CSH - 重复效应。在 /DATA_STRUCTURE 子命令上，已添加 CSH 和 ARH1 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
Kenward - Roger 自由度方法。在 /BUILD_OPTIONS 子命令上，已添加 KENWARD_ROGER 选项（关键字 DF_METHOD）。
Kronecker 协方差类型。在 /DATA_STRUCTURE 子命令上，已添加 UN_AR1、UN_CS 和 UN_UN 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
新增的 KRONECKER_MEASURES 关键字。此关键字用来为 /DATA_STRUCTURE 子命令一列变量。仅当 COVARIANCE_TYPE 是三种 Kronecker 类型之一时，才应使用此关键字。KRONECKER_MEASURES 的规则与 REPEATED_MEASURES 相同。这两个项都生效时，它们可能有也可能没有公共字段，但不能完全相同（无论其顺序是否相同）。

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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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要将新记录（个案）追加到数据库表，请执行下列操作：
在用于向数据库表添加个案的数据集的“数据编辑器”窗口中，从菜单中选择：
文件 > 导出到数据库
选择数据库源。请参阅选择数据源主题以获取更多信息。
在导出到数据库向导的选择如何导出数据面板中，选择向现有表中追加新记录。
在选择表或视图面板中，选择数据库表。请参阅选择表主题以获取更多信息。
将活动数据集中的变量与表字段匹配，方法是将变量拖放到值的源列。
导出到数据库向导将根据存储在活动数据集（如可用）中的原始数据库表和/或与字段名同名的变量名称的信息，自动选择与现有字段匹配的所有变量。此初始自动匹配功能的目的仅是提供一个，并不妨碍您更改变量与数据库字段匹配的方式。
向现有表中添加新字段时，将应用以下基本规则/限制：
活动数据集中的所有个案（或所有选定个案）都将添加到表中。如果这些个案中任何一个与数据库中的现有记录重复，则当遇到重复键值时，会发生错误。有关仅导出选定个案的信息，请参阅选择要导出的个案。
可以使用会话中创建的新变量的值作为现有字段的值，但是不能添加新字段或更改现有字段的名称。要向数据库表添加新字段，请参阅添加新字段。
对于任何排除的数据库字段或未匹配到变量的字段，数据库表中的新增记录将没有相应的值。（如果值的源单元格为空，则没有任何变量匹配到字段。）
用户缺失值
将来自变量的数据导出到数据库字段时，有两个选项可用于处理用户缺失值：
导出为有效值。 用户缺失值当作常规的、有效的非缺失值处理。
将数值型的用户缺失值作为 Null 导出，并将字符串类型的用户缺失值作为空格导出。 数值型的用户缺失值被视为与系统缺失值相同。字符串类型的用户缺失值被转换为空格（字符串不能是系统缺失的）。
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