统计分析软件SPSS Statistics V27已正式发布！
SPSS Statistics是统计功能的平台，旨在通过即席分析，假设检验，地理空间分析和预测分析来解决业务和研究问题。组织使用SPSS Statistics来理解数据，分析趋势，进行预测和计划以验证假设并得出结论。
使用SPSS Statistics，您可以：
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通过用户友好的界面分析您的数据并解决复杂的业务和研究问题。
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借助统计程序，可以了解大型和复杂的数据集。
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使用扩展，Python和R编程语言代码与开源软件。
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部署选项，可以选择和管理软件。
SPSS Statistics 27已发布。此版本引入了新的统计测试，对改进现有程序的功能，从此版本开始，还扩展了基本版，在易于使用的点击式用户界面中为客户提供了统计功能和数据准备功能。
以下是SPSS Statistics 27的新增功能概述：
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基本版更改：数据准备和引导功能
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新统计：功率分析程序和加权Kappa
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程序增强：效果大小增强和矩阵改进
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日常可用性改进：功能增强
基本版更改
数据准备和引导功能
从SPSS Statistics 27开始，在基础版中有数据准备模块和引导模块。这项更改使SPSS Statistics 27的客户在的使用证类型中都可以使用的数据准备和引导功能，而无用支付额外费用。
准备模块功能
帮助您准备数据，便于您的分析和准备数据，数据准备功能可通过自动化，基于规则的数据验证，异常检测，装箱功能等帮助您减少手动流程。该模块以前在Professional Edition中可用，或作为附件购买。
引导程序模块
您可以从程序子对话框中运行引导程序分析。自举是一种重新采样方法，用于测量样本估计值的（偏差，方差，置信区间，预测误差）。引导程序可以帮助发现已经采样的“未知”总体的估计量属性。该模块以前在高等版中可用，或作为附件购买。
新统计
功耗分析：11个新程序
功率分析在研究计划，设计和实施中起着作用。先验样本量和功效分析可以帮助确定研究或项目的样本量。当数据收集困难或费用昂贵时，是要知道要获得可接受的概率来检测效果，需要多少次观察。SPSS Statistics 27引入了新的功效分析程序，以帮助确定样本量。
功率分析程序
可以计算指定样本大小和达到所需功率所需的样本大小的功率。图形功能，用于根据功效大小和样本大小显示功效和样本大小有关的功效的三维图。
加权Kappa法
这种分析方法也称为Cohen加权Kappa，被广泛用于按序数范围概括之间的协议，并能够使用加权方案描述之间协议的紧密程度。SPSS Statistics 27引入了以下Cohen加权Kappa加权版本，用于序数等量表：
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线性加权
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二次加权
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Kappa系数的置信区间
程序增强
效果大小
SPSS Statistics 27 效果大小。t检验和单向程序的效应量增强功能增加了个样本t检验，独立样本t检验，成对样本t检验，单向方差分析（ANOVA）的效应量估计和置信区间，单向方差分析中的自定义对比。效果大小选项将出现在过程设置对话框中。
MATRIX和分位数回归增强
SPSS Statistics 27 的MATRIX过程的增强，用户可以匹配MATRIX功能以外的可用选项，以简化过程的编程，并减少使用COMPUTE命令的需要。新版本的UI改进，以扩展分位数回归过程、分位数网格，从而提供了结果图。
日常功能改进
SPSS Statistics 27 引入新的功能：
搜索：通过工具栏中的新搜索工具完成工作。使用新的搜索功能，找到应用程序内对话框，过程，语法命令并发现在线帮助资源。
自动恢复：通过本地保存的自动用户会话，很大程度的减少了数据丢失。默认情况下，此功能将在大多数工作会话中启用。
输出增强
新的气泡图扩展了散点图功能，使您可以将第四维引入报表和可视化中。圆圈（气泡）的大小与其值成正比，气泡图可用于比较数据中的关系。
SPSS Statistics 27还使诸如Bivariate Corellations，交叉表和频率的过程生成APA样式输出。此版本还引入了图表增强功能的图表构建器，图表模板和图表编辑器。
在SPSS Statistics中引入了现代的应用程序UI主题和调色板。Windows用户可能会注意到默认启用的默认“SPSS Light”主题。如果您还原为上个主题，则可以通过导航编辑至“编辑”->“Windows”->“外观”->“SPSS Standard”切换。
对于macOS改进和默认启用的本地macOS体验。可以通过“选项”菜单恢复到旧的体验。
还添加了启用Internet的“欢迎屏幕”，它将定期获取与您相关的新闻，产品和安全更新、偶尔关注此空间以获取新内容。
SPSS Statistics 27还附带了新版本的Python 3.8.2，以更新的安全性要求。请注意，Python 2和Python 3之间有些更改，可能会引起兼容性问题。如果您使用以前的Python 2.X版本编写的脚本和代码，则会收到警告。
