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29版

分析程序

線性 OLS 替代方案

彈性網絡

按一下 分析 > 迴歸 > 線性 OLS 替代方案 > 彈性網路 ,以取得「線性彈性網路迴歸」分析。 新的「線性彈性網路」延伸程序使用 Python sklearn.linear_model.ElasticNet 類別來估計一個以上自變數上應變數的規則化線性迴歸模型。 正規化結合 L1 (Lasso) 和 L2 (脊) 懲罰。 延伸包括選用模式,可針對給定 L1 比例的不同 alpha 值顯示追蹤圖,並根據交叉驗證來選取 L1 比例和 alpha 超參數值。 當適合單一模型或使用交叉驗證來選取懲罰比例及/或 alpha 時,可以使用保留資料的分割區來估計樣本外效能。

套索

按一下 分析 > 迴歸 > 線性 OLS 替代模型 > Lasso ,以取得「線性 Lasso 迴歸」分析。 新的「線性 Lasso」延伸程序會使用 Python sklearn.linear_model.Lasso 類別來估計一或多個自變數之應變數的 L1 損失規則化線性迴歸模型,並包括選用模式來顯示追蹤圖及根據交叉驗證選取 alpha 超參數值。 當單一模型適合或使用交叉驗證來選取 alpha 時,可以使用保留資料的分割區來估計樣本外效能。

立體浮凸

按一下 分析 > 迴歸方法 > 線性 OLS 替代模型 > 脊 ,以取得線性脊迴歸分析。 新的 Linear Ridge 延伸程序會使用 Python sklearn.linear_model.Ridge 類別來估計一或多個自變數之應變數的 L2 或平方損失規則化線性迴歸模型,並包括選用模式來顯示追蹤圖及根據交叉驗證選取 alpha 超參數值。 當單一模型適合或使用交叉驗證來選取 alpha 時,可以使用保留資料的分割區來估計樣本外效能。

參數加速失敗時間 (AFT) 模型

按一下 分析 > 存活 > 參數加速失敗時間 (AFT) 模型 ,以取得「參數加速失敗時間 (AFT) 模型」分析,其會使用非循環生命期限資料來呼叫參數存活模型程序。 參數存活模型會假設存活時間遵循已知分佈,且此分析會將加速失敗時間模型與其在存活時間方面的模型效果成比例進行配適。

線性混合模型和廣義線性混合模型中的虛擬 R2 測量

虛擬 R2 測量及類別內相關係數現在包含在「線性混合模型」及「廣義線性混合模型」輸出中 (適當時)。 判定係數 R2 是一般報告的統計量,因為它代表由線性模型解釋的變異數比例。 內部類別相關係數 (ICC) 是一種相關統計量,可量化多層次/階層式資料中由分組 (隨機) 因素所說明的變異比例。

指令語法

GENLINMIXED

現在,輸出包括虛擬 R2 測量及類別內相關係數 (適當時)。

LINEAR_ELASTIC_NET

新的延伸指令使用 Python sklearn.linear_model.ElasticNet 類別來估計一或多個自變數上應變數的規則化線性迴歸模型。

LINEAR_LASSO

新的延伸指令使用 Python sklearn.linear_model.Lasso 類別來估計一或多個自變數上應變數的 L1 損失規則化線性迴歸模型。 此指令包括選用模式,用於顯示追蹤圖及選取基於交叉驗證的 alpha 超參數值。

LINEAR_RIDGE

新的延伸指令使用 Python sklearn.linear_model.Ridge 類別來估計一或多個自變數上應變數的 L2 或平方損失規則化線性迴歸模型。 此指令包括選用模式,用於顯示追蹤圖及選取基於交叉驗證的 alpha 超參數值。

MIXED

現在,輸出包括虛擬 R2 測量及類別內相關係數 (適當時)。

SURVREG AFT

新指令會使用非循環生命期限資料來呼叫參數存活模型程序。

Python 及 R 升級

Python 3.10.4 和 R 4.2.0 是 IBM® SPSS® Statistics 29的一部分。

選取觀察值 - 隱藏觀察值

當選取觀察值子集時,「資料編輯器」中不再隱藏未選取的觀察值,且未捨棄未選取的觀察值。 這代表回到 Statistics 27.0.1 及更早版本的行為。

小提琴情節

「圖形板樣本選擇器」包含新的小提琴運圖,這是盒與核心密度圖的混合。 小提琴情節顯示資料中的尖峰,並用來視覺化數值資料的分佈。 與只能顯示摘要統計量的箱形圖不同,小提琴圖描述摘要統計量和每個變數的密度。

