SPSSAU(Statistical Product and Service Software Automatically, 自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)軟件) 隸屬于北京青絲科技有限公司旗下網(wǎng)站 。SPSSAU共分為13大模塊，助力數(shù)據(jù)科學(xué)研究 。SPSSAU算法板塊分別是通用研究算法，數(shù)據(jù)處理功能板塊，問卷研究算法，進(jìn)階算法板塊，可視化研究算法和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)研究板塊等。

SPSSAU24.0

加入文本分析模塊，支持文本數(shù)據(jù)進(jìn)行切詞/詞云/自定義詞云分析,以及支持文本聚類(按行和按詞)，支持文本情感分析，支持社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和支持LDA主題分析等，并且提供新詞發(fā)現(xiàn)，自定義停用詞庫(kù),情感詞庫(kù)和新詞詞庫(kù)等；新加入MANOVA多元方差分析，醫(yī)學(xué)研究模塊加入NRI/IDI分析，校準(zhǔn)曲線，DCA曲線等，并且加入基尼gini系數(shù)；新加入空間計(jì)量模塊，提供空間OLS、空間滯后SLM模型、空間誤差SEM模型、空間滯后誤差SAC模型、空間杜賓SDM模型、空間杜賓誤差SDEM模型、并且可進(jìn)行空間權(quán)重構(gòu)造，自變量空間滯后SLX、空間面板模型和似不相關(guān)回歸SUR模型等，并且優(yōu)化ROC曲線聯(lián)合診斷及相關(guān)軟件使用交互體驗(yàn)優(yōu)化等；新加入Power功效分析模塊，提供包括均值差/率差/方差/相關(guān)/線性回歸等方法時(shí)的樣本量計(jì)算和功效分析。并且新加入德爾菲delphi專家打分法、模糊層次評(píng)價(jià)法FAHP和最好最差BWM權(quán)重法等；機(jī)器學(xué)習(xí)模塊新加入GBDT、AdaBoost、CatBoost、極端隨機(jī)樹和LightGBM等集成學(xué)習(xí)算法。下載EXCEL表格時(shí)支持輸出三線表格功能等。

SPSSAU23.0

加入多個(gè)新算法并且優(yōu)化多項(xiàng)方法以及上線機(jī)構(gòu)版和meta薈萃分析板塊等。

新加入fisher卡方計(jì)算，SBM模型等。優(yōu)化方法包括數(shù)據(jù)編碼加入‘標(biāo)簽同步’功能，加入按日期搜索分析結(jié)果以及搜索方法功能，各類內(nèi)部算法等。并且上線機(jī)構(gòu)版，服務(wù)于機(jī)構(gòu)進(jìn)行各項(xiàng)管理和服務(wù)。優(yōu)化各項(xiàng)功能點(diǎn)等。以及加入Meta薈萃分析模塊，提供完善的Meta分析功能和指標(biāo)輸出。

SPSSAU22.0

加入多項(xiàng)新方法功能等。

信度分析新加入McDonald Omega和theta信度系數(shù)，事后多重比較加入新極復(fù)差duncan檢驗(yàn)和SNK Q檢驗(yàn)，灰色預(yù)測(cè)加入小概率p值，灰色關(guān)聯(lián)法加入廣義關(guān)聯(lián)度；以及加入日期相關(guān)的處理，Johnson轉(zhuǎn)換等，以及數(shù)據(jù)處理模塊功能交互更新，賬號(hào)中心功能相關(guān)更新等。

SPSSAU21.0

加入多個(gè)新算法和檢驗(yàn)功能，并優(yōu)化交互體驗(yàn)等。

新加入綜合評(píng)價(jià)類算法，包括數(shù)據(jù)包絡(luò)方法DEA、DEMATEL、Vikor等，另新增Lasso回歸、非線性回歸、HLM多水平模型等。功能優(yōu)化方面：卡方檢驗(yàn)加入趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)功能，以及分組回歸時(shí)加入鄒志莊Chow檢驗(yàn)，另優(yōu)化AHP層次分析法的數(shù)據(jù)輸入交互等。

SPSSAU20.0

加入判別分析、對(duì)應(yīng)分析、概要t 檢驗(yàn)、均值和比率z 檢驗(yàn)、分位數(shù)回歸等。

線性判別分析用于數(shù)據(jù)類別預(yù)測(cè)，對(duì)應(yīng)分析用于圖示化展示數(shù)據(jù)關(guān)系；概要t 檢驗(yàn)、均值和比率z 檢驗(yàn)用于醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)的快捷計(jì)算；分位數(shù)回歸可用于穩(wěn)定性檢驗(yàn)及深入研究數(shù)據(jù)影響關(guān)系等。

