发布亮点

• 策展帮助设计器（Curated Help Designer） - 创建自定义的上下文相关帮助内容
• 高级统计程序 - 中介效应分析（Mediation Analysis）、向量自回归模型（VAR）和基因组分析（Genomic Analysis）
• 增强的输出查看器 - 选择性列控制，实现更好的表格自定义
• 通行密钥认证（Passkey Authentication） - 为 IBM SPSS Statistics Digital 提供安全、无密码的登录体验

 

新增功能

 

策展帮助设计器（Curated Help Designer）

这一强大功能使您能够基于统计维度中的值范围，为透视表创建和管理自定义的上下文相关帮助内容。您可以定义定制的帮助文本，并对匹配的单元格应用颜色编码。策展帮助内容甚至可以在除英语之外的支持输出语言中进行管理。

与仅限于特定程序的内置策展帮助不同，策展帮助设计器适用于任何具有统计维度的输出表。

策展帮助设计器的主要优势在于，您可以将通用的统计输出转换为带有自定义解释说明、颜色编码表格单元格背景以及适应实际数据值的上下文特定指导。

优势：

• 基于实际单元格值创建条件信息
• 自定义和灵活性
• 通过颜色编码实现视觉增强
• 精准控制，可针对特定表格及表格内的表头叶节点，定义多个值范围
• 带有上下文特定指导的结构化帮助
• 本地化支持，确保在 SPSS Statistics 的所有配置输出语言中均支持策展帮助
• 便携性和共享能力，可轻松与其他 SPSS Statistics 用户共享自定义策展帮助，或备份和恢复策展帮助文件

 

中介效应分析（Mediation Analysis）

通过新的中介效应分析程序，深入了解因果关系。这种高级统计方法帮助您理解一个自变量如何通过揭示中间隐藏因素来影响另一个因变量。它展示了效应发生的路径或机制，通过三个因素实现：预测变量（Predictor）、中介变量（Mediator）和结果变量（Outcome）。

该程序将分析分解为关键因果效应，包括直接效应、间接效应、总效应及其交互作用，帮助您理解影响的大小和机制。

中介效应分析广泛应用于健康科学、心理学、社会科学、商业和教育领域，用于理解干预机制、确定最佳变革目标，以及评估哪些因果路径最为重要。

向量自回归模型（Vector Autoregressive (VAR) Model）

向量自回归（VAR）模型是一种用于分析多个相关数据随时间变化趋势的工具。它同时跟踪多个相互关联的模式——例如，监控销售额、广告支出和客户满意度如何在数月或数年间相互影响。

在高级分析中，VAR 模型：

• 捕捉关系，展示不同指标如何随时间相互影响
• 提供关于未来趋势的更准确预测
• 检测一个领域的变化如何影响其他领域，这对战略规划至关重要

VAR 模型可用于宏观经济政策分析，考察 GDP 增长、通货膨胀和利率之间的动态关系；金融市场分析，分析股票收益、利率和汇率，捕捉一个市场的冲击如何传导至其他市场。VAR 模型甚至可应用于气候和环境研究。

基因组分析（Genomic Analysis）

IBM SPSS Statistics 中的基因组分析使研究人员能够直接在 SPSS 中导入和分析基因组数据，无需外部转换工具。它支持 .fastq 和 .fq 文件格式，将基因组数据转换为 SPSS 数据集，并在后台作为作业处理大文件。您可以监控作业状态，在需要时取消作业，并在处理过程中继续运行其他统计程序。

优势：

• 通过将文件导入和统计分析整合到一个环境中，简化基因组数据分析
• 消除对单独数据转换工具的需求，节省时间
• 支持后台作业处理的大规模基因组工作流
• 帮助研究人员直接对基因组指标应用描述统计、频率、相关和回归等统计方法
• 支持基因组学的重要应用，如疾病研究、药物发现和个性化医疗

 