活頁簿模式加強功能

兩個新的活頁簿工具列項目: 顯示/隱藏所有語法視窗 和 清除所有輸出。

「狀態列」上的新按鈕,可在「典型」(輸出及語法) 與「活頁簿」模式之間切換。

搜尋加強功能

「搜尋」特性現在提供選項,可直接在工具列欄位中輸入詞彙,以及在下拉窗格中檢視結果。

 

28版

分析程序

Meta 分析

Meta 分析是分析從收集研究得出類似研究問題的資料的分析。 這些研究被稱為初級研究。 Meta 分析使用統計方法來產生對效應的整體估計,探討研究之間的異質性,並調查發佈偏差的影響,或更一般地,小研究對最終結果的影響。
下列 meta 分析程序在第 28 版中是新的程序。

Meta 分析連續

對作用中資料集內提供的原始資料,執行連續結果的 meta 分析,以估計效果大小。

Meta 分析連續效應大小

當預先計算的效果大小資料在作用中資料集中提供時,會以連續結果執行 meta 分析。

Meta 分析二進位

對作用中資料集內提供的原始資料,執行二進位結果的 meta 分析,以估計效果大小。

meta 分析二進位效果大小

當預先計算的效果大小資料在作用中資料集中提供時,以二進位結果執行 meta 分析。

Meta 分析迴歸

執行 meta 分析迴歸。

一般線性模型( GLM)程序

「一般線性模型(GLM)」程序使用者介面現在提供在其 EM 平均數 對話框上的 比較簡單的主要效果 設定。 每當目標清單包含一或多個產品或互動效果(例如 A*B、 A*B*C)時,即會啟用此設定。 此設定支援比較簡單主要效果之間的比較,這些主要效果是巢狀在其他因素層次中的主要效果。

線性迴歸

現在,支援類別變數的互動變數術語。

單向 ANOVA

此程序現在支援非數值類別變數。

電源分析

新的 網格值 對話框提供用來指定 POWER 值範圍的選項,以用於檢視每一個指定的 POWER 範圍值的網格格式投射樣本大小的目的。
當選取 預估樣本大小網格電源值 選項(按一下 方格 控制項以顯示對話框)時,「 網格值 」對話框可供每個「電源分析」程序使用。

比例統計資料

價格相關的比( PRB)

此程序現在支援「價格相關的比(PRB )」分散方法。 PRB 是評估價格比率是否有系統地高於或低於較高價格的指標的指數。 PRB 中的評量比例差異百分比。 差異是從值 Proxy 測量的基本 2 對數中的中位數來繪製。 代理措施的計算方式為「平均銷售價格」及「評定值與中位數比率」的「平均值」。 此方法也提供 100 % 變更值的評量比例變更百分比。

變異係數( COV)

新的 COV 離散方法包括變化的中值和均值中心係數,並有效地取代了 中位數C輸入值 COV 和 平均值C輸入 COV 色散方法。 以中位數為中心的變異係數,是表示偏離中位數的根平均數平方和作為中位數的百分比結果。 平均數的平均變異係數是表示標準偏差的結果(以平均數的百分比表示)。

