软件介绍
spss25.0中文版是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
软件地址： https://hzwyc.top/
spss25.0详细安装教程：
1、运行SPSS25.0分为32位和64位版本，选择符合系统的安装包解压安装，小编这里以64位Win7系统为例
2、选择是否安装Python
3、选择安装目录
4、点击安装
5、安装完成后我们有两种SPSS25.0的免费使用方法：
第一种：运行开始菜单下的“IBM SPSS Statistics 25 许可证授权向导”选择第一项
输入代码：9MQT8R78RQBWEXN3WRG7CEC2WCO6TOREVH6CBAI8TI58MI2QM22IKP6V9L8DHS6T2MOFL5MPNSEXTH4SYI24JOU3WO，点击下一步即可完成
第二种：将安装包“crack”目录下的许可文件“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可，默认安装目录为C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\
6、正式完成后，运行SPSS25.0快捷方式，输入邮箱地址，然后点击开始试用
7、至此SPSS25.0中文版就安装完成了，在弹出的界面，我们可以看到试用期足足有7000多天，用户免费使用整整近20年！
SPSS25.0新功能介绍：
1、高级统计模块中贝叶斯统计
执行新的贝叶斯统计函数，包括回归、方差分析和t检验。
贝叶斯统计数据正变得非常流行，因为它绕过了标准统计数据带来的许多误解。贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设，而是对参数设置了不确定性，并从所观察到的数据中获取所有相关信息。我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的，因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。只需几次点击，你就可以运行线性回归，ANOVA，一个样本，pair - sample，独立样本t检验，二项比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相关，和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。
新图表模板，可实现word等微软家族中编辑
这个新功能，通俗的说，就是SPSS输出的图表，你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改，可以直接保存到word等里面，在进行修改。想想都比较高大上！
建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。
你可以把大多数图表复制成微软的图形对象，这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中编辑标题、颜色、样式，甚至图表类型。
另外，SPSS还提供了图表构建器，也就是图表的模板，可以选择模板点击创建发布质量图表。
还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且，默认的模板即使没有修改，也确保了一个漂亮的图表。
在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。
将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。
使用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。
对于编程或者使用语法的用户来说，新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。
例如可以加入行、重复行、删除行、删除空行、上下移动行，以及修剪前导或尾随空格等。
2、功能汇总
SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算，还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。
基本上，一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能：
1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理；
2、 描述统计和探索分析：频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计；在描述分析或者探索分析方面包括频率分析（Frequencies）、描述性分析（Deives）、探索分析（Explore）、列联表（交叉表）分析（Crosstabs）、TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency，累积不重复到达率和频次分析）、比率统计（Ratio Statistics）、P-P图（P-P Plots, proportion-proportion plot）、Q-Q图（Q-Q Plots，Quantile-Quantile plot）等功能；
3、 交叉表：计数；行、列和总计百分比；独立性检验；定类变量和定序变量的相关性测度；
4、 二元统计：均值比较、T检验、单因素方差分析；
6、 回归分析：自动线性建模（Automatic Linear modeling）、线性回归（Linear Regression）、曲线估计（Curve Estimation）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）、二元Logistic回归（Binary Logistic Regression）、多元Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）、有序回归（Ordinal Regression）、概率单位法（Probit，probability unit）、非线性回归（Nonlinear Regression）、权重估计法（Weight Estimation）、两步最小二乘回归（2-Stage Least Squares Regression）及分类回归（Categorical Regression）
