IBM SPSS Statistics 27是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，本次帶來的是破解版，安裝包中附帶了授權(quán)代碼可以免費(fèi)激活它，從而永久免費(fèi)使用。軟件功能強(qiáng)大，可以擁有數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)分析等功能，同時還有可擴(kuò)展性和靈活性，支持和其他辦公軟件聯(lián)合使用。使用起來還是很方便的，界面和Excel類似，讓用戶可以快速上手直接使用。通過對數(shù)據(jù)的分析，可以將數(shù)據(jù)可視化，專為多種類型的圖表。適用于科研教育、制造、商業(yè)、銀行、證券等行業(yè)。

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軟件特色

1、相應(yīng)地推進(jìn)了統(tǒng)計(jì)程序

2、同時，它還能幫助你分享成果。

3、此外，它還能從龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中得到進(jìn)一步的預(yù)測性理解。

4、完全支持ODBC和SQL。

5、雙變量統(tǒng)計(jì)，這只是開始。

6、訂單語法語言。

7、Python可編程性擴(kuò)展。

8、復(fù)雜的信息控制。

9、清晰的信息統(tǒng)計(jì)。

10、直接回歸。自定義表格選項(xiàng)。

11、因此，提供地面云端部署選項(xiàng)。

12、以及，它可以幫助你分享結(jié)果。

13、公布結(jié)果的可讀性和有效性。

14、IBM SPSS Statistics 27有更進(jìn)一步的從龐大的復(fù)雜的信息集合中預(yù)測洞察力。

15、新的轉(zhuǎn)向選擇，更好地結(jié)合。

安裝方法

1、下載解壓，得到ibm spss statistics 27中文版原程序和授權(quán)代碼；

2、運(yùn)行exe開始安裝，選擇接受許可條款；

3、選擇軟件安裝路徑，默認(rèn)即可；

4、等待軟件安裝完成，直接打開軟件即可；

5、彈出激活界面，這里我們選擇許可向?qū)В?/p>

6、然后根據(jù)信息點(diǎn)擊下一步，開始激活；

7、選擇第一項(xiàng)“授權(quán)用戶許可證”點(diǎn)擊下一步；

8、回到剛才下載數(shù)據(jù)包中打開“注冊信息-授權(quán)代碼.txt”文本中的注冊信息，將其復(fù)制到許可窗口點(diǎn)擊“添加”；

9、成功安裝許可證，即可破解完成；

10、至此，軟件完美打開，以上ibm spss statistics 27中文破解版安裝教程；

怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)

SPSS是一個專業(yè)的數(shù)據(jù)處理工具，我們可以對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。當(dāng)數(shù)據(jù)量較多的時候手動輸入是不現(xiàn)實(shí)的，可以用到導(dǎo)入的功能，下面就來告訴大家詳細(xì)的導(dǎo)入方法。

1、第一步我們打開軟件之后，在軟件界面左上角找到文件選項(xiàng)之后點(diǎn)擊它，在后面出現(xiàn)的選項(xiàng)中選擇打開，再移動到數(shù)據(jù)命令選項(xiàng)之后點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵；

2、之后下一步是需要我們選擇打開的類型，在打開的選擇導(dǎo)入文件界面中，在文件類型選項(xiàng)的下拉列表中，找到可以選擇的想要導(dǎo)入數(shù)據(jù)的類型；

3、選擇好打開類型的數(shù)據(jù)之后，我們在界面中找到想要導(dǎo)入的數(shù)據(jù)文件，選中數(shù)據(jù)文件之后點(diǎn)擊右側(cè)的打開按鈕即可打開這個選擇的數(shù)據(jù)文件；

4、點(diǎn)擊打開數(shù)據(jù)文件之后會出現(xiàn)下圖所示的一個窗口，我們需要在其中設(shè)置工作表以及讀取的變量名等等，設(shè)置完成之后點(diǎn)擊確定按鈕即可；

5、點(diǎn)擊確定按鈕之后就會開始導(dǎo)入數(shù)據(jù)的操作了，等待一會我們在界面中就可以看到導(dǎo)入的數(shù)據(jù)信息，如下圖中所示，這樣就完成數(shù)據(jù)的導(dǎo)入操作了。

怎么分析數(shù)據(jù)

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)都是比較雜亂的，我們無法一眼從中看出需要的信息，通過SPSS的分析功能，可以將其分析轉(zhuǎn)換為其他的樣式。其中最實(shí)用的就是轉(zhuǎn)換為圖表功能，讓數(shù)據(jù)可視化。下面就來看看具體怎么分析。

1、對數(shù)據(jù)的處理操作可在“數(shù)據(jù)”和“轉(zhuǎn)換”中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析都在“分析”中（紅框中為常用項(xiàng)）若需畫圖，在“圖形”中的“圖標(biāo)構(gòu)建器”

