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　　IBM SPSS Statistics是一款世界領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)軟件，用于解決一系列的業(yè)務(wù)和研究問(wèn)題，SPSS22.0是系列版本中最受歡迎的一款。提供一系列方法，包括即席分析、假設(shè)測(cè)試和報(bào)告，支持您控制自己的預(yù)測(cè)性分析資產(chǎn)，將這些資產(chǎn)投入到工作當(dāng)中，進(jìn)而更快速地制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

【功能特色】

　　復(fù)雜采樣和測(cè)試附加組件

　　IBM SPSS Statistics中復(fù)雜采樣和測(cè)試附加組件提供針對(duì)小型樣本、丟失數(shù)據(jù)及復(fù)雜采樣的功能。您可以獲得具備最優(yōu)擴(kuò)展性的回歸方法，包括套索回歸和彈性網(wǎng)方法。其他功能包括：分類(lèi)主成份分析、多維擴(kuò)展和展開(kāi)以及多元對(duì)應(yīng)分析。

　　定制表格和高級(jí)統(tǒng)計(jì)附加組件

　　定制表格和高級(jí)統(tǒng)計(jì)附加組件十分簡(jiǎn)單易用，支持拖放可導(dǎo)出為 Microsoft/PDF 格式的交互式表格。您可以獲得各種其他方法，例如：非線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、兩階段最小平方回歸、廣義線(xiàn)性建模以及生存分析等。

　　預(yù)測(cè)和決策樹(shù)附加組件

　　預(yù)測(cè)和決策樹(shù)附加組件提供 ARIMA 和指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)功能。此外，還提供基于四種已構(gòu)建的樹(shù)生長(zhǎng)算法的分類(lèi)和決策樹(shù)功能。您也可以創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和 RFM 分析，用于測(cè)試市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。

【安裝破解步驟】

　　1、解壓縮后雙擊打開(kāi)IBM SPSS Statistics安裝程序。

　　2、選擇【單個(gè)用戶(hù)許可證】，下一步，幫助語(yǔ)言選擇“簡(jiǎn)體中文”；輔助技術(shù)，選擇“否”；提示注冊(cè)，不要勾選

　　3、等待軟件安裝完成

　　4、安裝好后運(yùn)行，運(yùn)行開(kāi)始菜單下的“許可證授權(quán)向?qū)?rdquo;選擇第一項(xiàng)。

　　5、輸入授權(quán)碼

　　6、許可成功，點(diǎn)擊“下一步”，即可完成授權(quán)

【常見(jiàn)問(wèn)題】

　　一、數(shù)據(jù)輸入與處理問(wèn)題

　　1、變量類(lèi)型設(shè)置錯(cuò)誤

　　問(wèn)題描述：將名義變量設(shè)置為比例變量，或?qū)⒍ㄐ宰兞吭O(shè)置為定量變量，會(huì)影響后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析。

　　解決方案：根據(jù)變量的本質(zhì)判斷其類(lèi)型，明確區(qū)分定性與定量變量。

　　2、輸入值超出范圍

　　問(wèn)題描述：輸入的值超出了變量的規(guī)定范圍，如年齡超過(guò)150歲等。

　　解決方案：檢查每個(gè)變量的輸入范圍，超出范圍的值作為異常值處理，可以刪除或替換為合理值。

　　3、序列輸入重復(fù)

　　問(wèn)題描述：將相同的變量序列重復(fù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄數(shù)增多，影響分析結(jié)果。

　　解決方案：在輸入過(guò)程中注意避免同一序列的重復(fù)輸入，輸入完成后進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)重復(fù)記錄要及時(shí)刪除或更正。

　　4、變量定義不統(tǒng)一

　　問(wèn)題描述：同一變量在不同記錄中的定義和輸入方式不統(tǒng)一。

　　解決方案：在輸入前制定明確的變量輸入規(guī)則，確保所有記錄中同一變量的定義和輸入方式一致。

　　5、缺失值處理不當(dāng)

　　問(wèn)題描述：輸入數(shù)據(jù)中存在較多缺失值但未作明確處理。

　　解決方案：對(duì)所有缺失值作相同的編碼，如全部為999，并在分析前進(jìn)行缺失值檢驗(yàn)與替代，或使用SPSS的“替換缺失值”功能進(jìn)行處理。

　　二、統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題

　　1、無(wú)效或次優(yōu)方差分析

　　可能原因：方差齊性假設(shè)不滿(mǎn)足、組間樣本數(shù)差異過(guò)大、存在極端值、數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布、相關(guān)性過(guò)高、變量測(cè)量水平低等。

　　解決方案：進(jìn)行方差穩(wěn)定性變換或使用其他檢驗(yàn)方法；增大總樣本量或消減組數(shù)；處理極端值；進(jìn)行數(shù)據(jù)變換達(dá)到近似正態(tài)或選擇非參數(shù)檢驗(yàn)；去除共線(xiàn)性變量；選擇適當(dāng)?shù)淖兞窟M(jìn)行方差分析。

　　2、聚類(lèi)分析常見(jiàn)問(wèn)題

　　可能原因：算法選擇不當(dāng)、變量選擇不恰當(dāng)、變量標(biāo)準(zhǔn)化不當(dāng)、離群點(diǎn)處理不當(dāng)、群數(shù)選擇不當(dāng)、初始化聚類(lèi)中心錯(cuò)誤等。

　　解決方案：根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇恰當(dāng)?shù)木垲?lèi)算法；進(jìn)行相關(guān)性分析，刪除低相關(guān)性變量；進(jìn)行Z-score或Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化；提前進(jìn)行離群值檢查，必要時(shí)作刪除或單獨(dú)處理；采用聚類(lèi)指數(shù)等方法進(jìn)行群數(shù)確定；多次運(yùn)行選擇最佳結(jié)果或采用其他方法確定初始聚類(lèi)中心。