7、 非参数检验：单样本非参数检验（One-Sample Nonparametric Tests）、两个或更多独立样本非参数检验（Two or More Independent Samples Nonparametric Tests）、两个或更多相关样本非参数检验（Two or More Related Samples Nonparametric Tests）、卡方检验（Chi-Square Test）、二项检验（Binomial Test）、游程检验（Runs Test）、单样本Kolmogorov-Smirnov检验（One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test）、两独立样本非参数检验（Two-Independent-Samples Test）：Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U test）、Moses极端反应检验（Moses extreme reactions test）、Kolmogorov-Smirnov Z检验（Kolmogorov-Smirnov Z test）、Wald-Wolfowitz游程检验（Wald-Wolfowitz runs test），多个独立样本非参数检验（Tests for Several Independent Samples）：Kruskal-Wallis H检验（Kruskal-Wallis H Test）、中位数检验（Median Test）和Jonckheere-Terpstra检验（Jonckheere-Terpstra Test），两相关样本非参数检验（Two-Related-Samples Tests）：Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed Ranks Test）、符号检验（Signed Test）、McNemar检验（McNemar Test）和边际同质性检验（Marginal Homogeneity Test），多个相关样本非参数检验（Test for Several Related Samples）：Friedman检验（Friedman Test）、Kendall W检验（Kendall’s W Test）和Cochran Q检验（Cochran’s Q Test）
8、 多重响应分析：交叉表、频数表；
9、 预测数值结果和区分群体： K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析；
10、 判别分析；
11、 尺度分析：可靠性分析（Reliability Analysis）、多维尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL）和多维邻近尺度分析（Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL）及多维展开分析（Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL）；
12、 一般线性模型--General Linear Model ：单变量方差分析（Univariate Analysis of Variance）、多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance）、重复测量方差分析（Repeated Measures Analysis of Variance）和方差分量分析（Variance Components Analysis）
广义线性模型--Generalized Linear Models 广义线性模型（Generalized Linear Models）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations）
混合模型--Mixed Models 线性混合模型（Linear Mixed Models）和广义线性混合模型（Generalized linear mixed models）
对数线性模型--Loglinear 一般对数线性分析（General Loglinear Analysis），Logit对数线性分析（Logit Loglinear Analysis）和模型选择对数线性分析（Model Selection Loglinear Analysis）
13、生存分析：寿命表（Life Tables）、Kaplan-Meier法（Kaplan-Meier）、Cox回归（Cox Regression）和含时间依赖协变量的Cox回归（Time-Dependent Cox Regression）
14、 报告：各种报告、记录摘要、图表功能（分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等）；
15、 数据管理、数据转换与文件管理
SPSS官方版常见问题
一、spss如何输入数据?
1、首先打开SPSS，即可进入以下界面，这个界面就是打开之后的初始页面。
2、点击左上角的文件，新建一个文件，文件类型设置为数据。
3、新建结束后，我们就进入了如下界面。仔细看左下角，分为数据视图和变量视图。要想输入数据，我们必须先设置好变量。
4、点击变量视图，即可出现如下界面。我们可以看到变量视图中，第一个变量可以设置的包括名称、类型、宽度、小数、标签、和值等设置类型。
5、这里我们设置两个变量，分别为姓名和年龄。姓名设置为字符串型，宽度为8位，小数位为0
6、年龄设置为数值型，宽度为2位，小数位为0。
7、当这些设置完成后，即可出现下列界面，表示变量定义完成。
8、然后点击保存该文档（文件——保存），存在一个自己记得的位置，方便下次可以快速找到它。
9、保存成功后，我们再回到刚刚已经保存的这个界面中，点击左下角的数据视图，就可以输入数据。
二、SPSS中怎么做方差齐性检验?它的命令是什么?
方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。
One-Way ANOVA对话方块中，点击Options…(选项…)按扭， 勾Homogeneity-of-variance即可。它会产生 Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值， 若P值<于0.05，便拒绝方差整齐的假设。
顺带一提，Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感，若出现「拒绝方差整齐」的检测结果，或因这原因而做成。
三、如何将SPSS的结果文件(*.spo文件)转换为其它格式?
SPSS的结果文件从7.0版本起就是专用的*.spo文件，据我所知，还没有那种文字处理软件可以将他读出来，但SPSS提供了将该文件转存为其它格式的功能。在SPSS的OUTPUT窗口中选择File菜单->export，可以将结果文件另存为HTML文件和TXT文件。当然，要比spo文件难看的多。图表则自动转化为JPG图片，不能再编辑。因此，在所有修改都完成后再EXPORT比较好。另外，该命令也可以针对单个图片或表格进行，选中所需图片或表格，单击右键，选择快捷菜单中的EXPORT即可。
四、想将SPSS的结果表格直接粘贴到WORD中使用，如何保持原有的格式粘贴呢?
选中所需表格，单击右键，选择快捷菜单中的copy object即可，此时粘贴过去的表格就会保持原有的格式(实际上粘贴过去的是一幅图片)。