SPSSAU(Statistical Product and Service Software Automatically, 自動化統計產品和服務軟件) 隸屬于北京青絲科技有限公司旗下網站 。SPSSAU共分為13大模塊，助力數據科學研究 。SPSSAU算法板塊分別是通用研究算法，數據處理功能板塊，問卷研究算法，進階算法板塊，可視化研究算法和醫學實驗研究板塊等。

SPSSAU24.0

加入文本分析模塊，支持文本數據進行切詞/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，支持社會網絡分析和支持LDA主題分析等，并且提供新詞發現，自定義停用詞庫,情感詞庫和新詞詞庫等；新加入MANOVA多元方差分析，醫學研究模塊加入NRI/IDI分析，校準曲線，DCA曲線等，并且加入基尼gini系數；新加入空間計量模塊，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、并且可進行空間權重構造，自變量空間滯后SLX、空間面板模型和似不相關回歸SUR模型等，并且優化ROC曲線聯合診斷及相關軟件使用交互體驗優化等；新加入Power功效分析模塊，提供包括均值差/率差/方差/相關/線性回歸等方法時的樣本量計算和功效分析。并且新加入德爾菲delphi專家打分法、模糊層次評價法FAHP和最好最差BWM權重法等；機器學習模塊新加入GBDT、AdaBoost、CatBoost、極端隨機樹和LightGBM等集成學習算法。下載EXCEL表格時支持輸出三線表格功能等。

SPSSAU23.0

加入多個新算法并且優化多項方法以及上線機構版和meta薈萃分析板塊等。

新加入fisher卡方計算，SBM模型等。優化方法包括數據編碼加入‘標簽同步’功能，加入按日期搜索分析結果以及搜索方法功能，各類內部算法等。并且上線機構版，服務于機構進行各項管理和服務。優化各項功能點等。以及加入Meta薈萃分析模塊，提供完善的Meta分析功能和指標輸出。

SPSSAU22.0

加入多項新方法功能等。

信度分析新加入McDonald Omega和theta信度系數，事后多重比較加入新極復差duncan檢驗和SNK Q檢驗，灰色預測加入小概率p值，灰色關聯法加入廣義關聯度；以及加入日期相關的處理，Johnson轉換等，以及數據處理模塊功能交互更新，賬號中心功能相關更新等。

SPSSAU21.0

加入多個新算法和檢驗功能，并優化交互體驗等。

新加入綜合評價類算法，包括數據包絡方法DEA、DEMATEL、Vikor等，另新增Lasso回歸、非線性回歸、HLM多水平模型等。功能優化方面：卡方檢驗加入趨勢卡方檢驗功能，以及分組回歸時加入鄒志莊Chow檢驗，另優化AHP層次分析法的數據輸入交互等。

SPSSAU20.0

加入判別分析、對應分析、概要t 檢驗、均值和比率z 檢驗、分位數回歸等。

線性判別分析用于數據類別預測，對應分析用于圖示化展示數據關系；概要t 檢驗、均值和比率z 檢驗用于醫學實驗的快捷計算；分位數回歸可用于穩定性檢驗及深入研究數據影響關系等。

SPSSAU19.0

加入驗證性因子分析和計量研究算法等。

加入驗證性因子分析用于聚合和區分效度驗證,以及共同方法偏差CMV驗證等,并且加入計量研究算法,用于測量和解決異方差問題等。

數據分析方法

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

數據處理功能

數據標簽設置，讓機器可以理解上傳材料的數字意義，只需要一下；數據編碼，數字組合編碼，輕松一點即可完成；生成變量，平均值，求和，標準化，中心化。

可視化圖表

結合分析方法，SPSSAU自動提供對應需要的可視化圖表。

自動化

不用擔心分析方法原理，SPSSAU已經做好文字自動化分析。

中英文

中英文兩個版本，無縫切換，微信一掃就能登錄。

智能化

大數據的智能算法，中間過程，SPSSAU已經做好處理。

規范化

所需的指標結果進行匯總表格并且規范，下載就能使用。

幫助手冊

SPSSAU提供視頻，文檔兩類幫助手冊。

SPSSAU算法包括常規統計功能、回歸分析及預測、方差分析功能、非參數功能、多元統計功能和其他算法功能。

常規統計功能：描述頻數統計、交叉分類匯總、相關分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、線性回歸、單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對t檢驗、正態性檢驗(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk檢驗)。

回歸分析及預測：線性OLS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穩健回歸、Ridge嶺回歸、曲線回歸（二次、指數、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、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、協方差分析、均值比較分析和事后多重對比功能。

非參數功能：單樣本Wilcoxon秩和檢驗、獨立樣本非參數檢驗(mannWhitney)、獨立樣本非參數檢驗(Kruskal-Wallis)、配對樣本符號wilcoxon秩和檢驗、多樣本Friedman檢驗、游程檢驗、Kendall協調系數、Cochran'sQ檢驗。

多元統計功能：聚類分析(Kmeans聚類)、聚類分析(K-prototype聚類)、主成分分析、因子分析、典型相關分析、分層聚類、GEE模型、偏最小二乘回歸、結構方程模型。

空間計量功能：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、空間權重構造、自變量空間滯后SLX、空間面板模型、似不相關回歸SUR。

Meta薈萃分析：連續性、二分類、單個率、平均值、相關系數、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）、社會網絡關系圖、LDA主題分析、新詞發現。

其他算法功能：卡方檢驗、Kappa一致性系數、McNemar檢驗和Bowker檢驗、熵值法、項目分析、多重響應(涉及多選題共4類)、無效樣本設置、異常值設置、信度(Cronbach系數,折半信度)和效度分析、ICC內部一致性。

《SPSSAU 科研數據分析方法與應用》

作者：周俊，馬世澎

出版社：電子工業出版社

版次: 2024年1月第1版 

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