SPSSAU19.0

加入驗(yàn)證性因子分析和計(jì)量研究算法等。

加入驗(yàn)證性因子分析用于聚合和區(qū)分效度驗(yàn)證,以及共同方法偏差CMV驗(yàn)證等,并且加入計(jì)量研究算法,用于測(cè)量和解決異方差問題等。

數(shù)據(jù)分析方法

T檢驗(yàn)，方差分析，回歸分析，相關(guān)分析，因子分析，聚類分析，德爾菲法，AHP層次分析，模糊綜合評(píng)價(jià)，meta薈萃分析，power功效分析等約500類智能分析方法。

數(shù)據(jù)處理功能

數(shù)據(jù)標(biāo)簽設(shè)置，讓機(jī)器可以理解上傳材料的數(shù)字意義，只需要一下；數(shù)據(jù)編碼，數(shù)字組合編碼，輕松一點(diǎn)即可完成；生成變量，平均值，求和，標(biāo)準(zhǔn)化，中心化。

可視化圖表

結(jié)合分析方法，SPSSAU自動(dòng)提供對(duì)應(yīng)需要的可視化圖表。

自動(dòng)化

不用擔(dān)心分析方法原理，SPSSAU已經(jīng)做好文字自動(dòng)化分析。

中英文

中英文兩個(gè)版本，無縫切換，微信一掃就能登錄。

智能化

大數(shù)據(jù)的智能算法，中間過程，SPSSAU已經(jīng)做好處理。

規(guī)范化

所需的指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行匯總表格并且規(guī)范，下載就能使用。

幫助手冊(cè)

SPSSAU提供視頻，文檔兩類幫助手冊(cè)。

SPSSAU算法包括常規(guī)統(tǒng)計(jì)功能、回歸分析及預(yù)測(cè)、方差分析功能、非參數(shù)功能、多元統(tǒng)計(jì)功能和其他算法功能。

常規(guī)統(tǒng)計(jì)功能：描述頻數(shù)統(tǒng)計(jì)、交叉分類匯總、相關(guān)分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、線性回歸、單樣本t檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、配對(duì)t檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk檢驗(yàn))。

回歸分析及預(yù)測(cè)：線性O(shè)LS回歸(包括逐步回歸和分層回歸)、Logistic回歸（包括二元和多分類logistic）、Probit回歸、Poisson回歸、Cox回歸、Robust穩(wěn)健回歸、Ridge嶺回歸、曲線回歸（二次、指數(shù)、S曲線等七類曲線擬合）、PLS回歸模型。

方差分析功能：方差齊性檢驗(yàn)、單因素方差分析、雙因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、協(xié)方差分析、均值比較分析和事后多重對(duì)比功能。

非參數(shù)功能：?jiǎn)螛颖網(wǎng)ilcoxon秩和檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)(mannWhitney)、獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)(Kruskal-Wallis)、配對(duì)樣本符號(hào)wilcoxon秩和檢驗(yàn)、多樣本Friedman檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、Kendall協(xié)調(diào)系數(shù)、Cochran'sQ檢驗(yàn)。

多元統(tǒng)計(jì)功能：聚類分析(Kmeans聚類)、聚類分析(K-prototype聚類)、主成分分析、因子分析、典型相關(guān)分析、分層聚類、GEE模型、偏最小二乘回歸、結(jié)構(gòu)方程模型。

空間計(jì)量功能：空間OLS回歸、空間滯后SLM、空間誤差SEM、空間滯后誤差模型SAC、空間杜賓SDM、空間杜賓誤差SDEM、空間權(quán)重構(gòu)造、自變量空間滯后SLX、空間面板模型、似不相關(guān)回歸SUR。

Meta薈萃分析：連續(xù)性、二分類、單個(gè)率、平均值、相關(guān)系數(shù)、OR和HR值、P值合并、一般倒方。

文本分析功能：詞云分析、文本情感分析（按詞、按行）、文本聚類分析（按詞、按行）、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖、LDA主題分析、新詞發(fā)現(xiàn)。

其他算法功能：卡方檢驗(yàn)、Kappa一致性系數(shù)、McNemar檢驗(yàn)和Bowker檢驗(yàn)、熵值法、項(xiàng)目分析、多重響應(yīng)(涉及多選題共4類)、無效樣本設(shè)置、異常值設(shè)置、信度(Cronbach系數(shù),折半信度)和效度分析、ICC內(nèi)部一致性。

《SPSSAU 科研數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用》

作者：周俊，馬世澎

出版社：電子工業(yè)出版社

版次: 2024年1月第1版 

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