SPSS统计功能 – 应用速查表
第一列为统计方法，中间为统计功能，最后一列为所在模块

1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 –
SPSS Base
2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 – SPSS Trends
3 ARIMA
(季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 – SPSS Trends
4 Binary logistic
regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关变量回归) : 得分 聚类 – SPSS Regression Models
5
Bivariate (Correlate) (二变量相关) : 摘要 描述 – SPSS Base
6 CHAID (χ2 Automatic
Interaction Detector,卡方自动交互检测),一种快速多维树型统计算法 : 摘要 描述 轮廓 得分 聚类 – AnswerTree
7
Cluster (聚类) : 聚类 – SPSS Base
8 Confirmatory Factor Analysis (因子分析) : 摘要 描述
方差 轮廓 – Amos
9 Conjoint(联合分析,分析得分或等级数据，估计因素的局部价值) : 轮廓 得分 聚类 – SPSS Conjoint

10 Constrained nonlinear regression (受约束非线性回归) : 描述 方差 得分 – SPSS Regression
Models
11 Correspondence (对应) : 描述 方差 轮廓 聚类 – SPSS Categries
12 Cox
Regression (Cox回归) : 摘要 描述 方差 – SPSS Advanced Models
13 Crosstabs (交叉表) : 摘要
描述 轮廓 聚类 – SPSS Base
14 Curvefit (曲线拟和) : 描述 方差 得分 预测 – SPSS Base
15
Descriptive (summarize)(描述分析-摘要) : 摘要 描述 – SPSS Base
16 DISCRIMINANT (判断) :
描述 得分 聚类 – SPSS Base
17 Explore (Summarize) (探测-摘要) : 摘要 描述 – SPSS Base

18 EXSMOOTH (指数平滑方法，用于对多至4个参数进行评估，12种可用模型) : 预测 – SPSS Trends
19 Factor
Analysis (因子分析) : 摘要 描述 方差 – SPSS Base
20 Fit (拟和) : 摘要 – SPSS Base
21
Frequencies (频数) : 摘要 描述 方差 – SPSS Base
22 GENLOG (Generalized liner
models,广义线性模型) : 描述 方差 聚类 – SPSS Advanced Models
23 GLM (General liner
models,通用线性模型) : 摘要 描述 方差 轮廓 得分 – SPSS Advanced Models
24 HILOGLINEAR
(多为列联表的Hieararchical loglinear模型,) : 描述 方差 聚类 – SPSS Advanced Models
25
HOMALS (通过交叉最小平方进行齐性分析,多重响应分析) : 描述 方差 轮廓 聚类 – SPSS Categories
26
Kaplan-Meier (评估事件的时间长度) : 摘要 描述 – SPSS Advanced Models
27 Linear Regression
(线性回归) : 得分 预测 聚类 – SPSS Base
28 LOGLINEAR (多维列联表通用模型) : 描述 方差 聚类 – SPSS
Advanced Models
29 Means (Compare means)(均值-均值比较) : 摘要 描述 方差 轮廓 – SPSS Base

30 Modeling Statistics (模型统计) : 摘要 描述 方差 轮廓 得分 预测 聚类 – SPSS Base
31
Multidimensional Scaling (ASCAL) (多维尺度) : 摘要 描述 轮廓 聚类 – SPSS Base
32
Multinomial Logistic Regression (多项逻辑斯蒂回归) : 得分 聚类 – SPSS Regression Models

33 Multiple response (多重响应) : 摘要 描述 – SPSS Base
34 Nonparametric tests
(非参数检验) : 摘要 描述 方差 – SPSS Base
35 Oneway ANOVA (单因素方差分析) : 摘要 描述 方差 轮廓 –
SPSS Base
36 Ordinal logistic regression (序数逻辑斯蒂回归) : 得分 聚类 – GOLDMineR

37 ORTHOPLAN (正交设计) : 方差 – SPSS Conjoint
38 OVERALS (多组变量的非线性正规相关) : 描述
方差 轮廓 聚类 – SPSS ducts/categories.html”>SPSS R>
39 Partial (Correlate)
(偏相关) : 摘要 描述 – SPSS Base
40 PLANCARDS (生成试验的计划卡) : 描述 方差 轮廓 聚类 – SPSS
Categories
41 Probit (正规偏差值,响应分析和相应模型,LOGIT响应模型) : 得分 聚类 – SPSS Regression
Models
42 Proximities (亲近性) : 摘要 描述 聚类 – SPSS Base
43 Quick Cluster
(快速聚类) : 轮廓 聚类 – SPSS Base
44 Reliability (可靠性) : 摘要 描述 – SPSS Regression
Models
45 Report Summaries (报告摘要) : 摘要 描述 – SPSS Base
46 SEASON
(季节分析,周期性时间序列加法或乘法季节性因素评估) : 描述 预测 – SPSS Trends
47 SEM (Structural equation
modeling,结构化方程模型) : 摘要 描述 方差 轮廓 – Amos
48 Spectra (频谱,把时间序列分解为谐波元素) : 摘要 描述
方差 聚类 – SPSS Base
49 Survival (生存分析,生命表分析) : 摘要 描述 – SPSS Base
50
t-tests (t检验) : 摘要 描述 方差 – SPSS Base
51 Two-stage least squares (二阶最小平方) :
预测 – SPSS Regression Models
52 Unconstrained nonlinear regression (无约束非线性回归)
: 描述 方差 得分 – SPSS Regression Models
53 VARCOMP Variance component
estimation,方差元素估计) : 方差 – SPSS Advanced Models
54 X11ARIMA : 预测 – SPSS
Trends