扩展程序（Extension Procedures）

IBM SPSS Statistics 32 新增了四个可通过 Extension Hub 获取的扩展程序：

1. Permutation Test (STATS PERM) - 为简单的两组 t 检验、ANOVA 和回归提供置换检验。这些检验不依赖正态性假设，即使对于渐近性质可能不可靠的小数据集也适用。
   路径：Analyze > Regression > Permutation Tests
2. Independent Samples Permutation t Test (STATS_PERMTTEST) - Windows 特定实现，为一个变量和两组或两个变量和一组提供均值相等的置换 t 检验。可进行不等方差检验或等方差检验。
   路径：Analyze > Compare Means and Proportions > Independent Samples Permutation t Tests
3. Bayesian Variable Selection for Regression (STATS BAYES SELECTVARS) - 提供贝叶斯方法，通过比较贝叶斯因子来选择线性或广义线性回归模型中的自变量。该方法使用积分（边际）似然比。
   路径：Analyze > Generalized Linear Models > Bayesian Regression Variable Selection
4. Mixed Type Cluster with Variable Selection (STATS MIXED CLUSTER2) - 创建同时进行变量选择和聚类确定的聚类模型。保存模型并应用于新数据以进行一致的分类。
   路径：Analyze > Classify > Mixed Type Cluster with Variable Selection

 

功能增强

 

为 R 扩展配置 CRAN 镜像站点

变更内容：基于 R 的扩展现在支持通过 spssprod.inf 文件自定义 CRAN 镜像配置。

您可以：

• 防止因默认 CRAN URL 不可访问而导致的安装错误
• 使用组织批准的 CRAN 镜像
• 确保在受限网络环境中可靠安装 R 包

配置：更新产品安装目录中 spssprod.inf 文件的 CranURL 键值。

简化的默认图表标题

变更内容：图表构建器现在生成更简洁、更精炼的默认标题，去除了冗余的图表类型描述。

优势：

• 更短、更清晰的图表标题
• 关注测量变量而非图表类型
• 减少手动编辑需求
• 提升报告和演示的可读性

 

PROPORTIONS 输出中渐近标准误差的明确说明

变更内容：PROPORTIONS 程序现在为渐近标准误差（ASE）列添加了解释性脚注。

优势：

• 清晰解释标准误差
• 更好地理解统计计算

 

输出查看器增强：选择性列控制

变更内容：修改输出菜单中新增"显示列"选项，允许选择性恢复隐藏的列。

优势：

• 精确控制表格自定义
• 无需一次性取消隐藏所有列
• 精细管理输出表格

 

认证与安全

 

通行密钥支持（Passkey Support）

新增内容：IBM SPSS Statistics Digital 现在支持使用通行密钥进行 IBMid 认证。

优势：

• 安全、无密码的登录体验
• 利用设备的内置硬件功能（生物识别、PIN、安全密钥）进行认证
• 简化访问管理
• 增强安全态势

通行密钥代表了认证的未来，为您的统计分析工作流同时提供便利和安全性。

管理功能

 

禁用 AI 输出助手

变更内容：管理员现在可以完全禁用并从用户界面中移除 AI 输出助手。

特别适用于：

• 受限的企业环境
• 有特定 AI 政策的学术机构
• 有数据治理要求的组织

这种管理控制确保 IBM SPSS Statistics 可以在任何组织环境中部署，同时满足您的安全和策略要求。

平台更新

 

改进的 Red Hat Enterprise Linux 10 支持

IBM SPSS Statistics Server 32.0.0 包含对 Red Hat Enterprise Linux 10 的增强安装程序支持，可在需要时自动安装所需的兼容性库。这确保在最新的企业 Linux 平台上顺利部署。

JRE 升级

Java 运行时环境已升级至版本 17.0.18.1，提供改进的性能、安全性和兼容性。

立即开始

IBM SPSS Statistics 32.0.0 代表了 IBM 致力于提供开创性统计分析工具的承诺，同时保持了您所期望的可靠性和易用性。无论您是在进行高级基因组研究、时间序列分析，还是只需要更好地控制输出表格，此版本都能满足您的需求。

准备升级？请访问 IBM SPSS Statistics 产品页面 开始体验。

更多新功能相关信息，请参阅 SPSS Statistics 文档。

查看 发布说明，了解所有变更和更新的详细信息。