指令語法

COXREG

對比 subcommand的 偏差 關鍵字現在將 refcat 預設為第一個種類。 

LOGISTIC 迴歸

對比 subcommand的 偏差 關鍵字現在將 refcat 預設為第一個種類。

META BINARY 指令

新指令代表在作用中資料集中提供原始資料時,二進位結果的 meta 分析程序,以估計效果大小。 

META ES BINARY 指令

當預先計算的效果大小資料在作用中資料集中提供時,新指令代表二進位結果的 meta 分析程序。

META CONTINUOUS 指令

新指令代表在作用中資料集中提供預估效果大小的作用中資料集時,產生連續結果的 meta 分析程序。

META ES CONTINUOUS 指令

當預先計算的效果大小資料在作用中資料集中提供時,新指令代表 meta 分析程序,以取得連續結果。 

META REGRESSION 指令

新指令代表 meta 回歸程序。

比例統計

  • COV 及 PRB 關鍵字新增至 OUTFILE 次指令。
  • COV、 PRB及 N 關鍵字新增至 列印 次指令。

關係對映

關係對映有助於確定變數之間的關係,方法是提供連線的視覺化表示法,並影響每一個節點和鏈結彼此之間的關係。 關係對映以視覺化方式呈現透過節點和鏈結的連線和影響。 節點代表變數和變數類別;鏈結代表節點之間的影響力強度。 較大的節點和較厚的鏈結線代表更強的連線和影響力。 較小的節點和較薄的鏈結線代表較弱的連線和影響。
透過 圖形 > 關係對映... 存取關係對映特性

安裝及授權

產品安裝程式已更新,以提供安裝 IBM® SPSS 統計資料的訂閱或授權版本選項。

訂閱

需要 IBM ID ,才能啟動及安裝訂閱型軟體版本。 您必須購買 IBM SPSS 統計資料訂閱 ,才能透過訂閱方法啟動產品。

已授權

需要授權使用者授權或並行使用者授權,才能啟動軟體。 您必須購買 IBM SPSS 統計資料 的內部部署授權,才能透過使用者授權或並行使用者授權來啟動產品。

輸出加強功能

活頁簿

在 Workbook 模式下檢視輸出會將 SPSS 統計資料 語法編輯能力橋接至記事本方法,以提供執行語法的互動式方法並檢視對應的輸出。 活頁簿文件(*.spwb)由個別段落組成。 段落包含輸出元素(語法、表格、圖表等)。 語法段落提供完整語法編輯和執行功能。 Rich Text 段落提供完整的 RichText 編輯功能。

圖表及表格編輯器可用性加強功能

Pivot 表格編輯器

現在,樞紐表編輯器使用者介面包括對話框右側的編輯選項( lide-out )窗格。 此窗格提供選項來處理列和直欄、指定文字屬性、定義邊框參數、指定儲存格格式,以及定義註腳和表格註解。

安裝的延伸

現在,其他常用的延伸規格會自動隨產品一起安裝。 您可以在其功能表項目旁邊加上加號符號來識別已安裝的延伸(例如, 延伸符號)。

搜尋加強功能

搜尋功能已更新為現在提供程序、說明主題、語法參照和個案研討的結果。 「搜尋」功能現在會在每一個使用者介面對話框中搜尋所有單字/術語,並協助系統主題。
指令語法說明已更新為提供工具提示,在「語法編輯器」中將游標移至指令及次指令上時,提供語法範例。

匯出輸出加強功能

Word 文件(*.docx)

現在,您可以將輸出匯出至 Microsoft Word (*.docx)格式。
Text - Plain (*txt), Text - UTF8 (*txt),及 Text - UTF16 (*txt)
文字匯出設定現在劃分為三個不同的選項,提供不同的編碼方法。

Excel 輸出

Microsoft Excel 匯出設定現在提供用來建立活頁簿和工作表的選項。

預覽列印

File > 預覽列印 提供輸出的 PDF 格式預覽版本。

隱藏列

從「資料編輯器」複製列時,不再挑選「資料編輯器」中隱藏在「選取案例」特性中的列。

圖表建置器可用性加強功能

「圖表外觀」標籤中的範本控制項已重新設計,以簡化範本選擇選項。

協助工具

使用者介面現在支援高對比模式,它會調整背景和文字顏色,讓應用程式更容易閱讀。

 

27.0.1 版

分析程序

雙變量相關

已更新程序,以提供從輸出抑制相關性表格的選項。 此程序現在也提供選項來控制信賴區間的估計。

獨立樣本比例

新程序會針對差異的兩個獨立二項式比例,提供檢定和信賴區間。 產出包括觀察比例、人口比例差異的估計、空值和替代假設下的人口差異的漸近標準錯誤、具有雙面機率的指定檢定統計量,以及為差異指定的信賴區間。

單一樣本比例

新程序會針對個別的二項式比例提供測試和信賴區間。 輸出包括觀察比例、人口比例與假設人口比例差異的估計值、空值和替代假設下的漸近標準錯誤、具有雙面機率的指定檢定統計量,以及指定比例的信賴區間。

