IBM SPSS Statistics 26.0 是专业的数据统计分析软件，它的主要功能就是数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制等等，并且软件本身以及功能方面也还在不断完善、更新。同时使用操作也是非常简单，非常容易上手。IBM SPSS Statistics 是统计分析软件，它分享了从头到尾进行分析过程所需的核心功能。它易于使用，并包含各种程序和技术，可帮助您增加收入，超越竞争对手，进行研究并做出更好的决策。
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Product: IBM SPSS Statistics
Version: 26.0 IF006 *
Supported Architectures: 32bit / 64bit
Website Home Page : http://www.ibm.com
Language: multilanguage
System Requirements: **
Supported Operating Systems: **
IBM SPSS Statistics v26 支持语言
英语，葡萄牙语，法语，德语，意大利语，意大利语，日语，
波兰语，波兰语，Русский，西班牙文，简体中文，繁体中文。
IBM SPSS Statistics v26 的新增功能
此页面简要概述了 IBM SPSS Statistics 26.0 中的主要新功能。这些功能带来了非常需要的新统计测试，对现有统计和脚本编写过程的增强，以及 Classic 用户界面的新生产设施功能，这些功能均源于客户反馈。
您可以使用版本 26 中的新功能执行以下操作：
分位数回归
在标准的“最小二乘”回归中，模型预测基于一条回归线。该线可用于估计因变量的平均值，如在给定值的自变量（预测变量）周围围绕线聚类的点所表示的（请参见图 1）
您可能会从图表中注意到，散点图中较高的值附近的点似乎略有“模糊”。从技术上讲，这称为“异方差性”，但更平淡的是，它仅表明该模型在估计较高值时可能比较低值更差，因为这些点在直线上的变化更大。分位数回归为知识兔分享了使用中位数而不是均值拟合模型的机会。知识兔应该记住，中位数也称为第 50 个百分位数，在这种情况下，百分位数和分位数指的是同一事物。尽管没有理由相信基于中位数拟合线的回归比基于均值的回归更为准确，但分位数回归具有足够的灵活性，可以让知识兔基于其他百分比值拟合模型。换句话说，知识兔可以为不同的百分位数拟合单独的回归线。例如，知识兔可以要求对因变量的最低 10％（分位数= 0.1）或最高 90％（分位数= 0.9）进行估算。
这样做的结果是，知识兔可以为因变量分布的不同部分生成单独的预测。在同一数据集上使用标准线性回归，知识兔得到一个用于估算受访者当前薪水的公式。该公式由一个系数 1.9 组成，这意味着被调查者每增加一美元的起始薪水，其当前薪水将赚取 1.9 美元。该公式还包含一个常量值（或截距）$ 1,928。但是，没有理由假设相同的公式适用于当前薪资分配的前 10％，或者说最低的 25％的数据。这样，分位数回归会为每个请求的分位数生成单独的系数并截取值。新的分位数回归程序甚至绘制了这些值，如图 3 所示。
这些图表甚至显示了用于比较的标准（OLS）线性回归模型的参数值（如红线所示）。图 3 说明了知识兔不仅在第 20 个百分位数（分位数 0.2）和第 80 个百分位数（分位数 0.8）中获得了不同的数据截距值，而且还对系数值获得了不同的参数估计。
ROC 分析
新的 ROC 程序使更容易评估预测分类模型的准确性和性能。ROC（接收机操作员特征）分析特别关注模型的分类准确性，尤其是关于准确分类（称为“正肯定”和“正否定”）和不准确的预测（“错误肯定”和“错误否定”）之间的关系。这些通常由 ROC 曲线表示，该曲线绘制了各种阈值设置下的真实阳性率（TPR）相对于阴性阳性率（FPR）。新的 ROC 分析程序还包括精确调用（PR）曲线，并分享了用于比较从独立组或成对受试者生成的两条 ROC 曲线的选项。
贝叶斯统计
SPSS Statistics v26 还包括其贝叶斯统计程序套件的增强功能。
单向重复测量方差分析
重复测量的增强使分析人员可以采用贝叶斯方法来比较同一主题在不同时间点或条件下给定因子的任何变化。假设每个对象在每个时间点都有一个观察值。
一个样本二项式增强
在这里，用户可以应用贝叶斯二项式检验来尝试确定两组之间观察到的比率与总体中假定比率相同的可能性。
一个样本泊松增强功能
像前面的过程一样，除了这里的用户可以将他们的数据与 Poisson 分布的拟合程度进行比较。这些分布是罕见事件（例如事故或保险索赔）的有用模型。绘制关于泊松分布的贝叶斯统计推断时，将使用 Gamma 分布族中的共轭先验。
可靠性分析
SPSS Statistics 的可靠性程序进行了一些其他增强。可靠性分析现已更新，可以为 Fleiss 的 Multi Rater Kappa 统计分享选项。在为多个项目分配分类等级或对项目进行分类时，评估固定数量的评估者之间协议的可靠性时，通常会使用此技术。这与其他 kappa 值（例如科恩的 kappa）相反，后者仅适用于最多两个评估者之间的一致性评估。
IBM SPSS 软件平台分享了高级统计分析
庞大的机器学习算法库，文本分析，开源可扩展性，与大数据的集成以及在应用程序中的无缝部署。它的易用性，灵活性和可伸缩性使 SPSS 可供具有各种技能水平以及各种规模和复杂性的服装项目的用户访问，以帮助您和您的组织发现新的机会，提高效率并将风险最小化。
版本 26 引入了许多其他分析过程以及新的命令增强功能。
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