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IBM SPSS Statistics v28版最新更新

分析过程

Meta 分析

Meta 分析是针对一系列用于回答相似研究问题的研究结果进行的数据分析。这些研究称为基础研究。Meta 分析使用统计方法对效应进行总体估计、探索研究间的异质性，以及调查发表偏倚（或者更一般地说，小型研究效应）对最终结果的影响。

下列是 V28 中新增的 Meta 分析过程。

Meta 连续分析: 对活动数据集中提供的用于估计效应大小的原始数据连续结果执行 Meta 分析。
Meta 连续效应大小分析: 在活动数据集中提供有预先计算的效应大小数据时，执行连续结果 Meta 分析。
Meta 分析 - 二元: 对活动数据集中提供的用于估计效应大小的原始数据二元结果执行 Meta 分析。
Meta 分析 - 二元效应大小: 在活动数据集中提供有预先计算的效应大小数据时，执行二元结果 Meta 分析。
Meta 分析 - 回归: 执行 Meta 分析回归。

一般线性模型 (GLM) 过程

现在，一般线性模型 (GLM) 过程用户界面在其“EM 均值”对话框上提供有比较简单主效应设置。只要目标列表包含一个或多个乘积或交互效应（例如，A*B 和 A*B*C），就会启用该设置。该设置支持指定简单主效应之间的比较，其中，这些效应是嵌套在其他因子的级别内的主效应。

线性回归

现在支持分类变量的交互变量项。

单因素 ANOVA

该过程现在支持非数值分类变量。

幂分析

新“网格值”对话框提供用于指定 POWER 值范围的选项，以便以网格格式查看每个指定 POWER 范围值的投影样本大小。

在选择估算样本大小和网格幂值选项（单击网格控件以显示对话框）的情况下，“网格值”对话框可用于每个“幂分析”过程。

比率统计

价格相关偏差 (PRB): 该过程现在支持价格相关偏差 (PRB) 离散方法。PRB 是一个指数，用于衡量高价房地产的评估价格比是系统性地偏高还是偏低。PRB 回归评估比率的百分比差异。从中位数比率基于值代理测量的以 2 为底对数得出差异。代理测量计算为“销售价格的平均值”和“评估值与中位数比率之比”。该方法还给出 100% 价值变化的评估比率百分比变化。
变异系数 (COV): 新的 COV 离散方法包括中位数和均值居中变异系数，并有效替换中位数居中 COV和均值居中 COV离散方法。中位数居中变异系数是将与中位数偏差的均方根表示为中位数百分比的结果。均值居中变异系数是将标准差表示为平均值百分比的结果。

命令语法

COXREG

CONTRAST子命令的 DEVIATION关键字现在将 refcat 缺省为第一个类别。有关更多信息，请参阅 CONTRAST 子命令（COXREG 命令）。

LOGISTIC REGRESSION

CONTRAST 子命令的 DEVIATION 关键字现在将 refcat 缺省为第一个类别。有关更多信息，请参阅 CONTRAST 子命令（LOGISTIC REGRESSION 命令）。

META BINARY 命令

当活动数据集中提供有原始数据以估计效应大小时，这个新命令代表二元结果的 Meta 分析过程。有关更多信息，请参阅 META BINARY。

META ES BINARY 命令

当活动数据集中提供有预先计算的效应大小数据时，这个新命令代表二元结果的 Meta 分析过程。有关更多信息，请参阅 META ES BINARY。

META CONTINUOUS 命令

当活动数据集中提供有原始数据以估计效应大小时，这个新命令代表连续结果的 Meta 分析过程。有关更多信息，请参阅 META CONTINUOUS。

META ES CONTINUOUS 命令

当活动数据集中提供有预先计算的效应大小数据时，这个新命令代表连续结果的 Meta 分析过程。有关更多信息，请参阅 META ES CONTINUOUS。

META REGRESSION 命令

这个新命令代表 Meta 回归过程。有关更多信息，请参阅 META REGRESSION。

RATIO STATISTICS

在 OUTFILE 子命令中添加了 COV 和 PRB 关键字。
在 PRINT 子命令中添加了 COV、PRB 和 N 关键字。

有关更多信息，请参阅 RATIO STATISTICS。

关系图

关系图用于通过提供每个节点和链接彼此之间的连接和影响的直观表示来确定变量之间的相互关联。关系图通过节点和链接来直观表示连接和影响。节点表示变量和变量类别，链接则表示节点之间的影响强度。较大的节点和较粗的链接线代表较强的连接和影响。较小的节点和较细的链接线代表较弱的连接和影响。