成對樣本比例

新程序會針對兩個相關或成對的二項式比例,提供檢定和信賴區間。 產出包括觀察比例、人口比例差異的估計、空值和替代假設下的人口差異的漸近標準錯誤、具有雙面機率的指定檢定統計量,以及為差異指定的信賴區間。

可靠性分析

此程序已更新為提供 Omega (McDonald's Omega)模型選項。 此模型假設模型是單一維度,包括單一因數,且無區域項目相依關係的錯誤共變異數形式。 該模型暗示,兩個不同項目的共變異數是其負荷量的乘積。

指令加強功能

CORRELATIONS 指令

在 列印 次指令中新增了 NOMATRIX 關鍵字的支援。 此關鍵字會暫停從輸出中的相關性表格。
已新增對 CI 次指令的支援。 此次指令會控制信賴區間的估計。 

MULTIPLE IMPUTATION 指令

已新增支援在 因普特 次指令的 斯卡莫代爾 關鍵字 PMM 方法中指定單一數值參數。 插補值是根據最接近(k)預測中最近隨機選取完整觀察值所定義的值,其中(k)是一個預設值為 5的正整數。

PORPORTIONS 指令

新的 比例 指令會計算二項式比例或比例差異的測試和信賴區間。 有一個樣本比例(根據指定的值進行測試)、配對樣本(不同變數)或獨立樣本(不同類別的觀察值組別)的統計量。

RELIABILITY 指令

在 型號 次指令中新增了 奧米加 關鍵字的支援。 關鍵字提供麥當勞歐米茄的估計,以評估可靠度。 

還原點

還原點會儲存作用中階段作業中的資料(自動回復)或您明確儲存的資料。 每一個還原點都是 SPSS 統計資料 階段作業 Snapshot。 每一個還原點都包含「資料編輯器」、語法及輸出檔資訊,該資訊在階段作業非預期地退出或您明確儲存時處於作用中。 儲存的還原點會保留在備份狀態中,直到您還原或刪除它們為止。

輸出加強功能

匯出 SVG 圖表

現在,您可以將圖表匯出至 Scalar Vector Graphics (*.svg)格式。

圖表及表格編輯器可用性加強功能

  • 已在圖表和表格編輯器中新增 重設 按鈕。 按鈕會將圖表/表格重設為其原始配置。
  • 表格編輯器工具列已分割成 編輯 和 格式 工具列。
  • 增加 Decimals 及 減少十進位 工具列控制項現在可用。 控制項可讓您在表格中增加或減少小數位數設定。
  • 在選取編輯表格或圖表時,右鍵功能表現在提供單一 編輯 選項。
  • 預設編輯模式 選項已從 樞紐表 標籤中移除(編輯 > 選項... > 樞紐表). 現在,表格編輯一律會在個別視窗中進行。

APA 樣式加強功能

  • 註腳和標題現在可以是雙間隔的。
  • 註腳對齊問題已修正。
  • 現在可以停用表格註腳和標題。
  • 圖表間距和對齊問題已得到解決。
  • Small significance values can now be represented with "<0.001".
 

第 27 版

包裝

Bootstring 和 Data Preparation 特性現在包含在 IBM® SPSS 統計資料 Base 版本中(Bootstrapping 先前已包含在 Premium Edition中;資料準備先前已包含在 Professional Edition中)。

自動回復

自動回復是設計成在應用程式非預期的情況下,回復未儲存的檔案和內容(實例)。 您可以選取啟用/停用自動回復特性(依預設啟用特性),選取儲存檔案之間的時間間隔(以分鐘為單位),以及檢視或變更自動回復檔案位置。
在非預期的結束程式結束之後重新啟動 SPSS 統計資料 時,您會出現 IBM SPSS 統計資料 錯誤報告,讓您在非預期的結束程式之前輸入階段作業的相關資訊。 離開結束報告之後,會呈現「自動回復」對話框,其中提供回復先前階段作業資料的選項,或刪除已儲存的階段作業資料。 

隱私權設定

「選項」對話框現在包括 隱私 標籤,提供的選項如下:
  • 容許 SPSS 統計資料 應用程式與 IBM 共用資訊。
  • 啟用或停用 SPSS 統計資料 從擷取「歡迎使用」對話框內容更新項目。
  • 啟用或停用 SPSS 統計資料 從傳送錯誤報告至 IBM。