2、在處理前最好明確自己的分析目標(biāo)，如我只想知道：示例數(shù)據(jù)中，影片排名與影片評分的相關(guān)關(guān)系；（注：處理時盡量不要對原始數(shù)據(jù)做更改，可以新建一列）

3、然后再雙變量相關(guān)性中設(shè)置變量。

4、我們在相關(guān)性中可以查看到皮爾遜相關(guān)性、顯著性和個案數(shù)。

5、然后在圖形中選擇圖表構(gòu)建器。

6、選擇要生成的圖表類型，這里我們選擇散點(diǎn)圖為案例。可以修改X軸和Y軸的名稱。選擇完成后就可以直接生成了。

怎么篩選數(shù)據(jù)

有時候數(shù)據(jù)中會有很多我們不需要的內(nèi)容，占用了大量的頁面，需要從中提取出重要的數(shù)據(jù)才能更好的進(jìn)行下一步分析。下面就給大家?guī)砹撕Y選數(shù)據(jù)的方法。

1、打開SPSS，打開【數(shù)據(jù)】——【選擇個案】。

2、“選擇個案”對話框右側(cè)“選擇”欄有5個選項(xiàng)：

【所有個案】——即未做篩選，選擇所有個體；

【如果條件滿足】——根據(jù)所需要篩選的條件選擇相應(yīng)條件限制；

【隨機(jī)個案樣本】——選擇總體中大約百分之多少的個案，或者選擇恰好多少個案數(shù)量；

【基于時間或個案范圍】——自行設(shè)置從第幾個個案到第幾個個案；

【使用過濾變量】——篩選時，會將選中的變量為零的情況剔除。

下面“輸出”欄根據(jù)具體情況可進(jìn)行設(shè)置，一般保留默認(rèn)設(shè)置。在本題中，我們在“選擇”欄里選中第二項(xiàng)【如果條件滿足】——【如果】。

3、我們要選擇DON含量[x]介于30到200之間，并且OAP[y]值大于6的個案，則在對話框中輸入限制條件。【注意】通過箭頭把x,y選入到右側(cè)框內(nèi)，圓圈圈出的符號表示“與”的意思，即同時滿足符號前后的條件。點(diǎn)擊【繼續(xù)】——【確定】。

4、得出結(jié)果，不符合條件的都被刪除啦，剩下的都是我們篩選的結(jié)果~

更新內(nèi)容

1、統(tǒng)計(jì)程序

比例和比例差異的Z檢驗(yàn)和執(zhí)行區(qū)間：對于單樣本，成對樣本，獨(dú)立樣本分析。

改進(jìn)的“比例”程序位于“分析”>“均值比”菜單下，允許用戶測試人口比例的差異，并使用多種方法來構(gòu)建觀察到的差異的置信區(qū)間進(jìn)行分析。

2、可靠性分析

McDonald's Omega允許用戶使用Cronbach的Alpha統(tǒng)計(jì)信息。要找到此新增功能，請轉(zhuǎn)到分析>比例>可靠性分析，然后在“可靠性分析”對話框的“模型”下拉菜單下，選擇“Omega”。

3、雙變量相關(guān)增強(qiáng)：增加置信區(qū)間

SPSS Statistics 27中的功能在“置信區(qū)間“子對話框的”雙變量相關(guān)“對話框菜單中找到。用戶將能夠設(shè)置置信區(qū)間參數(shù)進(jìn)行應(yīng)用偏差調(diào)整之間相關(guān)系數(shù)。

除上述新增加的功能外，我們的分析中CONTRAST輸出的置信區(qū)間，對比例添加了自定義和多重插補(bǔ)，并對多個插補(bǔ)預(yù)測值匹配進(jìn)行了改進(jìn)，能夠選擇潛在匹配的數(shù)量文件。

4、會話管理：還原點(diǎn)

SPSS Statistics 27中引入的對自動回復(fù)功能可以減少分析中的時間點(diǎn)，后期如果分析中需要時用戶可以還原到該時間點(diǎn)，同時使用戶可以繼續(xù)進(jìn)行當(dāng)前的分析路徑。“近期使用的文件”和“示例文件”選項(xiàng)卡旁邊的“還原點(diǎn)”選項(xiàng)卡上的”歡迎“對話框中可以找到會話管理。在”還原點(diǎn)“選項(xiàng)卡上，用戶將找到他們的自動恢復(fù)文件的保存還原點(diǎn)。

5、輸出：編輯器

SPSS Statistics 27中改進(jìn)了圖表生成器、表和圖表編輯器，這些改進(jìn)通過新的工具欄添加和體驗(yàn)，降低應(yīng)用程序匯總或可自定義輸出的點(diǎn)擊次數(shù)。

6、改進(jìn)SPSS Statistics 27語法：

降低編寫腳本的時間，預(yù)先輸入功能的活動數(shù)據(jù)集中選擇變量，并使用戶在活動數(shù)據(jù)集中找到引用的變量。