通过图形 > 关系图...访问“关系图”功能

R 和 Essentials for R

R 4.0.x 和 IBM SPSS Statistics Essentials for R 现在随 IBM®SPSS® Statistics 一起进行安装。在编辑 > 选项... > 文件位置 > R 位置中定义 R 环境设置。

Python 3 和 R 可编程性

通过启用易于配置的虚拟运行时环境，增强了对 Python 3 和 R 的支持。

通过单击产品文件夹中的 Python 3 IDLE (PythonGUI) (Windows) 或 Python 3 for SPSS Statistics (macOS) 选项，访问 Python 运行时环境。

Windows: 开始 > IBM SPSS Statistics > Python 3 IDLE (PythonGUI)
macOS: > 应用程序 > IBM SPSS Statistics > Python 3 for SPSS Statistics

注：不再正式支持 Python 2。如果仍需要运行 Python 2，请参阅“Programmability SDK”。

通过单击产品文件夹中的 R x64 4.0.5 (Windows) 或 R for SPSS Statistics (macOS) 选项，访问 R 运行时环境。

Windows: 开始 > IBM SPSS Statistics > R x64 4.0.5
macOS: > 应用程序 > IBM SPSS Statistics > R for SPSS Statistics

安装与许可证发放

产品安装程序已更新，现在提供了注册 IBM SPSS Statistics 订购版或许可版的选项。

订购: 需要 IBMid 才能激活并安装基于订购的软件版本。您必须购买 IBM SPSS Statistics Subscription，才能通过订购方法激活产品。
许可: 需要授权用户许可证或并发用户许可证才能激活软件。您必须购买 IBM SPSS Statistics 的本地许可证，才能通过用户许可证或并发用户许可证来激活产品。

有关订购版与许可版之间的差别的更多信息，请参阅哪个 IBM SPSS Statistics 版本适合您？

输出增强功能

工作簿: 以工作簿方式查看输出可将 SPSS Statistics 语法编辑功能与笔记本方法联系起来，其中，笔记本方法提供交互式方法来运行语法和查看相应的输出。工作簿文档 (*.spwb) 是由各个段落组成。这些段落包含输出元素（语法、表、图表，等等）。语法段落提供了完整的语法编辑和运行功能。富文本格式段落提供了完整的富文本格式编辑功能。


图表和表编辑器易用性增强功能
透视表编辑器: 现在，透视表编辑器用户界面在对话框右侧提供有“编辑选项”滑出窗格。该窗格提供用于处理行和列、指定文本属性、定义边框参数、指定单元格格式以及定义脚注和表注释的选项。

已安装的扩展

其他常用扩展现在将随产品一起自动安装。已安装的扩展可由其菜单项旁边的加号标识。

搜索增强功能

搜索功能已更新，现在可以提供过程、帮助主题、语法参考和案例研究的结果。搜索功能现在会在每个用户界面对话框和帮助系统主题中搜索所有的单词/项。

命令语法帮助已更新，当您在语法编辑器中将光标悬停在命令和子命令上时，就会显示工具提示，其中会提供语法示例。

导出输出增强功能

Word 文档 (*.docx): 现在，可以将输出导出到 Microsoft Word (*.docx) 格式。
“文本 - 纯文本 (*.txt)”、“文本 - UTF8 (*.txt)”和“文本 - UTF16 (*.txt)”: 文本导出设置现在分为三个不同的选项，它们提供不同的编码方法。
Excel 输出: Microsoft Excel 导出设置现在提供有用于创建工作簿和工作表的选项。
打印预览: 文件 > 打印预览可以提供 PDF 格式的输出预览版本。

隐藏的行

从数据编辑器复制行时，不会再提取通过“选择个案”功能隐藏在数据编辑器中的行。

图表构建器易用性增强功能

“图表外观”选项卡中的模板控件已重新设计，模板选择选项现已简化。

辅助功能选项

用户界面现在支持高对比度方式，该方式可调整背景色和文本颜色，使应用程序更容易阅读。