問題記者

「說明」功能表現在提供了 報告問題 鏈結,它會啟動「 IBM SPSS 統計資料 問題報告程式」對話框。 此對話框可讓您輸入在使用產品時可能遇到的任何問題的相關資訊。 您輸入的資訊會傳送給 IBM ,以用於改良產品。

原生 macOS 檔案選擇對話框

macOS 版本 SPSS 統計資料 中的檔案選擇對話框在歷程上已被大量自訂,以容納特定的 SPSS 統計資料 檔案特性。 You now have the option of enabling native macOS file selection dialogs (via 編輯 > 選項... > 將軍 > Windows > 顯示原生 macOS 檔案對話框). 原生 macOS 檔案對話框提供下列好處:
  • 原生 macOS 檔案選擇對話框的所有好處都可以使用(例如,搜尋、資訊看板捷徑、鍵盤快速鍵等)。
  • SPSS 統計資料 檔案選擇對話框與其他 macOS 檔案選擇對話框一致。

新的使用者介面佈景主題

現在提供了現代使用者介面主題和新的彩色色盤。 Microsoft Windows 使用者會注意到,預設會啟用新的 'SPSS Light' 佈景主題。 如果您偏好回復至前一個佈景主題,則可以透過導覽至 編輯 > 選項 > Windows > 你看 > SPSS Standard來輕鬆切換。
分析程序
 

雙變量相關

已將 只顯示下三角形 設定新增至主要對話框。 當啟用設定時,只有相關性矩陣表格的較低三角形呈現在輸出中。 當未選取時,會在輸出中呈現完整相關性矩陣表格。 已引入設定,以容許表格輸出遵守 APA 樣式準則。

克羅斯斯塔斯

「 建立 APA 樣式表 設定」已新增至「資料格顯示」對話框。 此設定會產生符合 APA 樣式準則的表格。

頻率

建立 APA 樣式表 設定已新增至主要對話框。 此設定會產生符合 APA 樣式準則的表格。 

電源分析

功率分析在研究計劃、設計和傳導方面起著關鍵作用。 計算功率通常是在收集任何樣本資料之前,除了可能是從小型試驗研究收集到的資料。 精確的功率估計可以告訴調查人員,根據真正的替代假設,在有限樣本大小的基礎上檢測出統計學上的顯著差異有多大的可能性。 如果權力太低,幾乎沒有機會偵測到重大差異,而且即使真正的差異真的存在,也很可能產生不重大的結果。 新的程式分組如下。

平均數

單一樣本 T 檢定

在一個樣本分析中,觀察到的資料被採集為單個隨機樣本。 假設取樣資料與固定平均數和變異數相同,並以相同方式遵循常態分配,並繪製平均數參數的統計推論。

獨立樣本 T 檢定

在獨立樣本分析中,觀察到的資料包含兩個獨立的樣本。 假設每個樣本中的資料獨立地和相同地遵循具有固定平均數和變異數的常態分配,並繪製關於這兩種平均數差異的統計推論。 

成對樣本 T 檢定

在配對樣本分析中,觀察到的資料包含兩個配對和相關樣本,每一個觀察值都有兩個測量值。 假設每個樣本中的資料獨立地和相同地遵循具有固定平均數和變異數的常態分配,並繪製關於這兩種平均數差異的統計推論。 

單向 ANOVA

變異數分析( Analysis of variance (ANOVA))是一種統計方法,用來估計許多通常假設為常態分佈的數個母體的平均數。 單向 ANOVA ,是 ANOVA 的一般類型,是雙樣本 t- test 的延伸。 此程序提供方法來估計兩種假設類型的功率,以比較多個群組平均數、整體檢定,以及具有指定對比的測試。 over test 著重在所有群組平均數相等的虛無假設上。 具有指定對比的測試會將整體 ANOVA 假設分解成較小但更可描述的方法和有用的部分。

比例

單一樣本二項式檢定

二項式分配是基於伯努利試驗的序列。 它可以用來對那些實驗進行建模,包括假設為彼此獨立的固定次數的固定數量。 每一次的審判都導致了一個二分的結果,而 " 成功" 的結果也有同樣的可能性。
該一個樣本二項式檢定會將其與假設值進行比較,從而對比例參數進行統計推斷。 用於估計這類測試的功率的方法為正常近似或二項式列舉。 

相關樣本二項式檢定

二項式分配是基於伯努利試驗的序列。 它可以用來對那些實驗進行建模,包括假設為彼此獨立的固定次數的固定數量。 每一次的審判都導致了一個二分的結果,而 " 成功" 的結果也有同樣的可能性。
相關樣本二項式估算 McNemar 檢定的功率,以根據從兩個相關的二項式母群取樣的相符配對主體,來比較兩個比例參數。

獨立樣本二項式檢定

二項式分配是基於伯努利試驗的序列。 它可以用來對那些實驗進行建模,包括假設為彼此獨立的固定次數的固定數量。 每一次的審判都導致了一個二分的結果,而 " 成功" 的結果也有同樣的可能性。
獨立樣本二項式檢定比較兩個獨立的比例參數。

相關性

Pearson 產品-瞬間

Pearson的產品瞬間相關係數測量兩個尺度隨機變數之間的線性關聯強度,這些變數假設會遵循雙變數常態分配。 通過慣例,它是一個無量數的量,通過標準化兩個連續變數之間的共變異數,從而在 -1 到 1之間。
該測試使用 Fisher的漸近方法來估計一個樣本 Pearson 相關的功率。 

Spearman 等級-訂單

Spearman 秩序相關係數是一種基於秩的無母數統計量,用來測量通常被檢查的兩個變數之間的單調關係,而不是通常分佈的。 Spearman 等級 - 順序相關性等於兩個變數的等級值之間的 Pearson 相關性,因此也在 -1 到 1之間。 檢測 Spearman 等級相關測試的功率是水文時間序列資料分析中的一個重要課題。
該測試使用 Fisher的漸近法來估計 Sparman 等級-階相關的一個樣本的功率。 

Partial

在消除了另一個或多個其他變數的影響之後,可以將部分相關解釋為兩個隨機變數之間的關聯。 在存在混淆的情況下,它是有用的測量。 與 Pearson 相關係數類似,局部相關係數也是在 -1 到 1之間的無量數量。
該測試使用 Fisher的漸近方法來估計一個樣本 Pearson 相關的功率。 

迴歸

單變量線性

單變量線性迴歸是一種基本和標準的統計方法,研究人員使用幾個變數的值來解釋或預測尺度結果的值。
測試會在單變量線性迴歸中,呼叫類型 III F-test 的電源分析。 

指令加強功能

CORRELATIONS 指令

在 列印 次指令中,新增了 滿、 低及 勒諾迪亞格 關鍵字的支援。 關鍵詞控制相關矩陣表的下三角形或全相關矩陣表的顯示。 已引入關鍵字,讓表格輸出符合 APA 樣式準則。

MATRIX-END MATRIX 指令

  • 現在支援 NCDF.DETA 累加配送功能。
  • 現在支援機率密度函數(它們先前僅由 COMPUTE 指令支援)。
  • 現在支援 Tail 機率函數(先前僅由 COMPUTE 指令支援它們)。
  • 現在支援隨機變數函數(先前僅由 COMPUTE 指令支援它們)。

NONPAR CORR 指令

在 列印 次指令中,新增了 滿、 低及 勒諾迪亞格 關鍵字的支援。 關鍵詞控制相關矩陣表的下三角形或全相關矩陣表的顯示。 已引入關鍵字,讓表格輸出符合 APA 樣式準則。 

NPTESTS 指令

CRITERIA 次指令

現在支援 種子 關鍵字。 關鍵字會將隨機種子重設為用於 Monte Carlo 取樣的隨機種子。

ONESAMPLE 次指令

KOLMOGOROV_SMIRNOV 關鍵字現在支援 Monte Carlo 取樣設定的下列 Lilliefors 測試:

NSAMPLES 關鍵字

重設 Lilliefors 測試用於 Monte Carlo 取樣的抄寫數。

MC_CILEVEL 關鍵字

重設 Kolmogorov-Smirnov 檢定所預估的信賴區間層次。

SIMULIATION 關鍵字

控制是否在未指定參數時,使用 Monte Carlo 模擬程式來進行 Lilliefors 測試,以進行「正常」配送。

POISSON 關鍵字

樣品 設定已從 泊松 關鍵字中移除。
 

NPAR TESTS 指令

KS_SIM 次指令

現在支援 KS_SIM 次指令。 KS_SIM (KOLMOGOROV-SIRNOV 模擬)控制「一般」、「統一」及「指數」分配之蒙特卡洛模擬的參數。 這個新次指令支援 Monte Carlo 取樣關鍵字的下列 Lilliefors 測試:

CIN 關鍵字

重設 Kolmogorov-Smirnov 檢定所使用的預估信賴區間層次(使用蒙特卡洛模擬)。

SAMPLES 關鍵字

重設 Lilliefors 測試用於 Monte Carlo 取樣的抄寫數。

NONORMAL 關鍵字

若指定,則結果將不包括 Normal distribution 的 Monte Carlo 取樣。

KS 次指令

POISSON=varlist 不再受支援。
 

OMS

  • FORMAT=REPORTHTML 和 FORMAT=REPORTMHT 已從 目的地 次指令中淘汰。 次指令語法已對映至 HTML 次指令。
  • REPORTTITLE 關鍵字已從 目的地 次指令中淘汰。

ONEWAY 指令

ONEWAY 指令現在支援 標準 及 ES 次指令:

CRITERIA 次指令

選用的次指令控制顯著性層次,以估計信賴區間。

ES 次指令

選用的次指令可透過提供關鍵字來控制整體檢定的效果大小計算,並控制對比測試效果大小的計算,來控制效果大小估計。
 

輸出匯出

已棄用 報告 次指令支援。 報告 次指令語法已對映至 HTML 次指令。 

輸出修改

  • 在 表格 次指令中新增了 皮沃特 關鍵字的支援。 關鍵字可將指定的列維度樞軸旋轉至指定的直欄維度。 任何現有的直欄維度都會向外遞增。 已引入關鍵字,讓表格輸出符合 APA 樣式準則。
  • 在 塔布勒塞爾 次指令中,新增了對 藏 及 取消群組 關鍵字的支援。 藏 會暫停所選取的列或直欄; 取消群組 會刪除選取的列或直欄群組標頭。 已引入關鍵字,讓表格輸出符合 APA 樣式準則。
  • 在 塔布勒塞爾 次指令中,針對 SELECTCONDITION 關鍵字新增了支援 母項 及 孩子 選項。 這兩個選項都指定主要及次要字串條件,以在 選擇 關鍵字所指定的表格區域內套用變更。
  • 在 塔布勒塞爾 次指令中,針對 SELECTCONDITION 關鍵字新增了 有效、 總計、 失踪、 CUMULATIVE%及 驗證百分比 選項的支援。

輸出儲存

類型 次指令的 SPW 選項已淘汰。 

POWER ONEWAY ANOVA 指令

新指令會預估兩種假設類型的電源,以比較多個群組平均數、整體檢定,以及具有指定對比的測試。 over test 著重在所有群組平均數相等的虛無假設上。 具有指定對比的測試會將整體 ANOVA 假設分解成較小但更可描述的方法和有用的部分。

POWER MEANS INDEPENDENT 指令

新指令會呼叫獨立樣本 t-test 的電源分析,以繪製有關這兩種方法差異的統計推論。 

POWER MEANS ONESAMPLE 指令

新指令會呼叫一個範例 t-test 的電源分析,以繪製有關平均數參數的統計推論。 

POWER MEANS RELATED 指令

新指令會呼叫相關範例 t-test 的電源分析,以繪製有關這兩種平均數差異的統計推論。 

POWER PARTIALCORR 指令

新的指令會呼叫一個範例局部相關性測試的電源分析。 在消除了另一個或多個其他變數的影響之後,可以將部分相關解釋為兩個隨機變數之間的關聯。 在存在混淆的情況下,它是有用的測量。

POWER PEARSON ONESAMPLE 指令

新指令會呼叫一個範例 Pearson 相關性測試的電源分析。 Pearson 產品 - 力矩相關係數測量兩個尺度隨機變數之間線性關聯的強度,這些變數假設遵循雙變數常態分配。 

POWER PROPORTIONS INDEPENDENT 指令

新指令會呼叫獨立樣本二項式檢定的功率分析,以比較兩個獨立的比例參數。 

POWER PROPORTIONS ONESAMPLE 指令

新指令會呼叫一樣本二項式檢定的電源分析,以將比例參數與假設值進行比較,以對比例參數進行統計推斷。

與 POWER PROPORIONS 相關的指令

新指令會呼叫相關樣本二項式檢定(或 McNemar 檢定)的電源分析,以根據從兩個相關二項式母體取樣的相符配對主體,來比較兩個比例參數。

POWER SPEARMAN ONESAMPLE 指令

新指令會呼叫一個範例 Spearman 等級等級相關性測試的電源分析。 Spearman 秩序相關係數是一種基於秩的無母數統計量,用來測量通常被檢查的兩個變數之間的單調關係,而不是通常分佈的。 

POWER UNIVARIATE LINEAR 指令

新指令會在單變量線性迴歸中,呼叫類型 III F-test 的電源分析。 單變量線性迴歸是一種基本和標準的統計方法,研究人員使用幾個變數的值來解釋或預測尺度結果的值。

QUANTILE REGRESSION 指令

CRITERIA 次指令

分位數 關鍵字現在提供了量化網格(由關鍵字 到 和 依連接)的支援。 量化網格可與其他分量混合,並可放置在任何地方。

T-TEST 指令

現在支援 ES 次指令:

ES 次指令

選用的次指令可透過提供關鍵字來控制整體測試之效果大小計算的列印,以及控制如何計算標準化器的計算方式,以估計每一個變數配對的 Cohen 's d 及 HEdge 的校正(只適用於「成對樣本 T 檢定」),來控制效果大小估計。 

WEIGHTED KAPPA 指令

Cohen 的 kappa 統計在交叉分類中被廣泛使用,作為兩個觀察評估者之間協議的衡量標準。 當評級為沒有訂單結構的名義尺度時,它是適當的合約索引。 新的 加權 KAPPA 指令是 kappa 統計量的一個重要一般化,它測量兩個序數相同類別的協議主體的協議。

圖表加強功能

「圖表建置器」已更新為包括下列特性/加強功能。

泡泡圖

泡泡圖將群組中的種類顯示為非階層式聚集的圓圈。 每個圓圈的大小(泡泡)與其值成正比。 泡泡圖對於比較資料中的關係非常有用。

高解析度圖表匯出選項

當在「匯出輸出」對話框中選取 無(僅限圖形) 選項作為文件類型時,預設檔案類型現在設為 正式作業備妥 Postscript (*.ps),它是高解析影像格式。

圖表範本

編輯 > 選項 > 圖表 對話框現在包括「範例設定」區段,它提供任何所選圖表範本的預覽設定。 對話框會根據指定的設定動態更新預覽圖表影像。
圖表建置器的 圖表外觀 標籤現在提供選項來選取圖表範本。 您可以選擇使用在 編輯 > 選項 > 圖表中定義的設定,選取使用 IBM SPSS 統計資料安裝的圖表範本,或從其他位置選取圖表範本。 

預設圖表顏色

預設圖表顏色已變更為藍色佈景主題。

圖表建置器 > 圖表外觀標籤

現在,標籤可讓您直接選取不同的圖表範本檔案。

圖表編輯器

現在,您可以直接在編輯器中增加/減少字型大小。

傳奇和頭銜

現在,您可以直接在輸出中移動圖表影像和標題。

SPSS Web Reports 及 Cognos Active Reports

「 SPSS Web 報告」和「 Cognos 作用中報告」的支援已淘汰。

字型大小選擇

現在,您可以手動變更下列位置中的字型大小:
  • 編輯 > 選項... > 檢視器
  • File > 頁面屬性... > 字型
  • Pivot 表格編輯器(透過格式化工具列)
字型 大小 清單提供一組預先定義的大小,但您可以手動輸入其他支援的大小值。

搜尋加強功能

「搜尋」特性已更新為提供結果,其中包括:
  • 功能表對話框
  • 說明主題
  • 個案研究
  • 語法參照
按一下搜尋結果會將您直接帶至相關程序對話框、說明主題、個案研討或語法參考主題。

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